Yapay zekâ teknolojilerinin ceza muhakemesinde kişisel veri toplanmasına etkileri

Günümüzde yapay zekâ teknolojileri ile sınırsız veri toplama ve bu verileri analiz etme mümkün hale gelmiştir. Profilleme teknolojileri veri analizinde en sık kullanılan teknolojilerdir. Profilleme ile farklı veri tabanlarından süzülen sınıfsal, ekonomik ve sosyal veriler ile kişilere ilişkin karakter özellikleri değerlendirilmekte, bu özelliklerin toplum için risk teşkil edip etmediği belirlenmektedir. Bu teknolojilerin ceza muhakemesinde kullanımı, ceza muhakemesini adeta "riskli kişilere" karşı mücadele aracına dönüştürmüştür. Bu durum kuşkusuz ki pek çok hak ve özgürlüğü aşındırma ihtimali barındırır. Tez kapsamında öncelikli olarak profillemeye karşı kişisel verilerin korunması boyutu ele alınmıştır. Tezin kapsamı, özellikle makine öğrenmesi ile gittikçe karmaşık bir yapıya kavuşan risk analiz teknolojileri ile sınırlanmıştır. Bu tür profilleme yöntemlerine ilişkin çeşitli hak ve düzenlemeler ilk olarak kişisel verileri koruma kanunlarında yapılmıştır. Tezin temel sorunsalı, profilleme teknolojilerinin ceza muhakemesinde kullanılması halinde, muhakeme sürecinde kişisel verileri koruma normlarından yararlanmanın mümkün olup olmadığıdır. Elbette ceza muhakemesi alanında bu teknolojilerin kullanılması, muhakemenin temel ilkeleri ve mevcut tedbirlerin niteliklerini incelemeyi gerektirir. Bu nedenle profilleme teknolojileri kişisel verileri koruma normlarının yanı sıra ceza muhakemesi ilke ve kuralları çerçevesinde de incelenmiştir. Profilleme teknolojilerinin hukuki niteliği ve bu teknolojiler ile varılan sonuçların delil değeri üzerinde durulmuştur. Tezde araştırma yöntemi olarak kişisel verileri koruma mevzuatı ve bunun yanı sıra ceza muhakemesi düzenlemeleri, farklı hukuk sistemlerindeki örnekleriyle birlikte ele alınmıştır. Bu husustaki temel makale ve kitaplar taranmış, ardından ilgili Yargıtay kararları, Anayasa Mahkemesi kararları ve Avrupa İnsan Hakları Mahkemesi kararları incelenmiştir. Bunun yanı sıra profilleme teknolojileri ve bunların delil değeri ile ilişkilendirilebilecek çeşitli ülkelerdeki içtihatlar da ayrıntılı şekilde incelenmiştir. Son olarak bu teknolojilerin nasıl kullanıldığı ve ne şekilde uygulanması gerektiğini gösteren sivil toplum örgütleri raporları ve AB bünyesindeki tavsiye kararları incelenmiştir. Risk analizi yapan profilleme uygulamaları, teknoloji ile hukuku birleştiren bir alandır. Temel kavramlar ve profilleme teknolojilerinin çalışma şekli anlaşılmaksızın bunlara ilişkin hukuki düzenleme yapılması mümkün değildir. Bu nedenle ilk bölümde öncelikle yapay zekâ, algoritma ve makinelerin öğrenme süreci üzerinde durulmuş, hangi öğrenme yöntemlerinin ceza muhakemesi ve kişisel verilerin korunması mevzuatı ile uyumlu olacağına ışık tutulmuştur. Ardından ceza adaletinde kullanılan profilleme teknolojileri ayrıca ele alınmıştır. Bunlar suç işlenecek yeri ve suç işleyecek kişileri tespit eden profilleme teknolojileri olarak ikiye ayrılmış, dayandıkları modellere ilham veren "kırık camlar teorisi" ve "suç mahalline dönüş teorisi" gibi kriminolojik teoriler açıklanmıştır. Ayrıca bu teknolojilerin hangi verilere dayanarak risk analizi yaptıkları irdelenmiştir. Tartışılan bu