Fallo Sumario. | Origen: Argentina : Fecha 13/06/2023. Citar como: Protocolo A00458414545 de Utsupra.
Inteligencia Artificial y Derecho.
Ref. Doctrina Especial para UTSUPRA. Derecho Informático. Inteligencia Artificial y Derecho. Por Diego H. Moretti. ABOGADO (2000) Especialista en temas de derecho informático. Fue subdirector del Instituto de Derecho Informático del CPACF, varios años en ejercicios de la Dirección, desde 2016 hasta junio del año 2023. Programador. Profesor sobre Blockchain y Criptomonedas en U. Austral, UAI, Escuela de Posgrado CPACF, UNAM - México- y delitos informáticos módulos sobre blockchain y criptomonedas. Autor de varios escritos doctrinarios sobre el tema. SUMARIO: 1- Introducción. 2- Concepto de la Inteligencia Artificial. 3- IA y Derecho. 4- Impacto en empleos y en otros campos y sectores.
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La inteligencia artificial conocida por sus siglas IA O AI en inglés, es una rama de la informática, que trabaja en pos de llegar a obtener la inteligencia de una persona humana, adquirida o gestionada por un sistema, o sea, una interacción entre computadores y programas.
Grande fue la sorpresa en el año 2022 cuando todos los que tenían contacto con OpenAi y su ChatGPT podían ser asistidos por una especie de ChatBot que prácticamente todo lo conocía.
Hasta el momento la forma de buscar información en internet, se producía mediante el operador humano buscando información entre un ranking de sitios web, bajo la modalidad de algoritmo.
El salto fue cuántico, cuando un chat nos respondía prácticamente todo, bajo todo tipo de conocimiento, sobre cualquier materia, industria o ciencia.
Los programadores estaban sorprendidos, dado que el sistema le mostraba no solo una forma de programar, sino que además insertaba la información, campos o registros que el mismo operador ingresaba en su PROMPT.
Si el sistema algo no respondía bien, el mismo operador podía re-preguntar en otro PROMPT rectificador y el sistema rápidamente solventaba su falta. Todo un descubrimiento, pero luego se comenzaron a utilizar preguntas más sociales, sobre otro tipo de cuestiones y el sistema no evitaba promover respuestas totalmente personalizadas.
Claro, la humanidad prácticamente todo se puso a estudiar la herramienta y no faltaron las cuestiones éticas, morales, conflictivas, etc. Todo salió a la luz y a veces con respuestas no tan políticamente correctas, más bien incorrectas.
Qué es la inteligencia artificial.
Durante muchos años los ingenieros informáticos estuvieron detrás de la emulación de la inteligencia humana, intentando por medio de charlas, denominadas Chats. Los resultados fueron variados. El objetivo era tratar que el operador no reconociera estar interactuando con una máquina.
El debate filosófico sobre este tipo de simulación se postuló oficialmente en los años 50: El Test de Turing es una prueba propuesta por el matemático y científico de la computación británico Alan Turing en 1950 para evaluar la capacidad de una máquina para exhibir un comportamiento inteligente similar al de un ser humano. La prueba implica que un juez humano interactúe con una máquina y un ser humano a través de una interfaz de texto, y luego intente determinar cuál de los dos es el ser humano y cuál es la máquina. Si el juez no puede distinguir entre la máquina y el ser humano, se considera que la máquina ha pasado el Test de Turing. El Test de Turing ha sido objeto de debate y crítica, pero sigue siendo una prueba importante en el campo de la inteligencia artificial
Podemos establecer que durante el año 2022, se da un impacto que llama la atención de muchos generadores de contenidos y de todos los que por alguna razón trabajamos con información y generación de la misma. La presentación de ChatGPT. Si bien se conocía la implementación del modelo de intercambio de información de tipo GPT, los resultados eran promisorios pero no sorprendentes hasta dicho momento. Había plugins para sistemas que utilizaban estos motores de generación de información.
Con los sistemas de copywriting, comenzaron los primeros servicios en internet que producían y generaban textos a partir de información o de productos. Estos sistemas eran utilizados en el marketing de productos principalmente y se utilizaba en la modalidad de dropshipping (venta de productos mediante el armado de tiendas online, pero sin tener el producto, o sea, intermediando sólamente entre vendedor real y comprador.).
¿Qué es y cómo se define al copywriting?. Durante los últimos años, el concepto de marketing digital ha tenido un desarrollo exponencial en cuanto a nuevas formas de vender. Se ha convertido en una extensión de la publicidad convencional, y se realiza por medio de la elaboración de mensajes persuasivos para que el usuario final, el consumidor, realice una acción de compra de algún producto o servicio.
Luego los sistemas que se dedicaron a este tipo de productos, se volcaron hacia la generación de textos, artículos, principalmente para blogs y sitios web.
