Verdad y Derecho
Revista Arbitrada de Ciencias Jurídicas y Sociales
Vol. 3(Especial4), 163-170, 2024
https://doi.org/10.62574/h9239639
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Falsificación de pruebas a través de la inteligencia artificial
Falsification of evidence through artificial intelligence
Evelyn Nayelli Santiago-Basantes
evelynsb76@uniandes.edu.ec
Universidad Regional Autónoma de los Andes, Riobamba, Chimborazo, Ecuador
https://orcid.org/0009-0002-8043-3465
Brayan Gabriel Taday-Guamán
brayantg95@uniandes.edu.ec
Universidad Regional Autónoma de los Andes, Riobamba, Chimborazo, Ecuador
https://orcid.org/0009-0006-3578-2809
Dennys Oswaldo Paullan-Punguil
dennyspp47@uniandes.edu.ec
Universidad Regional Autónoma de los Andes, Riobamba, Chimborazo, Ecuador
https://orcid.org/0009-0003-7474-8038
Eduardo Luciano Hernández-Ramos
ur.eduardohernandez@uniandes.edu.ec
Universidad Regional Autónoma de los Andes, Riobamba, Chimborazo, Ecuador
https://orcid.org/0009-0002-0155-2176
RESUMEN
Se presenta como objetivo analizar la posibilidad de falsificación de pruebas a través de la
inteligencia artificial. La metodología se trabajó desde el enfoque cualitativo basado en la revisión
documental, se seleccionaron 16 artículos publicados entre 2020 y 2024. La inteligencia artificial
(IA) tiene el potencial de transformar los procesos judiciales al mejorar la precisión, eficiencia y
análisis de datos en la producción y valoración de pruebas. Sin embargo, también plantea riesgos
significativos, como la falsificación de pruebas, la manipulación de datos y la falta de estándares
éticos y regulatorios claros, que pueden comprometer los principios de justicia, equidad y
transparencia.
Descriptores: derecho penal; inteligencia artificial; reconocimiento de formas. (Fuente: Tesauro
UNESCO).
ABSTRACT
The objective is to analyze the possibility of falsification of evidence through artificial intelligence.
The methodology was worked from the qualitative approach based on documentary review, 16
articles published between 2020 and 2024 were selected. Artificial intelligence (AI) has the potential
to transform judicial processes by improving accuracy, efficiency and data analysis in the production
and assessment of evidence. However, it also poses significant risks, such as falsification of evidence,
data manipulation, and lack of clear ethical and regulatory standards, which may compromise the
principles of justice, fairness, and transparency.
Descriptors: criminal law; artificial intelligence; pattern recognition. (Source: UNESCO Thesaurus).
Recibido: 23/11/2024. Revisado: 29/11/2024. Aprobado: 17/07/2024. Publicado: 20/12/2024.
Sección artículos de investigación
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Falsificación de pruebas a través de la inteligencia artificial
Falsification of evidence through artificial intelligence
Evelyn Nayelli Santiago-Basantes
Brayan Gabriel Taday-Guamán
Dennys Oswaldo Paullan-Punguil
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INTRODUCCIÓN
La inteligencia artificial (IA) se ha convertido en una herramienta que está
transformando muchos aspectos de la vida, y el ámbito judicial no es la excepción.
Su capacidad para analizar grandes volúmenes de datos, generar contenido y
automatizar procesos promete revolucionar la forma en que se producen y valoran
las pruebas en los tribunales. Sin embargo, junto con estas oportunidades, también
surgen preocupaciones importantes. La IA no solo puede ser utilizada para mejorar
la precisión y eficiencia de los procesos judiciales, sino que también puede ser
empleada para falsificar pruebas, manipular información y poner en riesgo los
principios fundamentales de justicia y equidad. Como señala Navarro-Dolmestch
(2023), las aplicaciones generativas de IA, como las que crean imágenes o
documentos falsos, representan un desafío crítico para la integridad de los sistemas
judiciales, ya que dificultan la detección de pruebas fraudulentas.
En este contexto, los investigadores han abordado el tema desde diferentes
ángulos, Calderón-Ortega & Cueto-Calderón (2022) destacan el potencial de la IA
para fortalecer la producción probatoria mediante dictámenes periciales más
precisos, mientras que Gómez, Lodoño & Bazzani (2023) subrayan los retos que
implica garantizar la autenticidad y contradicción de las pruebas generadas por esta
tecnología. Por otro lado, Castellano (2021) advierte que el uso de la IA en la
valoración de pruebas puede comprometer derechos fundamentales, como el
derecho a la contradicción y la transparencia en los procesos judiciales, lo que
podría afectar la confianza en el sistema.
En el ámbito forense, Tynan (2024) y Vodanović et al. (2023) destacan cómo la IA
puede mejorar la precisión en la identificación de pruebas, pero también alertan
sobre el riesgo de falsificación y la falta de estándares éticos claros. De manera
similar, Villasmil-Ferrer (2024) analiza cómo la IA puede ser útil para evaluar la
fiabilidad de los testimonios oculares, aunque advierte que esta tecnología también
podría ser manipulada para alterar dichos testimonios.
