HUKUKİ METİNLERİN OTOMATİK İŞLENMESİNDE YAPAY ZEKÂ TEKNOLOJİLERİNİN KULLANIMI

Yıl 2024, Cilt: 6 Sayı: 1, 1 - 23, 30.06.2024

Dilek Küçük , Fazlı Can

https://doi.org/10.55009/bilisimhukukudergisi.1450588

Öz

Yapay zekâ alanındaki güncel gelişmeler; diğer belli başlı alanlarla birlikte hukuk alanını da etkilemektedir. Geçmişte makine öğrenmesi; günümüzde ise derin öğrenme ve buna dayalı üretken yapay zekâ modelleri (algoritmaları) bilgisayar bilimleri alanında yaygın kullanılan yöntemlerdir. Bu gelişmelerle eş zamanlı olarak, yapay zekânın bir alt dalı olan doğal dil işlemede de kayda değer gelişmeler yaşanmış; yüksek başarımlı derin öğrenme yöntemlerinin bu alanda kullanımı ile büyük dil modelleri adı verilen ve geniş metin kümeleri üzerinde eğitilmiş modeller birbiri ardında ortaya çıkmıştır. Derin öğrenme tabanlı büyük dil modellerine dayalı bir araç olan ChatGPT gibi derin üretken yapay zekâ araçları ve bunların arka planında kullanılan derin öğrenme modellerindeki güncel gelişmelerle birlikte; hukuki metinler gibi alana özgü metinlerin hızlı ve yüksek doğrulukla işlenmesi ve karar verme işlemlerinin otomatikleştirilmesi mümkün hale gelmektedir. Bu çalışmada; hukuki metinlere yapay zekâ teknolojilerinin uygulanması konusunda yapılmış akademik çalışmaların tanıtıcı bir derlemesi sunulmaktadır. İlgili hukuki metinler arasında başlıca yasal mevzuat (kanunlar, yönetmelikler vb.), mahkeme kararları, hukuki dilekçeler, hukuki eğitim dokümanları ve sınavlar yer almaktadır. Yapay zekâ teknolojilerinin hukuki metinler üzerinde kullanımı ile hukuk alanındaki (1) metinlerin sınıflandırılması, (2) belgelerden bilgi çıkarımı ve bunlara erişimde başarının artırılması, (3) mahkeme kararlarının önceden tahmin edilmesi, (4) hukuki dilekçeler gibi belgelerin oluşturulması gibi birçok kayda değer işlem yüksek doğrulukla ve otomatik şekilde gerçekleştirilebilecektir. Bu yönüyle, hukuki metinler üzerinde yapay zekâ kullanımına ilişkin bu derleme çalışmamız; gelişmeye açık ve toplumlar üzerinde yaygın etkisi olan bir konuya odaklanması açısından önemlidir.

Anahtar Kelimeler

Hukuki Metinler, Yapay Zekâ, ChatGPT, Derin Öğrenme, Doğal Dil İşleme, Büyük Dil Modelleri

EXPLOITING ARTIFICIAL INTELLIGENCE TECHNOLOGIES FOR AUTOMATIC PROCESSING OF LEGAL TEXTS

Öz

The recent developments in the field of artificial intelligence impact the legal domain, along with other major areas. In the past, machine learning was prevalent, but today, deep learning and related generative artificial intelligence models (algorithms) are widely used in the field of computer sciences. Simultaneously, significant advancements have occurred in natural language processing, a subfield of artificial intelligence, with the widespread use of high-performance deep learning methods and the emergence of large language models trained on extensive text datasets. Concurrent with these advancements, tools of deep generative artificial intelligence, such as ChatGPT, based on large language models and the latest developments in deep learning models, enable the rapid and highly accurate processing of domain-specific texts, such as legal texts, and the automation of decision-making processes. This work provides an introductory review of academic studies on the application of artificial intelligence technologies on legal texts. Among the corresponding legal texts are primary legislation (laws, regulations, etc.), court decisions, legal petitions, legal education documents, and exams. The application of artificial intelligence technologies to legal texts will enable several significant processes in the legal field with high accuracy and automation, including (1) text classification, (2) information extraction from documents and improving their retrieval accuracy, (3) predicting court decisions in advance, and (4) generating documents such as legal petitions. In conclusion, this review study on the use of artificial intelligence in legal texts is important due to its focus on a rapidly evolving and impactful subject on societies.

