Dosyayı Yapay Zekâ Okursa Kararı Kim Verir? Savcılık ve Mahkemelerde Yapay Zekâ Kullanımının Hukuki Sınırları

Bir Cumhuriyet savcısının binlerce sayfalık banka hareketini birkaç dakika içinde sınıflandırması, mahkemenin aynı hukuki konuda verilmiş binlerce kararı karşılaştırması, duruşma tutanaklarının otomatik olarak yazıya çevrilmesi veya dosyadaki çelişkilerin yazılım tarafından işaretlenmesi yargılamanın hızlandırılmasına önemli katkı sağlayabilir.

Ancak yapay zekâ sisteminin:

• Bir kişi hakkında kamu davası açılmasını önermesi,
• Tutuklama ihtiyacını puanlaması,
• Tanığın doğru söyleyip söylemediğini değerlendirmesi,
• Sanığın yeniden suç işleme ihtimalini hesaplaması,
• Hangi tarafın davayı kazanacağını tahmin etmesi,
• Gerekçeli karar taslağı oluşturması

hâlinde mesele yalnızca teknolojik verimlilik olmaktan çıkar.

Bu durumda hâkim bağımsızlığı, savcının tarafsızlığı, masumiyet karinesi, gerekçeli karar hakkı, savunma hakkı, kişisel verilerin korunması, silahların eşitliği ve kanuni hâkim güvencesi doğrudan etkilenebilir.

Türkiye’nin adalet politikası belgelerinde yapay zekâ destekli karar sistemlerinin güçlendirilmesi ve yapay zekâ uygulamalarının etik ve hukuki çerçevesinin oluşturulması hedeflenmiştir. Adalet Bakanlığının 2024-2028 Stratejik Planı, yapay zekânın imkânlarından yararlanılarak karar destek sistemlerinin güçlendirilmesini ve yapay zekâ uygulamalarına ilişkin etik-hukuki çerçevenin kurulmasını öngörmektedir. Bakanlık bünyesinde oluşturulan Yapay Zekâ Şube Müdürlüğünün de yargının işleyişini anlık verilerle izleyen ve karar destek mekanizmalarını geliştiren çalışmalar yürüttüğü açıklanmıştır.

Bu gelişmeler, yapay zekânın yargıda kullanılıp kullanılmayacağı tartışmasının büyük ölçüde geride kaldığını göstermektedir. Asıl tartışılması gereken konu şudur:

Yapay zekâ hangi işlerde yalnızca yardımcı araç olabilir, hangi alanlarda kullanılmamalı ve kullanıldığında taraflara hangi güvenceler sağlanmalıdır?

Yargıda Yapay Zekâ Ne Anlama Gelmektedir?

Yargıda yapay zekâ kullanımı tek bir teknolojiden ibaret değildir. Çok farklı sistemler aynı kavram altında değerlendirilmektedir.

Başlıca kullanım alanları şunlardır:

• Dosyaların konu ve suç türüne göre sınıflandırılması,
• Dilekçe ve belgelerin otomatik özetlenmesi,
• İçtihat ve mevzuat araştırması,
• Benzer dosyaların tespit edilmesi,
• Duruşma seslerinin yazıya dönüştürülmesi,
• Belgelerdeki kişi, tarih, hesap ve şirket bilgilerinin çıkarılması,
• Çok sayıda banka hareketinin analiz edilmesi,
• Dijital delillerin taranması,
• Adli yazışma ve müzekkere taslaklarının hazırlanması,
• Dava süresinin ve iş yükünün tahmin edilmesi,
• Kararlardaki kişisel verilerin anonimleştirilmesi,
• İddianame, mütalaa veya karar taslağı hazırlanması,
• Suç veya tekrar suç işleme riskinin hesaplanması,
• Delillerin güvenilirliğinin puanlanması,
• Muhtemel karar sonucunun tahmin edilmesi.

Bu sistemlerin tamamı aynı hukuki riski taşımaz.

Bir duruşma tarihinin planlanmasıyla sanığın tutuklanması gerektiğini öneren bir algoritma aynı şekilde değerlendirilemez. Yazım hatalarını düzelten bir sistemle tanık beyanının güvenilirliğini puanlayan bir sistem arasında ciddi bir temel hak müdahalesi farkı vardır.

Bu nedenle yargıda yapay zekâ uygulamaları risklerine göre sınıflandırılmalıdır.

Düşük Riskli İdari ve Teknik Kullanımlar

Yapay zekânın doğrudan hukuki değerlendirme yapmadığı, tarafların hakları üzerinde belirleyici sonuç doğurmadığı işlemler görece düşük risklidir.

Örneğin:

• Evrakların sınıflandırılması,
• Dosya adlarının düzenlenmesi,
• Yazım ve imla kontrolü,
• Duruşma salonlarının planlanması,
• Tebligat ve süre uyarılarının oluşturulması,
• Kişisel verilerin anonimleştirilmesi,
• Ses kayıtlarının tutanağa dönüştürülmesi,
• Aynı belgenin birden fazla sunulduğunun tespiti

iş yükünü azaltabilir.

Bununla birlikte düşük riskli uygulamalar dahi tamamen risksiz değildir. Duruşma tutanağında bir kelimenin yanlış yazılması, “verdim” ifadesinin “vermedim” şeklinde kaydedilmesi veya bir tarafın beyanının eksik aktarılması davanın sonucunu etkileyebilir.

