İçeriğe geç

Avukatlık Mesleğinde Yapay Zeka ve Hukuk Teknolojileri: Kanuni Tekel, Meslek Sırrı ve Doğrulama Yükümlülüğü

Artificial Intelligence and Legal Technology in the Legal Profession: The Statutory Reserve, Professional Secrecy and the Duty to Verify

Av. Serkan KARA1

Yayın tarihi:

Öz

Avukatın yapay zeka kullanımı Türk hukukunda çoğunlukla Avukatlık Kanunu'nun 35, 48 ve 63. maddelerinin teknolojiye engel olup olmadığı sorusu üzerinden tartışılmaktadır. Bu çalışma, belirleyici olanın bu hükümler değil, yürürlükteki özen, doğruluk ve sır saklama yükümlülükleri ile 6698 sayılı Kanun'un aktarım kuralları olduğunu ileri sürmektedir. Büyük dil modelleri metni olasılık temelinde ürettiğinden, var olmayan bir içtihadı kusursuz bir künyeyle sunmaları sistemin beklenen bir hata türüdür. Belgeye dayalı arama bu hatayı azaltır, ortadan kaldırmaz. Kanuni tekel, aracı yasaklamaz, çıktının sorumluluğunu avukatta bırakır. Müvekkil bilgisinin yurt dışındaki bir hizmet sağlayıcıya girilmesi, Kişisel Verileri Koruma Kurumu'nun 2026 tarihli avukatlar rehberine göre bir aktarım olabilir. 7571 sayılı Kanun'la yeniden düzenlenen disiplin hükümleri sırrın açığa vurulmasını ve özensizlikle hak kaybını açıkça yaptırıma bağlamıştır. Çalışma, AB Yapay Zeka Tüzüğü, Avrupa Konseyi, Fransa, Almanya, ABD ve Birleşik Krallık'taki birincil metinleri karşılaştırarak bu yükümlülüklerin yapay zeka araçlarına nasıl uygulandığını ortaya koymakta ve kanun ile meslek kuruluşları düzeyinde öneriler sunmaktadır.

Anahtar Kelimeler: Avukatlık Kanunu, Yapay Zeka, Meslek Sırrı, Kişisel Verilerin Korunması, Doğrulama Yükümlülüğü.

Abstract

Lawyers' use of artificial intelligence in Türkiye is mostly discussed as a question of whether Articles 35, 48 and 63 of the Attorneyship Law obstruct technology. This article argues that the decisive rules are the duties of care, truthfulness and professional secrecy already in force, together with the transfer rules of Law No. 6698 on personal data. Because large language models produce text on a probabilistic basis, a non-existent judgment presented with a flawless citation is an expected failure of the system. Retrieval of source documents reduces that failure and does not remove it. The statutory reserve of legal practice does not prohibit the tool. It keeps responsibility for the output with the lawyer. Under the Personal Data Protection Authority's 2026 guide for lawyers, entering client information into a service provider abroad may amount to a cross-border transfer. The disciplinary provisions recast by Law No. 7571 now attach express sanctions to disclosure of secrets and to loss of rights through lack of care. Drawing on primary texts from the EU, the Council of Europe, France, Germany, the United States and the United Kingdom, it shows how these duties apply to AI tools and sets out proposals for the legislator and the professional bodies.

Keywords: Attorneyship Law, Artificial Intelligence, Professional Secrecy, Personal Data Protection, Duty to Verify.

GİRİŞ

Hukukun bilgisayar ve istatistik yöntemleriyle buluşması yeni bir tartışma değildir. Loevinger, 1949'da "hukuki sorunların bilimsel incelenmesi" olarak tanımladığı ve "jurimetrics" adını verdiği yaklaşımı önermişti2. Son yıllarda değişen, hukuk metni yazabilen büyük dil modellerinin avukatın günlük işinin tam ortasına, dilekçeye, mütalaaya ve içtihat araştırmasına girmiş olmasıdır.

Türk doktrininde bu gelişme, Avukatlık Kanunu'nun (Av.K.) 35, 48 ve 63. maddelerinin hukuk teknolojilerinin önünde bir engel olup olmadığı sorusuyla da ele alınmıştır3. Bu çalışma başka bir soru sormaktadır: Yürürlükteki hukuk, avukatın bugün kullandığı yapay zeka araçlarını hangi yükümlülüklerle çerçevelemektedir? Kanaatimizce cevap, tekel hükümlerinden çok özen, doğruluk ve sır saklama yükümlülüklerinde, kişisel verilerin aktarımına ilişkin kurallarda ve bu araçların teknik işleyişinde yatmaktadır. İncelenen metinlerde avukatın bu araçları kullanmasını yasaklayan bir hüküm bulunmamaktadır, ama aracın ürettiği her cümlenin sorumluluğu avukattadır.

Çalışmada mevzuat, yargı kararları ve kurum metinleri birincil kaynaklarından okunmuş ve 15.10.2026 tarihli halleriyle esas alınmıştır. Teknik önermeler, makine öğrenmesi sistemlerinin işleyişine ilişkin yerleşik mekanizmalarla sınırlı tutulmuş, sayısal bir veri yalnızca kaynağı, örneklemi ve tarihiyle birlikte verilmiştir. Çalışma, normların analizini bu sistemlerin teknik işleyişiyle birlikte ele alan disiplinlerarası bir yöntem izlemektedir. Konu, avukatın kendi mesleki faaliyetinde yapay zeka kullanmasıdır. Avukat olmayan sağlayıcıların doğrudan halka sunduğu hizmetler yalnızca bu faaliyetle sınırlarının çizilmesi gerektiği ölçüde ele alınmıştır.

I. KAVRAMSAL VE TEKNİK ÇERÇEVE

A. Hukuki Tanım: Özerklik ve Uyarlanabilirlik Tanımın Zorunlu Unsuru Değildir

AB Yapay Zeka Tüzüğü (Tüzük) yapay zeka sistemini şöyle tanımlar: Farklı özerklik düzeylerinde çalışmak üzere tasarlanmış, konuşlandırıldıktan sonra uyarlanabilirlik gösterebilen ve açık ya da örtük amaçlar için, aldığı girdiden, fiziksel veya sanal ortamları etkileyebilecek tahmin, içerik, öneri veya karar gibi çıktıları nasıl üreteceğini çıkarsayan makine tabanlı sistem4. Tanımdaki "gösterebilen" ifadesi önemlidir. Tüzük'ün gerekçesine göre uyarlanabilirlik, sistemin kullanım sırasında değişmesine imkan veren kendi kendine öğrenme yeteneğini ifade eder ve bir sistemin bu niteliği taşıması zorunlu değildir5. OECD de 2019 tarihli tanımını 8.11.2023'te güncellemiş ve yapay zeka sistemlerinin özerklik ve konuşlandırma sonrası uyarlanabilirlik düzeylerinin farklılık gösterdiğini tanıma eklemiştir6.

Bu tespit, hukuki analizin "otonomi" ya da "kendi kendine öğrenme" kavramlarını yapay zekanın ayırt edici unsuru sayan yaklaşımlardan ayrılmasını gerektirir. Avukatın bugün kullandığı araçların büyük kısmı, her sorguda kendini değiştiren sistemler değildir. Hukuken önemli olan, aracın neyi ürettiği, bu ürünün kimin adına ve kimin sorumluluğunda kullanıldığı ve araca hangi bilginin girildiğidir.

B. Büyük Dil Modelinin İşleyişi ve Hukuk Metni Bakımından Sonuçları

1. Metin Üretimi ve Var Olmayan İçtihat

Büyük dil modeli, kendisine verilen metnin devamını, her adımda bir sonraki metin biriminin olasılık dağılımını hesaplayarak üretir. Bir kararın gerçekten var olup olmadığını, bir maddenin yürürlükte olup olmadığını denetleyen bir işlem bu üretim sürecinin parçası değildir. Model, hukuk metinlerinde sık görülen bir künye biçimini de o biçimdeki istatistiksel düzenlilik nedeniyle üretebilir. Bu nedenle var olmayan ama biçim olarak kusursuz bir karar künyesi, sistemin rastlantısal bir arızası değil, beklenen bir hata türüdür. Kişisel Verileri Koruma Kurumu da yüksek kaliteli verilerle eğitilmiş sistemlerin dahi bağlamdan kopuk veya gerçek dışı içerik üretebileceğini, buna "halüsinasyon" dendiğini ve eğitim verisinin kalitesinin bu riski tamamen önleyemeyeceğini belirtmektedir7.

