La inteligencia artificial predice juicios de derechos humanos

En un logro sin precedentes, la inteligencia artificial predijo con un 79% de exactitud las decisiones del Tribunal Europeo de Derechos Humanos (TEDH), con un método desarrollado por investigadores de la University College de Londres (UCL), la Universidad de Sheffield y la Universidad de Pennsylvania. Se trata del primer método que vaticina los resultados de una corte internacional supranacional analizando automáticamente textos de casos usando el aprendizaje automático (machine learning). El estudio que explica este logro fue publicado en PeerJ Computer Science.

Para Nikolaos Aletras, quien guió el trabajo desde la escuela de Ciencias de la Computación de la UCL, “la IA no reemplazará a los jueces o abogados, pero creemos que será útil para identificar patrones en casos que llevarán a ciertos resultados; (la herramienta) podría ser además valiosa para subrayar cuáles tienen más probabilidad de ser casos de violación de la Convención Europea de Derechos Humanos”.

Al desarrollar el método, el equipo halló que los juicios del referido tribunal estaban fundamentados en gran proporción en evidencias no-legales en vez de argumentos estrictamente legales. Lo mencionado sugería que los jueces del tribunal eran, en la jerga legal, más ‘realistas’ que ‘formalistas’. La situación guarda coherencia con estudios previos de otras cortes de alto nivel, incluyendo la Corte Suprema de los Estados Unidos.

“El estudio sustenta anterior trabajo empírico sobre los factores determinantes para el razonamiento usado por cortes de alto nivel; se espera que sea aumentado y refinado a través del análisis sistemático de más información”, explicó Dimitrios Tsarapatsanis, especialista en leyes de la Universidad de Sheffield.

El equipo de especialistas extrajo informaciones de casos publicados por el TEDH en su base de datos pública. Se identificaron 584 grupos de datos en el idioma inglés relacionados a los Artículos 3,6 y 8 de la Convención y se aplicó un algoritmo para hallar los patrones en el texto. Para prevenir subjetividades y aprendizajes erróneos, se eligió igual número de casos de violación y no violación de la Convención.

El artículo 3 prohibe las torturas y tratos humanos y degradantes; el 6 protege el derecho a un juicio justo y el 8 provee el derecho a respetar la vida familiar, hogar y correspondencias privadas.

Los factores más relevantes para la predicción de la decisión de la corte resultaron ser el lenguaje usado como los temas y circunstancias mencionados en el texto del caso. Las ‘circunstancias’ incluyen información de los antecedentes del caso. Combinando la información extraída de los ‘temas’ cubiertos y las ‘circunstancias’ y cruzándola con los tres artículos, se logró una precisión del 79%.

Según los investigadores, estudios previos han vaticinado resultados basados en la naturaleza del crimen o la postura política de los jueces; en consecuencia, esta es la primera vez que los juicios fueron predichos analizando textos preparados por la corte. Ellos esperan que en el futuro el mecanismo mejore los procedimientos en juicios y cortes de alto nivel, pero saben que para que sean una realidad, la herramienta necesita medirse con más artículos y que los casos tratados sean evaluados por el tribunal.

La IA demostró capacidad para desenvolverse con éxito distintas áreas. Hace poco, científicos de Sony desarrollaron un sistema que —basado en una gran base de datos— creó composiciones musicales. Asimismo, la IA de Google, DeepMind, logró hace poco logró movilizarse con éxito por las vías correctas del Metro de Londres, usando una nueva computadora que combina el procesamiento de información desde un disco duro externo con los códigos de auto-aprendizaje.

Daniel Meza

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