Bu nedenle otomatik tutanak, çeviri veya belge sınıflandırması mutlaka insan tarafından kontrol edilmelidir.

Yüksek Riskli Kullanımlar

Yapay zekâ sisteminin hukuki değerlendirme yapması veya kişinin temel haklarını etkileyebilecek öneriler üretmesi yüksek risklidir.

Özellikle şu kullanım alanları yüksek riskli kabul edilmelidir:

• Şüpheli belirleme,
• Suç şüphesini puanlama,
• Kamu davası açılması önerisi,
• Tutuklama veya adli kontrol değerlendirmesi,
• Tanık güvenilirliği analizi,
• Delil güvenilirliği puanlaması,
• Mahkûmiyet ihtimalinin hesaplanması,
• Ceza miktarı veya yaptırım önerisi,
• Tekrar suç işleme riski değerlendirmesi,
• Çocuk hakkında koruyucu veya cezai tedbir önerisi,
• Tazminat miktarının otomatik belirlenmesi,
• Karar veya hüküm önerisi oluşturulması.

Avrupa Birliği Yapay Zekâ Tüzüğü, yargı makamlarının somut olayda hukuk ve vakıaları araştırmasına, yorumlamasına ve hukuku uygulamasına yardımcı olan yapay zekâ sistemlerini yüksek riskli sistemler arasında değerlendirmektedir. Bunun nedeni bu sistemlerin hukuk devleti, adil yargılanma hakkı ve bireysel özgürlükler üzerinde doğurabileceği ciddi etkilerdir.

Türkiye açısından AB düzenlemesi doğrudan uygulanabilir bir iç hukuk normu olmamakla birlikte risk sınıflandırması bakımından önemli bir karşılaştırmalı hukuk standardıdır.

Cumhuriyet Savcılığında Yapay Zekâ Kullanımı

Cumhuriyet savcısı, bir suçun işlendiği izlenimini veren durumu öğrendiğinde kamu davası açmaya yer olup olmadığını belirlemek üzere maddi gerçeği araştırmakla yükümlüdür.

CMK m.160 gereğince savcı yalnızca şüpheli aleyhindeki delilleri değil, lehindeki delilleri de toplamak ve şüphelinin haklarını korumak zorundadır.

Yapay zekâ, bu görevin yerine getirilmesinde yardımcı olabilir. Ancak savcının görev ve sorumluluğunu üstlenemez.

Şikâyetlerin Sınıflandırılması

Savcılıklara yapılan çok sayıdaki başvurunun:

• Suç türüne,
• Görevli soruşturma bürosuna,
• Aciliyet durumuna,
• Fail ve mağdur bilgilerine,
• Başka dosyalarla bağlantısına

göre sınıflandırılması mümkündür.

Örneğin aynı banka hesabı, telefon numarası veya internet adresinin yüzlerce farklı dolandırıcılık soruşturmasında geçtiği otomatik olarak tespit edilebilir.

Bu kullanım, örgütlü ve seri suçların daha hızlı ortaya çıkarılmasını sağlayabilir.

Ancak sistemin bir başvuruyu “hukuki uyuşmazlık”, “suç unsuru yok” veya “düşük öncelikli” şeklinde sınıflandırması nedeniyle başvurunun savcı önüne hiç gelmemesi kabul edilemez. Her ihbarın hukuki niteliği yalnızca anahtar kelimelerle belirlenemez.

Yapay zekâ başvuruyu sınıflandırabilir; nihai değerlendirmeyi Cumhuriyet savcısı yapmalıdır.

Delillerin ve Büyük Veri Setlerinin Analizi

Özellikle:

• Banka hareketleri,
• HTS ve baz kayıtları,
• Şirketler arasındaki para transferleri,
• Kripto varlık işlemleri,
• Elektronik posta kayıtları,
• Telefon ve bilgisayar verileri,
• Çok sayıda kamera görüntüsü

insan gücüyle incelenmesi zor veri setleri oluşturabilir.

Yapay zekâ sistemleri olağan dışı para hareketlerini, ortak hesapları, tekrar eden IP adreslerini veya suçla bağlantılı olabilecek iletişim ağlarını belirleyebilir.

Fakat “olağan dışı” olan her işlem suç değildir. Sistemin işaretlediği ilişki yalnızca araştırma başlangıcı olabilir. Kişinin cezai sorumluluğu, algoritmik benzerlik veya istatistiksel ilişkiye dayanılarak kurulamaz.

Şüpheli Profilinin Oluşturulması

Bir kişinin geçmiş soruşturmaları, yaşadığı bölge, iletişim kurduğu kişiler, ekonomik durumu veya sosyal medya faaliyetleri kullanılarak suç işleme ihtimalinin hesaplanması ciddi hukuki sorunlar doğurur.

Kişi:

• Geçmişte hakkında soruşturma açılmış olması,
• Belirli bir bölgede yaşaması,
• Belirli kişilerle akraba olması,
• Belirli bir sosyal gruba mensup bulunması

nedeniyle şüpheli hâline getirilemez.

Şüphe, kişinin kimliğine veya ait olduğu gruba değil, somut olgu ve delillere dayanmalıdır.

Algoritmik profilleme, geçmiş verilerdeki ayrımcılığı yeniden üretebilir. Belirli bölgelerde kolluk işlemlerinin daha yoğun yapılmış olması, o bölgedeki kişilerin gelecekte sistem tarafından daha riskli gösterilmesine neden olabilir.

