Emsal Karar Araştırmasında Doğrulama Protokolü

Yapay zekanın verdiği hiçbir emsal karar, dört adımlı bir doğrulamadan geçmeden dosyaya girmez: künye doğrulama, pasaj doğrulama, güncellik ve bozma kontrolü, yargı çevresi ve derece kontrolü. Bu dört adımın hiçbiri diğerinin yerine geçmez. Bir künyenin karşılığının bulunması, kararın sizin ileri sürdüğünüz önermeyi desteklediğini göstermez; kararın önermeyi desteklemesi, o kararın hâlâ geçerli olduğunu göstermez; kararın geçerli olması, sizin dosyanızın derecesi ve yargı çevresi bakımından uygulanabilir olduğunu göstermez. İçtihat araştırması, halüsinasyon riskinin yoğunlaştığı yerdir ve bunun teknik bir sebebi vardır: bir hükmün belirli bir esas ve karar numarasıyla bağı keyfî bir olgudur. Aşağıdaki protokol, bu riski ortadan kaldırmaz; ölçülebilir ve bütçelenebilir bir işe çevirir. Yazının sonunda çıktı alıp dosyaya koyabileceğiniz on iki satırlık bir kontrol tablosu bulacaksınız. Kendi müşteri araştırmamızda bildirilen sınırlar da saklanmadan aktarılmıştır; bu veriler müşteri beyanına dayalıdır, kontrollü önce ve sonra ölçümü değildir.

Kısaca

• Künye keyfî bir olgudur. Biçimi son derece örüntülüdür, içeriği değildir. Model künye biçimini kolayca üretir, doğru sayıları koymasını sağlayan bir mekanizma yoktur.
• Dört adım vardır ve hiçbiri atlanamaz: künye doğrulama, pasaj doğrulama, güncellik ve bozma kontrolü, yargı çevresi ve derece kontrolü.
• Bir bağlantı yalnızca “bu belge var” der. “Bu belge bunu söylüyor” demez. Yanlış temellendirme, kaynak bağlantısından sağ çıkar.
• Doğrulama süresi bir maliyet değil, işin kendisidir. Kendi müşteri görüşmelerimizde bir kullanıcının ifadesi bunu özetler: önceden 10 kat süre, şimdi 2 kat. Bu beyan müşteri beyanına dayalıdır; kontrollü önce ve sonra ölçümü değildir.
• Sahadan gelen en sert bulgu: bir müşteri içtihat modülünü bırakmış, on aramanın yaklaşık dokuzunda kararı teyit edemediğini beyan etmiştir.
• Kızılcahamam vakası, bu adımın atlanmasının sonucudur. Künyelerin karşılığı olmadığı, mahkemenin UYAP üzerinden yaptığı sorgulamayla tespit edilmiştir.

İçtihat araştırması neden halüsinasyonun yoğunlaştığı yerdir?

Kısa cevap: künye, modelin yapısal olarak başarısız olduğu içerik sınıfına girer.

Büyük dil modeli bir sonraki-token tahmincisidir. Ön eğitimde tek bir şey için optimize edilir: önceki metin verildiğinde bir sonraki token üzerinde olasılık dağılımı atamak ve oradan örneklemek. Bu döngüde hiçbir veritabanı sorgusu, doğruluk tablosu veya yer gerçeği sinyali yoktur. Modelde “bu künye vardır” ile “bu künye yoktur” ayrımının bir temsili bulunmaz; yalnızca “burada bu tür bir dizge gelir” temsili vardır.

Bir karar künyesi yüksek derecede örüntülüdür: daire, esas, karar, tarih. Bu örüntü kolayca öğrenilir ve model her seferinde biçimsel olarak kusursuz bir künye üretebilir. Ancak bir hükmün belirli bir esas ve karar numarasıyla bağı keyfî bir olgudur. Düşük frekanslıdır ve örüntüden türetilemez.

