Neurotecnología e Inteligencia Artificial: Fronteras legales y de gobernanza

32 Neurotecnología e Inteligencia Artificial: Fronteras legales y de gobernanza tíficos. No se trata, por el momento, de evaluar los resultados empíricos obtenidos por los estudios en este campo —que dicho sea de paso no son muy prometedores, al menos por el momento (Pérez Mata y Diges, 2024; Jones y Shen, 2011)—, sino de examinar la estructura teórica que los sustenta y, más concretamente, la noción de mentira de la que parten; en tanto esta resulta determinante para comprender el alcance y la aplicabilidad de estos desarrollos científicos en el ámbito probatorio. Comprender con precisión cuál es el objeto de estudio de las investigaciones neurocientíficas resulta fundamental para evaluar su posible aplicación en el ámbito del proceso judicial. En primer lugar, habida cuenta de que permite identificar con claridad qué aspectos específicos son susceptibles de ser clarificados por dichas in- vestigaciones y, en consecuencia, cuál es su relevancia para la función jurisdiccional. En segundo término, y no menos importante, porque, en el marco de un diálogo interdisciplinario, no puede asumirse sin más que disciplinas distintas, pese a em- plear nociones aparentemente coincidentes, se refieran a los mismos conceptos o compartan un marco teórico común. Esta advertencia reviste especial importancia a efectos de evitar equívocos en la interpretación y aplicación de resultados científicos en contextos jurídicos. Debe tenerse presente que las conclusiones empíricas no son neutras, sino que se generan a partir de determinadas premisas conceptuales y diseños metodológicos. Por consiguiente, su eventual traslación a otras disciplinas exige un análisis riguroso de los marcos conceptuales y estructurales subyacentes, con el fin de determinar si estos son compartidos o resultan de interés para la disciplina en la que se pretenden incorporar, en este caso, la jurídica (Julià Pijoan, 2020). Pues bien, una de las líneas de investigación neurocientífica sobre la mentira se ha orientado hacia el análisis de los mecanismos neuronales subyacentes al acto de mentir, es decir, hacia la comprensión del funcionamiento neurocognitivo implicado en el engaño. Esta línea de investigación ha permitido elaborar una caracterización de la mentira desde un punto de vista neurocientífico que orienta el diseño de estos experimentos. Así se ha podido definir que uno de sus rasgos definitorios es la mayor carga cogni- tiva: mentir requiere suprimir intencionalmente la respuesta veraz que advendría ante la formulación de una pregunta, así como la generación en su lugar de una respuesta falsa con el propósito de obtener beneficios o evitar consecuencias negativas (Sánchez et al., 2020; Li et al. , 2018). Con esta falsedad se ambiciona convencer a otras personas a fin de que acepten una información incorrecta (Feng, et al. 2022). Este es uno de los ele- mentos nucleares de la conceptualización de mentira de la que parten los estudios neu- rocientíficos; es una mentira que se usa como sinónimo de engaño. En relación con este particular, es sumamente ilustrativa la referencia consignada en determinados estudios a la noción de mentira estudiada como “engaño motivado” — motivated deception — (Lee et al., 2024). Asimismo, otras muestras de esta mayor carga cognitiva son la necesidad de gestionar la reacción del interlocutor —el destinatario de la mentira—, así como el control del propio comportamiento para mantener una apariencia de sinceridad. En suma, la mentira representa un mayor esfuerzo cuando se compara con la verdad.