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El estado de la inteligencia artifici...

El estado de la inteligencia artificial de hoy es como el de los coches de los años veinte

  • 29-9-2017 | Wolters Kluwer
  • Francisco J Martín, CEO de BigML, uno de los mayores expertos mundiales en inteligencia artificial y ponente en el próximo Legal Management Forum, nos habla del estado actual de la tecnología aplicada al Derecho, basda en el aprovechamiento de los datos, así como de los problemas que se están detectando y sus expectativas de desarollo.

Carlos B Fernández. La llegada de la inteligencia artificial (IA) sobrevuela como una sombra a muchos ámbitos de actividad, entre ellos el jurídico y, en particular, el de los despachos de abogados. Prácticamente en cada estudio del sector o en cada jornada profesional surge una y otra vez este concepto, cuyo contenido y situación actual muy pocos conocen realmente y del que aun menos pueden predecir con fiabilidad sus posibilidades de futuro. Sin embargo, la creencia general es que esta tecnología va a obligar a los abogados a replantear una profesión en la que, en un futuro cercano, además de los conocimientos técnicos jurídicos, será imprescindible la capacidad de trabajar con estas herramientas.

Francisco J Martín, ingeniero informático, fundador y CEO de BigML y anteriormente fundador de otras compañías tecnológicas como Isoco y Strands, uno de los mayores expertos internacionales en el desarrollo e implantación de estas tecnologías, participará en el próximo Legal Management Forum, organizado por Wolters Kluwer e Inkietos, precisamente para hablar sobre el alcance e impacto reales de la inteligencia artificial en la abogacía.

Como anticipo a tu intervención, hemos tenido ocasión de conocer sus opiniones sobre algunos de los aspectos más relevantes de este tema.

La IA es un concepto que pese a no ser tan reciente, ha llegado a hacerse omnipresente en casi cualquier ciencia y entre ellas en el Derecho ¿puede explicar brevemente en qué consiste y cuál es su principal utilidad?

La IA es una rama de las ciencias de la computación que estudia cómo crear sistemas que denotan inteligencia y se asemejan en su comportamiento al humano. La IA se lleva estudiando desde mediados del siglo pasado y está formada por un conjunto de disciplinas que han tenido diferente grado de avance desde entonces.

Para mí, su principal utilidad es poder automatizar tareas de más alto nivel para las cuales o bien se requiere siempre un humano o son incluso demasiado complejas para los humanos. Hasta la fecha, estas tareas de alto nivel son siempre muy específicas, con un dominio muy concreto y nada tienen que ver con una inteligencia general que la IA ha perseguido de forma infructuosa durante las últimas décadas. Muy a pesar de todas las películas y todo el "hype" generado en los últimos años, estamos todavía muy lejos de generar sistemas inteligentes que se acerquen en lo más mínimo a la inteligencia humana.

La IA se basa, entre otros factores, en la capacidad de aprendizaje de la máquina. Por eso conceptos como Supervised Learning, Machine Learning, Reinforcement learning o Deep Learning, la mayoría de ellos basados en redes neuronales, aparecen cada vez más con más frecuencia ¿podría explicar las diferencias entre uno y otro y sus diferentes objetivos?

El aprendizaje automático o Machine Learning es un área de la IA que estudia algoritmos que encuentran, de forma automática, patrones de comportamiento en datos que luego pueden ser utilizados para realizar inferencias. Quizás sea el área que más haya avanzado y sobre todo la que más éxitos ha cosechado. Las dos principales razones que se me ocurren son, por una parte, la gran exigencia de los fundadores de su comunidad científica a la hora de aceptar publicaciones y, por otra parte, el hecho de que por su naturaleza al utilizar datos como materia prima, los resultados científicos han sido siempre más contrastables que otras áreas de la IA donde publicar avances sin ningún tipo de comparación ha sido más habitual.

El Machine Learning se divide clásicamente en supervisado o no supervisado atendiendo al hecho de si los datos que se utilizan han sido previamente etiquetados o no (bien por un experto, bien de forma automática) con el valor de la variable que queremos que el algoritmo aprenda. La mayoría de algoritmos de Machine Learning requieren de una preparación previa de los datos que sirva para ayudar al algoritmo a representar aquellos datos de los que queremos que aprenda.

El "Deep Learning", por su parte, utiliza varias capas de "redes neuronales" para aprender esas representaciones con diferentes niveles de abstracción. Aunque muchos de los avances teóricos en Deep Learning son conocidos desde hace muchos años, la velocidad de los nuevos ordenadores y su bajo coste lo ha popularizado en los últimos cinco años, quizás de forma extrema. Si en lugar de Deep Learning o redes neuronales se les hubiera llamado "programación diferencial" (que es un término más cercano y mucho menos exótico) a como funcionan los algoritmos, quizás no se hubiera generado tantas falsas expectativas a su alrededor.