“Why Language Models Hallucinate” başlıklı çalışmanın üç bölümlü argümanı bunu tamamlar. Ön eğitimde olumsuz örnek yoktur; model olan metni görür, yanlış olarak etiketlenmiş metin örneği hiç görmez. Yazım ve sözdizimi hataları ölçekle kaybolur çünkü tutarlı örüntüleri vardır; keyfî olgular kaybolmaz. Üçüncüsü, standart değerlendirme teşvikleri tahmini ödüllendirir: yanlış cevap ile “bilmiyorum” aynı puanı alır, şanslı tahmin ise puan kazandırır. Bu, modelleri çekinmek yerine blöf yapmaya eğitir.

Avukatın içselleştirmesi gereken sonuç şudur: akıcılık ve kendinden eminlik, hatayı üreten aynı sürecin çıktısıdır. Halüsinasyonlu bir künye bozuk bir çıktı değil, azami ölçüde tipik bir çıktıdır. Okurken fark edilmemesinin sebebi budur. Mekaniğin tamamı halüsinasyon yazısında ele alınmıştır.

Dört başarısızlık biçimi Türk içtihadında nasıl görünür?

Hukuka özel araştırma araçlarında belgelenmiş dört başarısızlık biçimi vardır ve her biri Türk içtihadında farklı bir yüzle karşınıza çıkar.

Getirme başarısızlığı. Sistem, ilgili kararı hiç bulamaz. Hukukta getirme alışılmadık ölçüde zordur çünkü ilgili karar sorguya konu olarak benzemeyebilir. Türk uygulamasında bu, terminoloji farkıyla ağırlaşır: aynı hukuki mesele bir dairede bir terimle, başka bir dönemde başka bir terimle anılır. Kararların tamamının kamuya açık olmaması ve külliyatların birbirinden farklı kapsamlarda kurulmuş olması, sorunu büyütür. Getirme başarısız olduğunda model çoğu zaman susmaz; parametrelerinden cevap üretir ve halüsinasyon tam burada doğar.

Yanlış temellendirme. Getirilen belge gerçektir, künye gerçektir ve model belgenin desteklemediği bir önermeyi ileri sürer. Bu, dört biçim içinde en tehlikeli olanıdır ve ayrı bir başlıkta ele alınmıştır.

Bozulmuş veya değişmiş içtihat. Getirme gerçek bir karar döndürür; model onun bozulduğunu veya içtihadın değiştiğini bilmez. Karar külliyatta olduğu için “temellendirilmiş” sayılır. Türk uygulamasında bu risk yüksektir: bir dairenin görüşünün Hukuk Genel Kurulu kararıyla değişmesi, içtihadı birleştirme kararı çıkması veya kanun değişikliğiyle kararın dayanağının ortadan kalkması olağan durumlardır. Bir arama sonucunda eski tarihli bir kararın üst sıralarda dönmesi de aynı riski taşır; kararın hâlâ ayakta olup olmadığı ayrıca kontrol edilmelidir.

Yanlış öncüle uyum. Model, isteminize gömülü yanlış varsayımı kabul eder. “Bu konuda Yargıtay’ın istikrarlı içtihadı şu yönde, değil mi” diye sorarsanız, model büyük ihtimalle size katılır ve o yönde karar arar. Akademik ölçümde bu davranış ayrı bir kategori olarak tanımlanmıştır ve modellerin kullanıcıların hatalı hukuki varsayımlarını eleştirmeden kabul ettiği belgelenmiştir. Sorunuzun yönlendirici kurulması, cevabınızı belirler.

Hukuka özel araçlar üzerinde yapılan 2024 tarihli ölçümde bu dört biçimin toplamı, sorguların yüzde 17 ila 33’ünde halüsinasyon olarak ortaya çıkmıştır: Lexis+ AI yüzde 17, Westlaw AI-Assisted Research yüzde 33, Ask Practical Law AI yüzde 17. Ölçüm 2024 sürümleri üzerinde yapılmıştır ve tedarikçiler metodolojiye itiraz etmektedir. Türkçe hukuk yapay zekası araçları için eşdeğer, yayımlanmış bağımsız bir çalışma bulunmamaktadır.

Yanlış temellendirme neden en tehlikelisidir?

Çünkü doğrulamanın en yaygın biçimini geçersiz kılar ve avukatı rahatlatarak yanıltır.

