Design and Evaluation of an AI-based Learning System to Foster Students\u27 Structural and Persuasive Writing in Law Courses

Structured and persuasive writing is essential for effective communication, convincing readers of argument validity, and inspiring action. However, studies indicate a decline in students\u27 proficiency in this area. This decline poses challenges in disciplines like law, where success relies on structured and persuasive writing skills. To address these issues, we present the results of our design science research project to develop an AI-based learning system that helps students learn legal writing. Our results from two different experiments with 104 students demonstrate the usefulness of our fully working AI-based learning system to support law students independent of a human instructor, time, and location. In addition to providing our embedded software artifact, we document our evaluated design knowledge as a design theory. Thus, we provide the first step toward a nascent design theory for the development of AI-based learning systems for legal writing

Algorithmic Decision-Making and Discrimination in Developing Countries

This article seeks to investigate how developing countries can ensure that algorithmic decision-making does not leave protected groups in their jurisdictions exposed to unlawful discrimination that would be almost impossible to prevent or prove. The article shows that universally, longstanding methods used to prevent and prove discrimination will struggle when confronted with algorithmic decision-making. It then argues that while some of the proposed solutions to this issue are promising, they cannot be successfully implemented in a vast majority of developing countries because these countries lack the necessary institutional foundation. The key features of this institutional foundation include: (i) a wellrooted culture of transparency and statistical analysis of the disparities faced by protected groups; (ii) vigilant non-government actors attentive to algorithmic decision-making; and (iii) a reasonably robust and proactive executive branch or an independent office to police discrimination. This article argues that antidiscrimination advocates need to pay special attention to these three issues to ensure that the use of algorithms in developing countries is contemplative and avoidant of proven negative and discriminatory outcomes

ChatGPT y GPT-4: utilidades en el sector jurídico, funcionamiento, limitaciones y riesgos de los modelos fundacionales

Artificial intelligence systems such as ChatGPT, the OpenAI chatbot, based on the language model family GPT (generative pre-trained transformers), as well as other solutions built on this technology and fine-tuned for specific tasks, have generated considerable interest across various sectors, including the legal sector. However, such models still feature important limitations and legal risks associated to their use, which must be considered in order to make a proper and legally responsible use of this technology. This work aims to familiarize the reader with the configuration, architecture, and functioning of these systems, as well as their functionalities in the legal sector. It includes a review of their associated legal limitations and risks, with crucial practical implications in their application.Los sistemas de inteligencia artificial como ChatGPT, el chatbot de OpenAI, basado en la familia de modelos de lenguaje GPT (generative pre-trained transformers), así como aquellas otras soluciones basadas en esta tecnología y ajustadas para tareas específicas, han despertado un gran interés en diversos ámbitos, entre los que se incluyen el sector legal y, particularmente, el sector de la abogacía. Sin embargo, tales modelos presentan todavía importantes limitaciones y riesgos asociados a su empleo y funcionamiento, que deben ser considerados a fin de hacer un uso adecuado y jurídicamente responsable de esta tecnología. El presente trabajo tiene por objeto aproximar a los lectores (hombres y mujeres) a la configuración, a la arquitectura y al funcionamiento de estos sistemas, así como a sus funcionalidades dentro del sector jurídico, incluyendo una revisión a sus limitaciones y riesgos jurídicos asociados, con importantes implicaciones prácticas en su aplicación

