Informática jurídica

La informática jurídica es un área dentro de la ciencia de la información .

La Asociación Americana de Bibliotecas define la informática como «el estudio de la estructura y las propiedades de la información , así como la aplicación de la tecnología a la organización , el almacenamiento , la recuperación y la difusión de la información». Por lo tanto, la informática jurídica se refiere a la aplicación de la informática en el contexto del entorno legal y, como tal, involucra a organizaciones relacionadas con el derecho (por ejemplo, bufetes de abogados, tribunales y facultades de derecho ) y a los usuarios de la información y las tecnologías de la información dentro de estas organizaciones. ^{[ 1 ]}

Los problemas de política en informática jurídica surgen del uso de tecnologías de la información en la aplicación del derecho, como el uso de citaciones judiciales para obtener información encontrada en correos electrónicos, consultas de búsqueda y redes sociales . Los enfoques políticos sobre los problemas de informática jurídica varían en todo el mundo. Por ejemplo, los países europeos suelen exigir la destrucción o anonimización de los datos para que no puedan utilizarse para la obtención de pruebas. ^{[ 2 ]}

La adopción generalizada de la computación en la nube ofrece diversas ventajas en la prestación de servicios legales. Los proveedores de servicios legales pueden utilizar el modelo de Software como Servicio (SaaS) para obtener beneficios cobrando a sus clientes una tarifa por uso o una suscripción. Este modelo presenta varias ventajas frente a los servicios tradicionales personalizados.

• El software como servicio es mucho más escalable . Los modelos tradicionales personalizados requieren que un abogado dedique más tiempo, un recurso limitado, a cada cliente adicional. Con el software como servicio, un proveedor de servicios legales puede invertir tiempo una sola vez en el desarrollo del producto y luego utilizar un recurso mucho menos limitado (la computación en la nube) para brindar servicio a cada cliente adicional.
• El software como servicio puede utilizarse para complementar los servicios tradicionales personalizados, encargándose de las tareas rutinarias y permitiendo que el abogado se concentre en el trabajo a medida.
• El software como servicio se puede ofrecer de forma más conveniente porque no requiere que el proveedor de servicios legales esté disponible al mismo tiempo que el cliente.

El software como servicio también complica la relación abogado-cliente de una manera que puede tener implicaciones para el secreto profesional . El modelo de prestación tradicional facilita la delimitación de cuándo se aplica el secreto profesional y cuándo no. Pero en modelos más complejos de prestación de servicios legales, otros actores o procesos automatizados pueden moderar la relación entre un cliente y su abogado, lo que dificulta determinar qué comunicaciones deben estar protegidas por el secreto profesional . ^{[ 3 ]}

La inteligencia artificial se emplea en plataformas de resolución de disputas en línea que utilizan algoritmos de optimización y licitación a ciegas. ^{[ 4 ]} La inteligencia artificial también se emplea con frecuencia en el modelado de la ontología jurídica , "una especificación explícita, formal y general de una conceptualización de las propiedades y relaciones entre objetos en un dominio determinado". ^{[ 5 ]}

La inteligencia artificial y el derecho (IA y derecho) es un subcampo de la inteligencia artificial (IA) que se ocupa principalmente de las aplicaciones de la IA a problemas de informática jurídica y de la investigación original sobre dichos problemas. También se preocupa por contribuir en la dirección opuesta: exportar herramientas y técnicas desarrolladas en el contexto de problemas jurídicos a la IA en general. Por ejemplo, las teorías de la toma de decisiones jurídicas, especialmente los modelos de argumentación , han contribuido a la representación del conocimiento y al razonamiento ; los modelos de organización social basados ​​en normas han contribuido a los sistemas multiagente ; el razonamiento con casos jurídicos ha contribuido al razonamiento basado en casos ; y la necesidad de almacenar y recuperar grandes cantidades de datos textuales ha dado lugar a contribuciones a la recuperación de información conceptual y a las bases de datos inteligentes. ^{[ 6 ] [ 7 ] [ 8 ]}

Aunque Loevinger, ^{[ 9 ]} Allen ^{[ 10 ]} y Mehl ^{[ 11 ]} anticiparon varias de las ideas que se volverían importantes en IA y Derecho, la primera propuesta seria para aplicar técnicas de IA al derecho suele ser considerada por Buchanan y Headrick. ^{[ 12 ]} Los primeros trabajos de este período incluyen el influyente proyecto TAXMAN de Thorne McCarty ^{[ 13 ]} en EE. UU. y el proyecto LEGOL de Ronald Stamper ^{[ 14 ]} en el Reino Unido. Los hitos de principios de la década de 1980 incluyen el trabajo de Carole Hafner sobre recuperación conceptual, ^{[ 15 ]} el trabajo de Anne Gardner sobre derecho contractual, ^{[ 16 ]} el trabajo de Edwina Rissland sobre hipótesis legales ^{[ 17 ]} y el trabajo en el Imperial College de Londres sobre la representación de la legislación mediante programas lógicos ejecutables. ^{[ 18 ]}