Senaryo şudur. Model size bir önerme sunar ve altına bir künye ile bağlantı koyar. Bağlantıya tıklarsınız. Karşınıza gerçek bir karar çıkar. Künye tutmaktadır, daire doğrudur, tarih doğrudur. Bu noktada doğrulamayı yapmış hissedersiniz. Oysa yapılmamıştır. Kararın metni, modelin ileri sürdüğü önermeyi söylemiyor olabilir; benzer bir konuda, farklı bir sonuca varmış, ya da o önermeyi ancak dolaylı olarak ima eden bir gerekçe taşıyor olabilir.

Bu başarısızlık biçimi kaynak bağlantısından tamamen sağ çıkar. Doğru kural tek cümlelik bir kuraldır:

Bir bağlantı yalnızca “bu belge var” der. “Bu belge bunu söylüyor” demez. Bağlantıyı açıp pasajı okumadıysanız, doğrulama yapılmamıştır.

Sorunun kaynağı yapısaldır. Atfın kendisi model üretimidir. “İddia şu kaynak pasajdan çıkar” eşlemesi genellikle aynı model tarafından üretilir ve dolayısıyla aynı biçimde yanlış olabilir. Bunun uluslararası uygulamada belgelenmiş bir örneği vardır: bir yapay zeka şirketinin kendi hukuk müşavirliğini yapan büro, bir bilirkişi beyanındaki atfı yalnızca biçimlendirmek için modeli kullanmış ve model kurgusal başlık ile yazar üretmiştir. Hâkim beyanın bir kısmını çıkarmıştır.

Temellendirmenin beş sert sınırından biri de tam olarak budur. Temellendirme kaynak ve köken üzerinde bir kısıttır, doğruluk üzerinde değil. Bozulmuş bir karara kusursuzca temellendirilmiş bir cevap, kusursuz temellendirilmiş ve hukuken yanlıştır.

Doğrulama protokolü: dört adım

Protokol sırayla uygulanır ve bir adım geçilmeden sonrakine gidilmez. Her adımın çıktısı bir not olarak dosyaya yazılır.

Adım 1: Künye doğrulama

Kararın esas numarası, karar numarası, daire ve tarih bilgisi, resmî veya kurumsal bir kaynaktan sorgulanır. Türkiye’de bu sorgunun yapılabileceği yerler UYAP üzerindeki karar arama arayüzleri, Yargıtay ve Danıştay’ın kendi karar erişim sistemleri ve Anayasa Mahkemesi’nin bireysel başvuru karar veri tabanıdır. Sorgu, modelin kendi listesine bakarak yapılmaz; bu, doğrulama değil tekrardır.

Aranan cevap ikilidir: künyenin karşılığı var mı, yok mu. Karşılığı bulunamayan bir künye, “muhtemelen vardır ama sistemde görünmüyor” diye geçilmez. Sistemde görünmeyen bir kararı dilekçeye yazmanın karşılığı, o kararı gösterememektir.

Bu adımda sık yapılan bir hata, künyenin bir kısmının tutmasıyla yetinmektir. Daire numarası doğru, esas numarası yanlış olabilir; tarih doğru, karar numarası yanlış olabilir. Kızılcahamam vakasında avukatın savunması tam olarak bu ayrımı kullanmıştır: daire numaraları ve karar künyelerinin yanlış yazıldığı, içeriğin doğru olduğu ileri sürülmüştür. Dört alanın dördü de tutmadıkça künye doğrulanmış sayılmaz.

Adım 2: Pasaj doğrulama

Kararın metni açılır ve önermeyi karşılayan pasaj bulunup okunur. Bulunamıyorsa karar kullanılmaz.

Bu adımda okunacak şey kararın özeti değil, gerekçesidir. Bir kararın sonucu ile gerekçesi farklı sorulara cevap verir ve emsal değeri gerekçededir. Ayrıca kararın olay örgüsüne bakılır: kararın dayandığı maddi vakıa ile sizin dosyanızın vakıası arasındaki fark, kararın uygulanabilirliğini belirler. Model bu farkı çoğu zaman gözetmez; benzer terminolojiyi benzer hukuki durumla karıştırır.

