Yüz Tanıma Teknolojilerinin Önleyici Ceza Hukuku ve Ceza Muhakemesi Süreçlerindeki Kullanımı ve Sınırları

The Use of Face Recognition Technologies in Preventive Criminal Law and Criminal Procedure Process and Legal Limits

Zafer İÇER, Elif DÖNMEZ

Suç işlemek ya da daha genel bir ifadeyle üstün bir erk tarafından konulmuş norma karşı gelmek insanlık tarihi kadar eski bir davranış modelidir. İnsanoğlu yüzyıllardır suç işleyenleri cezalandırma yoluna giderek cezanın genel önleme amacını gerçekleştirmeyi hedeflemektedir. Bu hedef, potansiyel suçluların gözünü korkutmayı da içermektedir. Yaşanan tecrübeler ve gelişmeler, korunan hukuki değerleri ihlale yönelen eylemlerin, henüz gerçekleşmeden engellenmesinin önemini ortaya koymuştur. Önleyici sahada devletin suçla mücadelesinde en etkili enstrümanı teknolojidir. 20. yüzyıl sonlarında suçlunun teşhisi için kullanılmaya başlanan DNA testi; kapalı alanlara suç aleti sokulmamasını sağlayan x-Ray cihazları; gözetleme yoluyla suçu engellemeye ve suçluyu tespite yarayan CCTV, Mobese gibi kamera sistemleri cezai süreçlerde kullanılan teknolojilerin önde gelenleri olarak sayılabilir. Günümüzde ise önleme ve tespit faaliyetlerinde hızı artırmak ve hata payını en aza indirmek amacıyla başvurulan yüz tanıma teknolojileri, önleyici ceza hukukunun hatta ceza muhakemesi süreçlerinin önemli bir basamağı haline gelmiştir. Bu çalışmada yüz tanıma teknolojilerinin temel çalışma prensipleri, hukuki niteliği, temel hak ve hürriyetlerle ilişkisi, bu teknolojilerin kamu gücü tarafından kullanılmasına ilişkin göz önünde bulundurulması gereken ilkeler ve koşullar inceleme konusu yapılmıştır.

Yüz Tanıma, Yapay Zekâ, Hukuk, Önleyici Ceza Hukuku, Ceza Hukuku.

It is an act as old as human history to commit a crime or to act against the norm set by a superior power. For centuries, mankind has been trying to achieve the aim of general prevention of crime. This aim also includes the indimidation of potential criminals. All experiences and developments have shown the importance of the obstruction of actions which breach protected legal values. In preventive area the most effective instrument of the state in its struggle against crime is technology. The DNA test, which was used in late 20th century for the identification of criminals; x-Ray devices which ensure that no crime tools are inserted into confined spaces; and camera systems such as CCTV or Mobese, which prevent crime and detect the criminal through surveillance can be counted as the leading technologies used in criminal processes. Today, face recognition technologies which are used in order to accelerate prevention and detection activities and to minimize the margin of error are becoming an important step in preventive criminal law and even criminal procedure processes. In this study, the basic working principles of facial recognition technologies, the legal nature of facial recognition, its relation with fundamental rights, and principles and conditions to be taken into consideration regarding the use of these technologies by the public power are subject to review.

Face Recognition, Artificial Intelligence, Preventive Criminal Law, Criminal Law.

I. Giriş

Günümüzde hukuk devletlerinin temel amacı, toplumu oluşturan bireylerin huzur ve güvenlik içinde yaşamalarını temin etmektir. Bu doğrultuda devlete düşen pek çok ödev bulunmaktadır. Bunların başında da toplumu oluşturan bireylerin uyması gereken kuralları belirlemek; bireylerin hak ve hürriyetleri ile kamu düzen ve güvenliğini korumaya ve suç işlenmesinin önüne geçmeye yönelik tedbirleri hayata geçirmek yer almaktadır.

