¿Tiene sentido imaginarse un modelo de inteligencia artificial para mejorar el proceso de selección de tutelas en la Corte constitucional?

Parte I- Introducción al estado del arte

En este ensayo me ocuparé de presentar un estado del arte de la inteligencia artificial -IA- aplicada al derecho con el propósito de explicar a través de las distintas miradas de los autores y las investigaciones documentales que se ha realizado en torno al tema. El objeto del proyecto de investigación consiste en construir un prototipo de IA que mejore el proceso de selección de tutelas que se adelanta en la Corte constitucional para fines de revisión. Desde las Humanidades digitales -HD- pretendo dar cuenta de qué se ha hecho sobre esa temática, hasta dónde se ha llegado, qué tendencias marcan el progreso de la temática y cuáles son las aplicaciones que se han desarrollado y qué se espera realizar a futuro y los problemas que ello implica.

Con el anterior propósito, expondré las razones por las cuales considero que el estado actual de la IA, como producto del devenir cultural y socio técnico, favorece el desarrollo por integración de los nuevos usos y aplicaciones de la IA lo que mejoraría sustancialmente la capacidad de memoria, el procesamiento de la información y el aprendizaje, lo cual hace factible imaginar su aplicación para simular un comportamiento judicial que mejore el proceso de selección de las tutelas por parte de la Corte constitucional. El diseño del prototipo parte de supuestos teóricos y su eventual implementación dependerá del nivel de digitalización de la Corte y de la interoperatividad que exista entre las demás entidades que hacen parte de la rama judicial. El alcance se limita, entonces, a proponer una idea basada en un sistema imaginado tecnológicamente, que de ser viable pueda ser implementado por el Consejo Superior de la Judicatura.

Este estado del arte permitirá establecer que, para el eventual desarrollo para la selección de tutelas, los datos objetivos, las aplicaciones y bases de datos existen para efecto de su procesamiento. Sin embargo la implementación requiere que exista el expediente digital. Desde el punto de vista teórico la posibilidad tecnológica existe pero la decisión de política judicial lograría su realización. La utilidad del proyecto resulta interesante por dos motivos: i) porque existe un vacío en el derecho colombiano sobre el tratamiento aplicable a la IA y sus implicaciones legales; y ii) porque el problema definido en la teoría es factible realizarlo en la práctica gracias a la tecnología existente en IA. Así las cosas, el proyecto sería de buen recibo para el derecho y de manera particular para la gestión eficiente de los expedientes, para mejorar los tiempos de respuesta de los jueces, para agilizar y descongestionar los despachos judiciales y, por ende, contribuiría al respecto de los derechos humanos de los tutelantes. Las aplicaciones que están operando en sistemas legales similares al nuestro son una clara señal de que es posible realizar lo que en la imaginación fue ficción.

En ese orden de ideas tiene sentido analizar desde el estado del arte las posibilidades de viabilidad de simular situaciones tecnológicas que aplicadas a experiencias concretas de la realidad actual del derecho constitucional y la ley vigente faciliten la construcción de un referente que, evaluado en sus efectos prácticos y normativos, permitan que la brecha entre lo posible y lo imposible, técnica y jurídicamente hablando, se reduzca al punto de ser aceptada por una cultura jurídica como la nuestra fuertemente arraigada en un quehacer análogo y todavía lejano de lo digital. Por ello, sostengo que este proyecto se encuentra en la intersección entre la ley, las humanidades y la tecnología. De ahí que si el derecho no ha ido a la par del fenómeno tecnológico, por lo menos en su regulación, es posible que al ser aplicado experimentalmente resulte en la práctica una prueba que de manera comprobada reduzca la brecha entre lo que el derecho debe regular y la realidad social que la exige.

Parte II- La problemática

La acción de tutela es el recurso judicial más utilizado por los colombianos para defender sus derechos. Las sentencias de tutela que emiten los jueces en todo el país deben llegar a la Corte constitucional. Según el dato más reciente a la Corte constitucional llegan 142.000 sentencias de tutela para revisión por año. Su difundida acogida se aprecia, según el Informe de gestión del Consejo Superior de la Judicatura 2016, en el grado de participación de las acciones de tutela con respecto al número de procesos totales ingresados a la Rama Judicial. Mientras que en 1997 representaban un 3% de la demanda total (1.496.665), en el 2016 estas acciones constitucionales llegaron a tener un peso del 28,4% con respecto a los ingresos del año en comento (2.647.666). Lo anterior, según dicho Informe, “hace evidente que el crecimiento de las acciones de tutela dentro del universo total de asuntos que se tramitan en la administración de justicia sea notorio y en consecuencia las acciones de tutela tengan hoy una creciente preponderancia. (Consejo Superior de la Judicatura, 2016, págs. 151, 152).

Ahora bien, según el Consejo, solo el 0,03 % de las tutelas de la mayoría de los casos que ingresaron a la jurisdicción ordinaria (86,7 %), fueron seleccionadas por la Corte Constitucional en el 2016. Este 0.03%, hace referencia al número de tutelas que fueron seleccionadas para su revisión por parte de la Corte Constitucional y no hace referencia al número de tutelas que llegan para su eventual revisión, porque estas últimas corresponden al universo total de tutelas del país. El incremento del uso de la tutela por parte de los ciudadanos y la congestión que ello produce se ve reflejado en una declaración del Magistrado Luis Ernesto Vargas Silva cuando, en calidad de presidente de la Corporación, explicó que: ”cada día llegan 4.000 tutelas nuevas a la Corte (de hecho, la mayoría reposa en costales en el edificio de la corporación) y, en consecuencia, cada despacho revisa 380 expedientes diarios como parte del proceso de selección al que son sometidos esos recursos”. Agrega que a lo anterior se suma un crecimiento notorio en los procesos. Muestra de ello es que “en 13 años (1992 a 2005) la Corte recibió un millón de expedientes, mientras que en los últimos nueve años ha atendido tres millones de tutelas”. (Revista Semana, 2014).

