Algoritma Suçluyu Gösterdi: Yapay Zekâ Analizleri Ceza Davasında Mahkûmiyet Delili Olabilir mi?

Giriş

Yapay zekâ sistemleri artık yalnızca metin veya görüntü üretmek amacıyla kullanılmamaktadır. Yüz tanıma, ses eşleştirme, plaka okuma, şüpheli davranış tespiti, dijital belge doğrulama, deepfake analizi, suç bağlantısı kurma ve büyük veri kümeleri içinden şüpheli işlem örüntülerini belirleme gibi işlemler de yapay zekâ aracılığıyla gerçekleştirilebilmektedir.

Bu gelişme, ceza yargılamasında iki ayrı sorunu ortaya çıkarmaktadır. Birincisi, yapay zekâ tarafından yapılan analizin hukuken “delil” sayılıp sayılamayacağıdır. İkincisi ise yapay zekâ çağında ses, görüntü, mesaj, belge ve diğer dijital materyallerin ne ölçüde güvenilir kabul edilebileceğidir.

Türk Ceza Muhakemesi Kanunu’nda “yapay zekâ delili” adı altında bağımsız bir delil türü düzenlenmemiştir. Bu nedenle yapay zekâ analizlerinin hukuki değeri; delilin hukuka uygun elde edilmesi, kaynağının doğrulanması, teknik yönteminin denetlenebilmesi, tarafların analize itiraz edebilmesi ve sonucun diğer delillerle desteklenmesi üzerinden belirlenmelidir.

Yapay zekâ sisteminin yüksek olasılıkla belirli bir kişiyi işaret etmesi, o kişinin suçlu olduğu anlamına gelmez. Ceza yargılamasında belirleyici olan algoritmanın kanaati değil, mahkemenin hukuka uygun şekilde elde edilmiş ve duruşmada tartışılmış delillere dayanarak ulaştığı vicdani kanaattir.

Yapay Zekâ Analizi ile Yapay Zekâ Tarafından Üretilen Delil Aynı Şey Değildir

Kavramların birbirinden ayrılması gerekir.

Yapay Zekâ Tarafından Analiz Edilen Delil

Bu durumda başlangıçta gerçek bir veri bulunmaktadır. Güvenlik kamerası görüntüsü, telefon kaydı, banka hareketi, ses kaydı veya elektronik yazışma yapay zekâ tarafından incelenmektedir.

Örneğin:

Kamera görüntüsündeki kişinin yüz tanıma sistemiyle belirlenmesi,
Ses kaydındaki konuşmacının ses eşleştirme sistemiyle tespit edilmesi,
Binlerce banka işlemi içinden olağan dışı para hareketlerinin seçilmesi,
Araç plakasının otomatik olarak okunması,
Görüntünün deepfake olup olmadığının yapay zekâyla araştırılması,
Mesajlar arasındaki bağlantıların otomatik olarak sınıflandırılması.

Burada asıl delil görüntü, kayıt, belge veya işlem verisidir. Yapay zekâ çıktısı ise bu delilin değerlendirilmesi sonucunda ortaya çıkan türetilmiş teknik bulgudur.

Yapay Zekâ Tarafından Üretilen İçerik

Bu durumda ses, görüntü, metin veya belge doğrudan üretken yapay zekâ tarafından oluşturulmuştur.

Örneğin:

Gerçekte gerçekleşmeyen bir konuşmayı gösteren ses kaydı,
Bir kişinin bulunmadığı yerde bulunduğunu gösteren deepfake video,
Gerçekte yazılmamış WhatsApp mesajlarının ekran görüntüsü,
Yapay zekâ tarafından oluşturulan sahte dekont,
Gerçek olmayan güvenlik kamerası görüntüsü.

Bu içerikler, gösterdikleri olayın gerçekten gerçekleştiğinin delili olarak doğrudan kabul edilemez. Ancak sahte içeriğin kim tarafından ve hangi amaçla üretildiği ispatlanabiliyorsa içeriğin kendisi; sahtecilik, dolandırıcılık, iftira, şantaj veya delil üretme fiilinin maddi konusu olabilir.

