top of page
  • ilaydaliyee

Hukuk, Yapay Zeka ve Tahkim


yapay zeka
yapay zeka

Yapay zekâ kavramını her ne kadar gelecekte gerçekleşmesini beklediğimiz bir olgu olarak kabul etsek de aslında içinde bulunduğumuz zaman diliminde de etkinliğini oldukça arttırmış durumdadır. (1) Yapay zekâ hakkında yaşanan her bir gelişme insan hayatının her alanını etkilemektedir. Hukuk da bu etkilenmelerden payını almakta ve yaşanan gelişmelerle birlikte bu etkilenme ivmelenerek artış göstermektedir. Hukukun çeşitli alanlarında kullanılmaya başlamasıyla daha fazla alanlarda da kullanılma ihtimalinin tartışmaları artmıştır. Ayrıca bu kullanılabilirlik silsilesi de gün geçtikçe artacaktır. Hal böyle olunca yapay zekanın hukuk bakımından ne tür bir varlık olarak kabul edileceğinin değerlendirilmesi başlıca bir problemdir. Bunun yanı sıra yapay zekanın kullandığı verilerin ne kadarının hukuka uygun şekilde elde edildiği ya da hukuka uygun kullanıldığı gibi sorunlar da hukuku etkileyen bir başka boyutudur. Tüm bunların yanı sıra acaba yapay zekâ insanların çoğu davranışlarını gerçekleştirirken bir uyuşmazlık çözümü için karar verici mercii olabilir mi sorusu da gündeme gelmektedir. (2)


İnsan gibi düşünerek-davranarak onun yapabildiği işleri daha hızlı daha kolay yapması gibi temel sonuçlara ulaşan yapay zekâ kavramı esasında bir öğrenme ilişkisine dayanmaktadır. Kendisine aktarılan verilerden elde ettiği bulgularla benzer nitelikteki durumlarda bu bulguları kullanarak bir sonuç ortaya çıkarır. Makinde öğrenmesi olarak nitelendirilen bu durum, analize uygun veriden istatistik teorisini kullanarak matematik modelleri çıkarmak olarak ifade edilir. (3) Yapay zekanın bu matematiksel modelleri örüntüleri ortaya çıkarabilmesinin kaynağı ona aktarılan verilerdir. Dolayısıyla yapay zeka öğrenmeye dayalı bir sistemdir. İşlenen veriler ne kadar güçlü olursa ortaya çıkacak örüntüler de gerçek dünyayı o kadar iyi temsil edecektir. (4) Peki bu gerçek dünyayı temsil etmeye yaklaşan yapay zekanın hukuk bakımından konumu nedir? Ortaya çıkardığı sonuçtan etkilenen bir insanın zarar görmesi halinde sorumlu kim olacaktır ya da yapay zeka zararı nasıl giderecektir, bu verdiği zarardan dolayı yapay zekaya uygulanacak yaptırımlar ne olacak gibi problemlere hukukun cevap vermesi beklenir. Bu sebeple de evvela yapay zekanın hukuki statüsünün belirlenmesi gerekir.


Yapay zekanın insan gibi düşünerek gerçek hayatta kabul edilebilir sonuçlara yaklaşmasıyla yargılama hukuku bakımından da kullanılması gündeme gelmektedir. Yapay zekanın gelişiminin arttırılmasıyla uyuşmazlıklar hakkında hakemler yerine daha hakkaniyete uygun kararlar vermesinin yolu açılabilir mi? Bu bağlamda yapay zekaya bazı kararların (5) sonuç kısımlarının öğretilmesiyle yapılan deneyler neticesinde tahkim yargılamasında hakem rolünü üstlenmesi sağlanabilir mi? Yapay zekanın tahkimde kullanımı bağlayıcı olmaktan çok destekleyici niteliktedir. Yapılan bazı deneylerde nihayete ermiş kararların sonuç kısımları, makineye veri olarak işlenerek daha sonra aynı konuda verilecek olan kararın doğru olup olmadığı yönünde tasdikleyici bir işleve sahiptir. Peki bu etkinliğinin geliştirilmesiyle ileride tasdiklemenin ötesine geçerek hakem olarak karar verebilir mi? Bu çalışmada örnek bazı kararlar açısından inceleme yapılarak tahkimde hakem olabilirlikleri üzerine değerlendirme yapılacaktır. Ancak öncesinde yapay zekâ kavramının ne olduğu türleri ve kategorileri açıklanacaktır. Akabinde de hakem yerine koyacağımız yapay zekanın hukuki statüsünü belirledikten sonra hakem olabilirliği değerlendirilecektir. Çalışmamızda yapay zekaya aktarılan verilerin hukuka uygunluğu bakımından inceleme yapılmayacak olup gerekli görüldüğü bazı yerlerde değinilmekle yetinilecektir.


YAPAY ZEKA KAVRAMI

1. Tanımı

İnsana özgü olan düşünce eyleminin yine bir insan tarafından yaratılan makine tarafından da gerçekleştirilip gerçekleştirilemeyeceğinin araştırmasıyla ortaya çıkan varlık yapay zekadır. (6,7) Esasında yapay zeka dediğimiz şey, bir insan bir davranış yaptığında ona zeka diyorsak bunu bir makinenin de yapmasını sağlamaktır. (8) Yapay zekanın temelinde insan becerilerinin kopyalanması amacı vardır. Bu kopyalamayı gerçekleştirdikten sonra artık kendi kendine kararlar verebilen, inisiyatif alabilen otonom bir yapıya dönüşmesini sağlamaktır. (9) Yapay zekanın bu bağlamda genel bir tanımını yapacak olursak insan aklının yapabileceği türden şeylerin makine tarafından da yapılmasını sağlamaktır.


Yapay zekanın insana özgü olan düşünce ve davranışlarını gerçekleştirmek içinde dört türlü yaklaşım benimsenmiştir. Bunlar; İnsanca düşünmek, İnsanca davranmak, Rasyonel düşünmek ve Rasyonel davranmak şeklindedir. (10)


Bir makinenin-yazılımın insan gibi davranmasını sağlamak yaklaşımının benimsenmesiyle ortaya çıkan bu yapıya yapay zeka denilmiştir. İnsan gibi davranma fikri ilk olarak 2. Dünya Savaşı esnasında şifre çözmesiyle Alan Turing tarafından ‘‘makineler düşünebilir mi?’’ sorusuna cevap ararken ortaya çıkmıştır. (11) Bu kapsamda Turing bir test gerçekleştiriyor ve bu testin sonucunda amaçlanan, bilgisayarın başka bir insanı, insan olduğuna ikna etmesidir. (12) Kısaca bu testi özetlersek farklı iki odaya bir bilgisayar ve insan yerleştiriliyor. Farklı bir odaya ise başka bir insan yerleştirilerek karşısındaki odadakilerle yazılı iletişim kurarak hangisinin insan hangisinin bilgisayar olduğunu sorgulayarak bir sonuca ulaşması isteniyor. Testten elde edilecek bulgu ise eğer sorgulayıcı olan insan hangisinin bilgisayar hangisinin insan olduğunu belirleyemezse yapay zekanın insan gibi davrandığı sonucuna ulaşılacaktır. Ancak bu deneyde yapay zeka insan gibi davranmayı insanların eylemlerini onlar gibi düşünme işlemine girişmeksizin doğrudan kopyalayarak ulaşması söz konusu olabilir. (13) O halde söz konusu bu yaklaşım yapay zeka tanımlaması içine insanca düşünmeyi alamamıştır. Yapay zekayı insan gibi davranma üzerinden tanımlamıştır.


Yapay zekanın tanımlanmasındaki bir diğer yaklaşım ise yapay zekanın rasyonel davranabilen bir varlık olduğudur. (14) Rasyonel davranmak insana benzer eylemler gerçekleştirmek değil kendi başına içinde bulunduğu koşullar çerçevesinde davranışlar göstermesidir. (15,16) Bu yaklaşımda yapılan yazılımlar ajent (ajan) olarak tanımlanmaktadır. (17) Bu ajanlar içinde bulunduğu çevredeki durumları duyularıyla (sensörleriyle) algılar. (18) Bu algılama sonucunda elde ettiği bulgularla kendi kendine aksiyon verir. Rasyonel ajan bu girdi ve çıktılarla bir belirsizlik halinde en iyi aksiyonu sonucu verir. Bu ajanların temel özelliklerini belirleyecek olursak; bir çevreye yerleşerek insanları algılamasıyla hem sosyal hem de en sonunda verdiği cevaplarla esnek olması, ayrıca kendi kendine bir başkasının komutu olmaksızın cevap vermesiyle de otonom olduğunu görürüz. (19) Nihai olarak bu yaklaşımla yapay zekanın insanca davranışları gerçekleştirmesi yaklaşımından çok, insanlar adına en iyi seçimleri gerçekleştirmeye doğru evrildiğini ortaya çıkarır. Yapay zekayı bu yaklaşım kapsamında tanımlayacak olursak insanlara en doğru yolu gösterebilecek, onlar için en iyi seçeneği belirleyebilecek ajanlar oluşturmak şeklinde açıklayabiliriz.


