Yapay Zekanın Geleceği ve Hukuk
Günümüzde yapay zeka her alan için önemli yenilikleri beraberinde getiriyor. Bu gelişmelerden en dikkat çekeni ise içerisine yapay zeka yerleştirilmiş robotlar oldu. Bu yazımızda yapay zekanın geleceğinde neler var bunlara bakacağız.
Alan Turing'in 1950'lerde merak ettiği konu, insanların sahip olduğu düşünme yetisine makinelerin de sahip olup olamayacağıydı. Yaşadığımız günümüz dünyasında ise her ne kadar gerçek dışı olsa da film dünyasının kurguladığı felaket senaryolarında yapay zekanın dünyayı ele geçirdiği konu edilmekte.
Yapay zeka, henüz insanlığın kontrolünü ele geçirmedi. Fakat hayatımızın belirli yönlerinde etkili olmaya başladı. Artık yapay zekayı hayatımızın bir parçası olarak kabul ediyoruz. Buna verilebilecek en iyi örnek kullandığımız akıllı telefonlar.
Günlük hayatta yapay zeka uygulamaları birçok alanda kullanılabilmekte. Tıp, eğitim, otomotiv sektörü, savunma sanayi, tarım, otomasyon sistemleri, enerji, doğa bilimleri, finans, sanat ve hukuk.
Derin Öğrenmenin Rolü
Derin öğrenme; görsel verileri işlemek, görüntülerden gelen verileri analiz etmek, görüntüde hangi nesnelerin veya canlıların var olduğunu belirlemek, nesnelerin birbirleriyle olan ilişkilerini incelemek gibi konularda insanlardan daha başarılıdır. Derin öğrenme,yapay zekanın alt tabanını oluşturmaktadır
Derin öğrenme, yapay sinir ağlarına dayanan ve çok fazla işlem gücü gerektiren uygulama alanlarında en başarılı sonuçları üreten yapay zeka modellerinin temelini oluşturuyor.
Yapay Zeka Nasıl Bir Dil Öğrenebilir?
Doğal dil öğrenme modellerini kullanarak, bilgisayara yüklenen milyonlarca veri dosyasını gramer kurallarına göre sınıflandırma yöntemiyle ayrıştırabiliriz. Bu ayrıştırma sürecinde, sistem tüm belgelerdeki kelimeler arasındaki ilişkiyi öğrenir. Örneğin tavşan kelimesinin havuç kelimesiyle bir araya gelme ihtimalinin güneş kelimesiyle bir araya gelme ihtimalinden daha fazla olacağını belirler.
Ayrıca yapay zeka , cümlelerin istatistiksel durumlarına dayanarak , kelimeler üzerinde anlam analizi yapabilir ve bunun bir sonucu olarak uzun bir paragrafı özetleyebilir.
Yapay Zeka İle Anlam Ağları Oluşturma
Yaşadığımız her gün internet üzerindeki bilgiler artmaktadır. İnternette bulunan muazzam büyüklükteki bu veriler sayesinde, kendi kendine anlam ağları oluşturabilen yapay zeka uygulamaları gerçekleştirilebilir.
Oluşturacağımız bu anlam ağları bize sadece bir bölgede yaşayan toplulukların veya insanların sosyolojik, psikolojik, etnik, sosyokültürel ve ekonomik düzeyleri hakkında bilgi vermekle kalmaz, aynı zamanda gelişmekte olan veya gelişebilecek sıcak gündemin nerede olabileceğini tahmin etmemize yardımcı olur.
Örneğin, İngiltere'de 40.000'den fazla kullanıcısı olan Babylon, örnek bir yapay zeka doktor uygulamasıdır. Bu telefon uygulamasını kullanarak, rahatsızlığımızın ne olduğunu belirlemeye ve ön müdahaleleri çok hassas bir şekilde gerçekleştirmeye çalışabiliriz.
Yapay Zeka Avukat Olabilir mi?
Yapay zekanın yapacağı ön araştırmadan sonra gerçek bir avukatın davayı ele aldığını düşünelim. Bir insan için araştırma yapılması belki günler sürer, ancak yapay zeka bunu birkaç saniye içinde yapabilir. Ayrıca, yapay zeka yorulmaz, uyumaz, yemek yemez veya kahve içmez. Aslında, yapay zeka ortalama bir avukattan daha başarılı sonuçlar verebilir.
Makinelerin Hukukta Kullanımını Tahmin Eden İlk Avukat : Leibniz
Yapay zekanın fikir babalarından biri olan Leibniz, 17.yy’da yaşayan bir avukattı. 1673 yılında, İngiltere'de dört aritmetik işlem gerçekleştirmek için yaptığı makineyi sundu. Leibniz’e göre mantığımızı düzeltmenin tek yolu, mantığı matematikçiler kadar somutlaştırmak.
Peki kullanılacak olan yapay zeka robotlarının yasal temeli ne durumda?
AINOW'un Yasal Yapay Zekanın Geleceğini Yaratmasına Katkısı
2018 Haziran'ında, yapay zekanın sosyal etkilerini inceleyen bir araştırma enstitüsü olan AINOW, yapay zeka için oluşturulacak yasada yaşamın çeşitli alanlarında neler yapılabileceğiyle ilgili bir çalıştay düzenledi. Çeşitli hukuk alanlarında uzman avukatlarında bulunduğu çalıştayda yapay zekayla ilgili izlenecek yol, oluşturulacak yasal alt yapı gibi konular tartışıldı. Toplantıda ayrıca, algoritmik hesap verilebilirlik uzmanları , araştırmacılar, sosyal bilimcilerde hazır bulundu.
