Sınırda: Hukuk ve Yapay Zeka – Yapay Zeka Renkleri

20 Temmuz 2026

Son zamanlardaki bir yargı konferansında Yargıç Elena Kagan, yapay zekâ hakkındaki düşüncelerini şöyle dile getirdi: “Claude, son derece zor bir Yüzleşme Maddesi sorununu çözmede olağanüstü bir iş çıkardı diye düşündüm,” diye belirtti. “Bir yandan bunun ferahlatıcı derecede alçakgönüllü olduğunu düşündüm… Ama diğer yandan Claude’un benden daha iyi bir argüman sunabilmesi çok saçma görünüyor. Sanırım ben Claude’dan daha iyiyim” ( 1 ).

Yüksek Mahkeme Başyargıcı Roberts ise daha temkinli davrandı. Yargı sisteminin durumu hakkındaki raporunda, yapay zekanın hukuku “insanlıktan uzaklaştırma” riski taşıdığını, özellikle de halüsinasyonlar için ciddi potansiyel bulunduğunu belirtti ( 2 ). Yargıç Kagan, Claude’un Yüzleşme Maddesini analiz etmesinin çarpıcı bir örneğini vurgularken, hukuk mesleği de yapay zeka sistemlerinin yanlış veya tamamen uydurma yasal yetkiler ürettiği çok sayıda vakaya tanık oldu ( 3 ). Bir sayıma göre, 1600’den fazla vakada halüsinasyonlar ortaya çıktı ( 4 ). Ve bu tür halüsinasyonların önemli sonuçları olabilir. New York Times, kamu savunma ofisinin bu tür araçlara erişimi olmadığı halde, bir bölge savcısının yapay zekayı kullanarak kişileri hapiste tuttuğu ve dosyaların halüsinasyonlarla dolu olduğu iddia edilen bir vakayı haber yaptı ( 5 ).

Yapay zekânın en büyük umutlarından biri, adalete erişimdeki akut krizi ele almaya yardımcı olabilmesidir. Amerika Birleşik Devletleri’nde 1,3 milyondan fazla avukat bulunmaktadır ve bu da dünyadaki en yüksek kişi başına düşen avukat oranlarından biridir. Buna rağmen, “medeni adalete erişilebilirlik ve uygun fiyatlılık” açısından 143 ülke arasında 112. sırada yer almaktadır ( 6 ). Bu adalet açığı, en savunmasız alt nüfus grupları için en şiddetlidir. Hukuk Hizmetleri Kurumu’nun bildirdiğine göre, “Düşük gelirli Amerikalılar, önemli medeni hukuk sorunlarının %92’si için hiçbir veya yeterli hukuki yardım alamamaktadır” ( 7 ). Ancak savcılar yasal yapay zekaya erişebilirken savunma avukatları erişemezse, bu anlatı yanlış olabilir. Yapay zekâ, adalete erişim krizini ele almak yerine daha da derinleştirebilir.

Özel Bölümü Keşfedin

Hukuk ve yapay zeka alanını nasıl ele almalıyız? Yapay zekanın hukuk pratiğindeki uygun rolü nedir? Hukuk, teknolojiyi yönetmek ve denetlemek için ne sunabilir? Manşetlerin ötesine geçmeyi ve yapay zekânın hukuktaki uygun rolünü ve hukukun teknolojiyi yönetmeye yardımcı olma rolünü anlamayı amaçlayan bu Özel Bölümümüzü, “Sınırda: Hukuk ve Yapay Zeka” başlığı altında sunmaktan mutluluk duyuyoruz. Bu konuları ele almak üzere bir grup avukat, bilgisayar bilimci ve sosyal bilimciyi bir araya getirmekten heyecan duyuyoruz.

Yapay Zeka Yönetimi Olarak Hukuk

Bu bölümdeki sekiz makale oldukça geniş bir yelpazeyi kapsıyor. Makalelerden bir bölümü, hukukun teknolojiyi yönetmeye nasıl yardımcı olabileceği konusunu inceliyor.

