El sistema experto legal (legal) es un sistema experto específico de dominio que utiliza inteligencia artificial para emular el trabajo de un experto legal en términos de toma de decisiones. [1] :172 Los sistemas de expertos legales utilizan bases de reglas y bases de conocimiento y un motor de inferencia para acumular, abstraer y derivar conocimiento experto sobre temas específicos en el campo legal.
Se ha sugerido que los sistemas de expertos legales pueden ayudar a navegar el flujo de rápido crecimiento de información y decisiones legales que se ha intensificado desde fines de la década de 1960. [2] Muchos de los primeros sistemas de expertos legales se crearon en la década de 1970 [1] :179 y 1980. [3] :928
Inicialmente, los abogados fueron identificados como los principales usuarios objetivo de los sistemas de expertos legales. [4] :3 Posibles motivaciones para usar tales sistemas:
Algunos de los primeros desarrollos también se centraron en la creación de jueces automatizados. [6] :386
Más recientemente, el trabajo sobre los sistemas de expertos legales ha reconocido los beneficios potenciales para quienes no son abogados como nuevos medios para acceder al conocimiento legal. [4] :4
Los sistemas de expertos legales también pueden respaldar los procesos administrativos, facilitar la toma de decisiones, automatizar el análisis basado en reglas [7] y comunicarse directamente con los ciudadanos consumidores [8] .
Los sistemas expertos basados en reglas se basan en modelos de razonamiento deductivo que utilizan reglas de "si A, entonces B". La información en el sistema se presenta en forma de reglas deductivas dentro de la base de conocimientos [9] .
Los modelos de razonamiento basados en casos que almacenan y operan sobre ejemplos o casos son capaces de emular el proceso de pensamiento usando analogías , lo cual se adapta bien al campo del derecho [9] . Este modelo se basa efectivamente en la experiencia conocida de soluciones a problemas similares. [10] :5
La red neuronal se basa en un modelo informático que imita la estructura del cerebro humano y funciona de forma muy similar al modelo anterior [9] . La red neuronal es capaz de reconocer y clasificar patrones en el campo del conocimiento legal y lidiar con entradas inexactas. [11] :18
Los modelos de lógica difusa intentan crear conceptos u objetos "borrosos", que luego se pueden convertir en términos o reglas cuantitativas que el sistema indexa y recupera [11] :18–19 . En el campo legal, la lógica difusa se puede utilizar en modelos basados en reglas y modelos de razonamiento basados en casos.
Mientras que algunos arquitectos de los sistemas de expertos legales han adoptado un enfoque muy práctico, aplicando formas científicas de razonamiento dentro de un conjunto dado de reglas o precedentes, otros han adoptado un enfoque filosófico más amplio inspirado en el razonamiento legal proveniente de teóricos legales establecidos [1] :183 .
Algunos sistemas de expertos legales buscan llegar a una determinada conclusión en la ley, mientras que otros están diseñados para predecir un resultado u otro. Los sistemas predictivos predicen decisiones judiciales, el valor de un caso o el resultado de un juicio [3] :932 .
Muchas formas de sistemas de expertos legales son ampliamente utilizadas y aceptadas tanto por la comunidad legal como por los consumidores de servicios legales [12] [13] .
La complejidad inherente del derecho como disciplina crea dificultades inmediatas para los ingenieros del conocimiento involucrados en los sistemas de expertos legales. Los problemas legales a menudo involucran hechos y cuestiones interrelacionados, lo que aumenta aún más la complejidad [14] [13] .
La incertidumbre real también puede surgir cuando hay versiones controvertidas de representaciones de hechos que deben ingresarse en el sistema experto para iniciar el proceso de razonamiento [5] :4 .
Las limitaciones de la mayoría de los métodos de resolución de problemas computarizados dificultan el éxito de muchos sistemas expertos en el campo legal. Los sistemas expertos generalmente se basan en modelos de razonamiento deductivo que tienen dificultad para asignar pesos a ciertos principios de derecho o la importancia de precedentes que pueden o no influir en una decisión en un caso o contexto determinado [9] .
El conocimiento legal experto puede ser difícil de representar y formalizar en la estructura de un sistema experto. Para los ingenieros del conocimiento, los desafíos incluyen:
La construcción de un sistema experto que funcione requiere una inversión significativa en arquitectura de software , experiencia en el dominio e ingeniería del conocimiento . Frente a estos problemas, muchos arquitectos de sistemas restringen el espacio de trabajo en términos de tema y jurisdicción. La consecuencia de este enfoque es la creación de sistemas de expertos legales limitados geográficamente y con un enfoque estrecho que son difíciles de justificar en términos de costos y beneficios [5] :5 .
