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)
"Claude Legal kullanımında riskler nedir, nelere dikkat etmeliyiz?" böyle bir yazı veya cheat sheet ister misiniz? Akşamki etkinlikten sonra hazırlayabilirim
Dün akşam @fatihguner ve @komunitecomtr sayesinde çok özel bir Claude Community etkinliği gerçekleştirdik. Salon full doluydu, ara verelim mi diye sordum kimse istemedi. İki saat boyunca YZ etiğinin birçok başlığını konuştuk. Pratik çıktılara da baktık elbette, frontier lab’lerin politikalarını kıyasladık. OpenAI, Anthropic, Google gibi şirketlerin güvenlik yaklaşımındaki farkları konuştuk. Bir şirket neden daha kapalı davranıyor, diğeri neden daha şeffaf görünmeye çalışıyor, “safety” dedikleri şey gerçekten ne kadar güvenli, bunları tartıştık.
Planlar arasındaki gizlilik farklarına baktık. Hangi model neyi logluyor, hangi tool hangi veriye erişebiliyor, enterprise kullanıcılarına ne vaat ediliyor ama gerçekte ne oluyor… İnsanlar inanılmaz detaylı sorular sordu. Burcu Hocam soru-cevap kısmında 10’dan fazla soru aldığımızı söyledi. Etkinlik 21.30 gibi bitti ama aslında bitmedi. Dışarı çıktık, kapının önünde hâlâ YZ konuşuyorduk.
Bence en kıymetli tarafı şuydu:
İnsanlar artık sadece “hangi model daha iyi”yi konuşmuyor. Gücü, mahremiyeti, veri politikalarını, güvenliği, şirketlerin sorumluluğunu sorguluyor. Ve açıkçası buna gerçekten ihtiyacımız var. Çünkü teknoloji çok hızlandı ama etik tarafındaki tartışmalar hâlâ yetişmeye çalışıyor.
Dün akşam gelen, dinleyen, soru soran herkese tekrar teşekkür ederim. Böyle topluluklar insana umut veriyor.
"Claude Legal kullanımında riskler nedir, nelere dikkat etmeliyiz?" böyle bir yazı veya cheat sheet ister misiniz? Akşamki etkinlikten sonra hazırlayabilirim
Teşekkür ederim. "Korku" çerçevesi genelde "meslekler elimizden alınacak" argümanı üzerinden kuruluyor; ben bu postta bu konuya hiç değinmedim. Siz hukuk profesyonellerinden mi, legaltech girişimlerinden mi bahsediyorsunuz?
Hukuk profesyonelleri tarafında tablo asimetrik. Özellikle danışman avukatlar için LLM'lerin hem güçlü bir araç hem de ciddi bir tehdit oluşturduğunu düşünüyorum; belirleyici olan kullanım yetkinliği ve mesleki derinlik. İyi bir danışman LLM'i kaldıraç olarak kullanıp daha verimli çalışıyor; ancak teknolojinin ilerleme ivmesini hafife alıp "tehdit oluşturmaz" sonucuna varmamak gerek. Junior ve mid-level seviyede ise tablo şimdiden değişti. Çünkü LLM'lerin en iyi yaptığı işler (araştırma, ilk taslak, doküman tarama, mevzuat haritalama) tam olarak junior tabakanın yetiştiği işlerle örtüşüyor. Burada AI bir araç değil, doğrudan bir ikame.
Bunun etik ve yönetişim açısından üç sonucu var. Birincisi, mesleki yetkinlik üretim zinciri kırılıyor: junior tabaka aşınırsa on yıl sonraki senior avukatlar nasıl yetişecek? Bu tek tek hukuk firmalarının değil, mesleğin sürdürülebilirliği meselesi. İkincisi, müvekkile karşı şeffaflık gündeme geliyor: aldığı görüşün ne kadarı AI üretimi, ne kadarı avukat değerlendirmesi? Bu aydınlatılmış onamın bir uzantısı ve henüz baro düzeyinde net bir çerçeveye oturmadı. Üçüncüsü ve belki en önemlisi: bu geçişin yönetişimi kimin elinde? Piyasa kendi başına bırakılırsa orta tabaka hızla aşınır; baro ve regülatörün rolü, junior tabakayı koruyan değil, mesleki çerçeveyi yeniden tanımlayan bir konum almak olmalı.