También en los generadores de textos, medios periodísticos americanos y europeos, se utilizaban ya algunos motores de inteligencia artificial, mediante los cuales, se producían artículos informativos, cargando el motor con otras notas y artículos y generando autónomamente otro, o por medio de prompting de títulos.
Reportes del tiempo, tránsito, incluso financieros eran generados automáticamente con inteligencia artificial generativa.
Este modo era operador independiente, quizás no pleno pero se diferenciaba del típico trabajo de búsqueda de fuentes por medio de un periodista o redactor humano.
Cómo estamos viendo, chatGPT impactó en la actualidad primero por su potencia, la diversidad de preguntas. Si preguntamos a un buscador de internet, con una frase de búsqueda, tendremos un resultado de un ranking de páginas web con la información que buscamos. Si repetimos la frase de búsqueda, el sistema nos estaría mostrando la misma información y página de resultados. En lo que respecta a los motores GPT, la utilización del mismo prompting, teóricamente debería brindarnos respuestas distintas. Por otra parte algo que veremos más adelante del uso de los mismos, cada interacción es dinámica y utiliza todo el chat generado para establecer una línea de información, enlazada y el motor GPT, salvo que se lo digamos, tratará la información brindada en el contexto de una charla tendiente -ingreso de datos- para establecer los resultados y cómo evolucionan.
Los motores de IA lanzados se pueden establecer respecto al siguiente cuadro.
CUADRO SOBRE MOTORES DE LA IA
GPT-3.5
- lanzamiento: 2020 - Parámetros utilizados en las respuestas: 175 mil millones de variables.
Mayor capacidad para comprender y generar texto en diferentes dominios, mejora en la coherencia y fluidez del lenguaje generado. GPT-4.0
- lanzamiento: 2022 - Parámetros: 600 mil millones de variables.
Mayor capacidad para comprender contextos complejos, generación de textos más precisos y coherentes, mejor manejo de ambigüedades y mejoras en el entendimiento de instrucciones. GPT-5.0
- lanzamiento: Esperado en 2023 - Parámetros: Aún no se ha anunciado públicamente la cantidad de variables utilizadas.
Mejoras esperadas: Mayor capacidad para razonamiento lógico, comprensión de conceptos abstractos, generación de textos más humanos y detección de sesgos.
Los motores GPT 3.5 integran en cada trabajo de obtención de resultados aproximadamente 175 mil millones de variables. Es este parámetro el que marca la potencia de trabajo de cada arquitectura de motor utilizada y demarca el tipo de respuesta obtenida. Ya el motor 4.0 nos pasa a otro tipo de resultados, es el que se encuentra hoy en mayor estado de experimentación, o sea hoy la versión más beta de la inteligencia artificial.
El de tipo 5.0 se encuentra en etapas muy tempranas, y seguramente será el que se acerque a las denominadas SIA, super inteligencias artificiales.
Concepto de Super Inteligencia Artificial. La SIA representa un nivel de inteligencia sobrehumana, donde las máquinas superan significativamente la capacidad cognitiva de los seres humanos en todos los aspectos.
La SIA se apoyará en el desarrollo de las super-computadoras que están acuñando las principales compañías tecnológicas líderes.
Aquí entramos en el tema de la potencia de operación y su clasificación. La inteligencia artificial básica, es la emulación de la inteligencia de una persona humana. Las SIA por su sigla, son el determinante de la aplicación de la supercomputación, incluso de la computación cuántica. O sea, la SIA determinará que el motor de búsqueda, seguramente ya en el GPT 5.0, nos podremos encontrar con la inteligencia artificial de cientos de miles de inteligencias humanas en un único sistema.
Cómo podemos ver este tema ya sale de lo convencional de un mero Chat-Bot. Ya podemos ver que las implicancias en la industria, la ciencia, la investigación médica, científica, biológica o del campo que queramos. Todos los que manejan información que por lo general son todos, se verán afectados de un modo u otro.
No podemos dejar de mencionar que el origen de esta tecnología, fue tratado bajo un tipo de la industria bélica. Hoy las principales potencias buscan las ventajas de la inteligencia artificial para ser utilizada en los campos de batalla modernos, en la simulación de conflictos, y principalmente, en la toma de decisiones en décimas de segundo, incluso hasta en forma autómata, con todo el riesgo que ello puede conllevar.
IA y Derecho.
El tema del Derecho y la IA, entendemos que también impacta en nuestro ámbito pero hay salvedades que habrá que soslayar.
El modo de aprendizaje de la IA marca estos inconvenientes.
CUADRO DE APRENDIZAJE DE IA.
Entrenamiento:
Definición: Proceso mediante el cual un modelo de inteligencia artificial aprende a partir de datos de entrenamiento para mejorar su rendimiento en tareas específicas.
