Ross Guberman, BriefCatch’in Kurucusu ve CEO’su – Röportaj Dizisi

Ross Guberman, BriefCatch’in kurucusu ve CEO’su olarak, avukatları, yargıçları, devlet kurumlarını, şirketleri ve meslek kuruluşlarını eğitme konusunda yirmi yılı aşkın deneyimiyle hukuk yazımı alanında önde gelen bir uzmandır. Daha önce avukatlık yapan Guberman, üç kıtada binlerce hukuk yazımı atölyesi düzenlemiş ve federal yargıçlara karar yazımı konusunda yaklaşık on yıldır eğitim vermiştir. Yale University, Sorbonne ve University of Chicago Law School’dan dereceleri bulunan Guberman, Point Made: How to Write Like the Nation’s Top Advocates ve Point Taken: Dünyanın En İyi Yargıçları Gibi Nasıl Yazılır kitaplarının yazarı, Deal Struck kitabının ise ortak yazarıdır. Hukuk yazımı ve inovasyonuna katkıları sayesinde Legal Writing Institute’ın Golden Pen Award ödülüne layık görülmüş ve Fastcase 50 listesinde yer almıştır.

BriefCatch, avukatların daha açık, daha kesin ve daha ikna edici belgeler hazırlamasına yardımcı olmak üzere tasarlanmış bir hukuk yazımı ve düzenleme platformudur. Guberman’ın etkili hukuk yazımı üzerine onlarca yıllık araştırmasına dayanan platform, Microsoft Word içinde çalışır ve hukuk profesyonellerine özel, gerçek zamanlı düzenleme önerileri, yazım analizleri ve rehberlik sunmak için yapay zekâ ile doğal dil işleme teknolojilerinden yararlanır. Hukuk büroları, hâkimler, mahkemeler ve kamu kurumları tarafından kullanılan BriefCatch; dilekçeler, başvurular, kararlar, notlar ve sözleşmeler gibi belgeleri iyileştirmenin yanı sıra avukatların yazım becerilerini sürekli geliştirmelerine de yardımcı olmak üzere tasarlanmıştır.

Avukatlara, hâkimlere ve hukuk bürolarına hukuk yazımı eğitimi verdikten sonra 2018’de BriefCatch’i kurdunuz. Yazılıma ihtiyaç olduğuna sizi ikna eden, hukuk metinlerinde tekrar tekrar karşılaştığınız sorunlar nelerdi ve yapay zekânın mesleğe girmesiyle bu ilk vizyon nasıl değişti? 

Sürekli aynı sorunlarla karşılaşıyordum: birden fazla giriş ifadesinin üst üste yığıldığı cümleler, tekrarlanan fiiller ve cümle kalıpları, açıklama gerektirmediği varsayılan uzun alıntılar. Bu alışkanlıklar, deneyimli avukatların çalışmalarında da yaygın. Müvekkil baskısı ve teslim tarihleri altında, en iyi yazarlar bile “açık ve özlü olun” türünden sloganlar yerine somut önerilere ihtiyaç duyuyor.

Asıl işimi oluşturan tek seferlik atölyelerde, en iyi hukuk yazarlarının çalışmalarından çıkardığım ipuçlarını, püf noktalarını ve teknikleri paylaşıyordum. Katılan avukatlar ve hâkimler heyecanlı, hatta ilham almış görünüyordu; ancak sonra günlük hayat devreye giriyordu. Doğru yazılımla, diye düşündüm, benzer yardımı günün her saatinde sunabilirdim. Çok geçmeden, hukuk yazımındaki binlerce kalıbı açıklanabilir (ve kodlanabilir) düzenlemelere ve örneklere dönüştüren bir girişimin beklenmedik kurucusu oluverdim.

