Yapay Zekâ ve Hukuk #04 – Yapay Zekâ Kimden Ne Öğreniyor Kime Ödeme Yapıyor?

Avrupa Birliği telifli içeriklerin yapay zekâ eğitiminde kullanımını yeniden tartışıyor

YZ ve Telif konusunda tartışmanın eksik bırakılan yarısı

Yapay zekâ ve telif hakkı denildiğinde ilk soru çoğunlukla şudur: Yapay zekânın ürettiği metin, görsel veya müzik eser sayılır mı? Oysa bu çıktı ortaya çıkmadan önce gerçekleşen ve ekonomik sonucu daha büyük olabilen başka bir süreç vardır. Sistem; kitaplardan, haberlerden, fotoğraflardan, filmlerden, müzik kayıtlarından, yazılım kodlarından ve veri tabanlarından örüntü öğrenir. Bu içeriklerin kim tarafından üretildiği, sisteme hangi yolla alındığı, eğitim sırasında teknik kopyalarının oluşturulup oluşturulmadığı ve kullanımın lisans kapsamında bulunup bulunmadığı çoğu zaman kullanıcıya görünmez.

Dolayısıyla sorun yalnızca makinenin ne ürettiği değildir. Makinenin kimlerin emeğiyle öğrendiği, hak sahibinin bu kullanımı engelleyip engelleyemeyeceği ve yapay zekâdan doğan ekonomik değerin içerik sahipleriyle paylaşılıp paylaşılmayacağı da telif hukukunun konusu hâline gelmiştir.

Avrupa Komisyonunun yeni istişaresi ne anlama geliyor

Avrupa Komisyonu 29 Eylül 2026 tarihinde teknolojinin telif hakkı üzerindeki etkisine ilişkin hedefli bir istişare başlattı. 3 Kasım 2026 tarihine kadar açık olan süreç dört alanı kapsıyor: telif hakkıyla korunan içeriğin yapay zekâda kullanılması, canlı etkinlikler başta olmak üzere çevrim içi korsanlıkla mücadele, müzik icracıları ile fonogram yapımcılarının tek ve hakkaniyete uygun ücret hakkı ve bilimsel araştırmalardaki telif sorunları.

Bunu dikkatli yorumlamak önemlidir. İstişare yeni bir kanun, mahkeme kararı veya yapay zekâ sağlayıcılarına hemen uygulanacak bir ödeme tarifesi değildir. Komisyon, mevcut çerçevenin teknolojik ve pazar gelişmeleri karşısında ek önlemlerle güçlendirilip güçlendirilmeyeceğini araştırıyor. Buna rağmen süreç önemlidir; çünkü tartışmanın artık yalnızca izinsiz kopyalama değil, lisans piyasasının işleyişi ve yaratılan değerin paylaşılması üzerinden yürütüleceğini gösteriyor.

AB hukukunda bugün yürürlükte olan sistem

Bilimsel araştırma ile ticari model eğitimi aynı şey değil

2019/790 sayılı Dijital Tek Pazarda Telif Hakları Direktifi, metin ve veri madenciliğini iki ayrı hükümde düzenliyor. Direktif m.3; araştırma kuruluşları ve kültürel miras kurumlarının bilimsel araştırma amacıyla, hukuka uygun biçimde eriştikleri eserler üzerinde yapacakları metin ve veri madenciliği için özel bir istisna getiriyor. Bu düzenleme, her ticari yapay zekâ şirketinin araştırma istisnasından yararlanabileceği anlamına gelmiyor.

Direktif m.4 ise hukuka uygun erişilen eser ve diğer korunan içerikler üzerindeki çoğaltma ve çekip çıkarma işlemleri için daha genel bir istisna öngörüyor. Ancak hak sahibi hakkını uygun biçimde saklı tutmuşsa bu istisna uygulanmıyor. Çevrim içi yayımlanan içerikte hak saklı tutma iradesinin makine tarafından okunabilir araçlarla ifade edilebilmesi özellikle vurgulanıyor.