İddianame Hazırlanması

Yapay zekâ, dosyadaki:

• Şüpheli ve mağdur bilgilerini,
• Olay tarihlerini,
• Delil listesini,
• Uygulanabilecek kanun maddelerini,
• Benzer içtihatları

bir araya getirerek iddianame taslağı hazırlayabilir.

Ancak CMK m.170 anlamındaki iddianame, yalnızca biçimsel bir belge değildir. Savcı; toplanan delillerin suçun işlendiği hususunda yeterli şüphe oluşturup oluşturmadığını kişisel ve hukuki değerlendirmesiyle belirlemelidir.

Bir yapay zekâ sistemi:

• Kastı,
• Hukuka uygunluk nedenlerini,
• Deliller arasındaki çelişkiyi,
• Şüphelinin lehine olan açıklamaları,
• Suçun manevi unsurunu,
• İştirak biçimini

otomatik olarak kesin biçimde değerlendiremez.

Yapay zekâ iddianame taslağı oluşturabilir; fakat iddianamenin düzenlenmesine ilişkin hukuki sorumluluk Cumhuriyet savcısına aittir.

Savcının yapay zekâ metnini okumadan veya delillerle karşılaştırmadan imzalaması, soruşturma görevinin kişisel olarak yerine getirilmemesi anlamına gelir.

Kovuşturmaya Yer Olmadığı Kararı

Yapay zekâ, dosyada yeterli delil bulunmadığını belirterek kovuşturmaya yer olmadığı kararı taslağı oluşturabilir. Ancak suçun oluşmadığına veya yeterli şüphe bulunmadığına ilişkin nihai değerlendirme algoritmaya bırakılamaz.

Özellikle:

• Kadına yönelik şiddet,
• Cinsel suçlar,
• Aile içi suçlar,
• Çocuklara karşı suçlar,
• İşkence ve kötü muamele,
• Kamu görevlilerinin suçları

gibi delil yapısının hassas olduğu soruşturmalarda yalnızca geçmiş karar örneklerine dayanan sistemler ciddi hak kayıplarına neden olabilir.

Geçmişte yeterince soruşturulmamış dosyaların verileriyle eğitilen sistem, aynı eksik soruşturma pratiğini geleceğe taşıyabilir.

Yapay Zekâ Tutuklama Önerisinde Bulunabilir mi?

Tutuklama, kişinin özgürlüğünü doğrudan sınırlayan en ağır koruma tedbirlerinden biridir.

CMK m.100 kapsamında tutuklama için:

• Kuvvetli suç şüphesini gösteren somut deliller,
• Tutuklama nedeni,
• Ölçülülük,
• Adli kontrolün yetersizliği

değerlendirilmelidir.

Bir sistemin kişinin:

• Yaşı,
• Ekonomik durumu,
• İkamet yeri,
• Geçmiş mahkûmiyetleri,
• Sosyal çevresi,
• İş durumu

üzerinden “kaçma riski yüzde 78” veya “yeniden suç işleme riski yüksek” sonucu vermesi tutuklama için tek başına dayanak olamaz.

Tutuklama kararı bireyselleştirilmiş ve somut olgulara dayanan bir gerekçe içermelidir. İstatistiksel olarak benzer kişilerin davranışları, somut şüphelinin gelecekte ne yapacağını kesin olarak göstermez.

Üstelik algoritmik risk puanının nasıl hesaplandığı bilinmiyorsa müdafi bu değerlendirmeye etkili biçimde itiraz edemez.

Yapay zekâ, tutuklama şartlarının dosyada bulunup bulunmadığını kontrol eden bir uyarı sistemi olarak kullanılabilir. Ancak kişinin özgürlüğünden yoksun bırakılmasını öneren veya belirleyen makam hâline getirilemez.

Mahkemelerde Yapay Zekâ Kullanımı

Yapay zekâ mahkemelerde iş yükünü azaltmak amacıyla farklı aşamalarda kullanılabilir.

Dosya Özeti Hazırlanması

Yüzlerce klasörden oluşan bir dosyanın:

• Taraflarını,
• Taleplerini,
• Delillerini,
• usul işlemlerini,
• Bilirkişi raporlarını,
• Tanık anlatımlarını,
• Önceki mahkeme kararlarını

özetlemek mümkündür.

Bu sistem hâkime dosyanın genel yapısını gösterebilir. Ancak özet, dosyanın yerine geçemez.

Özetleme sistemi önemli bir istisnayı, tanık beyanındaki tek bir cümleyi veya tarafın asli talebini atlayabilir. Hâkim yalnızca yapay zekâ özetini okuyarak karar veremez.

Mevzuat ve İçtihat Araştırması

Yapay zekâ:

• Uyuşmazlığa uygulanabilecek hükümleri,
• Benzer Yargıtay ve Danıştay kararlarını,
• Anayasa Mahkemesi ve AİHM içtihatlarını,
• İçtihatlar arasındaki farklılıkları

belirleyebilir.

Bu sistemlerin en önemli riski, var olmayan karar veya kanun maddesi üretmesidir. Üretken yapay zekâ sistemleri ikna edici görünen ancak gerçekte bulunmayan karar numaraları, taraf isimleri ve gerekçeler oluşturabilir.

Bu nedenle:

• Kararın tam metni açılmalı,
• Esas ve karar numarası doğrulanmalı,
• Kararın hâlen geçerli olup olmadığı incelenmeli,
• Kararın somut olayla gerçekten benzer olup olmadığı değerlendirilmelidir.