Yapay zekanın tanımlaması yapılırken bir başka yaklaşım ise yapay zekanın insan gibi düşünmesinden bahsedilmesidir. (20) İnsan gibi düşünme, cognitive science ( bilişsel bilim) ile yakın ilişki içerisindedir. (21) Yapay zekaya insan gibi düşünme fonksiyonun kazandırılması isteniyorsa o halde insan zihninin biyolojik, felsefi ve psikolojik açıdan nasıl düşünme eylemini gerçekleştirildiğinin ortaya koyulması gerekir. Yapay zeka ile bilişsel bilim sürekli birbirini beslemektedir ve beslemeye de devam etmektedir. Yapay zekayı anlamlandırmaya çalışılırken de insan zihnine dair kesin ve test edilebilir teoriler oluşturmak amaçlanır. (22)


Yapay zekaya yönelik son yaklaşım ise rasyonel düşünme yaklaşımıdır. Buna göre yapay zeka dediğimiz şey algılayarak, muhakeme ederek bir çıkarımda bulunur ve bunu kendi kendine gerçekleştirir. (23) Bunu gerçekleştirmeyi vaat eden ise bir matematiksel hesaplamadır. (24) Yani yapay zeka, mantiki değeri bir hesaplama yöntemiyle kazanan şeydir.


Görüldüğü üzere yapay zekanın açıklaması yapılırken çeşitli yaklaşımlar benimsenirken bir tanımlama yapılmaya çalışmak istenmiş ama genel nitelikte bir tanım ortaya çıkmamıştır. (25,26) Şu halde tüm bu yaklaşımlar bize, yapay zekanın daha çok rasyonel davranmayı ve düşünmeyi sağlayabileceği rasyonel olmayanı becerebilmesinin pek de mümkün olmadığını göstermektedir.


YAPAY ZEKANIN HUKUKİ NİTELİĞİ

1. Genel Bilgi

Türk Medeni Kanun’un 8. maddesinde kişi, hak ve borçlara sahip olmada eşit olan insanlar olarak belirtilmiştir. (27) Yani tam ve sağ doğumla bir insan kişiliğe haiz olan bir varlıktır. (28) Kanun, haklara ve borçlara sahip olmada eşitliği hak ehliyeti olarak tanımlamışken hak ehliyetini kullanım bakımından insanlara sınırsız yetki ile donatmamıştır. Hak ehliyetine sahip bir kişinin sağlıklı bir şekilde onun gereğini yerine getirebilmesi fiil ehliyetine sahip olması ile sınırlandırılmıştır. Kanun koyucu fiil ehliyeti ile aslında tam ve sağ doğumuyla hak ve borçlara sahip olan kişiliğine kavuşan insanın, hukuk dünyasında yaptığı iş ve işlemlerin sonuç doğurabilmesini bazı kişilerce kaldırmayı amaçlamıştır. Bu kişiler ayırt etme gücüne haiz olmaya, kısıtlı olan ve küçük olan kişilerdir. (29) O halde her bir kişilik sahibinin yaptığı iş ve işlemlerin sonucunun olduğunu kabul etmek pek de mümkün değildir. Şu halde insanların doğumuyla kişi oldukları doğal birer kişilik statüsüne sahip olan varlık olduğu belirtilmiştir. (30) Zaten hukuk da insan ilişkilerinin sonucu ortaya çıkan insan ilişkileriyle ilgilenen bir sosyal bilimdir. İnsan haricinde hukuk düzenimiz TMK.m.50’de belirli bir amaca özgülenen mal ve kişi topluluğuna da kişilik statüsü kazandırmıştır. (31) Bu kazanımla bunların yaptıkları eylemler bakımından da sorumlulukları ve sonuçları ortaya çıkacaktır. Tüzel kişi olarak adlandırdığımız bu yapılara kişi statüsü verilmesindeki temel saik insanların ömrünün kısıtlı olmasından hareketle tek başına gerçekleştiremeyeceği iş ve işlemleri gerçekleştirmesini sağlamaktır. (32) Hukuk düzenimizde insana özgü haklar haricinde tüzel kişiler ve gerçek kişiler eşit hak ve borçlara sahip kabul edilir. Sonuç olarak kanun koyucu insan dışı topluluğa da kişilik sıfatı kazandırarak ona haklar ve borçlar bahşetmişse insana benzeşmek, onun gibi düşünmek ve davranmak için tasarlanan bir zekaya kişilik kazandırabilir mi? Bu sorunun cevabı için evvela hukukun kişilik için belirlediği kriterleri belirlememiz gerekir.


2. Kişilik Kriterleri

Kanun koyucu bakımından yapay zekanın insanla eşdeğer olarak tanımlanarak kişi olarak nitelendirilmesi için bazı kriterleri taşıması gerekir. Bunlar; çevreyle etkileşim halinde olması, iletişim kurabilmesi, hayatının amacı olması ve bunu gerçekleştirebilecek beceriye sahip olması, bilinçli olabilmesi, toplumla uyum içinde yadsınmadan yaşayabilmesi kriterleri bakımından yapay zekanın irdelenmesi gerekir. (33)


Çevresiyle etkileşim içinde olan insan karşılaştığı tepkilere uygun dönütlerle cevap verir. Çevresindeki olayları anlamlandırarak çıkarımda bulunur. Bir durum karşısında her zaman aynı tepkiyi vermez. Bir olumsuzluktan onu anlamlandıracak olumlu sonuçlar elde edebilir. Ya da çok olumsuz bir durumdayken onun kötü sonuçlarını düşünebilir. Dolayısıyla insan mekanik değil esnek bir varlıktır. (34) Farklı durumların kendine göre önemini belirleyip ayırt edebilir. İnsan farklı durumlar arasında benzerlik kurabileceği gibi aynı durumlar arasındaki farklılıkları da keşfedebilir. (35) İnsana özgü belirlediğimiz bu kişilik kriterlerinin insanla eşdeğer olmak isteyen yapay zekanın da sahip olması gerekir bu yönleriyle bir insanda farkı olmadığının kabulünü yadsımayalım. Bu kriterler açısından yukarıda da izah ettiğimiz Turing Testi (36) sonucundan yapay zekanın başka bir insanı, insan olduğu konusunda ikna edebilmiştir.


İnsanlar hayatlarını idame ettirirken ileriye dönük olarak hayatlarını göreceli olarak planlayarak geçirirler. Bu planlama tüm insanlar açısından farklılık gösterir. Hayatlarını anlamlandıracak yaşamlarında bir amaç edinmeye gayret ederler. Hayatlarının anlamını belirlemede objektif tamamen mantık ya da akılcılıkla hareket etmelerinden bahsetmek pek de mümkün değildir. Bilhassa insan duygu ve hislerini merkeze alarak yaşar. İnsanı diğer varlıklardan ayıran diğer bir unsur da bilinçli olmasıdır. Ancak bilincin kişilik kriteri olarak baz alınması pek de doğru bir yaklaşım olarak kabul edilmemektedir. Çünkü tüzel kişilerin de bilinci olmamasına rağmen hukuken kişidir. (37) Burada bilinçli olmayı hayatlarını planlamada aramak daha makul olabilir. Bilinçli bir varlık hayatında bir amaç edinerek onu geliştirme yönünde yaşamını sürdürebilmelidir. Bu kriter bakımından da yapay zekanın duygu ve hisleri olduğunu kabul etmek güçtür. Ancak ebette ki bir makinenin yaşamından gaye edinerek bu doğrultuda kendini geliştirmesi pek de mümkün olmayan bir durum değildir. Ancak bunu gerçekleştirirken hayatını anlamlandıran bir duyguya sahip olması gerekir. (38)


Toplumdan izole olmamış uyum içinde yaşam süren birey, toplum içerisinde hem kendi menfaatlerini hem de diğer bireylerin menfaatlerini korumalıdır. (39) Toplum içerisindeki bireylerle arasında haklar ve özgürlükler bakımından denge kurma bilincine sahip olmalıdır. Bu bağlamda yapay zekaya bir kişilik atfedilecekse onun toplum içerisindeki bireylerin menfaatini gözetmesi bunu yaparken de kendi menfaatlerinde ödün vermemesi gerekir. Bu dengeyi kurması için de yeterli bir bilinç seviyesine ulaştırılması gerekir. (40,41)


3. Yapay Zekanın Hukuki Kişiliğine İlişkin Görüşler

Yapay zekanın hukuki statüsünün belirlenmesinde çeşitli görüşler ortaya çıkmıştır. Bazılarına göre yapay zekanın kişi olarak kabul edilmesi mümkün değilken bazılarına göre kişi olarak kabul edilebilmeleri gerekliliği şeklinde ayrılmıştır. (42)


