El verdadero riesgo de la IA jurídica: de la alucinación del modelo a la alucinación del usuario
El verdadero riesgo de la IA jurídica: de la alucinación del modelo a la alucinación del usuario
Resumen: Un informe técnico de Alex Dantart advierte que el principal riesgo de la IA jurídica no es únicamente la capacidad de los modelos para generar «alucinaciones» (información plausible pero falsa), sino la tendencia de los profesionales a confiar acríticamente en salidas no diseñadas para garantizar veracidad: la llamada alucinación del usuario.
1. Tipología de las alucinaciones jurídicas
Los LLMs son modelos probabilísticos orientados a producir texto fluido y plausible, no a garantizar autoridad o veracidad jurídica. En el dominio legal conviene distinguir, por su distinto origen y contramedida, las siguientes categorías:
- Invención de autoridades o hechos (hallucinated citations): referencias completas que no existen.
- Misgrounding: citas o fragmentos sacados de contexto o atribuidos indebidamente.
- Errores de interpretación normativa: confusión sobre alcance, vigencia o jerarquía normativa.
- Errores sutiles de razonamiento: inferencias no justificadas por el corpus de fuentes.
2. Causas técnicas relevantes
Las alucinaciones son consecuencia de diseño: modelos que aproximan distribuciones de token sin verificación fáctica; datos de entrenamiento heterogéneos o desactualizados; y la complejidad intrínseca del lenguaje jurídico —jerarquía normativa, referencias cruzadas y interpretación jurisprudencial— que exige trazabilidad y razonamiento formal que los LLMs generales no proporcionan.
3. RAG: promesa y límites prácticos
La generación aumentada por recuperación (RAG) desacopla recuperación y generación: la fase de retrieval extrae pasajes de un corpus indexado y la fase de generation los usa como fundamento. Teóricamente aporta grounding, actualidad y verificabilidad, pero presenta puntos de fallo concretos:
- Fallo de recuperación: la similaridad semántica no garantiza pertinencia jurídica (autoridad, vigencia, nivel normativo).
- Fallo de generación: aun con fundamentos, el modelo puede sintetizar incorrectamente u omitir limitaciones relevantes.
- Fallo de pipeline: la confianza del usuario en la interfaz puede llevar a omitir comprobaciones mínimas —la RAG reduce pero no elimina el riesgo.
4. Estrategias técnicas de mitigación
Para ingenieros de producto, equipos legaltech y juristas técnicos, las medidas escalables son:
- Optimización de retrieval: indexación enriquecida por metadatos (jurisdicción, órgano, fecha, fuerza normativa); retrieval híbrido (BM25 + vectores densos) y pipelines jerárquicos que prioricen autoridad y vigencia.
- Fragmentación y anotación: segmentar documentos por nivel normativo (artículo, fundamento jurisprudencial) y anotar semánticamente los pasajes.
- Mejoras en generation: fine-tuning hacia fidelidad, prompts estructurados que exijan citas textuales y mecanismos de chain-of-evidence (docID + offset para cada aseveración).
- Verificación post-hoc: verificadores automáticos que contrasten afirmaciones y devuelvan matrices de confianza; umbrales que condicionen entrega o remisión a revisión humana.
- XAI y auditabilidad: registros inmutables de recuperación, prompts y versiones de modelos; interfaces que muestren trazabilidad y alerten sobre coincidencias débiles.
5. Organización profesional y salvaguardias procesales
La solución técnica debe integrarse en procesos: inclusión obligatoria de verificación humana en decisiones relevantes, formación específica para calibrar la confianza en salidas automáticas y procedimientos de revisión que documenten la comprobación de cada afirmación jurídica. Son necesarios benchmarks jurídicos independientes (testbeds) para evaluar productos y comparar implementaciones.
6. Implicaciones éticas, deontológicas y regulatorias
El AI Act de la UE propone un marco basado en riesgos: las aplicaciones jurídicas deben evaluarse por peligrosidad, explicabilidad y la necesidad de supervisión humana. El deber deontológico del abogado (verificar, informar, preservar confidencialidad y diligencia) exige salvaguardas técnicas y procesales; en España los colegios profesionales y órganos de control deben participar en estándares, certificaciones y formación.
Conclusión
No basta con integrar RAG como parche: hace falta rediseñar arquitecturas técnicas y procesos profesionales. La responsabilidad del jurista no desaparece; la IA debe ser consultiva, trazable y su uso acompañado de verificación y formación especializada. Los registros de auditoría deben poder acreditarse como prueba de diligencia.
Divulgación relacionada: artículo en DerechoPráctico que recoge la noción de «alucinación del usuario»
Comentarios
Publicar un comentario