Inteligencia Artificial y Derecho: algunos enfoques epistemológicos sobre la deducción normativa y el razonamiento basado en casos

Abstract

Principalmente nos interesa mostrar cómo debe encararse la tarea de dar definiciones válidas cuando éstas involucran dos terrenos del conocimiento originariamente disímiles. Algunos observadores podrán presentir la re-creación de determinadas nociones jurídicas en el área computacional, y la aplicación de criterios de homologación. Nuestra propuesta analiza con la mayor claridad formal posible, aspectos del Derecho en su acoplamiento abstracto con técnicas de representación de conocimiento y mecanismos de razonamiento, los dos tópicos en los que tradicionalmente se divide el estudio de sistemas basados en conocimiento. El presente no es un trabajo de modelización. Ni creamos conceptos de Derecho ni de Inteligencia Artificial en esta tesis. Tampoco adaptamos teorías jurídicas para incrementar las facilidades de un sistema experto legal. La perspectiva tomada es filosófica o epistemológica. La visión kelseniana del orden jurídico es universalmente reconocida ya en la ciencia del Derecho misma, con lo que la tomamos naturalmente como pilar conceptual. No nos detenemos en discusiones sobre las virtudes y defectos de la consideración de distintas clasificaciones de normas jurídicas, sólo capturamos algunas de sus múltiples definiciones. El concepto de norma, central en la teoría jurídica, es estimado aquí como una prescripción, al margen de permitir, prohibir, obligar, u ordenar una determinada conducta. Para aclarar conceptos jurídicos cuya recepción en el área de IA y Derecho pueda resultar conflictiva, recurrimos a posturas filosóficas destacadas, en pos de un equilibrio conceptual que nos lleve a distinguir posiciones respecto del concepto. Como en cualquier rama del saber, elevar el nivel de las ideas a un plano integral resulta provechoso para luego poder comparar y analizar virtudes y limitaciones de las nociones propuestas.