Bu riskin mahkeme önündeki karşılığı ABD'de Mata v. Avianca davasında görülmüştür. Mahkeme, avukatların yapay zeka aracının ürettiği, gerçekte var olmayan kararları dilekçeye koyduğunu, kararların varlığı sorgulandıktan sonra da bu kararların arkasında durduğunu tespit etmiş, yaptırım kararının girişinde şu ayrımı yapmıştır: Güvenilir bir yapay zeka aracından yardım almak kendiliğinden uygunsuz değildir, ancak yürürlükteki kurallar avukata, mahkemeye sunduğu metnin doğruluğunu güvence altına alan bir denetim rolü yükler8. Avukatlar ve büro için müteselsilen 5.000 ABD Doları para cezasına hükmedilmiştir9.

2. Belgeye Dayalı Üretim ve Sınırı

Bu hatayı azaltmanın yaygın yöntemi, modelin cevap üretmeden önce bir belge tabanından ilgili metinleri getirmesi ve cevabını bu metinlere dayandırmasıdır. Yöntem, modelin bilmediği veya güncel olmayan bilgiyi bağlama taşıdığı için hatayı azaltır, ama ortadan kaldırmaz. Getirilen belge yanlış olabilir, doğru belge getirilmemiş olabilir ya da model doğru belgeyi yanlış okuyabilir. Stanford Üniversitesi merkezli bir araştırma ekibinin ön kayıtlı deneysel çalışmasında, bu yöntemle gerçek dışı bilgiyi önlediklerini ileri süren iki büyük hukuk bilgi sağlayıcısının araştırma araçlarının, 2024'te test edilen sürümleriyle ve 202 soruluk bir veri setinde, sorguların yüzde 17 ile yüzde 33'ünde gerçek dışı bilgi ürettiği ölçülmüştür10. Bu oranlar o araçlara, o tarihe ve o soru setine aittir. Taşıdıkları ders ise kalıcıdır: Belgeye dayanmak, doğrulama yükünü kaldırmaz.

Türkçe hukuk metinleri bakımından bir teknik nokta ayrıca belirtilmelidir. Taranmış belgelerde optik karakter tanıma, ı ile i, ş ile s gibi harfleri karıştırdığında kavram aramalarını, rakam ve işaretleri karıştırdığında ya da metin parçalanırken karar künyesi metinden koptuğunda madde ve esas numaralarını bozar. Madde ve esas numarası gibi kesin tanımlayıcılar, anlam benzerliğine dayalı aramadan çok harfi harfine eşleştirmeyle güvenilir biçimde bulunur. Bu nedenle iki yöntemi birleştiren arama, Türkçe hukuk metninde tek başına anlam aramasından daha uygundur. Bu nedenle bir aracın Türk hukukunda ne kadar işe yaradığı, genel başarı iddialarıyla değil, Türkçe birincil metinler üzerinde ölçülerek anlaşılabilir.

3. Kullanım Sırasında Öğrenme Meselesi

Yaygın bir kanının aksine, kullanıma sunulmuş bir dil modelinin parametreleri her sorguyla değişmez. Modelin parametreleri, sağlayıcı yeni bir eğitim yapmadıkça aynı kalır. Bazı hizmetlerin sohbet geçmişini saklayıp sonraki cevaplarda bağlam olarak kullanması ya da bir büronun bütün dosyalarını tek bir arama dizininde toplaması da bir öğrenme değil, verinin saklanmasıdır. Ama bu katmanlar, bir müvekkilin bilgisinin başka bir müvekkilin işinde karşıya çıkmasının kanalları olabilir ve böyle bir sonuç, Av.K. m.36'daki sır saklama yükümlülüğü bakımından da hukuki bir sorundur. Avukatın araca girdiği bilginin kaderini belirleyen, modelin "öğrenmesi" değil, sağlayıcının bu bilgiyi nerede işlediği, ne kadar sakladığı ve sözleşme hükümlerine göre sonraki eğitimlerde kullanıp kullanmadığıdır. Bu, teknik değil hukuki bir sorudur ve cevabı sözleşmede, sağlayıcının veri işleme koşullarında ve 6698 sayılı Kanun'da aranmalıdır. Amerikan Barolar Birliği (ABA) de girilen bilgiyi sonraki kullanıcılara açabilecek araçlara müvekkil bilgisi girilmeden önce müvekkilin bilgilendirilmiş rızasını aramaktadır11.

4. Belgedeki Talimatlar

Dil modeli, kendisine verilen talimatla incelemesi istenen belgeyi aynı metin dizisi içinde işler. Bu nedenle karşı taraftan gelen bir belgeye, onu okuyacak bir modeli yönlendirmek amacıyla yazılmış ifadeler yerleştirilebilir. Teknik literatürde dolaylı talimat yerleştirme olarak anılan bu zafiyetin sonucu yalnızca yanlış bir özet değildir. E-postaya, belge yönetimine veya başka dosyalara erişebilen ve kendi başına işlem yapabilen araçlarda, gizlenen talimat başka dosyalardaki bilginin dışarı çıkarılmasına yol açabilir. Hukuken anlamı açıktır: Modelin okuduğu belge talimat değil, incelenecek veridir ve böyle bir aracın erişebildiği her dosya, sırrın açılabileceği bir alandır.

5. Tahmin Araçları: Neyin Ölçüldüğü

Yargı kararlarının sonucunu tahmin eden araçlar sıklıkla 2004 tarihli bir ABD çalışmasıyla örneklenir. Bu çalışmada, ABD Yüksek Mahkemesi'nin aynı heyetle önceden karara bağladığı 628 dava üzerinde kurulan bir istatistiksel model, 2002 dönemi davalarının sonuçlarını önceden tahmin etmiş ve yüzde 75 isabete ulaşmış, uzman hukukçuların toplu isabeti yüzde 59,1'de kalmıştır12. Ancak yazarların kendi vurguladığı üzere model, davaların hukuki meselesine ve olaylarına ilişkin bilgiyi hiç kullanmamıştır13. Bu sonuç, sonuç tahmininin hukuki muhakeme olmadığını gösterir. Bir aracın isabet iddiası da ancak avukatın kendi işlerine benzeyen, sayısı bilinen bir örneklem üzerinde ölçüldüğünde anlam taşır. İki seçenekli yüz soruluk bir sınamada ölçülen bir oranın yüzde 95 güven aralığı en geniş haliyle yaklaşık artı eksi 10 puandır14. Birkaç puanlık bir fark bu nedenle ölçüm gürültüsü içinde kalabilir. İki aracı karşılaştırırken aynı sorular üzerinde eşleştirilmiş bir test kullanılmalıdır. Daha da önemlisi, soruların avukatın gerçek iş dağılımını temsil etmesidir, çünkü temsil etmeyen bir sınama büyüklüğü ne olursa olsun yanıltır.

C. Hukuk Teknolojisi Kavramının Hukuken Anlamlı Ayrımı

Hukuk teknolojilerini birbirini izleyen kuşaklara ayıran sınıflandırmalar betimleyici bir değer taşısa da, hukuki sonuç doğuran ayrım başka bir yerde yatmaktadır. Birinci grup, kullanıcının cevaplarına göre önceden yazılmış standart hükümleri bir araya getiren belge oluşturuculardır. Alman Federal Yüksek Mahkemesi, böyle bir sözleşme oluşturucunun kullanıcının somut işinde faaliyet göstermediğini, kullanıcının bireysel koşullarının tıpkı bir form kitabında olduğu gibi dikkate alınmadığını ve kullanıcının somut olayına ilişkin hukuki bir inceleme beklemediğini belirterek bunu hukuki hizmet saymamıştır15. İkinci grup, kullanıcının somut sorusuna o olaya özgü bir hukuki değerlendirme üreten sistemlerdir. Bu sistemler, form kitabından çok mütalaaya benzer ve Türk hukukunda Av.K. m.35'in alanına yaklaşır. Üçüncü grup, mahkemenin karar sürecine destek olan sistemlerdir. Tüzük, yargı makamınca veya onun adına olguları ve hukuku araştırmak, yorumlamak ve hukuku somut olaya uygulamak için kullanılacak sistemleri yüksek riskli saymaktadır16.