Başka bir ifadeyle yapay zekâyla üretilmiş sahte video, videoda gösterilen olayın delili olmayabilir; ancak sanığın böyle bir video hazırladığı veya kullandığı iddiasının delili olabilir.

Yapay Zekâ Analizi Ceza Davasında Delil Sayılır mı?

Yapay zekâ analizinin ceza davasında kullanılmasına ilişkin mutlak bir yasak bulunmamaktadır. CMK m.217/2’ye göre yüklenen suç, hukuka uygun şekilde elde edilmiş her türlü delille ispat edilebilir. Bununla birlikte aynı maddenin birinci fıkrası, hâkimin yalnızca duruşmaya getirilmiş ve huzurunda tartışılmış delillere dayanabileceğini düzenlemektedir.

Bu hükümlerden hareketle yapay zekâ analizinin kullanılabilmesi için yalnızca dosyaya bir algoritma raporu sunulması yeterli değildir. Analizin dayandığı temel verinin, kullanılan yöntemin ve sonucun yargısal denetime açık olması gerekir.

Yapay zekâ çıktısı genel olarak şu niteliklerden birini taşıyabilir:

Başlangıç Şüphesi Oluşturan İhbar veya İstihbari Veri

Bir sistemin belirli kişiyi veya işlemi riskli olarak göstermesi, Cumhuriyet savcısının araştırma başlatmasına neden olabilir. Ancak risk puanı tek başına suçun işlendiğini veya kişinin fail olduğunu göstermez.

Soruşturmayı Yönlendiren Teknik Bulgu

Yüz eşleştirme, plaka tanıma veya işlem analizi sonucu kolluğun araştırmasını belirli bir kişi veya olay üzerinde yoğunlaştırması mümkündür. Bu aşamada algoritmik sonuç, delil toplama faaliyetini yönlendiren araçtır.

Bilirkişi Raporuna Dayanak Teknik Veri

Bilirkişi, yapay zekâ tabanlı yazılımdan yararlanarak ses, görüntü veya belge analizi yapabilir. Ancak bilirkişinin yalnızca programın verdiği sonucu rapora aktarması yeterli değildir. Kullandığı yöntemi, hata ihtimalini ve ulaştığı kanaatin teknik dayanaklarını açıklaması gerekir.

Mahkemece Değerlendirilebilecek Türetilmiş Delil

Algoritmik sonuç; kaynağı doğrulanmış, yöntemi açıklanmış, taraflarca tartışılmış ve bağımsız incelemeyle doğrulanmışsa mahkeme tarafından diğer delillerle birlikte değerlendirilebilir.

Bununla birlikte yapay zekâ çıktısının tek başına mahkûmiyet için yeterli kabul edilmesi ciddi sakıncalar doğurur. Özellikle sistemin nasıl çalıştığı açıklanamıyor, hata oranı bilinmiyor ve savunma sonucu bağımsız biçimde denetleyemiyorsa bu çıktının belirleyici delil hâline getirilmemesi gerekir.

Ceza Muhakemesinin Farklı Aşamalarında Delil Standardı

Yapay zekâ analizinin değeri, soruşturmanın hangi aşamasında kullanıldığına göre değişebilir.

CMK m.160 uyarınca Cumhuriyet savcısı, bir suç işlendiği izlenimini öğrenmesi üzerine gerçeği araştırmaya başlamalı; şüphelinin hem lehine hem de aleyhine olan delilleri toplamalı ve muhafaza altına almalıdır. Bu nedenle algoritmik sonuç yalnızca suçlamayı desteklemek amacıyla değil, şüpheli lehine olabilecek ihtimalleri araştırmak için de kullanılmalıdır.