Ante ese volumen de expedientes la Corte Constitucional, con el propósito de adelantar la eventual revisión, de conformidad con el artículo 86 de la Constitución Política, debería contar con los medios necesarios para realizar el procesamiento de información que ante las necesidades jurídicas de los ciudadanos y por la naturaleza misma de la tutela, como recurso judicial efectivo, se efectúe en tiempos de respuesta más rápidos, precisos e involucrando costos lo más razonables posible. La demora en el trámite y la falta de criterios estables aplicables al proceso de selección hace que en la práctica la revisión de las sentencias de tutela sea en la Corte Constitucional un proceso incierto, impredecible y poco transparente debido a la complejidad de la información que debe ser procesada para tomar una decisión de revisión. Además, la injerencia de funcionarios con distintos intereses y criterios perceptuales ( sesgos, prejuicios, creencias, suposiciones y juicios) originan problemas no poco importantes que deben ser analizados para identificar las fronteras que deben existir entre el razonamiento jurídico, el manejo adecuado de las emociones y la objetividad en el tratamiento de los hechos de un caso judicial.

Para lograr un fortalecimiento de la capacidad operativa y de respuesta de la Corte en la toma de decisiones es por lo que se hace necesario mejorar el actual proceso de selección para que incluya el personal capacitado e idóneo que analice, registre y valore la información que le concierne a las personas que por uno u otro motivo reclaman la defensa de sus derechos fundamentales. Para ello, una estrategia de mejora de la selección de tutelas debe incluir el uso de los avances de la tecnología más recientes en inteligencia artificial, que basada en la integración de aplicaciones tales como: el reconocimiento de voz, los agentes virtuales, las plataformas machine learning, el manejo de decisiones, las plataformas de aprendizaje, el uso de biometría y la analítica de textos para la generación de un lenguaje natural, permitan que una agente virtual apoye la toma de decisiones simulando comportamientos inteligentes.

La capacidad de la que está dotada la IA permitiría resolver automáticamente y autónomamente problemas de naturaleza jurídica para realizar funciones, tales como la identificación de patrones en el texto, el control sobre sesgos y preferencias, el aprendizaje automático mediante procesos heurísticos y la definición de algoritmos aplicables a casos que originan el precedente jurisprudencial. De ahí que se puede afirmar que hoy en día el derecho continúa siendo un terreno prometedor para aplicar la inteligencia artificial, como se evidenció hace cincuenta años con los primeros experimentos de aplicación de la IA a la información jurídica. Las posibilidades actuales de desarrollo se han logrado gracias a los avances de la tecnología en materia de ampliación de la capacidad de memoria de la máquina, mayor velocidad en el procesamiento de información, construcción de una base de conocimiento y aprendizaje a partir del lenguaje natural.

Parte III- Contexto y estado del arte

La inteligencia artificial es una imitación de la mente humana. Su definición no es aún precisa, por los distintos puntos de vista como se aborda y por las aplicaciones que se realizan para su implementación práctica. Siguiendo al jurista italiano Vittorio Frosini, la IA para los fines jurídicos se ubica en dos direcciones complementarias: la primera corresponde a la IA como “transformación de la realidad”, siempre como objeto de interés del derecho que regula la evolución de la sociedad de la información en sus más variados aspectos; y la segunda alude a la IA como “prótesis intelectual” que frente al derecho sugiere, además, la reflexión sobre sí las máquinas tienen consciencia y la consiguiente responsabilidad jurídica y ética que ello implica. ( Viola, 2016, p. 216). El resultado de esta elaboración del pensamiento jurídico permite establecer una relación entre este y la evolución de la tecnología, la norma, el contexto (información y conocimiento) y las ciencias humanas en cuanto a la capacidad de la inteligencia humana a la cual se acerca (remota o próxima) la inteligencia artificial usando simulaciones informáticas o computacionales para hacer hipótesis ( o experimentos) de los mecanismos que utiliza la mente del hombre para pensar y actuar.
Si bien la IA es tanto “cosa” como “pensamiento” es importante considerar que el elemento técnico, es decir, la máquina como objeto (computador) o cosa surgió entre 1820 y 1930, cuando se dio el pasó de la calculadora mecánica a los primeros prototipos de computadores. Es importante mencionar que la historia pre-informática, como la narra Mario G. Losano (2011), muestra tres aspectos dignos de mencionar:
El primer aspecto lo explica Losano cuando afirma que ilustrar la lenta evolución de la máquina de cálculo automático al computador moderno tiene dos ventajas: la primera, porque rectifica una visión histórica errada y restituye a la computadora en una dimensión histórica que no era tarea de los técnicos examinar; y, segundo porque los que sí podían asumir esa tarea eran de los estudiantes de formación humanista que podrían vincular o relacionar la computadora con las personas y las ideas que se encontraban en los estudios de filosofía, para así crear una relación mutua entre el saber clásico y el saber técnico. Esta circunstancia efectivamente la puedo comprobar por mi experiencia al iniciar los estudios de informática jurídica de la mano de Losano, quien como profesor de la Universidad Estatal de Milano en 1989 dirigía la cátedra de informática jurídica que hacía parte del curriculum universitario de la facultad de filosofía y no de jurisprudencia.

Un segundo aspecto lo refiere Losano cuando comenta que la computadora nace en Europa, no en Estados Unidos ni en Inglaterra. Al respecto aclara que Charles Babbage, matemático inglés y científico protoinformático (1833-1842) creó la máquina de cálculo mecánico, recuperando la matemática binaria de Leibniz y la tarjeta perforada del telas de Jacquard. Así a Babbage se le adjudica la primera idea de concepción de un ordenador, ya que su Máquina Analítica funciona con el mismo principio que los ordenadores actuales. Junto a Babbage trabajó muy de cerca Ada Bayron a quien se le otorga los primeros estudios en IA. En efecto, en 1843 “escribió un artículo donde describía y analizaba la máquina analítica o de cálculo del matemático británico, incluyendo también demostraciones de cómo calcular funciones trigonométricas con variables y el primer programa con las instrucciones que harían funcionar la máquina de cálculo. El artículo triplicaba en extensión al original de L.F. Menabrea (ingeniero militar italiano autor del artículo original que Ada tradujo del italiano al inglés y mejoró notablemente), en el cuál se basaba”. Sus ideas se “retomaron un siglo más tarde por el matemático, también británico, Alan M. Turing (1912-1954) en 1937 y por John von Neumann (1903-1957), matemático húngaro-estadounidense, en 1946. Ambos personajes desempeñaron un papel fundamental en el desarrollo del ordenado tal y como lo conocemos actualmente”. (Museu informàtic, 31 de octubre de 2011).