El "Reinforcement Learning", por su parte, es un tipo de aprendizaje no supervisado donde no se aprende directamente de un conjunto de datos sino de una secuencia de acciones y lo que se intenta aprender es un comportamiento, la mejor secuencia de acciones que maximiza una recompensa.

La aplicación de estas tecnologías se basa en buena medida en una adecuada ordenación y estructuración de los datos que se van a tratar ¿Cree que los despachos de abogados están adecuadamente preparados en este sentido para explotar adecuadamente los datos que manejan?¿Qué consejo les daría?

Por una parte, las técnicas que aprenden de datos no estructurados siguen avanzando lo que facilita un mejor procesamiento de lenguaje natural. Por otra parte, cada vez se es más consciente de que a los datos se les puede sacar mucho partido y es más frecuente que, desde el principio, se digitalicen y se estructuren con vistas a su utilización posterior.

En lugar de digitalizar por digitalizar, mi recomendación es siempre plantearse pequeños retos de utilización de los datos que permitan automatizar pequeñas tareas "inteligentes" para ir ganando la experiencia que posteriormente ayuden a mejorar la estructuración y almacenamiento de nuevos datos e ir acumulando experiencia para poder automatizar tareas de mayor calibre.

Otra de los aspecto esencial del trabajo con los sistemas de IA es su "entrenamiento" por un operador humano de un sistema basado en Machine Learning y en redes neuronales ¿cómo explicaría su importancia para el usuario jurídico?

De hecho mucho de los datos en el mundo jurídico ya están supervisados. Por ejemplo, un juicio se ganó o se perdió. Por lo que a priori es factible empezar a definir las variables que pudieron intervenir en ello y utilizar un algoritmo para que nos ayude a encontrar qué variables tienen más peso en un determinado caso e incluso ayudarnos a predecir la probabilidad de ganar o perder. Además, contamos con la ventaja añadida de que un sistema de Machine Learning puede aprender no solamente de las experiencias individuales, sino también de las experiencias conjuntas de todos los abogados del despacho, así como de las experiencias ajenas.

Otro aspecto importante de las tecnologías "inteligentes" son los algoritmos, que son los encargados de la toma de decisiones del sistema conforme a un conjunto de pautas y criterios de decisión. Considerando el ámbito jurídico ¿Cree que los abogados son conscientes de la importancia de su participación, junto con los técnicos, en el diseño de estos algoritmos?

Creo que las nuevas generaciones de abogados que se han formado en un entorno más digital son más proclives a ver estas tecnologías inteligentes como meras herramientas que pueden facilitar su trabajo. En este aspecto, la combinación hombre-máquina va a ser fundamental.

Los sistemas inteligentes llevarán a cabo tareas más rutinarias y tediosas, permitiendo que los abogados se ocupen de tareas de más alto nivel. En general, los sistemas inteligentes están mucho mejor diseñados si se hace partícipe en su construcción a los expertos. En lugar de tener sistemas inteligentes completamente diseñados e implementados por ingenieros, las herramientas para construirlos cada vez serán más fáciles de utilizar, por lo que los abogados podrán configurarlas y dotarlas de sus propias estrategias.

Otro de los aspectos relevantes de los algoritmos y la IA es la explicabilidad y predictibilidad de su comportamiento, algo que parece particularmente importante en el ámbito jurídico ¿Cree que ambos objetivos son realistas? ¿Se están cumpliendo?

Normalmente predictibilidad y explicabilidad están reñidos. Los modelos producidos por los algoritmos de aprendizaje que dan mejores resultados suelen ser más complejos y difíciles de entender por los propios expertos. Por ejemplo, uno de los grandes problemas del Deep Learning es que no entendemos muy bien cómo funcionan los modelos una vez entrenados.

Últimamente están apareciendo propuestas que ayudan en esa dirección pero estamos todavía muy lejos de que sean aceptadas por los expertos.

Por otra parte, a medida que se coge más confianza en los sistemas inteligentes nos importa menos entender cómo llegan a determinadas conclusiones y simplemente aceptamos sus resultados. A día de hoy nadie se cuestiona si el resultado de una raíz cuadrada de una calculadora de bolsillo es bueno o no. Lo mismo ocurrirá con los sistemas inteligentes en el futuro.

Se habla frecuentemente del sesgo de los algoritmos como uno de los riesgos más importantes en la aplicación de la tecnología al Derecho ¿cómo valora este riesgo en el ámbito jurídico, por la importancia que sus consecuencias pueden tener sobre los derechos de las personas?