Samuelson ( 8 ), “üretken yapay zekayı diz çöktürebilecek” tek hukuk alanını, yani telif hakkını tartışıyor. Temel modellerin eğitiminin telif hakkı sahiplerinin haklarını ihlal edip etmediği konusunda şiddetli tartışmalar yaşanmıştır. Temel modeller, eğitim veri setinin muazzam büyüklüğü nedeniyle güç kazanır, ancak bu tür bir alım “adil kullanım”ı ihlal eder mi? Aralık 2023’te New York Times, yapay zeka modellerinin eğitiminde makalelerinin izinsiz kullanımı nedeniyle OpenAI ve Microsoft’a dava açtı. Aynı yıl, Google, “yüz milyonlarca Amerikalı tarafından internette oluşturulan ve paylaşılan her şeyi gizlice çalmak” ve bu verileri yapay zekasını eğitmek için kullanmakla suçlandı. Samuelson, yasal tazminat veya ticarileştirme vergileri gibi toplu lisanslama çözümlerinin argümanlarını ve potansiyelini inceliyor. Samuelson, lisanslamanın ele alması gereken yüksek işlem maliyetlerini ve karmaşık normatif, ekonomik ve pratik sorunları vurguluyor.

Laufer ve ark. ( 9 ), temel model geliştiricileri (örneğin, Anthropic, OpenAI) ve bu modelleri belirli uygulamalar için uyarlayan alt kademe dağıtımcılar olduğunda yapay zeka güvenliğinin teşvik yapısını incelemek için bir adım geri atıyorlar. Yapay zeka yönetişiminde merkezi bir soru, yükümlülüklerin geliştiricilere mi yoksa dağıtımcılara mı getirilmesinin daha etkili olduğudur. Geliştiriciler veri ve model geliştirme konusunda çok daha fazla müdahale kapasitesine sahipken, dağıtımcılar belirli dağıtım riskleri hakkında çok daha fazla bilgiye sahiptir. Laufer ve ark., “yalnızca alan uzmanlarını hedef alan zayıf düzenlemelerin istemeden güvenliği azaltabileceğini” ve hem geliştiricilere hem de dağıtımcılara uygulanan daha güçlü düzenlemelerin, hem performans hem de güvenlik boyutlarında iyileştirmelere yol açan bir taahhüt mekanizması görevi görebileceğini savunuyorlar. Bu nedenle makale, yapay zeka düzenleyici önerilerinin ortaya koyduğu teşvikleri anlamak için titiz bir çerçeve sunmaktadır.

Hadfield ( 10 ), düzenleyici ve yasal altyapı sorusunu ele alıyor. Laufer ve diğerlerinin yaptığı gibi, esaslı bir yükümlülüğün kime yüklenmesi gerektiği sorusunu sormak yerine, Hadfield, hükümetin esaslı kuralları uygulamak için yasal altyapıyı nasıl geliştirebileceğine dair önerileri değerlendiriyor. Hadfield, sınır temel modellerinin kaydının, yapay zeka ajanlarının kaydının ve düzenleyici pazarların (yani, yapay zeka sistemlerinin bir hükümet güvenlik standardına uymasını sağlamak için teknoloji geliştiren lisanslı özel sağlayıcılar) yapay zeka sistemlerinin kamu otoriteleri nezdindeki okunabilirliğini artıracağını savunuyor.

