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· El impacto de Las herramientas de Inteligencia Artificial en la Ciencia Jurídica

· ¿Que son y cuál es la regulación de las Criptomonedas?

· Los Tokens No Fungibles. Desafíos jurídicos de la Regulación

· ¿Qué es y cuáles son los peligros de la Deep Web? Su uso legal y precauciones a tomar

· La necesaria regulación legal de la Interfaz Cerebro-Computadora (ICC)

· El futuro de la abogacía en los próximos 5 a 10 años ante el avance de la tecnología

· El rol de los Colegios de Abogados ante el avance de la tecnología para la defensa de sus matriculados

· Las diferentes formas de violencia digital: Definiciones, abordaje legal y prevención

· Sesgo algorítmico: su impacto en el mundo de lo jurídico.

· Low-Code Programming: ¿pueden los abogados programar?

· Blockchain, Smart Contracts y sus desafíos jurídicos asociados

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Aníbal Paz – abogado especialista - MP CAC 1-32556 (Cba) - CPACF T°102 F°454 (BsAs) - CSJN T° 500 F°669 (Fed)

Gabriela Zurita Donda - abogada – escribana - MP CAC 1-34458 (Cba) - CSJN T° 502 F°465 (Fed)

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lunes, 10 de julio de 2023

Blockchain y Smart Contracts: su abordaje legal | Aníbal Paz

Blockchain, Smart Contracts y sus desafíos jurídicos asociados

Los smart contracts, también conocidos como contratos inteligentes, son programas informáticos autoejecutables que funcionan sobre la tecnología del blockchain. Su uso y aplicación genera un sinnúmero de cuestiones jurídicas que deben ser abordados para su mejor y más segura implementación.

¿Como funciona la Blockchain?

Esta tecnología, también conocida como cadena de bloques, es un sistema de registro de información descentralizado y transparente que permite realizar transacciones seguras y verificables de forma electrónica. Se basa en una estructura de datos distribuida, donde la información se registra en bloques que están enlazados entre sí mediante criptografía.

En lugar de tener una autoridad central que controle y valide las transacciones, como ocurre en los sistemas financieros tradicionales, el blockchain permite que múltiples participantes mantengan y verifiquen la integridad de la información de manera colectiva. Esto se logra mediante algoritmos de consenso, que garantizan que todos los nodos de la red estén de acuerdo sobre el estado de la cadena.

Una de las características más destacadas del blockchain es su inmutabilidad. Una vez que un bloque se agrega a la cadena, no se puede modificar sin el consenso de la mayoría de los participantes de la red, lo que garantiza la integridad de los datos. Además, debido a su naturaleza descentralizada, es resistente a ataques y manipulaciones, lo que aumenta la confianza en las transacciones realizadas a través de esta tecnología.

El uso más conocido del blockchain es en las criptomonedas, como Bitcoin, donde se utiliza para mantener un registro de todas las transacciones realizadas. Sin embargo, el potencial del blockchain se extiende a otras áreas, como contratos inteligentes, sistemas de votación, trazabilidad de productos, gestión de la cadena de suministro y más, ya que permite la creación de aplicaciones seguras y transparentes sin necesidad de intermediarios.

¿Qué son y cómo funcionan los smart contracts?

En primer lugar, se ha destacado la naturaleza autónoma de los smart contracts, los cuales se ejecutan automáticamente una vez que se cumplen las condiciones predefinidas. Esto representa una notable diferencia en comparación con los contratos tradicionales, que requieren la intervención de intermediarios legales para su cumplimiento.

En el contexto legal, los smart contracts encuentran diversas aplicaciones. Por ejemplo, su implementación puede facilitar la ejecución de contratos de compraventa, la gestión de acuerdos de licencia, la verificación del cumplimiento normativo y la resolución de disputas. Además, los smart contracts ofrecen la posibilidad de automatizar procesos financieros y agilizar la gestión de activos digitales, entre otros usos.

No obstante, al considerar los smart contracts desde una perspectiva jurídica, se plantean diversos desafíos que deben ser cuidadosamente abordados. Entre ellos, se destacan la ambigüedad legal, la determinación de la jurisdicción y elección de ley, el cumplimiento normativo y la protección del consumidor, la responsabilidad legal, la privacidad y protección de datos, así como la gestión de actualizaciones y la flexibilidad de los contratos.

La ambigüedad legal se deriva de la interpretación y aplicación de las leyes existentes a los contratos inteligentes. Dado que los smart contracts se basan en código informático, pueden surgir dudas sobre la forma en que se deben interpretar los términos y cláusulas en el ámbito legal. Además, los cambios en el código pueden generar ambigüedades en cuanto a la versión válida y vinculante del contrato.

