Uyuşmazlık Mahkemesi için yapay zeka destekli yargı modeli geliştirilecekAI-supported judicial model to be developed for the Court of Jurisdictional Disputes

ÖzetSummary

Van YYÜ ve İbn Haldun Üniversitesi'nin yürüttüğü, bir yıllık ve üniversite bütçeli bir araştırma projesi, Türkiye'deki Uyuşmazlık Mahkemesi'ndeki yapısal verimsizlikleri teşhis etmeyi hedefliyor. Yasal veya örgütsel çözümler yetersiz kalırsa, proje belge akışı, içtihat tutarlılığı ve veri yönetimi için yapay zekâ destekli modeller geliştirecek.A one-year, university-funded research project led by Van YYÜ and Ibn Haldun University aims to diagnose structural inefficiencies in Turkey's Court of Disputes. If legal or organizational solutions prove insufficient, the project will develop AI-assisted models for document flow, case law consistency, and data management.

Neden ÖnemliWhy it matters

Yargılamada gecikme, Türk mahkemelerinde sürekli bir şikâyet konusu. Proje, hedefini 'gecikmiş adalet, adalet değildir' ilkesi etrafında şekillendiriyor. Elde edilen model diğer yüksek mahkemeler tarafından benimsenirse, Türk yargı sisteminde yapay zekâ destekli dosya yönetimi için bir şablon oluşturabilir. Bir AİHM araştırmacısının projede yer alması, yerel mahkeme reformu projelerinde nadir görülen uluslararası kıyaslama boyutu katıyor.Judicial delays are a persistent complaint in Turkish courts. The project frames its objective around the principle that 'justice delayed is justice denied.' If the resulting model is adopted by other high courts, it could establish a template for AI-assisted case management within the Turkish judicial system. The inclusion of an ECHR researcher adds a rare international benchmarking dimension to local court reform projects.

Öne ÇıkanlarHighlights

• Proje, hâkimlerin karar verme yetkisinin tamamen kendilerinde kalacağını açıkça belirtiyor. Yapay zekâ, karar verici değil; iş akışı ve tutarlılık aracı olarak konumlandırılıyor.The project explicitly states that judges will retain full decision-making authority. AI is positioned as a tool for workflow and consistency, not as a decision-maker.
• Somut erken hedefler arasında yanlış yönlendirilen başvuruları azaltmak ve içtihat tutarlılığını artırmak yer alıyor. Bu görevler, üretken yapay zekâ katmanına ihtiyaç duyulmadan önce yapılandırılmış veritabanlarıyla çözülebilir.Specific early goals include reducing misdirected applications and improving case law consistency. These tasks can be addressed with structured databases before requiring a generative AI layer.
• Finansman, bir üniversitenin 'Katılımcı Araştırma Projesi' hibe fonundan geliyor. Bu durum, devlet bilişim alımı yerine mütevazı, akademik ölçekli bir bütçeye işaret ediyor.Funding comes from a university's 'Participatory Research Project' grant. This indicates a modest, academic-scale budget rather than a state IT procurement.

EleştiriCritical take

Makale bir basın bülteni gibi okunuyor. Teknik mimari, veri gizliliği veya güvenlik protokolü yok. 'Bir yıl içinde sorunları tespit etmek' dışında somut bir teslimat kilometre taşı da bulunmuyor. Ekibin ilk adımı, elektronik tablolar ve görüşmelerle tamamlanabilecek niteliksel bir süreç denetimi olduğu için, nihai çıktıyı 'yapay zekâ destekli model' olarak adlandırmak erken.The article reads like a press release. There is no mention of technical architecture, data privacy, or security protocols. Beyond 'identifying problems within a year,' there are no concrete delivery milestones. Since the team's first step is a qualitative process audit that could be completed with spreadsheets and interviews, labeling the final output an 'AI-assisted model' is premature.