Son olarak, Chouldechova ve Hemel ( 11 ), üniversiteye girişlerde ırkın eşit koruma ilkesini ihlal ettiğini tespit eden Öğrenciler Adil Girişler v. Harvard Koleji Başkanı ve Üyeleri (SFFA) davasındaki Yüksek Mahkeme kararının derinlemesine bir analizini yapmaktadır. Üniversiteye girişlerde makine öğreniminin yükselişini motive edici bir örnek olarak kullanarak, makine öğreniminin eğitim ve çıkarım aşamalarında “birinci dereceden” ve “ikinci dereceden” ırk bilinci arasında ayrım yapmaktadırlar. Birinci dereceden ırk bilinciyle, ırkın bir özellik olarak doğrudan kullanılmasını; ikinci dereceden ırk bilinciyle ise bir geliştiricinin bir sistemin tasarımında, doğrudan bir ırk özelliği kullanmadan bilinçli olmasını kastedmektedirler. SFFA’nın bazı ırk bilinci biçimlerine izin verebileceğini ve hatta muhtemelen onaylayabileceğini savunmaktadırlar. Bu katkı, algoritmik önyargının temel bir endişesini potansiyel olarak ele almak için, Yüksek Mahkeme eşit koruma doktrininin makine öğrenimi sürecinde alınan belirli tasarım kararlarına nasıl uygulanacağını tercüme etme girişimidir.

Hukukta Yapay Zeka

Diğer makale grubu ise yapay zekanın hukuk alanındaki kullanımını anlamak, uygulamak veya geliştirmek için nasıl kullanılabileceğini inceliyor.

Jung ve ark. ( 12 ), Chouldechova ve Hemel ( 11 ) ile aynı algoritmik adalet kaygısından hareketle , eşitsiz etkiyi değerlendirmenin yaygın yöntemlerine bir alternatif önermektedirler. a) riski tahmin etmek, b) riske bağlı olarak eşitsizlikleri değerlendirmek ve c) tahminlerin duyarlılık analizini yapmak için risk ayarlı bir regresyon çerçevesi sunmaktadırlar. Bu çerçeveyi New York Şehrindeki bir durdurma ve arama veri kümesine uygulayarak, önerilen yaklaşımın geleneksel yaklaşımlardan daha keskin eşitsizlikler ortaya çıkardığını bulmuşlardır. Bu metodolojik iyileştirmeler, eşitsiz etkide merkezi bir öneme sahip olabilir ve Jung ve ark. kışkırtıcı bir şekilde, politika yapıcıların bunları “yasal veya etik olarak benimsemek zorunda olup olmadıklarını” sormaktadırlar.

Ash ve diğerleri ( 13 ), 1790’dan 2024’e kadar tüm ABD federal görüşlerinin bir külliyatıyla geliştirilmiş atıf ağı analizinin potansiyelini göstermektedir. Bilgisayar teknolojisindeki gelişmeler bu tür büyük ölçekli analizleri mümkün kılmıştır ve Ash ve diğerleri, mahkemelere ve konulara karşı körleştirilmiş bu ağ üzerinde denetimsiz öğrenmenin, yargı hiyerarşisinin ve konuların yapısını ortaya çıkardığını göstermektedir. Bunun “kendini organize eden bir ağ olarak federal ortak hukuka” işaret ettiğini savunmaktadırlar.

He ve diğerleri ( 14 ), yasal yorumlamanın yapay zeka geliştiricilerinin sistemleri insan değerleriyle “uyumlu hale getirme” çabalarına nasıl potansiyel olarak yardımcı olabileceğini inceliyor. Örneğin, “anayasal yapay zeka” kavramı, yapay zeka sistem çıktılarını doğal dilde belirtilen “anayasal” değerlerle uyumlu hale getirmeyi amaçlamaktadır ( 15 ). He ve diğerleri, değerler belirtilmiş olsa bile, hukukun bize yorumlama belirsizliğinin kaldığını öğrettiği gerçeğini ele alıyor. Belirsiz kuralları ve ipucu tabanlı yorumlama kısıtlamalarını gözden geçirerek yorumlama anlaşmazlığını en aza indiren ve kural uygulamasında güvenilirliği artıran bir kural iyileştirme için hesaplamalı bir çerçeve öneriyorlar.