Üretken yapay zekâ, hayatımın eserini kökten sarstı. Baştan çıkarıcı ölçüde kusursuz ilk taslaklar oluşturabiliyor. Daha da kaygı verici olanı, bir argümanın sağlam olup olmadığı henüz sınanmadan zayıf bir argümanı sarsılmazmış gibi gösterebiliyor ve en dikkatli okurları bile yanıltabiliyor. Ancak doğru araçlara ve iş akışlarına entegre edildiğinde üretken yapay zekâ; hukuk metinlerini geliştirmek, doğruluğu ve bütünlüğü teyit etmek, ister bir insan ister bir makine tarafından yazılmış olsun, argümanlardaki ve analizlerdeki zayıf noktaları ortaya çıkarmak için büyük bir nimet olabilir.

BriefCatch artık öncelikle bir düzenleme aracı olarak değil, bütünleşik bir hukuk yazımı paketi olarak yeniden sunuluyor. Bu değişimi ne yönlendirdi ve bu süreçte hukuk iş akışlarında üretken yapay zekânın hızla benimsenmesi ne ölçüde etkili oldu?

Üretken yapay zekâ süreci hızlandırdı; ancak ilk taslağı kimin ya da neyin yazdığına bakılmaksızın bu araçların hepsi en başından beri bir arada olmalıydı.

Avukatların birbiriyle bağlantılı üç soruyu yanıtlaması gerekir: Görüşlerimi iyi ifade ettim mi? Hukuki dayanaklar argümanı destekliyor mu? Bu taslaktan bir sonrakinde kullanabileceğim ne öğrendim? BriefCatch, CiteCheck, RealityCheck ve Learning Hub bu soruları yanıtlamak üzere tasarlandı. Bir cümle güçlü bir argüman içerebilir ama okura gereğinden fazla çaba harcatabilir. Ya da sayfada son derece etkileyici durabilir, ancak yeterli dayanağı olmayabilir.

Erişim de önemli. Kariyerimin büyük bölümünde dünyanın en büyük hukuk bürolarına hizmet vermiş olsam da serbest çalışan avukatların da Am Law 200 bürolarının yararlandığı yazım rehberliği ve doğrulama araçlarından yararlanmasını çok isterim. Amaç, titiz inceleme ve öğrenmeyi yılda bir kez katılabileceğiniz bir eğitim atölyesiyle sınırlı bırakmayıp avukatların günlük işlerinin bir parçası hâline getirmek.

Üretken yapay zekâ, bir hukuk belgesinin ilk taslağını hazırlama sürecini büyük ölçüde hızlandırabilir; ancak BriefCatch giderek daha fazla, taslak oluşturulduktan sonra yapılacaklara odaklanıyor. Hukuk alanındaki yapay zekâda doğrulama ve kalite kontrolün zamanla, metin üretiminin kendisinden daha önemli hâle geleceğine inanıyor musunuz? 

Evet. Hukuk alanındaki yapay zekânın değerinin büyük bölümünün mevcut taslakları iyileştirmekten, doğrulamaktan ve derinleştirmekten geleceğini düşünüyorum. Daha hızlı yazmak cazip; ancak hangi argümanların karşılık bulacağını, hangi hukuki dayanakların bunları desteklediğini ya da hangi cümlelerin mantıksal sıçramalar içerdiğini ayırt etmenize yardımcı olmuyor.

Asıl güçlük hâlâ geçerli: Atıflarla dolu, kusursuz görünen bir paragrafın aslında dayanıksız bir iskambil kâğıdı evi olduğunu nasıl anlarsınız?

RealityCheck, bir davanın ya da atfın var olup olmadığını belirlemenin ötesine geçerek, hukuki dayanağın atıf yapıldığı önermeyi gerçekten destekleyip desteklemediğini değerlendiriyor. Bu ayrım neden bu kadar önemli ve yapay zekâ sistemlerinin ve avukatların tespit etmekte en çok zorlandığı hata türleri neler? 