Estudio psicolingüístico y tipológico de la causalidad en español

El objetivo de esta tesis doctoral es estudiar tipológica y psicolingüísticamente la causalidad en español atendiendo, en particular, a la relación que existe entre la descripción lingüística multimodal (oral y gestual) de este concepto semántico y su categorización cognitiva causal. Esta investigación parte, por un lado, de los principios básicos de la teoría neorrelativista del Pensar para Hablar (Berman y Slobin 1994; Slobin 1991, 1996), y por otro, de la investigación psicolingüística sobre la codificación y conceptualización de los eventos causales de movimiento en general y, en español, en particular (Filipovi¿ 2013a; Ibarretxe-Antuñano 2012). En consecuencia, esta tesis tiene tres objetivos específicos: (i) estudiar cómo los hablantes nativos de español conceptualizan la causalidad a través de un proceso cognitivo, como es la atribución de responsabilidad causal, (ii) analizar y clasificar semánticamente qué recursos lingüísticos (tanto orales como gestuales) utilizan los hablantes cuando realizan una descripción causal en español, y (iii) comprobar si existe una correlación entre la forma en que los hablantes piensan y categorizan estos eventos con los recursos multimodales que utilizan al codificar estas acciones. Con este propósito, la primera parte de esta tesis se ocupa de establecer las bases del marco teórico del que parte esta investigación. Tras explorar el concepto de la causalidad desde cuatro perspectivas de estudio distintas, a saber, la filosofía, la jurisprudencia, la psicología y la lingüística; se revisan críticamente los estudios centrados tanto en la conceptualización de la causalidad como en su codificación a través de diversos recursos lingüísticos multimodales desde un punto de vista interlingüístico, pero con especial atención al español. Finalmente, se presenta una nueva propuesta para el estudio de la causalidad desarrollada a partir de la caracterización poliédrica de este concepto en diferentes ámbitos: el modelo de causalidad psicolingüístico MOCAPS. La segunda parte de esta tesis aplica el modelo MOCAPS al estudio de la causalidad en español a partir del desarrollo de tres estudios psicolingüísticos que exploran la cognición causal, la codificación multimodal de la causalidad y la correlación cognitiva y multimodal del proceso mental causativo. Los datos empíricos se obtuvieron por medio de dos herramientas de elicitación (i) los estímulos Causality Across Languages, un conjunto de 58 vídeos de interacciones causales entre humanos, fuerzas naturales y objetos inanimados (CAL; NSF BCS-1535846 & BCS-1644657) y (ii) dos cuestionarios psicolingüísticos. Trescientos hablantes nativos de español pertenecientes a dos macrovariedades diferentes, español europeo y español americano, participaron en estos tres estudios en los que se administraron cinco tareas diferentes (de categorización no verbal para la atribución de responsabilidad e intencionalidad de la acción causal y descripción multimodal de eventos causales). Los resultados muestran que la intencionalidad es un concepto clave en la categorización y codificación multimodal de (cualquier tipo de) eventos causales en español. El Estudio I sobre categorización no verbal revela que los hablantes ordenan los sucesos causales en función de la intencionalidad del agente, lo que da lugar a una clara categorización distintiva de los sucesos intencionales frente a los accidentales. Los resultados del Estudio II sobre la codificación lingüística multimodal confirman esta clara distinción entre intencionalidad y accidentalidad. Estas diferencias se muestran oralmente a través de la elección específica de estructuras verbales (lo tiró vs. se le cayó), adverbiales (intencionadamente, accidentalmente) y preposicionales (a propósito, sin querer), además de gestualmente, especialmente en relación a la elección del punto de vista desde el cual se articula el gesto (p.v. del personaje para la intencionalidad y p.v. del observador para la accidentalidad). Los resultados del Estudio III permiten concluir que la intencionalidad no solo es un componente semántico clave tanto en la codificación como en la conceptualización de la causalidad en español, sino también cómo la descripción lingüística de los eventos causales refleja el modo en que se categorizan estas acciones. En este sentido, se demuestra que existe una correlación proporcional y directa entre la forma en que un hablante describe la acción causal y la manera en que este ha pensado la responsabilidad de dicha acción. En conclusión, esta tesis doctoral ofrece evidencia empírica para sostener que la intencionalidad es un elemento clave en el procesamiento de los eventos causales en español. El componente intencional es crucial no solo en la categorización no verbal de las acciones causales (intencional vs. no intencional, culpable vs. no culpable), sino también en la codificación oral y gestual de la causalidad en esta lengua.<br /