Yapay zekanın bir kişi olduğunu reddeden görüşe göre yapay zeka bir eşyadır. (43) Bunu da Locke’nin mülkiyet anlayışına (44) dayandırmaktadırlar. Locke’ye göre bir insanın ürettiği şey ona aittir. (45) Yapay zeka da bir insan tarafından oluşturulduğundan ona aittir. (46) Bir başka dayanak noktaları ise şayet yapay zekaya kişi statüsünü verirsek insanlar yapay zekaları edinerek onları köle gibi kullanmaya başlayacaktır. (47) Bu sebeple de eski çağlardan günümüze kadar yıkılmaya çalışılan kölelik anlayışının tabiri caizse tekrar hortlamasının yolu hukuk eliyle açılmış olunacaktır demektedirler. (48) Buna mahal vermemenin yolu da yapay zekayı eşya olarak kabul etmekten geçtiğini savunurlar. Bu görüşü eleştirenler ise yapay zekaya kişilik statüsü verilmesin, eşya olarak kabul edilebilsin diye evrensel hukukun ortadan kaldırmaya çalıştığı kölelik sistemini tekrar gündeme getirmelerini doğru bulmamışlardır. (49)


Yapay zekânın kişi olarak kabul edilmesini savunan görüşe göre ise yapay zekanın insana özgü özelliklerin büyük bir çoğunluğuna sahip olması onu kişi olmaya yaklaştırır. Bu sebeple de yapay zekanın sadece yapay olmasından kaynaklı olarak kişi statüsünden mahrum kalması doğru değildir. Bu varlıklara kişiliğin kazandırılmasıyla haklara ve borçlara sahip olabilmesinin yolu açılacaktır ve insanların bunlara güveninin artması sağlanabilecektir. (50) Bu sayede de ülke ekonomisinin, toplumun huzur ve stabilitelerinin artması sağlanabilir. Ancak söz konusu kişilik pek tabi ki gerçek kişi statüsü olmaz. Bu sadece insanlara özgüdür. Bu kişiliğin tüzel kişilik, elektronik kişilik ve insan olmayan kişi şeklinde olmasına göre ayrılarak çeşitli görüşler ortaya çıkmıştır. (51)


Yapay zekanın bir tüzel kişi olmasını savunanlara göre tüzel kişiler kanun koyucu tarafından kişilik tanınmış öznelerdir. (52) Yapay zekayı da herhangi bir basit makine ile kıyaslamak doğru değildir. Şirketlere tanınan bu yasal statü yapay zekalara da tanınabilir. Çünkü yapay zeka da tüzel kişi olan şirketler gibi insan eliyle kurulmuş varlıklardır. Hal böyle olunca bunları da mülkiyete konu olabilen eşyalardan ayrı tutmak gerekir. Tüzel kişi olduğu görüşünü eleştirenler, yapay zekalar insan eliyle kurulurlar lakin sahip oldukları zekayla benliklerini keşfettiklerinde insanlar tarafından kontrol edilmeyebilirler bu statü bu sebeple ileride öngörülmez sorunlar meydana getirebilir. (53) Ayrıca bir tüzel kişiliği varlık sebebi olan ortak amaca özgülenme yapay zeka, onu icat eden ve bu programı kullanan arasında var olduğunu kabul etmek mümkün değildir. (54)


Yapay zekanın hukuki statüsüne yönelik ortaya çıkan bir diğer görüşe göre ise bu varlıklar her ne kadar insana benzeşmeye çalışsa insan gibi otonom ve bilişsel özelliklere haiz olsa da netice de bir insan değildir. Bu sebeple hukuk literatürüne insansı, insan olmayan statüsünün kazandırılması gerekir denilmiştir. (55)


Yapay zekanın kişiliğine yönelik tartışmanın seyrini Avrupa Parlamentosu 2017 tarihinde yayınladığı bir raporla değiştirmiştir. (56) Bu rapora göre yapay zekaların ne tüzel kişi ne gerçek kişi ne de eşya olamayacaklarına bu varlıkların hukuki statülerinin sui generis niteliğinde olduğundan yeni bir kişilik türü oluşturmak gerekliliği hasıl olmuştur. (57) Yapay zekaların hukuki statüsü elektronik kişilik olması gerekir denilmiştir. (58) Bu oluşturulan elektronik kişilik ile her bir yapay zeka bir sicile kaydedilecek. (59) Bu sicil kaydı sayesinde de haklara ve borçlara sahip birer yasal statülü varlıklar olacaklardır. (60) Tazminat sorumlulukları gündeme geldiğinde onlar için oluşturulan maddi fonlara başvurulacaktır. (61) Ayrıca hukuki sorumlulukları bakımından da bir zarar meydana geldiğinde bunun yapay zekanın eyleminden kaynaklandığı, arasında bir illiyet bağı kurulduğu vakit bundan sorumlu tutulacaktır. (62) Bu noktada yapay zekanın kusuru aranmayarak kusursuz sorumlulukları benimsenmiştir. (63)


Ortaya atılan bu görüşler bakımından yapay zekanın öğrenen bir makine olduğu çevresiyle etkileşim içinde olduğu, edindiği her yeni bilgiyi sentezleyerek ortaya yeni bulgular çıkararak yoluna devam ettiği göze alındığından eşya olarak kabul edilebilmesi mümkün değildir. Bunun yanı sıra öğrenmeye dayalı olarak arttırdığı ‘zekasıyla’ gün geçtikçe insanın da ötesine geçerek onun eliyle kullanımını istemeyecektir. Bu hususlar gözetildiğinde yapay zekanın kendine özgü bir kişiliğe sahip yeni bir kişilik türünün oluşturulması gerekir. Böyle bir statü oluşturulmalı ki yapay zekanın gelecekte insanı aşan ve kendini keşfeden zekasının, diğer insanlara karşı koruyucu kalkanla çevrelenmesi şimdiden sağlanabilmiş olsun. Bu sebeple de Avrupa Parlamentosu tarafından oluşturulan elektronik kişilik statüsü bu öngörüleri karşılayıcı niteliktedir. (64)


yapay zeka
yapay zeka

TAHKİMDE YAPAY ZEKA

1.Genel Bilgi

Yapay zekanın giderek etkinliğini arttırdığını hissettiğimiz bu dönemde, insan ilişkileriyle ilgilenen hukukta da yapay zekanın kullanımı ortaya çıkmıştır. Yapay zekanın hukuk sisteminde kullanılabilmesi üç türlü olabilir. Hukuk sistemimizde destekleyici fonksiyonda kullanılabilir, desteklemenin ötesine de geçerek insanlar tarafından gerçekleştirilen faaliyetleri yerine getirebilir, ya da hukuk sistemini tamamen değiştirici fonksiyona sahip olabilir. (65) Yapay zekanın destekleyici fonksiyonun cezbediciliğine bazı ülkeler karşı koyamayarak çeşitli uygulamaları hukuk sistemine dahil etmiştir. Türkiye’de yapay zekânın destekleyici fonksiyonunu ‘Kazancı, Lexpera, Sinerji’ gibi yazılımlarla kullanmaktadır. (66) ABD’de de ‘Ross Intelligence’ uygulaması ile dilekçeler analize tabi tutularak tavsiye niteliğindeki çıktılar hukuki yardımı vaat etmektedir. (67) Hukuki yardımı vaat ederek insanların hayatlarını kolaylaştırmayı vaat eden çeşitli yazılımlar geliştirilmiştir. Örneklemek gerekirse sözleşme incelemesi yapan ‘Lawgeex, Klarity, Clearlaw’. (68) Sözleşme çözümlemesi yapan ‘Seal Software, Kira Systems’. (69) Dava tahmini yapan Blue J Legal. (70) Hukuki araştırma yapan ‘LexisNevis, Practical Law’. (71) Sohbet botları olarak niteleyeceğimiz bazı yazılımlarla otomatik belge hazırlanmasını sağlayan ‘DoNotPay, Automio, BillyBot’ gibi YZ yazılımları hukuk sistemi içinde yapılacak işler ve hazırlanacak evraklar bakımından kolaylık ve zamanın tasarruflu kullanımını arttırıcı destekleyici fonksiyonludur. (72)


YZ ’nin yerine gelen fonksiyonunun kullanıldığı en önemli örnek uygulamasını ülkemizde kullanılan UYAP sistemi olarak gösterebiliriz. (73) Bu sistem ile pek çok hukuki işlem elektronik ortamda hazırlanmaktadır. Davanın açılması, avukatların duruşmaya ebağlantısı, delillerin sunulması, elektronik imzalama gibi fiziken gerçekleştirilmesi gereken çoğu işlem elektronik düzlemde yapılmaktadır. (74) UYAP sistemi yargının işleyişini doğrudan doğruya değiştirmiş, klasik yollarla yapılan işlemlerin teknoloji kullanılarak o klasik yolun yerine teknolojinin geçirilmesini sağlamıştır. UYAP sistemine benzer bir sistem ABD’de kullanılmaktadır. Bu sistem PACER sistemidir. (75)


Teknolojinin klasik yargılama iş ve işlemlerinin yerini aldığı bir başka YZ uygulaması ise Hong Kong’da kurulan Teknoloji Mahkemeleridir. Bu mahkemeler ile tanıkların mahkemeye gelmesine gerek olmadan delillerin toplanmasını sağlanabilmesini sağlayan entegre bir sistemin geliştirilmesi amaçlanmıştır. Çin’de bu kapsamda akıllı mahkemeler projesini sunmuştur. (76)


