Yapay Zekâ Kullanan Avukatların Meslekî Sorumluluğu: Özen, Doğrulama ve Yapay Zekâ Okuryazarlığı
I. Giriş
Üretken yapay zekâ; metin taslağı çıkarma, uzun belgeleri özetleme, araştırma soruları üretme ve içtihat taramasını hızlandırma gibi işlerde avukatlık pratiğine somut faydalar sağlıyor. Buna karşılık hukuk alanındaki kullanım, algoritmik şeffaflık, veri önyargısı, sorumluluk ve hesap verebilirlik sorunlarını da birlikte getiriyor. Bu yüzden mesele avukatın yapay zekâ kullanabilir mi? sorusundan ibaret değil; daha doğru soru avukatın kullandığı aracın ürettiği bilgi karşısında hangi meslekî özeni göstermesi gerekiyor.
Bu sorunun artık soyut olmadığı, ABD’deki Mata v. Avianca, Inc. kararında açıkça görüldü. New York Güney Bölgesi Federal Mahkemesi, avukatlardan birinin ChatGPT kullanarak uydurulmuş kararları dilekçeye eklediğini; avukatın bu kararlardan en az birini arayıp bulamadığı hâlde mahkemeye sunduğunu tespit etti. Mahkeme, yaptırım olarak ilgililere birlikte ve müteselsilen para cezası verdi ve sahte kararları kendilerine atfedilen hâkimlerin de bilgilendirilmesini emretti. Olayın hukukî ağırlığı, yazılım kullanılmış olmasından değil, avukat imzasıyla mahkemeye taşınan bilgilerin doğrulanmamasından doğdu.
II. Kavramsal Çerçeve: Özen Yükümlülüğü ve Yapay Zekânın Değiştirdiği Riskler
Avukatlıkta özen yükümlülüğü, üstlenilen işin mesleğin gerektirdiği dikkat, doğruluk ve hazırlıkla yürütülmesidir. Ankara Barosu HUBİTEM’in rehberi, bu yükümlülüğü Avukatlık Kanunu m. 34 bağlamında yapay zekâ kullanımına uygular: yapay zekâ çıktılarının yanlış veya ikna edici görünen yanıltıcı bilgi içerebileceği kabul edilerek, avukatın dikkatli ve ihtiyatlı davranması gerektiği belirtilir. Rehber ayrıca avukatın, seçtiği teknolojinin müvekkile sunulan hizmete katkısını değerlendirmesini; sonuçların nasıl üretildiğine ilişkin yeterli anlayış edinmesini; çıktıyı hukukî bağlam bakımından kontrol etmesini bekler.
Yapay zekâ bu klasik yükümlülüğe en az üç yeni risk katmanı ekler. Birincisi, halüsinasyondur: model gerçekte bulunmayan içtihatlar, uydurma yargı kararları, yanlış hâkim veya akademisyen atıfları ya da inandırıcı fakat temelsiz hukuki savlar üretebilir. İkincisi veri ve bağlam sorunudur: model doğru bir bilgiyi güncel olmayan bir normla farklı bir yargı çevresiyle veya somut olayla uyuşmayan bir hükümle birleştirebilir. Üçüncüsü algoritmik önyargı ve opaklıktır: eğitim verisindeki önyargılar veya sistemin sonuç üretme mantığının kullanıcı tarafından izlenememesi, hukukî değerlendirmeyi görünmez biçimde etkileyebilir.
Bu risk, sadece genel amaçlı sohbet botlarıyla sınırlı görünmemektedir. Magesh ve çalışma arkadaşlarının 2024 tarihli, önceden kaydı yapılmış ampirik değerlendirmesi; incelenen ticarî yapay zekâ hukuk araştırması araçlarında genel amaçlı GPT-4’e kıyasla daha düşük olsa da hâlâ %17–%33 aralığında halüsinasyon saptadı. Çalışma ayrıca sistemler arasında doğruluk ve yanıt verebilirlik yönünden kayda değer farklılıklar raporladı. Bu bulgu hukuk için tasarlanmış veya geri-getirim destekli bir aracın çıktısını, avukatın bağımsız kaynak kontrolü olmaksızın otorite kabul edemeyeceğini gösteren önemli bir uyarıdır.