CMK m.170/2 uyarınca iddianame düzenlenebilmesi için toplanan delillerin suçun işlendiği konusunda yeterli şüphe oluşturması gerekir. Dolayısıyla yapay zekâ analizi, başka delillerle birlikte yeterli şüpheye katkı sağlayabilir. Ancak algoritmik ihtimal ile mahkûmiyet için gereken ispat düzeyi aynı değildir.

Kovuşturma aşamasında ise mahkûmiyet, yalnızca olasılık veya şüpheye dayandırılamaz. Yapay zekâ sisteminin “eşleşme ihtimali yüzde 90’dır” demesi, kalan ihtimalin ve sistemin hata oranının yok sayılması sonucunu doğurmaz. Mahkeme, algoritmik sonucun sanığın suçu işlediğini her türlü makul şüpheden uzak biçimde gösterip göstermediğini diğer delillerle birlikte değerlendirmelidir.

Dijital Delilin Güvenilirliği Nasıl Belirlenir?

Bir dijital delilin güvenilirliği yalnızca görüntünün net veya sesin anlaşılır olmasına bağlı değildir. Yapay zekâ çağında güvenilirlik, birbirini tamamlayan çeşitli ölçütler üzerinden değerlendirilmelidir.

1. Hukuka Uygun Elde Edilme

Bir delilin teknik olarak gerçek olması, onun hukuka uygun olduğu anlamına gelmez.

CMK m.206/2-a uyarınca kanuna aykırı elde edilen delilin ortaya konulması reddedilir. CMK m.217/2 ise suçun yalnızca hukuka uygun şekilde elde edilmiş delillerle ispatlanabileceğini düzenlemektedir.

Bu nedenle yapay zekâ tarafından incelenen materyalin;

Hangi karara dayanılarak ele geçirildiği,
Arama ve elkoymanın yetkili merci tarafından yapılıp yapılmadığı,
İncelemenin kararın sınırları içinde kalıp kalmadığı,
Özel hayat ve kişisel veriler bakımından ölçülü davranılıp davranılmadığı,
İnceleme kapsamına ilgisiz üçüncü kişilerin verilerinin girip girmediği

araştırılmalıdır.

Hukuka aykırı biçimde ele geçirilen telefon kayıtlarının sonradan yapay zekâ ile analiz edilmesi, ilk elde etme işlemindeki hukuka aykırılığı ortadan kaldırmaz.

2. Kaynağın Doğrulanması

Dijital dosyanın nereden geldiği belirlenmelidir.

Mahkemeye sunulan ses, video veya ekran görüntüsünün;

Hangi cihazdan elde edildiği,
Kim tarafından kaydedildiği,
İlk ne zaman oluşturulduğu,
Hangi platformdan indirildiği,
Orijinal dosya olup olmadığı,
Başka bir uygulamadan geçirilip geçirilmediği

tespit edilmelidir.

Sosyal medyadan indirilmiş ve defalarca gönderilmiş bir video ile kayıt cihazından doğrudan alınmış kaynak dosya aynı teknik değere sahip değildir. Dosya sıkıştırıldıkça, dönüştürüldükçe veya ekran kaydı alındıkça metadata ve görüntü özelliklerinin bir kısmı kaybolabilir.

3. Delil Zinciri ve Dijital Bütünlük

Dijital materyalin elde edilmesinden mahkemeye sunulmasına kadar kimlerin elinde bulunduğu ve hangi işlemlere tabi tutulduğu kayıt altına alınmalıdır.

Bu kapsamda:

Materyalin teslim tarihi ve saati,
Teslim eden ve alan kişiler,
Adli kopyanın ne şekilde oluşturulduğu,
Hash değerleri,
İnceleme sırasında kullanılan kopya,
Dosya üzerinde yapılan işlemler,
Materyalin nerede saklandığı

tutanaklarla gösterilmelidir.

Hash değerinin aynı olması, dosyanın hash hesaplamaları arasında değiştirilmediğini gösterebilir. Ancak dosyanın ilk baştan gerçek olduğunu kanıtlamaz. Yapay zekâ ile oluşturulmuş sahte bir dosyanın da değişmeden saklanmış olması mümkündür. Bu nedenle bütünlük ile gerçeklik birbirinden ayrılmalıdır.

