Legaltech para la Gobernanza de la Inteligencia Artificial

Descripción

Este volumen reúne diversos estudios en la vanguardia del Derecho, y la aplicación de tecnología en la educación universitaria. El contenido incluye aspectos relacionados con la gobernanza digital que surge de la intersección entre Inteligencia Artificial (IA), el derecho público y los desafíos éticos derivados de la automatización algorítmica. Además, mediante investigación formativa, incorpora estudios de caso desarrollados bajo la metodología TARP Rule en la Cátedra Legal Tech, enfocada en el desarrollo de competencias de investigación y argumentación jurídica. Estos estudios dan cuenta de la tendencia jurisprudencial, recurriendo al derecho vivo. Finalmente, se incluye un capítulo sobre IA en la Educación y Derecho, abordando la discusión crítica sobre la disyuntiva entre ‘Discurso del Cambio vs. Discurso de la Alteración’, y su confirmación mediante evidencia empírica que contrasta el rendimiento académico con la incorporación de IA Generativa en la sala de clases.

Índice

Prólogo de la obra en Chile    11
DRA. PATRICIA REYEs OLMEDO
Prólogo de la obra en Estados Unidos    15
DR. MANUEL A. GÓMEz
Introducción    19
Capítulo I
DERECHO Y TECNOLOGÍA. NUEVAS Y VIEJAS ENCRUCIJADAS PARA LOS DERECHOS HUMANOS
1.1. INTERSECCIONES ENTRE LA IA Y LOS DERECHOS HUMANOS.    27
1.2. EL MINDSET REQUERIDO PARA EL EJERCICIO PRESENTE Y FU-TURO DE LA PROFESIÓN JURÍDICA   1.3. ALGORITMOS TRANSPARENTES Y RESPONSABLES    36
1.4. DERECHO DE ACCESO A LA INFORMACIÓN EN LA ERA DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL    42
Capítulo II
MARCO REGULATORIO PARA LA GOBERNANZA
DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL. LA EVOLUCIÓN DEL CAMINO PEDREGOSO DE LA TRANSPARENCIA ALGORÍTMICA EN CHILE
2.1. UNA PRIMERA APROXIMACIÓN A LOS ALGORITMOS DESDE
UNA PERSPECTIVA CONCEPTUAL    57
2.2. TRANSPARENCIA ALGORÍTMICA PARA UNA IA RESPONSABLE.    60
2.3. PRINCIPIOS PARA APLICACIONES DE IA TRANSPARENTE Y CONFIABLE    67
2.4. UNA NECESARIA PRIMERA PROPUESTA CONCEPTUAL: ¿QUÉ
SON LOS ALGORITMOS?    74
2.5. COMPARACIÓN DE PRINCIPIOS DE OPTIMIZACIÓN PARA LA APLICACIÓN DE IA    81
2.5.1. Principios establecidos por la Comisión y Parlamento de la Unión Europea    82
2.5.2. Principios del Consejo sobre inteligencia artificial de la OCDE    84
2.5.3. Recomendación UNESCO sobre la Ética de la Inteligencia Artificial    86
2.6. UNA NECESARIA ARMONIZACIÓN DE ESTÁNDARES    88
2.7. CONTEXTUALIZACIÓN DE ESTÁNDARES PARA LA IA TRANSPA-RENTE    93
2.8. ESTÁNDARES PARA LA TRANSPARENCIA ALGORÍTMICA EN CONSTANTE CAMBIO    99
2.9. REGLAMENTO (EU) DE IA 2024/1689 DE 13 DE JUNIO DE 2024: PRIMERAS CONSIDERACIONES    104
2.9.1. Transparencia y Trazabilidad (Ámbito del Proveedor)    111
2.9.2. Explicabilidad en la interacción (ámbito del usuario final)    112
2.9.3. Obligaciones compartidas y auditabilidad expost (ámbito re-gulador)    115
