Potencial de Sesgo y Errores en la IA Legal para Equipos Internos
Nota: Este artículo es solo una de las más de 60 secciones de nuestro informe completo titulado: The 2024 Legal AI Retrospective - Key Lessons from the Past Year. Por favor, descargue el informe completo para consultar las citas.
Desafío: Posibilidad de Sesgos y Errores
Los sistemas de IA no son infalibles y pueden presentar sesgos o cometer errores con implicaciones graves en contextos jurídicos:
• Las herramientas de investigación jurídica basadas en IA pueden mostrar sesgos en las recomendaciones de jurisprudencia, lo que podría distorsionar el análisis legal.[97]
• Se han dado casos en los que la IA ha interpretado erróneamente lenguaje jurídico complejo en el análisis de contratos, lo que podría dar lugar a errores en la ejecución de los mismos.[98]
• Los algoritmos de reconocimiento facial utilizados en investigaciones legales han mostrado tasas de error más elevadas en personas de color, lo que suscita preocupaciones sobre la equidad y la exactitud.[99]
Para mitigar estos riesgos, los equipos jurídicos internos deben implementar medidas de supervisión humana y control de calidad al utilizar herramientas de IA.
«Al evaluar los errores humanos y los de las máquinas, es necesario pasar de centrarse en las tasas de error a centrarse en la naturaleza y la gravedad de los mismos. Mientras que algunos errores son intrascendentes, otros pueden ser catastróficos. Una colaboración eficaz entre humanos y máquinas requiere aprovechar sus puntos fuertes comparativos para reducir el impacto de los errores, no solo su frecuencia.»
Colin Doyle, Profesor Asociado de Derecho, Loyola Law School, Los Ángeles, EE. UU.