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Desde lo abordado, se presenta como objetivo analizar la posibilidad de falsificación
de pruebas a través de la inteligencia artificial.
MÉTODO
La metodología se trabajó desde el enfoque cualitativo basado en la revisión
documental sobre el uso de la inteligencia artificial (IA) en el ámbito judicial, con
énfasis en la falsificación de pruebas. Se seleccionaron 16 artículos publicados entre
2020 y 2024.
La metodología consistió en tres etapas: primero, se identificaron fuentes
académicas en revistas indexadas utilizando términos clave como "inteligencia
artificial", "falsificación de pruebas" y "ética en IA"; segundo, se realizó un análisis
de contenido para extraer los temas principales, las contribuciones y los riesgos
señalados por los autores; y tercero, se contrastaron las perspectivas para identificar
puntos de convergencia y divergencia.
RESULTADOS
En el contexto de la producción y valoración de pruebas, la IA ofrece herramientas
innovadoras para mejorar la precisión y eficiencia de los procesos judiciales. En la
tabla 1, se analizan las contribuciones, retos y riesgos identificados en la literatura
académica sobre el uso de la IA en la producción y valoración de pruebas:
Tabla 1. Falsificación de pruebas a través de la inteligencia artificial.
Autor(es)
Año
Tema
Contribución y Retos/Riesgos Identificados
Calderón-
Ortega &
Cueto-Calderón
2022
Producción probatoria
con IA en Colombia
Proponen el uso de dictámenes periciales científicos
basados en IA para fortalecer la producción
probatoria. Riesgo: Manipulación de datos y falta de
regulación clara.
Cárdenas &
Molano
2021
Aplicación de IA en
decisiones judiciales
Analizan la viabilidad de usar IA en decisiones
judiciales, destacando su potencial para mejorar la
eficiencia. Riesgo: Posible sesgo algorítmico y falta de
transparencia.
Castellano
2021
Valoración de pruebas y
garantías jurídico-
constitucionales
Examinar cómo la IA puede afectar las garantías
constitucionales en la valoración de pruebas. Riesgo:
Violación de derechos fundamentales y falta de
control humano.
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Comoglio
2022
Selección de pruebas en
procesos civiles
Discute si la IA puede hacer los procesos más
eficientes o si introduce artificialidad en la selección
de pruebas. Riesgo: Exclusión de pruebas relevantes
y falta de criterios claros.
García-Falconí
& Barona-
Pazmiño
2024
Uso de IA en procesos
penales
Analizan cómo la IA puede ser utilizada en procesos
penales, incluyendo la generación de pruebas. Riesgo:
Manipulación de pruebas digitales y falta de
estándares internacionales.
Gómez, Lodoño
& Bazzani
2023
IA como medio de
prueba
Identifican los retos para la contradicción y trámite de
pruebas generadas por IA. Riesgo: Dificultad para
garantizar autenticidad y trazabilidad.
González-
Arencibia &
Martínez-
Cardero
2020
Dilemas éticos en el uso
de IA
Exploran los dilemas éticos asociados al uso de IA,
incluyendo su impacto en la justicia. Riesgo: Falta de
ética en el diseño y uso de sistemas de IA.
Navarro-
Dolmestch
2023
Riesgos de aplicaciones
generativas de IA
Describe los riesgos de las aplicaciones generativas
de IA en contextos académicos y legales. Riesgo:
Generación de contenido falso y dificultad para
detectar su origen.
Ordelin-Font
2021
Uso de IA en mediación
Analiza el uso de IA en mediación y su impacto en los
procesos judiciales. Riesgo: Falta de confianza en los
sistemas de IA y posible deshumanización.
Pineda-Nobles
2021
Garantías procesales en
el uso de IA y Big Data
Examinar cómo la IA y el Big Data afectan las garantías
procesales en el ámbito penal. Riesgo: Violación de
derechos procesales y uso indebido de datos
personales.
Segura
2023
IA y administración de
justicia en
Latinoamérica
Discute los desafíos específicos de la IA en el contexto
judicial latinoamericano. Riesgo: Brechas tecnológicas
y falta de capacitación.
Tynan
2024
Integración de IA en
ciencias forenses
Analiza cómo la IA puede ser utilizada en ciencias
forenses para mejorar la precisión de las pruebas.
Riesgo: Falsificación de pruebas forenses y falta de
estándares de validación.
Tynan (2024a)
2024
Reflexiones finales
sobre IA en ciencias
forenses
Reflexiona sobre los desafíos éticos y prácticos de la
integración de IA en ciencias forenses. Riesgo: Falta
de consenso sobre estándares éticos y técnicos.