hususlar, ceza muhakemesinde Avrupa ve Amerika'da kullanılmakta olan profilleme teknolojilerinin, dolaylı olarak belirli bir sınıfa, yaşam tarzına, hayat görüşüne sahip kişileri ve bu kişilerin yoğunlukla yaşadığı mahalleleri risk grubu olarak tespit ettiğine işaret etmektedir. Profilleme teknolojileri, kişinin suç teşkil eden davranışlarından değil bizzat kişiliğinden yola çıkmaktadır. Bu durum, kişiler üzerinde daimi etkiler doğurabilmektedir. İlgili teknolojilerin sınırlandırılması bu nedenle büyük önem taşımaktadır. Sınırlandırma rejimi açısından öncelikle, profilleme teknolojilerinin işleyiş şekline ilişkin kurallar getiren kişisel verileri koruma düzenlemeleri dikkate alınmıştır. Bu bağlamda, Avrupa Birliği bünyesinde Avrupa Birliği Genel Veri Koruma Tüzüğü ("GDPR") ve 2016/680 sayılı Kolluk Direktifi öncül düzenlemeleri oluşturmaktadır. Türkiye'de ise Kişisel Verileri Koruma Kanunu ("KVKK") kapsamında profilleme sürecine ve genel olarak tüm veri işleme süreçlerine ilişkin önemli düzenlemeler bulunmaktadır. Bu düzenlemelerin kapsam alanına girebilmek için kuşkusuz ki öncelikle kişisel veri işlenmesi söz konusu olmalıdır. Tez kapsamında, günümüzde anonim veri ve belirli bir kişiye işaret eden veri şeklinde ayrımın geçersiz hale geldiği vurgulanmıştır. Profilleme sürecinin en başında, henüz belirli bir kişiye işaret etmeyen pek çok veri, farklı veri tabanlarındaki verilerin birleştirilmesi ve analiz edilmesi ile kişileri belirlenebilir kılmakta veya üzerlerinde hukuki sonuçlar doğurmaktadır. Bu nedenle, AB bünyesindeki içtihatlar, tavsiye kararları ve 29. Çalışma grubu raporları da dikkate alınarak kişisel veri kavramı, günümüzdeki teknolojiler kapsamında daha geniş şekilde değerlendirilmiştir. Ardından ceza muhakemesi sürecinde dahi profillemenin çoğunlukla özel şirketler tarafından gerçekleştirildiği vurgulanmıştır. Bu nedenle AB kapsamında GDPR hükümleri önem taşımaktadır. Ancak kolluğun veya adli mercilerin, ceza muhakemesi sırasında adli amaçla veri işlediği durumlarda, özel bir düzenleme olan 2016/680 sayılı Direktif uygulanacaktır. İlgili mevzuatların profilleme ile ilişkilendirilebilecek düzenlemeleri detaylı şekilde ele alınmış, pek çok ülkede ceza muhakemesi alanında sevk edilen COMPAS, SyRI, PSA, Static 99 gibi uygulamaların, bu mevzuatlarda yer alan amaç sınırı, asgari düzeyde veri işleme ve orantılılık gibi ilkelere aykırılıkları tespit edilmiştir. Ayrıca kişilerin münhasıran otomatik şekilde alınan kararlara tabi tutulmama hakkı masaya yatırılmıştır. Türkiye özelinde ise KVKK kapsamında profillemeye ilişkin düzenlemeler AB bünyesindeki düzenlemelerle karşılaştırmalı şekilde ele alınmıştır. KVKK ile öngörülen yargı mercileri, kolluk ve savcılar tarafından veri işlenmesi halinde uygulanacak sınırlamalar ve istisnalar açıklanmış, Kanun'da bırakılan boşlukların AB mevzuatında olduğu gibi ayrı bir düzenleme ile doldurulmadığı vurgulanmıştır. Kişisel verileri koruma kanunları kuşkusuz ki önemli ilkeleri, yükümlülük ve hakları düzenlemektedir. Ancak profilleme teknolojilerinin ceza muhakemesinde kullanımı için, temel hak ve özgürlükleri sınırlayan bu teknolojiler mutlaka kanunla düzenlenmelidir. Bu hususta öngörülebilir bir kanuni düzenleme bulunup bulunmadığı değerlendirilmeden