Yapay zekânın gösterdiği içtihadın sorgulanmadan karara alınması, maddi hata ve hukuka aykırı gerekçe doğurabilir.

Duruşma Tutanakları ve Çeviri

Ses tanıma sistemleri, duruşmadaki konuşmaları otomatik olarak yazıya dönüştürebilir. Bu yöntem yargılama süresini kısaltabilir.

Bununla birlikte sistem:

• Benzer kelimeleri karıştırabilir,
• Hukuki terimleri yanlış yazabilir,
• Lehçe ve ağız farklılıklarını anlayamayabilir,
• Aynı anda konuşan kişileri ayıramayabilir,
• Tercüman aracılığıyla verilen ifadeleri eksik kaydedebilir.

Duruşma tutanağının doğruluğu, özellikle ceza yargılamasında doğrudan savunma hakkını etkiler. Bu nedenle otomatik metin, hâkim ve zabıt kâtibi tarafından denetlenmeli; taraflara düzeltme talep etme imkânı verilmelidir.

Karar Taslağı Hazırlanması

Yapay zekâ, dosya bilgilerini kullanarak karar taslağı hazırlayabilir. Biçimsel bölümleri düzenleyebilir, tarafların iddia ve savunmalarını sıralayabilir veya kanun yolu bilgisini ekleyebilir.

Ancak hükmün:

• Delillerin değerlendirilmesi,
• Hangi beyana neden üstünlük verildiği,
• Tarafların temel iddialarının karşılanması,
• Hukuk normunun somut olaya uygulanması,
• Sonuca nasıl ulaşıldığının açıklanması

kısımları hâkim tarafından oluşturulmalıdır.

Anayasa’nın 141. maddesi uyarınca mahkemelerin bütün kararları gerekçeli olarak yazılmalıdır. Anayasa Mahkemesi de gerekçeli karar hakkını adil yargılanma hakkının unsurlarından biri olarak kabul etmektedir.

Yapay zekânın ürettiği genel ve kalıp ifadeler, gerçek bir gerekçe oluşturmaz.

Örneğin:

“Dosya kapsamı ve deliller birlikte değerlendirildiğinde sanığın suçu işlediği sabit görülmüştür.”

şeklindeki ifade, hangi delilin neden güvenilir bulunduğunu açıklamıyorsa gerekçeli karar hakkını karşılamaz.

Hâkim, yapay zekânın hazırladığı metni imzalamakla yetinemez. Kararın gerekçesi hâkimin dosya üzerindeki kişisel ve hukuki değerlendirmesini göstermelidir.

Yargı Yetkisi Yapay Zekâya Devredilebilir mi?

Anayasa’nın 9. maddesi uyarınca yargı yetkisi, Türk milleti adına bağımsız ve tarafsız mahkemelerce kullanılır.

Anayasa’nın 138. maddesi ise hâkimlerin görevlerinde bağımsız olduklarını, Anayasa’ya, kanuna ve hukuka uygun olarak vicdani kanaatlerine göre hüküm vereceklerini düzenler.

Bu hükümler nedeniyle yapay zekâ:

• Hâkim sıfatıyla karar veremez,
• Mahkûmiyet veya beraat hükmü kuramaz,
• Tutuklama kararı alamaz,
• Davayı kabul veya reddedemez,
• Hâkimin vicdani kanaatinin yerine geçemez.

“İnsan denetimi” yalnızca hâkimin yapay zekâ kararını onaylaması anlamına gelmemelidir.

Hâkim yapay zekâ önerisini:

• Reddedebilme,
• Değiştirebilme,
• Dayanaklarını sorgulayabilme,
• Sistemin hatalarını görebilme

yeteneğine ve yetkisine sahip olmalıdır.

Sistem fiilen her dosyada aynı sonucu öneriyor ve hâkimler uygulamada bu öneriyi değiştiremiyorsa şeklen insan kararı bulunsa dahi gerçekte algoritmik karar söz konusu olabilir.

Hâkimin Bağımsızlığına Algoritmik Müdahale

Hâkim bağımsızlığı yalnızca siyasi veya idari baskılara karşı koruma anlamına gelmez. Teknolojik sistemlerin hâkimin karar alanını yönlendirmesi de bağımsızlığı etkileyebilir.

Sistem:

• “Bu suçta ortalama ceza 4 yıl 8 aydır.”
• “Bu hâkimlerin yüzde 92’si tutuklama kararı vermiştir.”
• “Sanığın yeniden suç işleme riski yüksektir.”
• “Benzer dosyaların yüzde 84’ü reddedilmiştir.”

şeklinde uyarılar verdiğinde hâkim bilinçli veya bilinçsiz biçimde bu sonuca yaklaşabilir.

Bu durum “otomasyon yanlılığı” olarak ifade edilebilir. İnsanlar, bilgisayarın tarafsız ve matematiksel olduğu varsayımıyla sistem önerisine gerçekte hak ettiğinden daha fazla güvenebilir.

Özellikle yoğun iş yükü altında hâkimin yapay zekâ önerisini varsayılan karar olarak kabul etmesi riski artar.

Bu nedenle sistemin önerisi:

• Bağlayıcı olmamalı,
• Varsayılan karar hâline getirilmemeli,
• Hâkimin farklı karar vermesi zorlaştırılmamalı,
• Hâkimlerin algoritmaya uyma oranları performans kriteri olarak kullanılmamalıdır.