La determinación de la jurisdicción y elección de ley representa un desafío significativo debido a la naturaleza global de la tecnología blockchain. Los smart contracts pueden ser ejecutados en una red descentralizada y contar con participantes de diferentes países, lo que dificulta la definición de la jurisdicción adecuada y las leyes aplicables en caso de disputas transfronterizas. En este sentido, resulta imprescindible el desarrollo de marcos legales internacionales que faciliten la resolución de conflictos.

Asimismo, el cumplimiento normativo y la protección del consumidor son aspectos cruciales en la implementación de los smart contracts. Es esencial que estos contratos cumplan con las regulaciones existentes en materia de protección del consumidor, privacidad de datos y cumplimiento normativo, garantizando así los derechos de las partes involucradas.

La responsabilidad legal se convierte en un desafío complejo debido a la autonomía de los smart contracts y la dificultad para atribuir responsabilidad a una entidad o individuo específico en caso de errores o fallas en el código. La descentralización de la tecnología blockchain dificulta la identificación y enjuiciamiento de las partes involucradas en una disputa.

Por otro lado, la privacidad y protección de datos son temas de vital importancia en el ámbito de los smart contracts. Estos contratos pueden requerir el acceso y procesamiento de datos personales, lo cual plantea desafíos en cuanto al cumplimiento de las regulaciones de privacidad y protección de datos vigentes, como el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) en la Unión Europea. Por ende, es necesario establecer medidas adecuadas que salvaguarden la privacidad de los datos y garanticen el cumplimiento normativo.

Por último, la gestión de actualizaciones y la flexibilidad de los smart contracts constituyen un reto importante. A diferencia de los contratos tradicionales, los smart contracts suelen ser inmutables una vez que se despliegan en la cadena de bloques. Sin embargo, existen casos en los que puede resultar necesario realizar modificaciones debido a cambios en las circunstancias o errores en el código. La resolución de este desafío implica desarrollar soluciones técnicas y legales que permitan la actualización y adaptación de los contratos inteligentes sin comprometer su integridad.

En conclusión, la implementación de los smart contracts en el ámbito legal plantea desafíos jurídicos que requieren atención y estudio detallado. La ambigüedad legal, la determinación de la jurisdicción, el cumplimiento normativo, la responsabilidad legal, la privacidad y protección de datos, así como la gestión de actualizaciones, son aspectos cruciales que deben ser abordados de manera adecuada para garantizar la seguridad jurídica y la confianza en los contratos inteligentes. A medida que la tecnología y la legislación evolucionen, se espera que se produzcan avances y soluciones que permitan superar estos desafíos y aprovechar plenamente el potencial de los smart contracts en el ámbito legal.

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lunes, 3 de julio de 2023

Low-Code Programming: ¿pueden los abogados programar? | Aníbal Paz

Low-Code Programming: ¿pueden los abogados programar?

El "low-code programming" o "programación de bajo código" es un enfoque que busca simplificar y agilizar el proceso de desarrollo de software que permite a los usuarios crear aplicaciones y sistemas complejos con un mínimo de programación tradicional, utilizando herramientas visuales y componentes predefinidos en lugar de escribir código manualmente. En lugar de escribir código desde cero, los desarrolladores utilizan herramientas visuales e interfaces gráficas intuitivas para crear aplicaciones arrastrando y soltando componentes predefinidos o utilizando lenguajes de programación de alto nivel.

El objetivo del low-code programming es acelerar el proceso de desarrollo de software al reducir la cantidad de programación manual necesaria. Con esta aproximación, los desarrolladores pueden crear aplicaciones más rápidamente mediante la reutilización de componentes y funciones ya existentes y aprovechando plantillas predefinidas. Esto permite a personas con menos experiencia en programación, como desarrolladores ciudadanos o usuarios empresariales, participar en el proceso de desarrollo de software. Ello es especialmente útil para crear aplicaciones empresariales, flujos de trabajo automatizados, sistemas de gestión y aplicaciones móviles, entre otros. Algunas plataformas de desarrollo de bajo código ofrecen funcionalidades adicionales, como la integración con sistemas existentes, la generación automática de código y la capacidad de extender y personalizar las aplicaciones mediante programación tradicional cuando sea necesario.

