Invitamos a todos los maestrantes, doctorantes e investigadores, que estén interesados en hacer sus tesis y proyectos de investigación en el área de la justicia predictiva, a integrarse a este laboratorio permanente. A continuación una descripción del proyecto:
1. Antecedentes y justificación:
La justicia predictiva es un área emergente que consiste en el análisis de datos de precedentes jurídicos por parte de sistemas inteligentes de información, con el fin de predecir futuras decisiones. Las fuentes de la justicia predictiva se remontan a la jurimetría como estudio cuantitativo del derecho (Weiner 1948), o la cibernética jurídica (Losano 1968). Sin embargo, es en las dos últimas décadas, en donde gracias al desarrollo vertiginoso de metodologías de la inteligencia artificial como el aprendizaje automático (machine learning) y el aprendizaje profundo (deep learning), empieza un revolución irreversible de la industria jurídica, en donde a partir de la consecuencias es posible establecer las causas (Katz 2013). La predicción legal cuantitativa justifica su existencia, por cuanto ayuda a agilizar la administración de justicia, ayuda a los profesionales del derecho a ser más eficientes en la gestión de casos, e incluso, ayuda a los jueces a argumentar mejor sus sentencias gracias a los sistemas inteligentes auxiliares. Sin embargo, la industria del legaltech muestra un disparidad entre países y regiones. La industria del legaltech depende del derecho de cada país. En el Ecuador y la región es un campo aún muy poco explorado.
Por ello, el proyecto justicia predictiva y transparencia algorítimica pretende desarrollar metodologías de predicción legal cuantitativa, en base a la legislación del Ecuador con el objeto de generar productos, software y patentes. La Universidad Andina Simón Bolívar es una Universidad de vanguardia, cuyo eje fundamental de su trabajo es la reflexión sobre América Andina, su cultura, desarrollo científico y tecnológico, y su proceso de integración.
2. ¿Cómo puedo colaborar?
El laboratorio tendrá sesiones semanales permanentes de formación en metodologías y modelos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo, para quienes deseen cooperar, pero requieran adquirir conocimientos básicos sobre las metodologías de la inteligencia artificial y su vínculo con el derecho. Es muy necesario contar con el apoyo de juristas y abogados para la parametrización de precedentes jurídicos y el etiquetamiento de sets de datos. En términos generales, el proyecto se compone de tres ejes: (1) Un eje jurídico encargado de los estudios de impacto contra derechos y libertades de los ciudadanos, y las directrices para lograr una transparencia algorítmica. (2) Un eje metodológico encargado de desarrollar las metodologías necesarias para realizar predicciones eficientes, en conformidad a los estudios de impacto realizados desde el eje jurídico (3) Un eje técnico, encargado de generar software a partir de las directrices del eje metodológico.
3. ¿Financiamiento?
Al momento, estamos haciendo aplicaciones para conseguir financiamiento y cooperación con Universidades y empresas del mundo entero. Por ahora contamos con el apoyo del departamento del ciberespacio de la Universidad de Lille, y esperamos sumar otros colaboradores.
4. Road map
Etapa preliminar (octubre - diciembre 2021): Convocatoria abierta para conformar el laboratorio.
Etapa 1 (enero - junio 2022): Estudios de impacto, recopilación de precedentes jurídicos.
Etapa 2 (julio - diciembre 2022): Depuración de sets de datos, entrega de metodologías preliminares, publicación del white paper y planificación de desarrollo.
Etapa 3 (enero - junio 2023): Simulacros en la explotación de datos jurídicos, selección de metodologías eficientes y desarrollo del software faltante para la aplicación metodológica.
Etapa 4 (julio - diciembre 2023): Entrega de productos terminados (sets de datos y software). Auditorías de seguridad y control de calidad.
5. Contacto
Para mayor información, favor escríbenos al email "ciberderechos@uasb.edu.ec".
