Türkiye'de Avukata 'Yapay Zeka Uydurma Karar' Soruşturması

Dava Ne Anlata Söylüyor?

Türkiye'de bir avukat, Anayasa Mahkemesi kararlarına dayandığını öne sürdüğü alıntıları mahkemeye sunarken yapay zeka tarafından üretilmiş —ve gerçekte var olmayan— içtihatlara başvurduğu iddiasıyla mesleki soruşturmayla karşı karşıya kaldı. Konu, hukuki çevrelerde olduğu kadar yapay zeka tartışmalarında da hızla yankı uyandırdı.

Soruşturmanın odağındaki temel sorun, büyük dil modellerinin zaman zaman gerçekmiş gibi görünen ancak hiç var olmamış kaynak, dava numarası ve karar metinleri üretmesidir. Bu fenomen, jargonda "halüsinasyon" olarak adlandırılır. ChatGPT başta olmak üzere pek çok dil modeli, güvenilir görünen ancak doğrulanamaz içerikler üretme eğilimi taşır.

Küresel Bir Örüntünün Parçası

Bu dava, Türkiye'ye özgü bir sapma değil; küresel ölçekte giderek tanıdık hâle gelen bir örüntünün parçası. 2023 yılında ABD'de Mata v. Avianca davasında iki avukat, ChatGPT'nin ürettiği sahte emsal kararları mahkemeye sunduğu gerekçesiyle para cezasına çarptırılmıştı. Benzer vakalar Kanada, İngiltere ve Avustralya mahkemelerinde de kayıt altına alındı.

Türkiye özelinde ise tablo daha yapısal bir kaygıya işaret ediyor: Yapay zekanın hukuki süreçlere entegrasyonu, mesleğe özgü etik çerçeve netleşmeden ivme kazanıyor. Türkiye Barolar Birliği, avukatların yapay zeka araçlarını kullanımına ilişkin bağlayıcı bir rehber henüz yayımlamamış durumda.

Sosyal Medya ve Dijital İtibar Boyutu

Davanın sosyal medyayla kesişim noktası da dikkat çekici. Avukata ait soruşturma süreci, Türk hukukçuların aktif olduğu LinkedIn ve Twitter/X gruplarında hızla yayıldı; bu durum hem bireysel mesleki itibar hem de yapay zeka araçlarına duyulan kurumsal güven açısından sembolik bir kırılma noktası yarattı. Bir avukatın sosyal medya profili üzerindeki olumsuz algı, savunuculuk kapasitesini doğrudan etkileyebilir —dahası, müvekkil kazanma sürecinde dijital itibar giderek daha belirleyici hâle geliyor.

Karşı Görüş: Araç Mı, Kullanan Mı Sorumlu?

Alternatif bir perspektiften bakıldığında, sorunun yapay zekadan çok kullanım alışkanlıklarında yattığını savunanlar da var. Bazı hukuk teknolojisi uzmanları, modelin ürettiği içeriği temel kaynak olarak değil, ham taslak olarak değerlendirip her alıntıyı birincil kaynaklardan doğrulamanın mesleki norm hâline gelmesi gerektiğini vurguluyor. Bu yaklaşıma göre araç değil, doğrulama adımını atlayan pratik eleştirinin asıl hedefi olmalı.

Bununla birlikte, doğrulama yükünü tamamen avukata yükleyen bu tutum, özellikle yoğun iş temposunda çalışan küçük büro avukatları için gerçekçi olmayan bir standart yaratma riskini de barındırıyor.

Hukuk + Yapay Zeka Ekosistemi İçin Ne Anlam Taşıyor?

Bu soruşturma, Türkiye'deki LegalTech geliştiricileri, hukuk fakülteleri ve barolar için erken bir uyarı niteliği taşıyor. Yapay zekanın hukuki iş akışlarına entegrasyonunu geciktirmek değil, doğrulama mekanizmalarını entegrasyonla eş zamanlı kurumsallaştırmak gerekiyor. Halüsinasyon riskini azaltmaya yönelik retrieval-augmented generation (RAG) mimarileri, Türkiye Büyük Millet Meclisi mevzuat veritabanı veya Anayasa Mahkemesi içtihat arşivideki gibi doğrulanabilir kaynaklara bağlanarak hukuki yapay zeka uygulamalarında standart hâle gelebilir.

Aksiyon Önerisi

Eğer yapay zeka destekli araçları araştırma, içerik üretimi veya müşteri iletişiminde kullanıyorsanız —hukuk sektörü dışında da olsa— her üretilen içerik için iki aşamalı doğrulama alışkanlığı edinin: önce birincil kaynağa, ardından bağımsız ikinci bir kaynağa başvurun. Kurumsal düzeyde ise ekibiniz için net bir "yapay zeka çıktısı nasıl doğrulanır" protokolü belgeleyerek paylaşın; bu basit adım, hem itibar riskini hem de olası hukuki sorumluluğu önemli ölçüde azaltır.