De esta manera un usuario sin conocimientos de programación puede utilizar programas o herramientas de low-code programming para crear aplicaciones o sistemas simples. Los usuarios pueden definir el flujo de trabajo, establecer reglas y condiciones, y diseñar la apariencia de la aplicación sin necesidad de escribir código manualmente. De todos modos es importante tener en cuenta que las aplicaciones más complejas o personalizadas pueden requerir el aprendizaje de ciertos conocimientos de programación básicos o trabajar en colaboración con desarrolladores más experimentados para implementar funcionalidades específicas o realizar ajustes más avanzados.

En ese marco, un abogado puede utilizar tecnologías de low-code programming para crear aplicaciones que sean útiles en su trabajo diario de litigación, análisis legal, enseñanza e investigación jurídica. Las herramientas de low-code programming pueden ayudar a los abogados a automatizar tareas repetitivas, gestionar flujos de trabajo, organizar y analizar datos legales, y crear herramientas interactivas para la enseñanza y la investigación. Aquí hay algunos ejemplos de cómo un abogado podría utilizar el low-code programming en su práctica:

· Automatización de tareas: Un abogado puede crear una aplicación que automatice la generación de documentos legales estándar, como contratos o escritos procesales, utilizando plantillas predefinidas y permitiendo la personalización según sea necesario.

· Análisis legal: Mediante el uso de herramientas de low-code programming, un abogado puede desarrollar aplicaciones que analicen grandes volúmenes de datos legales, realicen búsquedas avanzadas, extraigan información relevante y generen informes o resúmenes legales. Con ello se consigue una evaluación rápida de los riesgos potenciales, y se simplifica y agiliza el proceso de toma de decisiones.

· Gestión de casos: Un abogado puede crear una aplicación para gestionar y dar seguimiento a los casos legales, incluyendo el registro de eventos, plazos y tareas, así como la gestión de documentos y comunicaciones relacionadas con los casos. Por ejemplo se podría crear una aplicación que organice y catalogue documentos legales de manera eficiente, facilitando la búsqueda y recuperación de información importante y pertinente en relación con determinado caso.

· Enseñanza e investigación jurídica: El low-code programming puede utilizarse para desarrollar herramientas interactivas, como simulaciones, juegos de roles o cuestionarios, para apoyar la enseñanza del derecho. Además, los abogados pueden crear aplicaciones que les ayuden en su investigación jurídica, facilitando la búsqueda y organización de información legal relevante.

Existen muchas plataformas de desarrollo de aplicaciones de bajo código. Cada plataforma tiene sus propias características y enfoques, por lo que es recomendable investigar y probar varias opciones para encontrar la que mejor se ajuste a las necesidades y preferencias especificas. Además, muchas de estas plataformas ofrecen recursos de aprendizaje, tutoriales y comunidades en línea que pueden ayudar en la creación de aplicaciones utilizando el low-code programming.

| Nuestro próximo posteo de la serie de divulgación sobre nuevas tecnologías y ciencias jurídicas será el lunes 10/07: “Blockchain y Smart Contracts: su problemática juridica”

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lunes, 26 de junio de 2023

Sesgo algoritmico: su impacto en el mundo de lo juridico | Aníbal Paz

Sesgo algoritmico: su impacto en el mundo de lo juridico

Un algoritmo es un conjunto ordenado de instrucciones o reglas que se diseñan para resolver un problema o llevar a cabo una tarea específica. En términos más técnicos, un algoritmo es una secuencia finita de pasos lógicos y bien definidos que se ejecutan para realizar un cálculo, resolver un problema o producir un resultado deseado. Los algoritmos son utilizados en diversos campos, como la informática, las matemáticas, la ciencia, la ingeniería y muchos otros. Pueden ser expresados en diferentes formas, como pseudocódigo, diagramas de flujo, lenguajes de programación o incluso de manera verbal.

Los elementos clave de un algoritmo incluyen:

· Pasos secuenciales: Los pasos del algoritmo deben seguir un orden específico, indicando la secuencia lógica en la que deben ejecutarse.

· Instrucciones claras y precisas: Las instrucciones deben ser comprensibles y no ambiguas, describiendo claramente las acciones a realizar.

· Entradas y salidas: Un algoritmo generalmente requiere una o más entradas para realizar sus cálculos o resolver un problema, y puede producir una o más salidas como resultado.

· Finitud: El algoritmo debe tener un número finito de pasos, lo que significa que eventualmente debe terminar su ejecución.

· Determinismo: Cada paso del algoritmo debe ser determinista, es decir, el resultado de cada paso debe ser único y predecible.

