-- Bu yazı, Platin Dergisi Ocak sayısında yayımlanmıştır.
Yapay zeka (“YZ”) uygulamalarının son yıllarda hem teknolojik gelişmelerin hızlanması hem de farklı sektörler ve paydaşlar tarafından benimsenmesi sebebiyle artışını gözlemliyoruz. Derin öğrenme algoritmalarındaki ilerlemeler, görüntü tanıma, doğal dil işleme ve otonom araçlarda gelişmelere sebep olurken, veri toplama ve analiz yeteneklerindeki artışlarla beraber YZ uygulamalarının daha doğru ve güçlü tahminlerde bulunmasına yardımcı olmaktadır.
Yeknesak ve global ölçekli kurallar bütünü oluşturulması amacıyla hazırlanan Avrupa Birliği Yapay Zeka Yasası’nın da gündeme gelmesiyle beraber, YZ hukuki düzenlemeleri üzerine çalışmaların hızlandığına şahit oluyoruz. Hukukçular olarak, hukuki düzenlemeler haricinde bizlerin de iş yapış modellerini değiştirmeye başlayan ve ilerleyen yıllarda hukuk sektörünü doğrudan etkileyecek olan çok faydalı YZ uygulamalarının olduğunu ifade etmek isterim. Söz konusu uygulamalar hem hukuki süreçleri hızlandırmak hem de daha doğru, verimli ve adil kararlar alınması amacıyla geliştirilmektedir. YZ’nin hukuktaki rolü sadece süreçlerin otomatikleştirilmesiyle sınırlı olmayıp, aynı zamanda hukuk sisteminin yapısını, etik anlayışını ve insan haklarını da yeniden şekillendirmektedir.
YZ, hukuk alanında en çok veri analizi ve karar destek sistemleri ile kullanılmakta olup, yasal belgelerin taranması, dava dosyalarının analizi ve sözleşme incelemeleri gibi süreçlerde, YZ uygulamasını besleyen veriler sayesinde hızlı bir şekilde avukatların ve hukukçuların iş yükünü hafifletmesine yardımcı olmaktadır. Örneğin, doğal dil işleme (“NLP”) yetenekleri sayesinde uzun belgelerin hızlıca analiz edilerek müvekkil taleplerine uygun bir şekilde özetlenmesi ve içeriklerin sınıflandırılması mümkündür. Bunun haricinde, sözleşme analiz araçları vasıtasıyla özellikle şirketlerin birleşme ve satın alma süreçlerinde yürütülen due diligence süreçlerinde şirketlerin potansiyel risklerinin tespit edilmesine olanak sağlamaktadır.
Anglo-Sakson hukuku, esas olarak yüksek mahkeme tarafından oluşturulan olaya dayalı bir içtihat düzenine yani emsal kararlara dayalı bir işleyiş üzerine inşa edildiğinden, özellikle Amerika’da hukuki kararlar alınmasına ve dava sonuçlarının tahmin edilmesine yönelik YZ uygulamaları çok yaygındır. Hem yasal düzenlemeler hem de içtihatlara dayalı bir şekilde eğitilen makine öğrenimi (ML) algoritmaları, geçmiş davaların sonuçlarına bakarak bir davanın olası sonucunu tahmin edebilme kabiliyetine sahip hale gelmiştir. Bu tür tahminler ise avukatların dava stratejisini belirlemesine, müvekkillerini olası sonuçlar hakkında bilgilendirmesine ve hatta davayı kabul edip etmemesine sebep olmaktadır.
Adli tıp ve ceza hukuku alanında ise delil elde etme, görüntü analizinin yapılması, dijital izlerin takibi gibi konularda YZ uygulamalarının adli tıp araştırmalarını desteklediği çözümler de söz konusudur. Diğer yandan, ceza yargılamalarında kullanılan YZ sistemlerinin geçmiş davalardan elde edilen verileri analiz ederek kişilerin suç işleme olasılıklarını tahmin etme kabiliyetleri dahi mümkün olmakla beraber, bu gibi durumlar etik soruları ortaya çıkarmaktadır. Nitekim, sadece verilen bu örnekte değil, tüm YZ uygulamalarında etik entegrasyonunun ne şekilde olacağına dair detaylı çalışmalar yürütülmektedir. Bu bağlamda, YZ sistemlerinin toplumsal önyargılara dayanması, ırk, cinsiyet veya ekonomik durum gibi faktörlerin süreçleri etkileyebilmesi gibi etik sorunlar gündeme gelmektedir. Dolayısıyla da, YZ hukuki karar alma süreçlerinde kullanılmadan önce algoritmaların şeffaflığı, doğruluğu ve adaleti konusunda denetimler yapılması ve insan haklarını etkileyen uygulamalarda insan dahiliyetinin zorunlu kılınması önem arz etmektedir.
Aralık 2024
Av. Burcu Tümer
Commentaires