III. Doğrulama Yükümlülüğü: Merkezî Tartışma
Doğrulama, yapay zekâ aracının verdiği cevabı makul görünüyor diye kabul etmemektir. Örneğin, uzun sözleşmelerin özetlenmesinde avukat önce sınırlı bir örneklemde aracı manuel denetimle test etmişse, her belgenin baştan sona yeniden incelenmesi her durumda zorunlu olmayabilir. Buna karşılık profesyonel muhakeme gerektiren iş, yalnızca yapay zekâya bırakılamaz.
İngiltere-Galler’de Civil Justice Council’ın 2026 tarihli geçici raporu da hukukî temsilcinin mahkemeye sunduğu malzemeden sorumlu olduğunu; yapay zekâdan gelen araştırma ve içtihat atıflarının bağımsız olarak doğrulanması gerektiğini ifade eder.
Mahkeme, mevcut olmayan veya ileri sürülen önerme için otorite teşkil etmeyen kaynakların sunulmasının, dayanılan malzemeyi doğrulamak için makul özen gösterilmediğine işaret edebileceğini ifade etti. Özellikle avukatın, mahkemeye kendi imzasıyla sunduğu otorite ve alıntıların doğruluğu için müvekkiline dayanamayacağı; bunun avukatın meslekî sorumluluğu olduğu belirtilir.
Doğrulamanın uygulanabilir standardı
Bu kaynaklardan çıkan pratik standart, yapay zekâ cevabını hukukî kaynak yerine araştırma başlangıcı saymaktır. Avukatın; (i) her içtihat ve mevzuat atfının yetkili kaynaktaki varlığını, (ii) kararın gerçekten ileri sürülen önerme için dayanak olup olmadığını, (iii) metindeki olguların dosya içeriğiyle uyumunu ve (iv) taslağın usulî etkilerini, imza veya sunumdan önce kontrol etmesi gerekir.
Halüsinasyonun hukukî sonuçları: yanlışlığın türü önemlidir
“Halüsinasyon” tek tip bir hata değildir. Üretken araçların uydurulmuş veya başka biçimde yanlış ama sahici görünen bilgi üretebildiğini; gerçek veriyi yanlış nitelendirebildiğini, yürürlükten kalkmış hukuku anabileceğini ya da yargı çevrelerini birbirine karıştırabilir. Hukuk araştırması için tasarlanan araçlara ilişkin yapılan bir ampirik çalışma da hatanın sırf genel amaçlı sohbet sistemlerine özgü olmadığını gösterir. Bu ayrım, kontrolün neden yalnızca “karar gerçekten var mı?” sorgusuna indirgenemeyeceğini açıklar: karar mevcut olsa bile oranı yanlış aktarılmış, bağlamı koparılmış veya başka hukuk düzenine ait olabilir.
Mahkemeye verilen metinde bu hatalar, usuli güvenilirlik ve dürüstlük sorununa dönüşür. Mata kararında yaptırım, salt bir yazılım tercihinden değil, uydurma otoritelerin avukat imzasıyla mahkemeye sunulmasından doğdu. Ayinde/Al-Haroun kararında ise İngiltere-Galler Yüksek Mahkemesi, mevcut olmayan veya ileri sürülen önerme için otorite oluşturmayan malzemeye dayanılmasını makul özen eksikliği olarak değerlendirebileceğini; avukatın, kendi imzasıyla sunduğu atıfların doğruluğu konusunda müvekkiline sığınamayacağını vurguladı. Bu kararlar, doğrulama yükümlülüğünün teknik bir “kalite kontrol” değil, avukatın mahkemeyle ilişkisindeki bağımsız yükümlülüğünün görünümü olduğunu gösterir.