Esasen, rasyonel toplumu oluşturmak için koyduğu kurallara uyulup uyulmadığını ve kendi öngördüğü toplum düzenine karşı yasadışı birtakım faaliyetler yürütülüp yürütülmediğini denetlemek bu gerekliliğin doğal bir sonucudur. Bu nedenle devlet, belirtilen amaçlarla geçmişten bugüne her zaman bireyleri gözetleme eğiliminde olmuş¹ , istihbarat ve espiyonaj faaliyetlerinde bulunmuştur. Teknolojinin gelişmediği eski dönemlerde bu denetleme, istihbari faaliyetler aracılığıyla “insan unsuru” temel alınarak hayata geçirilmiştir. Teknolojideki gelişmeler arttıkça, bu faaliyetlerde insan unsuru yanında çeşitli teknik araçların (örneğin ses ve görüntü kaydeden cihazlar) kullanımı da söz konusu olmuştur.

Günümüzde ise gelişen teknoloji ile birlikte bireylerin izlenmesi ve denetlenmesi; Mobese kameralar, uzaktan ses ve görüntü kaydına imkân veren teknik araçlar, yapay zekâ destekli sistemler, özellikle yüz tanıma teknolojileri, insansız hava araçları gibi teknik olanaklarla daha kolay bir hale gelmiştir. Teknolojinin gelişimi, temel hak ve hürriyetlere müdahaleyi kolaylaştırmakla birlikte, bu teknik imkanların sınırsız ve koşulsuz kullanılabilmesi mümkün değildir. Bu sebeple, yeni müdahale tarzlarının hukuki açıdan çerçeve içine alınarak sınır ve şartlarının tespit edilmesi, hukuk devleti olmanın bir gereğidir² .

Teknolojinin getirdiği olanaklar, suçla mücadele açısından devletin imkanlarını artırmış ve bunu oldukça basitleştirmiştir. Bunun bir yansıması olarak teknoloji, bilhassa önleyici ceza hukuku faaliyetleri açısından yaygın ve artan düzeyde bir kullanım alanına sahip olmaya başlamıştır. Keza ceza muhakemesi süreçlerinde de (bir takım koruma tedbirlerinde) bu imkanlardan belli ölçüde yararlanıldığını söylemek mümkündür.

Devletin suçla mücadele amacıyla kullanmaya başladığı yeni teknolojiler arasında yapay zekâ destekli yüz tanıma teknolojileri de bulunmaktadır. Yüz tanıma teknolojisi, yapay zekâ desteğiyle insan yüzünü tespit edip işleme koyarak sistem içerisinde var olan veriler ile karşılaştırmakta ve derin öğrenme (deep learning) metodu ile birtakım sonuçlar ortaya koyabilmektedir. Bu teknoloji, biyometrik³ bir veri (biometrische daten) olan insan yüzünün makine tarafından okunabilir hale getirmesi ve böylelikle çok çeşitli kullanım alanları oluşturması sebebiyle, beden ve kimlik arasındaki bağlantı üzerinde geri dönülmez bir etki bırakmaktadır⁴ . Bunun için sisteme belirli bir bölgede yaşayan milyonlarca insanın yüz verileri tanıtılmakta, sonrasında sistem derin öğrenme metoduyla çeşitli algoritmalar ışığında belirlenen parametreleri dikkate alarak şüpheli, tehlikeli şahısları tespit etmekte yahut hakkında yakalama kararı bulunan bir şüpheliyi belirleyerek kolluk güçlerinin harekete geçebilmesini sağlamaktadır.

Almanya’da 2007 yılından bu yana, Federal Kriminal Polis Bürosu, bilinmeyen kişileri tanımlamaya yarayan yüz tanıma sistemlerini test etmektedir⁵ . Hamburg kentinde 2017 yılında yapılan G20 zirvesinde çıkan olaylarda yasal bir dayanağı olmadığı halde polis tarafından göstericilerin yüzleri kayıt altına alınmış ve biyometrik referans veri tabanı ile karşılaştırılmıştır. 2018 yılında ise “Berlin Südkreuz Güvenlik İstasyonu” pilot projesinin “Biyometrik Yüz Algılama” alt projesi kapsamında, Berlin Südkreuz istasyonunda polis aramalarını desteklemeye yönelik biyometrik yüz algılamanın uygunluğu, bir yıl boyunca gerçekçi koşullar altında test edilmiştir. Ancak bu esnada mevcut yasal duruma göre biyometrik yüz tanımaya normal operasyonlarda izin verilmemiştir⁶ .