II. TÜRK HUKUKUNDA YÜRÜRLÜKTEKİ ÇERÇEVE

A. Kanuni Tekel: Av.K. m.35 ve m.63

Av.K. m.35/1'e göre "Kanun işlerinde ve hukuki meselelerde mütalaa vermek, mahkeme, hakem veya yargı yetkisini haiz bulunan diğer organlar huzurunda gerçek ve tüzel kişilere ait hakları dava etmek ve savunmak, adli işlemleri takip etmek, bu işlere ait bütün evrakı düzenlemek, yalnız baroda yazılı avukatlara aittir."17 Aynı maddenin üçüncü fıkrası ise "Dava açmaya yeteneği olan herkes kendi davasına ait evrakı düzenleyebilir, davasını bizzat açabilir ve işini takip edebilir." hükmünü koymaktadır18. Av.K. m.63/1 de baro levhasında yazılı olmayanların ve işten yasaklanmış avukatların şahıslarına ait olmayan dava evrakını düzenleyemeyeceğini ve avukatlara ait diğer yetkileri kullanamayacağını öngörür, ikinci ve üçüncü fıkralarda bu yasağın idari ve cezai yaptırımları yer alır19.

Bu hükümler avukatın hangi aracı kullanacağını düzenlemez, hangi işin kime ait olduğunu düzenler. Avukat, mütalaasını hazırlarken bir yapay zeka aracından yararlandığında mütalaayı veren yine avukattır. Doktrinde m.35 ve m.63'ün yapay zeka destekli hukuk teknolojilerinin önünde bir engel olduğu görüşü savunulmuştur20. Kanaatimizce bu hükümler avukatın aracı kullanmasını engellemez. Yasaklanan, avukat olmayan bir kişinin, kendisi ya da işlettiği bir sistem aracılığıyla, üçüncü kişilere o kişilerin somut işinde mütalaa vermesi ve dava evrakı düzenlemesidir. m.35/3 ise yalnızca kişinin kendi davasında kendi eylemini korur. Kişinin kendi dilekçesini bir araçla yazması bu alanda kalır, ama aracı halka sunan ve kullanıcının somut olayına özgü hukuki değerlendirme üreten bir sağlayıcının faaliyetini hukuka uygun kılmaz. Kanaatimizce böyle bir doğrudan tüketiciye sunulan hizmet, sağlayıcı bakımından m.35/1 ve m.63/1'in alanına girer. Bu çalışmanın konusu ise avukatın kendi mesleki faaliyetinde araç kullanmasıdır. Böylece kanuni tekel, teknolojiyi dışarıda bırakan bir duvardan çok, çıktının sorumluluğunu taşıyan kişiyi belirleyen bir çapa işlevi görür. Birleşik Krallık'ta yapay zekaya dayalı ilk hukuk bürosunu yetkilendiren düzenleyici kurumun aradığı koşul da aynıdır: Sistem müvekkilin onayı olmadan adım atmayacak, içtihat önermeyecek ve tüm çıktılardan adı belli, düzenlemeye tabi avukatlar sorumlu olacaktır21.

B. Özen ve Doğruluk Yükümlülüğü: Doğrulama

Av.K. m.34'e göre avukatlar, "yüklendikleri görevleri bu görevin kutsallığına yakışır bir şekilde özen, doğruluk ve onur içinde yerine getirmek ... ve Türkiye Barolar Birliğince belirlenen meslek kurallarına uymakla yükümlüdürler."22 Türkiye Barolar Birliği (TBB) Meslek Kuralları da avukatın mesleki çalışmasını işine tam bir sadakatle yürütmesini ve zamanının ve yeteneklerinin erişemediği bir işi kabul etmemesini öngörür23.

Bu yükümlülükler, yapay zeka çıktısının avukat tarafından birincil kaynağa karşı doğrulanmasını gerektirir. Bir dilekçede gösterilen her karar, karar veren daire, esas ve karar numarası ve tarihiyle, bunun tutulduğu resmi kaynaktan okunmalıdır. Yargıtay'ın emsal niteliğindeki güncel kararları, 13.12.2023'te kullanıma açılan Yargıtay İçtihat Merkezi'nde e-Devlet üzerinden erişilebilir durumdadır. Yargıtay'ın duyurusu, sistemin aramaya yapay zeka desteğiyle ilgili kararları da eklediğini belirtmektedir. Bu da bir araçtır ve getirdiği kararın kendisi yine okunmalıdır24. Mevzuat için Resmi Gazete ve Mevzuat Bilgi Sistemi esastır. ABA'nın 512 sayılı görüşü de yapay zeka çıktısına uygun düzeyde bağımsız doğrulama yapmadan dayanmanın yetkin temsil yükümlülüğünü ihlal edebileceğini kabul eder25.

7571 sayılı Kanun'la yeniden düzenlenen Av.K. m.134, disiplin cezasının uygulanacağı halleri "özen ve doğruluk yükümlülüklerine uymayan hal ve hareketler" olarak tanımlamakta, m.135/2-m ise "Takip ettiği işlerde özen yükümlülüğünü ihlal ederek hak kaybına sebebiyet vermek" fiilini kınama cezasına bağlamaktadır26. Doğrulanmamış bir yapay zeka çıktısına dayanarak müvekkilin hak kaybına yol açılması, bu hükmün kapsamına girebilecek tipik bir durumdur.

C. Meslek Sırrı

Av.K. m.36/1'e göre "Avukatların, kendilerine tevdi edilen veya gerek avukatlık görevi, gerekse, Türkiye Barolar Birliği ve barolar organlarındaki görevleri dolayısiyle öğrendikleri hususları açığa vurmaları yasaktır."27 TBB Meslek Kuralları sırrın süresiz olduğunu ve meslekten ayrılmanın bu yükümü kaldırmadığını belirttikten sonra, avukatın "yardımcılarının, stajyerlerinin ve çalıştırdığı kimselerin de meslek sırrına aykırı davranışlarını engelleyecek tedbirler" almasını ister28. 7571 sayılı Kanun'la getirilen m.135/2-b de görev dolayısıyla öğrenilen hususların açığa vurulmasını kınama cezasına bağlamıştır29.

Müvekkile ait bir bilginin dış bir hizmet sağlayıcının sistemine girilmesi, sağlayıcı ile avukat arasında bu bilgiyi koruyan bir hukuki çerçeve kurulmadıkça, sırrın üçüncü kişiye açılması sonucunu doğurabilir. Kural 37/b'deki tedbir yükümlülüğü, avukatın çalıştırdığı kişilerle sınırlı yazılmış olsa da, amacı bakımından avukatın işini gördürdüğü teknik hizmet sağlayıcılara da yol göstericidir. ABD'de aynı sonuca ABA Model Kural 5.3 ile ulaşılmaktadır. Kuralın şerhi, avukatın büro dışındaki hizmetleri, müvekkil bilgisini saklayan internet tabanlı hizmetler dahil, mesleki yükümlülükleriyle uyumlu biçimde kullanmasını ve bilginin korunmasına ilişkin düzenlemeleri gözetmesini ister30. ABA'nın 512 sayılı görüşü ayrıca, müvekkil rızası gerektiğinde bunun vekalet sözleşmesine eklenen genel bir hükümle sağlanamayacağını vurgulamaktadır31.

