Veri sahipleri model kuruyor, model devleri hukuk pazarına iniyor

Google'ın hukuk büroları ve şirket hukuk birimleri için geliştirdiği yeni yapay zekâ platformunu 25 Ağustos'ta duyurması, hukuk teknolojisi pazarında birkaç yıldır giderek yükselen bir soruyu daha da görünür hale getirdi: Güçlü bir dil modelini hukuki veri tabanına bağlayarak hizmet veren yapay zekâ şirketlerinin kalıcı rekabet üstünlüğü nereden gelecek?

Soru artık yalnızca teorik değil. Google, Gemini Enterprise for Legal ile sözleşme incelemesinden hukuki araştırmaya ve düzenleme takibine uzanan işler için doğrudan hukuk sektörüne girdi. Platform, hukuk bürolarının kendi belgelerinin yanı sıra iManage, NetDocuments, Relativity, Thomson Reuters, Harvey ve Legora gibi üçüncü taraf sistemlerine bağlanabiliyor. Şirket, özellikle kendi altyapısını, modellerini ve uygulama katmanını birlikte işletmenin maliyet avantajına dikkat çekiyor.

Bundan yalnızca beş gün önce, hukuk yapay zekâsının en yüksek değerlemeli girişimlerinden Harvey de ters yönde fakat aynı soruna cevap veren bir adım attı. Şirket, Çinli Moonshot AI'ın açık ağırlıklı Kimi K3 modelinden geliştirdiği Harvey Tenet'i tanıttı. Harvey bunu, kendi hukuk işlerine göre uçtan uca sonradan eğittiği ilk açık ağırlıklı model olarak nitelendiriyor.

Bir başka cephede Thomson Reuters da kendi modeli Thomson'u geliştirdi. Westlaw ve Practical Law gibi onlarca yılda oluşturduğu hukuki içeriğe sahip şirket, artık bu veriyi yalnızca başka şirketlerin büyük dil modellerine besleyen taraf olmaktan çıkıp model katmanının da sahibi olmaya çalışıyor. Thomson Reuters, geliştirdiği mimarinin yine de modelden bağımsız kalacağını ve gerekli görevlerde Anthropic gibi sağlayıcıları kullanmaya devam edeceğini söylüyor.

Bu üç gelişme birlikte değerlendirildiğinde, hukuk teknolojisinde rekabetin merkezinin değişmeye başladığı görülüyor. İlk üretken yapay zekâ dalgasında değer, büyük ölçüde güçlü bir temel modele erişmekten, hukuki kaynakları modele taşıyacak bir arama sistemi kurmaktan ve bunu hukukçunun kullanabileceği bir arayüze dönüştürmekten ibaretti. Şimdi bu parçaların hemen her biri başka bir şirket tarafından satın alınabilir, kiralanabilir veya açık kaynak teknolojilerle yeniden üretilebilir hale geliyor.

API'nin kendisi artık kale değil

Bir hukuk yapay zekâsının basitleştirilmiş mimarisinde birkaç ayrı katman bulunuyor: hukuk verisinin kendisi; ilgili kararı veya mevzuatı bulan arama sistemi; büyük dil modeli; modele hangi kaynağa ne zaman başvuracağını söyleyen orkestrasyon katmanı; atıf ve doğrulama sistemi; son olarak sözleşme inceleme, araştırma, dilekçe hazırlama veya dava dosyası analizi gibi hukukçunun fiilen kullandığı iş akışı.

Bu zincirde temel modele API üzerinden ulaşmanın fiyatı hızla düşüyor. Stanford Üniversitesi'nin 2025 AI Index raporu, GPT-3.5 düzeyindeki performans için tahmini çıkarım maliyetinin Kasım 2022 ile Ekim 2024 arasında milyon token başına yaklaşık 20 dolardan 7 sente gerilediğini hesapladı. Daha sonraki araştırmalar da aynı seviyedeki yapay zekâ kapasitesinin fiyatının yıllık birkaç kat düşmeye devam ettiğine işaret ediyor.

Bu gelişme bir taraftan küçük hukuk teknolojisi şirketlerinin güçlü modeller kullanabilmesini kolaylaştırırken, diğer taraftan yalnızca aynı modellere erişebilmek üzerine kurulu rekabet üstünlüğünü ortadan kaldırıyor.

Asıl tehlike, temel model şirketlerinin müşterinin karşısına yalnız model sağlayıcısı olarak çıkmayı bırakması halinde ortaya çıkıyor.

Google'ın yeni ürünü bunun güncel bir örneğidir. Gemini Enterprise for Legal yalnız API sağlamıyor; hukuk görevleri için hazırlanmış beceriler, ajanlar, veri bağlantıları, erişim yetkileri ve denetim sistemlerini aynı ürün içinde sunuyor. Microsoft da Word içinde çalışan ve belgeleri özetleyip inceleyebilen Legal Agent'ı Copilot kullanıcılarına açmış durumda.

