RETOS EN LA INTERSECCIÓN DE LA CIENCIA, TECNOLOGÍA Y DERECHO

De 1950 a la revolución de ChatGPT
El Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) ha experimentado un gran avance, desde sus inicios en los años cincuenta, con el análisis gramatical y la traducción automática, hasta el estado actual con la tecnología GPT-4, pasando por ChatGPT. Durante las últimas décadas, el PLN ha evolucionado desde modelos basados en reglas y corpus de texto etiquetado, hacia modelos estadísticos y de aprendizaje automático, lo que ha permitido procesar grandes cantidades de datos y avanzar en campos como el análisis sintáctico y semántico, la generación de texto y la traducción automática.

La llegada de la tecnología GPT-4 en 2023 ha supuesto un gran hito en el campo del PLN, ya que permite crear modelos de lenguaje capaces de generar texto coherente y humano con gran fluidez y precisión. Esto ha abierto nuevas posibilidades en campos como la generación de texto, el diálogo y la traducción automática, y ha generado un gran interés y entusiasmo en la comunidad científica y en la industria.
En resumen, el PLN ha evolucionado significativamente desde sus inicios, y la tecnología GPT-4 ha supuesto un gran avance en el campo de la Inteligencia Artificial, abriendo nuevas posibilidades y aplicaciones en áreas como la generación de texto, el diálogo y la traducción automática.

Inteligencia Artificial y procesamiento de textos en el ámbito legal
El Derecho y la práctica legal tienen una tradición mayoritariamente escrita, pues la materialización de obligaciones y derechos de personas mediante un soporte escrito permite un mejor seguimiento del ejercicio de éstos. Así surgió la necesidad de herramientas y procesos que optimicen y aseguren estas tareas y transacciones, cada vez más numerosas y complejas, entre administraciones, profesionales del Derecho y sujetos de derechos (empresas o personas). Esto lo hemos podido ver en los inicios de nuevas start-ups, conocidas como Legal Tech, que vieron una oportunidad de agilizar tareas legales repetitivas minimizando los riesgos asociados al tratamiento manual de éstas.
Actualmente, siguiendo este impulso, el mundo legal se sigue abriendo a los hitos de la Inteligencia Artificial donde el panorama de posibilidades se ve extenso y sus aplicaciones muy versátiles. En efecto, la medida y la forma en la cual la Inteligencia Artificial y el Machine Learning pueden automatizar y transformar procesos y prácticas legales ya existentes dependerá de su complejidad y cuán sujeta a interpretación jurídica sean dichas prácticas.

“La tecnología GPT-4 ha supuesto un gran avance en el campo de la Inteligencia Artificial, abriendo nuevas posibilidades y aplicaciones en áreas como la generación de texto, el diálogo y la traducción automática”

Las prácticas del Derecho menos sujetas a interpretación suelen ser más estandarizables y por tanto más fácilmente automatizables mediante el uso de herramientas de Procesamiento de Lenguaje Natural. Estas tecnologías ya permiten extraer la información de textos, escritos a mano o digitales, reconocer las distintas secciones del documento, detectar nombres, teléfonos, cuentas bancarias y todo tipo de información. Estos conjuntos de tareas ya se están usando en el sector privado para, por ejemplo, editar contratos o validar facturas escaneadas para el reembolso de gastos profesionales. También en el sector público, donde el caso más concreto es el del Colegio Oficial de Registradores de la Propiedad y Mercantiles de España (CORPME) que está utilizando herramientas de extracción y procesamiento de texto para alimentar su base de datos. La aplicación de estas técnicas en el sector público tiene además el valor añadido de liberar de tareas rutinarias a los funcionarios públicos agilizando los procesos y optimizando los recursos materiales y humanos.
Por otra parte, las prácticas del derecho sujetas a mucha interpretación requieren de herramientas más complejas, dotadas de un conocimiento específico y capaces de entender un contexto o cambios de jurisprudencia. En este sentido y a la vanguardia de la Inteligencia Artificial legal, podemos encontrar casos concretos como el de la start-up francesa Doctrine, cuya última funcionalidad permite a los abogados analizar el argumentario de la parte contraria en busca de potenciales contradicciones con la jurisprudencia actual.
Dentro del abanico de herramientas que la Inteligencia Artificial y el Machine Learning ofrecen en el ámbito del lenguaje natural, GPT aparece como una de las herramientas más sofisticadas hasta la fecha, dotada de un dominio del lenguaje humano como nunca se ha visto antes.

“Las prácticas del Derecho menos sujetas a interpretación suelen ser más estandarizables y por tanto más fácilmente automatizables mediante el uso de herramientas de Procesamiento de Lenguaje Natural: extraer la información de textos, escritos a mano o digitales, reconocer las distintas secciones del documento, detectar nombres, teléfonos, cuentas bancarias y todo tipo de información”