En tercer aspecto lo narra Losano cuando se refiere a los antecedentes de la computadora a partir de los autómatas originados en la época francesa prerevolucionaria (1700) cuando las máquinas de cálculo eran construcciones fantasiosas y lúdicas. Las cajas musicales, el ajedrecista y la Cygne artificiela eran artilugios mecánicos pertenecientes al mundo mágico de los autómatas, es decir, a los robot de los años siguientes o a los Coborobot de hoy en día. Agrega Losano que el primer computador nació en Europa y lo construyó Konrad Zuse cuya vocación se encontraba entre la arquitectura y la ingeniería. Su interés en las artes figurativas lo llevaron a estudiar diseño publicitario y en 1935 se graduó de ingeniería civil. Zuse construyó la máquina de cálculo Z1 (1938), el modelo Z2 (1939) y el modelo Z3 (1941). (Losano, 2011).

Así la historia de la IA es la historia de la ciencia ficción que hoy es una realidad. Es, también, la historia de las máquinas lúdicas que luego se convierten en máquinas para la guerra. Es la historia de la inteligencia natural y su simulación en la inteligencia artificial. Es la historia de la máquina que hace a la persona un dispositivo (Cyborg) y es la máquina que lleva al hombre mejorado (poshumano) a vivir eternamente. Lo que comenzó como el sueño más antiguo de la humanidad es hoy el gran paradigma en el que la ciencia, la ley y la humanidad requieren reflexionar. El gran dilema ético se cierne sobre su desarrollo para ser aplicado a todas las actividades humanas. Como bien lo afirmó Isaac Asimov, en Visiones de Robot (1990), “una de las características de los sueños de los seres humanos es ansiar el tiempo en el que las máquinas ya no necesitarán de ningún control”. Una IA igual a la del ser humano es hoy viable y para ello necesitamos insistir en los valores humanos. Una edad de oro está por llegar y la seguridad será la prioridad. Como agregara Aximov “la humanidad siempre ha estado dispuesta a luchar contra los peligros de la tecnología no prohibiéndola, sino por medio de cambios y mejoras”.

Las herramientas que fueron producto de un devenir tecnológico, en un contexto determinado, se reescriben. Al transformarse dichos productos, que fueron ficción, se fueron convirtiendo en iconos del progreso humano (4.0 o de la cuarta revolución). La relación (interconexión) del hombre con la máquina es un hecho, el cual no podemos pasar desapercibida. La nueva era llevará a la IA a resolver problemas apremiantes de la humanidad, como el calentamiento global y la pobreza. Todo depende se sí el hombre no pierde el control, si valoramos la relaciones empáticas y sí se diseñan bien los algoritmos que la máquina requiere para aprender. La humanidad desarrollará una inteligencia que se iguala a la nuestra, las respuestas las estudian los científicos y la ley tiene mucho que ver en la definición de sus límites.

La IA en el derecho se originó con las primeras investigaciones realizadas en los años 80 en las que se concluyó que el derecho era un terreno propicio para la inteligencia artificial (Rissland E.L, 1989, p. 9). Los anteriores aspectos soportan la razón de ser de la digitalización de la justicia que en el estado del arte actual está representado por la informática cognitiva o inteligencia artificial aplicada a la administración de justicia puede contribuir a dar solución a problemas de procesamiento de la información compleja ( Jaramillo y Barreto, 2010) y control del comportamiento judicial en la toma de decisiones por parte de estudiantes, auxiliares, magistrados y abogados ( Agudelo, 2010).
En efecto con la informatización del derecho, especialmente en Europa y los Estados Unidos, aparecieron los primeros sistemas de documentación jurídica que alteraron el contexto en el que la actividad del jurista se desarrollaba, repercutiendo muy poco en el trabajo jurídico en sentido estricto. Sin embargo los avances, que en ese momento fueron más teóricos que prácticos, propiciaron en las facultades de filosofía del derecho la creación

exponencial

Fuente: Vermeulen E. P.M. Media.Recuperado en: https://hackernoon.com/5-reasons-why-we-should-study-and-embrace-artificial-intelligence-8ba31c4d0c7f

de programas académicos en Informática Jurídica con el propósito de estudiar la informática como instrumento del derecho para aplicarla tanto a la documentación jurídica (legislación, jurisprudencia y doctrina), como a la gestión de los procesos judiciales ( despachos judiciales u oficinas de profesionales del derecho) y de ayuda a la toma de decisiones de jueces y abogados, mediante sistemas expertos e inteligencia artificial. El carácter instrumental de la informática jurídica se complementó posteriormente con el derecho informático, de las comunicaciones electrónicas, la red Internet y el ciberespacio.

Para hablar del estado del arte de las aplicaciones jurídicas de la inteligencia artificial, en lo sucesivo IA, se requiere comenzar por comprender que el ascenso exponencial y vertiginoso de la IA, como se aprecia claramente en el Gráfico 1, se debe a la evolución de la tecnología que, desde sus inicios y durante 50 años, la han llevado gracias a la integración de aplicaciones (Big Data, Open Data, Internet de las cosas, nanotecnología, robótica, etc.) a su mayor auge. Comparativamente, desde sus inicios hasta la fecha, los nuevos usos y aplicaciones de la IA a distintas disciplinas incluido el derecho está presentando un avance significativo en la capacidad de memorizar gran cantidad de datos, mejorar cuantitativamente el procesamiento de la información y generar un aprendizaje a partir del lenguaje natural, que nunca antes se había visto. De ahí que sea factible imaginar que hoy en día las aplicaciones de la IA se puedan proponer para solucionar los problemas apremiantes que actualmente presenta el proceso de selección de las tutelas por parte de la Corte constitucional.

Teniendo presente lo anterior, propongo aquí la explicación del estado de arte en cuatro etapas:

I.- Etapa: La del “2001. Odisea del espacio” (Stanley Kubrick, 1968)

Esta etapa, que se da entre 1948 y1970, se destacó por el planteamiento de las teorías del Cálculo numérico, la Giurimetria y la Inteligencia jurídica artificial. En efecto, del uso de las computadoras en el mundo jurídico se comenzó a hablar cuando nació la cibernética del matemático Norbert Wiener (1948) y la giurimetria propuesta por el Magistrado Lee Loevinger (1949). A partir de allí se definieron, por primera vez, los problemas jurídicos que conllevaba el uso de los ordenadores y la complejidad de llevar a un análisis numérico un conocimiento que debía expresarse matemáticamente mediante la construcción de algoritmos. Posteriormente, a mediados de los 60, Loevinger y el abogado Hans Baade (1963) realizaron conjuntamente la primera sistematización teórica de la Jurimetrics y determinaron que el uso de la informática por el derecho se da en tres momentos: i) cuando se aplica modelos lógicos a normas jurídicas; ii) cuando se utiliza la computación en la actividad judicial y iii) cuando se emplea la informática predictiva para la construcción de las futuras sentencias judiciales. Todo el aporte de la Jurimetrics, originaria del Common Law, fortaleció el principio fundamental del derecho angloamericano del precedente jurisprudencial y definió toda una cultura jurídica que años más tarde cimentaría las bases empíricas del uso de la tecnología informática a la información, la documentación y los procedimientos legales.