Los algoritmos son esenciales en la resolución de problemas computacionales y en la automatización de tareas. Son utilizados en una amplia gama de aplicaciones, desde algoritmos de búsqueda y clasificación hasta algoritmos de aprendizaje automático y criptografía. Los algoritmos también son fundamentales en el desarrollo de software y en la optimización de procesos en diferentes campos de estudio

El sesgo algorítmico se refiere a la tendencia de los algoritmos de aprendizaje automático (machine learning) a producir resultados o tomar decisiones que reflejan prejuicios o discriminación inherentes en los datos de entrenamiento. Los algoritmos de aprendizaje automático se basan en el análisis de grandes cantidades de datos para identificar patrones y tomar decisiones basadas en esos patrones. Sin embargo, si los datos utilizados para entrenar el algoritmo contienen sesgos o prejuicios, es probable que el algoritmo también los reproduzca.

El sesgo algorítmico puede surgir de diversas formas. Por ejemplo, si los datos de entrenamiento están desequilibrados en términos de representación de diferentes grupos o si contienen información sesgada, como estereotipos o discriminación histórica, el algoritmo puede aprender y perpetuar esos sesgos. Esto puede llevar a decisiones discriminatorias o injustas en áreas como la contratación de personal, la concesión de préstamos, la justicia penal y la selección de contenido en línea.

Es importante destacar que el sesgo algorítmico no es intencional y no se debe a un defecto del algoritmo en sí mismo, sino más bien a las limitaciones y características de los datos de entrenamiento utilizados. Sin embargo, dado que los algoritmos de aprendizaje automático están cada vez más presentes en nuestra sociedad y toman decisiones que afectan a las personas, es fundamental abordar y mitigar el sesgo algorítmico para garantizar la equidad y la imparcialidad en su aplicación.

El sesgo algorítmico en el ámbito de lo jurídico y la industria legal puede tener implicaciones profundas en la equidad, la justicia y la toma de decisiones.

· Perfilado y predicción de riesgo: Los algoritmos de perfilado y predicción de riesgo se utilizan para evaluar el comportamiento futuro de individuos en el sistema de justicia penal. Sin embargo, si los datos de entrenamiento contienen sesgos históricos, como la discriminación racial en los arrestos o condenas anteriores, los algoritmos pueden perpetuar este sesgo al predecir incorrectamente la probabilidad de reincidencia de un individuo. Por ejemplo, el sistema de justicia de Estados Unidos ha sido objeto de críticas debido al sesgo algorítmico en la asignación de niveles de riesgo en la libertad condicional y la liberación anticipada, donde los algoritmos han mostrado un mayor sesgo contra las comunidades de color.

· Evaluación de crédito y préstamos: Los algoritmos utilizados en la industria financiera para evaluar la solvencia crediticia y otorgar préstamos pueden verse afectados por el sesgo algorítmico. Si los datos de entrenamiento reflejan sesgos raciales o de género en la historia crediticia pasada, es probable que los algoritmos perpetúen estos sesgos al evaluar a los solicitantes. Por ejemplo, en un estudio realizado en Estados Unidos, se encontró que los algoritmos utilizados por las instituciones financieras mostraban sesgos al negar préstamos a solicitantes de comunidades minoritarias, incluso cuando tenían perfiles crediticios similares a los de los solicitantes blancos.

· Discriminación en la contratación: Los algoritmos de selección de currículums y evaluación de candidatos se utilizan para facilitar el proceso de contratación en muchas industrias. Sin embargo, si los datos utilizados para entrenar estos algoritmos contienen sesgos de género, raza u otros, los algoritmos pueden reproducir y perpetuar esta discriminación. Por ejemplo, en un caso conocido, un algoritmo utilizado por una empresa de tecnología en Estados Unidos mostró un sesgo de género al penalizar los currículums que incluían palabras clave relacionadas con mujeres, lo que resultó en una discriminación contra las candidatas femeninas.

Estos ejemplos resaltan cómo el sesgo algorítmico puede tener consecuencias negativas y perpetuar la discriminación en el ámbito de lo jurídico y la industria legal. Para abordar este problema, es necesario contar con datos de entrenamiento representativos y equilibrados, implementar pruebas y auditorías para identificar y corregir el sesgo, y fomentar la transparencia y la rendición de cuentas en el uso de algoritmos en el ámbito legal. Además, es fundamental involucrar a expertos en ética y justicia social en el diseño y la implementación de estos sistemas para garantizar que se tomen decisiones imparciales y justas.