Bir dava hâlâ geçerli hukuka dayanıyor, atıfta hiçbir sorun bulunmuyor ve alıntı, mahkeme kararındaki ifadeyle kelimesi kelimesine örtüşüyor olabilir; yine de dava, dilekçede ileri sürülen görüşü desteklemeyebilir.

Hâkimler, kısa ve çarpıcı ifadelerle yazmaz. Mahkeme çoğu zaman taraflardan birinin savını uzun uzun, o tarafın kendi sözleriyle aktarır ve ardından bu savı çürütmek için üç sayfa harcar. Dilekçeniz için kusursuz görünen bir cümlenin, aslında karara katılan bir yargıcın görüşünden alındığı ortaya çıkabilir. Benzetmeler daha da sorunludur. İlk bakışta uygun görünebilirler; sorun ancak dönüp olguları okuduğunuzda fark edilir.

Bu nedenle RealityCheck, atıf yapılan bölümü dilekçede o bölüm hakkında söylenenlerle karşılaştırarak inceler. Bazen bu, kelimesi kelimesine basit bir karşılaştırmadır. Bazen de mahkemenin söz konusu bölüme gerçekten dayanıp dayanmadığını, yoksa başka bir konuya geçerken yalnızca oradan söz edip etmediğini anlamak için çevresindeki metni okumak gerekir.

Bir doğrulama aracı, sınırlarını da bilmelidir. Bazen bir yorum yanlış olmaktan ziyade tartışmaya açıktır; bazen de araç güvenilir verileri elde edememiştir. “Bunu doğrulayamadım” ile “bu yanlış” birbirinden çok farklı mesajlardır ve bir avukat, hangisinin söz konusu olduğunu, kontrol edebilmesi için kaynak metin hemen yanında olacak şekilde bilmelidir.

Hukukta yapay zekâya ilişkin kaygıların çoğu tamamen uydurulmuş davalara odaklandı; ancak değiştirilmiş alıntılar, yanlış aktarılan karar sonuçları veya desteklemedikleri görüşlere dayanak gösterilen gerçek davalar gibi daha incelikli hataları fark etmek daha zor olabilir. Yapay zekânın ürettiği hangi hatalar sizi en çok kaygılandırıyor? 

Beni kaygılandıran hatalar, bir kaynağı gerçekte olduğundan biraz daha fazla destek sağlıyormuş gibi gösterenler. Sahte bir dava er ya da geç fark edilir. Küçük bir çarpıtma ise gözden kaçabilir.

Örneğin bir temyiz mahkemesi kararı, belirli koşullar altında ilk derece mahkemesinin bir şeyi “yapabileceğine” hükmetsin. Taslakta “yapabilir” ifadesi “yapacaktır”a dönüşür. Ya da alıntı doğru aktarılır, ancak koşul sessizce çıkarılır.

Aynı sorunu, doğru olmakla birlikte gereğinden fazla anlam yüklenen alıntılarda da görüyorum. Dilekçede “mahkemeler hükmediyor” denir; ancak atıf yapılan bölümün tek bir yargıcın ara değerlendirmesi olduğu ortaya çıkar. Bu, kararın hüküm kısmında yer alan bir görüş bile değildir.

Dolayısıyla sözcükleri eşleştirmek yalnızca başlangıçtır. RealityCheck’i, dilekçenin kaynağın anlamını veya kapsamını değiştirip değiştirmediğini sorgulaması için geliştirdik. Hakkını vermek gerekirse, avukatlar bu hataları yapay zekâ ortaya çıkmadan çok önce de yapıyordu.

Hukuki yazımda yapay zekâ otomasyonu ile insan muhakemesi arasındaki sınır nerede çizilmeli? Dilekçeyi araştırma, yazma, düzenleme ve doğrulama süreçlerinin hangi bölümlerinin her zaman avukatın sorumluluğunda kalması gerektiğini düşünüyorsunuz? 

Sınırı kabaca metin üretiminin bittiği ve stratejinin başladığı yere koyardım.