önce, profillemenin ceza muhakemesindeki yeri tespit edilmeye çalışılmıştır. İkinci bölümde ilkin bu teknolojilerin koruma tedbiri olarak kabul edilip edilemeyeceği değerlendirilmiştir. Bu bağlamda profilleme ile benzerlik gösteren adli arama, önleme araması, fizik kimlik tespiti gibi tedbirler üzerinde durulmuştur. Ardından koruma tedbirlerinin amaçları ve temel nitelikleri açıklanmış, profilleme teknolojilerinin koruma tedbirlerinden nasıl farklılaştığı vurgulanmıştır. Bu bölümde ayrıca profilleme teknolojileri ile güvenlik tedbirleri arasındaki benzerlik ve farklılıklar değerlendirilmiştir. Nitekim güvenlik tedbirleri de profilleme teknolojileri gibi failin tehlikeliliğine yoğunlaşır, gelecekte işlenebilecek suçlara karşı toplumu koruma amacı güder. Bu amaçla faili topluma yeniden kazandırmaya yoğunlaşır. Bu sırada failin hakları kısıtlandığından, güvenlik tedbirlerine ilişkin sınırlar, kanun ile öngörülmüştür. Profilleme teknolojileri ise amaçları ve uygulanma usulleri yönünden güvenlik tedbirlerinden uzaklaşmaktadır. Son olarak profilleme ile ulaşılan sonuçların delil niteliği üzerinde durulmuştur. Pek çok yabancı içtihat profilleme teknolojilerinin hükme esas alınıp alınamayacağı konusunda farklı sonuçlara ulaşmaktadır. Ayrıca henüz profilleme teknolojilerinin belirlediği risk puanlarının hangi delil türü kapsamında ele alınması gerektiği açıklık kazanmamıştır. Bu nedenle tez kapsamında delillerin müşterek özellikleri ele alınmış, ardından delil türlerinden profilleme ile ilişkilendirilebilecek olanlar irdelenmiştir. Bu bağlamda profilleme teknolojileri tanık beyanları ile karşılaştırılmış, profillemenin daha ziyade kişilik tanıklığı ile benzeştiği gözlemlenmiştir. Ardından profilleme teknolojileri ile varılan sonuçların bilimsel delil veya bilirkişi görüşü olarak ele alınıp alınamayacağı tartışmaya açılmıştır. Bu tür teknolojiler ile varılan sonuçlar açısından en önemli husus bunların hukuka uygunluğunun incelenmesidir. Nitekim bu inceleme, verilerin toplanmasından analiz edilmesine kadar tüm aşamaları kapsamakta, kişisel verileri koruma mevzuatı ile ceza muhakemesi kuralları arasında bir kesişim noktası oluşturmaktadır. Başka bir deyişle, hukuka uygun delil incelemesi, ceza hâkimlerinin delillerin kişisel verilerin korunması mevzuatına uygun elde edilip edilmediğini değerlendirmesini gerektirmekte, tez kapsamında ele alınan tüm ilke ve kuralları bir araya getirmektedir. Sonuç olarak yapay zekâ teknolojileri arasında ceza muhakemesi üzerinde en fazla dönüştürücü etkiye sahip profilleme teknolojileri farklı boyutlarıyla ele alınmıştır. Profilleme ile oluşturulan gruplamalar ve verilen risk puanları, Avrupa ve Amerika'da kişilere ceza hukuku yaptırımlarının uygulanmasına yol açmakta, ayrıca bankalar, sigorta şirketleri, işverenler, göç idareleri gibi pek çok kurumla paylaşılarak ömür boyu damgalayıcı bir etki doğurmaktadır. Kişilerin toplumdan tecritine yol açan bu uygulamalara ilişkin tüm önemli hususlar sonuç bölümünde yeniden vurgulanmıştır. Bu bölümde son olarak, fiilden yola çıkan ve insan haklarına saygılı şekilde maddi gerçeği arayan hümanist bir ceza muhakemesini yeniden tesis etmek adına profilleme teknolojilerinin kullanımına ilişkin yeni bir norm önerilmiştir.