Çok hype olan olayları X'ten takip etmek kolay. Ama hype'ı ve riskleri önceden görmek de bir seçenek. Tam da bu yüzden her hafta oturup yazıyorum. AI ve AI araçlarının riskleri, etik, iş dünyası, toplum ve yönetişim üzerine. Ne önemli, ne gürültü, ikisi arasındaki fark ne? TechLetter'da bulursunuz. Ücretsiz, en az haftada bir, direkt gelen kutunuza. 95 ülkeden 9.500 kişi okuyor. Siz de isterseniz 🙂 Desteklemek isteyenler için ücretli abonelik de var, ama zorunlu değil 🙏 Link yorumda. #AIGovernance #TechLetter #YapayZeka

Claude for Legal çıkınca herkes capability konuştu. Ben biraz başka tarafa baktım: Peki bunu Türkiye'de etik, güvenli ve gerçekten kurumsal şekilde nasıl kullanacağız? Bu yüzden Claude for Legal için bir AI governance & etik kullanım cheat sheet’i hazırladım. KVKK, meslek sırrı, shadow AI, hallucination riski, veri aktarımı, AB AI Act, plan bazlı riskler, güvenli kullanım döngüsü, karar matrisi gibi konuları operasyonel taraftan toparladım. Bu arada Türk hukukuna uyumlu kullanım tarafında @yapayzekahocasi 'nın hazırladığı rehber de şu an gördüğüm en kapsamlı kaynaklardan biri olmuş. Özellikle legal ops, compliance ve hukuk ekipleri için ciddi referans niteliğinde (yorumda)

Anthropic legal AI alanına da giriyormuş. Son 3-4 ayda Türkiye ve global olmak üzere 10'dan fazla legal AI aracını incelemem için iletişim kurulmuştu. Gerçekten bu alana ciddi bir ilgi var. Elbette frontier AI lab'ler bir alana girdiğinde sektördeki oyuncularda gerginlik olacaktır. O sebeple bazı düşüncelerimi yazmak isterim. Birincisi, ABD pazarı en çok etkilenen olacaktır, ancak ben yine de bunun çok yıkıcı olacağını düşünmüyorum. Harvey, Hebbia, EvenUp gibi enterprise oyuncuların gerçek moat'ı modelden değil; workflow integration, partner ilişkileri ve domain-specific eval setlerinden geliyor. Üstelik Anthropic kendi duyurusunda Harvey, Legora, Solve Intelligence ve Eve'in zaten Claude'un altyapısı üzerinde kurulu olduğunu söylüyor. Yani API üzerinden hukuki araç sunması bu yapıyı doğrudan kırmaz; daha çok orta-küçük law firm pazarını ve in-house team'leri sıkıştırır. İkincisi ve asıl mesele: yerelleşme. Frontier lab'ların lokalizasyonunun çok zor olduğu alanlardan biri de hukuk. Sebep tek değil, üst üste binen dört katman var. Korpus asimetrisi: Türkçe hukuki külliyat (mevzuat, Yargıtay/Danıştay içtihatları, doktrin) İngilizce korpus yanında çok küçük. Yüksek hassasiyet isteyen bir alanda dil dağılımı doğrudan halüsinasyon oranına yansıyor. Hukuk geleneği ve uygulama kültürü: LLM'ler ağırlıklı common law muhakemesi üzerinden eğitiliyor. Bizimki kodifiye sistem, normlar hiyerarşisine bağlı, içtihat ikincil. Bunun ötesinde, Türk hukukunda kodifiye olmamış ama bağlayıcı bir uygulama katmanı var: Yargıtay dairelerinin yorum eğilimleri, dilekçe yazım kültürü, hatta TMK m.1 anlamında örf ve adet hukukunun kaynak değeri. Bunların hiçbiri eğitim verisinde temsil edilmiyor. Modelin "hukuki akıl yürütme" dediği şey belirli bir geleneğin akıl yürütmesi; transfer doğrudan değil. Doğrulama altyapısı: LegalBench muadili bir Türk hukuku benchmark'ı, standart eval seti, jurisdiction-specific kıyaslama mekanizması mevcut değil. Tool iyi olsa bile kullanıcının çıktıyı doğrulayacak çapası yok. Gizlilik, sır saklama ve yönetişim mimarisi: Anthropic'in duyurusunda Privacy ve AI Governance ayrı ayrı plug-in olarak yer alıyor; bu tesadüf değil. Türkiye'de bu mesele üç katmanlı: Avukatlık Kanunu m.36 ve TBB Meslek Kuralları m.37 kapsamında süresiz sır saklama yükümlülüğü (meslekten ayrılmak bile kaldırmıyor), KVKK kapsamında yurt dışına veri aktarımı (frontier model API'lerinin büyük çoğunluğu ABD/AB merkezli), ve TBB'nin geçen ay altını çizdiği mesleki bağımsızlık ilkesinin teknolojik altyapı bağımlılığıyla zayıflama riski. ABD'de Heppner kararı şimdiden bir uyarı: kamuya açık AI ortamına girilen müvekkil bilgisi attorney-client privilege'i kaldırabiliyor. Türkiye'de bağlayıcı bir TBB çerçevesi yok; Ankara Barosu rehberi var ama yumuşak hukuk. Yerli toolların "verileri eğitime kullanmıyoruz, KVKK uyumluyuz" pazarlaması denetlenmiyor; alıcı tarafın güvenebileceği bir sertifikasyon altyapısı da yok. Sonuç: Yerel hukuk teknolojisinde başarı için "frontier model Türkçe wrapper RAG" formülü yetmiyor. Korpus, eval, doğrulama altyapısı ve gizlilik-yönetişim mimarisinin paralel inşası lazım. Bu da Anthropic'in veya OpenAI'ın değil, yerel ekosistemin işi.