Yapay zekânın araştırma, yazma, düzenleme ve kontrol süreçlerine yardımcı olmasını memnuniyetle karşılıyorum; ayrıca bir savdaki zayıf noktaları bulmakta da başarılı. Onunla fikir alışverişi yapın. Ancak davanın teorisi size aittir. Neyi kabul edeceğiniz, neleri dışarıda bırakacağınız ve kuşkucu bir hâkimin karşısında olumsuz olguları nasıl ele alacağınız da size bağlıdır. Bu kararlar; dosyadaki kayıtlara, müvekkilin isteklerine ve bir modelin tümüyle göremeyeceği risklere bağlıdır.

Bugün yatırım yapacağım beceri, gözden geçirme becerisi olurdu. Avukatların bir önermenin izini kaynağına kadar sürme, bir savın atladığı adımı fark etme ve önerilen bir düzenlemenin cümlenin anlamını ne zaman değiştirdiğini görme konusunda pratik yapması gerekir.

BriefCatch, karşı tarafın avukatının dilekçelerini şüpheli atıflar veya dayanaksız hukuki iddialar açısından incelemek için de kullanılabilir. Yapay zekâ destekli doğrulamanın, avukatların birbirlerinin savlarını inceleme ve bunlara itiraz etme biçimini nasıl değiştireceğini düşünüyorsunuz? 

Bizimki gibi doğrulama araçlarının, karşı tarafın avukatlarını performanslarını yükseltmeye yönelteceğini düşünüyorum. Kullanıcılarımız, rakiplerinin amacını karşılamayan bir hukuki otoriteye atıfta bulunduğunu yakaladıklarında, tuhaf bir biçimde bundan keyif alıyor.

Aynı araçlar size de güç kazandırabilir. Bir savı “dayanaktan yoksun” ya da bir davayı “ilgili değil” diye nitelemek yerine, önermeyi belirleyebilir, atıf yapılan mahkemenin gerçekte neye karar verdiğini açıklayabilir ve aradaki farkın neden önemli olduğunu gösterebilirsiniz.

Ancak önemsiz ayrıntıları silah olarak kullanmayın. Küçük bir sayfa içi atıf hatası tek başına güvenilirliğe saldırmayı haklı çıkarmaz. Tartışmaya açık bir yorum, dürüst olunmadığını kanıtlamaz. Yanıt dilekçenize herhangi bir şey eklemeden önce daha derine inmeniz için bir işaret olarak değerlendirin.

Aynı ölçüt kendi dilekçeniz için de geçerli olmalı. Her şey yolunda giderse, teknoloji üretimi abartılı ifadelerle dolu, karşılıklı dilekçeler yerine daha adil ve daha güçlü savlar göreceğiz.

Genişletilmiş platform, yazılımı Learning Hub ve hukuki yazım müfredatınızla bir araya getiriyor. Kullanıcılara giderek daha güçlü yapay zekâ destekli düzenleme araçları sunmakla yetinmek yerine eğitimi ürüne dâhil etmek neden önemliydi? 

Çünkü belgeyi iyileştirmekle avukatı geliştirmek farklı hedeflerdir ve biz ikisini de önemsiyoruz. “Tümünü kabul et” seçeneği cazip gelebilir, ancak sizi daha iyi bir yazar yapmaz.

“Nedensellik” başlıklı bir bölüm düşünün. Bunu, nedenselliğin neden bulunmadığını açıklayan bir başlıkla değiştirmek, yalnızca ifadeyi değiştirmekten ibaret değildir. Doktrinin olgularınızla nerede kesiştiğini tam olarak belirlemenizi sağlar.

Bu nedenle yazılımımızı açıklamalar, önde gelen hukuk yazarlarından örnekler ve Learning Hub ile birlikte sunuyoruz. Bir öneri, dilekçe sunulmadan önce taslağı düzeltir; ürün paketinin tamamı ise altta yatan kalıpları özümsemenize yardımcı olur.