4. Analizin Geçerliliği ve Güvenilirliği

Yapay zekâ aracının incelenen amaç için uygun olup olmadığı belirlenmelidir.

Örneğin İngilizce metinler üzerinde eğitilen bir sistemin Türkçe mesajların yazarı hakkında güvenilir analiz yapıp yapamayacağı ayrıca gösterilmelidir. Benzer şekilde düşük çözünürlüklü gece görüntülerinde test edilmemiş bir yüz tanıma sisteminin, bu koşullarda ürettiği sonuçların güvenilirliği sorgulanmalıdır.

Yapay zekâ sistemlerinin güvenilirliği bakımından geçerlilik, doğruluk, dayanıklılık, şeffaflık, açıklanabilirlik ve zararlı önyargıların yönetilmesi birlikte değerlendirilmelidir. Ayrıca doğruluk oranının tek başına yeterli olmadığı; yanlış pozitif ve yanlış negatif oranlarının, kullanım koşullarının ve sistemin eğitim verisi dışındaki durumlara genellenebilirliğinin de incelenmesi gerektiği kabul edilmektedir.

5. Hata Oranlarının Açıklanması

Bir yüz tanıma sisteminin “eşleşme” sonucu vermesi, kişinin kesin olarak aynı kişi olduğunu göstermez.

Şu sorular cevaplandırılmalıdır:

Sistemin genel doğruluk oranı nedir?
Yanlış kişiyi eşleştirme oranı nedir?
Eşik değer nasıl belirlenmiştir?
İncelenen görüntünün çözünürlüğü yeterli midir?
Yüzün ne kadarı görünmektedir?
Işık, açı, maske veya yaş farkı sonucu etkiler mi?
Sistem benzer görünümlü kişilerde nasıl performans göstermektedir?
İlgili koşullarda bağımsız test yapılmış mıdır?

“Yüzde 98 güven” ifadesinin hangi matematiksel veya teknik anlama geldiği açıklanmıyorsa bu oran tek başına hukuki değer taşımaz. Sistemin verdiği olasılık ile o kişinin suçu işlemiş olma ihtimali birbirine karıştırılmamalıdır.

6. Şeffaflık ve Açıklanabilirlik

Savunmanın bir delile etkili biçimde itiraz edebilmesi için sistemin sonucunun nasıl oluştuğuna ilişkin yeterli bilgiye erişebilmesi gerekir.

Yapay zekâ sisteminin tamamen “kara kutu” niteliğinde olması ve yalnızca sonuç üretmesi hâlinde şu sorun ortaya çıkar:

Sanık, nasıl üretildiğini bilmediği bir suçlama sonucuna karşı nasıl savunma yapacaktır?

Savunmaya her durumda bütün kaynak kodun verilmesi gerekmeyebilir. Ancak en azından;

Kullanılan sistemin adı ve sürümü,
Analizin yapıldığı tarih,
Kullanılan model veya yöntem,
Girdi verileri,
Karar eşiği,
Performans ve hata oranları,
Sistemin bilinen sınırlılıkları,
Sonucun hangi özelliklere dayandığı,
İnsan müdahalesinin bulunup bulunmadığı

açıklanmalıdır.

Açıklanabilirlik; sistemin ne yaptığını, sonuca nasıl ulaştığını ve sonucun somut olay bakımından ne anlama geldiğini denetlenebilir hâle getirir. Özellikle kişi özgürlüğü üzerinde ağır sonuçlar doğuran kullanımlarda şeffaflık ve hesap verebilirlik gereksinimi daha da güçlenmektedir.

7. Eğitim Verisi ve Algoritmik Önyargı

Yapay zekâ sistemi, üzerinde eğitildiği veri setinin özelliklerinden etkilenir.

