El esfuerzo de algunos procesalistas ha permitido que estas máximas de la experiencia o reglas de la sana crítica fueran adquiriendo un contenido cada vez más objetivo. En la obra de Nieva Fenoll (2010) se formulan una serie de criterios a los que los jueces pueden atender en la valoración probatoria y que se caracterizan por ser mucho más científicos y por alejar el pensamiento judicial de determinados sesgos que existen en la mente de cualquier persona. Estos criterios tienen en cuenta datos aportados por la ciencia. Así, por ejemplo, para la valoración de una declaración testifical, se deberá tener en cuenta la ciencia de la psicología del testimonio; para la valoración de un documento podrán ser útiles los conocimientos de la semiótica textual; y para la valoración de un informe pericial, se deberá comprobar el cumplimiento de los estándares propios del método científico.
Con el fin de aplicar estos criterios para la valoración probatoria es necesario contar con ciertos datos que un sistema de inteligencia artificial puede recabar y comprobar en unos pocos segundos. Este es, sin lugar a dudas, el ámbito en el que podemos esperar mayores resultados de la inteligencia artificial. Todos aquellos datos sobre los medios de prueba que puedan ser objetivables y cuya obtención resulte mucho más eficaz mediante sistemas de inteligencia artificial y cruce de datos se podrán incorporar al proceso de razonamiento probatorio (Nieva Fenoll, 2018a).
Pongamos un ejemplo: un juez que haya escuchado muchas declaraciones de peritos estará cada vez más capacitado para descubrir manipulaciones en la elaboración de un informe pericial, pero el número de casos que puede llegar a escuchar es limitado y, por tanto, la muestra de su experiencia es limitada también. A la vez, puede ser que algunos prejuicios acerca de la valoración de estos medios de prueba vayan arraigando con el tiempo en su mente y le lleven a extraer conclusiones en base a criterios equivocados, muchas veces de forma inconsciente. En tercer lugar, si ese juez quiere valorar la calidad profesional del perito, la comprobación de su trayectoria profesional podrá suponerle la inversión de varias horas de trabajo.
Una aplicación de inteligencia artificial configurada para atender a determinados criterios objetivos en el estudio de un informe pericial podría contrastar la información con un número infinitamente mayor de casos contenidos en sus bases de datos. Su experiencia será una experiencia basada en una muestra muchísimo mayor. Además, estas aplicaciones de inteligencia artificial atenderían únicamente a criterios objetivos que hubieran sido programados con anterioridad, de modo que ningún prejuicio o sesgo subjetivo interfiriera en la valoración realizada. Finalmente, un mecanismo de inteligencia artificial podría hacer un rastreo del perfil profesional del perito a través de internet en unas milésimas de segundo. Mediante mecanismos de inteligencia artificial aplicados a la valoración probatoria, por tanto, podríamos llevar a cabo una optimización de aquello que llamamos experiencia de los jueces y que en tantas ocasiones contiene generalizaciones erróneas, intuiciones falsas y sesgos ideológicos.
1.4.2 Auxilio en la valoración de los medios probatorios
1.4.2.1 La prueba testifical
La prueba testifical es una de las pruebas más controvertidas en su valoración. La psicología del testimonio es una ciencia que estudia los factores que afectan la memoria de las personas e intenta aportar datos que ayuden a valorar la credibilidad de las afirmaciones realizadas por estas acerca de lo que presenciaron, vieron o escucharon en la escena de un crimen (Manzanero y Petisco, 2019). Sin duda alguna, la psicología forense y los estudios sobre procesos cognitivos son mucho más fiables a la hora de valorar esta prueba que nuestra propia intuición que, como hemos dicho, se puede basar en tópicos sociales que no son rigurosos. La psicología del testimonio nos alerta sobre la fragilidad de la memoria humana, que se puede ver afectada enormemente por factores ambientales, como la luz o el movimiento; temporales, como el tiempo transcurrido o la edad del testigo; o factores más internos como el grado de estrés, el miedo experimentado o el número de veces que el testigo ha tenido que explicar los hechos (Manzanero y González, 2015).