E-ticaretin giderek yaygınlaşmasıyla Uber, Airbnb gibi uygulamalar üzerinden yapılan ticarette uyuşmazlıkların çıkmasıyla şirketler kendi aralarında anlaşarak bir uyuşmazlık çözüm sistemi benimsemişlerdir. (77) Çevrimiçi uyuşmazlık çözümü (ODR) olarak tanımlanan bu sistem, klasik uyuşmazlık çözümü dışında teknolojinin dahiliyetiyle meydana getirilmiş bir sistemdir. (78) Bu çevrimiçi uyuşmazlık çözüm sistemleri ikiye ayrılarak uyuşmazlığa yaklaşmaktadır. Bu sistemi uygulanmasıyla elde edilmek istenen temel amaç tarafların sulh ile uyuşmazlıklarını nihayete erdirmektir. (79) Hal böyle olunca sistem iki aşamalı olarak işlemektedir. İlk aşaması çevrimiçi alternatif uyuşmazlık çözümü tarafların sulh ile uyuşmazlıklarını çözmeye çalışır buradan bir sonuç alınmaması halinde çevrimiçi mahkemeler devreye girerek değişkenlik göstererek uzman hukukçular tarafından uyuşmazlığın akıbeti hakkında bir karar verilir. (80) Çevrimiçi uyuşmazlık sistemini uygulayan bazı örnekler verecek olursak Avrupa Çevrimiçi Uyuşmazlık Çözümü, (81) Kanada’nın British Columbia şehrinde uygulanan Uyuşmazlık Çözüm Hakemliği, (82) İngiltere ve Galler de uygulanan Trafik Cezaları Hakemliği sistemleri (83) karşılaştırmalı hukukta uygulanagelmektedir.


YZ’nin hukuk sistemini tamamen değiştirici etkisinin kullanıldığı bazı teknoloji uygulamaları da bulunmaktadır. Bu kapsamda verilecek örnek Estonya’daki robot yargıç iddiasının uygulanabilirliği gösterilebilir. (84) Buna göre daha kolay, daha az mali değere sahip, içerisinde karmaşıklık barındırmayan, hakkında net sonuçlara varılabilecek basit uyuşmazlıkların çözümünün mahkemelerin iş yükünden alınarak robot yargıçlarla çözümlenebileceğine dair bir görüş ortaya atılmıştır. (85) Bunun yanı sıra yapay zekanın yerini almaktan çok hukuk sistemine yeni bir bakış açısı kazandıran ve düzenleme yapılması ihtiyacı hissettiren COMPAS yazılımının yargılamada hakimlerce kullanımı bir başka örnek olarak verilebilir. (86) Ya da COMPAS’a benzer nitelikte çeşitli suçların tespitinde insanları puanlayan, risk analizi yapan SyRI yazılımıdır. (87) Bunların dışında mahkemede hakimlerin yerini YZ’nin alabileceği ya da tahkimde hakemin yerini YZ’nin alabilirliğini gündeme getiren ARGUMENTUM ile PROMETEA yazılımları hukuk sisteminde teknolojinin bozucu etkisini gösteren yapay zekalardır. (88)


2. Yapay Zekanın Karar Tahmininde Bulunduğu Bazı Deneyler ve Tahkime Uygulanabilirliği

Yazılımcılar tarafından geliştirilen yapay zekaya makine öğrenmesi yoluyla ABD Yüksek Mahkemesinin 1816-2015 yıllarında vermiş olduğu kararları öğretilmiştir. (89) Bu öğrenmeyle birlikte yapay zekaya verilen görev ise yine ABD Yüksek Mahkemesi tarafından nihayete erdirilmiş kararlarda alt mahkemelerin kararlarını onayıp onamadığını ve yargıçların bu yöndeki oyların ne şekilde olduğunu tahmin etmesi beklenmiştir. (90) Yapay zeka % 70,2 oranıyla dava sonucunu, %71,9 oranıyla da yargıçların oylarını doğru tahmin etmiştir. (91) Görüldüğü üzere yapılan bu deneyde yapay zekaya daha önceden verilmiş kararların öğretilmesiyle zaten hakkında karara varılmış bir davanın sonucunu tahmin etme üzerine modellenmiştir. (92)


Bu kararın tahkim yargılaması bakımından uygulanabilirliğini incelediğimizde cevap vermemiz gereken soru algoritma ilk derece mahkemesi kararlarına karşı aynı şekilde eğitilebilir mi? (93) Çünkü tahkimdeki yargılama ilk derece mahkemesinde olduğu gibi maddi vakıaları inceleyerek uygulanacak hukuku belirler, delilleri, raporları değerlendirerek geniş yelpazede bir yargılama gerçekleştirir. (94) Tahkimde yargılama daha karmaşıktır. Bu karmaşıklığı da hakim sadeleştirerek bir gerekçe ve sonuç elde eder. Ancak yapılan bu deneyde üst derece mahkemesi kararlarının veri olarak algoritmaya öğretilmesi yoluna gidilmiştir. (95) Algoritmadan da ikili bir sonuca indirgenerek bir cevap vermesi beklenmiştir. Oysaki tahkim yargılamasının sonucunun böyle bir ikili bir sonuca indirgenmesi mümkün değildir. (96) Ayrıca YZ’ye öğretilen veriler ne maddi vakıalara ne de delillere ilişkin sadece erilmiş olan kararların gerekçe kısmının veri olarak öğretilerek sonucu tahmin etmesi beklenmiştir. (97) Tahkimde yapılan yargılamada maddi vakıalar çerçevesinde hukuki sorunların incelenmesi söz konusudur. Ayrıca ABD Yüksek Mahkemesi kararlarını tahmin etmeye çalışan YZ, yargıçların politik eğilimlerini de dikkate alarak verdikleri oyları tahmin etmeye çalışmıştır. (98) Tahkimde politik görüşe sahip olan hakemlerden bahsetmek pek olası değildir. Bu yönden algoritma yetersiz kalacaktır. (99) Şu halde yapılan bu deneydeki yüksek başarı oranlarına rağmen bu modellemenin bir tahkim yargılamasının sonucunu tahmin etmesi güçtür. (100)


Bir başka deney ise Avrupa İnsan Hakları Mahkemesinin sözleşmenin bazı maddelerinin içerir başvuralar hakkında verdiği kararların metinleri yapay zekaya öğretilerek sonuçlarını tahmin etmesi bekleniyor. (101) Bu deney sonucunda da algoritma %79 oranıyla gayet başarılı bir sonuç elde ediyor. (102) Bu deneyde de makine öğrenmesi yoluyla verileri toplayan yapay zekanın görevi ikili bir sınıflandırmaya dayalı AİHS’ in ilgili maddelerinin ihlali olup olmadığının cevabını vermesi şeklindedir. (103)


Bu deney bakımından da tahkime uygulanabilirliği değerlendirildiğinde yine sadece veri olarak temyiz mercii olarak niteleyebileceğimiz üst mahkeme kararları öğretilmiştir. (104) Yapay zekaya tarafların dava dilekçeleri, cevap dilekçelerini, dayandıkları delilleri, raporları, maddi olguları veri olarak öğretilmemiştir. (105) Algoritma zaten nihayete erdirilmiş aynı zamanda ne şekilde karar verileceğinin yansıtıldığı gerekçe kısımlarıyla eğitilmiştir. (106) Sonuç kısmını tahmin etmede yapay zeka değil hukukçu olmayan normal bir insan da bir o kadar başarılı olabilecektir. Gerekçe kısımları zaten hakimin ne şekilde sonuca ulaştığı eğiliminde olduğunu gösterdiği kısımlardır. Şu halde yapay zekaya öğretilen veriler tarafsız veriler değil, mahkemenin hükmü haklı çıkaracak şekilde hazırladığı verilerdir. (107) Bunun sonucunu da doğru tahmin etmek de pek olasıdır. Yapay zekanın burada yaptığı son olarak ulaşılmış bir üründen başka bir son ürün elde edilmesidir. (108) Oysa tahkim yargılamasında yapılması gereken ham bir şekilde sentezlenmeyi bekleyen maddi olgular, dava dilekçeleri, raporlar ve delillerden bir son ürün oluşturmasını beklemektir. Sonuç olarak bu yapılan tahmin deneyinin de tahkime uygulanması beklenemez. Tahkime uygulanabilmesinden bahsedebilmemiz için yapay zekaya öğretilecek verilerin ilk derece mahkeme kararları olmasıyla mümkün olabilecektir. (109) Pek tabi ki yapılan bu deneylerinde sonuçlarının yukarıda izah edilen deney sonuçları kadar başarılı olması gerekir. (110)


