HUKUK ALANINDA YAPAY ZEKA ETİĞİ VE İSTATİSTİK

Görentaş M. B., Uçkan T.

5. ULUSLARARASI MARMARA BİLİMSEL ARAŞTIRMALAR VE İNOVASYON KONGRESİ, İstanbul, Türkiye, 17 - 18 Haziran 2023, ss.199-210, (Tam Metin Bildiri)

  • Yayın Türü: Bildiri / Tam Metin Bildiri
  • Basıldığı Şehir: İstanbul
  • Basıldığı Ülke: Türkiye
  • Sayfa Sayıları: ss.199-210
  • Van Yüzüncü Yıl Üniversitesi Adresli: Evet

Özet

ÖZET Yapay zeka, günümüzde neredeyse her sektörde önemli bir etkiye sahip olan bir teknolojidir. Bu teknoloji, bilgisayar sistemlerinin büyük miktarda veriyi analiz etmesi, öğrenmesi ve kararlar alması için kullanılmaktadır. Yapay zeka, sağlık sektöründen finansal hizmetlere, ulaşımdan eğitim sektörüne kadar birçok alanda dönüşüm yaratmıştır. Sağlık sektöründe yapay zeka, hastalık teşhisi ve tedavi planlaması konusunda önemli bir yardımcı haline gelmişken finansal hizmetlerde, yapay zeka algoritmaları risk analizi, müşteri hizmetleri ve dolandırıcılık tespiti gibi alanlarda kullanılmaktadır. Ulaşım sektöründe ise sürücüsüz araçlar ve trafik yönetimi gibi alanlarda yapay zeka büyük bir potansiyele sahiptir. Yapay zekanın etki ettiği alanlardan biri de hukuktur. Yapay zeka teknolojisi, hukuk alanında da önemli bir etkiye sahiptir. Yapay zeka, hukuki süreçlerde veri analizi, belge taraması, hukuki araştırma ve danışmanlık gibi görevlerde kullanılmaktadır. Yapay zeka tabanlı belge tarama sistemleri, büyük miktardaki hukuki belgeleri otomatik olarak tarayarak ilgili bilgileri saptayıp hukukçulara zaman kazandırmaktadır. Ayrıca, yapay zeka, hukuk alanında tahmin modelleri oluşturarak mahkeme kararlarının olası sonuçlarını değerlendirebilir veya hukuki danışmanlık sağlayabilir. Ancak, hukuk alanında yapay zeka kullanımı bazı etik ve yasal sorunları da beraberinde getirmektedir. Yapay zeka sistemlerinin tarafsızlık, adillik, veri gizliliği ve hesap verebilirlik gibi ilkelere uygun olarak kullanılması önemlidir. Ayrıca, yapay zekanın hukuki sonuçlara etkisi ve insan denetiminin gerekliliği gibi konular da tartışma konusu olmaktadır. Özellikle, ayrımcılık çokça üzerinde durulan bir konudur. Yapay zeka uygulamalarında ayrımcılık sorununa çözüm istatistik biliminin yardımıyla olacaktır. T-testi, Varyans Analizi, ki-kare testi, Regresyon analizi gibi yöntemlerin yanında örnekleme yöntemleri, ağırlıklandırma, sentetik veri oluşturma, veri uzatma (data augmentation), öznitelik seçimi veya azaltma gibi istatistiki yöntemler kullanılarak ayrımcılık sorununa çözüm bulunabilecektir.

ABSTRACT Artificial intelligence, which has become prevalent in almost every sector today, is a technology that has significant impact. This technology is used for computer systems to analyze and learn from large amounts of data and make decisions. Artificial intelligence has brought about transformation in many sectors, ranging from healthcare to financial services, transportation to education. In the healthcare sector, artificial intelligence has become an important assistant in disease diagnosis and treatment planning, while in financial services, AI algorithms are used for risk analysis, customer service, and fraud detection. In the transportation sector, artificial intelligence has great potential in areas such as autonomous vehicles and traffic management. One of the sectors that artificial intelligence has an impact on is law. Artificial intelligence technology also has significant implications in the field of law. AI is used in legal processes for tasks such as data analysis, document scanning, legal research, and consultation. AI-based document scanning systems automatically scan large volumes of legal documents and extract relevant information, saving time for legal professionals. Furthermore, artificial intelligence can create prediction models in the legal field to evaluate possible outcomes of court decisions or provide legal advice. However, the use of artificial intelligence in the legal field also brings about ethical and legal challenges. It is important for AI systems in law to adhere to principles such as impartiality, fairness, data privacy, and accountability. Moreover, issues such as the impact of AI on legal outcomes and the necessity of human oversight are subjects of discussion. Discrimination is particularly an issue that has been extensively addressed. The solution to the problem of discrimination in AI applications lies in the help of statistical science. In addition to statistical methods such as t-tests, analysis of variance, chi-square tests, and regression analysis, sampling methods, weighting, synthetic data generation, data augmentation, feature selection or reduction can be employed to address the problem of discrimination.