2.10. REGULACIÓN DE SISTEMAS DE IA EN AMÉRICA LATINA: EN-TRE CÓDIGOS DE ÉTICA, INSTRUMENTOS DE LEY, Y POLÍTI-
CAS PÚBLICAS    121
2.11. EVOLUCIÓN EN CHILE. COMPARATIVA CON EL PROYECTO DE LEY SOBRE IA EN CHILE REFUNDIDOS BOLETÍN 19.618-19 Y
BOLETÍN 15869-19)    124
Capítulo III
GOBERNANZA DE DATOS. LA DEUDA REGULATORIA HEREDADA DE LOS DATOS ABIERTOS AHORA COMO FUNDAMENTO
PARA IA TRANSPARENTE
3.1. GESTIÓN DE DATOS: ENTRE DATOS ABIERTOS, PRIVACIDAD Y PROTECCIÓN DE DATOS    136
3.2. REUTILIZACIÓN DE DATOS COMO BIENES COMUNES DIGITA-
LES: OPORTUNIDADES PARA LA IA    139
3.3. ENFOQUE DATA COMMONS, RETOS Y OPORTUNIDADES PARA SISTEMAS DE IA    144
3.4. DOS CARAS DE UNA MISMA MONEDA EL TRATAMIENTO DE DATOS PERSONALES Y ABRIR DATOS: DATOS ANÓNIMOS Y NO PERSONALES    146
3.5. MODELO DE GOBERNANZA BASADO EN CIENCIA ABIERTA    154
3.6. TRATAMIENTO DE DATOS ABIERTOS: UNA PROPUESTA PARA ABRIR DATOS DESDE LA PERSPECTIVA DE LA CIENCIA ABIERTA    160
3.7. COMENTARIOS A LA REFORMA DE LA LEY 19.658. UNA APRO-XIMACIÓN A LA LEY 21.719 ENTRE EL DERECHO A LA INFOR-MACIÓN Y PROTECCIÓN DE DATOS    165
Capítulo IV
HACIA UNA GOBERNANZA DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL TRANSPARENTE Y CONFIABLE. PROPUESTAS PARA UNA VENTANI-LLA ÚNICA DE TRANSPARENCIA, EXPLICABILIDAD ALGORÍTMICA Y CIBERSEGURIDAD
4.1. DE LA TRANSPARENCIA A LA EXPLICABILIDAD ALGORÍTMI-
CA: ¿PRINCIPIO O ESTÁNDAR TÉCNICO?    187
4.2. LA TRANSPARENCIA PARA LA GOBERNANZA DE LA IA: DESDE
UNA PERSPECTIVA NORMATIVA    189
4.3. NIVELES DE TRANSPARENCIA REQUERIDA PARA LA GOBER-NANZA DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y EL DERECHO DE ACCESO A LA INFORMACIÓN    190
4.4. REQUISITOS DE SEGURIDAD DE LA INFORMACIÓN DE LOS SISTEMAS DE IA DE ALTO RIESGO    192
Capítulo V
IA PARA EL APRENDIZAJE SIGNIFICATIVO DEL DERECHO:
¿DE QUÉ ESTAMOS HABLANDO?
5.1. ENSEÑANZA DEL DERECHO EN TRES NIVELES TAXONÓMI-COS: ENTRE LO TECNOLÓGICO, PEDAGÓGICO Y DISCIPLINAR
(TPACK)    202
5.2. LA ENSEÑANZA DEL DERECHO: QUÉ PODEMOS APRENDER
CON LA IA    205
5.3. IA Y DIDÁCTICA PARA EL APRENDIZAJE SIGNIFICATIVO DEL DERECHO: ¿DE QUÉ ESTAMOS HABLANDO?    210
5.4. LEGAL DESIGN: INNOVACIÓN EN LA ENSEÑANZA DEL DERE-
CHO A TRAVÉS DE LA INVESTIGACIÓN    216
Capítulo VI
LEGAL TECH EN UN SINÓPTICO: ESTUDIO DE CASOS, TENDENCIA JURISPRUDENCIAL Y ADMINISTRATIVA
6.1. CASO SYRI: PAÍSES BAJOS    223
6.2. CASO LOOMIS: ESTADOS UNIDOS    230
6.3. CASO: SOSPECHAS DE SABOTAJE INFORMÁTICO DE CRUZAT Y
SAID SOBRE EL ALGORITMO DEL PODER JUDICIAL    243
6.4. CASO: ALGORITMO “SITIA”    254
6.5. CASO LAS CONDES-PDI: VIDEOVIGILANCIA CON RECONOCI-MIENTO FACIAL    268
6.6. CASO: DETENIDOS DEL CUARTEL BORGOÑO DE LA CNI (C-
7848-21)    282
6.7. CASO: LISTA TASCÓN COMO INSTRUMENTO DE VIGILANCIA POLÍTICA    291
6.8. CASO ALGORITMO DE SUGERENCIA DE RIESGO DEL MINISTE-
RIO PÚBLICO: ¿DISCRIMINACIÓN ALGORÍTMICA EN CHILE? .    306
Epílogo    321