BriefCatch, önerilerini gerçek mahkeme kararlarına ve hukuki başvurulara dayandırmayı vurguluyor. Büyük dil modelleri daha yetkin hâle geldikçe, uzmanlaşmış hukuk yapay zekâsını genel amaçlı yapay zekâ asistanlarından ayırmada alana özgü veriler ve hukuki bağlam ne kadar önemli olacak? 

Genel amaçlı modeller her geliştikçe, uzmanlaşmış ürünler için çıta yükseliyor. Bunu memnuniyetle karşılıyorum. Bu modellerin bazı şeyleri asla öğrenmeyeceği umuduna dayanan bir iş modeli, pek de sağlam bir iş modeli sayılmaz.

Hukuk alanına özgü veriler önemli, ancak tek başına yeterli olmaktan çok uzak. Her şeyden önce, avukatların ve hâkimlerin nasıl düşündüğünü, çalıştığını, hatta neler hissettiğini gerçekten anlamanız gerekir.

Hukuki metinlerde anlatımı akıcı hâle getirmek işin kolay kısmıdır. Yapılan bir düzeltme anlamı korudu mu? Önerilen bir başlık argümanı ileri taşıdı mı? Bir doğrulama aracı önemli bir tutarsızlık mı saptadı, yoksa savunulabilir bir yorumu gereksiz bir alarma mı dönüştürdü? Uzmanlaşmış bir ürünün bu değerlendirmeleri doğru yapması gerekir.

Hukuki yazımın kendine özgü gereklilikleri olduğu için gerçek dilekçelerden ve mahkeme kararlarından yararlanıyoruz. Ancak bir ürüne uzmanlaşmış demek, tek başına hiçbir şeyi kanıtlamaz. Kalıcı olan; sağlam muhakeme, titiz testler ve avukatların sonuçları denetleyip kullanabilmelerini sağlayan bir iş akışıdır.

Birkaç yıl sonrasını düşündüğünüzde, yapay zekâ destekli ideal hukuki yazım iş akışı nasıl görünür? Yapay zekânın öncelikle daha iyi bir taslak hazırlama ortağına, sürekli çalışan bir inceleme ve doğrulama katmanına mı dönüşeceğini, yoksa çok daha özerk bir rol mü üstleneceğini öngörüyorsunuz?

Benim için işin merkezinde, taslak hazırlama ortağıyla birlikte çalışan ve önemli kararları avukata bırakan, sürekli etkin bir inceleme aracı var.

Hayal ettiğim geleceğin iş akışında, bir avukat ya da yapay zekâ taslağı gözden geçirir ve sistem yapılan değişikliklerin özünü izler. “Bazı mahkemeler” ifadesi “tüm mahkemeler” hâline gelirse, dayanakların yeniden kontrol edilmesi gerekir. Bir düzeltme önemli bir istisnayı çıkarırsa araç avukatı uyarır. Bir değişiklik önemli olduğunda sesini çıkarmalı, diğer durumlarda ise sessiz kalmalıdır.

Dilekçe sunulmadan önce avukat, nelerin kontrol edildiğini, hangi sorunların hâlâ çözüme kavuşmadığını ve sistemin nerede güvenilir bir sonuca ulaşamadığını görür. Belgenin “doğrulandığını” belirten genel bir onay damgası pek az şey anlatır.

İşin büyük bölümü otomatikleştirilebilir. Son kararı vermek otomatikleştirilemez. İdeal olarak, avukat bir makineyi uzaktan denetlemek zorunda kalmamalı. Bunun yerine, dilekçede ne söyleyeceğine karar vermek için daha fazla zamanı, bunu tam da gerektiği gibi ifade etmek için daha fazla enerjisi olmalı.

Harika röportaj için teşekkürler. Daha fazla bilgi edinmek isteyen okurlar BriefCatch sitesini ziyaret edebilir.