Mahkemelerde Yapay Zekâ Kullanılabilir mi?

Mahkemelerde yapay zekâ; belge düzenleme, araştırma ve belirli destek görevlerinde kullanılabilecek bir araçtır. Bununla birlikte idari destek, karar hazırlığı ve insan yerine karar verme aynı kullanım değildir. Adil yargılanma, gerekçe, tarafların itiraz imkânı ve insan denetimi her senaryoda ayrıca değerlendirilmelidir. Bir sistemin yargı kurumunda kullanılması, mahkeme kararlarını otomatik verdiği anlamına gelmez. Güncel resmî açıklama olmadan belirli bir ülkede veya mahkemede AI'nın bağlayıcı karar verdiği iddia edilmemelidir.

Bu yazı kullanım düzeylerini ve değerlendirme ilkelerini ayırır. Genel kapsam yapay zekâ ve hukuk rehberinde, düzenleme boyutu AI Act rehberinde ele alınır.

Üç farklı kullanım düzeyi

İlk düzey idari destek olabilir: belge sınıflandırma, yazışmaların düzenlenmesi veya arama. İkinci düzey karar hazırlığına destek verir: ilgili metinleri karşılaştırma, olayları yapılandırma veya bir gerekçenin çalışma taslağı. Üçüncü düzey ise insanın yerine bağlayıcı değerlendirme yapılması iddiasıdır. Bu düzeyler aynı riskte değildir.

Bir takvim önerisindeki hata ile bir tarafın güvenilirliği hakkında otomatik değerlendirme farklı etkiler taşır. Araç adı yerine kullanımın gerçek sonucuna bakılmalıdır. Sistemin hangi bilgiyi gördüğü, hangi öneriyi ürettiği ve önerinin karara nasıl taşındığı açık olmalıdır.

Teknik olarak bir modelin karar benzeri metin yazabilmesi, o metnin yargı kararı niteliği taşıdığı anlamına gelmez. Yetki, usul ve hukuki geçerlilik farklı meselelerdir. Bu nedenle “AI hâkim” gibi ifadeler ürün yeteneği ile hukuki statüyü karıştırabilir.

CEPEJ'in etik yaklaşımı

Avrupa Konseyi'nin CEPEJ siber adalet ve yapay zekâ açıklaması, yargıda AI kullanımına ilişkin Avrupa Etik Şartı'nı temel araçlardan biri olarak gösterir. Çerçeve temel haklar, ayrımcılığın önlenmesi, kalite ve güvenlik, şeffaflık ve kullanıcı denetimi gibi ilkeleri ele alır.

Bu etik yaklaşım her ülke için otomatik bir usul kanunu değildir. Resmî niteliği ile bağlayıcı mevzuat arasındaki ayrım korunmalıdır. Bununla birlikte sistem değerlendirmesinde yararlı sorular sunar: sonuç nasıl açıklanıyor, hangi veri kullanılıyor ve insan müdahalesi mümkün mü?

Yargıdaki araçların değerlendirilmesi yalnızca ortalama doğruluk oranına indirgenmemelidir. Farklı gruplarda hata, eksik veri ve sistematik önyargı ihtimali de incelenmelidir. Bir testin başarılı olması adil yargılanmanın bütün koşullarını sağladığını göstermez.

Tarafların sonucu anlayabilmesi

Bir AI önerisi süreçte etkiliyse, nasıl kullanıldığına ilişkin uygun açıklama ve denetim önem kazanır. Tarafın bilmediği yanlış veri, sonucu sorgulamasını zorlaştırabilir. Teknik sistemin karmaşık olması gerekçe ihtiyacını ortadan kaldırmaz.

Bir modelin uzun açıklaması gerçek karar gerekçesinin yerine geçmeyebilir. Metin akıcı ama kaynaksız olabilir. Değerlendirmeyi yapan kişinin hangi olguyu neden esas aldığı anlaşılmalıdır. Kaynak dışı bilgiyle desteklenmiş bir öneri, delil ve norm ilişkisini bozabilir.

İtiraz veya düzeltme süreci tasarlanırken sistemin hangi kayda dayandığı takip edilebilir olmalıdır. Ancak bu izlenebilirlik kişisel verilerin gereksiz biçimde açıklanması anlamına gelmez. Şeffaflık ve gizlilik birlikte yönetilmelidir.

Kaynak doğrulama ve içtihat kullanımı

Modelin ürettiği bir karar künyesi doğrulanmadan yargısal değerlendirmeye taşınmamalıdır. Künye doğru olsa bile alıntı ve bağlam yanlış olabilir. İçtihat araştırması rehberi, kurum, tarih, tam metin ve olgusal benzerlik kontrollerini açıklar.

Bir kararın semantik olarak yakın bulunması belirleyici emsal olduğu anlamına gelmez. Uyuşmazlık, usul aşaması ve uygulanmış norm değerlendirilmelidir. Kaynaklı retrieval sistemi bu malzemeyi getirebilir; normatif kanaati kendiliğinden çözmez.

Belge özetlerinde de taraf iddiası ile doğrulanmış olgu ayrı tutulmalıdır. Modelin anlatıyı daha kesin hâle getirmesi, kanıt durumunu değiştirebilir. Bir özetin düzgün okunması delil değerlendirmesinin doğru yapıldığını göstermemektedir.

