Türk Avukatlar İçin Doğru Yapay Zekâ Aracı Seçme Rehberi - Kural #3

Geçtiğimiz haftalarda, hukuk teknolojileri ekosisteminde geçirdiğim yediden fazla yıl içerisinde elde ettiğim deneyimlerden damıtılmış bu serinin ilk iki yazısını kaleme almıştım. Türk Avukatlar İçin Doğru Yapay Zekâ Aracı Seçme Rehberi’nin önceki iki kuralını henüz okumadıysan, üçüncü kurala geçmeden önce onlara da göz atmanı tavsiye ederim. Eğer hâlihazırda önceki iki yazımı okumuş ve artık üçüncü kural için sabırsızlanıyorsan, çok bekletmeden seni bu yazının devamına alalım. 

Kural #3

“Ürünü aldığınız şirketin kabiliyeti sandığınız şey, on olaydan dokuzunda, aslında o şirketin değil, arkada yatan modelin kabiliyeti.”

Yapay zekânın getirdiği en büyük paradigma değişimlerinden biri de yazılım dikeyinde. Evet, bu sefer kodlamanın kolaylaşmasından bahsediyorum. Eskiden, bir yazılımı 0 seviyesinden 100 seviyesine çıkarmak, çoğunlukla lineer bir efor ve zaman düzleminde gerçekleşirdi. Yapay zekâyla birlikte, artık 0’dan 80’e hızlı bir şekilde çıkabilir ve iyi kötü çalışan bir ürünü çok kısa bir sürede hazır edebilirsiniz. Aynı sebeple de bir dil modelinin üzerine yeni bir arayüz inşa etmek artık çok da zor bir şey değil. Ancak, 80’lik bir ürünü 95’e ve hatta 99’a çıkarmak, hâlâ ciddi bir efor istiyor ve hatta belki klasik deterministik sistemlerin çok ötesinde bir test süreci ve yetkinlik gerektiriyor. Çoğu zaman 80’lik ürün ile 99’luk ürün arasındaki fark RAG mimarisi dediğimiz bir katmanda gerçekleşiyor. 

RAG, altta yatan dil modelinin, eldeki prompt’a ilişkin olarak doğru aklı yürütme ve doğru veriyi çekmesini sağlayan teknoloji olarak özetlenebilir. Yapay zekâ ürünleri geliştiren bir hukuk teknoloji şirketi, en nihayetinde arkada yatan modelin (eğer bu model Gemini, Claude, ChatGPT gibi bir hizmet sağlayıcıdan alınıyorsa) doğrudan içine müdahale edemez. Yapabileceği tek şey, modelin çekirdek kabiliyetlerini doğru şekilde ve doğru kaynaklara yönlendirmektir. Bu sebepten, ilgili teknoloji şirketinin ve ürününün yetkinliği, modelin kendi zekâsından çok, bu RAG mimarisinin kullanılmak durumunda kaldığı senaryolarda en çok kendini belli eder. Daha da somutlaştırmak gerekirse, her zaman geçerli olmayacak bir mukayese olmakla birlikte, eğer ilgili yapay zekâ çözümünden basit bir sözleşme analizi istiyorsanız, aldığınız cevap daha çok arkadaki modelin yetkinliğine dayanır ancak ürüne belirli bir hukuki soruyu soruyorsanız, aldığınız cevabın doğruluğu işte bu RAG mimarisinin (ve bu mimarinin içinde bulunduğu diğer katmanların) o sorunun cevabını verecek verileri bulma kabiliyetini ortaya koyar. 

Velhasıl kelam, teknolojik olarak en azından üzerine çalışılmış bir ürünle, aslında teknolojik olarak çok basit bir ürünün farkını, sözleşme analizlerinde veya revizyonlarında anlayamazsınız. Buradaki yetkinlikler çoğunlukla arkadaki modelin kendi yetkinliğidir (en azından şu anda pazardaki çözümlerin büyük bir çoğunluğu özelinde). Bunu anlayabilmek için, modele hukuki bir soru sormak çok daha doğru bir yöntem olacaktır. Ancak, arkada yatan sayısız değişken gereği de tek bir soru ilgili çözümün yetkinliklerinin tespiti için yeterli olmayabilir. Yine de denediğiniz ürünlere bolca hukuki soru sorarak ve aldığınız cevapların doğruluğunu kontrol ederek, siz de bu basit kuralı uygulayabilirsiniz. Bir sonraki kural için ise beklemede kalın!