Makine Öğrenimi (“ML”) bir hukukçu için nedir?
ML, deneyimlerinden öğrenebilen ve dolayısıyla her bir performansında kendini daha fazla geliştiren algoritmaları ifade eder.
Bilgisayarların “öğreniyor” olduğu fikri büyük ölçüde bir metafordur ve bilgisayar sistemlerinin insan öğreniminde yer aldığı düşünülen “gelişmiş bilişsel” özellikleri yapay olarak kopyaladığı anlamına gelmemektedir. Bu algoritmaların işlevsel anlamda öğreniyor olduğunu düşünmek daha doğru olacaktır: deneyim yoluyla bazı görevlerdeki performanslarını artırmak için davranışlarını değiştirebilmektedirler.
Bir anlamda, ML hukukta ampirik araştırmalarda zaten yaygın olarak kullanılan sayısız istatistiksel tekniklerden çok da farklı değildir. Ancak, belirtmek gerekir ki, birçok mevcut istatistiksel yaklaşımın sabit veya yavaş değişen istatistiksel modeller içermesi ve fakat, ML algoritmalarının odak noktasının, dinamik olması ile yeni ve farklı olanları değiştirip adapte edebilmesi onları mevcut istatistik tekniklerden bir hayli ayırmaktadır.
ML tekniklerinin genellikle karmaşık ve soyut görevlerde “akıllı” sonuçlar üretebildiğini gözlemlemekteyiz. Bu sonuçlara, genellikle, bilginin temel kavramsal özüyle doğrudan ilişki kurarak olmasa da, dolaylı olarak, yararlı sonuçlara götüren verilerdeki proxy’leri ve desenleri tespit ederek ulaşıldığı gözlemlenmektedir.
ML Algoritmalarının Hukuktaki Yeri
Bu sistemlerden her alanda faydalanılıyor olması, avukatların da bazı matbu hale gelen ve fuzuli zaman alan işleri belirli sistemler aracılığı ile yapmak istemeleri gündeme gelmiştir.
ML algoritmaları, hukuki uygunluk denetimi veya davalarda hangi stratejilerin kullanılması gerektiği gibi kritik hukuki işlemlerde avukatların yerini almayı hedeflememektedir. Daha doğrusu, bir avukatın entelektüel zekası ile çıkarım yapmak durumunda kaldığı komplike işlemlerde, bir ML algoritmasının kullanılması beklenmemektedir. Hali hazırda, zaten bu işlemlerde avukatların yerini alabilecek bir kapasiteye de sahip değillerdir. Özellikle algoritmaların yıllara dayanan gelişmesi göz önünde bulundurulduğunda, kodun ve algoritmanın doğasının İngilizce’ye yatkın olduğu ve farklı dillerle ilgili görevler işleme konulduğunda çıktıların daha isabetsiz sonuçlandığı gözlemlenmektedir. Bu sebeple, ML algoritmalarının hukuki işlemleri Türkçe olarak ele alacak seviyeye gelmesi için önümüzde hatırı sayılır bir süre bulunmaktadır.
Sonuç olarak, ML algoritmaları, avukatların yapmaktan kaçındığı otomatiğe bağlamış birçok işi onlar yerine yaparak bilişsel kaynaklarını gereksiz zaman alan işler üzerinde harcamalarının önüne geçebilecektir. Hukuki işlem veya dava ile alakalı/alakasız doküman yığınının bir algoritma tarafından filtrelenerek düzenlenmesi çok ciddi zaman kazandırabilecektir. Bu anlamda, algoritma avukatın yerine geçmeyecek aksine belirli tipik “kolay vakaları” otomatikleştirecek ve böylece avukatın bilişsel çabaları ve zamanı, muhtemelen daha yüksek düzeyde hukuki beceriler gerektiren görevler için koruncaktır.
Dünya’da hukuki işlemlerde yardımcı olan örnekler:
LawGeex
LawGeex özellikle sözleşme hukukunda çok fazla kullanılan bir sistem olup otomatik olarak yüklediğiniz her sözleşmeyi incelemektedir. Uyumlu olmayan veya eksik hükümleri işaretler ve kullanılan hukuki dilin düzeltilmesini ve geliştirilmesini sağlar.
Legal Navigator
Microsoft öncülüğünde, genel olarak halkın hukuki yardım ile görüşlere daha kolay ve uygun ulaşabilmesi adına tasarlanmış bir sistemdir.
Digitory Legal
Hukuk firmalarının ve kurum içi hukuk ekiplerinin yasal maliyetleri tam olarak anlamalarına, tahmin etmelerine ve yönetmelerine yardımcı olan bir sistemdir.
ROSS Intelligence
Avukatların en yeni kritik davaları ve yeni düzenlemeleri takip etmesi adına tasarlanmış bir sistemdir.
