Yapay zekâ kıdemli avukatı güçlendiriyor, stajyeri değil

Yapay zekâ işi daha iyi yaptırıyor, peki çalışanı da daha iyi yapıyor mu? Google Research’ün 7 Ekim’de paylaştığı yeni saha deneyi, yapay zekâ ve uzmanlık arasındaki ilişkiye dair dikkat çekici bir cevap veriyor. David Autor ve Tanya Rodchenko’nun yürüttüğü çalışmaya göre yapay zekâ kıdemli avukatların muhakemesini güçlendiriyor, genç avukatlarda ise aynı etkiyi göstermiyor. Çalışma Ulusal Ekonomik Araştırmalar Bürosu (NBER) tarafından yayımlandı.

Deney Nasıl Yapıldı?

Araştırmaya, Google ile düzenli iş yapan 11 fikrî mülkiyet hukuku bürosundan 133 patent avukatı katıldı. Her bürodaki avukatların üçte ikisine, o sırada henüz piyasaya çıkmamış bir patent yazım asistanı verildi. Bu araç bugün Gemini Notebook’un parçası. Kalan avukatlar yapay zekâ eğitimi aldı ama üç aylık deney boyunca bu aracı kullanamadı.

Avukatlardan 10. ve 90. günlerde hayali buluşlar için patent başvurusu yazmaları istendi. Metinleri, kimin hangi grupta olduğunu bilmeyen bağımsız patent uzmanları beş ölçütle puanladı: uygulanabilirlik, doğruluk, stratejik kapsam, eksiksizlik ve açıklık.

Ne Değişti?

Yazım görevlerinde beklenen sonuç çıktı. Yapay zekâ kullanan avukatların puanı 10. günde 0,34 standart sapma, 90. günde 0,38 standart sapma arttı. Bu, kontrol grubuna göre yaklaşık 10-11 yüzdelik dilimlik bir yükselişe denk geliyor. İlginç olan, artışın kötü metinlerin azalmasından gelmesi. Mükemmel metinlerin sayısı değişmedi. Genç avukatlar ayrıca zamandan da kazandı. 10. gün görevinde kontrol grubunun ortalaması 124 dakikaydı ve yapay zekâ kullanan gençler 18 dakika daha hızlı bitirdi.

Asıl önemli test 90. gündeydi. Avukatlardan, içinde çok sayıda hata bulunan bir patent metnini düzeltmeleri istendi. Bu kez kimsenin yapay zekâ kullanmasına izin verilmedi. Yani bu görev, üç ayda gerçekten ne öğrenildiğini ölçüyordu.

Sonuçlar ikiye ayrıldı. Yapay zekâ kullanmış kıdemli avukatlar (7 yıl ve üzeri deneyim) kontrol grubunu 0,45 standart sapma geride bıraktı. Genç avukatlarda ise ortalama bir gelişme görülmedi. Gençlerin puanları dağıldı: daha çok çok düşük puan, daha çok iyi puan, daha az orta puan.

Neden Böyle Oldu?

Araştırmacılar metinleri inceleyince iki farklı çalışma biçimi gördü. Genç avukatlar metni baştan sona sırayla okuyordu. Çoğu zaman önemsiz giriş bölümlerinde zaman harcayıp asıl önemli olan patent taleplerine yetişemiyordu. Hatayı fark ettiklerinde bile çoğu zaman düzeltmek yerine sadece not düşüyordu. Bu alışkanlık kontrol grubundaki gençlerde de vardı. Yani üç ay boyunca yeniden yazımı yapay zekâya bırakmak bu eksikliği gidermedi.

Kıdemliler ise önemsiz bölümleri atlayıp talepleri baştan kuruyordu. Görüşmelerde yapay zekânın çıktısını bitmiş bir ürün değil, bir “mantık denetçisi” gibi kullandıklarını anlattılar. Araç onları her değişikliğin gerekçesini açıklamaya zorluyor, bu da var olan uzmanlıklarını keskinleştiriyordu.

Kimi İlgilendiriyor?

Bulgular yalnızca hukuk büroları için değil, işe yeni başlayanları yetiştiren her kurum için önemli. Araştırmacılar, performansı artırmak ile kalıcı mesleki muhakeme kazandırmanın farklı hedefler olduğunu, gençler için bu ikisinin çatışabileceğini vurguluyor. Temel uzmanlık, yapay zekâ destekli tekrarın gerçek bir deneyime dönüşmesini sağlayan eksik halka olabilir.

Yöneticiler için pratik sonuç şu: Genç çalışanlara yapay zekâ aracı vermek tek başına onları yetiştirmiyor. Aracı kullanırken neyi neden değiştirdiklerini açıklamalarını isteyen bir eğitim düzeni gerekebilir.

Türkiye’den Kullanıcılar İçin

Deney ABD’deki patent avukatlarıyla yapıldı, bu yüzden sonuçlar başka meslek ve ülkelere doğrudan taşınamaz. Yine de Türkiye’de yapay zekâ araçlarını stajyer ve yeni mezunlara hızla dağıtan büro ve şirketler için düşündürücü bir uyarı içeriyor.