Pasajın kendisi dosya notuna kopyalanır. Bunun iki faydası vardır: ilerideki bir tartışmada neye dayandığınızı gösterir ve aynı kararı ikinci kez doğrulama maliyetini ortadan kaldırır.

Adım 3: Güncellik ve bozma kontrolü

Kararın hâlâ geçerli olup olmadığı kontrol edilir. Üç soru sorulur.

Birincisi, kararın dayandığı kanun hükmü değişti mi. Değişiklik görmüş bir maddeye dayanan bir karar, değişiklikten sonraki dönem için emsal olmayabilir. Maddenin yürürlükteki metni ve değişiklik tarihleri mevzuat.gov.tr üzerinden okunur.

İkincisi, aynı konuda daha yeni ve farklı yönde bir karar var mı. Özellikle Hukuk Genel Kurulu ve Ceza Genel Kurulu kararları ile içtihadı birleştirme kararları bu bakımdan belirleyicidir.

Üçüncüsü, karar bir bozma kararı mı, bozma sonrası verilmiş bir karar mı, yoksa kesinleşmiş bir karar mı. Bu ayrım, kararın hangi ağırlıkta kullanılabileceğini belirler.

Her külliyatın bir kesim tarihi vardır ve bu tarih ile bugün arasında bir boşluk kalır. Külliyatı belirli bir tarihte donmuş bir sistem, o tarihten sonraki içtihat dönüşünü göremez ve bunu size söylemez. En olası cevabı üretir ve o cevap eski hukuku yansıtır.

Adım 4: Yargı çevresi ve derece kontrolü

Son adımda kararın sizin dosyanız bakımından uygulanabilir olup olmadığına bakılır.

Derece kontrolü: karar hangi mercie aittir. Yargıtay dairesi kararı, Hukuk Genel Kurulu kararı, Bölge Adliye Mahkemesi kararı ve ilk derece mahkemesi kararı aynı ağırlıkta değildir. Bir Bölge Adliye Mahkemesi kararını Yargıtay içtihadı gibi sunmak, dilekçenin ikna gücünü düşürür ve karşı vekile açık bir zemin bırakır.

Yargı çevresi kontrolü: Bölge Adliye Mahkemesi kararlarında, kararı veren dairenin yargı çevresi ile dosyanızın bulunduğu çevre farklı olabilir ve farklı çevrelerde farklı uygulamalar bulunabilir. Bu, hukuka özel araçlarda ölçülen başarısızlık kategorilerinden biridir; Stanford ölçümündeki 202 sorgunun 70’i doğrudan yargı çevresi ve zaman özel sorgulardan oluşmaktadır.

Bir de kol kontrolü vardır: hukuk, ceza, idare. Bir idari yargı kararının adli yargı dosyasında emsal olarak sunulması, model çıktılarında görülen bir karışma biçimidir.

Doğrulama ne kadar sürer ve neden bütçelenir?

Doğrulama bir ek maliyet değil, işin kendisidir ve süresi baştan hesaba katılır.

Adım adım süreleri kendi büronuzda ölçmek en doğrusudur, ancak işin yapısı bellidir. Künye doğrulama karar başına en hızlı adımdır; sorgu ve sonuç okuma işidir. Pasaj doğrulama en uzun adımdır, çünkü kararın metnini okumayı gerektirir ve okuma süresi kararın uzunluğuna bağlıdır. Güncellik kontrolü kararın konusuna göre değişir ve mevzuat değişikliği ihtimali yüksek alanlarda uzar. Derece ve çevre kontrolü en kısa adımdır ve genellikle künye bilgisinden okunur.

Bu sürenin tümü, brüt kazanımdan düşer. Kendi müşteri görüşmelerimizde bir kullanıcının ifadesi bunu doğrudan anlatır: önceden 10 kat süre, şimdi 2 kat. Yani araçtan gelen ham hızlanma, revize ve teyit döngüsüyle daralmıştır. Aynı araştırmada iki müşteri buldukları her kararı bizzat teyit ettiklerini belirtmiştir. Bu beyanların tamamı müşteri beyanına dayalıdır; kontrollü önce ve sonra ölçümü değildir.