Aksi hâlde yapay zekâ, görünmeyen bir üst mahkeme veya idari denetim aracı hâline gelebilir.

Hâkim ve Savcı Performansının Yapay Zekâ ile İzlenmesi

Yapay zekâ yalnızca dava dosyalarında değil, yargı mensuplarının performansının değerlendirilmesinde de kullanılabilir.

Sistem:

• Dosya kapatma sayısı,
• Hedef süre aşımı,
• Verilen kararların bozulma oranı,
• Tutuklama veya tahliye oranı,
• İddianamelerin iade oranı

gibi verileri analiz edebilir.

İş yükünün ve gecikmelerin belirlenmesi kurumsal planlama bakımından yararlı olabilir. Ancak yalnızca sayısal verilere dayalı performans değerlendirmesi ciddi sorunlar doğurabilir.

Bir hâkim veya savcı:

• Daha karmaşık dosyalara bakması,
• Gerekçeli kararları ayrıntılı yazması,
• Eksik soruşturmaları tamamlatması,
• Tarafları daha fazla dinlemesi

nedeniyle daha az dosya sonuçlandırabilir.

Yapay zekâ tarafından belirlenen verimlilik hedefleri, yargı mensuplarını dosyaları hızlı kapatmaya veya sistemin beklediği kararları vermeye yöneltmemelidir.

Makul sürede yargılanma hakkı önemli olmakla birlikte yargılamanın niteliği, doğruluğu ve adilliği hız uğruna feda edilemez.

Yapay Zekâ ile Delil Değerlendirilmesi

Ceza yargılamasında yapay zekâ:

• Kamera görüntüsündeki kişiyi tanımak,
• Ses benzerliğini ölçmek,
• Deepfake içerik tespit etmek,
• Parmak izi veya DNA eşleşmesini değerlendirmek,
• Mali hareketler arasındaki ilişkiyi belirlemek,
• Yazışmaların duygu veya niyet analizini yapmak

amacıyla kullanılabilir.

CMK m.217 uyarınca hâkim kararını ancak duruşmaya getirilmiş ve huzurunda tartışılmış delillere dayandırabilir. Deliller hâkimin vicdani kanaatiyle serbestçe değerlendirilir.

Bu nedenle mahkemenin görmediği, tarafların erişemediği veya yöntemi açıklanmayan bir algoritmik çıktı hükmün gizli dayanağı olamaz.

Yapay Zekâ Çıktısı Bilirkişi Raporu mudur?

Yapay zekâ sistemi kendi başına bilirkişi değildir.

Teknik bir inceleme için yapay zekâ kullanılmışsa raporu düzenleyen bilirkişinin:

• Hangi sistemi kullandığını,
• Sistemin sürümünü,
• Kullanılan verileri,
• Hata oranını,
• Sonucun nasıl üretildiğini,
• Sonucu kendisinin nasıl doğruladığını,
• Alternatif ihtimalleri

açıklaması gerekir.

“Program eşleşme verdi” şeklindeki rapor denetlenebilir değildir.

CMK m.63 ve HMK m.266 kapsamında bilirkişi, teknik konuda görüş sunar; hukuki değerlendirme ve nihai karar mahkemeye aittir. Bilirkişi, yapay zekâ çıktısını sorgulamadan raporuna aktaramaz.

Savunmanın Algoritmaya İtiraz Hakkı

Bir kişi aleyhine yapay zekâ sonucu kullanılıyorsa müdafi veya taraf vekili en azından şu bilgilere erişebilmelidir:

• Sistemin adı ve sürümü,
• Kullanım amacı,
• Analiz edilen veriler,
• Verilerin kaynağı,
• Hata ve doğruluk oranları,
• Eşik değerler,
• Sistemin ürettiği alternatif sonuçlar,
• İnsan tarafından yapılan kontrol,
• İşlem ve erişim kayıtları,
• Sonucun karar üzerindeki etkisi.

Ticari sır veya kamu güvenliği gerekçesiyle bütün yöntemin gizlenmesi, savunmanın delili çürütmesini imkânsız hâle getirebilir.

Kaynak kodun tamamının her dosyada açıklanması zorunlu olmayabilir. Ancak sanığın veya tarafın kendisi aleyhine kullanılan sonucun:

• Nasıl oluşturulduğunu,
• Hangi veriye dayandığını,
• Hangi hata ihtimallerini taşıdığını

anlayabilmesi gerekir.

Aksi durumda silahların eşitliği ve çelişmeli yargılama ilkeleri ihlal edilebilir.

Yapay Zekâ Kullanıldığı Taraflara Bildirilmeli midir?

Yapay zekâ yalnızca yazım ve dosyalama gibi teknik işlerde kullanılmışsa her işlemin ayrıca bildirilmesi gerekmeyebilir.

Ancak yapay zekâ:

• Delil analizi yapmış,
• Şüpheli veya taraf hakkında risk puanı üretmiş,
• Hukuki sonuç önermiş,
• Karar gerekçesinin hazırlanmasına önemli katkı sağlamış,
• Tarafın sunduğu delilin güvenilirliğini değerlendirmişse

bu kullanım taraflardan gizlenmemelidir.

Kişi, aleyhine kullanılan değerlendirmenin insan tarafından mı yoksa algoritmayla mı üretildiğini bilmelidir.