Anahtar Kelimeler

Legal Texts, Artificial Intelligence, ChatGPT, Deep Learning, Natural Language Processing, Large Language Models

Kaynakça

• Amaro, Ilaria, Paola Barra, Attilio Della Greca, Rita Francese ve Cesare Tucci. “Believe in artificial intelligence? A user study on the ChatGPT’s fake information impact.” IEEE Transactions on Computational Social Systems (2023). DOI: 10.1109/TCSS.2023.3291539.
• Ashley, Kevin D. Artificial intelligence and legal analytics: New tools for law practice in the digital age. Cambridge University Press, 2017.
• Avrupa Birliği. Eur-Lex. Son erişim tarihi: 31 Ocak 2024. https://eur-lex.europa.eu
• Balaban, Mahmut Furkan ve Merve Ayşegül Kulular İbrahim. “ChatGPT gibi sohbet yazılımlarının (sohbet botları/chatbots) neden olduğu hukuka aykırılıkların önlenmesi.” Ankara Sosyal Bilimler Üniversitesi Hukuk Fakültesi Dergisi 5 no. 2 (2023): 747-89.
• ChatGPT. Son erişim tarihi: 31 Ocak 2024. https://chat.openai.com/
• Chen, Haihua, Lei Wu, Jiangping Chen, Wei Lu ve Junhua Ding. “A comparative study of automated legal text classification using random forests and deep learning.” Information Processing & Management 59, no. 2 (2022)
• Choi, Jonathan H., Kristin Hickman, Amy B. Monahan ve Daniel Schwarcz. “ChatGPT goes to law school.” Journal of Legal Education. 71 (2022): 387.
• Cui, Junyun, Xiaoyu Shen ve Shaochun Wen. “A survey on legal judgment prediction: Datasets, metrics, models and challenges.” IEEE Access (2023).
• Çetindağ, Can, Berkay Yazıcıoğlu ve Aykut Koç. “Named-entity recognition in Turkish legal texts.” Natural Language Engineering 29 no. 3 (2023): 615-642.
• Devlin, Jacob, Ming-Wei Chang, Kenton Lee ve Kristina Toutanova. “BERT: Pre-training of deep bidirectional transformers for language understanding.” arXiv preprint arXiv:1810.04805 (2018).
• Dhillon, Aarti ve Nishant Mishra. “Application of artificial intelligence to legal informatics.” Supremo Amicus 11 (2019): 10.
• Fei, Zhiwei, Xiaoyu Shen, Dawei Zhu, Fengzhe Zhou, Zhuo Han, Songyang Zhang, Kai Chen, Zongwen Shen ve Jidong Ge. “Lawbench: Benchmarking legal knowledge of large language models.” arXiv preprint arXiv:2309.16289 (2023).
• Gan, Leilei, Kun Kuang, Yi Yang ve Fei Wu. “Judgment prediction via injecting legal knowledge into neural networks.” AAAI Conference on Artificial Intelligence. 35 no. 14 (2021).
• Goth, Gregory. “Why are lawyers afraid of AI?. Com. of the ACM. (2023): 14-16.
• GPT-4, https://openai.com/gpt-4
• Ji, Donghong, Peng Tao, Hao Fei ve Yafeng Ren. “An end-to-end joint model for evidence information extraction from court record document.” Information Processing & Management 57 no. 6 (2020): 102305.
• Katz, Daniel Martin, Michael James Bommarito, Shang Gao ve Pablo Arredondo. “GPT-4 passes the bar exam.” SSRN 4389233 (2023).
• Kulular İbrahim, Merve Ayşegül ve Ali Semih Çamkerten. “Hesaplamalı hukuk”. Necmettin Erbakan Üniversitesi Hukuk Fakültesi Dergisi 6 no. 1 (2023): 160-182.
• Lage-Freitas, André, Héctor Allende-Cid, Orivaldo Santana ve Lívia Oliveira-Lage. “Predicting Brazilian court decisions.” PeerJ Computer Science 8 (2022): e904.
• LaMDA, https://blog.google/technology/ai/lamda/
• Legalbank. Son erişim tarihi: 31 Ocak 2024. https://legalbank.net/arama
• LegalZoom. Son erişim tarihi: 31 Ocak 2024. https://www.legalzoom.com