Bütçelemenin pratik hâli şudur: bir dosyada kullanılacak karar sayısı belirlendikten sonra, doğrulama süresi karar başına ayrı bir kalem olarak takvime yazılır. Doğrulama süresi olmayan bir plan, doğrulamanın yapılmayacağı bir plandır. Duruşma öncesi son gece, bu adımın en sık atlandığı zamandır.

Bir uyarı daha gerekir. Kota, doğrulama davranışını doğrudan etkiler. Sorgu başına maliyet hissettiren bir arayüz, avukatı doğrulama sorgusundan caydırır ve doğrulama tam olarak birden fazla sorgu gerektiren iştir. Kendi müşteri görüşmelerimizde kotasız kullanım, satın alma nedenleri arasında en sık tekrarlanan başlık olmuştur; bir müşterinin ifadesi bu davranışı anlatır: kota gelirse tadı kaçar, 50 kere sormam gerekiyor.

Sahadan gelen dürüst veri

Bu bölüm kendi ürünümüzün sınırlarını da içerir ve kısaltılmamıştır. Hammurabi’nin 4-9 Temmuz 2026 tarihleri arasında 30 ücretli müşteriyle yaptığı görüşmelerde bildirilenler aşağıdadır. Bu beyanların tamamı müşteri beyanına dayalıdır; kontrollü önce ve sonra ölçümü değildir.

Önce kazanım tarafı. İçtihat araştırmasında bildirilen süreler heterojendir: dört avukatlı bir icra ve ceza bürosu 4-5 saatten, bazen günlerden 10-15 dakikaya; beş kişilik bir ofis iki güne kadar süren araştırmadan yaklaşık bir saate; bir solo avukat araçsız yaklaşık bir saatten birkaç dakikaya; iki avukatlı bir büro 10-15 dakikadan yaklaşık beş dakikaya.

Şimdi sınır tarafı ve bu taraf daha önemlidir. Görüşülen müşterilerin bir kısmı içtihat çıktılarını başka kaynaklardan çapraz teyit ettiğini belirtmiştir; bu, aşağıdaki protokolün kendisinin uygulanmasıdır ve hangi araç kullanılırsa kullanılsın beklenen davranıştır. Bir müşteri içtihat modülünü tamamen bırakmıştır: on aramanın yaklaşık dokuzunda kararı teyit edemediğini beyan etmiştir.

En ters bulgu ise araç hatası değildir. Bir müşteri, halüsinasyonla hiç karşılaşmadığı için kararları artık kontrolsüz kullandığını beyan etmiştir. Bir başkası, bir ürünün “sıfır hata” iletişimine güvenerek teyitsiz kullandığını söylemiştir. Bu, otomasyon yanlılığının canlı örneğidir ve bir ürünün doğruluk iddiasının kullanıcıyı daha az dikkatli yapabileceğini gösterir. Konu otomasyon yanlılığı yazısında ayrıca ele alınmıştır.

Türk pazarındaki ürünlerin içtihat modüllerini karşılaştıran bağımsız, yayımlanmış bir inceleme bulunmamaktadır. Bu yüzden protokol, kullandığınız araçtan bağımsız olarak uygulanır.

Kızılcahamam: adımın atlanmasının sonucu

Haziran 2026’da basına yansıyan olay, bu protokolün neden yazıldığını tek başına gösterir.

Basında yer alan bilgiye göre Kızılcahamam’daki bir yerel mahkemede, 25 yıllık kıdeme sahip bir avukat savunma dilekçesini güçlendirmek için yapay zeka kullanmış ve sistem gerçekte var olmayan Yargıtay karar künyeleri üretmiştir. Karşı taraf vekili duruşmada şüphesini dile getirmiş, mahkeme heyeti UYAP üzerinden sorgulama yapmış ve karar numaralarının karşılığı olmadığını tespit etmiştir. Mahkeme aynı gün her iki mercie bildirimde bulunmuş; Ankara Barosu disiplin soruşturması, Cumhuriyet Başsavcılığı ise ceza soruşturması başlatmıştır. Avukatın savunması, daire numaraları ve karar künyelerinin yanlış yazıldığı, içeriğin doğru olduğu yönündedir.