3. Yapay Zekanın Mevcut Eksikliklerinin Tahkime Yansıması

Yapay zekaya verilen görevden istenilen sonucunun alınabilmesi ona yeteri kadar veri aktarımına bağlıdır. (111) Bir yapay zekaya ne kadar kaliteli veri aktarılırsa algoritma o kadar başarılı olur. (112) Bir başka söyleyişle veride bolluk ne kadar çoksa yapay zeka o kadar çok işlevsel hale gelecektir. Tahkim yargılamasına dahil edilebilecek bir yapay zeka hakeminin mevcut olabilmesi de ona olabildiğince veri olarak nitelendirdiğimiz tahkim kararlarının aktarılması gerekir. Ancak bilindiği üzere tahkim kararlarında gizlilik esastır ve bu sebeple de yayınlanmaları mümkün değildir. (113) Yayınlansa bile sansürlenerek yayınlanmaktadırlar. (114) Yayınlandıklarını varsaysak bile tahkim yargılaması bir alternatif uyuşmazlık çözüm yoludur. Ayrıca tahkim yargılamasında konular tek bir başlık altında toplanmayıp uluslararası ticaret, yatırım, inşaat gibi çeşitli konulara bölünmektedir. Bu konu çeşitliliği de gözetildiğinde algoritmayı eğitecek veri sayısı azalmaktadır. Bu sebeple de uluslararası tahkimde geniş hacimli veri bulunmuyor. Algoritmaya öğretilecek veri bakımından minimum sınır belirlenmemiştir. (115) Ancak yapay zekadan istenen verimin alınabilmesi ona olabildiğince çok veri aktarımına bağlıdır. Algoritmaya genel nitelikteki konulardan çok özel, spesifik konularda ne kadar çok veri aktarılırsa o kadar çok başarılı sonuç elde edilebilir. (116) Yapay zekanın veri ile olan bu yoğun ilişkisi hesaba katıldığında tahkimde yetersiz kararların olması yapay zeka hakemlerin varlığını daha da geleceğe ötelemektedir. (117)


Makine öğrenmesi olan yapay zekaların aktarılan veriler çerçevesinde kendi kendine öğrenmesine bağlı olarak ayrımcılık teşkil edecek kararlar vermesi de söz konusudur. Örneğin Amazon’un işe alım algoritması kadınlara ayrımcılık yaparak genelde erkekleri işe almaktadır. (118) Bunun sebebine bakıldığında ise algoritmaya yüklenen özgeçmişlerin çoğu erkeklere ait bu çoğunluğun varlığı sebebiyle algoritma erkekleri o işe daha uygun olduğunu varsayarak karar veriyor. (119) Yapay zekadaki bu ayrımcılık yapma olumsuzluğu tahkime uyarlandığında ise algoritmaya aktarılan kararların çoğu bir ticari tahkim uyuşmazlığında örneğin satıcı lehine kararlar ise yapay zeka hakemin akabinde vereceği kararları alçıya ayrımcılık uygulayarak satıcı lehine çözümlemesi gündeme gelebilir. (120) Bu sebeple de dengeli bir veri kümesi oluşturulması gerekir. (121)


Çoğu yapay zekaların bu ayrımcılığının neyden kaynaklandığını tespit edebilmek bazı yazılımlara bakımından bazen mümkün olamayabilir. (122) Bunun sebebi bu algoritmaların oldukça karmaşık yapıya sahip olmasıdır. (123) Bu sebeple de algoritmanın verdiği kararlar hangi eksiklikten kaynaklı olduğu arasında bir nedensellik bağı kurma güçleşiyor. Algoritmaların gerçek sorunu tespit edilmiyor. Yapay zeka hakemlerin böyle bir ayrımcı karar vermesi tespit edildiğinde şeffaf nitelikte olmaması halinde sorun tespiti de yapılamayacaktır. (124) Bu da daha karmaşık durumlara sebep olabilir.


Yapay zekanın her ne kadar insanla benzeşmeye çalıştığından bahsetsek de belki de hiç kazanamayacağı ya da kazanma ihtimalinin çok güç olduğu özellik duygudur. (125) Yapay zeka duygusal zeka ya da sağduyuya dayalı akıl yürütmeye sahip değildir. (126) Yapay zeka mantık ve matematiksel zekaya bağlı olarak karar verir. Oysa tahkim yargılamasında bir hakemin dünyaya bakış açısındaki değişiklik kararı büyük ölçüde etkileyebilecek niteliktedir. (127) Yapay zekanın bu olumsuz yönü sebebiyle de insan hakemlerin önemini daha çok ortaya çıkarmaktadır.


4. Olası Yapay Zeka Tahkimiyle İlgili Ana Endişeler

Yabancı hakem kararlarının tanınmasını ve tenfizini düzenleyen New York Konvansiyonunda yapay zekanın hakem olamayacağına dair bir kısıtlama bulunmamaktadır. (128) Hakemin insan olup olmadığına dair bir belirtici niteliğe yer verilmemiştir. Tahkim yargılamasının temelini oluşturan tahkim anlaşmasında taraflar bir yapay zeka hakemi belirlemişlerse bu durumda New York Sözleşmesi bağlamında bir tenfiz engeli yoktur. (129) New York Sözleşmesi haricinde bazı ulusal mevzuatlarda hakemlerin temyiz kudretine sahip gerçek kişi olmaları gerekliliği düzenlenmiştir. (130) Bu düzenlemeler ile yapay zekanın hakem olamayacağı açıkça ortaya konulmaktadır. Bu sebeple hakemler bakımından kesin sınırlarla çizilmeyen özellikler bakımından da ülkelerin tahkim yanlısı- tahkim dostu olmasına göre yapay zeka hakemi kabul edilebilirliği değişkenlik gösterebilir. (131)


Yapay zeka hakemin yargılamada pek tabi ki bağımsız ve tarafsız olması beklenir. Bunun ölçüsü onu meydana getiren kişinin- şirketin uyuşmazlıklarına bakamaması, ya da aktarılan verilerle öğrendiği bilgileri yanlı bir şekilde karar kurması hali söz konusu olabilir. (132) Burada önemli olan bu tarafsız ve bağımsız olma özelliğinin ihlalinin tespit edilebilmesidir.


Yapay zeka hakem, duygusal zekaya dayalı sağduyulu karar verme yetisine sahip değildir. Bu yetiye sahip olmayan bir hakemin hakkaniyete dayalı davalarda adalete uygun bir karar vermesi beklenemez. (133) Tarafların hukuki dinlenilme hakkına uygun kararlar vermesi de şüphelidir. (134) Yapay zeka hakemin verdiği kararların tenfizi istemiyle önüne gelen ulusal mahkeme bu konudaki düzenlemelerin eksikliği sebebiyle bilinmeyen hakkında ne yönde karar vermesi gerektiğini belirleyemeyebilir. Bu doğrultuda da ulusal mahkeme, mevzuatta tatmin edici düzenlemesi bulunmayan bu kararı kamu düzeni tenfiz engeli sebebiyle reddedebilir. (135)


SONUÇ

Yapay zeka insana özgü özellikleri makine öğrenmesi yoluyla yapmayı hedefleyen insan eliyle yaratılmış bir varlıktır. İnsana benzeşmeye çalışması rasyonel davranma ve rasyonel düşünme ekseninde gerçekleşir. Yapay zeka mantık ve matematiksel zekayla kararlar alır. Yapay zeka ona aktarılan verilerle beslenir. Bu verileri derin öğrenme metoduyla sentezleyerek yeni bir olayda bir modelleme bir örüntü kurarak kararlar alır. O halde veriler algoritmanın istediğimiz işlev ve etkinlikte çalışmasının sağlamada temel kaynağıdır. Yapay zekaya aktarılan veriler ne kadar doğru, spesifik ve öğrenmesini pekiştirici sayıda çok olursa elde edilen sonuçlar o kadar insana yakın nitelikte olur.


Yapay zekanın giderek etkinliğini arttırmasıyla hukuk alanını da etkilemesi kaçınılmazdır. İnsan ilişkilerini düzenleyen hukuk, insanla benzeşmeye çalışan ve insanların hayatında etkinliğine kayıtsız kalması mümkün değildir. Bu sebeple ilk önce hukuk sistemlerinde yapay zekanın statüsünün belirlenmesi gerekir. Yapay zekanın kişiliğine dair kriterler belirlenmiş bunların çoğunu büyük ölçekte sağlayabildiği hatta geliştirerek de sağlamaya devam edebileceği çıkarımında bulunulmuştur. Yapay zekanın hukuki kişiliğine dair kişi olmayı reddeden görüş, tüzel kişi görüşü ve elektronik kişi görüşleri doktrinde baskın görüştür. Kanaatimizce de Avrupa Parlamentosunun yapay zekaya ilişkin derlediği raporunda yapay zekanın kendine özgü niteliğinden yeni bir kişilik türü olan elektronik kişi kavramının hukuk sistemlerine dahil edilmesi gerekir. Bu algoritmaların kayıt olacağı bir sicilin oluşturulması bu sicille kişilik kazanarak hukuk dünyasında var olabilmesi sağlanmalıdır. Bu kişilik kazanımıyla haklara ve borçlara sahip, verdiği zararlardan sorumlu hale getirilmelidir. Diğer görüşler içinde yapay zekanın gelecekte öngörülemez gelişimi de dikkate alındığında ortaya çıkabilecek başkaca sorunları cevaplayamayacağı aşikardır.


