Martín Moguillansky: el científico que desarrolla teorías para crear un software recomendador de la Justicia

Para saber cómo encontrar pareja, dónde vacacionar o qué película ver ya no es necesario pedir recomendaciones a amigos o algún psicólogo. Hoy las computadoras son nuestras mejores consejeras: procesan nuestros gustos a través de fórmulas lógicas matemáticas –algoritmos- como si se tratara de una receta de cocina. El resultado de nuestras preferencias lo sirven en pantalla, como un plato al que nos será imposible sucumbir. Todo por obra y gracia de la Inteligencia Artificial. En 1956 John McCarthy -uno sus creadores- la definió como “la ciencia e ingenio de hacer máquinas inteligentes”. Es una disciplina camaleónica, que se inmiscuyó en otras áreas como las finanzas, la medicina, la industria, la geología, la astronomía, la aviación y la música. “Pero no en el Derecho: hasta el día de hoy, el Derecho no se nutría de los aportes de la informática más que para un uso llamativamente discreto: procesar textos con mayor efectividad que el de las viejas Olivetti”, asegura Martín Moguillansky, investigador del Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET) del Instituto de Ciencias e Ingeniería de la Computación (ICIC) de la Universidad Nacional del Sur y uno de los únicos profesionales del país que cruzan las aguas de estas dos disciplinas. Una vez doctorado en Ciencias de la Computación, Moguillansky comenzó a estudiar Derecho para entender las dos lógicas y acercarlas y hoy trabaja para elaborar teorías lógicas que fundamenten el futuro desarrollo de softwares recomendadores para la Justicia. Como miembro del Programa Nacional Ciencia y Justicia, brinda un taller sobre Lógica Simbólica y Argumentación Formal para las Ciencias Jurídicas.

Pensar en un click

Desde que tuvo uso de razón jugó con las computadoras. A los diez años diseñó un programa para que su papá ordenara el stock de su negocio. Egresó de la secundaria con el título de Técnico en Computación y se anotó en la Licenciatura en Ciencias de la Computación en su ciudad natal, Bahía Blanca. Entonces comenzó a perfilarse hacia el área de Inteligencia Artificial, con una tesis en el área de “revisión de creencias”. “Lo que se estudia es la evolución de las bases de razonamiento a raíz del nuevo conocimiento que uno va adquiriendo a cada momento –explica-. Porque el nuevo conocimiento provoca reacomodamientos constantes en las creencias. Lo que parecía cierto de un momento para otro es contradicho por nuevos conocimientos. Eso es lo que se llama revisión de creencias”.

Una vez que terminó la carrera, sin embargo, Moguillansky dejó en suspenso la teoría para cumplir el mandato de los informáticos: mudarse a Buenos Aires y trabajar en una multinacional. El entusiasmo le duró poco, porque un año después renunciaría para regresar, ya decidido de que eso sería lo suyo, a la investigación académica. Una maestría en Israel –en la Universidad Hebrea de Jerusalem- y otra luego en el CONICET lo devolvió al área de Inteligencia Artificial y evolución en el razonamiento. A su tesis doctoral la aplicó al campo de la argumentación gracias a la que pudo comprobar que cuando un sistema argumentativo –como son los procesos judiciales- son cambiantes, es necesario controlar su dinámica para que los cambios sean racionales. Tomó como ejemplo concreto la promulgación de la Ley de Medios, y sobre todo las discusiones sobre la constitucionalidad de algunos de sus artículos.

Y cuando ya estaba totalmente encarrilado a emular con la computadora a la capacidad humana por excelencia, el razonamiento, se le ocurrió dedicarse a su aplicación en el ámbito judicial.

Modelo para armar

Si bien hay iniciativas que buscan agilizar el funcionamiento de ciertas cuestiones en la justicia porteña, como el software “Prometea”, en términos generales rastrear fallos previos es algo que se realiza de manera cotidiana e intuitiva para quienes trabajan en la Justicia. No hay otra opción más que rastrear los archivos y leer fallos -que pueden tener desde unas pocas páginas hasta más de cien-. Lo que Moguillansky se propuso desde su disciplina, entonces, es sistematizar eso que se hace desde el razonamiento y la intuición para traducirlo en un papel por medio de teorías lógico-matemáticas, para que a futuro puedan hacerlo las máquinas.

“La inteligencia artificial aplicada al Derecho es un área que empieza a ser mirada con mayor atención tardíamente porque es compleja –ensaya Moguillansky-. Es compleja porque necesita atacar un problema desde la interdisciplinariedad. Eso exige entender dos idiomas difíciles, como son el Derecho por un lado y las Ciencias de la Computación por el otro”.

Para entender esos dos idiomas, después de hacer su doctorado y posdoctorado y visitar universidades en el exterior, Moguillansky sintió la necesidad de estudiar la carrera de Derecho y se anotó en una Maestría en Razonamiento Jurídico. “Necesitaba ir de la abstracción matemática a lo concreto de la práctica judicial, entender el entramado de un fallo”.

A todo eso hoy Moguillansky lo aplica al “modelado teórico del razonamiento” -porque lo que modela es el comportamiento humano para llevarlo a lo digital-, en el área del Derecho y los procesos judiciales, donde el juego de diálogos, de argumentos y contraargumentos se funda en conocimientos y fallos previos para llegar a una conclusión. “El secreto de toda argumentación legal está en observar el contexto que dan los fallos judiciales previos donde se realiza un razonamiento similar, porque si no –dice el investigador- es inmanejable: existen demasiados precedentes a tener en cuenta y muchos terminan quedando de lado. Los defensores, fiscales y jueces van estudiando esos fallos previos hasta ver que el razonamiento esté ajustado a la verdad. Eso es lo que haría un software. Para la seguridad jurídica es importante evitar las tentaciones a seguir ideologías personales, o las influencias sociales, como parte de las decisiones judiciales. Es vital considerar las interpretaciones legales de todos los precedentes jurisprudenciales relevantes. Y ahí es donde un software recomendador asistiría con mayor efectividad tanto a defensores como a fiscales y jueces, y proveería un nuevo punto de control sistematizado para lograr una mejor Justicia”.

Camino al software

Moguillansky avanza a paso seguro trabajando con colegas del área de Derecho en el estadio de la investigación, previo al software, pero con la certeza de que “este sistema basado en las fórmulas matemáticas permitirá llegar a fallos análogos de manera automática”. Un sistema recomendador permitiría al juez o al fiscal chequear si sus argumentos están bien formados, si traerían problemas con otros argumentos que podrían formarse con todos los elementos de prueba, o si esos argumentos podrían ser atacados por otros argumentos basados en precedentes y casos judiciales previos con sentencia.

El ahorro de tiempo y la mayor precisión en las decisiones estarán a la cabeza de las ventajas de su uso. Y hacer evaluaciones sobre los juicios consumados. “Incluso, estos sistemas recomendadores podrán empezar a comparar, decir `se aleja en tal o cual grado a la decisión de tal interpretación`. Y si cambiaron los tiempos, la sociedad evolucionó o se piensan las cosas diferentes, avalar el cambio. Servirán para justificar por qué se falló en un sentido y ahora se corre del precedente. Para eso es importante que las dos áreas, el Derecho y las Ciencias de la Computación, empiecen a crecer mirando desde una hacia la otra. Es crucial –concluye Moguillansky- para que esto explote y gane una mirada seria con trabajo interdisciplinario”.