Çekinceleri açıkça yazmak gerekir. Yayımlanmış bir mahkeme kararı veya baro disiplin kararı yoktur; tüm bilgi basına dayanır ve her iki soruşturmanın sonucu 13 Ağustos 2026 itibarıyla bilinmemektedir. Uydurulan künye sayısı bildirilmemiştir.

Vakanın protokol açısından anlamı ikidir. Birincisi, olayın birinci adımda yakalanmış olmasıdır: künye sorgusu. Avukatın kendisi aynı sorguyu yapsaydı, sonuç aynı gün mahkemede değil, dilekçe gönderilmeden önce büroda ortaya çıkardı. İkincisi ve daha çarpıcı olanı, halüsinasyonu yakalayan aracın UYAP olmasıdır. Yapay zeka ile güçlendirilmekte olan aynı altyapı, bugün fiilen doğrulama katmanı olarak çalışmaktadır. Vakanın ayrıntılı seyri ve uluslararası karşılığı Kızılcahamam yazısında ele alınmıştır.

Yazdırılabilir protokol tablosu

Aşağıdaki tablo çıktı alınıp dosyaya konabilir. Her karar için bir satır doldurulur. Bir sütunda “hayır” varsa karar kullanılmaz.

Tabloyu doldurmanın kendisi bir kayıt işlevi görür. Avukatlık Kanunu m.34, avukatı özen ve doğruluk içinde çalışmakla yükümlü kılar ve 7571 sayılı Kanun’la değişik m.134, özen ve doğruluk yükümlülüklerine uymayan hâl ve hareketleri disiplin cezasının uygulanacağı hâller arasında açıkça sayar. Doğrulamanın yapıldığını gösteren bir kayıt, bu zincir bakımından da anlamlıdır.

Büroda kim doğrular ve nasıl kayda geçer?

Doğrulama görevi bir kişiye bağlanır ve kayda geçer; herkesin işi olan iş kimsenin işi olmaz.

Avukatlık Kanunu m.46, avukatın işlerini kendi sorumluluğu altındaki stajyeri veya yanında çalışan sekreteri eliyle takip ettirebileceğini belirtir. Künye ve pasaj doğrulaması, bu kapsamda devredilebilir bir iştir. Buna karşılık güncellik değerlendirmesi ile derece ve çevre uygunluğu hukuki değerlendirme içerir ve avukatta kalır. Sorumluluk her hâlde avukattadır: m.171/1, avukatın üzerine aldığı işi sonuna kadar takip etmesini emreder ve tevkil hâlinde dahi sorumluluk devam eder. Kanun işin başka bir avukata devrinde bile sorumluluğu kaldırmıyorsa, bir stajyere veya bir yazılıma devrinde evleviyetle kaldırmaz.

TBB Meslek Kuralları m.37/b, avukatın yardımcılarının, stajyerlerinin ve çalıştırdığı kimselerin meslek sırrına aykırı davranışlarını engelleyecek tedbirleri almasını ister. Bu bir sonuç değil, süreç yükümlülüğüdür. Yazılı bir doğrulama protokolü ve doldurulmuş bir kontrol tablosu, bu süreç yükümlülüğünün somut hâlidir.

Ekip düzeninde iki kural işe yarar. Birincisi, doğrulamayı yapan kişi ile dilekçeyi yazan kişinin farklı olması; kendi metnini doğrulayan kişi, aradığı şeyi bulma eğilimindedir. İkincisi, doğrulanamayan künyelerin silinmeden ayrı bir listede tutulması; bu liste, kullandığınız aracın hangi tip sorgularda zorlandığını zamanla gösterir ve tedarikçiye bildirilecek somut geri bildirimi oluşturur.

Sık Sorulan Sorular

Kaynak bağlantısı veren bir araç kullanıyorsam doğrulama gerekli mi?