G20 zirvesi sonrasında yüz tanıma sistemlerinin kullanımı yasadışı kabul edilerek, Alman Ceza Muhakemesi Yasası (StPO) çerçevesinde, herhangi bir sebep olmaksızın çok sayıda insanın uygulamaya muhatap edilmesi ve bunun koruma tedbirlerinin belirli bir şüpheye dayanması ve ölçülülüğü gibi kriterlere uygun olmaması sebebiyle uygulamanın meşru kabul edilemeyeceği ifade edilmiştir. Yine de eyalet polis yasasında (BPolG § 23 Abs 4⁷ ; § 27 Satz 1 Nr. 2⁸ ) video kayıtlarının otomatik değerlendirilmesine yönelik spesifik düzenlemelerin olduğu, ancak bu düzenlemelerin de terörist saldırılar ya da savunmasız nesnelerin, suç odakları tarafından tehdit edilen olaylar gibi suç teşkil eden belirli davranış kalıplarının varlığı durumunda görüntülerinin otomatik değerlendirilmeye tabi tutulabilmesine imkân tanıdığı belirtilmiş ve bu düzenlemelerin yeterliliği tartışmaya açılmıştır⁹ .

Yukarıda da ifade ettiğimiz gibi, devletin uyguladığı bu gibi tedbirler ve özellikle bireylerin temel hak ve hürriyetlerine müdahale oluşturan uygulamalar, bir hukuk devletinde sınırsız ve koşulsuz olamayacağından, önleyici ceza hukuku ve ceza muhakemesi hukuku açısından gerek elverişliliği, gerekse işlevselliği ile kolluk güçlerinin, adli mercilerin işini kolaylaştırabilecek olan bu teknolojinin kullanımının hukuki açıdan belirli bir çerçeve içine alınması kaçınılmaz bir gereklilik olarak ortaya çıkmaktadır. Bununla beraber gerek dünyada, gerek Türkiye’de konuyla ilgili kapsayıcı hukuki düzenlemelerin bulunmadığı görülmektedir. Teknolojinin gelişme hızı göz önüne alındığında, teknolojik kurumlara hukuki düzlemde dayanak oluşturacak düzenlemelerin ivedilikle yapılması gerektiği açıktır. Bu çalışmada, yüz tanıma teknolojisinin kullanım alanları önleyici ceza ve ceza muhakemesi hukuku boyutuyla değerlendirilerek temel hak ve hürriyetler çerçevesinde bu teknolojinin kullanımının sınırları ve şartlarına ilişkin temel ilkeler tespit edilmeye çalışılacaktır.

II. Yüz Tanıma Teknolojileri, Avantaj ve Dezavantajları

Yüz tanıma, dijital bir görüntü ya da videodan bir insanın kimliğini teşhis etmeyi ya da doğrulamayı sağlayan, kişinin yüzünün bir kamera kullanılarak kaydedildiği ve daha önce kaydedilmiş bir veya daha fazla yüz görüntüsüyle karşılaştırıldığı sistemlerin genel adıdır¹⁰ .

Yüz tanıma sistemleri, Mobese sistemlerin çok daha gelişmiş versiyonları olup Mobese (mobil elektronik sistem entegrasyonu) sistemler; şehrin kalabalık yerlerine, kamusal alanlara, cadde ve meydanlara kurulan kameralar aracılığıyla güvenliğin sağlanması, suç işlenmesinin önlenmesine yönelik olarak kişilerin görüntülerini kayıt altına alır¹¹ . Bununla birlikte sistem, sabit ya da hareketli şekilde bizatihi görüntü ve ses kaydına ve bu verilerin otomatik olarak belirli bir merkezde toplanmasına imkân sağlar. Bu sistemlerin kullanılmasıyla elde edilen görüntü ve kayıtlar, gerektiğinde anlık ya da geriye dönük olarak yetkililer tarafından analiz edilerek kullanılır¹² . Buna karşılık aşağıda detaylı olarak inceleyeceğimiz üzere yüz tanıma sistemleri, yapay zekâ destekli sistemler olup yalnızca veri deposunda kayıtlı yüz verileri ile elde edilen referans verileri mukayese etmekle kalmaz, aynı zamanda sistem, oluşturulmuş algoritmalar sayesinde makine öğrenmesi metoduyla, istenen konularda belirli bir çıktı sağlar. Mobese sistemlere göre çok daha fonksiyonel olan bu teknolojinin en önemli avantajı, veri analizinin yapay zekalı sistem tarafından yapılabilmesidir.

