Inteligencia artificial y sentencia

Autor:Jordi Nieva Fenoll
Páginas:99-125
 
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V. INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y SENTENCIA
Esta es probablemente la temática que puede dar más miedo a
cualquier jurista, e incluso a cualquier ciudadano: que una máquina
pueda dictar sentencias, de manera que nuestro destino esté en ma-
nos, no de personas como nosotros, sino de una aplicación que solo
decide en función de aplastantes variables estadísticas y que, por ello,
resolverá siempre de la misma forma, no solamente no adaptándose a
los cambios, sino reafirmando sus «prejuicios» con el paso del tiempo
y la acumulación de más decisiones en un determinado sentido, que
serán sus propias decisiones. Visto de ese modo, el algoritmo, no es
que entre en un círculo vicioso, sino que se sitúa en una línea recta in-
quebrantable de la que solo se puede salir trazando las líneas paralelas
que la propia inteligencia artificial tiende a hacer desaparecer al op-
tar sistemáticamente por la alternativa más repetida estadísticamente.
Expuesto en estos términos, la inteligencia artificial tiende a fosilizar
las decisiones.
Sin embargo, no hay razón para inquietarse. Estamos lejísimos de
ese panorama tenebroso y, además, irán surgiendo mecanismos para
corregir la consolidación de las tendencias que precisarán de un modo
u otro de la intervención humana.
Además, la inteligencia artificial no puede llegar a todas partes.
Vamos a ver a continuación cómo la misma puede ayudar en algunos
aspectos de la elaboración de la resolución, pero no en todos ellos, no
siempre y ni siquiera de manera completa, pero tampoco desprecia-
ble. Las herramientas de inteligencia artificial irán en un futuro próxi-
mo bastante más allá de lo que hoy podría asumirse, acostumbrados
como estamos a que la elaboración de la motivación es una labor que
refleja la convicción de un juez y, por tanto, es eminentemente huma-
na. La cuestión no va a ser analizar cómo lograr la «convicción» de
JORDI NIEVA FENOLL INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y PROCESO JUDICIAL
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la máquina, sino más bien especificar aquello que puede reducirse a
variables estadísticas y aquello que no puede caer en esas generaliza-
ciones.
1. LA ARGUMENTACIÓN PROBATORIA
Hemos visto en epígrafes anteriores como algunas herramientas de
inteligencia artificial son capaces de elaborar posibles escenarios de la
comisión de delitos 1, o bien sugerir hipótesis 2 de cómo sucedieron los
hechos, exculpatorias o inculpatorias 3. En realidad, cuando juzgamos el
acervo probatorio de un proceso estamos buscando precisamente eso: el
contexto en el que sucedieron los hechos y la confirmación de la hipóte-
sis de cómo acaecieron.
Los jueces, como ya dijimos, deciden intentando elaborar hipótesis
epistémicamente válidas escogiendo finalmente aquella que son capaces
de motivar mejor, dado que desde la honestidad esa hipótesis es tam-
bién la que les resulta más convincente y, en consecuencia, es también
la que conciben como más probable de haber ocurrido en la realidad.
A través precisamente de esa motivación, el conjunto de la ciudadanía,
y por supuesto los jueces superiores, pueden escrutar esas razones y
determinar si les parecen aceptables, momento en el que se estima que
la decisión es válida, precisamente por haber alcanzado esa intersub-
jetividad. Se consigue con esa suma de juicios de valor —debidamente
elaborados— de todos los jueces el grado máximo de la probabilidad en
un proceso jurisdiccional.
La razón de ello es que ese resultado de que la hipótesis sea com-
partida por varios jueces no es más que un cálculo estadístico en el
fondo. Si convence a la mayoría, la decisión será percibida como justa,
y sucederá lo contrario si no es así. También se puede reducir el círculo
de observadores a los juristas, pero nuevamente que convenza a más o
menos expertos acabará traduciéndose en una cuestión estadística.
La pregunta es si teniendo lo anterior una cierta base estadística
tan rudimentaria, la inteligencia artificial podría ayudar a optimizar ese
mecanismo. Para dar respuesta a esa cuestión habría que dividir la te-
mática entre la motivación de la valoración probatoria a partir de la
resultancia de los medios de prueba, sin más, y después observar esa
1 R. ADDERLEY, J. W. BOND y M. TOWNSLEY, «Predicting Crime Scene Attendance», Inter-
national Journal of Police Science & Management, 2007, 9 (4), pp. 312 y ss.
2 NISSAN, «Digital technologies and artificial intelligence’s present and foreseeable im-
pact on lawyering, judging, policing and law enforcement», op. cit., p. 11.
3 Ibid., p. 13. NISSAN, «Legal Evidence, Police Intelligence, Crime Analysis or Detec-
tion, Forensic Testing, and Argumentation: An Overview of Computer Tools or Techniques»,
op. cit., pp. 1 y ss.

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