La tendencia así concebida para el sistema jurídico anglosajón tuvo eco en el Civil Law con la Giuscibernetica, ideada en 1968 por el filósofo italiano Mario G. Losano, que derivada de la sociología y la filosofía del derecho, se basaba en cuatro aspectos prácticos: i) el derecho como un subsistema respecto al sistema social; ii) el derecho como un sector separado del resto de la sociedad; iii) la aplicación de la lógica y otras técnicas de formalización del derecho a fin de lograr un concreto uso del computador y iv) el uso del procesador en el aprendizaje de las técnicas necesarias para poder usarlo en el ámbito jurídico. Su aporte, más allá de lo técnico, proporcionó la explicación de la interacción entre reglas jurídicas, tecnología y realidad social, acogida con el tiempo por el derecho latinoamericano y de manera particular por el sistema legal colombiano.
A partir de los años 70 el interés por la investigación en IA se concretó en los sistemas basados en el conocimiento jurídico. Las fallas detectadas en la informatización de la actividad jurídica proporcionaron nuevos desafíos que fueron abordados directamente por las ciencias cognitivas que estudiaban la complejidad de la mente humana. El trabajo más significativo y vigente a la fecha fue el realizado en 1972 por la profesora Margaret A. Boden, que investigó desde la psicología, la filosofía y las Ciencias Cognitivas la inteligencia natural y sus diferencias con la inteligencia artificial. Su entendimiento de la creatividad humana la hacen protagonista de algunos de los avances más significativos en pensamiento conceptual, percepción, memoria y autocrítica reflexiva. Sus obras más conocidas, además de otras, son: Intention and Mechanism. Purposive Explanation in Psychology (1972); Inteligencia artificial y hombre natural (1984); Creativity and art. Three roads to surprise (2010) y AI: Its Nature and Future (2016). Su aporte desde sus inicios han contribuido con las investigaciones de Howard Gardner que ha dado a conocer en sus obras: La teoría de las múltiples inteligencias (1983, 1993); La generación APP (2014); Las cinco mentes del futuro (2016) y un reciente documento titulado: Artificial Intelligence and the Professions (2017). En esa misma línea Edward de Bono, con sus obras: Pensamiento lateral (1970) y Seis sombreros para pensar (1985), aportó su descubrimientos para aplicaciones de IA en machine learning, análisis predictivo, algoritmos, robótica, simulación y computación cognitiva. Así mismo, el Premio Nobel de economía (2002), Daniel Kahneman, conocido por sus obras: “Pensar rápido, pensar despacio” ( 2012) y Thinking Fast and Slow (2011) ha arrojado luces sobre la IA y su impacto de los sesgos, ideologías y percepciones en la toma de decisiones. Sobre el tema comenta, en un entrevista reciente (2017), lo siguiente:

Los humanos toman decisiones basadas tanto en la racionalidad como en las emociones, filtradas a través de numerosos sesgos. Lo hacemos porque funciona con la suficiente frecuencia. Pero nuestras emociones y prejuicios también se pueden aprovechar contra nosotros. Incluso en situaciones donde la evidencia presenta que la empatía debe ser descartada, las emociones pueden alcanzarnos. Los Expert marketers y estrategas de campañas políticas lo saben bien. Los sistemas de inteligencia artificial pueden evaluar de manera eficiente un conjunto cada vez más amplio de datos y experiencias pasadas para mejorar las decisiones. Esto es similar a cómo los humanos aprenden de la experiencia, directa y subsidiariamente, pero los IA deben ser capaces de aprender más rápidamente unos de otros en redes conectadas vastas. A lo que Moran Cerf y yo nos referimos como redes de inteligencia a inteligencia (i2i). Del mismo modo que los automóviles que conducen por sí mismos podrán compartir rápidamente información de seguridad en flotas enteras, las IA desarrollarán ideas sobre cómo emplear la empatía y cuándo evitarla. (Traducción propia)

Todas la contribuciones que he mencionado explican la razón de ser de muchas de las aplicaciones de la IA que hasta la fecha se aborda como tecnología cognitiva. Muestra de ello, es la contribución de Margaret Boden al campo jurídico en su interesante escrito titulado Creativity and law: How can they live together? (2014) en el que plantea la forma de resolver problemas jurídicos complejos. Al respecto afirma: El pensamiento jurídico, “valioso” puede significar: internamente coherente, congruente con los estatutos actuales y / o prácticas de derecho común; precedentes, sin precedentes, factible, asequible, políticamente aceptable, de acuerdo con la justicia natural, de acuerdo con las normas morales aceptadas; justo, simplificando, elegante, largamente esperado/o atrasado, inteligible, imaginativo y radical. Un solo ejemplo no puede satisfacer todos estos valores. La gente puede “hacer malabares” mentalmente. En IA -programas con múltiples limitaciones- la satisfacción, los valores deben ser diferencialmente ponderados. En otros sistemas de IA, algunos vales deben ser retirados. (Traducción propia).

De otra parte, para Boden, la ley” incluye: i) la práctica diaria de la ley y ii) la sugerencia de nuevos juicios / estatutos o los nuevos sistemas jurídicos, y / o nuevas justificaciones basadas jurisprudencia. Ella lo denominó ley práctica y teórica de la ley, respectivamente. Con respecto a la creatividad y la ley considera que la relación varia, dependiendo de qué tipo de ley es y en qué tipo de creatividad está involucrada. Enfatiza que la creatividad requiere una base de conocimiento establecido y un pensamiento disciplinado de autocrítica. Para el derecho las ideas creativas pueden surgir en tres formas: i) creatividad combinacional (CC), ii) creatividad exploratoria (CE) y creatividad transformacional (TC).