Yüz tanıma, özü itibariyle üç basamaklı bir işlemler silsilesini içerir. Bunlardan ilki kayıttır (enrolment). Uygulama ilk etapta, yüzleri kaydederek bir referans seti oluşturur. Çekilen görüntü yüz ifadeleri, göz yuvalarının üst kenarları, elmacık kemiklerinin etrafındaki alanlar ve ağzın yan kısımları gibi sürekli değişmeyen yüz özellikleri kullanılarak sayısallaştırılır. İkinci aşama tanımlama (identifikation) olup sistem tarafından elde edilen referans veri ile stoktaki veriler karşılaştırılır. Tanıma sırasında yüz belirlenerek karakteristik özellikleri hesaplanır. Karakteristik yüz özelliklerinin karşılık gelen referans özelliklerle karşılaştırılması, klasik görüntü işleme ve görüntü analiz yöntemleri kullanılarak gerçekleştirilir. Son aşamada ise bu eşleşmelerin doğrulaması (verifikation) gerçekleştirilerek sistem bir çıktı sağlar¹³ .

Yüz tanıma sistemlerinin en yaygın çalışma metotları, verilen görüntüden seçilen belli özellikleri bir veri tabanındaki yüzlerle karşılaştırmak olmakla beraber farklı yöntemler izleyen programlar da mevcuttur. Yüz tanıma, günümüzde bilgisayarlar tarafından hiçbir insanın yapamayacağı kadar hızlı yapılmaya başlanmış; başlangıçta bilgisayar uygulaması olarak ortaya çıkan yüz tanıma sistemleri mobil platformlarda ve robotikte de kullanılmaya başlanmıştır¹⁴ . Dünyanın dört bir yanında yüz tanıma teknolojisi kullanan yazılımlar geliştirilmekle beraber ABD, Rusya, Çin, Japonya, İsrail ve Avrupa ülkeleri bu alanda öncü durumdadır¹⁵ .

Günümüzde çok basamaklı kod kullanan güvenliğe ek olarak, her insanda mevcut olan ve zamanla değişmeyen biyometrik verilere dayalı biyometrik şifreleme seçenekleri giderek yaygınlaşmaktadır. Kimlik doğrulamasını ve güvenliği sağlamak amacıyla yapılan ve biyometrik verilerin kullanıldığı bu uygulamaların, her insanda mevcut olan bir karakteristiği konu edinmesi (evrensellik), bu karakteristiğin kişiyi açıkça tanımlaması (teklik) ve zaman içinde değişmeden kalabilmesi (dayanıklılık) ölçülerini taşıması gerektiği ifade edilmiştir¹⁶ .

Biyometrik verilere dayalı olarak ortaya çıkan bu teknolojilerin kullanımı daha çok, belirli yerlere girilmesi ya da belirli sistemlere erişim esnasında söz konusu olmaktadır. Uygulama çoğu zaman güvenliği sağlamaya yöneliktir. Örneğin hastanelerde, enerji santrallerinde, bankalarda, şirketlerde, askeri tesislerde, kuruma erişimi kontrol etmek için iris, yüz ve hatta damar taramasının şifreleme yöntemi olarak kullanıldığı bilinmektedir¹⁷ .

Günümüzde bu uygulamalardan en yaygın olanı parmak izi taraması olup çeşitli yerlere erişimin dışında mobil iletişim cihazlarında dahi parmak izi kullanımı yaygınlaşmış durumdadır¹⁸ . Son dönemlerde mobil cihazlarda yüz tanıma (Face ID) teknolojilerine de yer verilmeye başlanmıştır¹⁹ . Bu yolla cihaz sahibinin sisteme güvenli ve hızlı bir şekilde girişi sağlanmakta ve kişisel veriler koruma altına alınmaktadır.