Las primeras reuniones de académicos incluyeron una reunión única en Swansea, ^{[ 19 ]} la serie de conferencias organizadas por IDG en Florencia ^{[ 20 ]} y los talleres organizados por Charles Walter en la Universidad de Houston en 1984 y 1985. ^{[ 21 ]} En 1987 se instituyó una conferencia bienal, la Conferencia Internacional sobre IA y Derecho (ICAIL). ^{[ 22 ]} Esta conferencia comenzó a ser vista como el principal foro para la publicación y el desarrollo de ideas dentro de la IA y el Derecho, ^{[ 23 ]} y condujo a la fundación de la Asociación Internacional para la Inteligencia Artificial y el Derecho (IAAIL), para organizar y convocar las ICAIL posteriores. Esto, a su vez, condujo a la fundación de la Revista de Inteligencia Artificial y Derecho, publicada por primera vez en 1992. ^{[ 24 ]} En Europa, las conferencias anuales JURIX (organizadas por la Fundación Jurix para Sistemas Basados ​​en el Conocimiento Jurídico) comenzaron en 1988. Inicialmente concebidas para reunir a los investigadores de habla neerlandesa (es decir, neerlandés y flamenco), JURIX se convirtió rápidamente en una conferencia internacional, principalmente europea, y desde 2002 se ha celebrado regularmente fuera de los países de habla neerlandesa. ^{[ 25 ]} Desde 2007, los talleres JURISIN se han celebrado en Japón bajo los auspicios de la Sociedad Japonesa de Inteligencia Artificial. ^{[ 26 ]}

El estándar de documentos legales interoperables Akoma Ntoso permite que los procesos automatizados operen sobre los componentes sintácticos y semánticos de los documentos parlamentarios, judiciales y legislativos digitales, facilitando así el desarrollo de recursos de información de alta calidad y sentando las bases para herramientas de IA. Su objetivo es mejorar sustancialmente el rendimiento, la rendición de cuentas, la calidad y la transparencia de las operaciones parlamentarias y legislativas, basándose en las mejores prácticas y la orientación mediante la redacción y el análisis (legal) asistidos por máquinas. Integrado en el entorno de la web semántica, constituye la base de un ecosistema heterogéneo pero interoperable, con el que estas herramientas pueden operar y comunicarse, así como para futuras aplicaciones y casos de uso basados ​​en la representación digital de leyes o normas. ^{[ 27 ]}

En 2019, la ciudad de Hangzhou , China, estableció un programa piloto de Tribunal de Internet basado en inteligencia artificial para dirimir disputas relacionadas con el comercio electrónico y reclamaciones de propiedad intelectual relacionadas con Internet . ^{[ 28 ] : 124} Las partes comparecen ante el tribunal por videoconferencia y la IA evalúa las pruebas presentadas y aplica las normas legales pertinentes. ^{[ 28 ] : 124}

Hoy en día, la IA y el derecho abarcan una amplia gama de temas, entre los que se incluyen:

• Modelos formales de razonamiento jurídico
• Modelos computacionales de argumentación y toma de decisiones
• Modelos computacionales de razonamiento evidencial
• Razonamiento jurídico en sistemas multiagente
• Modelos ejecutables de legislación
• Clasificación y resumen automáticos de textos legales.
• Extracción automatizada de información de bases de datos y textos legales ^{[ 29 ]}
• Aprendizaje automático y minería de datos para el descubrimiento electrónico de pruebas y otras aplicaciones legales.
• Recuperación de información jurídica conceptual o basada en modelos
• Lawbots para automatizar tareas legales menores y repetitivas ^{[ 30 ]}
• Evaluación de riesgos, precios y predicciones de plazos de litigios mediante aprendizaje automático e inteligencia artificial. ^{[ 31 ]}

En IA y Derecho, se han utilizado modelos formales de textos jurídicos y razonamiento jurídico para clarificar cuestiones, lograr una comprensión más precisa y sentar las bases para su implementación. Se han empleado diversos formalismos, como cálculos proposicionales y de predicados, lógicas deónticas, temporales y no monótonas, y diagramas de transición de estados. Prakken y Sartor ^{[ 32 ]} ofrecen una revisión detallada y autorizada del uso de la lógica y la argumentación en IA y Derecho, junto con una amplia bibliografía.

