Dentro de las infinitas posibilidades que se están abriendo con el uso de la Inteligencia Artificial sustituyendo el trabajo de los humanos en tareas intelectuales, y no solo en forma de robots mecánicos que desempeñen labores pesadas o repetitivas en fábricas u hogares, llega el debate a cómo se pueden usar en el ámbito de la Justicia.

Se trataría de aprovechar las ventajas de su capacidad para manejar Big Data con la que estudiar todos los aspectos de un caso y su jurisprudencia por un lado, y la toma de  decisiones basadas en ella confiando en que el algoritmo sea más justo, por lógico. Aunque este último aspecto, suponiendo que la empatía y cuestiones como la discriminación subjetiva que en ocasiones aplicamos las personas sean posibles en una AI, o renunciemos a ellas, está condicionado por la forma en que un humano haya programado ese algoritmo. Lo hemos visto en las decisiones que toma la Policía de Chicago para actuar en unos barrios de la ciudad más que en otros, supuestamente dirigidos por un algoritmo.

El último órdago de los que apuestan por un mundo supervisado por robots ha sido la oferta de un millón de dólares para el primer abogado que se deje sustituir por un robot en un juicio. La propuesta la hizo el director ejecutivo de DoNotPay, un chatbot jurídico. Joshua Browder hizo la apuesta en su twitter.

 

 

“DoNotPay le pagará a cualquier abogado o persona $ 1,000,000 con un caso próximo frente a la Corte Suprema de los Estados Unidos para usar AirPods y dejar que nuestro abogado robot argumente el caso repitiendo exactamente lo que dice. (1/2)”

Tenemos próximos casos en la corte municipal (tráfico) el próximo mes. Pero los que odian dirán que "la corte de tránsito es demasiado simple para GPT".

Así que estamos haciendo esta oferta seria, dependiendo de que lleguemos a un acuerdo formal y se sigan todas las reglas.

¡Por favor contácteme si está interesado!

 

En realidad, la ley no permite que seas representado por una máquina. el truco consiste en que el abogado use unos auriculares y le vayan chivando desde fuera lo que debe hacer y decir.

La propuesta es para la corte de Tráfico, un asunto menor que no conlleva grandes penas o sanciones. Otra cosa sería depender de ir a la cárcel o salir de ella por los consejos de un robot abogado. Y eso es lo que estudian en el Programa de Investigación de Prevención de la Violencia de UC Davis 

La inteligencia artificial podría ayudar a evaluar las decisiones de libertad condicional

Para determinar cómo de efectivo es el sistema actual de libertad condicional basada en el riesgo, los investigadores de UC Davis y la Universidad de Missouri, Kansas City, utilizaron el aprendizaje automático para analizar los datos de libertad condicional de Nueva York.

Sugieren que la Junta de Libertad Condicional del Estado de Nueva York podría otorgar la libertad condicional de manera segura a más reclusos. El estudio, " Una evaluación algorítmica de las decisiones de libertad condicional ", se publicó en el Journal of Quantitative Criminology.

“Estimamos conservadoramente que la junta podría haber más que duplicado la tasa de liberación sin aumentar la tasa total o de arrestos por delitos violentos. Y podrían haber logrado estas ganancias al tiempo que eliminaban las disparidades raciales en las tasas de liberación”, dijo Hannah S. Laqueur , profesora asistente en el Departamento de Medicina de Emergencia y autora principal del estudio.

Según la Oficina de Estadísticas de Justicia, a fines de 2021, la población carcelaria de las instalaciones correccionales estatales, federales y militares en los EE. UU. era de 1 204 300 .

Evitar errores en la decisión de mantenerte en la cárcel o dejarte salir

El algoritmo de aprendizaje automático encontró que los riesgos previstos para aquellos a los que se les negó la libertad condicional y los liberados son muy similares. Esto sugiere que las personas de bajo riesgo pueden haber permanecido encarceladas, mientras que las personas de alto riesgo fueron liberadas.

Los autores señalan que no abogan por reemplazar a los tomadores de decisiones humanos con algoritmos para evaluar quién debe ser liberado de prisión. En cambio, ven un papel para los algoritmos para diagnosticar problemas en el sistema de libertad condicional actual.

 

Fuente: UCDAvis Health News .  estudio completo está disponible en línea:

Una evaluación algorítmica de las decisiones de libertad condicional. An Algorithmic Assessment of Parole Decisions.

Hannah S. Laqueur & Ryan W. Copus  Journal of Quantitative Criminology (2022) https://doi.org/10.1007/s10940-022-09563-8