Evet. Kaynak bağlantısı, sınırsız bir doğrulama problemini sınırlı bir probleme çevirir; doğrulamayı ortadan kaldırmaz. Bir bağlantı yalnızca belgenin var olduğunu kanıtlar, belgenin iddiayı desteklediğini kanıtlamaz. Yanlış temellendirme, yani gerçek bir belgeye dayandırılmış yanlış bir önerme, kaynak bağlantısından tamamen sağ çıkar. Pasaj okunmadan doğrulama tamamlanmış sayılmaz.

Künyenin karşılığını bulamazsam ne yapmalıyım?

Kararı kullanmayın. Sistemde görünmeyen bir kararın gerçekten var olabileceği ihtimali, onu dilekçeye yazmak için yeterli bir gerekçe değildir; çünkü sunulduğunda gösterilemeyecektir. Aynı hukuki önermeyi karşılayan ve künyesi doğrulanabilen başka bir karar aramak, tek doğru yoldur. Doğrulanamayan künyeleri ayrı bir listede tutmak, aracın hangi sorgularda zorlandığını zamanla gösterir.

Protokolü her kararda uygulamak gerekli mi?

Dilekçeye girecek her karar için gereklidir. Ön araştırma sırasında baktığınız ve kullanmayacağınız kararlar için gerekli değildir. Ayrım, kararın dosyaya girip girmediğidir. Uluslararası bir mahkemenin ifadesiyle, hiçbir dilekçe okunmamış ve doğrulanmamış bir atıf içermemelidir; bu kural atfın yapay zekadan mı başka bir kaynaktan mı geldiğine bakmaz.

Doğrulama süresi kazancı ortadan kaldırıyor mu?

Kaldırmıyor, daraltıyor. Kendi müşteri görüşmelerimizde içtihat araştırmasında bildirilen kazanımlar iki kat ile yirmi kat arasında değişmektedir; aynı görüşmelerde bir kullanıcı brüt kazanımın teyit döngüsüyle daraldığını “önceden 10 kat, şimdi 2 kat” ifadesiyle anlatmıştır. Bu beyanlar müşteri beyanına dayalıdır; kontrollü önce ve sonra ölçümü değildir. Daralmış bir kazanç yine kazançtır, ancak planlanan kazanç olmalıdır.

Türkçe araçlar için yayımlanmış bir halüsinasyon oranı var mı?

Yoktur. Türkçe hukuk yapay zekası araçları için hakemli, bağımsız, yayımlanmış bir ölçüm çalışması bulunmamaktadır. Elimizdeki en yakın veri, İngilizce hukuka özel araçlar üzerinde 2024’te yapılmış ve yüzde 17 ila 33 arasında halüsinasyon ölçmüş çalışmadır. Bir Türk tedarikçisinin bugün verdiği herhangi bir oran, kendi iç ölçümüdür ve yöntemi sorulmalıdır.

“Sıfır halüsinasyon” diyen bir araç doğrulamayı gereksiz kılar mı?

Hayır ve bu iddia kendisi bir risktir. Hiçbir ticari sistemin hukuki sorgularda sıfır halüsinasyon oranına ulaştığına dair yayımlanmış kanıt yoktur. Ayrıca iddia, kullanıcı davranışını bozar: kendi müşteri görüşmelerimizde bir kullanıcı “sıfır hata” iletişimine güvenerek çıktıları teyitsiz kullandığını beyan etmiştir. Bu beyan müşteri beyanına dayalıdır, kontrollü önce ve sonra ölçümü değildir.

Doğrulamayı stajyerime devredebilir miyim?

Künye ve pasaj doğrulamasını devredebilirsiniz; Avukatlık Kanunu m.46 avukatın işlerini kendi sorumluluğu altındaki stajyeri eliyle takip ettirebileceğini belirtir. Güncellik değerlendirmesi ile derece ve yargı çevresi uygunluğu hukuki değerlendirme içerdiğinden avukatta kalır. Sorumluluk her hâlde avukattadır; m.171/1 uyarınca tevkil hâlinde dahi sorumluluk devam eder.