Böylece bağımsız hukuk yapay zekâsı girişimleri iki güçlü rakip grubunun arasında kalıyor.

Bir tarafta Google, Microsoft ve potansiyel olarak diğer temel model şirketleri model, bulut altyapısı, kurum içi belgeler ve son kullanıcı arayüzünü kontrol ediyor. Diğer tarafta Thomson Reuters ve LexisNexis gibi şirketler hukukçunun ihtiyaç duyduğu güvenilir ve lisanslı hukuki veriye sahip bulunuyor.

LexisNexis'in yeni nesil Protégé platformu da şirketin kendi güvenilir içeriğini araştırma, taslak hazırlama, belge analizi ve ajan tabanlı iş akışlarıyla birleştiriyor. Thomson Reuters ise daha da ileri giderek kendi temel hukuk modelini geliştiriyor.

Bu tablo, ortadaki şirketlerin basit bir "model veri tabanı sohbet ekranı" olmaktan daha fazlasını sunmasını zorunlu hale getiriyor.

Harvey neden açık modele yöneldi?

Harvey’in son hamlesi bu açıdan özellikle dikkat çekicidir.

Şirket uzun süre OpenAI modelleriyle güçlü biçimde özdeşleşti. Ancak Mayıs 2025'te Anthropic ve Google modellerini de sisteme eklediğini açıklayarak modelden bağımsız bir mimariye geçti. Daha sonraki ürünlerinde sorguyu en uygun model ve araca yönlendiren orkestrasyon yaklaşımını geliştirdi. Harvey’in güncel altyapısında OpenAI'nin yanı sıra Anthropic, Google, Mistral ve başka model sağlayıcıları bulunuyor.

Ağustos 2026'da açıklanan Tenet, bunun bir sonraki aşamasıdır.

Harvey, açık ağırlıklı modeller üzerinde yürüttüğü araştırmanın iki amacını net biçimde tanımlıyor: hukuk alanında ileri düzey yapay zekâ geliştirmek ve hukuk bürolarının kendi çalışmalarına göre uzmanlaşmış modeller geliştirerek bu "zekâya" sahip olmasını sağlamak. Şirket ayrıca Tenet'in hukuk ajanlarını çok daha düşük maliyetle sürekli çalıştırmayı mümkün kılacağını belirtiyor.

Maliyet meselesi küçümsenecek boyutta değil. Wall Street Journal'a göre Harvey platformundaki aylık token kullanımı 2026'nın ilk yarısında yaklaşık 1 trilyondan 14,5 trilyona çıktı. Ajanların bir görevi tamamlamak için tekrar tekrar arama yaptığı, belge okuduğu ve sonuçlarını kontrol ettiği sistemlerde kullanıcı sayısı arttıkça API giderleri klasik yazılımlardaki marjları hızla aşındırabiliyor. Harvey’in açık ağırlıklı Kimi ve GLM modellerini kullanmaya başlamasında bu ekonomik baskının rol oynadığı bildiriliyor.

Buna karşılık Harvey’in bu kararı OpenAI veya başka bir temel model şirketinin ileride kendisine rakip olmasından "korktuğu" için aldığına dair açık bir kanıt bulunmuyor.

Böyle bir riskin stratejik hesaplarda hiç yer almadığı da söylenemez. Model sağlayıcısına bağımlılığı azaltmak, maliyet üzerinde denetim sağlamak ve kendi modellerini geliştirebilmek, aynı zamanda gelecekteki bir rakibe karşı pazarlık gücü yaratıyor. Fakat bu, mevcut kaynaklardan çıkarılabilecek bir stratejik sonuçtur; şirket tarafından açıklanmış bir gerekçe değildir.

Üstelik Harvey’in davranışı, OpenAI'den kopmaktan çok çoklu-model bağımsızlığına işaret ediyor. Şirket, OpenAI'nin yeni modellerini kullanmaya devam ederken Anthropic ve Google modellerini de göreve göre seçiyor, kendi açık ağırlıklı modelini geliştiriyor ve müşterilerinin ileride kendilerine özgü modeller oluşturmasını hedefliyor.

Bu yaklaşım, hukuk yapay zekâsı şirketlerinin gelecekteki savunma hattının nerede oluşabileceğine dair de ipucu veriyor.

Veri kadar iş akışı ve hafıza da değer kazanıyor

Hukukta yalnız modele sahip olmak yeterli değil. Harvey’in Mayıs 2026'da yayımladığı Legal Agent Benchmark sonuçlarında, test edilen ileri modellerin karmaşık hukuki........

© Hukuki Haber