Aprendizaje Automático (Machine Learning):
Definición: Subcampo de la inteligencia artificial que se centra en el desarrollo de algoritmos y modelos capaces de aprender y mejorar a partir de datos sin ser programados explícitamente.
Afinamiento (Fine-tuning):
Definición: Proceso de ajuste y optimización de un modelo pre-entrenado en un dominio o tarea específica utilizando datos adicionales.
Para generar aprendizaje avanzado sobre derecho, no debemos olvidar a priori, que el derecho tiene fuerte raigambre jurisdiccional. Si bien encontramos muchas veces conceptos e instituciones jurídicas que pueden establecerse de modo universal, el tipo de tratamiento es jurisdiccional nacional.
El derecho entonces puede ser aprendido por Naciones, incluso regiones o provincias también, establecer primero su conformación constitucional, luego el régimen de prioridades entre las distintas fuentes de derecho, para si luego, iniciar el entrenamiento particular, normas de derecho civil, comercial, penal, administrativo, de minas, trabajo, contractual, etc.
Todo este entrenamiento deberá también culminar con el fine tuning para ir auditando los resultados, las ambigüedades, cuestiones procesales incluso.
Podemos llegar a efectuar todo este trabajo desde cuando los modelos GPT hacen que los sistemas empiecen a ENTENDER, o sea, que las computadoras comienzan el proceso de adquirir conocimiento bajo estos motores y modelos.
También el tipo de manejo de información, previo a la IA se trabajaba en un encuadre de redes lógicas, hoy estamos sobre el concepto de redes neuronales. La diferencia básicamente es que en las denominadas redes lógicas, la información es por lo general estática, suele representarse como un conjunto de caracteres que encierran información, pero que no le es inherente al sistema de bases de datos entender algo sobre dicha información, simplemente será relevante frente al algoritmo de búsqueda. En las redes neuronales, el sistema se basa ya no en meras cadenas de caracteres, sino en patrones. El reconocimiento de estos patrones funcionarán más cercanamente a lo que es un cerebro humano. Se acumulan en cientos de miles o millones estos parámetros, por lo cual, tendremos un impacto fuerte de fuentes de información.
Este modo de tratamiento de la información, es más relevante frente al manejo de información científica o científico social. Los contenidos ya no son sólo estáticos, sino que comienzan a interactuar entre sí. Entonces las fuentes ya no son tan sólidas, más bien se acercan a un concepto líquido.
El tema respecto a derecho entonces dependerá del entrenamiento de los motores con información específica jurisdiccional, pudiendo llegar a tener resultados relevantes de manejo de la información legal.
Se han efectuado experimentación y competencias con operadores legales humanos y se ha llegado a resultados excepcionales en cuanto de encuadre legal, contractual.
Cuál será el tema a tener en cuenta y que debemos estar en alertas por ello; las herramientas hoy están en un estado de altas prestaciones, los modelos utilizados libremente no están exclusivamente o especialmente entrenados en derecho, si, en un futuro inmediato de no más de 2 a 3 años, la potencia de resultados de las herramientas será extraordinaria y en su caso podría llegar a estar en conflicto o en competencia directa con el operador humano. Eso es muy llamativo y debemos saber que el nivel de evolución de estas herramientas es altísimo, se alimentan con fuentes de información enormes y puede incluso hasta auto- entrenarse.
Pero no todo son caras bonitas para la IA y el Derecho. Incluso para otros temas. Se ha visto que el modelo chatGPT 3.5, cuando no tiene información, por alguna cuestión dialéctica tiende a INVENTAR FUENTES sin raigambre real. Esto es muy peligroso, veamos la noticia de diariojudicial sobre el abogado que hizo una presentación legal, donde chatGPT le asignó fuentes de información falsas, sentencias inexistentes, pero que la herramienta aseveraba como real, lo que incluso confirmaba luego y ratificaba como información veraz.
Un letrado presentó una demanda citando variada jurisprudencia que sostenía su postura, sin embargo nadie pudo localizar los fallos. La Justicia comprobó que los precedentes habían sido "inventados" por ChatGPT.
Cómo vimos la herramienta sólo conecta con la realidad -internet- hasta el año 2021. Esta es una limitante llamativa y problemática. Cuando hicimos preguntas sobre información legal, normativa, etc, el sistema nos remitía a temas de derecho español, incluso haciendo la salvedad de que buscábamos información de Argentina exclusivamente, insistía con soluciones y normativa de España.
Aquí entonces podemos ver que el sistema está evitando o haciendo caso omiso cuando encuentra una laguna informativa, inventando esas celdas informativas, o lo que es peor, generando fuentes inexistentes.
En definitiva, el uso de esta herramienta para hacer tareas de derecho argentino, puede ser altamente peligroso. Cuando se utiliza un asistente de algún tipo se supone que es para efectuar reducción de horas de trabajo o investigación. Con ChatGPT actual, por el contrario, debemos hacer el doble de trabajo para estar constantemente confirmando los datos y hechos o información referenciada.