IV. Meslekî Yeterlilik ve Yapay Zekâ Okuryazarlığı
Teknolojik yeterlilik, her avukatın yazılımcı ya da veri bilimci olması anlamına gelmez. Ankara Barosu HUBİTEM rehberinin yaklaşımı, avukatın sistemlerin bütün teknik ayrıntılarını bilmesinden ziyade, teknolojinin sonuçlarının nasıl üretildiğini; müvekkile sunulan hizmette hangi yararı ve riski doğurabileceğini anlayacak ölçüde bilgi sahibi olmasını esas alır.
Avrupa Birliği ve Türkiye: bağlayıcı YZ düzenlemesi ile meslekî rehberliğin kesişimi
AB Yapay Zekâ Tüzüğü, hukukçulara özgü bir meslek kuralı değildir; buna rağmen Tatar’ın incelediği yapay zekâ okuryazarlığı yaklaşımı, risk temelli yönetişim, insan denetimi ve temel haklar çerçevesi üzerinden hukuk hizmetleri için güçlü bir arka plan oluşturur. Avrupa barolarını temsil eden CCBE rehberi ise bunu doğrudan avukatlık pratiğine taşır: doğrulama, gizlilik, gözetim ve meslekî eğitim, araçtan bağımsız olarak ele alınması gereken başlıklardır. Bu iki katman birlikte okunduğunda, AB düzeyinde bir yanda genel düzenleyici kapasite ve okuryazarlık beklentisi, diğer yanda mesleğin kendi etik ve iş akışı kuralları görülür.
Türkiye’de Ankara Barosu HUBİTEM rehberi, Avukatlık Kanunu m. 34’teki özen çerçevesini YZ kullanımı bakımından işletir: avukatın seçtiği teknolojinin hizmete katkısını, sonuçların üretim mantığını ve hukukî bağlama uygunluğunu değerlendirmesi; çıktıların doğruluğunu kontrol etmesi beklenir. Hukukta YZ kullanımının büyük veri analizi, karar desteği ve sonuç tahmini imkânları sağlarken şeffaflık, veri önyargısı, sorumluluk ve hesap verebilirlik sorunları doğurduğunu gösterir. Bu kaynaklar birlikte, Türkiye’deki normatif tartışmanın “teknolojiye izin verilsin mi?” ikiliğinden çok, meslekî özen, gizlilik ve insan denetimi üzerinden geliştirilmesi gerektiğine işaret eder.
Karşılaştırmadan çıkan sonuç: kuralların tekilliği değil, denetimin yoğunluğu değişir
İncelenen hukuk düzenleri arasında ortak çekirdek açıktır. Avukatın kullandığı YZ aracı, meslekî muhakemenin sahibi değildir; avukat, sonuçta müvekkile verilen tavsiyenin, dosyaya yazılan olgunun ve mahkemeye yöneltilen atfın sorumluluğunu taşır. ABD kaynakları bunu mevcut yetkinlik, gizlilik, gözetim ve dürüstlük kurallarının uygulanması olarak kurar; Birleşik Krallık özellikle mahkemeye sunulan malzemenin doğruluğunu ve temsilcinin imzasını öne çıkarır. Kanada baroları teknoloji bilgisi ile veri işleme ve gizlilik incelemesini birlikte açıklar. Avustralya Federal Mahkemesi ise hassas dava materyalleri için daha somut usulî dikkat alanları tanımlar.
Fark, “denetim var mı?” sorusunda değil, denetimin hangi belgeyle ve hangi aktör tarafından somutlaştırıldığı noktadadır. Bazı sistemler baro rehberi yoluyla avukata iç politika, eğitim ve tedarikçi incelemesi yüklerken; bazıları mahkeme uygulama notlarıyla dilekçe, delil ve gizli bilginin kullanımında özel dikkat bekler. Bu ayrım Türkiye için de önemlidir. Tek başına soyut bir etik ilke, güncel üretken YZ iş akışlarının veri saklama, kaynak atfı, otomasyon ve insan denetimi sorunlarını çözmez. Buna karşılık her teknik işlev için ayrı kanun çıkarmak da gerekli görünmemektedir. Var olan özen, sır saklama ve mahkemeyi yanıltmama kurallarını; görev sınıflandırması, doğrulama kaydı, eğitim ve araç seçimi süreçleriyle uygulanabilir hâle getiren baro düzeyinde rehberlik, bu kaynaklardan çıkarılabilecek daha ölçülü düzenleme yönelimidir.
