El textualismo moderno se construye sobre al menos tres pilares centrales. Los textualistas dan crédito al significado ordinario del lenguaje del derecho porque dicho significado: (1) puede discernirse razonablemente mediante métodos determinados y transparentes; (2) es justamente atribuible al público que se rige por él; y (3) se espera que limite a los jueces a dar crédito a sus propios puntos de vista en cuestiones de política legislativa.
Para cumplir estos objetivos, los jueces textualistas esperaban mostrar su trabajo: citar evidencia confiable para respaldar sus conclusiones sobre cómo el público usa comúnmente las palabras o frases legales. La intuición judicial es un punto de partida. Pero los jueces que piden a las partes y al público que confíen en su palabra subjetiva no realizan un análisis textual transparente; no se puede considerar de manera confiable que proteja los intereses de la confianza pública; y pueden (al menos inconscientemente) estar defendiendo sus propios puntos de vista sobre la política legislativa.
El snell concurrencia reconoce estas preocupaciones (al igual que los artículos académicos en los que se basa). Pero las herramientas que propone (AI LLM) no cumplen con estas premisas clave. Las herramientas lingüísticas de corpus, por el contrario, están a la altura de la tarea.
Mostramos cómo en nuestro borrador de artículo. En la Parte III investigamos las cuestiones empíricas en snell a través de las herramientas de la lingüística de corpus. Realizamos búsquedas transparentes destinadas a evaluar (a) cómo se usa comúnmente el término «paisajismo» en el lenguaje público; y (b) si la gente utiliza comúnmente el término «paisajismo» cuando habla de la instalación de trampolines enterrados. Nuestros resultados son granulares y matizados. Contrastan con las afirmaciones concluyentes de los chatbots de IA: conclusiones que pasan por alto cuestiones legales sobre el significado del «sentido ordinario» y hacen imposible que un juez pueda reclamar algún tipo de investigación transparente y determinada sobre el significado ordinario del lenguaje del derecho.
Nuestra primera búsqueda tuvo como objetivo descubrir evidencia empírica sobre el significado conceptual de «paisajismo»: si y en qué medida este término se limita a mejoras botánicas y estéticas o, en cambio, abarca mejoras funcionales no botánicas. Buscamos datos empíricos sobre esa cuestión buscando todos los usos del término «paisajismo» en la Corpus de inglés americano contemporáneo. Nuestra búsqueda arrojó 2.070 «resultados» o pasajes de texto que contenían el término. Desarrollamos y aplicamos un marco transparente para «codificar» una muestra aleatoria de 1.000 de esos resultados (como se detalla en Parte III.A de nuestro artículo). Y encontramos que «paisajismo» (a) es a veces solía abarcar mejoras de naturaleza no botánica (en aproximadamente el 20% de los pasajes de texto que codificamos), y (b) y es regularmente solía extenderse a mejoras con un propósito funcional (en aproximadamente el 64% de los textos codificables).
Nuestra segunda búsqueda consideró la cuestión del sentido corriente desde el punto de vista del «referente» o aplicación en cuestión en snell. Preguntó si y en qué medida es «paisajismo» el término que se utiliza habitualmente para referirse a la instalación de un trampolín enterrado. Aquí buscamos la palabra 14 mil millones. corpus iWeb para referencias a «trampolín enterrado», «trampolín a nivel del suelo», «trampolín hundido» y más (como se detalla en Parte III.B. de nuestro artículo). Y descubrimos que el «paisajismo» es un común término—si no el término más común—Se utiliza para describir el tipo de trabajo involucrado en la instalación de un trampolín enterrado. Nuestro conjunto de datos era pequeño. Pero en los textos en los que se utilizó una palabra categorial que podría considerarse que compite con «paisajismo», encontramos que el trabajo de trampolín enterrado se describió como «instalación» (62%), «paisajismo» (33%) y «construcción» (5%).
Los puntos de datos son un poco confusos (pero así es el inglés americano). Y la conclusión dependerá de las opiniones del juez sobre las cuestiones jurisprudenciales que se esconden bajo la superficie, entre otras cosas, sobre que común un significado dado debe estar dentro del «significado ordinario».
No existe una opinión establecida sobre el asunto. Algunos tribunales consideran un significado «ordinario» sólo si es el más común significado del término (o tal vez un prototípico solicitud). Otros tratan un significado como «ordinario» si es menos común pero aún así está atestiguado. (Ver Parte IA de este artículo).
Un juez que considera que el «sentido ordinario» se limita a la más común sentido o aplicación prototípica de un término determinado podría ir en contra de la cobertura del seguro, teniendo en cuenta que el 80% de los usos de «paisajismo» se refieren a mejoras botánicas y la observación del trabajo de trampolines enterrados se denomina predominantemente (63%) «instalación».
Un juez que considera que el «significado ordinario» se extiende a sentidos menos comunes (pero comprobados) podría adoptar la postura contraria: sostener que la tasa del 20% de referencias «paisajísticas» a usos no botánicos sigue siendo sustancial, al igual que el 33%. uso de «paisajismo» para referirse al trabajo de trampolín enterrado (particularmente cuando no se puede considerar que «instalación» compita con «paisajismo» ya que el trabajo de instalación puede ser realizado por paisajistas).
Las IA de LLM no proporcionan ninguno de estos matices auténticos o detalles granulares. Simplemente dan conclusiones finales y brillo de IA.
En snelllas consultas en sí no solicitaban los «puntos de datos» o los «mapas probabilísticos()» que el juez Newsom dijo que estaba buscando. Pidieron conclusiones simples sobre «el significado corriente de 'paisajismo'» y si «instalar un trampolín enterrado» «es paisajismo». Los chatbots respondieron en consecuencia. Dijeron que «paisajismo» «puede» usarse para abarcar «árboles, arbustos, flores o césped, así como… senderos, cercas, fuentes de agua y otros elementos», y afirmaron que la instalación de un trampolín enterrado «puede considerarse parte del paisajismo», pero es «una cuestión de opinión» dependiendo de «cómo se define el término».
Estos no son puntos de datos. Y los chatbots no los proporcionarán si se les solicita. En Parte IB1 de nuestro artículo Mostramos lo que sucede si rechazas el chatbot. Admitirá abiertamente que «no puede generar evidencia empírica», explicando que esto tendría que «basarse en nuevas observaciones o experimentos», «algo que no puedo hacer directamente».
Este es un defecto fatal. Las premisas del textualismo requieren más que las simples conclusiones de un chatbot sobre cómo «se puede» utilizar el «paisajismo» o sobre si el trabajo con trampolines enterrados «se puede» considerar incluido en él.
Las conclusiones del chatbot pasan por alto cuestiones subyacentes de la teoría jurídica: qué tan común o prototípica debe ser una aplicación determinada para que se considere «ordinaria». Y en ausencia de datos subyacentes, un juez que da crédito a las «opiniones» de la IA no realiza un análisis transparente del significado ordinario, puede no estar protegiendo los intereses de confianza del público y puede (incluso inconscientemente) estar dando voz. a sus propios puntos de vista sobre cuestiones de política pública.
Este es solo uno de varios motivos por los que las IA de LLM existentes no cumplen con los resultados de las herramientas de corpus. Nuestro borrador de artículo desarrolla otros. Presentaremos un par más de ellos en próximas publicaciones del blog. Y el viernes describiremos algunas ventajas potenciales de las IA y haremos algunas propuestas para un futuro en el que podríamos aprovechar la IA para aumentar los métodos lingüísticos de corpus y al mismo tiempo minimizar los riesgos inherentes a las IA LLM existentes.