Eğitim verisi belirli yaş, cinsiyet, görünüm, dil veya sosyal grup bakımından dengesizse sistem bazı kişiler yönünden daha fazla hata yapabilir. Bu nedenle bilirkişi veya mahkeme yalnızca genel doğruluk oranına değil, somut kişinin ve olayın özelliklerine uygun performans verilerine bakmalıdır.

Sistemin hangi verilerle eğitildiği tamamen açıklanamıyorsa en azından bağımsız test sonuçlarının, hata dağılımının ve bilinen önyargı risklerinin ortaya konulması gerekir. Güvenilir yapay zekâ yaklaşımı, yalnızca doğruluğu değil, zararlı önyargıların yönetilmesini de temel bir ölçüt olarak kabul etmektedir.

8. Tekrarlanabilirlik ve Bağımsız Doğrulama

Aynı veri, aynı sistem ve aynı ayarlarla yeniden analiz edildiğinde aynı sonucun elde edilip edilmediği araştırılmalıdır.

Ayrıca mümkünse:

Farklı bir yazılımla,
Farklı bir bilirkişi tarafından,
Geleneksel adli bilişim yöntemleriyle,
Manuel incelemeyle

sonuç doğrulanmalıdır.

Yapay zekâ çıktısının yalnızca sistemi geliştiren şirketin açıklamalarına dayanması yeterli değildir. İncelemenin bağımsız uzmanlar tarafından tekrarlanabilmesi, savunmanın delili etkili biçimde test edebilmesi bakımından önemlidir.

CMK m.134 Kapsamında Dijital Delillerin Elde Edilmesi

Bilgisayar, telefon, program ve dijital kayıtlar üzerinde yapılacak arama, kopyalama ve elkoyma işlemleri CMK m.134 kapsamında değerlendirilir.

Maddeye göre soruşturma sırasında bilgisayarlarda arama ve kopyalama yapılabilmesi için somut delillere dayanan kuvvetli şüphe sebeplerinin bulunması ve başka şekilde delil elde etme imkânının olmaması gerekir. Gecikmesinde sakınca bulunan hâllerde Cumhuriyet savcısının verdiği karar hâkim onayına sunulmalıdır. Ayrıca elkoyma sırasında sistemdeki verilerin yedeklenmesi ve alınan yedekten bir kopyanın şüpheliye veya vekiline verilmesi öngörülmektedir.

Bu hükümler yapay zekâ analizleri bakımından önemlidir. Analiz yapılacak telefon veya bilgisayarın usulsüz ele geçirilmesi, kapsamı belirsiz biçimde bütün verilerin taranması ya da soruşturmayla ilgisiz özel verilerin incelenmesi delilin hukuki değerini etkileyebilir.

Arama kararında mümkün olduğunca;

İncelenecek cihazlar,
Aranacak veri türleri,
İlgili tarih aralığı,
Aramanın amacı,
Kullanılacak analiz yöntemi,
İlgisiz verilerin ayrıştırılması

belirlenmelidir.

Yapay zekânın milyonlarca dosyayı kısa sürede tarayabilmesi, sınırsız ve amaç dışı veri incelemesini hukuka uygun hâle getirmez.

Bilirkişi İncelemesinin Rolü

Yapay zekâ analizlerinin ceza yargılamasında kullanılabilmesi çoğu zaman özel ve teknik bilgi gerektirir. CMK m.63 uyarınca çözümü uzmanlık, özel veya teknik bilgi gerektiren konularda bilirkişi görevlendirilebilir. Hâkimlik mesleğinin gerektirdiği hukuki konularda ise bilirkişiye başvurulamaz.

Bilirkişi şu teknik konuları inceleyebilir:

Kullanılan yapay zekâ sisteminin amaca uygunluğu,
Girdi verisinin yeterliliği,
Veri bütünlüğü,
Kullanılan model ve sürüm,
Analiz ayarları,
Eşik değerler,
Hata oranları,
Sonucun tekrarlanabilirliği,
Alternatif teknik açıklamalar,
Sistemin bilinen sınırlılıkları.

