El argentino que creó un algoritmo que podría revolucionar la Justicia penal
El argentino que creó un
algoritmo que podría revolucionar la Justicia penal
David Mielnik, su creador, dice que la inteligencia artificial no pretende
reemplazar a jueces y abogados sino amplificar sus capacidades
12 de
julio de 2022
LA NACION
David
Mielnik, profesor de la Universidad Di Tella, inventó un algoritmo para
predecir sentencias judicialesMauro Alfieri - LA NACION
Philip K Dick,
Asimov, Clarke y otros tantos exponentes de la literatura se dedicaron a
imaginar un mundo donde las máquinas reemplazan el trabajo de las personas.
Aunque todavía es lejano el horizonte donde la tecnología vuelva obsoleta la
actividad humana, la pandemia fue un gran acelerador de la revolución
tecnológica y extendió la presencia de la inteligencia artificial a muchos
aspectos de la sociedad. Hoy los algoritmos, el machinelearning y la ciencia de datos se transformaron en áreas trasversales a todo
conocimiento.
David
Mielnik, un abogado argentino de 36 años, creó un
algoritmo con el sueño de revolucionar la Justicia, eyectarla hacia el futuro y
convertir el derecho en una disciplina científica.
El abogado
diseñó un modelo que le permitió predecir con un 87%
de exactitud cómo va a resolver un tribunal penal argentino a partir de los antecedentes del caso y los argumentos utilizados por
las partes involucradas en el juicio. Su investigación abordó más de 44.000
sentencias de la Cámara Federal de Casación Penal, la máxima instancia
argentina en la justicia penal —solo por debajo de la Corte Suprema— y espera
replicar el algoritmo al resto de las ramas del derecho.
“Este algoritmo
permite que cualquier profesional recién graduado sin experiencia en litigios
tenga información de antemano sobre qué postura
suele seguir un tribunal y cuáles argumentos tienen
mayor probabilidad de éxito —dice Mielnik a LA NACION—. También permite que los jueces y sus funcionarios mantengan una
coherencia a lo largo del tiempo en sus sentencias. La inteligencia artificial
no pretende reemplazar a jueces y abogados sino amplificar sus capacidades”.
De acuerdo con
Mielnik, la cantidad innumerable de sentencias judiciales, que se multiplican
cada año, se convirtió en un
fenómeno de big data, una situación
que volvió imposible el seguimiento de los antecedentes judiciales con el solo
uso de bases de datos artesanales. Su postura es que se necesita la
intervención de la tecnología para que los jueces, a la hora de decidir un
caso, tengan en cuenta toda la jurisprudencia disponible.
Para Mielnik la revolución tecnológica en la Justicia no requiere de grandes inversiones
Mauro Alfieri - LA NACION
El abogado se dedicó
todo un año a desarrollar un código para
entrenar un algoritmo con los datos de más de 44.000 recursos de casación que
clasificó entre exitosos y fracasados. Por exitosos, se refiere a los recursos
que llegan al tribunal y los jueces le dan la razón a la parte que lo presentó,
mientras que los fracasados son en los que se rechaza el planteo. Por ejemplo,
con su estudio Mielnik arribó a la siguiente conclusión: que los recursos que
presentan los defensores cuestionando que los tribunales inferiores no les dan
la razón ante un pedido de que su defendido cumpla su pena bajo una modalidad
que no restrinja tanto su libertad (como una prisión domiciliaria, en vez de en
una pena de cárcel) tienen menor probabilidad de éxito en casación que cuando
el planteo es hacia decisiones de juzgados que ordenan encarcelar preventivamente
a una persona investigada que todavía no tiene una condena firme.
En el caso de
los fiscales, cuando llevan a casación un planteo para que se revierta la
libertad concedida a un imputado durante la investigación de un delito, y se
avance con la prisión preventiva, “sus recursos suelen naufragar”. Esto se
debe, explica Mielnik, a que la regla de los procesos penales es que la prisión
preventiva es una excepción, mientras que el cumplimiento de la pena en prisión
es la regla.
Aplicó más de
mil variables independientes entre las que se encontraron: la descripción de
los antecedentes del caso, los argumentos de los defensores y de los fiscales.
Ello le permitió diseñar un modelo predictivo asociado al resultado de todas
las sentencias de la Cámara Federal de Casación Penal entre los años 2014 y
2019.
“Es como
mostrarle al algoritmo la descripción de miles de elefantes, describir su
tamaño, explicarle que tienen determinada forma, trompa y orejas. Luego hacés
lo mismo con la descripción de miles de perros. Si después de entrenar al
algoritmo le señalás un animal al azar sin decirle de cuál se trata, el modelo
creado va a poder identificar cuáles son perros y cuáles elefantes. En mi caso
entrené el código con miles de recursos de casación que fueron rechazados,
miles de recursos admitidos y con eso identifiqué qué características tienen
los casos ganadores y los perdedores”, dice Mielnik.
Un modelo ideal
La inteligencia
artificial, de acuerdo con lo que explica el abogado, lo que hace es construir
entonces un modelo ideal. Identifica que un caso que tiene
determinadas características tiene una probabilidad de ser decidido de cierta
manera. Para evaluar al algoritmo predictivo lo puso a prueba con datos no
clasificados —es decir que el algoritmo desconoce si corresponden a casos
exitosos o fracasados— y midió la cantidad de veces que la máquina acertó.