Una función importante de los modelos formales es eliminar la ambigüedad. De hecho, la legislación abunda en ambigüedad: al estar escrita en lenguaje natural, carece de paréntesis, por lo que el alcance de conectores como "y" y "o" puede resultar poco claro. "A menos que" también admite varias interpretaciones, y los redactores jurídicos nunca escriben "si y solo si", aunque a menudo esto es lo que pretenden con "si". En lo que quizás fue el primer uso de la lógica para modelar el derecho en IA y Derecho, Layman Allen abogó por el uso de la lógica proposicional para resolver tales ambigüedades sintácticas en una serie de artículos. ^{[ 10 ]}

A finales de la década de 1970 y durante toda la década de 1980, una importante línea de trabajo sobre IA y Derecho se centró en la creación de modelos ejecutables de legislación, con origen en TAXMAN de Thorne McCarty ^{[ 13 ]} y LEGOL de Ronald Stamper ^{[ 14 ]} . TAXMAN se utilizó para modelar los argumentos mayoritarios y minoritarios en un caso de derecho tributario estadounidense ( Eisner v. Macomber ) y se implementó en el lenguaje de programación micro-PLANNER . LEGOL se utilizó para proporcionar un modelo formal de las normas y reglamentos que rigen una organización y se implementó en un lenguaje de reglas de condición-acción del tipo utilizado para sistemas expertos.

Los lenguajes TAXMAN y LEGOL eran lenguajes ejecutables basados ​​en reglas, que no tenían una interpretación lógica explícita. Sin embargo, la formalización de una gran parte de la Ley de Nacionalidad Británica por Sergot et al. ^{[ 18 ]} demostró que el lenguaje natural de los documentos legales guarda un gran parecido con el subconjunto de cláusulas de Horn del cálculo de predicados de primer orden. Además, identificó la necesidad de extender el uso de las cláusulas de Horn mediante la inclusión de condiciones negativas para representar reglas y excepciones. Las cláusulas de Horn extendidas resultantes son ejecutables como programas lógicos .

Trabajos posteriores en aplicaciones más grandes, como la de Beneficios Suplementarios, ^{[ 33 ]} mostraron que los programas lógicos necesitan extensiones adicionales para abordar complicaciones como referencias cruzadas múltiples, contrafactuales, disposiciones de presunción, enmiendas y conceptos altamente técnicos (como condiciones de contribución). Se sugirió el uso de representaciones jerárquicas ^{[ 34 ]} para abordar el problema de las referencias cruzadas; y se sugirieron las llamadas representaciones isomorfas ^{[ 35 ]} para abordar los problemas de verificación y enmienda frecuente. A medida que avanzaba la década de 1990, esta línea de trabajo se absorbió parcialmente en el desarrollo de formalizaciones de conceptualizaciones de dominio (las llamadas ontologías ), que se popularizaron en IA tras el trabajo de Gruber. ^{[ 36 ]} Los primeros ejemplos en IA y Derecho incluyen la ontología funcional de Valente ^{[ 37 ]} y las ontologías basadas en marcos de Visser y van Kralingen. ^{[ 38 ]} Desde entonces, las ontologías legales se han convertido en el tema de talleres regulares en conferencias de IA y Derecho, y existen muchos ejemplos que van desde ontologías genéricas de nivel superior y centrales ^{[ 39 ]} hasta modelos muy específicos de piezas legislativas particulares.

Dado que el derecho comprende conjuntos de normas, no sorprende que se hayan intentado utilizar lógicas deónticas como base formal para modelos de legislación. Sin embargo, estas no se han adoptado ampliamente como base para sistemas expertos, quizás porque se supone que los sistemas expertos deben hacer cumplir las normas, mientras que la lógica deóntica solo cobra verdadero interés cuando necesitamos considerar violaciones de las normas. ^{[ 40 ]} En el derecho, las obligaciones dirigidas, ^{[ 41 ]} por las cuales se debe una obligación a otro individuo nombrado son de particular interés, ya que las violaciones de dichas obligaciones suelen ser la base de los procedimientos legales. También existe un trabajo interesante que combina lógicas deónticas y de acción para explorar posiciones normativas. ^{[ 42 ]}