Kullanımın açıklanmaması, tarafın itiraz ve savunma hakkını anlamsız hâle getirir.

Kişisel Veriler ve Yargı Dosyalarının Yapay Zekâya Aktarılması

Yargı dosyaları çok sayıda hassas bilgi içerir:

• Sağlık kayıtları,
• Cinsel hayata ilişkin bilgiler,
• Çocukların kimlikleri,
• Ceza mahkûmiyetleri,
• Banka hesapları,
• Ticari sırlar,
• Telefon ve konum verileri,
• Aile hayatına ilişkin bilgiler,
• Biyometrik ve genetik veriler.

KVKK m.28/1-d uyarınca kişisel verilerin soruşturma, kovuşturma, yargılama veya infaz işlemlerine ilişkin olarak yargı makamları veya infaz mercileri tarafından işlenmesinde Kanun hükümleri uygulanmayabilir. Kişisel Verileri Koruma Kurulu da mahkemelerin yargılama kapsamında yaptığı işlemlerin bu istisna içinde bulunduğunu kabul etmektedir.

Ancak bu istisna, yargı verilerinin sınırsız biçimde kullanılabileceği anlamına gelmez.

Anayasa’nın özel hayatın ve kişisel verilerin korunmasına ilişkin hükümleri, ölçülülük ilkesi, soruşturmanın gizliliği ve ilgili usul kanunları uygulanmaya devam eder.

Özellikle dosya bilgilerinin genel kullanıma açık yabancı bir yapay zekâ sistemine girilmesi hâlinde:

• Verinin hangi ülkede saklandığı,
• Modelin eğitimi için kullanılıp kullanılmadığı,
• Üçüncü kişilere aktarılıp aktarılmadığı,
• Daha sonra silinip silinmediği,
• Sistemin çalışanlarının erişim imkânı

belirsiz olabilir.

Bu nedenle hâkim, savcı ve adliye personeli gerçek dosya içeriğini kişisel hesaplar üzerinden genel amaçlı yapay zekâ sistemlerine aktarmamalıdır.

Yargıda kullanılacak sistemlerin:

• Kapalı ve güvenli altyapıda çalışması,
• UYAP ile kontrollü entegrasyon kurması,
• Kullanıcı erişimlerini kaydetmesi,
• Verileri başka amaçla kullanmaması,
• Dosya dışına veri çıkarmaması,
• Saklama ve imha sürelerini belirlemesi,
• Siber güvenlik testlerinden geçirilmesi

gerekir.

Soruşturmanın Gizliliği

CMK m.157 gereğince soruşturma işlemleri kural olarak gizlidir.

Soruşturma dosyasındaki ifadelerin, iletişim kayıtlarının veya teknik takip bilgilerinin üçüncü taraf yapay zekâ hizmetine aktarılması soruşturmanın gizliliğini tehlikeye düşürebilir.

Bu risk yalnızca verinin kamuoyuna açıklanmasıyla sınırlı değildir. Verinin hizmet sağlayıcının sunucularında tutulması veya model eğitimi amacıyla işlenmesi de gizlilik sorunu oluşturabilir.

Savcı ve kolluk, kullanılan sistemin:

• Verileri kaydedip kaydetmediğini,
• Eğitim amacıyla kullanıp kullanmadığını,
• Sistem dışına çıkarıp çıkarmadığını,
• Yetkisiz erişimlere karşı nasıl korunduğunu

bilmelidir.

Algoritmik Ayrımcılık Riski

Yapay zekâ sistemleri geçmiş veriler üzerinden öğrenir. Geçmiş veriler tarafsız değilse sistemin sonucu da tarafsız olmayabilir.

Örneğin geçmişte:

• Belirli bölgelerde daha fazla kimlik kontrolü yapılmış,
• Belirli suçlarda bazı gruplar daha yoğun soruşturulmuş,
• Ekonomik imkânı olmayan kişiler daha sık tutuklanmış,
• Belirli mağdur gruplarının şikâyetleri daha az ciddiye alınmışsa

yapay zekâ bu örüntüleri “doğru uygulama” olarak öğrenebilir.

Böylece geçmişteki eşitsizlik, matematiksel bir görünüm altında devam eder.

Avrupa Konseyi CEPEJ Etik Şartı; temel haklara saygı, ayrımcılığın önlenmesi, kalite ve güvenlik, şeffaflık-tarafsızlık-adillik ve kullanıcı kontrolü olmak üzere beş temel ilke benimsemektedir. Yapay zekânın yargı mensubunun kontrolünde kalması ve algoritmik işlemlerin anlaşılabilir ve denetlenebilir olması gerektiği özellikle vurgulanmaktadır.

Yapay Zekâ Hangi Verilerle Eğitilmelidir?

Yargı sisteminde kullanılacak modelin eğitim verisi, sistemin güvenilirliğini doğrudan etkiler.

Eğitim verilerinin:

• Gerçek ve doğrulanmış olması,
• Güncel mevzuatı yansıtması,
• Bozulmuş veya yürürlükten kalkmış kararları ayırması,
• Kişisel verilerden arındırılması,
• Ayrımcı örüntüler bakımından test edilmesi,
• Yeterli temsil gücüne sahip olması

gerekir.

Yalnızca geçmiş mahkeme kararlarıyla eğitilen sistem, geçmiş kararları ideal hukuk olarak kabul edebilir.