En la misma línea argumentativa y con aplicaciones concretas en el derecho privado, el jurista italiano Giovanni Pascuzzi, en su obra: La creatività del giurista. Tecniche e strategie dell innovazione giuridica (2013), explica los métodos de interpretación, el análisis de la jurisprudencia, la preparación de los casos judiciales y propone un skills de creatividad para la solución de problemas jurídicos complejos (problem solving), que son la base de la creación de las bases de datos de conocimientos, propios de la AI. Así se constata en dos de sus obras más recientes: Avvocati formano avvocati (2016) y Il problem solving nelle professioni legali (2017).

II. Etapa: La del “El hombre bicentenario” (Chris Columbus, 1999)

En esta etapa, que se ubica entre 1980 y 1999, las teorías de la IA comenzaron a ser aplicadas a partir del concepto de modelo cognitivo humano, tal como expliqué anteriormente, lo que dio lugar no solamente a cuestiones prácticas sino, también, reflexiones morales y éticas. Los desarrollos en esta materia se enfocaron a la construcción de sistemas expertos que, aunque incipientes, mantuvieron el interés de los científicos sociales en el estudio de sistemas legales experimentales, interpretación legal e heurística, modelos de razonamiento legal, métodos basados en lógica, etc.
La tendencia en esa época, de la cual todavía están vigentes algunos postulados, consistió en que el derecho era un terreno propicio para la IA en razón a que el derecho examina su propio raciocinio, razona de acuerdo con los casos semejantes que deben decidirse de forma similar y cuenta con conocimientos fácilmente accesibles al encontrarse estructurados y codificados. Así lo afirmó Edwina L. Rissland en su artículo: Inteligencia Artificial y razonamiento legal (1989). En aplicaciones concretas en el diseño de prototipos de IA, el profesor Fernando Galindo realizó una investigación, que comenzó en 1985 y fue publicada en 1989, con el título La acción procesal como punto de partida para la relación Inteligencia Artificial- Derecho. En su trabajo Galindo explica los detalles de la investigación en la construcción del que llamó Sistema inteligente de recuperación de documentación jurídica – SIREDOJ- mediante el cual se informatizó por primera vez el derecho civil español. Estos dos últimos artículos fueron publicados en el número 1 de la Revista Derecho y tecnología informática (1989), el primer esfuerzo colombo-italiano en la materia.

III. Etapa: La de “Inteligencia artificial” (Steven Spielberg 2001), “Red social” (David Fincher, 2010), “Ella” (Spike Jonze, 2013) y Ex Machina (Alex Garland, 2015)

En esta etapa comprendida entre (2000- 2015) la IA amplia sus capacidades por la evolución e integración de las herramientas y las redes de comunicación mejorado así su capacidad de almacenamiento, procesamiento de información y aprendizaje (Big Data, Open Data, Maching learning, internet de las cosas, blockchain, nanotecnología, biotecnología, realidad aumentada, etc.). La combinación de todo lo anterior da como resultado lo que hoy se conoce como la Cuarta revolución industrial. Así lo verdaderamente importante, en los actuales momentos, radica en los siguientes aspectos:
i) el derecho continúa siendo un terreno atractivo para IA y los viejos y nuevos problemas que de ello se derivan originan nuevas narrativas que plantean una nueva antropología – la del homo dignus- (Rodotà, 2011);
ii) lo fundamental no radica en el algoritmo sino en la persona que lo ejecuta en una u otra dirección;
iii) frente a la IA impera la imaginación tecnológica que usa la ciencia y la tecnología con la imaginación ordenadora, integradora y autorizadora de la ley.

Sobre este último aspecto Sheila Jasanoff, sostiene:” Se hace imprescindible reconocer que la ciencia y la tecnología -por todo su poder de crear, preservar y destruir- no son los únicos motores de la innovación en el mundo. Otras instituciones sociales, también, innovan y pueden desempeñar un papel invalorable en el reajuste de los objetivos de la ciencia y la tecnología con los de las sociedades humanas culturalmente dispares. Y, la primera de ellas es la ley. Por ello, hay que reintegrar la imaginación disecada, desintegradora y, en última instancia, antidemocrática de la ciencia y tecnología con la imaginación ordenadora, integradora y autorizadora de la ley”. (Traducción propia)

Finalmente hay que llegar a establecer los límites en el uso de la IA que la hagan sostenible y coherente con el principio (16 de Naciones Unidas) de paz, justicia e instituciones sólidas. Por ello resulta pertinente en este momento considerar, y para complementar lo ya dicho por Pierre Lévy sobre Cibercultura (2007), lo que establece el Informe del Parlamento Europeo (2017) sobre las iniciativas de IA: “…el aprendizaje automático ofrece enormes ventajas económicas e innovadoras para la sociedad mejorando notoriamente la capacidad de análisis de los datos e impone al mismo tiempo retos vinculados con la necesidad de garantizar la no discriminación, el debido proceso, la transparencia y la comprensibilidad de los procesos decisionales automatizados y algoritmos que, sin duda, tienen un impacto sobre los individuos y las empresas así como sobre las autoridades administrativas y judiciales o por cualquier otro ente público a fin de representar las decisiones para lo cual se deben tener en cuenta medidas en su diseño que salvaguarden la seguridad, los datos personales y la posibilidad de control humano que deben integrarse en esos procesos decisionales y algorítmicos. (Resolución del 16 febrero 2017. Recomendaciones concernientes a los derechos civiles sobre la robótica).

El siguiente paso será una IA que junto a un desarrollo de la humanidad digital se constituya en una vía liberadora para el ejercicio de los derechos humanos en una sociedad de la información cada vez más compleja y desigual. Lo cierto es que su advenimiento por el cambio acelerado de la ciencia y la tecnología generará sin duda las mayores transformaciones que apenas alcanzamos a imaginar.