Yapay zekaya ABD Yüksek Mahkemesi ve AİHM kararlarının öğretilmesiyle ikili bir sınıflandırmaya indirgenerek önüne gelen yeni bir karar sonucunu tahmin etmesi oldukça başarılı bir şekilde gerçekleşmiştir. Ancak tahkim yargılamasında böyle bir deneyin yapılması şu durumda pek de mümkün gözükmemektedir. Temel nedeni yapılan bu başarılı örnek deneyler bir üst mahkeme kararının ihlal olup olmadığı, onadığı ya da bozduğuna indirgenebilen ikili bir sonuçta karar verirler. Oysa tahkim yargılaması bir ilk derece mahkemesi usulünde yargılama yapar. Bu yargılama daha karmaşıktır ve sonucu ikili bir ayrıma tabi tutulamayacak niteliktedir. Tahkim yargılamasında karar tahmini olarak dahi kullanılamayacak yapay zekanın hakem olması bugünkü teknolojide mümkün görünmemektedir.


Teknoloji ilerledi ve yapay zekanın hakem olarak kabul edilmesi daha çok mümkün hale geldiğini varsaydığımızda yapay zekanın halihazırdaki bazı eksiklikleriyle tahkimde de karşılaşmak söz konusu olabilir. Yapay zeka veri ile beslenir veri ne kadar doğru ise ortaya o kadar başarılı sonuç ortaya çıkar. Bu yönde tahkimde bir veri eksikliği söz konusudur. Yapay zekayı eğitebilecek nitelikte çok tahkim kararı yoktur. Ayrıca yapay zekaya aktarılacak bu veriler dengeli olmalıdır. Her bir sonuca ilişkin kararlar bakımından eşit bir dağılım yapılmalıdır. Aksi halde yapay zeka öğrendiği yöne doğru kararlar verebilir ayrımcılık teşkil eden kararlar verebilir. Yapay zekanın en önemli eksikliği insana benzeşme noktasında duygusal zekaya ve sağduyulu karar almaya sahip olmamasıdır. Her dava türü bakımından belki de bu özelliklere sahip olamaması etki etmez ancak hakimin görüşünün önemli olduğu hakkaniyete uygun karar almayı gerektiren davalarda yetersiz kalacaktır.


Taraflar tahkim anlaşmasıyla hakemi yapay zeka olarak belirlemiş olabilirler. Böyle bir durumda yapay zeka hakem tarafından alınan kararın başka bir ülkede tenfizi gündeme gelebilir. Ülkeler de bu bakımdan uluslararası ve ulusal mevzuatlarda yapay zeka hakeme cevaz verilip verilmediğini inceleyebilir. Bu kapsamda çoğu ülke üzerinde bağlayıcı olan New York Konvansiyonunda yapay zeka hakemlerden bahsedilmemiş gerçek kişi hakem zorunluluğu da getirmemiştir. Bu bağlamda tenfiz mahkemesinin tahkim dostu olup olmamasına göre değişen aksiyonlar ortaya çıkabilir. Tenfiz ülkeleri yapay zeka hakemin varlığını kabul etmesine rağmen yapılan yargılamayı duygusal zeka ve sağduyulu yaklaşımın eksikliğinden dolayı hakkaniyete uygun bulmayabilir. Tarafların hukuki dinlenilme hakkına riayet edilmediğini ileri sürebilir. Ya da tenfiz ülkesi yapay zekanın hakem olmasına ilişkin açık bir düzenlemenin ulusal ve uluslararası mevzuatta açık bir şekilde düzenlenmediğini akıbetinin belirsiz olduğunu iddia edebilir. Akıbeti belirsiz bir varlığın kararını kamu düzenine aykırı bularak tenfiz istemini reddedebilir. Sonuç olarak yapay zeka hakemin kararını kabul edip etmeme ülkelerin tahkim dostu olup olmamasına değişkenlik gösterebilir.


Av. Fadime GÜLDEN


BİBLİYOGRAFYA

(1) Yapay zeka kavramı ilk olarak 1955 yılında ortaya çıkmıştır. Bu kavramı ilk olarak ortaya atan kişi ise John McCarthy’dir. Yapay zekanın tarihsel gelişim süreci hakkında detaylı bilgi için bkz. Merve Salı, EROĞLU «Sorumluluk Hukukunda Yapay Zeka.» Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi, 2022.s.6-8. Bu kavramın ortaya çıkmasından günümüze kadar gelen süreç içerisinde bu gelişmeyi olumlu bulanlar kadar olumsuz hatta insanlık için tehdit unsuru olarak da nitelendirenler de vardır. Bu öngörüye yönelik en iyi analizi Stephan Hawking şu sözüyle ‘’Yapay zekâ oluşturmadaki başarı, insanlık tarihindeki en büyük olay olacaktır. Ne yazık ki, risklerden nasıl kaçınacağımızı öğrenmedikçe, sonuncusu da olabilir.’’ açıklamıştır.

(2) Yapay zeka uygulamalarının ‘’yaşam hakkı’’,’’ adil yargılanma hakkı’’, ‘’özel ve aile yaşamına saygı hakkı”, “ifade özgürlüğü” ve “eşitlik ilkesi ve ayrımcılık yasağı” gibi insan haklarını da etkilediğine dair bkz. Nesrin SİNGİL. «Yapay Zeka ve İnsan Hakları.» Public and Private International Law Bulletin, 2022, s.8 vd.

(3) Ömer Faruk EBİBLİ. «Hukuk Açısından Yapay Zekanın İncelenmesi.» Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi, 2022.s.12.

(4) Osman Gazi GÜÇLÜTÜRK, «Türk Hukukunda Makine Öğrenmesine Dayalı Yapay Zekada Verinin Hukuka Uygun Şekilde Kullanılması .» Yayınlanmamış Doktora Tezi, 2021.s.38.

(5) Çalışmanın ilerleyen bölümlerinde kararlar hakkında analizler yapılacağından burada zikredilmemiştir

(6) John MCCARTHY.«What is Artificial Intelligence?» Stanford University, Kaliforniya, ABD. 2007. https://www.researchgate.net/publication/28762490_What_is_Artificial_Intelligence#:~:text=John%20M cCarthy%20has%20defined%20artificial,by%20humans%22%20%5B2%5D%20. (erişildi: 06 24, 2023)

(7) Kavram karmaşasına sebebiyet vermemesi adına robotik kavramına da değinmekte fayda vardır. Robotik, fiziksel şeylerle etkileşime giren mekanik varlıklardır. Yapay zeka ise insan zihnine öykünen varlıktır. Robotik ile birbirilerinden ayrı şey olmalarıyla birlikte yapay zeka pek tabi ki robotiğin daha işlevsel hale gelmesini sağlayabilir. Robotlar ( forced labor) fiziksel bir cihazdır. Robotik ve yapay zekanın ayrımına ilişkin daha detaylı açıklamalar için bkz. Mesut Hakkı CAŞIN, Dursun AL, ve Nur Dinemis BAŞKIR. «Yapay Zekâ ve Robotların Eylemlerinden Kaynaklanan Cezai Sorumluluk Sorunu.» Ankara Barosu Dergisi , 2021,s.8-11.

(8) Ebibli, Yapay Zeka,s.4

(9) Russel & Norving tarafından yapılan bu tanımlama, bağımsız bir alan olduğunu vurgulamıştır. Bkz.Ebibli,Yapay Zeka,s.4

(10) Aslıhan ÜNAL ve İzzet KILINÇ. «Yapay Zeka İşletme Yönetimi İlişkisi Üzerine Bir Değerlendirme.» Yönetim Bilişim Sistemleri Dergisi, 2020,s.53.

(11) Ünal ve Kılınç, Yapay Zeka, s.57.

(12) Şadi Evren ŞEKER . «Turing Testi.» Bilgisayar Kavramları. 2 Nisan 2013. https://bilgisayarkavramlari.com/2013/04/02/turing-testi/ (erişildi: 06 24, 2023).

(13) Ebibli, Yapay Zeka, s.5.

(14) Türksel KAYA BENSGHİR. «Yönetimde Yapay Zeka.» Yakın Doğu Üniversitesi Bilgi Yönetimi Araştırmaları Merkezi (BİYAMER). Lefkoşa: YAKIN Doğu Üniversitesi, 2019. s.12 vd.

(15) Bensghir, Yapay Zeka, s.21.

(16) Apple SİRİ, Amazon Alexa, Microsoft Cortona ajan temelli yapay zekaya örnektir. Bkz. Ebibli, s.6.

(17) Şadi Evren ŞEKER, «Zeki Vekiller (Akıllı Ajanlar, Intelligent Agents, Zeki Etmenler ).» Bilgisayar Kavramları. 15 02 2010. https://bilgisayarkavramlari.com/2010/02/15/zeki-vekiller-akilli-ajanlarintelligent-agents-zeki-etmenler/ (erişildi: 06 24, 2023).

(18) İbid.

(19) Ebibli, Yapay Zeka, s.6.