ChatGPT (basado en GPT) es una plataforma de inteligencia artificial que utiliza tecnología de procesamiento de lenguaje natural para generar respuestas humanas en tiempo real a preguntas realizadas por sus usuarios. Esta plataforma es prometedora para notarios porque puede ayudarles a automatizar y simplificar muchas tareas administrativas, como responder a preguntas frecuentes de los clientes, programar citas y enviar documentos (1).
GPT es un ejemplo impresionante de cómo la Inteligencia Artificial puede ser entrenada en grandes cantidades de datos para aprender a entender y producir lenguaje natural. En términos generales, los modelos de lenguaje son sistemas que se entrenan con grandes cantidades de texto para aprender a entender y producir lenguaje natural de manera similar a como lo hacen los humanos. GPT está abriendo nuevas posibilidades en campos tan diversos como la traducción automática, la escritura de ficción y la toma de decisiones legales. Algunos ejemplos de aplicaciones en las que GPT podría ser útil en el ámbito legal son: la búsqueda de documentos legales, donde GPT podría ser utilizado por abogados para encontrar, en un conjunto de documentos, cláusulas de contratos que están relacionadas con la protección de los datos personales u otros temas legales.
También, GPT podría proporcionar asesoramiento jurídico automatizado a través de chatbots o aplicaciones de asesoramiento. Incluso en análisis de sentencias, autos y dictámenes, GPT podría ser entrenado en decisiones judiciales relacionadas con la discriminación laboral y utilizarse para identificar los factores que influyen en la decisión judicial final. Probablemente el ejemplo más adecuado para una tecnología como GPT sería la redacción de documentos legales como contratos y acuerdos de confidencialidad.

Oportunidades, límites y futuro de la Inteligencia Artificial
Es evidente que la Inteligencia Artificial y las herramientas de procesamiento de textos han transformado ya muchas prácticas privadas del Derecho, agilizando tareas tradicionales y disrumpiendo otras más complejas. Sin embargo, la administración e instituciones del Estado no han seguido este mismo impulso. Limitadas por su propia naturaleza, dejan aún un gran espacio de conquista que se alcanzará con la democratización, normalización y acercamiento de la Inteligencia Artificial y sus herramientas más avanzadas al público general. Es precisamente esto último lo que está consiguiendo la empresa OpenAI con su herramienta más avanzada, GPT.

“La puesta en marcha de organizaciones internacionales, gobiernos, actores privados y públicos, para establecer estándares de calidad en el desarrollo y aplicación de herramientas de Inteligencia Artificial es medida indispensable para la adopción y adaptación de estas entre los sujetos de derechos y profesionales del Derecho”

GPT presenta la oportunidad de automatizar tareas legales y aumentar la eficiencia de los profesionales del Derecho, proporcionando acceso a información precisa en poco tiempo y aspirando a mejorar la calidad de su trabajo. Sin embargo, también presenta límites y desafíos a considerar. GPT es dependiente de los datos con los que fue entrenado, y es susceptible de heredar sesgos que desfasen el Derecho con respecto a la evolución de la ética, cultura y costumbre de nuestra sociedad. En otros términos, la calidad de los datos de entrenamiento utilizados para los modelos GPT es crucial para su precisión y fiabilidad ya que los resultados de la toma errónea y automatizada de decisiones puede afectar severamente a los sujetos de Derecho. Es importante resaltar que todos estos límites no son exclusivos de GPT si no que son inherentes a las herramientas de Inteligencia Artificial más avanzadas.
Para minimizar los riesgos del uso de los modelos de lenguaje más desarrollados y herramientas de Inteligencia Artificial en general, se están haciendo grandes esfuerzos tanto desde instituciones internacionales como del sector privado. Casos destacados son el Observatorio de Políticas de Inteligencia Artificial de la OCDE que busca ayudar a los países a fomentar y supervisar el desarrollo responsable de sistemas de Inteligencia Artificial fiables.
La puesta en marcha de organizaciones internacionales, gobiernos, actores privados y públicos, para establecer estándares de calidad en el desarrollo y aplicación de herramientas de Inteligencia Artificial es medida indispensable para la adopción y adaptación de estas entre los sujetos de derechos y profesionales del Derecho. Estos últimos no deben minimizar el papel clave que tendrán a la hora de supervisar el buen uso de estas herramientas, las cuales siempre requerirán del juicio de un experto en su ámbito de aplicación.
Este artículo no habría sido posible sin el soporte de EY Wavespace Madrid y todos sus integrantes.

Referencias
1. T. Brown, B. Mann, N. Ryder, M. Subbiah, J. Kaplan, P. Dhariwal, A. Neelakantan, P. Shyam, G. Sastry, A. Askell, and others. Language models are few-shot learners. Advances in Neural Information Processing Systems; 2020.
2. OpenAI. GPT-4 Technical Report. ArXiv; 2023.
3. EY para Microsoft. Inteligencia Artificial en el Sector Público. España. Perspectivas europeas para 2020 y años siguientes. 2020.
4. H. Gimpel, J. Kramer, D. Neumann, J. Pfeiffer, S. Seifert, T. Teubner, D.J. Veit, A. Weidlich. Market Engineering. Insights from Two Decades of Research on Markets and Information. Springer. 2021.
5. E. Salmerón-Manzano. Legaltech and Lawtech: Global Perspectives, Challenges, and Opportunities. Laws 10: 24. 2021
6. J. Frankenreiter, J. Nyarko. Natural Language Processing in Legal Tech. Legal Tech and the Future of Civil Justice (David Engstrom ed.) Forthcoming. SSRN. 2022

(1) Este párrafo ha sido la respuesta de ChatGPT a la instrucción: “Describe a un público de notarios, qué es ChatGPT y en qué es prometedor para su actividad”.

Palabras clave: IA, PLN, LegalTech, GPT.
Keywords: AI, NLP, LegalTech, GPT.