IV. Etapa: La de “Talentos ocultos” (Theodore Melfi, 2016) e “Ex-máquina (Alex Garland, 2017)

En esta etapa, comprendida entre el 2016 y el 2017, los avances de la IA permiten usar métodos de análisis de texto que hacen posible extraer de forma rápida y precisa información sobre personas individuales y colectivas, personalidades, características psicológicas, diferencias individuales, procesos sociales etc. a través de las palabras que las personas escriben y hablan. Dicho análisis se realiza a través de la generación de lenguaje natural que consiste en crear un texto a partir de datos obtenidos de documentos para que la computadora comunique ideas con gran precisión.
Así la tradicional interpretación subjetiva que se basaba en el análisis cualitativo y la especulación se transforma gracias a la IA en una interpretación basada en evidencia, en un análisis empírico mediante las técnicas de análisis de lenguaje computarizado que realizan una medición objetiva de las características psicológicas del individuo (Boyd R.L. 2017). El lenguaje puede, entonces, proporcionar una visión poderosa y comprensiva de las mentes de los demás a través de métodos psicométricos bien establecidos y fáciles de usar. Establecer claramente a partir del lenguaje escrito los sesgos, ideología, pensamientos, creencias y percepciones es posible mediante la IA.

Sin embargo, la AI ha llegado a un punto que nos permite una “comprensión mucho mayor de la riqueza y la sutileza de la mente humana” en razón a que estas son máquinas virtuales, y AI nos ha dado una manera de pensar cómo nuestros cerebros procesan la información en términos rigurosos y sistemáticos. Ahí es donde han ocurrido los avances reales, en opinión de Margaret Boden (2017). Al respecto manifiesta:
De otra parte las máquinas son mucho mejores para entender que antes. Son capaces de resolver cosas sutiles, recoger matices en el uso de las palabras, etc. Pero nada de eso se basa en el verdadero entendimiento humano. Necesitamos entender qué está haciendo el cerebro y cómo lo está haciendo. El aprendizaje profundo y otros avances continúan generando aplicaciones útiles, pero queda un trabajo considerable en el nivel analítico para comprender cómo funciona la cognición humana al apoyar la resolución de problemas y el pensamiento crítico y la creatividad.La mente humana es el sistema más avanzado que tenemos, y el lenguaje en particular es enormemente complejo. La IA y la informática han progresado enormemente, pero las capacidades siguen siendo bastante limitadas. Dudo que la informática alguna vez replique completamente el potencial de la mente humana, ciertamente no dentro de las próximas décadas.

Pertinentes y oportunas fueron las palabras del jurista italiano Stéfano Rodotà cuando afirmó en su artículo Del ser humano al posthumano (2017), lo siguiente:
Cuando en 1950 Norbert Wiener publica sus reflexiones sobre cibernética, ciencia y sociedad, escoge como título El uso humano de los seres humanos. En estas palabras encontramos algo que va más allá del conocimiento que tiene el científico de las consecuencias de su investigación. Está el eco de una época que ha cambiado, y no solo por la percepción lúcida de lo que habría determinado la tecnología. Acaba de terminar la Segunda Guerra Mundial y Wiener ya se encuentra entre los científicos que, con Robert Oppenheimer a la cabeza, se han dado cuenta de los riesgos del uso militar de la energía atómica y rechazan toda nueva colaboración con el Gobierno estadounidense. Será Guenther Anders, centrando su reflexión precisamente en la bomba atómica, quien en 1956 recoja la radicalidad de este pasaje, preguntándose en su libro más conocido si El hombre está anticuado. Y escribe: «Del mismo modo que un pionero, el ser humano desplaza sus propios confines siempre más allá, se aleja cada vez más de sí mismo; se “trasciende” cada vez más y, aunque no se traslada a una región sobrenatural, de todos modos, dado que franquea los límites congénitos de su naturaleza, pasa a una esfera que ya no es natural, al reino de lo híbrido y de lo artificial». Muchas trasformaciones son ya visibles y justifican la consideración del cuerpo como «un nuevo objeto conectado», presentado incluso como una «nano-bio-info- neuromáquina», recordando aquel homme machine del que hablaban La Mettrie y D’Holbach en el siglo XVIII. Así se identifica el efecto de converger disciplinas diversas que concurren para definir una nueva dimensión de lo humano, con frecuencia representada como un campo de batalla en donde combaten visiones irreconciliables. El tiempo por venir se describe como el de «nuestra invención final: la inteligencia artificial y el fin de la edad humana».

V. Etapa: La de Gattaca (Andrew Niccol, 1997) y el Congreso de Futurología (Ari Folman, 2013 y guión de Stanislaw Lem, 1971)

En esta etapa que está por-venir ( 2020-2035) las máquinas toman el control, van a ir más allá de la mente y la interconexión del hombre-máquina será un hecho. La longevidad, el poshumano y la ingeniería genética que hace 20 años fue ficción, será una realidad. Por ello se requiere una visión crítica para estar atentos a los riesgos que para la especie humano significa que los humanos pierdan el control sobre las supermáquinas. El avance tecnológico no solamente invita a congraciarnos con sus beneficios. Los peligros de la deshumanización se prevén críticos. No es sólo la pérdida de los empleos – el fin de los abogados- sino la pérdida de la realidad y de los valores de lo que hasta ahora hemos conocidos como humano.

Parte IV- Los referentes de proyectos de hd con los cuales dialoga su proyecto

Los referentes de proyectos que se han realizado y sirven para establecer un diálogo con el proyectos son por ejemplo:

1.- El análisis computacional de cuerpos legales. Humanidades digitales y derecho comparado. CodeX de la Universidad de Stanford

La Universidad de Stanford adelanta actualmente una investigación que ha denominado proyecto CodeX, en la que investigadores, abogados, empresarios y tecnólogos trabajan en la frontera de la tecnología legal con el propósito de lograr nuevos niveles de eficacia legal, transparencia y acceso a sistemas legales en todo el mundo. CodeX se considera un desarrollo de la ley computacional, es decir, de la rama de la informática jurídica relacionada con la automatización y la mecanización del análisis de texto legales. La gestión de los documentos jurídicos implica la creación, el almacenamiento y la recuperación de todo tipo de textos: estatutos, jurisprudencia, patentes y reglamentaciones.

La herramienta de recuperación de la información utilizada es e-discovery que depende en gran medida de la tecnología de recuperación de información (IR). Su utilización reduce notoriamente los costos y es logra una precisión que la búsqueda manual lo lograría. Actualmente, CodeX está investigando varias metodologías innovadoras de administración de documentos legales, y ayuda a facilitar el uso de dichos métodos en toda la industria legal.