VIII. Boşluklar ve Düzenleme Önerileri
İncelenen kaynaklar, genel yapay zekâ sorumluluğu ve yargı etiği bakımından güçlü bir tartışma zemini sunmaktadır. Buna karşılık avukat-müvekkil ilişkisinde üretken yapay zekâ kullanımı için, özellikle Türkiye’de, daha operasyonel meslek standartlarına ihtiyaç olduğu görülmektedir.
Gizlilik için: Barolar, üretken yapay zekâya müvekkil verisi girilmeden önce uygulanacak asgari değerlendirme listesini yayımlamalıdır. Araç sağlayıcısının veri saklama, yeniden kullanım, eğitim, erişim ve ihlal bildirimi koşulları; ayrıca anonimleştirme imkânı ve gerekli olduğunda müvekkilin aydınlatılmış onamı bu listenin parçası olmalıdır.
Meslekî yeterlilik için: Barolar ve hukuk büroları, araç seçimi, halüsinasyon testi, içtihat doğrulaması, prompt hijyeni, kişisel veri ve sır saklama konularında eğitim vermelidir. Eğitim, yalnızca verimlilik vaatlerini değil, aracın sınırlılıklarını ve doğrulama kayıtlarının nasıl tutulacağını da kapsamalıdır.
Denetim için: Büro politikası, yapay zekânın kullanılabileceği işleri risk düzeyine göre ayırmalıdır. Mahkemeye sunulacak metin, hukukî görüş, içtihat listesi ve delil niteliği taşıyan içerikler için insan incelemesi ve imza öncesi doğrulama zorunlu tutulmalıdır. Yönetici ve denetleyici avukatların, büro içindeki avukat ve avukat olmayan çalışanların yapay zekâ kullanımında meslek kurallarına uyumunu sağlama sorumluluğu da açıkça belirlenmelidir.
Uygulanabilir bir büro protokolü
Bu kaynakların ortak paydasından, hukuk büroları için beş aşamalı bir çalışma disiplini çıkarılabilir. İlk aşama, araç ve kullanım senaryosunu sınıflandırmaktır: genel amaçlı açık sistem, kurum içi kapalı sistem, hukuk araştırma aracı veya özerk görev yürüten sistem; aynı veri ve denetim riskini taşımaz. İkinci aşama, girdiyi sınırlandırmaktır: müvekkil sırrı, kişisel veri ve imtiyazlı belge ancak aracın veri kullanımı, saklama süresi, erişim yetkileri ve güvenlik önlemleri değerlendirilerek işlenmelidir. Üçüncü aşama, çıktıyı görev türüne göre doğrulamaktır: bağlayıcı hukukî sonuç veya mahkeme sunumu için birincil kaynaktan içtihat/mevzuat kontrolü, olgusal anlatım için dosya kaydı denetimi, delil niteliğindeki belge için ise köken ve gerçeklik araştırması gerekir.
Dördüncü aşama, insanî kararın kaydını tutmaktır. Avukatın hangi çıktıyı, hangi kaynakla kontrol ettiğini ve hangi nedenle benimsediğini belgelemesi; hata ortaya çıktığında sorunu ayırt etmeyi, gözetim görevini göstermeyi ve süreci iyileştirmeyi kolaylaştırır. Bu cümle, resmî rehberlerin bağımsız inceleme, gözetim ve büro politikası beklentisinden türetilmiş operasyonel bir öneridir. Beşinci aşama ise eğitim ve yeniden değerlendirmedir: ürün ayarları veya model sürümü değiştiğinde başlangıçtaki risk değerlendirmesinin aynen geçerli olduğu varsayılamaz.