Ancak bilirkişi;

Sanığın suçlu olduğunu,
Delilin hukuka uygun olduğunu,
Mahkûmiyet için yeterli delil bulunduğunu,
Sanığın kastının gerçekleştiğini

belirleyemez. Bunlar mahkemenin yapacağı hukuki değerlendirmelerdir.

CMK m.67 gereğince bilirkişi yaptığı işlemleri ve vardığı sonuçları raporunda açıklamalıdır. Bilirkişi hukuki nitelendirme yapamaz; taraflara rapora itiraz etme ve yeni bilirkişi incelemesi isteme imkânı tanınmalıdır. Taraflar ayrıca uzmanından bilimsel mütalaa alabilir. Mahkeme gerekli görürse bilirkişiyi duruşmada dinleyebilir.

Yapay Zekâ Raporunda Bulunması Gereken Unsurlar

Ceza dosyasına sunulan yapay zekâ analiz raporunda en az şu bilgiler yer almalıdır:

Analizi yapan kişi ve kurum,
Analiz tarihi,
İncelenen materyallerin açık listesi,
Materyallerin kaynağı ve hash değerleri,
Kullanılan yazılım, model ve sürüm,
Sisteme girilen veriler,
Kullanılan ayarlar ve eşik değerler,
Uygulanan teknik yöntem,
Elde edilen ara bulgular,
Yanlış pozitif ve yanlış negatif ihtimalleri,
Sistemin bilinen sınırlılıkları,
İncelemenin tekrar edilip edilmediği,
Alternatif açıklamaların değerlendirilmesi,
Sonucun kesinlik veya olasılık derecesi,
İnsan tarafından yapılan kontroller.

Sadece “yapay zekâ sistemi tarafından sanıkla eşleşme tespit edilmiştir” şeklindeki rapor, denetlenebilir bir bilirkişi raporu olarak kabul edilmemelidir.

Yapay Zekâ ile Görüntü İyileştirme Delilin İçeriğini Değiştirir mi?

Karanlık bir görüntünün aydınlatılması, gürültünün azaltılması veya düşük çözünürlüğün yükseltilmesi amacıyla yapay zekâ kullanılabilir. Ancak üretken yapay zekâ sistemleri görüntüde bulunmayan ayrıntıları tahmin ederek oluşturabilir.

Bu nedenle yapay zekâ ile iyileştirilmiş görüntü ile orijinal görüntü ayrı ayrı dosyada tutulmalıdır.

Raporda;

Hangi işlemlerin uygulandığı,
Hangi piksellerin tahmin yoluyla oluşturulduğu,
Görüntüye yeni ayrıntı eklenip eklenmediği,
İşlemin geri döndürülebilir olup olmadığı

açıklanmalıdır.

Yapay zekâ tarafından tahmin edilerek oluşturulan yüz, plaka veya nesne ayrıntısı gerçek kayıtta bulunmayan bilgi niteliğindeyse, bunun doğrudan maddi olayın delili olarak kullanılması sakıncalıdır. İyileştirilmiş görüntü araştırmayı yönlendirebilir; ancak orijinal kaydın göstermediği bir ayrıntı üzerinden tek başına fail tespiti yapılmamalıdır.

Yüz Tanıma Sonucu Tek Başına Mahkûmiyet İçin Yeterli midir?

Yüz tanıma sistemi benzer yüzleri eşleştirir; suç işleyen kişiyi hukuken belirlemez.

Sistemin sonucu;

Kamera görüntüsünün kalitesi,
Yüzün açısı,
Işık koşulları,
Referans fotoğrafın güncelliği,
Sistemin eğitim verisi,
Karar eşiği

gibi birçok değişkenden etkilenebilir.

Bu nedenle yüz tanıma sonucu;

Tanık beyanı,
Konum verileri,
HTS ve baz kayıtları,
Araç kayıtları,
Parmak izi veya DNA,
Kamera güzergâhı,
Sanığın olayla bağlantısını gösteren diğer deliller

ile desteklenmelidir.