Yapay Zeka Programlarının Doğruluk Oranları Nedir?
2017 yılında, Londra'da 100'den fazla avukatın bulunduğu bir deneyde, belirli bir kredi kartı usulsüzlükleri için Finans Ombudsmanına giden yüzlerce gerçek başvuru incelendi.
İnsan tahmininin doğruluğu %66,3 iken, bir yapay zeka programı, dosyaları kabul edip etmemeyi öngörmek için eğitildi ve % 86.6 doğruluk elde edildi.
Zaman Kaybını Önlemek İçin Evisort
2017 yılının sonlarında, dört Harvard Hukuk Fakültesi öğrencisi, hukuk sözleşmelerinin taslaklarını formüle etmek ve yönetmek için yapay zekayı kullanmanın çok doğru bir hareket olacağını iddia ettiler.
Bu fikirden yola çıkarak oluşturulan Evisort, bulut depolamasını ve yapay zekayı kullanan güçlü arama motoruyla, avukatların şu anda sözleşmeleri daha hızlı bir biçimde incelemesini sağlayacak.
Performanstan ve doğruluktan ödün vermeden maliyetleri azaltmanın yolu, hukuk yazışmaları için derin öğrenme ve makine öğrenme modellerinin kullanılmasıdır.
Performans Karşılaştırması
2014 yılında yapay zekayla insan arasındaki performans karşılaştırması için, 20 deneyimli Birleşmiş Milletler avukatının performansı yapay zeka sistemleriyle karşılaştırıldı ve 40 sayfalık bir rapor yayınlandı.
Elde edilen sonuçlara göre günlük yasal risk değerlendirme görevinde, avukatlar arasında en yüksek performans % 94, en düşük performans % 64 olarak gerçekleşirken ortalama performans % 85 düzeyinde kaldı. Yapay zekanın başarı oranı ortalama% 94 başarı olmuştur. Ek olarak, bu süreç için avukatlara gereken ortalama süre 92 dakika iken, yapay zekanın ihtiyaç duyduğu süre 26 saniyedir. yapay zeka, bu süreci dinlenmeden yapabilmekte.
Tarihsel Kayıtların Önemi
Verilerin dijital ortamda bulunması yapılacak yapay zeka çalışmalarına ön ayak olacaktır. Harvard Law School, geçtiğimiz günlerde Amerika Birleşik Devletleri'nin 360 yıllık içtihat hukukunu çevrimiçi platformda yapay zeka geliştiricileriyle paylaştı.
Bu, işi hızlandırmak için önemli bir kaynaktır. Ancak, doğal dil işlemenin önündeki en büyük engel, dile özgü kurallar ve bu tür kaynaklara tüm dillerde ihtiyaç duyulması. İngilizce'deki gelişmeler oldukça parlak çünkü verilerin çoğu bu dilde düzenli olarak mevcut. Diğer dillerde de aynı seviyelere ulaşılması şuan için güç görünüyor.
İnsan-Yapay Zeka İşbirliği
Veriler kullanılarak geliştirilen yapay zeka uygulamaları, geçmişte milyonlarca davaya bakarken benzer çıkarımlar yapar, normal bir avukatın başarısına kıyasla daha yüksek bir performans sergiliyorlar.
Bütün bu yapay zeka örnekleri, avukatların kaybedilen zamanlarını geri kazandılar. Yapay zeka avukatların hızlı çalışmasını ve daha fazla veri almasını sağlar. Yapay zeka sistemleri yapılacak işbirliği oldukça önemli faydalar sağlayabilir.
İşbirliği sayesinde avukatlara hem analiz edilmiş veri sağlanması hem de avukatların iş yükünün hafifletilmesi hedeflenmektedir. Birçok yapay zeka uygulaması için, insan merkezli yaklaşım, bir insana karşı rekabet eden yapay zeka yerine insan-yapay zeka işbirliği fikrini desteklemektedir.
Yapılan işbirliği beraberinde sorunlarda getirebilir bu makineler tarafından kullanılan verilerde saklanan öznel gözlemler ve önyargılar ne olacak? Aktarılan veriler sağlıklı değilse, yanlış kararlara ulaşılmaz mı? Yapay zekayla yapılacak işbirliklerinde bu tür durumlarda göz önünde bulundurulmalıdır.
Yapay Zekanın Etik İle İlişkisi
Çok büyük işler yapma kapasitesine sahip olan yapay zeka meslek etiğiyle ilişkisi ilerleyen yaşamımızda gündemde olacak ve bazı sorularla karşılaşacağız. Örneğin avukat işine bakarken yapay zeka makinesinden destek alacak mı? Yapay Zeka yazılımının kendi hakları olacak mı? Yapay Zeka makineleri medeni hukuka veya ceza hukuku işlemlerine katılabilir mi?
Aynı durumu, aynı programların kurulu olduğu makinelere verdiğimizde ve her makinenin aynı problemi bir defadan fazla çözmesini istediğimizde, bu çözümler arasında farklılıklar olur mu? Olmalı mı? Zamana ve mekana göre her vakayı nasıl farklılaştırmalıyız? Bunlar bir süre tartışılması gereken konular ve yapay zekanın kabul görmesi uzun bir süre alabilir.
Kaynak:
Interesting Engineering
