26 |
Dijitalleşme her geçen gün daha da fazla verinin , şirketin dijital altyapısında depolanmasına yol açıyor ( E-postalar , belgeler , taslaklar , sunumlar gibi ). Bunun sonucunda , belgenin ortaya çıkarılması süreci veya ( iç ) soruşturmalar ile baş etmek gerektiğinde , şirketler büyük miktarda veri arasında istedikleri hassas bilgilere ulaşmak için dehşet verici ödemeler yapmak zorunda kalabiliyorlar . İşte Teknoloji Destekli Değerlendirme ( Technology Assisted Review - TAR ) gücünü buralarda gösteriyor . TAR araçları ( tools ) çeşitli şekillerde karşımıza çıkıyor . Bazıları e-keşfe daha uygundur , diğerleri ise “ Samanlıkta iğne arama ” soruşturmalarına . Temel prensip şudur : Hukuk ve teknoloji uzmanlarının eğittiği makine öğrenimi algoritmaları , bilgileri kendilerine verilen konu başlığıyla ilişkilerine göre derecelendirir . Bir TAR işlemi , tipik olarak bir sürü örneği alıp bir model oluşturmak ve onu hukuk uzmanları tarafından incelenip değerlendirilebilecek boyutta bir belge yığınına dönüştürmektir . Doğrulama süreci , sistemin yasal açıdan savunulabilmesi için açısından hayati önem taşıyan bir unsurdur . Çünkü avukatlara bilgisayar destekli inceleme sürecinin sicilini sunar . Böylece ihtiyaç duyulan insan incelemesini azaltan TAR , dev veri bankalarının incelenme masrafını büyük ölçüde düşürebilir . Bunu başarabilmek için avukatlar ve data uzmanları , TAR süreçlerindeki her adım üzerinde yakından bakmalıdır . Tipik TAR süreci hukuk uzmanlarının belli bir konu başlığı kapsamında klasifiye edilmiş ( coded ) ilk setteki evrakları , ilgili veya ilgili değil olarak ayırmasıyla başlar ve bunlar makine öğreniminin algoritmasını eğitir . Eğitimde kullanılan bu ilk belge setine çoğunlukla tohum set denir . Bu set , yasal uzmanların vakaya dair bilgileri dahilinde belirledikleri belgeleri , anahtar kelime araştırmalarını veya benzer yöntemleri kapsar . Yani makine öğreniminde , algoritmalar , bütün bir incelemeler evrenindeki tüm belgeleri kodlayabilmek için insan deneyiminden destek alır . İnsan analizcinin |
TEKNOLOJI DESTEKLI DEĞERLENDIRME ( TECHNOLOGY ASSISTED REVIEW - TAR ) ARAÇLARI ÇEŞITLI ŞEKILLERDE KARŞIMIZA ÇIKIYOR . BAZILARI E-KEŞFE DAHA UYGUNDUR , DIĞERLERI ISE “ SAMANLIKTA IĞNE ARAMA ” YA . |
kararları yakalanır , analiz edilir ve siste- me bu kararları veri bankasındaki başka belgelere de uygulamayı öğretmekte kullanılır . Büyük miktarda evrağın insanlarca gözden geçirilmesinin maliyetlerinde büyük bir tasarruf sağlamasının yanı sıra TAR tipik olarak geleneksel belge analizinden çok daha hızlı ve çok daha doğru sonuç verir . Süreç ve sonuç detaylı bir şekilde belgelenebilir . Dünyada her geçen gün daha fazla mahkeme TAR ’ ı onaylıyor . Yasal kabul edildiği bölgelerde ve mahkeme uygulamalarında TAR çabucak kendini ispatladı ve yasal pazarı da kendini adapte olmaya zorluyor . Bir örnek vermek gerekirse : Amerikan Adalet Bakanlığı ( DOJ ) Kasım 2016 ’ dan beri belli bir vakada TAR kullanımının seçenekler arasında olabilmesi için şunların temin edilmesini talep ediyor : i ) Konunun uzmanlarının tohum seti ve eğitim belgelerini incelediklerinin doğrulaması ii ) Modelin performansını ölçen belirlenmiş istatistiki parametreler ve iii ) Adalet Bakanlığının , esnek-olmayan model olarak kategorize ettiği belgelerin istatistiki anlamda önem taşıyan örneklerini incelemesine izin veren tasdik süreci . TAR ’ ın açıkça ortada olan faydalarıyla birlikte , yargıçların soruları ve endişeleri de gelişiyor . Avukatlar bu işin detaylarını ve TAR gibi yasal teknolojileri nasıl kendi lehlerine kullanacaklarını öğrenmek zorundalar ; sadece hız , kalite ve etkinlik için gücünü kullanmak değil , en azından mahkemede kullanımını haklı çıkarma ve savunma adına da . Teknoloji gelişiyor , bu yüzden hukuk profesyonelleri küresel yargılamalar ve soruşturmalarda elektronik belgeler sunarken uluslararası müşterilerin taleplerini ve beklentilerini karşılayabilmek için gözlerini açık tutmalılar . TAR yavaş yavaş standart bir uygulamaya dönüşürken , hukuk profesyonellerinin de onun imkanlarını ve sınırlarını anlaması önemli . 4 |