• Leitner, Elena, Georg Rehm ve Julian Moreno-Schneider. “Fine-grained named entity recognition in legal documents.” International Conference on Semantic Systems (2019): 272-287.
• LLaMA, https://ai.meta.com/blog/large-language-model-llama-meta-ai/
• Long, Shangbang, Cunchao Tu, Zhiyuan Liu ve Maosong Sun. “Automatic judgment prediction via legal reading comprehension.” Chinese Computational Linguistics: 18th China National Conference (2019).
• Marrow, Paul Bennett, Mansi Karol ve Steven Kuyan. “Artificial intelligence and arbitration: The computer as an arbitrator—are we there yet?." Dispute Resolution Journal 74 no. 4 (2020): 35-76.
• Mumcuoğlu, Emre, Ceyhun E. Öztürk, Haldun M. Özaktaş ve Aykut Koç. “Natural language processing in law: Prediction of outcomes in the higher courts of Turkey.” Information Processing & Management 58 no. 5 (2021): 102684.
• Phelps, Teresa ve Kevin Ashley. “"Alexa, write a memo": The promise and challenges of AI and legal writing.” Legal Writing 26 (2022): 329.
• Remus, Dana ve Frank Levy. “Can robots be lawyers: Computers, lawyers, and the practice of law.” Geo. J. Legal Ethics 30 (2017): 501.
• Sansone, Carlo ve Giancarlo Sperlí. “Legal information retrieval systems: State-of-the-art and open issues.” Information Systems 106 (2022): 101967.
• Shaheen, Zein, Gerhard Wohlgenannt ve Erwin Filtz. “Large scale legal text classification using transformer models.” arXiv preprint arXiv:2010.12871 (2020).
• Sharafat, Shahmin, Zara Nasar ve Syed Waqar Jaffry. “Data mining for smart legal systems.” Computers & Electrical Engineering 78 (2019): 328-342.
• Springer. Artificial Intelligence and Law Dergi Sayfası. Son erişim tarihi: 30 Ocak 2024. https://link.springer.com/journal/10506
• Tagarelli, Andrea ve Andrea Simeri. “Unsupervised law article mining based on deep pre-trained language representation models with application to the Italian civil code.” Artificial Intelligence and Law 30 no. 3 (2022): 417-473.
• T.C. Anayasa Mahkemesi. Kararlar Bilgi Bankası. Son erişim tarihi: 30 Ocak 2024. https://www.anayasa.gov.tr/tr/kararlar-bilgi-bankasi
• T.C. Adalet Bakanlığı. Emsal Karar Arama. Son erişim tarihi: 30 Ocak 2024. https://emsal.uyap.gov.tr
• T.C. Adalet Bakanlığı. Kanun Yararına Bozma Karar Arama. Son erişim tarihi: 30 Ocak 2024. https://kyb.uyap.gov.tr
• T.C. Cumhurbaşkanlığı. Mevzuat Bilgi Sistemi. Son erişim tarihi: 31 Ocak 2024. https://www.mevzuat.gov.tr
• T.C. Danıştay Başkanlığı. Danıştay Karar Arama. Son erişim tarihi: 30 Ocak 2024. https://karararama.danistay.gov.tr
• T.C. Yargıtay Başkanlığı. Yargıtay Karar Arama. Son erişim tarihi: 30 Ocak 2024. https://karararama.yargitay.gov.tr
• Thomas, Merine, Thomas Vacek, Xin Shuai, Wenhui Liao, George Sanchez, Paras Sethia, Don Teo, Kanika Madan, ve Tonya Custis. Quick Check: “A legal research recommendation system.” Workshop on Natural Legal Language Processing - ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery & Data Mining, (2020): 57-60.
• WIRED Web sayfası. “Generative AI is coming for the lawyers.” Son erişim tarihi: 30 Ocak 2024. https://www.wired.co.uk/article/generative-ai-is-coming-for-the-lawyers
• Whalen, Ryan. Legal networks: “The promises and challenges of legal network analysis.” Michigan State Law Review. (2016): 539.