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Início » Inteligencia artificial en el Derecho Penal: entiende los desafíos éticos y legales

Noticias

Inteligencia artificial en el Derecho Penal: entiende los desafíos éticos y legales

Luisa Fygest
By Luisa Fygest
abril 14, 2025
5 Min Read
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Carlos Alberto Arges Junior
Carlos Alberto Arges Junior
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En los últimos años, la inteligencia artificial (IA) se ha convertido en una herramienta indispensable en diversos sectores, incluido el sistema judicial. Carlos Alberto Arges Junior, abogado especialista, explica que la automatización de procesos y análisis jurídicos ha traído beneficios como mayor eficiencia y reducción de errores humanos. Sin embargo, con el avance de estas tecnologías, surgen cuestiones éticas y legales sobre cómo responsabilizar actos derivados de decisiones automatizadas.

El Derecho Penal, un área sensible que trata directamente con la libertad y el castigo, enfrenta desafíos significativos en este contexto. ¿Cómo garantizar transparencia y responsabilidad cuando un algoritmo es parte integral del proceso decisional?

¿Cómo pueden los algoritmos impactar la responsabilidad penal?

Los algoritmos de IA se han utilizado para prever riesgos de reincidencia criminal, ayudar a jueces en decisiones de libertad provisional e incluso sugerir sentencias basadas en grandes volúmenes de datos históricos. Aunque estas herramientas prometen objetividad, también conllevan el riesgo de perpetuar sesgos existentes en los datos utilizados para entrenarlas.

Carlos Alberto Arges Junior
Carlos Alberto Arges Junior

Por otro lado, la introducción de sistemas automatizados exige una revisión de las normas de responsabilidad. Según el Dr. Carlos Alberto Arges Junior, si un algoritmo comete un error en la evaluación de un acusado, llevando a una sentencia injusta, es necesario establecer criterios claros para atribuir responsabilidades. Esto incluye la creación de marcos regulatorios específicos para el uso de IA en el Derecho Penal, algo aún incipiente en muchos países.

¿Cuáles son los riesgos para la transparencia en el sistema judicial?

Uno de los mayores desafíos del uso de IA en el Derecho Penal es la opacidad de los algoritmos. A menudo, estos sistemas funcionan como cajas negras, donde ni siquiera sus desarrolladores pueden explicar detalladamente cómo se alcanzó una decisión. Esta falta de transparencia puede socavar la confianza pública en el sistema judicial, ya que ciudadanos y abogados tienen el derecho de entender los motivos detrás de una decisión judicial.

@carlosalbertoarge8

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El Dr. Carlos Alberto Arges Junior explica que la dependencia excesiva de algoritmos puede crear una falsa sensación de imparcialidad. Es importante recordar que los datos utilizados para entrenar estos sistemas reflejan las desigualdades y prejuicios presentes en la sociedad. Por ejemplo, si un algoritmo se alimenta de datos que muestran una tendencia a condenar más a personas de determinadas etnias, puede replicar esos patrones discriminatorios.

¿Cómo podemos mitigar los riesgos asociados al uso de IA en el Derecho Penal?

Para mitigar los riesgos asociados al uso de IA en el Derecho Penal, es fundamental invertir en tecnologías explicables y auditables. Sistemas que proporcionan explicaciones claras sobre cómo llegaron a una conclusión permiten un mayor control y supervisión humana. Además, es crucial que jueces y operadores del Derecho reciban capacitación adecuada para entender las limitaciones y potencialidades de estas herramientas.

Otra medida esencial es la implementación de políticas públicas orientadas a la regulación del uso de IA en el poder judicial. Según el Dr. Carlos Alberto Arges Junior, estas políticas deben establecer criterios rigurosos para la recolección y tratamiento de datos, además de fomentar la participación de expertos en ética y derechos humanos en el desarrollo de estas tecnologías.

Por último, el avance de la inteligencia artificial en el Derecho Penal presenta tanto oportunidades como desafíos significativos. El abogado Carlos Alberto Arges Junior enfatiza que, para abordar estas cuestiones, es imprescindible adoptar prácticas que promuevan la explicabilidad de los modelos de IA, la formación de profesionales y la creación de marcos regulatorios robustos.

Instagram: @argesearges

LinkedIn: Carlos Alberto Arges Junior

Site: argesadvogados.com.br

Autor: Luisa Fygest

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