Sır ile kişisel veri birbirinin aynı değildir. Bir şirketin ticari sırrı kişisel veri olmayabilir ama Av.K. m.36'nın koruması altındadır. Bir müvekkil adı ise hem kişisel veri hem de sır olabilir. Bu nedenle bir aracın kullanımı her iki rejim bakımından ayrı ayrı değerlendirilmelidir ve birine uyum ötekine uyumu sağlamaz. 6698 sayılı Kanun'un standart sözleşmesi bir kişisel veri aktarımını hukuka uygun kılabilir, ama Türk hukukunda avukatın meslek sırrını bağımsız bir teknik hizmet sağlayıcıyla paylaşmasına açıkça izin veren bir kanun hükmü incelenen metinlerde bulunmamaktadır. Kural 37/b de yalnız yardımcıları, stajyerleri ve avukatın çalıştırdığı kimseleri saymaktadır. Yürürlükteki hukukta bu boşluğun karşısında en güvenli yol, sır niteliğindeki içeriğin dış sisteme hiç girmemesi, girmesi zorunluysa müvekkilin somut ve bilgilendirilmiş onayının alınmasıdır.

D. Kişisel Verilerin Korunması

6698 sayılı Kişisel Verilerin Korunması Kanunu kişisel verilerin işlenmesinde, işlendikleri amaçla bağlantılı, sınırlı ve ölçülü olma ilkesini zorunlu tutar32. Kanun'un 9. maddesine göre kişisel veriler, Kanun'un 5 ve 6. maddelerindeki şartlardan birinin varlığı halinde ve aktarımın yapılacağı ülke hakkında bir yeterlilik kararı bulunması durumunda yurt dışına aktarılabilir. Yeterlilik kararı yoksa, ilgili kişinin haklarını kullanma imkanı ile birlikte uygun güvencelerden biri, örneğin Kurul'un ilan ettiği standart sözleşme gerekir. Standart sözleşme, imzalanmasından itibaren beş iş günü içinde Kurum'a bildirilir33. Yeterlilik kararı ve güvence bulunmadığında öngörülen istisnalar ise yalnızca arızi aktarımlar için geçerlidir. Yönetmelik, düzenli olmayan, tek veya birkaç sefer gerçekleşen, süreklilik arz etmeyen ve olağan faaliyet akışı içinde bulunmayan aktarımları arızi saymaktadır34. Avukatın işinde olağan hale gelmiş bir araç kullanımı bu tanıma girmez.

Kurum'un 22.09.2026'da yayımladığı ve kendi duyurusuna göre TBB'nin görüş ve katkılarından yararlanılarak hazırlanan avukatlar rehberi bu sonucu açıkça kabul etmektedir: Yapay zeka aracına kişisel veri içeren dosya veya belge yüklenmesi yalnızca teknik destek alınması veya hukuki araştırma yapılması olarak değerlendirilmemeli, aracın teknik altyapısı, veri saklama politikası, hizmet sağlayıcının mukim olduğu ülke, sunucuların yeri ve alt hizmet sağlayıcıların konumu dikkate alınarak bunun bir yurt dışına aktarım teşkil edebileceği göz önünde bulundurulmalıdır. Rehbere göre sağlayıcı yurt içinde olsa dahi Kanun'un 8. maddesi kapsamında bir aktarım söz konusu olabilir35. Aynı Kurum'un Kasım 2025 tarihli üretken yapay zeka rehberi de çıktıların düzenli olarak izlenmesini ve gerektiğinde insan gözetimiyle desteklenmesini önermektedir36.

Bu çerçevede, müvekkil dosyasını bir tüketici sürümüne yüklemek ile veri işleme sözleşmesi bulunan, girdileri eğitimde kullanmayan ve 9. maddenin güvencelerini sağlayan bir hizmeti kullanmak arasında hukuken önemli bir fark vardır. Kişisel veri ve sır içeren bilginin araca hiç girmemesi çoğu zaman en etkili tedbirdir. Ancak yalnız adların ve kimlik numaralarının silinmesi veriyi anonim hale getirmez. Olay örgüsü, tarihler, yerler ve şirket unvanları metinde kaldıkça kişi belirlenebilir olmaya, içerik de sır olmaya devam eder. Bir dosyada müvekkil dışındaki kişilerin, karşı tarafın ve tanıkların verileri ile sağlık veya ceza mahkumiyeti gibi özel nitelikli veriler de bulunur. Bunlar bakımından müvekkilin onayı bir hukuki sebep oluşturmaz. Müvekkil bilgisinin büro dışına çıkması halinde, 6698 sayılı Kanun'un 10. maddesinin birinci fıkrasının (c) bendi uyarınca işlenen verilerin kimlere ve hangi amaçla aktarılabileceği müvekkile bildirilmelidir. Aydınlatma bir hukuka uygunluk sebebi değildir. Aktarım bakımından 8 ve 9. maddelerin şartları ayrıca aranır.

E. Aracılık Yasağı ve Avukatlar Arası Platformlar

Av.K. m.48'e göre "Avukat veya iş sahibi tarafından vadolunan veya verilen bir ücret yahut da herhangi bir çıkar karşılığında avukata iş getirmeye aracılık edenler ve aracı kullanan avukatlar altı aydan bir yıla kadar hapis cezası ile cezalandırılır."37 Doktrinde, avukatları bir araya getiren ve tevkil ücretine karışmadan abonelik bedeli alan platformların bu hükmün dışında kaldığı ve Alman yargı kararlarının bu yorumu desteklediği ileri sürülmüştür38.

Alman kararları bu tartışmaya yararlı bir ayrım sunar, ancak Türk hukukuna olduğu gibi aktarılamaz. Alman Federal Avukatlık Kanunu'nun (BRAO) § 49b(3) hükmü, iş getirme karşılığında ücretin bir kısmının veya başka bir menfaatin verilmesini ve alınmasını yasaklar. Karlsruhe Yüksek Eyalet Mahkemesi, avukatlara duruşma tevkili bulmaya yarayan ve işlem başına ücret alan bir platformu incelerken bu hükmün doğrudan yalnızca avukatları bağladığını, platformun ise yalnızca bir ortam sağladığını ve bu ortam bedelinin somut bir iş için ödenen komisyon olmadığını belirtmiştir39. Federal Anayasa Mahkemesi de bir avukatın danışmanlık hizmetini internet üzerinden açık artırmaya çıkarmasında, artırma sitesine ödenen bedelin iş getirme karşılığı değil, bir reklam ortamının bedeli olduğunu kabul etmiştir40. Av.K. m.48 ise bir meslek kuralı değil, doğrudan aracıyı da cezalandıran bir ceza hükmüdür. Bu nedenle Alman kararları, Türk hukukunda kimin cezai sorumluluk taşıyacağı sorusunu çözmez. Yararlı oldukları nokta, ödenen bedelin somut bir iş karşılığı mı yoksa bir ortamın kullanımı karşılığı mı ödendiği ölçütüdür. Kanaatimizce m.48'in "karşılığında" unsuru da bu ölçütle okunmalıdır. Bunun yanında TBB Reklam Yasağı Yönetmeliği, avukatlık bürolarının "çözüm ortakları" gibi kalıcı iş birliği izlenimi yaratacak biçimde adlandırılmasını yasaklamakta41, 7571 sayılı Kanun da m.48 suçundan hükmün açıklanmasının geri bırakılmasını para cezasına, mahkumiyeti işten çıkarma cezasına bağlamaktadır42.

F. Disiplin Hukukunun Yeni Çerçevesi

Anayasa Mahkemesi, Av.K. m.134 ve m.135'in disiplin cezalarını saymakla birlikte hangi eyleme hangi cezanın verileceğini düzenlemediğini, bunun bireylere hangi fiile hangi yaptırımın bağlandığını öngörme imkanı tanımadığını tespit ederek bu hükümleri Anayasa'nın 2. maddesine aykırı bulmuş ve iptal hükmünün yayımdan dokuz ay sonra yürürlüğe girmesine karar vermiştir43. Mahkeme'nin denetlediği, baroların uygulaması değil, kanunun kendisidir. Doktrinde bu karardan hareketle hangi eylemin hangi yaptırıma bağlanacağının Kanun'da açıkça düzenlenmesi önerilmiştir44. Yasa koyucu bu boşluğu 24.12.2025 tarihli ve 7571 sayılı Kanun'la doldurmuş, m.134 ve m.135'i yeniden yazarak her cezayı bir fiiller listesine bağlamıştır45. Yeni düzende yapay zeka kullanımı bakımından özellikle üç bent dikkat çekicidir: Görev dolayısıyla öğrenilen hususları açığa vurmak (m.135/2-b), özen yükümlülüğünü ihlal ederek hak kaybına yol açmak (m.135/2-m) ve avukata ait hak ve yetkileri veya avukatlık kimliğini hukuka aykırı olarak başkalarına kullandırmak (m.135/2-t). Sonuncu bent, avukat kimliğinin bir yazılım hizmetinin hukuki danışmanlık gibi sunulmasına araç edilmesi halinde de gündeme gelebilir. Kınama bu sistemin yalnız bir basamağıdır. Kanun para cezası, işten çıkarma ve meslekten çıkarma cezalarını da ayrı fiil listelerine bağlamış, m.136'da beş yıl içinde yeni bir fiil işlenmesi halinde bir derece ağır cezanın uygulanmasını öngörmüştür46.