Oysa hukuk:

• Kanun değişiklikleri,
• Anayasa Mahkemesi iptal kararları,
• İçtihat değişiklikleri,
• AİHM kararları,
• Toplumsal ve teknolojik gelişmeler

nedeniyle sürekli dönüşür.

Yapay zekânın görevi geçmişteki çoğunluk kararını tekrar etmek değil, hâkime güvenilir araştırma desteği sunmaktır.

Şeffaflık ile Ticari Sır Arasındaki Denge

Yargıda kullanılan yapay zekâ sistemi özel bir şirket tarafından geliştirilmiş olabilir. Şirket algoritmanın yapısını ticari sır olarak korumak isteyebilir.

Ancak bir kişinin özgürlüğü, mülkiyeti veya itibarı üzerinde etkili olan sistem tamamen kapalı tutulamaz.

En azından şu bilgiler kamuya veya taraflara açıklanmalıdır:

• Sistemin genel çalışma mantığı,
• Kullanım amacı,
• Eğitim verilerinin temel özellikleri,
• Doğruluk ve hata oranları,
• Hangi alanlarda kullanılamayacağı,
• İnsan denetimi mekanizması,
• Sistem güncellemeleri,
• Bağımsız denetim sonuçları.

Adaletin yerine getirilmesi yalnızca doğru karar verilmesini değil, karar sürecinin görünür ve denetlenebilir olmasını da gerektirir.

“Algoritma böyle söyledi” açıklaması hukuk devletinde yeterli değildir.

Yapay Zekâ Hatasından Kim Sorumlu Olacaktır?

Yapay zekânın yanlış karar önerisi üretmesi hâlinde sorumluluk sisteme yüklenemez. Yapay zekânın hukuki kişiliği ve ceza sorumluluğu bulunmamaktadır.

Sorumluluk olayın niteliğine göre:

• Sistemi kullanan hâkim veya savcının,
• Kurumun,
• Yazılım geliştiricisinin,
• Sistemi kuran veya işleten yüklenicinin,
• Hatalı veriyi sağlayan kişinin

gündemine gelebilir.

Ancak hâkim kararının yargısal niteliği ile yazılımın teknik kusuru birbirinden ayrılmalıdır.

Yazılım:

• Dosyadaki belgeyi göstermemiş,
• Yanlış kişiyi eşleştirmiş,
• Yürürlükten kalkmış kanunu önermiş,
• Var olmayan içtihat üretmiş,
• Bir delili hatalı sınıflandırmışsa

teknik ve idari sorumluluk tartışılabilir.

Buna rağmen hâkim veya savcı, yapay zekâ çıktısını denetlemeden kullanmışsa “sistem böyle önerdi” diyerek kendi mesleki sorumluluğundan tamamen kurtulamaz.

Kanun Yolu Denetimi Nasıl Yapılmalıdır?

Bir kararda yapay zekâ kullanılmışsa istinaf veya temyiz merciinin bu kullanımın karar üzerindeki etkisini değerlendirebilmesi gerekir.

Kanun yolu incelemesinde şu sorular sorulmalıdır:

1. Yapay zekâ hangi işlemde kullanılmıştır?
2. Sistem yalnızca teknik yardım mı sağlamış, yoksa hukuki sonuç mu önermiştir?
3. Taraflara kullanım hakkında bilgi verilmiş midir?
4. Sistem çıktısı dosyada mevcut mudur?
5. Taraflara çıktıya itiraz etme imkânı tanınmış mıdır?
6. Hâkim yapay zekâ sonucunu bağımsız biçimde değerlendirmiş midir?
7. Karar gerekçesi gerçek bir yargısal değerlendirme içermekte midir?
8. Algoritmik hata kararın sonucunu etkilemiş midir?

Kararın gerçek gerekçesi görünmeyen bir algoritmik değerlendirmeye dayanıyorsa kanun yolu denetimi etkisiz hâle gelir.

Yargıda Yapay Zekâ İçin Önerilen Hukuki Model

Türkiye’de yargısal yapay zekâ sistemleri için özel ve ayrıntılı bir düzenleyici çerçeve oluşturulmalıdır.

Bu çerçevede en azından aşağıdaki esaslara yer verilmelidir:

1. Risk Temelli Sınıflandırma

Sistemler:

• İdari ve teknik,
• Karar destek,
• Delil analiz,
• Temel hakları doğrudan etkileyen yüksek riskli

uygulamalar olarak sınıflandırılmalıdır.

2. Yasak Kullanımlar

Yapay zekânın:

• Hâkim veya savcı yerine nihai karar vermesi,
• Kişiyi yalnızca profiline dayanarak suçlu veya riskli göstermesi,
• Duygu analiziyle yalan tespiti yapması,
• Sosyal grup veya kişilik özelliklerine dayalı ceza riski üretmesi,
• Savunmadan gizli delil değerlendirmesi yapması

yasaklanmalıdır.

3. İnsan Denetimi

Her yüksek riskli çıktı:

• Yetkin bir insan tarafından kontrol edilmeli,
• Değiştirilebilmeli,
• Reddedilebilmeli,
• Sistem gerektiğinde durdurulabilmelidir.

AB Yapay Zekâ Tüzüğü de yüksek riskli sistemlerin etkili insan gözetimine elverişli şekilde tasarlanmasını ve bu görevi üstlenen kişilerin gerekli yetkinlik, eğitim ve yetkiye sahip olmasını öngörmektedir.