Algoritmik eşleşmenin tek ve belirleyici delil olduğu bir dosyada, savunmaya kaynak görüntüleri ve teknik raporu bağımsız uzmana inceletme olanağı tanınmalıdır.

Ses Eşleştirme Sonucunun Değeri

Yapay zekâ ile ses klonlama teknolojilerinin gelişmesi, ses benzerliğine dayalı tespitleri daha dikkatli değerlendirmeyi gerektirmektedir.

Ses eşleştirme raporunda:

Referans kaydın nasıl elde edildiği,
Karşılaştırılan konuşmaların süresi,
Arka plan gürültüsü,
Sesin sıkıştırılıp sıkıştırılmadığı,
Konuşma dili ve duygu durumu,
Ses klonlama ihtimali,
Ses üzerinde kesme ve birleştirme bulunup bulunmadığı

araştırılmalıdır.

Bir kişinin sesine çok benzer kayıt bulunması, kaydın mutlaka o kişiye ait olduğunu göstermez. Ses eşleştirme bulgusu, kaydın bütünlüğü ve diğer maddi delillerle birlikte değerlendirilmelidir.

Algoritmik Sonucun Duruşmada Tartışılması

CMK m.216 uyarınca ortaya konulan deliller hakkında taraflara söz verilmelidir. CMK m.217’ye göre de mahkeme ancak duruşmada tartışılmış delillere dayanabilir. Bu nedenle yapay zekâ raporunun yalnızca dosyaya konulması yeterli değildir.

Savunmaya;

Raporu inceleme,
Kaynak veriye erişme,
Bilirkişiye soru yöneltme,
Ek rapor isteme,
Yeni bilirkişi talep etme,
Uzman mütalaası sunma,
Sistemin hata oranlarına itiraz etme

imkânı verilmelidir.

Algoritmanın ticari sır olduğu gerekçesiyle savunmadan bütün teknik bilgiler gizlenirse silahların eşitliği ve çelişmeli yargılama ilkeleri zarar görebilir. Ticari sırların korunması ile savunma hakkı arasında denge kurulmalı; en azından sonucu etkili biçimde sınamaya yetecek bilgiler taraflara açıklanmalıdır.

Dijital delillerin belirleyici olduğu yargılamalarda, ham veriye veya güvenilir bir doğrulama yöntemine erişim sağlanması ve savunmanın teknik itirazlarının gerekçeli biçimde karşılanması adil yargılanma hakkı bakımından önem taşımaktadır. Avrupa İnsan Hakları Mahkemesinin dijital delillere ilişkin değerlendirmelerinde de sanığın belirleyici nitelikteki dijital verileri etkili biçimde inceleyebilmesi ve bunlara itiraz edebilmesi üzerinde durulmaktadır.

Mahkemenin Gerekçeli Kararında Neler Bulunmalıdır?

CMK m.230 uyarınca mahkûmiyet hükmünde delillerin tartışılması ve değerlendirilmesi, hükme esas alınan ve reddedilen deliller ile hukuka aykırı elde edilmiş delillerin açıkça gösterilmesi gerekir.

Yapay zekâ analizine dayanan bir hükümde mahkemenin şu sorulara cevap vermesi gerekir:

Yapay zekâ sonucu hangi maddi veriye dayanmaktadır?
Kaynak veri hukuka uygun elde edilmiş midir?
Verinin bütünlüğü nasıl korunmuştur?
Analiz hangi yöntemle gerçekleştirilmiştir?
Hata oranı nedir?
Savunmanın itirazları nasıl değerlendirilmiştir?
Karşı uzman görüşü neden kabul veya reddedilmiştir?
Algoritmik sonuç hangi diğer delillerle doğrulanmıştır?
Yapay zekâ analizi olmasa kalan deliller mahkûmiyet için yeterli midir?

Mahkemenin “bilirkişi raporu hükme esas alınmıştır” şeklindeki soyut ifadesi yeterli değildir. Bilirkişi raporunun neden güvenilir kabul edildiği ve savunmanın teknik itirazlarının neden yerinde görülmediği açıklanmalıdır.