İnternette açık olmak serbest eğitim verisi olmak değildir

Bir haber metnine, fotoğrafa veya müzik kaydına ücret ödemeden erişilebilmesi, bu içeriğin her amaçla çoğaltılabileceği sonucunu doğurmaz. Hukuka uygun erişim; erişimin korsan olmamasını ve içeriğe meşru bir yoldan ulaşılmasını anlatır. Fakat erişim yetkisi ile eseri yapay zekâ eğitimi için kopyalama veya veri kümesine dâhil etme yetkisi aynı değildir. Lisans koşulları, hak saklı tutma bildirimi ve ilgili istisnanın şartları ayrıca değerlendirilir.

Hak sahibinin susması izin anlamına mı geliyor?

Direktif m.4 klasik telif sistemine göre ters yönlü bir model kuruyor. Olağan durumda mali hakka giren kullanım için hak sahibinin izni aranırken, bu sistemde kanun belirli metin ve veri madenciliği işlemlerini istisna kapsamına alıyor; hak sahibi ise istisnanın uygulanmasını istemiyorsa hakkını açıkça saklı tutmak zorunda kalıyor. Bu nedenle hukuken sessizlikten bir lisans veya zımni izin doğduğu söylenemez. Kullanım yetkisi hak sahibinin rızasından değil, kanuni istisnadan kaynaklanır. Bununla birlikte ekonomik sonuç bakımından hak sahibi, itiraz etmediği sürece eserinin ticari bir yapay zekâ modelinin eğitiminde kullanılabilmesiyle karşılaşır. İtirazın teknik ve ekonomik yükünün hak sahibine bırakılması bu modelin en tartışmalı yönlerinden biridir.

Daha önce internete konulmuş eserler ne olacak

Hak sahibi içeriği kendi internet sitesinde yayımlıyorsa hak saklı tutma bildirimi site veya alan adı düzeyindeki robot talimatı, dosya metadatası ya da içerik yönetim sistemine eklenen ortak bir işaret üzerinden topluca yapılabilir. Ancak yıllar içinde sosyal medya platformlarına, haber arşivlerine, dijital mağazalara veya üçüncü kişilerin sayfalarına dağılmış eserlerde hak sahibinin her içeriği bulup teknik bildirim eklemesi çoğu zaman mümkün değildir. Platformun böyle bir araç sunmaması hâlinde hak sahibi, teorik olarak sahip olduğu itiraz hakkını fiilen kullanamayabilir.

Sonradan yapılan hak saklı tutmanın geçmişte tamamlanmış ve o tarihte istisna kapsamında bulunan veri madenciliğini geriye dönük olarak hukuka aykırı hâle getirdiği söylenemez. Buna karşılık bildirimden sonraki yeni tarama, kopyalama ve veri kümesine ekleme işlemlerinde bu iradenin dikkate alınması gerekir. Daha önce oluşturulmuş veri kümeleri ile eğitimi tamamlanmış modellerin sonradan yapılan opt-out karşısındaki durumu ise düzenlemede yeterince açık değildir.

Yapay Zekâ Tüzüğü telif uyumunu görünür kılıyor

2024/1689 sayılı AB Yapay Zekâ Tüzüğü, genel amaçlı yapay zekâ modeli sağlayıcılarının Birlik telif hukukuna uyumu sağlayacak bir politika oluşturmasını istiyor. Bu politika, 2019/790 sayılı Direktif m.4(3) uyarınca yapılan hak saklı tutma bildirimlerinin tespit edilmesini ve bunlara uyulmasını da kapsıyor. Ayrıca modelin eğitiminde kullanılan içerik hakkında yeterince ayrıntılı bir özetin kamuya açıklanması öngörülüyor.

Bu yükümlülük eğitim veri kümesindeki her dosyanın veya her URL’nin açıklanması demek değildir. Fakat sağlayıcının “verinin nereden geldiğini bilmiyoruz” biçimindeki yaklaşımını giderek savunulamaz hâle getirir. Veri kökeni, lisans zinciri, hak saklı tutma mekanizması ve eğitim içeriği özeti artık yalnız teknik ekiplerin tuttuğu notlar değil; ürün yönetimi, sözleşme ve hukuki uyum belgeleridir.