“A los seis
meses hice el experimento que más tensión me generó porque definía todo porque
si el resultado era de 0 o de 50%, que es lo mismo que tirar una moneda al
aire, todo habría sido en vano. Cuando ejecuté el algoritmo llegó a
predecir con un 87% de efectividad todas las sentencias de Casación”.
Con su
investigación, Mielnik llegó a la conclusión de que los algoritmos de
inteligencia artificial pueden predecir con ese porcentaje de exactitud el
resultado de un caso penal argentino a partir de una descripción de sus
antecedentes procesales y de los argumentos de las partes. El
resultado de su creación fue evaluado por un experto en inteligencia artificial
del Conicet.
LA NACION se comunicó con la Cámara Federal de Casación Penal para consultar
sobre el impacto que podría tener la aplicación de esta tecnología en la
Justicia y al cierre de la nota no obtuvo respuesta.
Mielnik se
graduó en la universidad Di Tella, donde es
profesor titular de derecho penal, y es funcionario de la Cámara Federal de
Casación Penal desde 2011. Como abogado ejerció la profesión
privada además de trabajar en la Procuración General de la Nación. Si bien se
formó en el estudio de leyes afirma que su pasión por los números es más
antigua que su pasión por el derecho. “Mucha gente no entiende cómo es que me
metí con la inteligencia artificial y la tecnología”, dice.
Su primer
contacto con la informática fue a los 11 años con el LogoWriter, el famoso
software de la “tortuguita” con el que muchos programadores iniciaron su camino
en la programación. “En 5° grado asistía a una escuela barrial muy chica, que
tenía cinco o seis computadoras. El
profesor de computación se dio cuenta de que terminaba muy rápido los
ejercicios de la tortuguita y decidió enseñarme
a programar en serio”.
Su maestro le
enseñó los fundamentos del lenguaje de programación y a usar el QBASIC, que
permite crear programas de computación. “Empecé con pequeños programas para
divertirme. Modificaba videojuegos para hacerlos más difíciles con los que
después jugaban mis compañeros de primaria en los recreos”, cuenta.
En la primaria
llegó hasta a diseñar “un especie de virus informático”, como define, en forma
de broma. “En los 90 estaba el terror de que se te formateara el disco rígido
de la computadora. Entonces programé un software que simulaba que se estaba por
formatear la computadora y no tenías nada que hacer. Todos los comandos
aparecían en una pantalla negra donde un contador en broma calculaba el
porcentaje de pérdida de información de la PC. Lo programé para que se ejecute
en simultáneo en las seis computadoras de la escuela. Me terminó llamando la
directora y me pidió que solucionara el problema que yo mismo generé”.
Su curva de
aprendizaje en tecnología fue autodidacta con libros de
programación que le regalaba su padre y después
decidió hacer la secundaria en un colegio técnico. Todos sus aficiones
apuntaban a una carrera profesional en informática aunque viró su camino antes
de llegar a la universidad. “En la secundaria tuve mucho contacto con las
ciencias sociales, con los derechos humanos y me enamoré del derecho. Decidí
ser abogado penal, aunque las inclinaciones tecnológicas siempre me
acompañaron”, dice.
“La
jurisprudencia se está convirtiendo en un fenómeno de Big Data. Ya no se trata de estudiar 10 o 20 sentencias para entender cómo funciona
el derecho en la práctica, hoy tenemos miles de fallos a la vez. La Cámara
Federal de Casación Penal, por ejemplo, publica 12.000 sentencias al año. Es
imposible abarcar toda esa información con nuestra tecnología tradicional. La
ciencias de datos permiten lidiar con grandes volúmenes de información que de
otra manera sería inabarcable para el ser humano”, dice.
Para Mielnik,
los abogados y jueces tienen que empezar a instruirse con el machinelearning,
las estadísticas y la ciencia de datos para generar
una abogacía más científica. Por otro lado sostiene que la
Justicia tiene que actualizar su tecnología, aunque considera que ello no
requiere de una gran inversión. “Es más una revolución de la cabeza que
tecnológica. Esto lo desarrollé con mi propia computadora que tiene nueve años
de antigüedad y no tuve ninguna limitación. No se necesitan grandes inversiones
técnicas. Solamente cambiar nuestra relación con la tecnología. Esto se puede
ejecutar en cualquier computadora personal y existen muchas herramientas que
nos pueden ayudar a hacer un derecho más justo, más eficiente, que mejore los
tiempos de la Justicia y a la vez genere abogados que lleven sus casos basados
en evidencia más científica y no solo en su experiencia subjetiva”.
Entre los
dispositivos similares al desarrollado por Mielnik existe en la Justicia
argentina un sistema de inteligencia artificial predictivo llamado Prometea, que fue creado en el Ministerio Público Fiscal de la Ciudad de Buenos
Aires y aplicado al poder judicial y la administración pública.
Sobre el futuro
de su algoritmo, Mielnik señala que todavía no proyecta volcarlo a un
dispositivo. “Su principal valor es académico. No tengo
planeado comercializarlo, pero sí creo que puede sentar las
bases para generar aplicaciones que ayuden a los jueces a administrar la justicia, a tener una
perspectiva más amplia de sus propios precedentes y les permitan tomar las
decisiones más justas y coherentes con la jurisprudencia”.
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