El proyecto CodeX busca resolver los problemas de información legal por capas y aprovecha las fortalezas de cada tecnología para proporcionar las soluciones más efectivas a las necesidades de información y creación del conocimiento legal. Su objetivo es construir sistemas, que permitan a los interesados ​​en el sistema legal conectarse y colaborar de manera más eficiente. Aprovechando los avances en el campo de la informática cognitiva o IA y aprovechando los esfuerzos nacionales e internacionales de estandarización, el proyecto tienen el potencial de proporcionar beneficios económicos y sociales al agilizar las interacciones de individuos, organizaciones, profesionales legales y el gobierno a medida que adquieren y entregan servicios legales. Al combinar el desarrollo de las herramientas y plataformas con la investigación multi-jurisdiccional sobre regulaciones relevantes emitidas por gobiernos y asociaciones de abogados, CodeX apoya la innovación responsable y prospectiva en la industria legal.

2.- Lenguaje natural y sistemas legales complejos

Enfoques de Inteligencia Artificial para la Complejidad de los Sistemas Legales (AICOL)
Con los “Enfoques de Inteligencia Artificial para la Complejidad de los Sistemas Legales (AICOL)” se busca “desarrollar modelos de conocimiento legal sobre organización, estructura y contenido con el fin de promover el entendimiento mutuo y la comunicación entre diferentes sistemas y culturas”. La complejidad y los sistemas complejos describen desarrollos recientes en AI y derecho, teoría legal, argumentación, la Web Semántica y sistemas de múltiples agentes. Las ontologías multisistémicas y multilingües brindan una oportunidad importante para integrar las diferentes tendencias de la investigación en AI y derecho, incluidos los estudios jurídicos comparativos. La teoría de la complejidad, la teoría de grafos, la teoría de juegos y cualquier otra contribución de las disciplinas matemáticas pueden ayudar tanto a formalizar la dinámica de los sistemas legales como a capturar las relaciones entre las normas. La ciencia cognitiva puede ayudar a modelar la ontología legal teniendo en cuenta no solo las características formales de la ley sino también el comportamiento social, la psicología y los factores culturales”.

3.- Etiquetado de argumentos probabilistica

Regis Riveret, Pietro Baroni, Yang Gao, Guido Governatori, Antonino Rotolo, Giovanni Sartor.(Enviado el 1 de agosto de 2017) investigaron sobre la combinación de argumentación y probabilidad jurídica para manejar la incertidumbre cualitativa y cuantitativa, ofreciendo nuevas oportunidades teóricas y aplicativas. Debido a una variedad de intereses, la argumentación probabilística se aborda en la literatura con diferentes marcos, relacionados con la argumentación estructurada y abstracta, y con respecto a diversos tipos de incertidumbre, en particular la incertidumbre sobre la credibilidad de las premisas, la incertidumbre sobre qué argumentos para considerar, y la incertidumbre sobre el estado de aceptación de los argumentos o declaraciones. Por ello definieron un marco general para la argumentación probabilística, que oriente el etiquetado que abarca un entorno básico para la argumentación basada en reglas y su cuenta (semi) abstracta, junto con diversos tipos de incertidumbre. El marco propuesto por estos investigadores proporciona un tratamiento sistemático de varios tipos de incertidumbre y sus relaciones permitiendo recuperar (por derivación) múltiples declaraciones (a veces asumidas) o resultados de la literatura.

4.- Extracción automática de información relevante y ontología de dominio de eventos legales

“El número de documentos legales disponibles ha presentado un enorme crecimiento en los últimos años, y el procesamiento digital de dichos materiales está impulsando la necesidad de sistemas que respalden la extracción automática de información relevante. Este trabajo presenta un sistema de extracción de información basada en ontologías a partir de textos en lenguaje natural, capaz de identificar un conjunto de eventos legales. El sistema se basa en una metodología innovadora basada en la ontología de dominio de eventos legales y un conjunto de reglas lingüísticas, integradas a través del mecanismo de inferencia, lo que resulta en un enfoque flexible y un enfoque escalable. Se relata un estudio de caso con el uso de documentos del Tribunal Superior en Brasil, con resultados satisfactorios en precisión y recuerdo.” (2017).

5. Aplicaciones legales de la lógica para IA

En Derecho y lógica. (2015) se revisan las aplicaciones legales de la lógica, con una preocupación particularmente marcada por los modelos lógicos de argumentos legales. Los autores argumentan que la ley es un banco de pruebas rico y un campo de aplicación importante para la investigación de IA basada en lógica. Por ello revisaron las primeras aplicaciones de la lógica a la representación de regulaciones legales, donde el énfasis principal estaba en la representación y donde las conclusiones legales se derivaban de esa representación como una cuestión de deducción. Esto significó incluir la representación de conceptos deónticos, posiciones normativas, ontologías legales, tiempo y cambio. Luego los autores revisaron las aplicaciones legales de la lógica donde las reglas legales no son solo aplicadas sino que son objeto de razonamiento y discurso. Esto incluye discutir sobre la aplicación de reglas legales en circunstancias imprevistas, el razonamiento interpretativo a la luz de los hechos de un caso y el razonamiento probatorio para establecer los hechos de un caso. Esta parte de la revisión mostró un énfasis especial en los enfoques basados ​​en la argumentación. Igualmente, concluyeron que también se aplica a los modelos formales de procedimiento legal y de la interacción de múltiples agentes en los procedimientos legales. La revisión realizada permitió concluir que existen problemas de investigación todavía abiertos y evidenció que las aplicaciones legales modernas de la lógica confirman la tendencia reciente de ampliar el alcance de la lógica desde la deducción hasta el flujo de información, la argumentación y la interacción.

6.- Infraestrutura legal: LexisNexis y Westlaw

De acuerdo al Forum económico mundial e IA (2017) “el uso de la tecnología para entregar los componentes de la infraestructura legal, incluidas las reglamentaciones, el análisis y la adjudicación, está creciendo, y promete crecer aún más rápidamente en el futuro, siempre y cuando los límites regulatorios en la tecnología legal se relajen. Esta tecnología tiene el potencial de abordar la crisis de la falta de acceso a la justicia que afecta tanto a los países ricos como a los pobres. La tecnología ya se utiliza para brindar información legal básica. Las costosas tecnologías de investigación legal como LexisNexis y Westlaw han estado en uso durante décadas, pero el costo de acceder a la información legal está disminuyendo a medida que Google y otros motores de búsqueda proporcionan un mayor acceso a los estatutos, reglamentos y decisiones judiciales.