III. KARŞILAŞTIRMALI ÇERÇEVE

A. Avrupa Birliği

Tüzük, Avrupa Birliği Resmi Gazetesi'nde 12.7.2024'te yayımlanmış ve yayımdan sonraki yirminci gün yürürlüğe girmiştir. Genel uygulama tarihi 2.8.2026'dır. Tanımları ve yapay zeka okuryazarlığını içeren genel hükümler bölümü ile yasaklanan uygulamalar bölümü 2.2.2025'ten beri uygulanmaktadır47. 2026/1744 sayılı Tüzük, yüksek riskli sistemlere ilişkin yükümlülüklerin uygulama tarihini Ek III'teki sistemler için 2.12.2027'ye, Ek I'deki ürünlere gömülü sistemler için 2.8.2028'e ertelemiştir48.

Türk avukatı bakımından üç hüküm önemlidir. Birincisi, Tüzük üçüncü ülkede yerleşik olup yapay zeka sisteminin çıktısı Birlik'te kullanılan sağlayıcıları ve uygulayıcıları da kapsamına almaktadır49. İkincisi, sağlayıcılar ve uygulayıcılar, personelinin ve sistemleri kendi adlarına işleten veya kullanan diğer kişilerin yapay zeka okuryazarlığını geliştirmek için tedbir almakla yükümlüdür50. Üçüncüsü, avukatın kendi işinde kullandığı araçlar kendiliğinden yüksek riskli sayılmamakta, yüksek risk kategorisi yargı makamınca veya onun adına kullanılmak üzere tasarlanan sistemlere ve alternatif uyuşmazlık çözümünde benzer biçimde kullanılan sistemlere yönelmektedir51. Bu son kısım, avukatın arabulucu veya hakem sıfatıyla kullandığı araçlar bakımından ayrıca önem taşır.

B. Avrupa Konseyi

Avrupa Adaletin Etkinliği Komisyonu'nun (CEPEJ) Aralık 2018'de kabul ettiği etik şart, yargı sistemlerinde yapay zeka kullanımı için beş ilke koymuştur: (1) temel haklara saygı, (2) ayrımcılık yasağı, (3) kalite ve güvenlik, (4) şeffaflık, tarafsızlık ve hakkaniyet, (5) kullanıcının denetiminde olma52. Son ilke, kullanıcıyı sistemin önerisine bağlayan bir yaklaşımın önlenmesini ve kullanıcıların bilgilenmiş ve kendi seçimlerinin denetiminde aktörler olmasını ister. Yapay zekaya ilişkin Avrupa Konseyi Çerçeve Sözleşmesi'ni (CETS 225) Türkiye 15.10.2026 itibarıyla imzalamamıştır53.

C. Fransa: Hakimlerin Profillenmesi Yasağı

Fransız hukuku, yargı kararlarının açık veriye dönüştürülmesine eşlik eden bir sınır koymuştur: Hakimlerin ve yazı işleri personelinin kimlik verileri, onların gerçek veya varsayılan mesleki uygulamalarını değerlendirmek, analiz etmek, karşılaştırmak veya tahmin etmek amacıyla ya da bu sonucu doğuracak biçimde yeniden kullanılamaz ve bu yasağın ihlali ceza yaptırımına bağlıdır54. Doktrinde, bozma oranlarının hakimlerin terfisinde ölçüt olarak dikkate alındığı ve bu nedenle üst mahkeme kararlarının algoritmik analizinin hakim açısından da önem taşıyacağı belirtilmiştir55. Hakimlerin karar pratiklerini kişi bazında ölçen ve karşılaştıran araçlar ise Fransa'da yasaklanan türdendir. Türk hukukunda Fransa'daki gibi açık bir yasak bulunmamakla birlikte, karar metinlerinde yer alan hakim kimliklerinin bu amaçla işlenmesi, 6698 sayılı Kanun'un amaçla bağlantılı, sınırlı ve ölçülü olma ilkesi bakımından ayrıca değerlendirilmelidir.

D. Almanya

Almanya'da hukuk teknolojisi tartışması somut kararlarla şekillenmiştir: platform bedelleri bakımından Karlsruhe Yüksek Eyalet Mahkemesi ve Federal Anayasa Mahkemesi (yukarıda II/E), belge oluşturucular bakımından Federal Yüksek Mahkeme (yukarıda I/C)56. Form kitabı ölçütünün Türk hukuku için taşıdığı ders şudur: Üretken modeller kullanıcının somut olayını değerlendirdiğinden, bu benzetme onlar bakımından aynı sonucu vermeyebilir.

E. Amerika Birleşik Devletleri

ABA Model Kural 1.1'in şerhi avukatın ilgili teknolojinin yararlarını ve risklerini takip etmesini yetkinliğin parçası saymaktadır57. ABA'nın 29.07.2024 tarihli 512 sayılı görüşü üretken yapay zekayı yetkinlik, sır saklama, müvekkille iletişim, denetim ve mahkemeye karşı dürüstlük yükümlülükleri bakımından ele almıştır58. Federal Ticaret Komisyonu ise kendini "dünyanın ilk robot avukatı" olarak tanıtan bir hizmet hakkında, insan avukat düzeyinde çalıştığına dair yeterli kanıt olmadan bu iddiayı kullanmasını yasaklayan ve 193.000 ABD Doları ödeme öngören kararı 16.01.2025'te oybirliğiyle onaylamıştır59. Bu, yetkisiz avukatlık değil, tüketiciyi aldatan reklam bakımından verilmiş bir karardır. Ders de oradadır: Bir hukuk aracının kendisi hakkında söylediği, kanıtlanmadıkça bir iddiadan ibarettir. Komisyonun şikayetine göre şirket, aracının belge üretme ve tavsiye verme işlevlerinde bir insan avukat düzeyinde çalışıp çalışmadığını test etmemiştir.

F. Birleşik Krallık

Solicitors Regulation Authority, 06.05.2025 tarihli duyurusuyla yapay zekaya dayalı ilk hukuk bürosunu küçük alacakların tahsili alanında yetkilendirdiğini açıklamıştır. İngiliz düzenleme modeli ve büro yapısı Türk hukukundan farklıdır ve bu örnek kurumsal bir model olarak aktarılamaz. Benzerlik yalnızca bir ilkededir: Çıktıdan adı belli, düzenlemeye tabi avukatlar sorumludur (yukarıda II/A)60.

IV. ÖNERİLER

Kanaatimizce avukatın kendi faaliyetinde araç kullanması bakımından Av.K. m.35'in değiştirilmesine gerek yoktur. Hüküm, aracın değil işin kime ait olduğunu belirler ve sorumluluğun kimde kalacağını açıkça gösterir. Bu sorumluluk yalnızca künyelerin varlığını denetlemekle bitmez. Hukuki nitelendirme ve strateji avukatın kendi muhakemesi olarak kalmalıdır, aksi halde imza bir onay işaretine dönüşür. Avukat olmayan sağlayıcıların halka somut olaya özgü değerlendirme sunması ise ayrı bir sorundur ve yasa koyucunun açıkça ele alması gereken bir alandır. İhtiyaç, yükümlülüklerin bu yeni araçlar bakımından nasıl uygulanacağını gösteren bir yol haritasıdır. TBB'nin, Kurum'un avukatlar rehberine katkı vermiş olmasının da gösterdiği üzere, ABA'nın 512 sayılı görüşüne benzer biçimde doğrulama, sır saklama, veri aktarımı ve müvekkilin bilgilendirilmesini ele alan bir rehber yayımlaması yerinde olur. Ancak meslek sırrının teknik hizmet sağlayıcılarla paylaşılabilmesinin şartları, bir meslek kuralı değişikliğiyle değil, kanunla düzenlenmelidir. Kanaatimizce Av.K. m.36'ya, avukatın sırrı hangi şartlarla bir hizmet sağlayıcıya açabileceğini ve sağlayıcının da sır saklama yükümlülüğü altına gireceğini gösteren bir hüküm eklenmesi, hem yapay zeka araçları hem de bulut hizmetleri bakımından yürürlükteki belirsizliği giderir.