"Korku/hafife alma" ikileminin ötesine geçmenin yolu bu kurumsal soruları açıkça konuşmaktan geçiyor.
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.
X'te AI üzerine bir şeyler karalayınca böyle özenli bir kitleyle karşılaşmak beni her seferinde mutlu ediyor. Bu sorular sadece benim değil, çok kişinin zihnini meşgul ediyormuş, ne güzel. Tam da bunun için TechLetter'ı yazıyorum: AI'ın hukuk, iş dünyası, etik ve toplum üzerindeki etkilerini, 95 ülkeden 9.400+ okuyucuyla birlikte düşünüyoruz. İngilizce ama güzel, buyurun 🙂
https://t.co/0Kfkq0Sefq
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.
X'te AI üzerine bir şeyler karalayınca böyle özenli bir kitleyle karşılaşmak beni her seferinde mutlu ediyor. Bu sorular sadece benim değil, çok kişinin zihnini meşgul ediyormuş, ne güzel. Tam da bunun için TechLetter'ı yazıyorum: AI'ın hukuk, iş dünyası, etik ve toplum üzerindeki etkilerini, 95 ülkeden 9.400+ okuyucuyla birlikte düşünüyoruz. İngilizce ama güzel, buyurun 🙂
https://t.co/0Kfkq0Sefq
@a_egitmen hocam bunu anthropic'e sadece legal expert anlatamaz :) ai native birçok legal expert anlatır. sonra altyapı sınırına bakarlar ve sonuç olarak ben olsam gençlerin önünü açarım
Ben teknik tarafta değilim, elbette sizin kadar detaylı analiz yapamam. Zaten yorumda da belirttiğim üzere bu bir imkânsızlık değil, yerel ekosistem için değerlendirilebilecek bir açık.
Ama şunu sormak isterim: 12-13M dokümanın ne kadarı yapılandırılmış ve etiketli? Resmî Gazete, Lexpera ve TBMM arama altyapıları hâlâ oldukça zayıf. Büyük korpus ≠ kullanılabilir korpus.
Eval setini dinamik tutmak için de önce kaynak verilerin iyi yapılandırılmış ve etiketli olması gerekiyor. Bu bizi aynı altyapı sorununa geri götürüyor. Ayrıca hukukta aynı madde, aynı daire, aynı dönem bile olsa olay örgüsündeki tek bir değişken tüm sonucu değiştirebilir. Bu kombinasyondaki karmaşıklık göz önüne alındığında 1000 soruluk bir set ancak proof of concept seviyesinde kalır; production sistemler için değerlendirme standardı olamaz.
Tam da bu yüzden bu iş Anthropic'in değil, yerel ekosistemin işi. Frontier lab'lar için caydırıcı olan şey teknik güçlük değil, yerel hukuk kültürü, kurumsal ilişkiler ve düzenleyici dinamiklerin derinliği. Bu katmanlar yerel aktörler için tam da rekabet avantajı alanı oluşturuyor.
Sekteye uğratmıyor bence, ama gelişimin doğasını değiştiriyor. Az katmanlı sektörlerde (yazılım, tasarım) yetişme hızlı oluyor ama dış araçlara bağımlılık yüksek kalıyor. Çok katmanlı alanlarda (hukuk, sağlık, kamu yönetimi) gelişme yavaş ama yerel ekosistem inşa fırsatı doğuyor. Bu ikincisi uzun vadede daha değerli; çünkü inşa edilen sadece bir araç değil, kurumsal kapasite. Asıl strateji sorusu "AI'ı ne kadar hızlı adopte ediyoruz" değil, "adapte ederken hangi kurumsal kapasiteleri inşa ediyoruz" olmalı. Yavaşlık bazen kayıp değil, biriktirilmiş knowhow