Hukukta yapay zeka
· 10 dakika okuma
Yapay zekanın hukuk mesleğine etkisi konusunda iki uç görüş dolaşımda: biri avukatlığın biteceğini söylüyor, diğeri bunun geçici bir moda olduğunu. İkisi de pratikte işe yaramıyor. Asıl faydalı soru şu: bir avukatın haftalık iş yükünün hangi parçası bugünkü araçlarla güvenle hızlandırılabilir, hangi parçası hızlandırılamaz?
Bu yazı o ayrımı yapmaya çalışıyor; araç tanıtımı değil, karar çerçevesi sunuyor.
Bir dosyada harcanan zamanı kabaca üçe ayırabiliriz. Yapay zekanın değeri bu katmanlar arasında çok keskin biçimde değişir.
Yüz sayfalık bilirkişi raporunda tutarların geçtiği yerleri bulmak, tebligat tarihlerini çıkarmak, bir sözleşmeyi standart şablona göre taramak. Bu işler kural tabanlı, doğrulanabilir ve sıkıcıdır. Yapay zekanın en net kazanç sağladığı yer burasıdır, çünkü çıktı kolayca kontrol edilir: rapor açılır, sayı yerinde mi bakılır.
Dilekçe, sözleşme, ihtarname ilk taslağı. Kazanç gerçektir ancak koşulludur: taslağın kullanılabilir olması için kurumun kendi şablon ve üslubuna oturması gerekir. Genel amaçlı bir sohbet aracından çıkan metin, çoğu zaman düzeltmesi sıfırdan yazmaktan uzun sürer. Kendi şablon kütüphanenizle çalışan sistemler bu sorunu çözer.
Somut olayın hukuki nitelendirilmesi, strateji seçimi, delil değerlendirmesi, uzlaşma kararı. Bu katman avukatın mesleki takdirine aittir ve devredilemez. Bir modelin "bu davayı kazanırsınız" demesi bir tahmin değil, istatistiksel bir dil üretimidir.
Hukukta yapay zekanın en bilinen riski uydurulmuş içtihattır. Dil modelleri gerçek bir karar künyesine benzeyen ama var olmayan metinler üretebilir. Bu, modelin bozuk olmasından değil, çalışma biçiminden kaynaklanır: model bir veri tabanını sorgulamaz, olası kelime dizilerini üretir.
Bu riski azaltmanın yolu modele daha çok güvenmek değil, mimariyi değiştirmektir. Atıf künyesi modelin yazdığı serbest metinden çıkarılıyorsa risk devam eder. Atıf, sistemdeki gerçek karar kaydından üretiliyor ve tıklandığında kararın tam metnine gidiyorsa, doğrulama saniyeler sürer.
Avukat, müvekkiline ait veriler bakımından sır saklama yükümlülüğü altındadır ve KVKK kapsamında veri sorumlusudur. Bir dosyayı genel amaçlı bir yapay zeka aracına yapıştırmak, o veriyi üçüncü bir tarafa aktarmak anlamına gelir.
Değerlendirirken sorulacak sorular nettir: girdiler model eğitiminde kullanılıyor mu? Veriler hangi ülkede işleniyor? Sağlayıcıyla aranızda veri işleyen sıfatını düzenleyen bir sözleşme var mı? Büro içinde hangi kullanıcı hangi dosyayı yapay zekaya gönderebiliyor?
Son soru genellikle atlanır ama en önemlisidir: yetki ayrımı olmayan bir sistemde stajyer de, sekreter de her dosyayı işleyebilir.
Hiçbir yapay zeka aracı avukatın yerini almaz ve hukuki danışmanlık vermez. Mahkemeye sunulan dilekçenin altında avukatın imzası vardır; içeriğinden de avukat sorumludur. Bu, yapay zeka kullanmamak için bir gerekçe değil, kullanım biçimini belirleyen bir kuraldır: çıktı daima insan kontrolünden geçer.
Pratikte iyi işleyen kural şudur — yapay zeka ilk taslağı ve ön okumayı üretir, avukat son sözü söyler. Bu sırayı tersine çeviren her akış risklidir.
Bütün büroyu bir anda dönüştürmeye çalışmak yerine tek bir tekrar eden işle başlayın. En iyi aday genellikle belge özetlemedir: riski düşük, kazancı ölçülebilir, çıktısı kolay doğrulanır.
Bir ay boyunca gelen bilirkişi raporlarını ve karşı taraf dilekçelerini özetletin, kazandığınız süreyi kabaca kaydedin. Kazanç netse ikinci adımda dilekçe taslaklarına geçin. Bu sıra, hem ekibin güvenini hem de gerçek bir ölçüm tabanını oluşturur.
Hayır. Somut olayın değerlendirilmesi, hukuki nitelendirme, delil ve strateji tercihi avukatın mesleki bilgisine ve takdirine bağlıdır. Yapay zeka bu işleri hızlandırmak için vardır, yerine geçmek için değil. Nihai kontrol ve sorumluluk her zaman avukattadır.
Hayır. Üretilen metinler düzenlenebilir taslaktır. Dosyaya işlenmeden, mahkemeye sunulmadan veya müvekkille paylaşılmadan önce avukat tarafından kontrol edilmesi ve doğrulanması gerekir.
Uzun belgelerin özetlenmesi ve alan çıkarımı, mevzuat ve içtihat taraması, tekrar eden sözleşme ve dilekçelerin ilk taslağı. Ortak özellikleri: çıktının doğruluğu hızlıca kontrol edilebilir.
Kendiliğinden aykırı değildir; koşullara bağlıdır. Sağlayıcıyla veri işleyen ilişkisinin sözleşmeyle kurulmuş olması, girdilerin model eğitiminde kullanılmaması ve büro içinde erişim yetkilerinin sınırlanmış olması gerekir.
UYAP evrak paketinizi birlikte yükleyelim, sonucu aynı oturumda görün.