Yapay Zeka Hallusünasyonları Hukuk Dünyasında Güven Kaybına Yol Açıyor: Anthropic Davası ve Geleceğin Sınavı

Yapay zeka alanında hızla yükselen şirketlerden biri olan Anthropic’in, bir fikri mülkiyet davası çerçevesinde yaşadığı ilginç bir gelişme, teknoloji ve hukuk dünyasında yeniden “hallusiasyon” tartışmalarını alevlendirdi. Şirketin avukatlarından biri, federal bir telif hakkı duruşmasında sundukları dilekçede yer alan bir kaynak gösteriminin hatalı olduğunu itiraf ederek, hatanın temelinde “yapay zeka halisünasyonu” yattığını savundu.

Hallusünasyon, yapay zekâ modellerinin gerçekte var olmayan bilgileri ya da referansları sanki gerçekmiş gibi sunması anlamına geliyor. Büyük dil modelleri (LLM) çeşitli metinleri analiz ederken, bazen uydurulmuş makale başlıkları, yazar isimleri veya sayfa numaraları üretip bunları güya dayanak olarak gösterebiliyor. Bu durum, hem akademik hem de hukuki alanda ciddi sorunlara yol açabiliyor.

Anthropic’in avukatının söz konusu dilekçede kullandığı referans, araştırma yapılabilir hiçbir veri tabanında veya kütüphane kaydında bulunmayan bir makaleye atıfta bulunuyordu. Mahkemede bu durum ortaya çıktığında, avukat savunmasını “AI sistemimizin öngörülemeyen bir halisünasyon hatası ürettiği” yönünde kurdu. Elbette bu açıklama tartışmayı yatıştırmaktan ziyade derinleştirdi. Zira yapay zekanın karar süreçlerinin içeriden nasıl işlediği hâlâ tam olarak anlaşılamamış durumda; hâliyle ürettiği hatalı ya da uydurma bilgilerin de kökenleri muğlak kalabiliyor.

Bu örnek, hukuki süreçlerde yapay zekâ kaynaklı çıktıların insan denetiminin ne kadar elzem olduğunu gözler önüne seriyor. Özellikle telif hakkı davaları gibi teknik ve tarihsel doğruluk gerektiren meselelerde, referansların titizlikle kontrol edilmesi şart. Aksi halde, hukuki argümanların tamamı bir anda çöpe gidebilir veya davanın seyrini geri dönülmez şekilde etkileyebilir.

Öte yandan, bu durum yapay zekâ teknolojilerini geliştiren şirketlere de bir uyarı niteliği taşıyor. Modellerin doğruluk oranlarını artırmak, sahte referans üretimini minimize etmek ve nihayetinde insan uzmanlarıyla sıkı bir geri bildirim süreci kurmak, güvenilir sonuçlar elde etmenin anahtarı. Gelecekte benzer hataların tekrarlanmaması için hem hukuki uzmanlığın hem de yapay zekâ mühendisi işbirliğinin güçlendirilmesi kaçınılmaz görünüyor.

https://www.pymnts.com/wp-content/uploads/2024/09/artificial-intelligence-AI.jpg