Common Law Y Civil Law

NÚMERO II. 2005
DIFERENCIAS ENTRE LOS SISTEMAS ROMANO-GERMÁNICOS (CIVIL LAW) Y DE COMMON LAW Y SU REPERCUSIÓN EN LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Siguiendo a Robert M. French[1], podemos trazar un paralelismo entre las tradiciones jurídicas de Civil Law y Common Law y los acercamientos simbólicos y ermengentistas en Inteligencia Artificial, respectivamente. Partiendo de una radical diferenciaciónentre ambos modelos jurídicos, French caracteriza los sistemas jurídicos de Romano-germánicoscomo simples códigos de normas (conjuntos de axiomas) asociados con una «gramática del Derecho» (conjunto de reglas de inferencia). De este modo, los sistemas de Civil Law se adecuarían a modelos simbólicos en Inteligencia Artificial -típicamente, los Sistemas Expertos-. Por otro lado, French sostiene que lossistemas de Common Law se caracterizan principalmente por el hecho de que las decisiones tomadas en casos individuales constituyen la fuente primaria del Derecho (los precedentes) y por el recurso a la analogía. Así, en estos sistemas, la ley podría considerarse un fenómeno emergente, evolutivo y, por tanto, estarían más cerca de las propuestas emergentistas en Inteligencia Artificial-típicamente, el conexionismo-.
Por otro lado, Derek Partridge[2] traza resumidamente las características del hasta ahora paradigma dominante en Inteligencia Artificial, el paradigma simbólico (symbolic search space paradigm-SSSP), caracterizado por un conjunto de estados iniciales, un conjunto de estados finales, un conjunto de estados intermedios y un conjunto de operadores que pueden transformar un estadoen otro –así, la noción clásica de inferencia lógica puede ser bien integrada en el paradigma SSSP-. De este modo, la resolución de problemas se representa encontrando y aplicando una secuencia de operadores que transformarán el estado inicial, a través de una secuencia de estados intermedios, en un estado final deseado. Cada estado es una entidad especificable independientemente. Las situacionesy los eventos se simbolizan y las decisiones inteligentes se siguen de la manipulación de esos símbolos. Sin embargo, es precisamente esta independencia del contexto la que hace que estos modelos sean muy restrictivos para dar cuenta de procesos de
razonamiento y decisión humanos que, en la mayoría de los casos, son sensibles al contexto. Así, Partridge plantea la posibilidad de que unaalternativa sea la adopción de modelos conexionistas: los fenómenos de razonamiento y decisión humanos emergerían de una red de elementos primitivos que interactúan dinámicamente. Los sistemas conexionistas “constan de nudos, cada uno de los cuales tiene un grado determinado de activación en cualquier tiempo y se conecta con cierto número de otros nudos a los que envía estímulos inhibidores oexcitadores. Cuando se da un modelo inicial de activación, las excitaciones e inhibiciones que pasan a través del sistema alterarán los estados de activación de los nudos hasta que se consigue un modelo estable. Las intensidades de las conexiones excitativas e inhibitivas pueden estar diseñadas de manera que cambien como resultado de la actividad local del sistema. (...) se trata al sistema comorepresentacional, pero el sistema no opera realizando computaciones sobre representaciones”[3]. Pero un problema no resuelto de los modelos conexionistas es que las representaciones distribuidas en redes grandes son conceptualmente opacas.
Vamos a minimizar las diferencias entre ambos modelos jurídicos, destacando tanto el recurso a la analogía en los sistemas Romano-germánicos, como el uso deargumentaciones o razonamientos deductivos en el ámbito de Common Law. Consideraremos por último algunas consecuencias de nuestro análisis en el desarrollo de la Inteligencia Artificial para el razonamiento judicial.
Antes de nada, queremos realizar una pequeña precisión terminológica para delimitar de algún modo nuestro objeto de estudio. La expresión “razonamiento judicial” puede usarse en un doble...