Los innovadores de todo el mundo están desarrollando aplicaciones para teléfonos móviles que brindan acceso rápido a información legal y herramientas de visualización en línea para reforzar la comprensión de las complejas normas legales.La tecnología legal está progresando rápidamente desde la información legal básica hasta el análisis de materiales legales con el fin de proporcionar asesoramiento personalizado a individuos y organizaciones. Se están desarrollando herramientas de inteligencia artificial para analizar grandes y complejos cuerpos de leyes para ayudar a predecir el tratamiento regulatorio y los resultados de la adjudicación. Esto ahora está disponible principalmente solo para grandes corporaciones, pero eventualmente debería estar disponible para individuos y pequeñas empresas.La tecnología legal también está en desarrollo y puede brindar servicios de representación legal, como formularios de presentación de documentos, peticiones o desafíos a las acciones oficiales.

Los llamados “bots legales” están disponibles para ayudar a impugnar las multas de estacionamiento, presentar documentos de inmigración y presentar denuncias de arbitraje o litigios contra proveedores de servicios de telefonía móvil o agencias de crédito. Estas tecnologías son prometedoras para reducir la corrupción en áreas tales como solicitudes de permisos de construcción, registro de empresas y licencias. Otros desarrollos incluyen el uso de aprendizaje automático (o la capacidad de autoaprendizaje de las computadoras) para revisar, evaluar y administrar contratos y cumplimiento, y herramientas computarizadas para revisar grandes volúmenes de documentos relacionados con fusiones y adquisiciones, o litigio.

La inteligencia artificial está disponible actualmente para buscar bases de datos de patentes, ayudar con la construcción de solicitudes de patentes y administrar una cartera de patentes.Es probable que las herramientas de tecnología legal ganen rápidamente sofisticación y proporcionen más ayuda matizada y estratégica, y evalúen posibles escenarios y cursos de acción alternativos. La capacidad de vincular grandes datos sobre legislación con tecnología financiera está abriendo el potencial de nuevos instrumentos financieros para diversificar, asegurar y financiar riesgos y procedimientos legales.La inteligencia artificial y los algoritmos de aprendizaje automático son cada vez más utilizados por las instituciones gubernamentales para decidir sobre los montos de las fianzas y las sentencias, y para predecir el comportamiento delictivo y detectar las infracciones legales.

El uso de la inteligencia artificial en estos contextos probablemente genere dudas sobre el sesgo algorítmico, la privacidad y la protección de datos; estos temas adquieren una importancia aún mayor cuando se trata de cuestiones del abuso del poder del gobierno.A medida que aumenta la complejidad económica y social, es probable que veamos la necesidad de desarrollar tecnología legal que esté directamente involucrada en la regulación, particularmente de tecnologías sofisticadas como inteligencia artificial y vehículos autónomos. Aquí, el papel de la tecnología legal puede ir más allá de la implementación de leyes y regulaciones existentes, a la hora de diseñar y ejecutar límites a los agentes autónomos.”

7. La web semántica
En derecho los desarrollos de la web semántica se han aplicado a jurisprudencia y precedentes. La investigación se centran en ontología, web semántica y ‘linked data’, áreas de gran complejidad que ella explica con naturalidad a través de los resultados que obtienen las personas de ellas. Al respecto comenta Asunción Gómez, de Azuaga, experta en IA: “Somos capaces de entender lo que una web nos dice cuando leemos las páginas, pero la ontología son modelos que permiten que las máquinas hablen e intercambien datos entre ellas, extraigan información o comparen diferentes webs, y eso es independiente del idioma de la página”.

Referencias

Agudelo A. C.A. (2010). Diálogos internos en la Corte Constitucional colombaina sobre el modus operandi en la selección de tutelas entre la informalidad,la política y la academia. Universidad de Caldas. Manizales, Colombia. Recuperado en: http://www.redalyc.org/pdf/1290/129020014004.pdf
Araujo, D.A., Rigo, S.J. & Barbosa, J.L.V. Artif Intell Law, (2017). Ontology-based information extraction for juridical events with case studies in Brazilian legal realm. Recuperado en: https://doi.org/10.1007/s10506-017-9203-z.
Bonilla, D. y Iturralde, M. A. (2005). Hacia un nuevo derecho constitucional. Universidad del los Andes. Bogotá, Colombia.
Forum Económico mundial. Recuperado en: https://toplink.weforum.org/knowledge/insight/a1Gb0000000LGrIEAW/explore/dimension/a1Gb0000005R1A5EAK/summary
García, S. A. (2017). Inteligencia artificial. Fundamentos, práctica y aplicaciones. Alfaomega. México.
Jaramillo, C. y Barreto R., Antonio. (2010). El problema del procesamiento de información en la selección de tutelas por la Corte Constitucional, con especial atención al papel de las insistencias. Revista Colombia Internacional (72) Universidad de los Andes. Bogotá, Colombia.
Lopez-Lago, J. (6 de julio de 2015). Recuperado en: http://www.hoy.es/extremadura/201507/06/mujer-aporta-inteligencia-internet-20150706000706-v.html
Museo de Informática, 31 de octubre de 2011. Recuperado en: http://histinf.blogs.upv.es/2011/10/31/augusta-ada-byron-king/
Prakkenab G. Law and logic: A review from an argumentation perspective. Recuperado en:http://dblp.org/pers/hd/s/Sartor:Giovanni.
Rissland, E. L. (1989). Inteligencia artificial y razonamiento legal. Revista Derecho y tecnología informática, Bogotá, Colombia: Editorial Temis.
Revista Semana. (2014). La Corte constitucional no aguanta más tutelas.Diariamente llegan 4.000 y el alto tribunal podría suspender sus términos por represamiento. Recuperado en: http://www.semana.com/nacion/articulo/corte-constitucional-no-aguanta-mas-tutelas/406635-3
Scerbo, A. 2004, (2004). Giustizia Sovranità virtù. Universita. Italia. Milano. Rubbettino Editore.
Jasanoff, S. Sang-Hyun Kim, Sperling, S. (2007). Sociotechnical Imaginaries and Science and Technology Policy: A Cross-National Comparison.
Palmirani, M. Pagallo, U, Casanovas, P. Sartor, G. (2012). AI approaches to the complexity of legal systems : models and ethical challenges for legal systems, legal language and legal ontologies, argumentation and software agents. Recuperado en: http://hdl.handle.net/1814/30297
Vermeulen E. P.M. Media.Recuperado en: https://hackernoon.com/5-reasons-why-we-should-study-and-embrace-artificial-intelligence-8ba31c4d0c7f

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