Yasama düzeyinde, Türkiye'nin yapay zekaya ilişkin genel bir kanunu yoktur. 24.06.2024'te Türkiye Büyük Millet Meclisi Başkanlığı'na sunulan Yapay Zeka Kanun Teklifi 15.10.2026 itibarıyla komisyondadır61. Meclis Araştırması Komisyonu'nun Mart 2026 tarihli raporu bir Türkiye Yapay Zeka Kurumu kurulmasını önermiştir62. Genel bir düzenleme yapılırken, yargı kararlarını analiz eden araçların hakim profillemesine dönüşmesini önleyen açık bir sınırın Fransa örneğinde olduğu gibi değerlendirilmesi yerinde olacaktır.

SONUÇ

Avukatın yapay zeka kullanımını belirleyen, aracı yasaklayan ya da serbest bırakan hükümler değil, avukatın zaten taşıdığı yükümlülüklerdir. Kanuni tekel, çıktının sorumluluğunu avukatta bırakır. Özen ve doğruluk yükümlülüğü, her künyenin birincil kaynağa karşı doğrulanmasını ister. Meslek sırrı ve 6698 sayılı Kanun, müvekkil bilgisinin hangi altyapıda işlendiğini avukatın sorusu haline getirir ve birine uyum ötekine uyumu sağlamaz. Sırrın hizmet sağlayıcıyla paylaşılmasının şartları kanunda açıkça düzenlenmedikçe en güvenli yol, sır niteliğindeki içeriği dış sisteme hiç sokmamaktır. 7571 sayılı Kanun'la yenilenen disiplin hükümleri bu yükümlülüklerin ihlalini açık yaptırımlara bağlamıştır. Teknik açıdan da sonuç aynıdır: Büyük dil modeli olasılık temelinde metin üretir, belgeye dayanmak hatayı azaltır ama kaldırmaz ve modelin kullanım sırasında öğrenmesi değil, sağlayıcının veriyi nasıl işlediği hukuken belirleyicidir. Doğru soru, yapay zekanın kullanılıp kullanılamayacağı değil, çıktısını kimin, hangi yöntemle doğruladığı ve müvekkilin sırrının hangi altyapıda işlendiğidir.

KISALTMALAR CETVELİ

  • AB: Avrupa Birliği
  • ABA: American Bar Association (Amerikan Barolar Birliği)
  • AYM: Anayasa Mahkemesi
  • Av.K.: Avukatlık Kanunu
  • BGH: Bundesgerichtshof (Alman Federal Yüksek Mahkemesi)
  • BRAO: Bundesrechtsanwaltsordnung (Alman Federal Avukatlık Kanunu)
  • BVerfG: Bundesverfassungsgericht (Alman Federal Anayasa Mahkemesi)
  • CEPEJ: European Commission for the Efficiency of Justice (Avrupa Adaletin Etkinliği Komisyonu)
  • CETS: Council of Europe Treaty Series
  • dn.: dipnot
  • E.: Esas
  • FTC: Federal Trade Commission (ABD Federal Ticaret Komisyonu)
  • K.: Karar
  • KVKK: Kişisel Verilerin Korunması Kanunu
  • m.: madde
  • OECD: Ekonomik İşbirliği ve Kalkınma Örgütü
  • OLG: Oberlandesgericht (Yüksek Eyalet Mahkemesi)
  • par.: paragraf
  • RG: Resmi Gazete
  • s., ss.: sayfa, sayfalar
  • SRA: Solicitors Regulation Authority (İngiltere ve Galler avukatlık düzenleyicisi)
  • TBB: Türkiye Barolar Birliği
  • TBMM: Türkiye Büyük Millet Meclisi
  • vd.: ve diğerleri, ve devamı
  • YİM: Yargıtay İçtihat Merkezi

KAYNAKÇA

Kitap ve Makaleler

ARAALAN, Cemal, "Avukatlık Mesleğinde Legaltech Projeleri Özelinde Yapay Zeka Teknolojisinin Kullanımı", MEF Üniversitesi Hukuk Fakültesi Dergisi, C. 4, S. 2, Aralık 2025, ss. 263-303.

LOEVINGER, Lee, "Jurimetrics: The Next Step Forward", Minnesota Law Review, C. 33, 1949, ss. 455 vd.

MAGESH, Varun / SURANI, Faiz / DAHL, Matthew vd., "Hallucination-Free? Assessing the Reliability of Leading AI Legal Research Tools", Journal of Empirical Legal Studies, 2025, ss. 1-27, doi: 10.1111/jels.12413.

RUGER, Theodore W. / KIM, Pauline T. / MARTIN, Andrew D. vd., "The Supreme Court Forecasting Project: Legal and Political Science Approaches to Predicting Supreme Court Decisionmaking", Columbia Law Review, C. 104, 2004, ss. 1150-1210.

Mevzuat

Avukatlık Kanunu, Kanun Numarası: 1136, Kabul Tarihi: 19.3.1969, RG 7.4.1969/13168.

Kişisel Verilerin Korunması Kanunu, Kanun Numarası: 6698, Kabul Tarihi: 24.3.2016, RG 7.4.2016/29677.

Türk Ceza Kanunu ile Bazı Kanunlarda ve 631 Sayılı Kanun Hükmünde Kararnamede Değişiklik Yapılmasına Dair Kanun, Kanun Numarası: 7571, Kabul Tarihi: 24.12.2025, RG 25.12.2025/33118.

Kişisel Verilerin Yurt Dışına Aktarılmasına İlişkin Usul ve Esaslar Hakkında Yönetmelik, RG 10.7.2024/32598.

Türkiye Barolar Birliği Meslek Kuralları, TBB IV. Genel Kurulu, 8-9.1.1971, TBB Bülteni 26.1.1971.

TBB Reklam Yasağı Yönetmeliği, RG 2.5.2026/33241 değişiklikleriyle.

Regulation (EU) 2024/1689 of the European Parliament and of the Council of 13 June 2024 laying down harmonised rules on artificial intelligence (Artificial Intelligence Act), OJ L, 2024/1689, 12.7.2024.

Regulation (EU) 2026/1744 of the European Parliament and of the Council of 8 July 2026, OJ L, 2026/1744, 24.7.2026.

Loi n° 2019-222 du 23 mars 2019 de programmation 2018-2022 et de réforme pour la justice, art. 33.

Bundesrechtsanwaltsordnung, § 49b.

Kararlar

AYM, E. 2025/50, K. 2025/47, 06.03.2025, R.G. Tarih ve Sayı: 22.05.2025, 32907.

BGH, Urteil vom 9.9.2021, I ZR 113/20, Pressemitteilung Nr. 171/2021.

BVerfG, Beschluss vom 19.2.2008, 1 BvR 1886/06.

OLG Karlsruhe, Urteil vom 5.4.2013, 4 U 18/13.

Mata v. Avianca, Inc., No. 22-cv-1461 (PKC), S.D.N.Y., Opinion and Order on Sanctions, 22.06.2023.

Kurum Metinleri ve İnternet Kaynakları

ABA, Formal Opinion 512, Generative Artificial Intelligence Tools, 29.07.2024, https://www.americanbar.org/content/dam/aba/administrative/professional_responsibility/ethics-opinions/aba-formal-opinion-512.pdf (Erişim Tarihi: 15.10.2026).