En el contexto de los sistemas multiagente , las normas se han modelado utilizando diagramas de transición de estados. A menudo, especialmente en el contexto de las instituciones electrónicas, ^{[ 43 ]} las normas descritas de esta manera son estrictas (es decir, no se pueden violar), pero en otros sistemas también se manejan las violaciones, lo que proporciona un reflejo más fiel de las normas reales. Para un buen ejemplo de este enfoque, véase Modgil et al. ^{[ 44 ].}

Law often concerns issues about time, both relating to the content, such as time periods and deadlines, and those relating to the law itself, such as commencement. Some attempts have been made to model these temporal logics using both computational formalisms such as the Event Calculus^[45] and temporal logics such as defeasible temporal logic.^[46]

In any consideration of the use of logic to model law it needs to be borne in mind that law is inherently non-monotonic, as is shown by the rights of appeal enshrined in all legal systems, and the way in which interpretations of the law change over time.^[47][48][49] Moreover, in the drafting of law exceptions abound, and, in the application of law, precedents are overturned as well as followed. In logic programming approaches, negation as failure is often used to handle non-monotonicity,^[50] but specific non-monotonic logics such as defeasible logic^[51] have also been used. Following the development of abstract argumentation,^[52] however, these concerns are increasingly being addressed through argumentation in monotonic logic rather than through the use of non-monotonic logics.

Both academic and proprietary quantitative legal prediction models exist. One of the earliest examples of a working quantitative legal prediction model occurred in the form of the Supreme Court forecasting project. The Supreme Court forecasting model attempted to predict the results of all the cases on the 2002 term of the Supreme Court. The model predicted 75% of cases correctly compared to experts who only predicted 59.1% of cases.^[53] Another example of an academic quantitative legal prediction models is a 2012 model that predicted the result of Federal Securities class action lawsuits.^[54] Some academics and legal technology startups are attempting to create algorithmic models to predict case outcomes.^[55][56] Part of this overall effort involves improved case assessment for litigation funding.^[57]

In order to better evaluate the quality of case outcome prediction systems, a proposal has been made to create a standardised dataset that would allow comparisons between systems.^[58]

Dentro del ámbito conceptual de las cuestiones prácticas, se siguen logrando avances en tecnologías centradas tanto en litigios como en transacciones. En particular, la tecnología, incluida la codificación predictiva, tiene el potencial de generar mejoras sustanciales en la eficiencia de la práctica jurídica. Si bien la codificación predictiva se ha aplicado principalmente en el ámbito de los litigios, está comenzando a abrirse camino en la práctica transaccional, donde se utiliza para mejorar la revisión de documentos en fusiones y adquisiciones. ^{[ 59 ]} Otros avances, como la codificación XML en contratos transaccionales y los sistemas de preparación de documentos cada vez más avanzados, demuestran la importancia de la informática jurídica en el ámbito del derecho transaccional. ^{[ 60 ] [ 61 ]}

Las aplicaciones actuales de la IA en el ámbito jurídico utilizan máquinas para revisar documentos, especialmente cuando se requiere un alto nivel de exhaustividad y confianza en la calidad del análisis documental, como en casos de litigio y donde la debida diligencia desempeña un papel importante. ^{[ 62 ]} La codificación predictiva aprovecha pequeñas muestras para realizar referencias cruzadas de elementos similares, descartar los documentos menos relevantes para que los abogados puedan centrarse en los documentos clave verdaderamente importantes, y produce resultados estadísticamente validados, iguales o superiores a la precisión y, sobre todo, a la tasa de revisión humana. ^{[ 62 ]}

Los avances en tecnología e informática jurídica han dado lugar a nuevos modelos para la prestación de servicios jurídicos. Tradicionalmente, los servicios jurídicos han sido un producto personalizado creado por un abogado profesional de forma individual para cada cliente. ^{[ 63 ]} Sin embargo, para trabajar de forma más eficiente, parte de estos servicios pasarán secuencialmente de (1) personalizados a (2) estandarizados, (3) sistematizados, (4) empaquetados y (5) mercantilizados. ^{[ 63 ]} Pasar de una etapa a la siguiente requerirá la adopción de diferentes tecnologías y sistemas de conocimiento. ^{[ 63 ]}

La expansión de Internet y el desarrollo de la tecnología jurídica y la informática están extendiendo los servicios legales a particulares y pequeñas y medianas empresas.

Los departamentos jurídicos corporativos pueden utilizar la informática jurídica para fines tales como gestionar carteras de patentes, ^{[ 64 ]} y para la preparación, personalización y gestión de documentos. ^{[ 65 ]}

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