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María Cristina Caja Moya, Elio Quiroga Rodríguez
El artículo explora la potencial implementación de modelos de inteligencia artificial basados en redes neuronales supervisadas en el ámbito de la jurisdicción civil, analizando detalladamente las posibilida-des y desafíos de introducir tecnologías avanzadas como los modelos transformadores en el sistema judicial. Se propone una metodología experimental que permitiría evaluar la fiabilidad, precisión y capacidad explicativa de estos modelos, utilizando como campo de pruebas los juzgados civiles espa-ñoles, aprovechando la estructura jerárquica y predecible de su legislación, la amplia disponibilidad de datos históricos etiquetados y la relativa baja complejidad ética de ciertos procedimientos civiles en comparación con otras jurisdicciones. El estudio profundiza en las características técnicas que ha-cen de los modelos como BERT, herramientas prometedoras para asistir a los profesionales jurídicos, destacando especialmente su capacidad para comprender contextos legales, identificar patrones en la jurisprudencia y ofrecer explicaciones transparentes de sus decisiones.
L’article explora la potencial implementació de models d’intel·ligència artificial basats en xarxes neuronals supervisades en l’àmbit de la jurisdicció civil, analitzant detalladament les possibilitats i desafiaments d’introduir tecnologies avançades com ara els models transformadors en el sistema judicial. Es proposa una metodologia experimental que permetria avaluar la fiabilitat, precisió i capacitat explicativa d’aquests models, utilitzant com a camp de proves els jutjats civils espanyols, aprofitant l’estructura jeràrquica i predictible de la seva legislació, l’àmplia disponibilitat de dades històriques etiquetades i la relativa baixa complexitat ètica de certs procediments civils en comparació amb altres jurisdiccions. L’estudi aprofundeix en les característiques tècniques que fan dels models com ara BERT eines prometedores per a assistir els professionals jurídics, destacant especialment la seva capacitat per a comprendre contextos legals, identificar patrons en la jurisprudència i oferir explicacions transparents de les seves decisions.
The article examines the potential implementation of artificial intelligence models based on supervised neural networks within civil jurisdiction, providing a detailed overview of the possibilities and challen-ges associated with integrating advanced technologies, such as transformative models, into the judicial system. An experimental methodology is suggested to evaluate the reliability, accuracy, and explana-tory capacity of these models, using Spanish civil courts as a basis for evidence. This approach benefits from the hierarchical and predictable nature of its legislation, the extensive availability of historical labelled data, and the relatively low ethical complexity of certain civil procedures compared to other jurisdictions. The study further explores the technical characteristics that render models like BERT promising tools for aiding legal professionals, particularly emphasizing their capability to comprehend legal contexts, identify patterns in case law, and offer transparent explanations for their decisions.