ABA, Model Rules of Professional Conduct, Rule 1.1 Comment [8] ve Rule 5.3 Comment [3], https://www.americanbar.org/groups/professional_responsibility/publications/model_rules_of_professional_conduct/ (Erişim Tarihi: 15.10.2026).

CEPEJ, European Ethical Charter on the Use of Artificial Intelligence in Judicial Systems and their Environment, Aralık 2018, https://rm.coe.int/ethical-charter-en-for-publication-4-december-2018/16808f699c (Erişim Tarihi: 15.10.2026).

Council of Europe Treaty Office, Chart of signatures and ratifications of Treaty 225, https://www.coe.int/en/web/conventions/full-list?module=signatures-by-treaty&treatynum=225 (Erişim Tarihi: 15.10.2026).

FTC, FTC Finalizes Order with DoNotPay That Prohibits Deceptive 'AI Lawyer' Claims, Şubat 2025, https://www.ftc.gov/news-events/news/press-releases/2025/02/ftc-finalizes-order-donotpay-prohibits-deceptive-ai-lawyer-claims-imposes-monetary-relief-requires (Erişim Tarihi: 15.10.2026).

Kişisel Verileri Koruma Kurumu, Avukatların Mesleki Faaliyetlerinde Kişisel Verilerin Korunmasına İlişkin Uygulama Rehberi, 22.09.2026, https://www.kvkk.gov.tr/Icerik/8990/avukatlarin-mesleki-faaliyetlerinde-kisisel-verilerin-korunmasina-iliskin-uygulama-rehberi-yayimlandi (Erişim Tarihi: 15.10.2026).

Kişisel Verileri Koruma Kurumu, Üretken Yapay Zeka ve Kişisel Verilerin Korunması Rehberi (15 Soruda), Yayın No: 113, Kasım 2025, https://www.kvkk.gov.tr/Icerik/8547/uretken-yapay-zeka-ve-kisisel-verilerin-korunmasi-rehberi-15-soruda (Erişim Tarihi: 15.10.2026).

OECD, Recommendation of the Council on Artificial Intelligence, OECD/LEGAL/0449, 22.05.2019, 08.11.2023 ve 03.05.2024 değişiklikleriyle, https://legalinstruments.oecd.org/en/instruments/OECD-LEGAL-0449 (Erişim Tarihi: 15.10.2026).

SRA, SRA approves first AI-driven law firm, 06.05.2025, https://www.sra.org.uk/garfield-ai (Erişim Tarihi: 15.10.2026).

TBMM, Yapay Zeka Kanun Teklifi, Esas No: 2/2234, https://www.tbmm.gov.tr/Yasama/KanunTeklifi/e21539a0-888a-4500-81be-01904a918c53 (Erişim Tarihi: 15.10.2026).

TBMM, Yapay Zekanın Kazanımlarına Yönelik Atılacak Adımların Belirlenmesi, Bu Alanda Hukuki Altyapının Oluşturulması ve Yapay Zeka Kullanımının Barındırdığı Risklerin Önlenmesine İlişkin Tedbirlerin Belirlenmesi Amacıyla Kurulan Meclis Araştırması Komisyonu Raporu, Sıra Sayısı: 260, Mart 2026.

Yargıtay, Yargıtay İçtihat Merkezi Kullanıma Açılmıştır, 13.12.2023, https://www.yargitay.gov.tr/item/1763/yargitay-ictihat-merkezi-kullanima-acilmistir (Erişim Tarihi: 15.10.2026).

Dipnotlar

  1. Avukat, İstanbul Barosu. 2015'ten bu yana meslektedir. Uludağ Üniversitesi Hukuk Fakültesi mezunudur. Avukatlığın yanında yazılım geliştiricidir, on bir yaşından, MS-DOS yıllarından bu yana kod yazar ve makine öğrenmesiyle kod düzeyinde çalışır (Google Developer profili: https://g.dev/serka). Apple Developer Program üyesidir. ORCID: 0009-0003-5903-0220. E-posta: skara@serkankara.av.tr. ↑

  2. LOEVINGER, Lee, "Jurimetrics: The Next Step Forward", Minnesota Law Review, C. 33, 1949, ss. 455 vd.: "jurimetrics ... which is the scientific investigation of legal problems". ↑

  3. ARAALAN, Cemal, "Avukatlık Mesleğinde Legaltech Projeleri Özelinde Yapay Zeka Teknolojisinin Kullanımı", MEF Üniversitesi Hukuk Fakültesi Dergisi, C. 4, S. 2, Aralık 2025, ss. 263-303, özellikle s. 282, 297-298. ↑

  4. Regulation (EU) 2024/1689 (Yapay Zeka Tüzüğü), OJ L, 2024/1689, 12.7.2024, m. 3(1). Çeviri yazara aittir. Özgün metin: "may exhibit adaptiveness after deployment". ↑

  5. Yapay Zeka Tüzüğü, gerekçe 12: "The adaptiveness that an AI system could exhibit after deployment, refers to self-learning capabilities, allowing the system to change while in use." ↑

  6. OECD, Recommendation of the Council on Artificial Intelligence, OECD/LEGAL/0449, tanım 8.11.2023'te Konsey'ce revize edilmiş, Tavsiye 3.5.2024'te değiştirilmiştir: "Different AI systems vary in their levels of autonomy and adaptiveness after deployment." ↑

  7. Kişisel Verileri Koruma Kurumu, Üretken Yapay Zeka ve Kişisel Verilerin Korunması Rehberi (15 Soruda), Yayın No: 113, Kasım 2025, s. 33. ↑

  8. Mata v. Avianca, Inc., No. 22-cv-1461 (PKC), S.D.N.Y., Opinion and Order on Sanctions, 22.06.2023, s. 1: "there is nothing inherently improper about using a reliable artificial intelligence tool for assistance. But existing rules impose a gatekeeping role on attorneys to ensure the accuracy of their filings." ↑

  9. Mata v. Avianca, s. 1, ayrıca yaptırım hükmü: "A penalty of $5,000 is jointly and severally imposed". ↑

  10. MAGESH, Varun / SURANI, Faiz / DAHL, Matthew vd., "Hallucination-Free? Assessing the Reliability of Leading AI Legal Research Tools", Journal of Empirical Legal Studies, 2025, ss. 1-27, öz ("each hallucinate between 17% and 33% of the time"). Veri setinin 202 sorudan oluştuğu ve ön kayıtlı olduğu çalışmanın yöntem bölümünde belirtilmektedir. ABA'nın 512 sayılı görüşü de bu çalışmaya atıf yapmaktadır (dn. 14). ↑

  11. ABA, Formal Opinion 512, Generative Artificial Intelligence Tools, 29.07.2024, ss. 6-7. ↑

  12. RUGER, Theodore W. / KIM, Pauline T. / MARTIN, Andrew D. vd., "The Supreme Court Forecasting Project: Legal and Political Science Approaches to Predicting Supreme Court Decisionmaking", Columbia Law Review, C. 104, 2004, ss. 1150-1210, s. 1150, 1154 (628 dava) ve 1171 (yüzde 75 ve yüzde 59,1). Doktrinde bu çalışma, algoritmanın Mahkeme'nin geçmişte baktığı 628 dava içinde yüzde 75 oranında doğru sonuca ulaştığı biçiminde aktarılmıştır (ARAALAN, s. 280). Çalışmaya göre 628 dava modelin kurulduğu veri tabanıdır, yüzde 75 ise ileriye dönük tahminin isabetidir. ↑

  13. RUGER / KIM / MARTIN vd., s. 1150: "the statistical model disregards information about the specific law or facts of the cases." ↑

  14. İki seçenekli bir sonuçta, p = 0,5 ve n = 100 için oranın standart hatası √(0,5 × 0,5 / 100) = 0,05'tir. Yüzde 95 güven aralığının yarı genişliği 1,96 × 0,05 ≈ 0,098, yani yaklaşık 10 puandır. Bu, p = 0,5'teki üst sınırdır. p = 0,8 için yarı genişlik 1,96 × √(0,8 × 0,2 / 100) ≈ 0,078, yani yaklaşık 8 puandır. Aynı sorular üzerindeki iki aracın farkı için eşleştirilmiş bir test (örneğin McNemar testi) kullanılır. ↑