Guha ve diğerleri ( 16 ), yasal yapay zeka araçları hızla çoğalırken, bu sistemler hakkında sistematik bilginin yetersiz olduğu zorluğuna değinmektedir. Genel olarak yapay zeka sistemlerinin aksine, yasal yapay zeka, veri ve model dokümantasyonu ve kıyaslama gibi geleneksel unsurların bulunmaması nedeniyle “okunabilirlik”ten yoksundur ve bu da sorumlu benimsemeyi engellemektedir. Kurumsal bir yaklaşım benimseyerek, kurumsal tasarımın zorluklarına dikkat edilmeden kıyaslamaların “ele geçirilebileceğini, sulandırılabileceğini ve kötüye kullanılabileceğini” savunmaktadırlar. Yasal yapay zeka inovasyonu için ekosistemi iyileştirmek üzere mevcut kaynaklarla eşleşen müdahaleler önermektedirler.

Birleştirici Temalar

Makaleler hem metodolojik (istatistik, ağ analizi, büyük dil modelleri) hem de içeriksel (algoritmik adalet, yapay zeka güvenliği, fikri mülkiyet) olarak geniş bir yelpazeyi kapsarken, aynı zamanda verimli bağlantılar ve temalar da ortaya koymaktadır.

İlk olarak, yapay zeka hem devlet hem de meslek için bir “okunabilirlik” sorunu oluşturmaktadır. Hadfield ( 10 ), devletin şu anda sınır modelleri ve yapay zeka ajanları hakkında görünürlüğe sahip olmadığını ve bunun bir kayıt rejimini motive ettiğini savunmaktadır. Guha ve diğerleri ( 16 ), ticari yasal yapay zeka araçlarının tasarım, risk değerlendirmeleri ve kıyaslama ölçütleri hakkında kamuya açık bilgi eksikliği nedeniyle uygulayıcılar için “okunamaz” olduğunu savunarak, hukuk mesleğinin kendisini tartışırken bu kavramı kullanmaktadır. Örneğin, büyük bir New York hukuk firmasının bir yapay zeka aracını bir buçuk yıl test ettikten sonra geliştirebildiği tek değerlendirme ölçütü “avukatların onu kullanmaktan ne kadar hoşlandığı” olmuştur ( 17 ). Bu okunabilirlik eksikliği hem düzenleyici hem de mesleki denetimi engellemektedir.

İkinci olarak, makalelerin birçoğu daha teknik yapay zeka sorunlarını ele almak için yasal kurumlardan yararlanmaktadır. He ve diğerleri ( 14 ), çerçevelerini, geniş ve daha belirsiz yasal çerçevelere yinelemeli olarak kesinlik kazandıran idari kural koyma ve yargılama ile benzetmektedir. Chouldechova ve Hemel’in ( 11 ) Yüksek Mahkeme’nin SFFA kararını teknik bir kılavuza çevirme çabaları da algoritmik adaleti sağlamak için yasal mekanizmaları belirlemeye çalışmaktadır.

Üçüncüsü, çeşitli yazarlar genel model geliştiricileri ve alt kademe dağıtımcılar arasında sorumluluk dağılımını ele almaktadır. Laufer ve diğerleri ( 9 ), güvenlik düzenlemesinin yalnızca dağıtımcıları hedef alması durumunda geliştiricilerin bedava yararlanacağını ve güvenlik yatırımlarını düşüreceğini göstermektedir. Samuelson ( 8 ), büyük yayıncıların (üst kademe) eğitim verisi lisanslarını başarıyla müzakere edebileceğini, ancak bireysel yazarların (alt kademe) önemli işlem maliyetleriyle karşı karşıya kaldığını ve bu nedenle toplu lisanslamanın bir müdahale olmaksızın mümkün olmadığını gözlemlemektedir. Hadfield’in ( 10 ) çözümü, hükümet performans hedeflerini geliştiriciler için teknik gereksinimlere dönüştüren bir köprü görevi gören aracıları önermek olarak düşünülebilir.