4. Bildirim ve İtiraz Hakkı

Kişi hakkında yüksek riskli yapay zekâ değerlendirmesi yapılmışsa bu durum ilgili tarafa bildirilmelidir.

Taraf:

• Sonucu görme,
• Yöntem hakkında bilgi alma,
• İtiraz etme,
• İnsan tarafından yeniden inceleme isteme

hakkına sahip olmalıdır.

5. Kayıt ve İzlenebilirlik

Sistem üzerinde:

• Kim tarafından,
• Hangi tarihte,
• Hangi dosyada,
• Hangi veriler kullanılarak,
• Hangi sonuç üretildiği

değiştirilemez işlem kayıtlarıyla tutulmalıdır.

6. Bağımsız Denetim

Yüksek riskli sistemler:

• Hukukçular,
• Yapay zekâ uzmanları,
• Siber güvenlik uzmanları,
• Veri koruma uzmanları,
• İnsan hakları uzmanlarından

oluşan bağımsız kurullar tarafından düzenli olarak denetlenmelidir.

7. Yapay Zekâ Okuryazarlığı

Hâkim, savcı ve adliye personeli:

• Yapay zekânın çalışma biçimi,
• Hata ve halüsinasyon riski,
• Algoritmik ayrımcılık,
• Kişisel veri güvenliği,
• Çıktıların doğrulanması

konusunda eğitilmelidir.

Savcılık ve Mahkemelerde Güvenli Kullanım İçin Temel Kurallar

Yargıda kullanılacak yapay zekâ sistemi bakımından şu temel kurallar benimsenmelidir:

1. Yapay zekâ hiçbir zaman nihai karar mercii olmamalıdır.
2. Savcı veya hâkim, yapay zekâ çıktısını dosyanın tamamıyla karşılaştırmadan kullanmamalıdır.
3. Yüksek riskli kullanım taraflara açıklanmalıdır.
4. Tarafların algoritmik sonuca itiraz etmesi ve bağımsız inceleme istemesi mümkün olmalıdır.
5. Yapay zekâ tarafından önerilen içtihat ve mevzuat mutlaka asıl kaynaktan doğrulanmalıdır.
6. Gerçek dosya verileri genel kullanıma açık yapay zekâ sistemlerine yüklenmemelidir.
7. Soruşturma ve yargılama verileri model eğitimi için izinsiz kullanılmamalıdır.
8. Algoritmik çıktı tek başına tutuklama, mahkûmiyet veya davanın reddi gerekçesi olmamalıdır.
9. Sistemler ayrımcılık, hata oranı ve güvenlik bakımından düzenli test edilmelidir.
10. Hâkim ve savcının farklı karar vermesi teknik veya idari olarak zorlaştırılmamalıdır.
11. Yapay zekâ tarafından oluşturulan karar taslakları gerçek ve bireyselleştirilmiş gerekçe içermelidir.
12. Yapay zekâ kullanımı, yargı mensuplarının sayısal performans baskısı altında tutulmasına dönüşmemelidir.

Sonuç

Yapay zekâ, savcılık ve mahkemelerde önemli fırsatlar sunmaktadır. Binlerce sayfalık verinin incelenmesi, benzer dosyaların bulunması, içtihat araştırılması, sürelerin takip edilmesi ve rutin işlemlerin otomatikleştirilmesi yargının hızını ve erişilebilirliğini artırabilir.

Ancak yargının amacı yalnızca hızlı karar vermek değildir.

Yargının amacı:

• Hukuka uygun,
• Tarafsız,
• Bireyselleştirilmiş,
• Denetlenebilir,
• Gerekçeli,
• Adil

bir karar vermektir.

Cumhuriyet savcısı suçun oluşup oluşmadığını, yeterli şüphenin bulunup bulunmadığını ve kamu davası açılması gerekip gerekmediğini kendi hukuki değerlendirmesiyle belirlemelidir.

Hâkim ise delilleri doğrudan değerlendirmeli, tarafların iddia ve savunmalarını karşılamalı ve kararını hukuka ve vicdani kanaatine göre vermelidir.

Yapay zekâ:

• Dosyayı düzenleyebilir,
• Bilgiyi sınıflandırabilir,
• İçtihat bulabilir,
• Çelişkileri işaretleyebilir,
• Taslak oluşturabilir.

Fakat:

• Şüpheli seçemez,
• Suçluluk kararı veremez,
• Tutuklama zorunluluğunu belirleyemez,
• Tanığın dürüstlüğüne karar veremez,
• Hâkimin vicdani kanaatinin yerine geçemez.

Yargıda yapay zekânın kabul edilebilir sınırı, teknolojinin hâkime ve savcıya yardımcı olduğu noktadır. Teknoloji hukuki değerlendirmeyi yönlendirmeye, görünmeyen biçimde karar vermeye veya tarafların sorgulayamadığı sonuçlar üretmeye başladığında adil yargılanma hakkı tehlikeye girer.

Bu nedenle temel ilke şu olmalıdır:

Yapay zekâ dosyayı okuyabilir, sınıflandırabilir ve öneri sunabilir; ancak iddianamenin, tutuklama kararının, beraatin veya mahkûmiyetin hukuki ve vicdani sorumluluğu daima insana ait olmalıdır.

Adaletin geleceği, hâkimin yerine geçen bir algoritmada değil; teknolojiyi anlayan, denetleyen ve gerektiğinde reddedebilen bağımsız hâkimler ile tarafsız Cumhuriyet savcılarında aranmalıdır.