  15. BGH, Urteil vom 9.9.2021, I ZR 113/20, Pressemitteilung Nr. 171/2021: "Die über den üblichen Fall hinausgehenden individuellen Verhältnisse des Anwenders finden (ähnlich wie bei einem Formularhandbuch) bei der Erstellung des Vertragsdokuments keine Berücksichtigung. Der Nutzer erwartet daher auch keine rechtliche Prüfung seines konkreten Falls." Mahkeme ara cümleyi tire işaretleri arasında vermiştir. ↑

  16. Yapay Zeka Tüzüğü, Ek III, 8(a). ↑

  17. Avukatlık Kanunu, Kanun Numarası: 1136, Kabul Tarihi: 19.3.1969, RG 7.4.1969/13168, m. 35/1 (Değişik: 26.2.1970-1238/1). ↑

  18. Av.K. m. 35/3 (Değişik: 23.1.2008-5728/329), ilk cümle. ↑

  19. Av.K. m. 63/1: "Baro levhasında yazılı bulunmıyanlar ve işten yasaklanmış olan avukatlar, şahıslarına ait olmıyan dava evrakını düzenliyemez, icra işlemlerini takip edemez ve avukatlara ait diğer yetkileri kullanamazlar." m. 63/2 bu hükme aykırılığı idari para cezasına, m. 63/3 ise avukatlık yetkisi olmadan muvazaalı yoldan alacak devralarak veya kanunların tanıdığı başka hakları kötüye kullanarak avukatlara ait yetkilerin kullanılmasını hapis ve adli para cezasına bağlar. ↑

  20. ARAALAN, s. 282, 291-292, 298. ↑

  21. SRA, SRA approves first AI-driven law firm, 06.05.2025: "Garfield is not autonomous and will only take a step where the client has approved it", "The system will not be able to propose relevant case law" ve "named regulated solicitors will still ultimately be accountable ... responsible for all the system outputs". ↑

  22. Av.K. m. 34 (Değişik: 2.5.2001-4667/21). ↑

  23. Türkiye Barolar Birliği Meslek Kuralları, kural 3 ve 38/2. ↑

  24. Yargıtay, Yargıtay İçtihat Merkezi Kullanıma Açılmıştır, 13.12.2023. ↑

  25. ABA, Formal Opinion 512, ss. 3-4: Bir yapay zeka aracının çıktısına "without an appropriate degree of independent verification or review" dayanılması, yetkin temsil yükümlülüğünü ihlal edebilir. ↑

  26. Av.K. m. 134 ve m. 135/2-m (Başlığı ile Birlikte Değişik: 24.12.2025-7571/5 ve 6). ↑

  27. Av.K. m. 36/1. ↑

  28. TBB Meslek Kuralları, kural 37 ve 37/b. ↑

  29. Av.K. m. 135/2-b (Değişik: 24.12.2025-7571/6). ↑

  30. ABA, Model Rules of Professional Conduct, Rule 5.3 ve Comment [3]. ↑

  31. ABA, Formal Opinion 512, s. 7: "merely adding general, boiler-plate provisions to engagement letters purporting to authorize the lawyer to use GAI is not sufficient". ↑

  32. Kişisel Verilerin Korunması Kanunu, Kanun Numarası: 6698, Kabul Tarihi: 24.3.2016, RG 7.4.2016/29677, m. 4/2-ç. ↑

  33. 6698 sayılı Kanun m. 9/1, 9/4 ve 9/5. ↑

  34. Kişisel Verilerin Yurt Dışına Aktarılmasına İlişkin Usul ve Esaslar Hakkında Yönetmelik, RG 10.7.2024/32598, m. 16/1. ↑

  35. Kişisel Verileri Koruma Kurumu, Avukatların Mesleki Faaliyetlerinde Kişisel Verilerin Korunmasına İlişkin Uygulama Rehberi, 22.09.2026, ss. 120-121. ↑

  36. Kişisel Verileri Koruma Kurumu, Üretken Yapay Zeka ve Kişisel Verilerin Korunması Rehberi (15 Soruda), s. 33. ↑

  37. Av.K. m. 48. ↑

  38. ARAALAN, ss. 283-288, 297-298. ↑

  39. OLG Karlsruhe, Urteil vom 5.4.2013, 4 U 18/13, Gründe I.1 ve I.2.a: § 49b Abs. 3 S. 1 BRAO "erfasst ... unmittelbar nur Rechtsanwälte" ve "Die Beklagte stellt lediglich das Medium für die Vermittlung der Übernahme einer Terminvertretung zur Verfügung." ↑

  40. BVerfG, Beschluss vom 19.2.2008, 1 BvR 1886/06, par. 24. ↑

  41. TBB Reklam Yasağı Yönetmeliği, m. 4, son fıkra (RG 9.8.2024/32627 değişikliğiyle). ↑

  42. Av.K. m. 135/3-e ve m. 135/4-b (Değişik: 24.12.2025-7571/6). ↑

  43. AYM, E. 2025/50, K. 2025/47, 06.03.2025, R.G. Tarih ve Sayı: 22.05.2025, 32907, par. 4-15. Mahkeme bu sonuca, eczacılara ilişkin E. 2021/16, K. 2021/62 sayılı kararındaki gerekçeyi uygulayarak ulaşmıştır (par. 6-12). ↑

  44. ARAALAN, s. 298. ↑

  45. 7571 sayılı Kanun, m. 5-7 (RG 25.12.2025/33118, yayımı tarihinde yürürlüğe girmiştir, m. 39/b). ↑

  46. Av.K. m. 135/3-5 ve m. 136 (Değişik: 24.12.2025-7571/6 ve 7). ↑

  47. Yapay Zeka Tüzüğü, m. 113. ↑

  48. Regulation (EU) 2026/1744, OJ L, 2026/1744, 24.7.2026. Yapay Zeka Tüzüğü'nün 27.7.2026 tarihli konsolide metni, m. 113(c). ↑

  49. Yapay Zeka Tüzüğü, m. 2(1)(c). ↑

  50. Yapay Zeka Tüzüğü, m. 4. ↑

  51. Yapay Zeka Tüzüğü, Ek III, 8(a). ↑

  52. CEPEJ, European Ethical Charter on the Use of Artificial Intelligence in Judicial Systems and their Environment, CEPEJ 31. Genel Kurulu, Aralık 2018, ss. 7-12. ↑

  53. Council of Europe Treaty Office, Treaty 225 imza ve onay tablosu (Erişim Tarihi: 15.10.2026). ↑

  54. Loi n° 2019-222 du 23 mars 2019, art. 33 (Code de justice administrative, art. L. 10): "Les données d'identité des magistrats et des membres du greffe ne peuvent faire l'objet d'une réutilisation ayant pour objet ou pour effet d'évaluer, d'analyser, de comparer ou de prédire leurs pratiques professionnelles réelles ou supposées." İhlal, Fransız Ceza Kanunu'nun 226-18, 226-24 ve 226-31. maddelerindeki cezalara tabidir. ↑

  55. ARAALAN, s. 272. ↑

  56. BGH, I ZR 113/20, Pressemitteilung Nr. 171/2021. ↑

  57. ABA, Model Rules of Professional Conduct, Rule 1.1, Comment [8]. ↑

  58. ABA, Formal Opinion 512, s. 1. ↑

  59. FTC, FTC Finalizes Order with DoNotPay That Prohibits Deceptive 'AI Lawyer' Claims, Şubat 2025 tarihli basın duyurusu. Duyuruya göre Komisyon nihai kararı 16.01.2025'te 5-0 oyla onaylamıştır. ↑

  60. SRA, 06.05.2025. ↑

  61. TBMM, Yapay Zeka Kanun Teklifi, Esas No: 2/2234, Başkanlığa geliş tarihi 24.06.2024, son durumu "Komisyonda" (Erişim Tarihi: 15.10.2026). ↑

  62. TBMM, Meclis Araştırması Komisyonu Raporu, Sıra Sayısı: 260, Mart 2026, s. 730. ↑