Günümüzde giderek yaygınlaşan ve pek çok kişinin kullanımında bulunan bu cihazlarda, yüz tanıma teknolojisinin işleyişi ana hatlarıyla şu şekilde gerçekleşmektedir: Sisteme bir defa girişi sağlanacak yüz verisi doğrudan kullanıcı tarafından tanıtılır ya da sistem futbol maçları gibi kalabalık alanlarda yüzleri ayıklayarak kaydetmek suretiyle kendi veritabanını oluşturacak şekilde programlanır²⁰ . Elde edilen yüz verileri sistem tarafından gözler arasındaki mesafe, çene şekli gibi ayrıntılar analiz edilip matematiksel bir gösterime dönüştürülerek veritabanına kaydedilir ve giriş izni için kodlanır. Sonraki kullanımlarda, cihaz farklı bir yüzle karşılaşırsa, sistem erişim izni vermez.

Eğer, sonraki kullanım sırasında görüntülenen yüz verisi, daha önce tanıtımı yapılan yüz ile eşleşiyorsa, sistem cihaza ya daha önce belirlenmiş uygulamaya otomatik giriş izni verir. Böylelikle, cihaz ya da uygulama açısından güvenlik sağlanmış olur. Bu metot, güvenlik açısından oldukça elverişli olduğu gibi, hak sahibinin sisteme erişimini hızlandırması, kolaylaştırması ve bilhassa veri güvenliğinin maksimum düzeyde sağlanması bakımından oldukça işlevseldir. Bu teknik, ayrıca özel nitelikteki iş yerlerine, belirli odalara, bilgisayarlara giriş açısından da kullanılabilmektedir.

Bazı sistemler ise sisteme ilk kez gösterilen kişi ile sistemin veritabanında kayıtlı olan kişiler arasındaki eşleşme olasılığını hesaplamak üzere geliştirilmiştir. Bu sistemler tek bir eşleşmeye işaret etmez ve kullanıcıya birkaç potansiyel eşleşme sunar²¹ . Bu durumda sistemin tespit ettiği potansiyel eşleşmelerin manuel olarak ayıklanması gerekir.

Yüz tanımada belirli özelliklerin tespit edildiği örüntü tanıma, farklı değişkenler arasındaki ilişkiyi gösteren ve yüzlerin bireysel olarak sınıflandırılabilmesine imkân tanıyan fizyo(g)nomiye dayanan ayrım analizi gibi çeşitli yöntemler kullanılabilmektedir. Makine öğrenimi yoluyla yüzlerde tekrar eden kalıpları bağımsız olarak tanımlamayı öğrenmek için farklı insanların on binlerce görüntüsünün kullanılması sayesinde son yıllarda önemli gelişmeler kaydedilmiştir²² .

Yüz tanıma, iki boyutlu ya da üç boyutlu olarak gerçekleştirilebilir. İki boyutlu yöntemler, yüzün önemli kısımlarının boyutlarını ve birbirinden uzaklığını kaydeder. Sonrasında bu veriler, bir algoritma ile analiz edilerek üç boyutlu hale getirilir; bu yolla maliyet azalır ve güvenilirlik artar²³ . Yüzler, bir veri tabanıyla mukayese edilerek gerçek zamanlı tanımlama için yüz tanıma ve veri analizinin birleştirildiği Viola Jones²⁴ algoritması kullanılır. Bu sistem, yüzler arasındaki benzerlikleri bulmak için makine öğrenmesi metodunu kullanır²⁵ .

Üç boyutlu çekimin yapılabildiği ilk dönemlerde, yüzün önden görülemediği durumlarda tespitin başarı oranının düşebileceği ve hata payının daha fazla olduğu ifade edilmişse de sistemin mükemmelleştirilmesine yönelik olarak frontal görüntü olmamasına rağmen tanımayı sağlayabilecek multibiyometrik yönteme ilişkin çalışmaların devam ettiği ifade edilmektedir²⁶ .

Büyük kalabalıklar içindeki bireylerin tanımlanması otomatik olarak yapılabilmektedir. Bu amaçla, bireylerin hali hazırda elde edilmiş biyometrik referans verileri ile daha önce veri tabanına kaydedilmiş olan çok sayıda biyometrik arasında karşılaştırma yapılmaktadır. Bu karşılaştırmanın amacı, biyometrik referans veri kaydı kaydedilmiş verilerle eşleşen bireyi filtrelemektir²⁷ .