¿Puede la inteligencia artificial, en particular los algoritmos de aprendizaje automático, sustituir la idea de reglas simples, como la de la adquisición originaria de los derechos de propiedad por ocupación (art. 609 CC) y la liberad contractual (art. 1255 CC), como fundamento de las políticas públicas?
El autor contesta negativamente. Seguimos necesitando de "simple rules for a complex world" y la inteligencia artificial no va a acabar con el Derecho. Explica las razones y, la más fundamental, es la siguiente: no podemos conocer la información que tienen los individuos en sus cerebros sin que los individuos nos la revelen y los individuos no tienen incentivos para revelarla espontáneamente. Es más, los individuos no saben qué prefieren hasta que no se enfrentan a la elección y, cuando tienen que tomar la decisión, sus incentivos para preferir una solución u otra dependen de cómo se organice el "juego" en el marco del cual se toma la decisión. En otras palabras: en grupos pequeños, los humanos actuamos estratégicamente.
La tercera y más fundamental crítica a la posibilidad de utilizar la inteligencia artificial para sustituir a las normas jurídicas simples es que la razón última por la que creemos en las normas jurídicas simples es que son mejores para obtener la información necesaria para alcanzar los objetivos sociales deseables. Esta idea se remonta a Hayek (1945), aunque también aparece de forma destacada en Epstein (1995). La objeción de Hayek a los mecanismos centralizados de asignación no es que resolver el problema de optimización asociado sea extremadamente complejo (de hecho, lo es y cada vez más en una economía con una explosión enloquecedora de productos) o que necesitemos recopilar y procesar los datos con suficiente rapidez. Si ese fuera el caso, quizá el aprendizaje automático podría resolver el problema, si no ahora, en unas cuantas iteraciones más de la ley de Moore (multiplicación de la capacidad de los procesadores). La objeción a los mecanismos centralizados de asignación es que la información que se necesita para emprender está dispersa y, en ausencia de un sistema de mercado, los agentes nunca tendrán incentivos para revelarla o incluso para crear nueva información mediante la actividad empresarial. Como dijo Steve Jobs Muchas veces, las personas no saben lo que quieren hasta que se lo enseñan.
El autor pone el ejemplo de la distribución de la docencia entre los profesores de un departamento universitario
El problema es, y siempre será, cómo obtener con veracidad las preferencias, capacidades y esfuerzo del profesorado en un mundo en el que todos tienen incentivos para tergiversar esas preferencias, capacidades y esfuerzo. Epstein (1995) sostenía que el único método fiable que hemos encontrado para agregar esas preferencias, capacidades y esfuerzos es el mercado creado por normas jurídicas sencillas porque alinea, a través del sistema de precios, los incentivos con la revelación veraz de información.
En general, los argumentos de Epstein a favor de las normas simples siguen siendo sólidos. El aprendizaje automático nunca sustituirá a la ocupación, al intercambio voluntario y al pacta sunt servanda como base de un sistema jurídico que genere crecimiento económico y bienestar. Y es lógico que así sea. No llegamos a estas sencillas reglas gracias a un legislador iluminado (o, hoy en día, a un comité de académicos "con un plan"). Las reglas simples fueron el producto de un proceso evolutivo. El Derecho romano, el Common law y la Lex mercatoria fueron conjuntos de normas que aparecieron a lo largo de los siglos gracias a las decisiones de miles y miles de agentes... Por ejemplo, el Derecho romano se hizo predominante en Europa occidental, fuera de Inglaterra, a finales de la Edad Media, no porque gustara a reyes y duques (de hecho, no les gustaba), sino porque ejércitos de juristas y comerciantes vieron que resolvía sus problemas. Una buena ley no es más que el diseño de un mecanismo óptimo aplicado. Las fuerzas de la evolución, por ensayo y error, nos llevaron a la solución óptima de tal problema de diseño de mecanismos, no siempre de forma ordenada, pero sí inexorablemente.
Este proceso es sorprendentemente similar a otra área de la inteligencia artificial: el aprendizaje por refuerzo, pero de forma descentralizada... consiste en algoritmos que utilizan información de entrenamiento para evaluar las acciones realizadas por el código de acuerdo con alguna función de recompensa, en lugar de decidir si la acción fue correcta. Es una herramienta poderosa porque puede que el programador ni siquiera necesite ser totalmente explícito sobre el modelo matemático subyacente del problema de decisión.
Yo interpreto la historia del derecho occidental y las sencillas reglas que surgieron de ella como aprendizaje de refuerzo descentralizado. Los juristas y los agentes, mediante una combinación de razonamiento y experiencia, vieron lo que funcionaba y lo que no. Las normas que daban lugar a mejoras de Pareto sobrevivieron y prosperaron. Las que no, menguaron. Al fin y al cabo, hay una aguda lección que aprender de la IA: nuestra confianza en las reglas simples tiene raíces más profundas de lo que reconoce nuestra era altamente positivista del Estado contemporáneo.
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