Impacto en empleos y en otros campos y sectores.
Se espera un gran impacto en los empleos. Principalmente en aquellos más intelectuales y creativos, algo que hasta ahora nunca había ocurrido o las tecnologías venían a asistir a sus operarios, pero nunca a suprimirlos.
Si bien pueden llegar a reducirse en ciertos sectores la necesidad de operadores humanos, también surgen nuevos tipos de empleos, si bien habrá menos generación de información, si se necesitarán mayor cantidad de empleos en supervisión de los resultados de la IA, o quienes deban presentarlos, controlarlos, maquetarlos, etc.
En los distintos estadíos de la evolución de la informática, siempre fuimos impactados por los distintos cambios de tecnología pero que de un modo u otro, siempre fue creciendo la cantidad de trabajadores involucrados y con un número de ascenso en su conformación.
CUADRO DE IMPACTO POSITIVO EN DISCIPLINAS
Programación
Marketing
Cuestiones técnicas.
Arquitectura
Diseño
Imagen, composición.
Música - Creación
Industria farmacéutica (búsqueda de alternativas y combinaciones)
Creación de historias, cuentos, literatura, etc
Redacción periodística. (ya se utilizaba)
Traducción (muy buen manejo de la interpretación lingüística)
Auditoría Digital
Blockchain
Cómo dijimos, informática, programación, también marketing, copywriting, la afectación fue buena desde un comienzo, siendo una herramienta correcta y precisa.
También estos motores por medio de interfaces gráficas, tienen un alto valor agregado para todo lo que signifique diseño, imágenes, fotografía, reconocimiento de datos biométricos, arquitectura, etc.
Por ejemplo con un plano en dos dimensiones puede generar la imagen de la construcción en 3d también renderizada con terminaciones fotorealistas. Hacerles modificaciones, graduar el porcentaje de “creatividad”, todo siempre modificable por PROMPTS en lenguaje natural.
Como vemos, a la IA se la habla en cuadros de texto de 5, 6 o incluso más líneas de texto de lenguaje, en cualquier idioma, el sistema interpreta todo.
Para las salidas o resultados en texto también podemos solicitar que sea en un idioma en particular, y lo obtenido será excepcional.
Por eso también podemos solicitar que nos haga una comunicación a una empresa en determinado lugar del mundo en su lenguaje particular y el sistema en segundos nos dará la comunicación en el idioma seleccionado, listo para ser enviado.
Otro fuerte campo es la auditoría, control, de procesos, información, y en distintas disciplinas. Por ejemplo en el ámbito administrativo y legal, se presentan en nuevos formatos los tipos de auditores digitales inteligentes, la fiscalía digital, auditoría inteligente, afectando y aplicado a todos nuestros procesos judiciales, extrajudiciales, administrativos, etc.
Culminemos con un cuadro de las potenciales implicancias en el Derecho
En un futuro con una IA DE MAYOR CAPACIDAD COMPUTACIONAL Y CON ENTRENAMIENTO LEGAL AVANZADO PARA EL DERECHO
Investigación, encuadre. ASISTENCIA
Fiscales Electrónicos Inteligentes. AUTÓNOMOS
Auditores Electrónicos Inteligentes. AUTONOMOS
Tribunales Inteligentes. ASISTIDOS
Utilización de múltiples motores de interpretación al mismo tiempo. SIA
Transparencia legal inteligente.
Aceleración de procedimientos de alto contenido repetitivo.
Inteligencia procesal del lado del abogado y del lado de la justicia. CELERIDAD
Sistemas de asistencia al abogado en grandes cantidades de causas. AYUDA
Conclusiones.
Cómo dijimos en varias oportunidades, el futuro será seguramente sorprendente. El modelo GPT viene a revolucionar las ciencias, oficios e industrias.
El campo profesional será entonces fuertemente impactado por las nuevas herramientas informático-cognitivas. Una real novedad en la informática.
En definitiva, para culminar, respecto al derecho, es importante soslayar, que siempre debemos observar que la IA o la SIA, no pueda nunca super potenciar desbalanceando a la justicia frente al derecho individual o respecto a la operación del letrado en su trabajo individual.
Por Diego H. Moretti
ABOGADO (2000) Especialista en temas de derecho informático. Fue subdirector del Instituto de Derecho Informático del CPACF, varios años en ejercicio de la Dirección, desde 2016 hasta junio del año 2023. Programador. Profesor sobre Blockchain y Criptomonedas en U. Austral, UAI, Escuela de Posgrado CPACF, UNAM - México- y delitos informáticos módulos sobre blockchain y criptomonedas. Autor de varios escritos doctrinarios sobre el tema.
Cantidad de Palabras: 3178 Tiempo aproximado de lectura: 11 minutos
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