Dördüncüsü, çeşitli makaleler mevcut sistemlerdeki önyargıyı nasıl çözümleyeceğimiz konusunda bir diyalog içindedir. Jung ve diğerleri ( 12 ), ırkla ilişkili ancak gerçek riskle ilgisi olmayan değişkenleri dahil ederek ayrımcılığı maskeleyebilen geleneksel regresyon analizini eleştirmektedir. Chouldechova ve Hemel ( 11 ), ikinci dereceden ırk bilincinin paradoksu olarak adlandırdıkları şeyi dile getirmektedir. Hangi değişkenlerin dahil edileceğine dair kararın kendisi dağıtım sonuçları doğurmaktadır. Bunları aktif olarak düzenlemek, Yüksek Mahkeme’nin kaçınmaya çalıştığı ırklar arası kızgınlığı üretebilir; ancak bunları dışlamak da aynı şekilde zararlar doğurabilir.

Son olarak, bu makaleler hukukun uyarlanabilir bir sistem olarak farklı bakış açılarını sunmaktadır. Ash ve diğerleri ( 13 ), federal ortak hukukun “doktrinsel omurgalar” aracılığıyla istikrarı koruduğunu, aynı zamanda sosyal değişime yanıt olarak “mutasyonlara” izin verdiğini savunmaktadır. Hadfield’in ( 10 ) terimleriyle, bu, hukuk altyapısı gelişirken omurgasını korumak için hukukun üretken ve ajansal yapay zekanın yükselişine nasıl uyum sağlayabileceği sorusunu gündeme getirmektedir.

Sorumlu Hukuksal Yapay Zekaya Yönelik Açık Sorular

Hukuk ve yapay zeka alanı özellikle heyecan verici bir dönemden geçiyor. Bu makalelerin de gösterdiği gibi, milyonlarca tapu kaydı ( 18 ), sözleşme ( 19 ) ve dava ( 20 ) arasından büyük miktarda yasal veriyi analiz etme kapasitesi dikkat çekici bir hızla gelişiyor. Aynı zamanda, yasal akıl yürütme ve değer uyumuyla ilgili temel sorular ciddi zorluklar olmaya devam ediyor. Hukuk tartışmalı olduğunda modelleri nasıl eğitmeliyiz? Sadece tutarlılığa başvurmadan kural iyileştirmesi nasıl sağlanabilir? Avukat-yapay zeka etkileşimini değerlendirmenin daha iyi yolları nelerdir? Bu makalelerin en keskin şekilde gösterdiği şey, yapay zekayı hukuka uyumlu hale getirmek ve sorumlu bir şekilde hukuka entegre etmek için hukuktan yararlanmak üzere bu alanların sınırında çalışmanın muazzam sinerjisidir.

Teşekkürler

Bu çalışma, Stanford İnsan Odaklı Yapay Zeka Enstitüsü (HAI) tarafından desteklenmiştir. HAI’nin misyonu, insanlığın durumunu iyileştirmek için yapay zeka araştırmalarını, eğitimini, politikalarını ve uygulamalarını geliştirmektir. Disiplinlerarası bir araştırma enstitüsü olarak HAI, yapay zeka teknolojilerinin geliştirilmesi ve uygulanmasının insanlığa fayda sağlayacak şekilde incelenmesi ve şekillendirilmesi için Stanford Üniversitesi’nin çeşitli bölümlerinden akademisyenleri bir araya getirmektedir.

Yazar katkıları

DEH, JN, VP ve CDM makaleyi inceleyip düzenledi; ve DEH, JN, VP ve CDM makaleyi yazdı.

Çatışan çıkarlar

Yazarlar herhangi bir çıkar çatışması olmadığını beyan ederler.

Referanslar

Poritz, Kagan, yapay zeka botu Claude’un hukuki analizinden etkilendiğini söylüyor. Bloomberg Law, 25 Temmuz 2025. https://news.bloomberglaw.com/litigation/kagan-says-she-was-impressed-by-ai-bot-claudes-legal-analysis. Erişim tarihi: 16 Şubat 2026.