Gül, bu yaklaşımın, kararların kalitesini artırmasının yanı sıra temyiz oranlarını da düşüreceğini belirtti. "Bu sayede ilerleyen dönemlerde yargılama süreçlerinin önemli ölçüde kısalmasını sağlayacağız," dedi.
Yapay Zeka ile İş Yükünü Hafifletme
Gül, yapay zeka sistemleri sayesinde hakim ve savcıların iş yükünü hafifletmeyi amaçladıklarını vurguladı. Özellikle binlerce sayfalık dava dosyalarının anlamlı bölümlerinin hızlıca tespit edilmesi ve benzer davaların bulunması konularında çalışmalara devam ettiklerini dile getirdi. Geliştirdikleri karar destek sistemlerinin, hakimlere önceki içtihatları, ilgili mevzuatı ve benzer davalardaki karar eğilimlerini sunarak karar verme süreçlerini destekleyeceğini belirtti. Örneğin, trafik kazalarındaki kusur oranlarının belirlenmesi veya boşanma davalarında nafaka miktarının hesaplanması gibi konularda, yapay zeka sistemlerinin geçmiş kararları analiz ederek standart yaklaşımlar önerileceği ifade edildi.
Şeffaf ve Anlaşılır Karar Süreçleri
Gül, yapay zeka sistemlerinin hakimlerin takdir yetkisini ortadan kaldırmayacağını, mevcut uygulama ve içtihatların sunduğu netliklerin hakimlere sunulmasından ibaret olacağını söyledi. "Karar verme yetkisi yine hakimin olacaktır," diyen Gül, mahkeme kararlarının daha şeffaf ve anlaşılır gerekçelerle desteklenmesi için geliştirdikleri araçların hakimlerin ilgili mevzuatı ve içtihatları daha kapsamlı bir şekilde değerlendirmelerine yardımcı olacağını belirtti. Sistem, karar taslağını oluştururken Yargıtay ve Anayasa Mahkemesi kararlarını otomatik olarak önermeyi, benzer davalarda kullanılan gerekçe yapılarını analiz etmeyi ve hakimlere destek olmayı amaçlıyor.
Fiziksel Yoğunluğun Azalması
Gül, e-Devlet sistemi ile yargı birimleri arasındaki entegrasyonun sağlandığını ve bu sayede günlük ortalama 5 milyon işlemin gerçekleştirildiğini belirtti. "Yapay zeka teknolojileriyle entegre ettiğimiz UYAP artık dosya yönetiminin ötesinde karar destek mekanizmaları da sunmaktadır," dedi. Elektronik duruşma ve SEGBİS sistemlerinin adliyelerde fiziksel yoğunluğu asgari yüzde 30 oranında azalttığını ifade etti. Evrak ve dava vasıflandırma konusundaki gelişmeleri de paylaşan Gül, doküman analiz teknolojileriyle geliştirdikleri evrak sınıflandırma sisteminin günde 40 bin evrakı otomatik olarak analiz ederek sınıflandırdığını belirtti.
Soruşturma Süreçlerinde Hızlanma
Gül, yapay zeka teknolojilerinin UYAP sistemiyle entegrasyonu sayesinde dava dilekçelerinin yapay zeka sistemleri ile sınıflandırılabileceğini aktardı. Adli bilişim ve suç analizi konusundaki yapay zeka katkılarının önemine değinen Gül, "Suç verilerindeki görüntüleri tespit ederek bölgesel suç yoğunluklarını tahmin edebilen sistemler geliştirmeyi hedefliyoruz," dedi. Bu sayede, önleyici tedbirlerin daha etkin şekilde planlanabileceği belirtiliyor. Ayrıca, bilişim suçlarının artması nedeniyle dijital kanıtların hızlı ve etkili analizi büyük önem taşıyor.
Aidiyet Karar Tahmin Projesi
Gül, Adalet Bakanlığı'nın geliştirdiği yapay zeka projeleri arasında "Aidiyet Karar Tahmin Projesi"nin de yer aldığını belirtti. Bu proje, ilk derece mahkemelerin hukuk alanında vermiş olduğu kararların istinaf yoluyla bir üst mahkemeye gönderilmesi durumunda hangi daireye gideceğinin belirlenmesine yardımcı olmayı amaçlıyor. Uygulamada yaşanan hataların azaltılmasını hedefleyen bu projeyle, doğru olan istinaf dairesinin otomatik olarak seçileceği ve yargılama sürecinin önemli ölçüde kısaltılacağı vurgulandı. Gül, "Halihazırda yüzde 80 oranında sistem doğru olarak çalışmakta, bu doğruluk oranı da kullanıldıkça artmaktadır," dedi.