El entrenamiento de algoritmos en materia legal implica varias etapas y enfoques, y puede variar dependiendo del tipo de aplicación y el objetivo específico del algoritmo. Aquí hay un resumen de los pasos generales involucrados en el entrenamiento de algoritmos en el contexto legal:

· Recopilación de datos: El primer paso es recopilar los datos relevantes para el problema legal específico que se desea abordar. Estos datos pueden incluir casos judiciales, leyes, regulaciones, contratos, documentos legales y otros recursos jurídicos.

· Preparación de datos: Una vez que se recopilan los datos, se debe llevar a cabo un proceso de limpieza y preparación de los mismos. Esto puede incluir la eliminación de datos irrelevantes o duplicados, la normalización de los datos, la resolución de inconsistencias y la codificación de características o variables relevantes.

· Anotación y etiquetado: En muchas aplicaciones legales, es necesario etiquetar o anotar los datos con información adicional, como el resultado de un caso, la relevancia de un documento o la clasificación de un texto legal. Esto implica el trabajo de expertos legales o profesionales capacitados que analizan y asignan las etiquetas correspondientes a los datos.

· Selección del algoritmo y entrenamiento: Una vez que los datos están preparados y etiquetados, se selecciona un algoritmo adecuado para el problema en cuestión. Esto puede incluir algoritmos de aprendizaje supervisado, no supervisado o de refuerzo, según la naturaleza del problema y los datos disponibles. El algoritmo se entrena utilizando los datos etiquetados, y se ajustan los parámetros del modelo para lograr el mejor rendimiento.

· Validación y evaluación: Después del entrenamiento, se realiza una evaluación del rendimiento del algoritmo utilizando datos de prueba o validación. Esto implica medir métricas como precisión, recall, F1-score u otras métricas relevantes según el problema. Además, se pueden realizar pruebas adicionales para evaluar el sesgo algorítmico y la equidad en las decisiones generadas.

· Iteración y mejora continua: El entrenamiento de algoritmos legales suele ser un proceso iterativo. A medida que se recopilan más datos y se obtienen retroalimentaciones, el algoritmo se puede mejorar y ajustar. Esto implica la retroalimentación de expertos legales, la corrección de errores y la incorporación de cambios legales o nuevos casos que puedan afectar los resultados.

Además del sesgo algorítmico, existen otros problemas y desafíos en el uso y aplicación de algoritmos en las áreas jurídicas y legales. A continuación, se presentan algunos de ellos:

· Falta de transparencia: Los algoritmos utilizados en la ciencia jurídica y la industria legal a menudo son complejos y difíciles de entender para personas no expertas en tecnología. Esto puede generar una falta de transparencia en cómo se toman las decisiones y en qué se basan. Los usuarios finales, como abogados, jueces y clientes, pueden tener dificultades para cuestionar o impugnar las decisiones tomadas por los algoritmos si no se comprende completamente su funcionamiento interno.

· Privacidad y protección de datos: El uso de algoritmos en el ámbito legal implica el procesamiento y análisis de grandes cantidades de datos, incluidos datos personales y confidenciales. Existe el riesgo de violaciones de privacidad y de protección insuficiente de los datos. Además, los algoritmos pueden introducir nuevos riesgos de seguridad, como la posibilidad de ataques o manipulación de los resultados para obtener una ventaja injusta.

· Responsabilidad y toma de decisiones: Cuando se utilizan algoritmos para tomar decisiones legales, puede surgir la pregunta de quién es responsable si el algoritmo comete un error o genera resultados injustos. La atribución de responsabilidad puede ser complicada cuando se trata de sistemas algorítmicos complejos. Además, la falta de una explicación clara de cómo se llegó a una decisión puede dificultar la rendición de cuentas y la justificación de las decisiones.

· Limitaciones y sesgos en los datos de entrenamiento: Los algoritmos dependen en gran medida de los datos utilizados para entrenarlos. Si los datos de entrenamiento son limitados, sesgados o incompletos, es probable que los algoritmos reflejen esas limitaciones. Esto puede conducir a resultados incorrectos o sesgados. Además, en áreas del derecho donde la jurisprudencia evoluciona constantemente, puede ser difícil para los algoritmos mantenerse actualizados y adaptarse a los cambios legales.

Estos son solo algunos de los problemas y desafíos asociados con el uso de algoritmos en el ámbito jurídico y legal. Es fundamental abordar estos problemas con un enfoque ético, teniendo en cuenta la equidad, la transparencia y la rendición de cuentas en el desarrollo y la aplicación de los algoritmos. Además, se requiere un diálogo interdisciplinario entre expertos legales, científicos de datos, desarrolladores de algoritmos y otras partes interesadas para garantizar que los algoritmos se utilicen de manera justa y responsable y comprensibles desde una perspectiva legal.

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