Kaynakça

1. Magesh, V., Surani, F., Dahl, M., Suzgun, M., Manning, C. D. ve Ho, D. E., “Hallucination-Free? Assessing the Reliability of Leading AI Legal Research Tools”, Journal of Empirical Legal Studies, C.22 (2025), s.216-242. reglab.stanford.edu (Erişim: 20 Ağustos 2026)
2. Dahl, M., Magesh, V., Suzgun, M. ve Ho, D. E., “Large Legal Fictions: Profiling Legal Hallucinations in Large Language Models”, Journal of Legal Analysis, C.16, S.1 (2024), s.64-93. DOI: 10.1093/jla/laae003. academic.oup.com (Erişim: 20 Ağustos 2026)
3. Kalai, A. T., Nachum, O., Vempala, S., Zhang, E. ve diğerleri, “Why Language Models Hallucinate”, 5 Eylül 2025, arXiv:2509.04664. openai.com (Erişim: 20 Ağustos 2026)
4. Lewis, P., Perez, E., Piktus, A., Petroni, F., Karpukhin, V., Goyal, N., Küttler, H., Lewis, M., Yih, W., Rocktäschel, T., Riedel, S. ve Kiela, D., “Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks”, NeurIPS 2020, arXiv:2005.11401. arxiv.org (Erişim: 20 Ağustos 2026)
5. 1136 sayılı Avukatlık Kanunu (Kabul 19/3/1969; RG 7/4/1969, S.13168), m.34, m.46, m.134, m.171. app.e-uyar.com (Erişim: 20 Ağustos 2026)
6. 7571 sayılı Kanun (Kabul 24/12/2025), RG 25/12/2025, S.33118.
7. Türkiye Barolar Birliği Meslek Kuralları (Kabul: 8-9 Ocak 1971, IV. Genel Kurul; yayım: 26 Ocak 1971 tarihli TBB Bülteni), m.37.
8. Ankara Barosu HUBİTEM, “Avukatlıkta Yapay Zeka Araçlarının Kullanımı Rehberi v.1.0” (yayım tarihi belgede belirtilmemiştir). Hazırlayanlar: Av. Canset Yıldız, Av. Göksu Çelebi, Av. Maralgül Erol, Av. Aybüke Yılmaz, Av. Meltem Vural Yıldırım, Av. Naz Nebile Karataş. PDF belgesi Ankara Barosu resmî sitesinde yayımlanmıştır (Erişim: 20 Ağustos 2026).
9. T.C. Adalet Bakanlığı, UYAP Bilişim Sistemi ve UYAP Avukat Portal (Erişim: 20 Ağustos 2026).
10. Sözcü, “Dilekçedeki yapay zeka detayı 25 yıllık avukatı yaktı”, 18.06.2026. sozcu.com.tr (Erişim: 20 Ağustos 2026)
11. T24, “Yapay zekâ Yargıtay künyelerini uydurdu, avukat soruşturmalık oldu”, 18.06.2026. t24.com.tr (Erişim: 20 Ağustos 2026)
12. Kısa Dalga, “Türkiye’de bir ilk… Dilekçesinde yapay zeka kullanan avukata çifte soruşturma: Şaka konusu oldum”, 17.06.2026. kisadalga.net (Erişim: 20 Ağustos 2026)
13. R (Ayinde) v London Borough of Haringey; Al-Haroun v Qatar National Bank QPSC [2025] EWHC 1383 (Admin), Divisional Court, Dame Victoria Sharp P ve Johnson J, 06.06.2025.
14. Whiting v. City of Athens (6th Cir., 13.03.2026); Eugene Volokh’un aktarımı. reason.com (Erişim: 20 Ağustos 2026)
15. Hammurabi Müşteri ROI Araştırma Raporu, 10 Temmuz 2026 (dahili). Görüşme dönemi 4-9 Temmuz 2026, 30 görüşme, 29 analiz edilebilir. Tüm zaman ve kullanım verileri müşteri beyanına dayalıdır; kontrollü önce ve sonra ölçümü değildir.

Son güncelleme: 20 Ağustos 2026

---

Bu yazı, Türk hukukuna özel yapay zekâ altyapısı geliştiren Hammurabi ekibi tarafından hazırlanmıştır. hammurabi.tr