Todos estos factores pueden ser perfectamente identificados por una máquina de inteligencia artificial, bien por lo que diga el testigo o bien por la información que conste en su base de datos acerca del contexto en el que ocurrieron los hechos. Al poner en relación esa información con los parámetros valorativos que ofrece la psicología del testimonio, una aplicación de inteligencia artificial podría arrojar un porcentaje de fiabilidad de la declaración testifical que ayudaría al juez a valorar hasta qué punto debe dar carta de verdad a las afirmaciones de un testigo. Del mismo modo, una máquina de inteligencia artificial también podría, de forma mucho más eficaz que un humano, poner en relación las afirmaciones realizadas por el declarante con otros hechos que hubieran sido ya probados como ciertos en el proceso o extraprocesalmente, y que servirían como corroboración periférica de las afirmaciones del testigo (Nieva Fenoll, 2018a, pp. 81 y ss). Mediante esta operación, la máquina de inteligencia artificial ayudaría al juez a comprobar algunos extremos de la declaración para extraer mejores conclusiones acerca de su fiabilidad.
Un procesador de declaraciones testificales también podría detectar comentarios oportunistas. Se trata de comentarios accesorios o superficiales que los testigos o peritos realizan en sus declaraciones. Algunas veces, estos comentarios se hacen con la intención de dar apariencia de verdad a afirmaciones falsas, pero otras veces son plenamente aceptables en una declaración veraz e, incluso, su utilización puede ser un indicador de la espontaneidad de la declaración (Nieva Fenoll, 2010). La detección de estos comentarios no daría un resultado definitivo en cuanto a la fiabilidad de la declaración, pero ayudaría al juez a tenerlos presentes a la hora de valorarla y evitaría que otros factores propios de la inmediación de la prueba, como los sentimientos o sensaciones que estuviera provocando el declarante en el juez, le hicieran pasar por alto estos comentarios.
Finalmente, la psicología del testimonio también muestra que el formato de declaración narrativa suele tener más ventajas que el formato de declaración interrogativa, en el que las partes lanzan preguntas al testigo, muchas de ellas con la finalidad de conducirle a su terreno o provocar contradicciones (Nieva Fenoll, 2018a, p. 88). Llevar a cabo la declaración testifical en formato narrativo también facilitaría su valoración por medio de aplicaciones de inteligencia artificial. En primer lugar, una herramienta de este tipo podría poner en relación las declaraciones de diferentes testigos o peritos, detectar las contradicciones y las similitudes y proporcionar un porcentaje de coincidencia que permitiera al juez conocer aquellos hechos en los que las declaraciones se contradicen. Del mismo modo, el juez podría sospechar de la fiabilidad de aquellos testigos con declaraciones demasiado coincidentes, porque la similitud podría ser consecuencia de que hubieran preparado previamente una versión pactada de los hechos.
1.4.2.2 La prueba documental
En la valoración de la prueba documental la inteligencia artificial también puede aportar ventajas importantes. De hecho, hace ya muchos años que la inteligencia artificial trabaja en el campo del procesamiento de textos. En este caso, la ciencia de la semiótica textual estudia las diferentes tipologías de documentos y sus características en función del contexto en el que se generan. En la valoración de una prueba documental es necesario confirmar, en primer lugar, que el documento es auténtico y que no está manipulado. Una vez confirmada su fiabilidad, el juez debe ponderar lo que el documento dice y si la información que contiene verdaderamente confirma las hipótesis que se quieren probar en juicio. Las herramientas de inteligencia artificial podrían suponer una ventaja, sobretodo en el primero de los aspectos.
En función de su contexto o de su tipología, los documentos suelen presentar una estructura y un lenguaje propios que pueden ser fácilmente identificados por un sistema de inteligencia artificial. Un indicio de que un documento puede ser falso