Títol de la revisió:  IA i el futur de les controvèrsies: identificar, atribuir, reclamar i prevenir

Article original:  AI and the Future of Disputing: Naming, Blaming, Claiming, and Preventing

DOI:  10.1002/crq.21477

Societat: Conflict Resolution Quarterly

Paraules clau:  resolució de conflictes algorítmica, resolució alternativa de conflictes (ADR), Intel·ligència artificial (IA), resolució de conflictes en línia (ODR), prevenció.

Abreviatures i acrònims utilitzats:  AI: Artificial Intelligence; ADR: Alternative Dispute Resolution;  ODR: Online Dispute Resolution; DSD: Dispute System Design; LLM: Large Language Model; EHR: Electronic Health Record; COMPAS: Correctional Offender Management Profiling for Alternative Sanctions ; GDPR: General Data Protection Regulation

Línia editorial del número:  Aquest número està compost per diferents articles que fan aproximacions a les possibilitats i promeses de la intel·ligència artificial en gestió de conflictes.

Motiu per a la selecció:  La intel·ligència artificial està impulsant molts canvis, així que l’article es va triar per explorar les diferents aplicacions d‘aquestes tecnologies a la resolució de conflictes, ja que la proposta d’aplicació en la prevenció semblava una premissa interessant, i perquè contenia exemples de diferents contextos que han aplicat la IA en la gestió de conflictes.

Resum:   Aquest article analitza com la intel·ligència artificial està transformant el camp de la resolució de conflictes. A partir del model de Felstiner, Abel i Sarat (1981) basat en les fases naming, blaming  i claiming (anomenar o reconèixer, culpar o identificar i reclamar), els autors proposen afegir-ne una quarta: preventing (prevenir). Això ho fan basant-se en la premissa que la IA no només facilita l’accés a la justícia mitjançant sistemes ODR, sinó que també permet detectar patrons de conflicte i prevenir-los abans que es manifestin.

El model de Felstiner et al. (1981) del que parteix proposa que hi ha tres fases en l’emergència d’una disputa: anomenar (naming), culpar (blaming) i reclamar (claiming). Aquest model coincideix amb els processos dels exemples que s’exploren més endavant a l’article (e-commerce i àmbit sanitari). És un model que s’ha criticat en tant que no hi ha una transició liniar d’una fase a l’altra i perquè algunes fases es fusionen. Però s’ha mantingut perquè s’ha mostrat un marc útil per entendre l’evolució dels conflictes i les barreres que s’han de passar per anar d’una fase a l’altra. Els autors de l’article proposen afegir la fase de prevenció que pot servir per fer un seguiment de les diferents fases o bé per precedir-les.

Com a comentari puntual, un tema interessant que apareix en l’article és que Felstiner i els altres autors d’aquest model assenyalen que l’habilitat per passar d’una fase a l’altra es correlaciona amb l’estatus socioeconòmic.

L’article segueix explorant exemples històrics en e-commerce, principalment plataformes com e-Bay, que va ser pionera. Aquestes plataformes, degut a l’alt volum de disputes que sorgien, van començar a fer servir la IA per recollir dades i automatitzar processos, cosa que va dur a resoldre quasi tots els casos sense intervenció humana ja a l’any 2000.

No només això, sinó que l’acumulació de dades sobre els conflictes en aquestes plataformes, que permet detectar patrons, els va dur a iniciar sistemes de prevenció a través de puntuacions i de la reputació.

També explora exemples en l’àmbit sanitari, com ara la detecció i prevenció d’errors en registres electrònics que poden generar conflictes. Els autors afirmen que aquest àmbit, amb els usos que fa de la IA, ens pot aportar aprenentatges per les fases de reclamar i prevenir, podria facilitar als usuaris el reconeixement d’un dany, podria agilitzar l’expressió de les queixes o processar demandes a través de mecanismes d’ODR.

Els autors afirmen que en l’àmbit sanitari s’ha trigat més a reconèixer la necessitat de fer servir la IA i aplicacions de tercers externs per identificar i adreçar errors. De fet, els sistemes adoptats han sigut més aviat font de disputes per dades defectuosos i mecanismes de reparació insuficients. 

Al llarg de l’article també s’aborden els riscos associats, que no són diferents als riscos dels que habitualment veiem associats a la IA. Alguns dels riscos que es destaquen en l’article són els biaixos algorítmics, els errors (les anomenades al·lucinacions de la IA), la privacitat de dades o el robatori d’identitat, l’accessibilitat, l’opacitat dels algoritmes, sense oblidar el repte de la confiança, els valors, la justícia i l’accessibilitat.

Com a conclusió, els autors afirmen que la IA permet superar límits de temps i espai que semblaven insuperables i pot extendre la capacitat i les aplicacions dels ODR per resoldre disputes de baix valor. A més, també prometen possibilitats en la resolució i prevenció de conflictes més complexes, en els que sempre s’havia vist necessària “la mà humana.” Podrien operar en les fases inicials del conflicte, on poden identificar i resoldre conflictes abans que es materialitzin, reduint barreres i permetent un accés prevenitu a la resolució.

També assenyalent que, tot i que els processos de resolució de disputes basats en IA cada vegada són més convenients i sofisticats, encara és difícil que s’hi confiï per tots els riscos ja esmentats. no només això, sinó que el futur de l’aplicació de la IA requereix que es posi atenció al context, equilibrant les capacitats humanes i de la màquina per preservar la confiança en sistemes de justícia tant formals com informals.

Comentari personal: L’article fa un repàs de la IA ha transformat la gestió de conflictes en els dos àmbits mencionats, valorant la capacitat de sistematitzar, analitzar i fer servir la gran quantitat de dades que poden processar aquests sistemes. Tenint en compte que el que planteja és la gestió de de conflictes que podem considerar de baixa complexitat.

Tanmateix, crec que l’article deixa més preguntes que respostes, especialment en la proposta d’afegir l’etapa de prevenció i incorporar-hi la IA, la proposta no s’acaba d’explorar en profunditat, així que s’entén que aquest article planteja obrir portes a altres projectes pràctics o de recerca per explorar aquesta possibilitat.

Com a mediadora em sembla especialment interessant la capacitat de la IA per detectar patrons abans que el conflicte esclati, cosa que podria ser molt útil en diferents contextos i també aportar molta informació per fer-ne divulgació. No només això, sino que em pregunto fins a quin punt es podrien creuar dades per prevenir aquesta correlació entre l’estatus socioeconòmic i la capacitat de transitar per les fases del conflicte. 

Evidentment, també queden moltes preguntes sobre com abordar i supervisar (i qui ho hauria de fer) tots els riscos associats a la IA. Són eines amb gran potencial però cal mantenir una mirada crítica i ètica en la seva implementació.

Tipologia mediació:  múltiple

Tipus d’article: article de recerca

Dades revisor:  Glòria Coll Canet. Mediadora escolar i a les organitzacions. (gloria@gcmediacion.com, linkedin, instagram)