IX. Sonuç
Yapay zekâ, avukatın araştırma ve yazım süreçlerini destekleyebilir; fakat meslekî özeni devralamaz. Mata v. Avianca ve İngiltere-Galler’deki kararlar, mahkemeye sunulan içeriğin doğruluğunun son tahlilde avukatın sorumluluğunda kaldığını somutlaştırır. Türkiye’deki rehber de aynı yönde, yapay zekâ çıktılarının doğruluğunun ve hukukî uygunluğunun avukat tarafından kontrol edilmesini önerir.
Düzenleyiciler ve barolar için öncelik, yapay zekâyı soyut biçimde yasaklamak ya da sınırsız serbest bırakmak değildir. Öncelik; güvenli veri kullanımı, kaynak doğrulaması, insan denetimi, meslekî eğitim, büro içi gözetim ve müvekkile karşı şeffaflık için uygulanabilir standartlar kurmaktır. Böyle bir çerçeve, teknolojinin verimlilik imkânını korurken avukatlık mesleğinin güven ilişkisini ve yargılamanın bütünlüğünü de koruyabilir.
Daha önce Hammurabi’den Ecem Doğan’ın yazdığı yazıyı okumak için bağlantıya tıklayınız.
Yazar: Ecem DOĞAN / Hammurabi
Dipnotlar
[^1]: Mercan, Gamze (2024), “Artificial Intelligence (AI) Activities in Legal Practices.” Özgün URL: http://www.ijoeec.com/Makaleler/651250606_7.%20131-144%20Gamze%20Mercan.pdf.
[^2]: Yünlü, Semih (2024), “Üretici Yapay Zekâ Kaynaklı Norm ve Kişi Bazlı Hukuki Sorumluluk.” Özgün URL: https://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/3930284.
[^3]: Tatar, Samet (2026), “Avrupa Birliği Yapay Zekâ Tüzüğü Kapsamında Yapay Zekâ Okuryazarlığı: Türk Hukukuna Öneriler.”
Özgün URL: https://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/5852696.
[^4]: Birtane, Şermin (2024), “Hâkime Yardımcı Yapay Zekâ.” Özgün URL: https://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/4065626.
[^5]: Akbulut, Berrin (2023), “Yapay Zeka ve Ceza Hukuku Sorumluluğu.” Özgün URL: https://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/3316184.
[^6]: Çaşın, M.; Al, D.; Başkir, N. (2021), “Yapay Zekâ ve Robotların Eylemlerinden Kaynaklanan Cezai Sorumluluk Sorunu.” Özgün URL: https://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/1745379. [^7]: Güner, Cemil (2020), “Yapay Zekânın Verdiği Zarardan Doğan Sözleşme Dışı Sorumluluğa Uygulanacak Hukuk.” Özgün URL: https://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/1166580.
[^8]: Ankara Barosu HUBİTEM, Avukatlıkta Yapay Zeka Araçlarının Kullanımı Rehberi, v. 1.0. Özgün URL: https://www.ankarabarosu.org.tr/serve/file/bc4de0be-b5fa-11ef-8f94-000c29c9dfce/yapay_zeka_araclarnn_kullanm_rehberi_X1.pdf.
[^9]: American Bar Association Standing Committee on Ethics and Professional Responsibility, Formal Opinion 512: Generative Artificial Intelligence Tools (29 Temmuz 2024). Özgün URL: https://www.acc.com/sites/default/files/2024-08/2024.07.29-ABA-formal-opinion-512.pdf.
[^10]: Mata v. Avianca, Inc., Opinion and Order on Sanctions, No. 1:22-cv-01461 (S.D.N.Y., 22 Haziran 2023). Özgün URL: https://www.nhd.uscourts.gov/sites/default/files/pdf/Mata-v-Avianca-sanctions-order.PDF.