(20) Bensghir, Yapay Zeka,s.28.

(21) Bensghir, Yapay Zeka,s.28.

(22) Ebibli, Yapay Zeka,s.6.

(23) H. Levent. AKIN. «YAPAY ZEKADA VÜCUT VE BEYİN PROBLEMİ.» boun. https://www.cmpe.boun.edu.tr/~akin/papers/beyin.pdf s.4. (erişildi: 06 24, 2023).

(24) Akın, Vücut ve Beyin Problemleri,s.4.

(25) Yapay zekanın tanımı kesin ve açık bir şekilde yapılamamasına karşın felsefi açıdan ayrıma tabi tutulmuştur. Bunlar zayıf YZ, güçlü YZ, süper YZ. Zayıf YZ; kural oluşturmayı ve test yapmayı sağlayan YZ’ dir. Güçlü yapay zeka ise insan zihnine denk yapay zekadır. Henüz bu aşamaya gelinmesi söz konusu değildir. Süper yapay zeka ise insan zihnine ulaşan bir makine yapabiliyorsak insan zihninin ötesinde yapay zekanın elde edilmesini engelleyen nedir? Sorusuna binaen insanüstü zekaya sahip YZ’ leri ifade eder. Yapay zeka türleri hakkında detaylı açıklamalar için bkz. Harun PİRİM. «TEKNOLOJİ BAĞIMLI YAŞAMIN MATEMATİKSEL DESENLERİ-I.» Journal of Yaşar University, s.85 vd.

(26) Yapay zeka kendi içerisinde alt disiplinlere ayrılmaktadır. Uzman sistemler bunlardan biridir. Uzman sistemler, if-then kuralıyla oluşturulmuş bir kodlamadır. Bilgi tabanı manuel oluşturulmuştur. Veriden öğrenme metodu kullanılmaz. Uzman sitemler hakkında detaylı bilgi için bkz. İlhan KAYA ve Şerife GÖZEN. «Personel Seçim Sürecinde Uzman Sistem Yaklaşımı ve Konya Büyükşehir Belediyesinde Bir Uygulama.» Selçuk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, tarih yok: 356-358. Diğer bir alt disiplini ise öğrenen makinedir. Öğrenen makinede büyük bir veriden örüntü oluşturma söz konusu olur. Matematikteki istatistik teorisini kullanarak örneklemden çıkarım yapar. Öğrenen makinenin bir alt kolu derin öğrenmedir ( deep learning). Kısaca bilgisayarın insan gibi örneklerden öğrenmesinin sağlanmasıdır. DeepMind şirketi bu yöntemi kullanarak çalışmalar gerçekleştirmiştir. Şirket tarafından bu yöntem ile tasarlanan program Çin masa oyunu olan AlphaGo oyununu oynayarak dünya şampiyonunu yenmiştir. Bu programa oynanan oyun hakkında herhangi bir bilgi verilmemiştir.Program oyunu kendi kendine öğrenmiştir. Makineleri n öğrenmesi, öğrenen makine ile ilgili detaylı bilgiler için bkz. Güçlütürk, Makine Öğrenmesi, s.47 vd

(27) Mustafa DURAL ve Tufan ÖĞÜZ. Türk Medeni Hukuku Cilt 2 Kişiler Hukuku. İstanbul: Filiz Kitabevi, 2018. s.28.

(28) Dural ve Öğüz, Kişiler Hukuku, s.28.

(29) Hakan HASANOĞULLARI. Hakimlik Ders Notları Medeni Hukuk. Ankara: Yetki Yayınları, 2023.s.12.

(30) Seda Kara KILIÇARSLAN. «YAPAY ZEKANIN HUKUKİ STATÜSÜ VE HUKUKİ KİŞİLİĞİ ÜZERİNE TARTIŞMALAR.» YBHD, 2019/2,s.371-372.

(31) Dural ve Öğüz, Kişiler Hukuku, s.33.

(32) Kılıçarslan, Hukuki Kişilik, s.372.

(33) Kılıçarslan, Hukuki Kişilik, s,373.

(34) Kılıçarslan, Hukuki Kişilik, s,373.

(35) Chia, Hui. «THE ‘PERSONALITY’ IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE.» The University of Melbourne. 27 10 2019. https://pursuit.unimelb.edu.au/articles/the-personality-in-artificial-intelligence (erişildi: 06 25, 2023).

(36) I.YAPAY ZEKA KAVRAMI, 1. Tanımı, s.4

(37) Kılıçarslan, Hukuki Kişilik, s,374 vd.

(38) Kılıçarslan, Hukuki Kişilik, s,375.

(39) Kılıçarslan, Hukuki Kişilik, s,376.

(40) Kılıçarslan, Hukuki Kişilik, s,376.

(41) Yapay zekaya kişilik verilmesi hukuk düzeninin sorunudur. Verilen kişiliğin hangi ölçütlerle kullanımını da yine kanun koyucu belirleyecektir. Örneğin kadınlar da birer insan olmasına rağmen ülkemizde bazı haklarını kullanımına yönelik sonradan düzenlemeler yapılmış olmasıyla birlikte bazı ülkelerce hala haklarını kullanımlarına yönelik sınırlamalar mevcuttur. Hal böyle olunca kişilik tanınması ve bunun sonucu olarak hakların ve özgürlüklerin kullanımındaki sınırı hukuk politikası belirler. Bu kapasiteyi belirleyecek olan kanun koyucudur. Bkz. Kılıçarslan, Hukuki Kişilik, s.376.

(42) Enes KÖKEN. «Yapay Zekanın Cezai Sormluluğu.» TAAD,Sayı: 47 , 2021,s.260.

(43) Kılıçarslan, Hukuki Kişilik, s.377-378.

(44) John Locke’nin mülkiyet kavramı hakkında detaylı bilgi için bkz. Ahmet TUNÇ, Süleyman EKİCİ, ve Tuğçe KURTAĞZI. «John Locke’un Mülkiyet Kavramına Yönelik Bir Değerlendirme.» TroyAcademy International Journal of Social Sciences, 2021,503 vd.

(45) Tunç, Ekici ve Kurtağzı, Mülkiyet Kavramı,s.512.

(46) Kılıçarslan, Hukuki Kişilik, s.378. Köken, Cezai Sorumluluk, s.261.

(47) Kılıçarslan, Hukuki Kişilik, s.378.

(48) Kılıçarslan, Hukuki Kişilik, s.378.

(49) Görüşler hakkında daha detaylı bilgiler için bkz. Çağlar ERSOY. Robotlar, Yapay Zekâ ve Hukuk, 4. Baskı. İstanbul: On iki levha yayıncılık, 2019. s.85 vd.

(50) Kılıçarslan, Hukuki Kişilik, s.379.

(51) Mürvet Sena ÇETİN. «Yapay Zekanın Cezai Sorumluluğu.» İstanbul Barosu Dergisi, 2021,s.154.

(52) Kılıçarslan, Hukuki Kişilik, s.378.

(53) Çetin, Cezai Sorumluluk, s.154.

(54) Emre Bayamlıoğlu tüzel kişi statüsü verilmesi görüşündedir. Bkz. Çetin, Cezai Sorumluluk, s.154.

(55) Kılıçarslan, Hukuki Kişilik, s.381.

(56) Armağan Ebru BOZKURT YÜKSEL . «Avrupa Komisyonu'nun Yapay Zeka Tüzük Teklifi'ne Genel Bir Bakış.» TAAD, 2022,s.20.

(57) Başak BAK. «Medeni Hukuk Açısından Yapay Zekânın Hukuki Statüsü ve Yapay Zekâ Kullanımından Doğan Hukuki Sorumluluk .» TAAD, Yıl:9, Sayı:35, 2018,s.220.

(58) Bozkurt Yüksel, Avrupa Komisyonu, s.24

(59) İbid.

(60) Bak, Hukuki Sorumluluk,s.222.

(61) İbid.

(62) Bak, Hukuki Sorumluluk,s.223

(63) Bak, Hukuki Sorumluluk,s.224

(64) Avrupa parlamentosunun ortaya çıkardığı bu yeni kişilik isabetli olmuş ancak daha detaylı güçlendirilmiş düzenleme içermesi gerektiğine yönelik bkz. Kılıçarslan, Hukuki Kişilik, s.381-384., Bak, Hukuki Sorumluluk, s.226 vd.

(65) Ebibli, Yapay Zeka, s.26.

(66) Seda Yağmur SÜMER. «CEZA YARGILAMASININ GELECEĞİ: ROBOT HAKİM .» Dokuz Eylül Üniversitesi Hukuk Fakültesi Dergisi, Cilt: 23, Sayı: 2, , 2021,s.1561.

(67) Ebibli, Yapay Zeka, s.26.

(68) Ebibli, Yapay Zeka, s.27.

(69) Ebibli, Yapay Zeka, s.27.

(70) Ebibli, Yapay Zeka, s.28.

(71) Ebibli, Yapay Zeka, s.28.

(72) Ebibli, Yapay Zeka, s.28.

(73) Sümer, Robot Hakim, s.1559, dn.54.