Riskleri kullanım türüne göre ayırın

Tablo genel bir risk haritasıdır; mevcut herhangi bir mahkemede bu işlevlerin çalıştığı iddiası değildir. Kullanımın gerçek etkisi belirlenmeden sınıflandırma yapılmamalıdır.

Modelin önerisini sürekli kabul eden bir insan, sistemde adı bulunduğu için etkili denetim yapmış sayılmaz. Denetleyen kişinin yeterli bilgiye, zamana ve öneriyi reddetme imkânına sahip olması gerekir. Onay aşaması göstermelik bir işlem olmamalıdır.

AI Act bakımından yargı kullanımının önemi

AI Act yargı ve adaletle ilişkili belirli kullanımları risk çerçevesinde ele alır. Avrupa Komisyonu'nun resmî AI Act açıklaması, karar hazırlığına yönelik belirli sistemleri yüksek risk örnekleri arasında sayar. Bütün idari yazılımların aynı sınıfta olduğu sonucu çıkarılmamalıdır.

Yükümlülük ve uygulama takvimi somut kullanım ve güncel metin üzerinden değerlendirilir. Bu yazı, AB çerçevesinin Türkiye'de kendiliğinden bir yargılama usulü oluşturduğunu ileri sürmez. Türkiye'deki hukuk ve kurumsal kullanım ayrıca incelenmelidir.

Hatalı destek sonucunda zarar iddiası doğarsa AI hukuki sorumluluk rehberindeki rol ve olay zinciri yaklaşımı yardımcı olabilir. Yargısal işlemlerde uygulanacak özel kurallar ayrıca değerlendirilir; genel hizmet sözleşmesi analizi yeterli olmayabilir.

Türkiye hakkında ne söylenebilir?

Adalet Bakanlığı'nın UYAP hakkındaki açıklaması, dijital hizmetleri ve yapay zekâya ilişkin çalışmaları ele alır. Bu tür bir açıklama, bütün mahkemelerde AI'nın karar verdiği anlamına gelmez.

Bir proje duyurusu, pilot çalışma veya plan ile yürürlükteki uygulama ayrı tutulmalıdır. Kurumsal açıklama tarihine ve kapsamına bakın. Belirli bir uygulamanın ne zaman ve nerede kullanıldığı doğrulanamıyorsa bunu kesin bilgi gibi yazmayın.

Türkiye'de yargısal değerlendirme için anayasal, kanuni ve usuli çerçeve esas alınır. Teknik bir sistemin kullanılabilir olması kendi başına yeni bir karar yetkisi yaratmaz. Güncel ve somut bir uygulama sorusunda resmî kaynaklardan ayrıca inceleme yapılmalıdır.

DEHA'nın bu alandaki sınırı

DEHA bir mahkeme veya karar makamı değildir. Paylaşımı değerlendirilmiş kaynakların incelenmesi, belgeye ilişkin soru-cevap ve metin karşılaştırması için kullanılabilir. Ürettiği metin bağlayıcı hukuki görüş veya yargı kararı olarak sunulmamalıdır.

Source Studio'da seçili karar veya mevzuat metinleri hakkında kaynaklı sorular sorabilirsiniz. Alıntıları resmî metinle doğrulayın. Sistemin bütün yargı veri tabanlarına eriştiğini veya dosyanızın hukuki sonucunu belirlediğini varsaymayın.

AI önerisi insan tarafından okunursa bütün riskler çözülür mü?

Hayır. İncelemenin kapsamı, kaynak erişimi ve denetleyen kişinin öneriyi değiştirebilmesi önemlidir.

İdari destek ile karar desteği aynı mı?

Hayır. İşlemin etkisi ve hukuki değerlendirmeye katkısı farklıdır; ayrı risk analizi gerekir.

Değerlendirmede ortalama başarı yetmez

Bir yargısal destek aracının testinde yalnızca bütün örneklerdeki ortalama başarıyı incelemek kritik hataları gizleyebilir. Belge türü, metin uzunluğu ve farklı olgu grupları için performans ayrı değerlendirilebilir. Özellikle eksik veride sistemin nasıl davrandığı önemlidir.

Bir sistem doğru kaynak bulunamadığında tahmin üretiyorsa, yüksek ortalama başarıya rağmen belirli kullanımlarda riskli olabilir. Belirsizliği açık söylemesi ve insan incelemesine yönlendirmesi değerli bir davranıştır. Fakat bu davranışın birkaç gösterim örneğiyle değil temsili testlerle doğrulanması gerekir.

Teknik değerlendirme sonucunun kapsamı raporda yazılmalıdır. Hangi sürüm, kaynak seti ve görevlerde test yapıldığı bilinmeden sonuç bütün yargı süreçlerine genellenmemelidir. Model veya veri akışı değiştiğinde daha önceki testin hangi bölümlerinin yeniden yapılacağı ayrıca planlanmalıdır.

İnceleme tarihi: 29 Eylül 2026. Kaynaklar: CEPEJ, Avrupa Komisyonu ve bağlantılı Adalet Bakanlığı açıklaması. Bu yazıda mahkeme kararı veya otomatik yargılama uygulaması uydurulmamıştır.