Los avances en Inteligencia Artificial (IA) están causando asombro en todo el mundo. Desde vehículos autónomos, diagnóstico de enfermedades e imitar el estilo de pintores. Estos avances en IA también generan preocupación. No sólo surgen dudas éticas sobre aplicar IA en situaciones especialmente sensibles. Sino que, además, mucha gente está preocupada por perder sus trabajos debido a la automatización. En esta columna explicaré, por una parte, que los avances en IA son bastante más modestos de lo que parecen. Y, por la otra, que el escenario preocupante de la automatización es, por el contrario, auspicioso.
En esta tendencia el Derecho no es excepción. Además de la capacidad de argumentación de IBM Watson, los predictores de decisiones judiciales están teniendo un especial revuelo. En 2014, por ejemplo, Katz, Bommarito & Blackman lograron —con una combinación de conocimiento experto y machine learning— predecir correctamente las decisiones de la Corte Suprema de Estados Unidos en un 70%. En 2016, Aletras, Tsarapatsanis, Preotiuc, Pietro & Lamos — ahora sólo con machine learning — lograron predecir las decisiones de la Corte Europea de Derechos Humanos en un 79%. Prediciendo las decisiones de las Cortes de Apelaciones de Brazil, este año Lage-Freitas, Allende-Cid, Santana & Oliveira-Lage también lograron un 79%. Y en 2017, Sulea, Zampieri, Vela y Van Genabith lograron predecir correctamente las decisiones de la Corte Suprema francesa (Cour de cassation) en un 96% (!).
A simple vista, un 96% de predicción correcta resulta impactante. Apresuradamente, algunos podrían pensar que si una máquina es capaz de predecir un 96% de sus decisiones, quizás el Estado francés podría considerar reemplazar a los más de 200 de jueces de la Cour de cassation por dicha máquina. Así, se creería, el Estado francés podría ahorrar anualmente los cerca de tres millones de euros que gasta en salario de esos jueces a cambio de una máquina que, en el 96% de los casos, diría lo mismo.
Pero, en realidad, estos predictores no están tan avanzados.
Estas aplicaciones no predicen la decisión del tribunal a partir de los escritos de las partes o la prueba rendida en juicio. Estas aplicaciones de machine learning lo que realmente hacen es predecir (binariamenteel “acoge” o “rechaza”) a partir del texto contenido en la misma sentencia. Dicho en términos procesales, a partir de la parte expositiva y considerativa del fallo, el machine learning predice la parte resolutiva. Así visto, las altas tasas de predicción que tienen estas aplicaciones simplemente confirman algo que siempre supimos: que basta con leer los primeros párrafos de una sentencia para anticipar en qué dirección (favorable o desfavorable) concluirá.
Los avances que se han logrado en IA son ciertamente importantes. Pero esos resultados llamativos se logran, en realidad, en contextos de laboratorio: ahí donde las variables están claramente definidas, los datos son suficientemente abundantes, limpios y la tarea es perfectamente repetitiva. Pero el mundo real — incluida la práctica del Derecho — no es de laboratorio, es compleja. Las tecnologías de IA que tenemos hoy no están suficientemente desarrolladas como para ser aplicables en esa complejidad. De tanto en tanto, sin embargo, en el mundo real también se dan situaciones específicas que se asemejan al contexto de laboratorio. Es sólo ahí, en esos contextos acotados, donde la IA podría ser aplicada satisfactoriamente.
En la administración de justicia lo que podría ser automatizado con IA son sólo tareas precisas, particularmente repetitivas y simples. Por ejemplo, identificación de nombres, frases y números; una clasificación muy general de un documento en alguna categoría — i.e., familia, laboral o civil — según el tipo de palabras que contiene; facilitar la búsqueda de legislación y jurisprudencia pertinente a un caso, entre otros. Como podemos ver, entonces, lo que se podría automatizar son ciertas partes del trabajo “de escritorio”. En fin, el verdadero impacto de la IA en la administración de justicia sería ahorrar tiempo de jueces y funcionarios en dichas tareas de escritorio. Y al necesitar gastar menos tiempo en sus escritorios, jueces y funcionarios van a tener más tiempo para atender cara-a-cara a los usuarios del sistema de justicia. Es en ese sentido que la IA no hará la administración de justicia más artificial. Todo lo contrario, la hará más humana porque las máquinas se encargarán del papeleo.