[^11]: Ayinde v London Borough of Haringey; Al-Haroun v Qatar National Bank, Approved Judgment (İngiltere-Galler Yüksek Mahkemesi, 2025). Özgün URL: https://www.judiciary.uk/wp-content/uploads/2025/06/Ayinde-v-London-Borough-of-Haringey-and-Al-Haroun-v-Qatar-National-Bank.pdf.
[^12]: Civil Justice Council, Use of AI for Preparing Court Documents: Interim Report and Consultation (2026). Özgün URL: https://www.judiciary.uk/wp-content/uploads/2026/02/Interim-Report-and-Consultation-Use-of-AI-for-Preparing-Court-Documents-2.pdf.
[^13]: Council of Bars and Law Societies of Europe (CCBE), Guide on the Use of Generative AI by Lawyers (2 Ekim 2025). Özgün URL: https://www.ccbe.eu/fileadmin/speciality_distribution/public/documents/IT_LAW/ITL_Guides_recommendations/EN_ITL_20251002_CCBE-guide-on-the-use-of-the-use-of-generative-AI-for-lawyers.pdf.
[^14]: Magesh, Varun; Surani, Faiz; Dahl, Matthew; Suzgun, Mirac; Manning, Christopher D.; Ho, Daniel E. (2024), Hallucination-Free? Assessing the Reliability of Leading AI Legal Research Tools. Özgün URL: https://arxiv.org/pdf/2405.20362.
[^15]: State Bar of California, Standing Committee on Professional Responsibility and Conduct (COPRAC), Practical Guidance for the Use of Generative Artificial Intelligence in the Practice of Law (2026). Özgün URL: https://www.calbar.ca.gov/sites/default/files/portals/0/documents/ethics/Generative-AI-Practical-Guidance.pdf.
[^16]: Law Society of British Columbia, Guidance on Professional Responsibility and Generative AI (Ekim 2023). Özgün URL: https://www.lawsociety.bc.ca/getContentAsset/91264ae3-9fa0-4063-88fb-69977a293f62/dfc3d011-8f63-43f6-9ed8-4b444333a1d0/Professional-responsibility-and-AI.pdf?language=en-CA.
[^17]: Law Society of Ontario, Licensee Use of Generative Artificial Intelligence (Nisan 2024). Özgün URL: https://lawsocietyontario-dwd0dscmayfwh7bj.a01.azurefd.net/media/lso/media/lawyers/practice-supports-resources/white-paper-on-licensee-use-of-generative-artificial-intelligence-en.pdf. [^18]: Law Society of the Northwest Territories, Guidelines for the Use of Generative AI in the Practice of Law (Ocak 2025). Özgün URL: https://lawsociety.nt.ca/wp-content/uploads/2025/02/LSNT-Guidelines-for-the-Use-of-Generative-AI-in-the-Practice-of-Law-FINAL.pdf.
[^19]: Federal Court of Australia, Generative Artificial Intelligence Practice Note (GPN-AI) (16 Nisan 2026). Özgün URL: https://www.fedcourt.gov.au/law-and-practice/practice-documents/notice-to-profession/16-april-2026.
[^20]: Law Council of Australia, Artificial Intelligence Use in the Federal Court of Australia (16 Haziran 2025). Özgün URL: https://www.lawcouncil.asn.au/resources/submissions/artificial-intelligence-use-in-the-federal-court-of-australia.
[^21]: DPP v Khan [2024] ACTSC 19 (Supreme Court of the Australian Capital Territory, 7 Şubat 2024). Özgün URL: https://www.courts.act.gov.au/__data/assets/pdf_file/0012/2397495/Khan.pdf.
Hukuk ve Bilişim Dergisi ve Blog kısmımızda,
Bilişim Suçları
Blockchain ve Dijital Paralar
Yapay Zekâ ve Robot Hukuku
Elektronik Ticaret Hukuku
İnternet Hukuku
Kişisel Verilerin Korunması Hukuku
Start-Up Hukuku
E-Spor Hukuku
Fikri Mülkiyet Hukuku ve benzer teknoloji hukuku alanlarında yazılar okuyucularımıza sunulmaktadır.