Los sistemas que funcionan únicamente en base a algoritmos de aprendizaje heredan los sesgos de los datos de los que aprenden. Toda la controversia actual sobre los algoritmos llevará a que encontremos mejores formas de detectar el sesgo en los datos de forma que los algoritmos puedan crear modelos que lo eviten. Sin embargo, estos sistemas tardarán en aceptarse porque ¿qué ocurriría si pudiesen llegar a demostrar con gran fiabilidad que las decisiones de muchos jueces han estado altamente sesgadas?.

¿Cree que un algoritmo autoprogramable aplicado al ámbito del Derecho, podría ser capaz eventualmente de tomar decisiones al margen de una norma jurídica, si considerase que la solución adoptado conforme a la misma no es la adecuada?

Un algoritmo de aprendizaje automático, por su capacidad de procesar cientos o miles de variables, podría llegar a encontrar patrones de comportamiento que se le escapan a cualquier humano y encontrar reglas que no sean obvias y que pueden llegar a tener gran valor. El grado de autonomía que se le conceda para la ejecución de esas reglas es todavía muy discutible y creo que pasaran muchos años hasta que sean plenamente aceptados. Sin embargo, pueden ayudar muchísimo a hacerse los planteamientos adecuados.

Speech recognition, text classification, image classification, object detection tasks son algunas de las aplicaciones actuales más habituales de la IA ¿cuál prevé que serán las próximas novedades, especialmente en lo que se refiere al ámbito jurídico?

Todas estas son tareas del más alto nivel y que se están mejorando sustancialmente gracias a la aplicación de algoritmos de Machine Learning que antes eran muy costosos de utilizar, tanto en términos computacionales como económicos. Pero pensando en el ámbito jurídico, clasificar imágenes en "contiene gato" o "contiene perro" es relativamente más fácil que interpretar una sentencia o decidir si un párrafo es perjudicial o beneficioso en un contrato mercantil. Es decir, muchas de esas tareas podrían considerarse simples si se contrastan con las que se enmarcan en el ámbito jurídico, que suelen ser de una complejidad superior.

Creo que en los próximos años veremos muchos sistemas inteligentes capaces de identificar las partes más problemáticas en documentos legales, también se podrán generar documentos de forma mucho más automática, y se propondrán estrategias de negociación o planteamientos para afrontar nuevos casos.

Otro tema frecuente en relación con el Derecho y la tecnología es la predictibilidad de sucesos o comportamiento ¿Qué futuro prevé para estas tecnologías en el ámbito jurídico? ¿Hasta qué nivel de precisión prevé que podrán llegar?

Los humanos somos más predecibles de lo que nos pensamos. De hecho muchos de los modelos que generan los sistemas de Machine Learning lo que terminan haciendo es predecir nuestro comportamiento. Por otra parte, hay que entender que lo que generan los algoritmos de aprendizaje son modelos y que por su propia definición no son 100% certeros. Cuanto mejor es el modelo con más probabilidad va a acertar en sus predicciones.

Las técnicas actuales proporcionan ciertas medidas para poder evaluar los modelos previamente a su puesta en funcionamiento, de forma que se anticipa su rendimiento esperado. Con más datos, más técnicas y a medida que el modelo se prueba en situaciones reales se puede ir mejorando su rendimiento, pero hay que partir de la base de que el modelo va a fallar en ciertas situaciones.

¿Cree que el futuro de la IA aplicada al Derecho pasa por el diseño de interfaces extremadamente sencillos y a la vez potentes, que faciliten a los usuarios la gestión de los datos que en cada caso necesiten?

Sin lugar a dudas, la IA está en un estado muy preliminar e incipiente y bajar su barrera de entrada mediante interfaces más sencillas es uno de los grandes retos para las herramientas que permiten crear sistemas inteligentes. Imagina una máquina de escribir o un coche de principios del siglo pasado y compáralos respectivamente con un ordenador personal o un coche eléctrico de última generación. El estado actual de la IA es como el de las máquinas de escribir o coches de los años 20. Queda por delante un futuro con muchos avances que quizás ahora mismo nos sean incluso difíciles de imaginar.

Y sobre todas estas cuestiones versará la ponencia "El impacto de la inteligencia artificial en la abogacía" que tendrá lugar el próximo 24 de octubre en la IV edición del Legal Management Forum. En la misma, tras la introducción de Isabel López-Bustamante (Socia de Deloitte Legal), Francisco J. Martín nos dará su experta visión sobre éstas y otras muchas cuestiones.

Adquiere ya tu entrada que incluye: asistencia presencial a todas las ponencias, coffee break, almuerzo, cocktail de cierre y acceso a la grabación de las ponencias durante un mes. También puedes asistir cómodamente desde tu despacho a través de la retransmisión por streaming de todas las ponencias, igualmente con acceso a la grabación de las ponencias durante un mes. Si además eres cliente de laleydigital360 consulta el descuento especial en el teléfono 902 250 500.

Te esperamos en el Legal Management Forum 2017, embracing innovation.

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