(74) Sümer, Robot Hakim, s.1560.

(75) Ebibli, Yapay Zeka,s.29-30.

(76) İbid.

(77) Melis ERCAN. «UYUŞMAZLIKLARIN ONLINE ÇÖZÜM YÖNTEMLERİ.» Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi, tarih yok: 2012.s.21.

(78) Amazon ve Ebay şirketleri de bu sisteme dahil olarak gelişimin sağlamışlardır. Bkz. Ebibili, Yapay Zeka, s.31.

(79) Ercan, Online Çözüm Yolları,s.34 vd.

(80) Cemre Çise KADIOĞLU. «BRICKS AND CLICKS: ONLINE DISPUTE RESOLUTION MECHANISMS AND IMPLEMENTATION OF ONLINE ARBITRATION IN TURKEY FOR CROSSBORDER BUSINESS TO CONSUMER E-COMMERCE DISPUTES.» Bilişim Hukuku Dergisi, 2019,s.118.

(81) Avrupa Birliği ülkeleriyle, İzlanda, Norveç ve Lihtenştayn’da uygulanan bu sistem tüketici uyuşmazlıklarını çözme maksadıyla getirilmiştir. Bkz. «European Comission.» Online Dispute Resolution. https://ec.europa.eu/consumers/odr/main/?event=main.trader.register (erişildi: 06 27, 2023).

(82) Bazı medeni hukuk uyuşmazlıkları için uygulanmaktadır. 4 aşamalı sistemdir. Taraflar sorular sorarak bilgi alır, Tarafları sulh olunmaya çalışmak, Sulh olmamışsa anlaşmaya varılmak, Son olarak bir üye hakkında uyuşmazlığın sonuçlandırılmasıdır. Bkz. Kadıoğlu, E-COMMERCE DISPUTES,s.121,dn.26.

(83) Trafik ceza başvuru ve itirazlarını çözmeye dair geliştirilen bir sistemdir. Bkz. Ebibli, Yapay Zeka, s.33.

(84) Sümer, Robot HAKİM, s.1566.

(85) İbid.

(86) Kişilerin suç işleme oranlarını cinsiyet, yaş, sabıka gibi kriterlerle risk oranlarını hesaplayan bir yazılımdır. Amerika’da hakimleri bağlayıcı olmasa da kararlarına etki edici niteliktedir. Bu bağlamda COMPAS İle ilgili bir dava bile görülmüştür. Davayı Loomis isimli kişi Wisconsin Eyaleti aleyhine açmıştır. Bu karar neticesinde Amerika Yüksek Mahkemesi COMPAS’ın kullanımı engellememiştir. Ancak bazı yönleriyle bu yazılımların sorunlarının olacağını belirtmiştir. Bkz. Ebibli, Yapay Zeka, s. 35.; Sümer, Robot Hakim,s. 1562.

(87) Hollanda hükümeti tarafından uygulanan bu yazılım insanların her türlü verilerini ele geçirerek onları puanlamaktadır. Bir kişi bu YZ’ye göre ne kadar yüksek puan alırsa o kadar suç işleme bakımından riskli görülmektedir. Bu yazılım pek tabi ki birçok eleştiriye maruz kalmıştır. Bkz. Ebibli, Yapay Zeka, s.36-37.

(88) Bu iki yapay zeka yazılımı yargıdaki hakimlerin yerini almaya en yakın olanlarıdır. Özellikle Prometea en ileri yapay zeka sistemi olarak nitelendirilir. Bu yazılımlar hakkında daha detaylı bilgi için bkz. Sümer, Robot Hakim, s.1562-1563.

(89) Gizem HALİS KASAP. «Can Artificial Intelligence (“AI”) Replace Human Arbitrators? Technological Concerns and Legal Implications .» Journal of Dispute Resolution, Iss. 2 Art. 5, 2021,s.7.

(90) Kasap Halis, Artificial Intelligence, s.7-8.

(91) Hikmet BİLGİN. «Yapay Zekânın Mahkeme Kararlarında Kullanımına Uluslararası Bir Bakış ve Robot Hâkimler Hakkında Düşünceler.» İnönü Üniversitesi Hukuk Fakültesi Dergisi, 2022,s.411.

(92) Ebibili, Yapay Zeka, s.42.

(93) Kasap Halis, Artificial Intelligence, s.8.

(94) Kasap Halis, Artificial Intelligence, s.8.

(95) Ebibli, Yapay Zeka, s.42.

(96) Kasap Halis, Artificial Intelligence, s.8.

(97) Kasap Halis, Artificial Intelligence, s.8.

(98) Kasap Halis, Artificial Intelligence, s.9.

(99) Kasap Halis, Artificial Intelligence, s.9.

(100) Kasap Halis, Artificial Intelligence, s.9.

(101) Bilgin , Robot Hakimler, s.411.

(102) Bilgin , Robot Hakimler, s.411.

(103) Bilgin , Robot Hakimler, s.411.

(104) Ebibli, Yapay Zeka, s.40.

(105) Kasap Halis, Artificial Intelligence, s.11.

(106) Kasap Halis, Artificial Intelligence, s.12.

(107) Kasap Halis, Artificial Intelligence, s.12.

(108) Kasap Halis, Artificial Intelligence, s.13.

(109) Kasap Halis, Artificial Intelligence, s.13.

(110) Bir başka deneyde Türk Anayasa Mahkemesi kararlarının konu kısımlarının makine öğrenmesi metoduyla yapay zekaya öğretilmiştir. Algoritma da %90 oranında isabet yakaladığı, gerekçe kısmıyla da eğitilmesi halinde isabet oranının %96’ya çıktığı görülmüştür. Bu sonuçlar Anayasa Mahkemesinin genel ahlak üzerine verdiği kararlarla eğitilen YZ’nin tahmin oranlarıdır. İfade hürriyetiyle ilgili kararlarla eğitilen YZ sonuçları, sadece konu kısımlarının veri olarak girilmesiyle % 78 oranında isabetli olduğu, gerekçe kısımlarının dahil edilmesiyle % 93 isabete çıktığı görülmüştür. Yukarıda her iki tahmin modelinde tahkime uygulanabilirlik incelemesi yönünden eksiklikler burada da mevcuttur. Bkz. Ebibli, Yapay Zeka,s.43-44.

(111) Azael Socorro Márquez . «Can Artificial Intelligence be used to appoint arbitrators?» Anuario Venezolano de Arbitraje Nacional e Internacional Nº 1 , 2020,s.265-266.

(112) İbid.

(113) Kasap Halis, Artificial Intelligence, s.14.

(114) İbid.

(115) Kasap Halis, Artificial Intelligence, s.15.

(116) Kasap Halis, Artificial Intelligence, s.15.

(117) Algoritmanın verileri ne kadar iyi öğrenirse o kadar iyi sonuç alınır yaklaşımının da bir sınır bulunmaktadır. Çünkü bir yapay zeka, veriyi aşırı bir şekilde tüm ayrıntılarıyla gereksiz öğrenirse bu kez de aşırı uyumluluk (overfitting) durumu ortaya çıkar. Örneğin yapay zeka hakemin başvuru dosyalarının boyutunu da karar bakımından hesaba katması halinde aşırı uyumluluk söz konusu olabilir. Bunu yaparken de satıcının kazandığı davalarda dosya boyutunun 1 mb’den büyük olduğunu modellemesiyle artık her 1 mb’den büyük dosyada kararını satıcıyı haklı gösterecek şekilde verebilir. Aşırı uyumluluk nedeniyle dosyanın boyutunu esasa ilişkin değerlendirmeye katabilir. Bkz. Kasap Halis, Artificial Intelligence, s.16- 17.

(118) Kasap Halis, Artificial Intelligence, s.17.

(119) Kasap Halis, Artificial Intelligence, s.17.

(120) İbid.

(121) Kasap Halis, Artificial Intelligence, s.17.

(122) Kasap Halis, Artificial Intelligence, s.21.

(123) İbid .

(124) Kasap Halis, Artificial Intelligence, s.23.

(125) Kasap Halis, Artificial Intelligence, s.24.

(126) Kasap Halis, Artificial Intelligence, s.24.

(127) Kasap Halis, Artificial Intelligence, s.25.

(128) Sözleşmenin 2 ve 5. Maddelerinde sadece ‘the arbitrator’ ifadesine yer verilmiştir. Bkz. Kasap Halis, Artificial Intelligence, s.29.dn.195.

(129) Kasap Halis, Artificial Intelligence, s.30.

(130) Fransa usul kanunlarında ve Portekiz usul kanunlarında gerçek insan olması gerektiği düzenlenmiştir. Bkz. Kasap Halis, Artificial Intelligence, s.30.

(131) Kasap Halis, Artificial Intelligence, s.30.

(132) Kasap Halis, Artificial Intelligence, s.32-33.

(133) Kasap Halis, Artificial Intelligence, s.37

(134) Kasap Halis, Artificial Intelligence, s.40

(135) Kasap Halis, Artificial Intelligence, s.43-44.



21 görüntüleme0 yorum

Son Yazılar

Hepsini Gör
bottom of page