Yapay Zekâ ve Profilleme Teknolojilerinin Ceza Muhakemesinde Kişisel Veri İşlenmesine Etkileri

Ceza muhakemesinde risk analizi yapan profilleme teknolojileri; yaş, cinsiyet, milli, sınıfsal, kültürel özelliklere dayanarak kişilerin "tehlikeli" olarak gruplandırılmasında kullanılmaktadır. Bu teknolojiler Avrupa ve Amerika'da şüphe tespiti, sanığın yeniden suç işleme riskini ve uygulanacak tedbirleri belirleme gibi farklı amaçlarla sevk edilmektedir. Bu durum risk kavramını yargılamanın odağına koymakta, fiilden yola çıkan ceza muhakemesini dönüşüme uğratmaktadır.

Çalışma kapsamında, profilleme teknolojilerinin ceza muhakemesinin ilkeleri ile uyumlu bir araç olup olmadığı ve muhakeme sürecinde bu teknolojileri sınırlandırmak adına kişisel verileri koruma normlarından nasıl yararlanılabileceği tartışmaya açılmıştır. Bu bağlamda öncelikle yapay zekâ öğrenme modelleri ve profilleme teknolojilerinin işleyiş şekli tanıtılmıştır. Ardından bu alanda Avrupa'da öncü düzenlemeler olan Avrupa Birliği Genel Veri Koruma Tüzüğü ve 2016/680 sayılı Kolluk Direktifi, Türkiye'de Kişisel Verileri Koruma Kanunu ile karşılaştırmalı şekilde ele alınarak hukuki boşluklara işaret edilmiştir. Kitabın diğer bölümünde, bu teknolojilerin ceza muhakemesi sistematiği ile uyumu incelenmektedir. İlgili teknolojiler koruma tedbirleri kapsamında irdelenmiş, yine bu teknolojilerin adeta kalıcı yaptırıma dönüşen boyutları güvenlik tedbirleri çerçevesinde ele alınmıştır. Ardından, risk analiz sonuçlarının delil niteliği ve hukuka uygunlukları yabancı içtihatlar da dikkate alınarak masaya yatırılmıştır. Çalışmanın sonucunda insan haklarına saygılı şekilde maddi gerçeği arayan bir ceza muhakemesini tesis etmek adına, profilleme teknolojilerinin kullanımına ilişkin yeni bir norm önerilmektedir.

Konu Başlıkları
Yapay Zekâ Teknolojileri ve Makine Öğrenmesi Modelleri
Ceza Muhakemesinde Profilleme Teknolojilerinin Kullanımı ve Risk Analizi
Avrupa Birliği ve Türkiye'de Kişisel Verilerin Korunması Kapsamında Profilleme Teknolojileri
Ceza Muhakemesi Kapsamında Profilleme Teknolojilerinin Hukuki Niteliği