Los sistemas de expertos legales pueden llevar a los usuarios no expertos a resultados y decisiones incorrectos o inexactos. Este problema puede verse exacerbado por el hecho de que los usuarios pueden depositar una confianza indebida en la corrección o validez de los resultados o decisiones generados por dichos sistemas [16] .
ASHSD-II es un sistema experto legal híbrido que combina un modelo de razonamiento basado en reglas y basado en casos en disputas de propiedad matrimonial bajo la ley inglesa [10] :49 .
CHIRON es un sistema experto legal híbrido que combina modelos de razonamiento basados en reglas y casos para respaldar las actividades de planificación fiscal de acuerdo con las leyes y códigos fiscales de los Estados Unidos [17] .
JUDGE es un sistema experto legal basado en reglas que funciona con sentencias de derecho penal por delitos de asesinato, agresión y homicidio involuntario. [18] :51
El Proyecto de Daños Latentes es un sistema experto legal basado en reglas que se ocupa de la ley de prescripción en virtud de la Ley de Daños Latentes de 1986 (Reino Unido) en materia de responsabilidad extracontractual, contractual y de materias primas [19] .
Split Up es un sistema experto legal basado en reglas que ayuda en la división de bienes matrimoniales bajo la Ley de Familia Australiana de 1975 [20] .
SHYSTER es un sistema experto basado en casos que también puede funcionar como un híbrido debido a su capacidad para comunicarse con modelos basados en reglas. Fue diseñado para acomodar varios dominios legales, incluidos aspectos de la ley de derechos de autor de Australia, la ley de contratos, la propiedad personal y la ley administrativa [18] .
TAXMAN es un sistema basado en reglas que es capaz de presentar una forma básica de razonamiento legal, clasificando los casos de acuerdo con una categoría particular de las normas de la ley de reorganización corporativa. [21] :837
No hay consenso sobre lo que distingue a un sistema experto legal de un sistema basado en el conocimiento (también llamado sistema inteligente basado en el conocimiento). Si bien los sistemas de expertos legales están diseñados para funcionar al nivel de un experto legal humano, los sistemas basados en el conocimiento pueden depender de la participación directa de un experto humano. Los verdaderos sistemas expertos legales generalmente se enfocan en un área estrecha de conocimiento en lugar de un área más amplia y menos específica como la mayoría de los sistemas basados en el conocimiento [5] :1 .
Los sistemas de expertos legales representan una tecnología potencialmente disruptiva para la prestación de servicios legales personalizados tradicionales. Por lo tanto, los abogados en ejercicio pueden verlos como una amenaza para su negocio [5] :2 .
Se ha argumentado que si no se tienen en cuenta los diferentes enfoques teóricos de la toma de decisiones legales, se crearán sistemas expertos que no reflejen la verdadera naturaleza de la toma de decisiones. :190 Mientras tanto, algunos arquitectos de sistemas legales argumentan que dado que muchos abogados tienen habilidades de razonamiento legal hábil sin una base sólida en la teoría legal, lo mismo debería ser cierto para los sistemas de expertos legales [1] :190 Mientras tanto, algunos arquitectos de sistemas de expertos legales sostienen que debido a que muchos abogados tienen habilidades de razonamiento legal competentes sin una base sólida en la teoría legal, lo mismo debería ser válido para los sistemas de expertos legales. [18] :págs . 6–7 .
Dado que los sistemas de expertos jurídicos aplican precisión y rigor científico al acto de tomar decisiones jurídicas, pueden verse como un desafío a la dinámica más desorganizada y menos precisa de las normas jurídicas tradicionales de razonamiento jurídico [21] :839 . Algunos comentaristas también argumentan que la verdadera naturaleza de la práctica legal no siempre depende de un análisis de las normas o principios legales; en cambio, las decisiones se basan en la expectativa de que el juez humano en un caso particular decidirá [3] :930 .
Desde 2013, se han producido cambios significativos en el campo de los sistemas de expertos legales. La profesora Tanina Rostain de la Facultad de Derecho de la Universidad de Georgetown imparte un curso sobre el diseño de sistemas expertos jurídicos [22] . Empresas como Neota Logic han comenzado a ofrecer sistemas expertos jurídicos basados en inteligencia artificial y aprendizaje automático [23] .