Yapay Zekâ Analizinin Tek Delil Olması

Yapay zekâ analizi tek başına kesin ve mutlak bir yasak kapsamında değildir. Ancak sistemin sonucunun tek veya belirleyici delil olması hâlinde çok daha sıkı güvenceler aranmalıdır.

Özellikle;

Kaynak veri savunmaya açılmamışsa,
Sistem bağımsız olarak doğrulanmamışsa,
Hata oranları bilinmiyorsa,
Kullanılan model açıklanmıyorsa,
Sonuç yeniden üretilemiyorsa,
Başka maddi delil bulunmuyorsa,
Bilirkişi yalnızca yazılım çıktısını tekrar etmişse

algoritmik sonuca dayanılarak mahkûmiyet kurulması masumiyet karinesi ve şüpheden sanık yararlanır ilkesi bakımından sakıncalıdır.

Algoritma suç şüphesini güçlendirebilir fakat mahkemenin yerine geçemez. Hâkim, karar verme yetkisini yazılıma devredemez.

Yapay Zekâ Çağında Dijital Delillere Karşı Toplu Güvensizlik de Doğru Değildir

Deepfake ve yapay içerik üretiminin yaygınlaşması, gerçek dijital delillerin de “bu yapay zekâ ile yapılmış olabilir” denilerek otomatik biçimde reddedilmesine yol açmamalıdır.

Bir tarafın yalnızca soyut biçimde manipülasyon iddiasında bulunması her delili değersiz hâle getirmez. İddia;

Dosyadaki teknik tutarsızlıklara,
Metadata değişikliklerine,
Kesme ve montaj izlerine,
Kaynak dosyanın bulunmamasına,
Delil zincirindeki kopukluğa,
Çelişkili platform kayıtlarına

dayandırılmalıdır.

Mahkemenin görevi dijital delile peşinen güvenmek veya peşinen şüpheyle yaklaşmak değil; delilin güvenilirliğini objektif, teknik ve hukuki ölçütlerle sınamaktır.

Sonuç

Yapay zekâ analizleri, Türk ceza muhakemesinde bağımsız ve ayrıcalıklı bir delil türü değildir. Bu analizler; hukuka uygun elde edilmiş kaynak veriye dayanması, teknik yönteminin açıklanması, hata oranlarının ortaya konulması, bağımsız biçimde doğrulanması ve duruşmada taraflarca tartışılması koşuluyla diğer delillerle birlikte değerlendirilebilir.

Bir yapay zekâ sisteminin kişiyi, sesi, yüzü veya davranış örüntüsünü “eşleştirmesi” mahkûmiyet kararı anlamına gelmez. Algoritmik çıktı çoğu durumda başlangıç şüphesi, soruşturmayı yönlendiren bulgu veya bilirkişi incelemesinde kullanılan teknik araç niteliğindedir.

Yapay zekâ çağında dijital delilin güvenilirliği için şu temel koşullar birlikte aranmalıdır:

Hukuka uygun elde edilme,
Kaynağın doğrulanması,
Delil zincirinin korunması,
Hash ve bütünlük kontrolü,
Uygun ve geçerli analiz yöntemi,
Hata oranlarının açıklanması,
Algoritmik önyargıların değerlendirilmesi,
Şeffaflık ve açıklanabilirlik,
Bağımsız doğrulama,
Etkili savunma ve itiraz imkânı,
Sonucun başka delillerle desteklenmesi.

Ceza muhakemesinin temel ilkesi yapay zekâ döneminde de değişmemektedir: Suçluluğa algoritma değil, yalnızca hukuka uygun elde edilmiş, güvenilir, denetlenebilir ve duruşmada tartışılmış deliller üzerinden mahkeme karar verebilir.

Hukuk Makaleleri

Algoritma Suçluyu Gösterdi: Yapay Zekâ Analizleri Ceza Davasında Mahkûmiyet Delili Olabilir mi?