Ventura-
González &
Robles-Pagador
2024
Valoración de pruebas
en procesos penales
peruanos
Estudian cómo la IA puede influir en la valoración de
pruebas en el sistema penal peruano. Riesgo: Falta de
regulación específica y dependencia excesiva en la
tecnología.
Villasmil-Ferrer
2024
Fiabilidad del
testimonio ocular en
procesos judiciales
Analiza cómo la IA puede ser utilizada para evaluar la
fiabilidad de los testimonios oculares. Riesgo:
Manipulación de testimonios y falta de criterios claros.
Vodanović et al.
2023
IA en medicina forense y
odontología forense
Exploran el uso de IA en medicina y odontología
forense, destacando su potencial para mejorar la
precisión en la identificación de pruebas. Riesgo:
Generación de pruebas falsas y falta de estándares
éticos.
Fuente: Elaboración propia.
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Brayan Gabriel Taday-Guamán
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La falsificación de pruebas mediante IA es un riesgo real que requiere la
implementación de marcos regulatorios claros, estándares internacionales y
mecanismos de control que garanticen la autenticidad y trazabilidad de las pruebas.
Asimismo, es fundamental fomentar la capacitación de los operadores judiciales y
promover un uso ético de estas tecnologías para asegurar que su aplicación
fortalezca, en lugar de debilitar, los principios de justicia y equidad en los procesos
legales.
DISCUSIÓN
Por un lado, autores como Calderón-Ortega & Cueto-Calderón (2022), Gómez,
Lodoño & Bazzani (2023) destacan el potencial de la IA para fortalecer la
producción probatoria mediante herramientas científicas y tecnológicas que mejoran
la precisión y eficiencia en los procesos judiciales. Sin embargo, ambos coinciden
en que la falta de regulación específica y la posibilidad de manipulación de datos
representan riesgos significativos que deben ser abordados. En contraste, Cárdenas
& Molano (2021) y Segura (2023) enfatizan los desafíos derivados del contexto
latinoamericano, como las brechas tecnológicas y la falta de capacitación de los
operadores judiciales, lo que podría limitar el impacto positivo de la IA en la
administración de justicia.
Por otro lado, la valoración de pruebas generadas por IA plantea dilemas éticos y
jurídicos que son abordados por autores como Castellano (2021) y Pineda-Nobles
(2021). Ambos subrayan que el uso de IA en la valoración de pruebas puede
comprometer garantías procesales fundamentales, como el derecho a la
contradicción y la transparencia en los procesos judiciales. En este sentido, Navarro-
Dolmestch (2023), González-Arencibia & Martínez-Cardero (2020) alertan sobre los
riesgos éticos asociados a las aplicaciones generativas de IA, como la creación de
contenido falso y la dificultad para detectar su origen, lo que podría socavar la
confianza en el sistema judicial.
En el ámbito forense, autores como Tynan (2024) y Vodanović et al. (2023)
destacan el impacto positivo de la IA en la precisión y eficiencia de las ciencias
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Brayan Gabriel Taday-Guamán
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forenses, particularmente en la identificación de pruebas. Sin embargo, ambos
advierten sobre la posibilidad de falsificación de pruebas forenses y la falta de
estándares éticos y técnicos claros para su validación. Este punto es complementado
por Villasmil-Ferrer (2024), quien analiza cómo la IA puede ser utilizada para
evaluar la fiabilidad de los testimonios oculares, pero también señala el riesgo de
manipulación de estos testimonios y la ausencia de criterios claros para su
evaluación.
Finalmente, en el contexto de la mediación y la selección de pruebas, Comoglio
(2022) y Ordelin-Font (2021) plantean una visión crítica sobre el uso de la IA,
cuestionando si su implementación realmente contribuye a un proceso más eficiente
o si, por el contrario, introduce artificialidad y deshumanización en los
procedimientos judiciales. Este debate se complementa con las reflexiones de
Ventura-González & Robles-Pagador (2024), quienes analizan el impacto de la IA
en la valoración de pruebas en el sistema penal peruano, destacando la necesidad
de regulación específica para evitar una dependencia excesiva en la tecnología.
CONCLUSION
La inteligencia artificial (IA) tiene el potencial de transformar los procesos judiciales
al mejorar la precisión, eficiencia y análisis de datos en la producción y valoración
de pruebas. Sin embargo, también plantea riesgos significativos, como la
falsificación de pruebas, la manipulación de datos y la falta de estándares éticos y
regulatorios claros, que pueden comprometer los principios de justicia, equidad y
transparencia. Para enfrentar estos desafíos, es fundamental establecer marcos
regulatorios sólidos, garantizar la autenticidad y trazabilidad de las pruebas, y
capacitar a los operadores judiciales en el uso ético de estas tecnologías.
FINANCIAMIENTO
No monetario
CONFLICTO DE INTERÉS
No existe conflicto de interés con personas o instituciones ligadas a la investigación.
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AGRADECIMIENTOS
A la dirección nacional de investigación de UNIANDES.
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