Türkiye’de hangi hükümler uygulanabilir

5846 sayılı Fikir ve Sanat Eserleri Kanunu’nda yapay zekâ eğitimi veya genel amaçlı metin ve veri madenciliği için AB Direktifi’ndeki yapıya denk düşen açık ve genel bir istisna bulunmuyor. Bu nedenle bir faaliyetin “model eğitimi” veya “veri analizi” olarak adlandırılması, kullanımı kendiliğinden hukuka uygun hâle getirmez.

Somut teknik süreçte öncelikle korunan bir eser veya bağlantılı hak konusu bulunup bulunmadığı belirlenmelidir. Ardından eğitim ve ince ayar sırasında hangi fiillerin gerçekleştiği incelenir. FSEK bakımından özellikle işleme hakkı (m.21), çoğaltma hakkı (m.22), temsil hakkı (m.24), işaret, ses veya görüntü nakline yarayan araçlarla umuma iletim hakkı (m.25) ve bağlantılı haklara ilişkin m.80 gündeme gelebilir. İktibas, eğitim, bilimsel kullanım ve şahsen kullanım gibi sınırlamalar ise amaçları ve dar şartları içinde değerlendirilmelidir; ticari bir model eğitimine otomatik biçimde taşınamaz.

Türkiye’de yürürlükteki mevzuat uyarınca telif hakkının doğması için tescil gerekmez ve eser üzerindeki hak, eser meydana geldiğinde doğar. Dolayısıyla içeriğin kayıt ve tescil edilmemiş olması, yapay zekâ eğitiminde serbestçe kullanılabileceği anlamına gelmez.

Hak saklı tutma ile mali hak izni aynı işlem değildir

Makinece okunabilir “kullanıma izin vermiyorum” bildirimi FSEK m.48 ve 52 anlamında bir mali hak devri veya ruhsat değildir. Bu açıklamayla hak sahibi başka bir kişiye çoğaltma, işleme ya da umuma iletim yetkisi vermemekte; mevcut hakkını koruyarak kanuni istisnanın uygulanmasını engellemektedir. Bu nedenle olumsuz hak saklı tutma beyanının, mali hak sözleşmeleri için öngörülen yazılı şekle ve hakların ayrı ayrı gösterilmesi şartına tabi tutulması gerekmez.

Buna karşılık makinece okunabilir bir “yapay zekâ eğitiminde kullanılabilir” işaretinin Türkiye’de lisans olarak ileri sürülmesi farklıdır. Bu beyan çoğaltma veya işleme gibi bir mali hakkın kullanım yetkisini veriyorsa FSEK m.52’deki yazılılık ve devredilen hakların ayrı ayrı gösterilmesi şartları gündeme gelir. Yalnızca “AI eğitimine izin veriyorum” şeklindeki genel bir metadata; çoğaltma, veri kümesinde saklama, ince ayar, türetilmiş çıktı üretme ve ticari kullanım haklarının hangisinin hangi kapsamda verildiğini göstermeyebilir. Dolayısıyla Türk hukukunda basit bir teknik izin işaretinin her durumda geçerli ve sınırsız bir mali hak ruhsatı sayılması mümkün değildir.

Türkiye bakımından bağlayıcılık ve sınır ötesi kullanım

Türkiye Avrupa Birliği üyesi olmadığı için 2019/790 sayılı Direktif Türkiye’de doğrudan uygulanmaz. FSEK’te de hak sahibi aksini açıklamadıkça ticari metin ve veri madenciliğini serbest bırakan genel bir istisna bulunmamaktadır. Bu nedenle Türkiye’de hak sahibinin sessiz kalması yapay zekâ eğitimine izin verdiği anlamına gelmez. Ancak Türkiye’de yayımlanan bir eserin AB’de bulunan bir sağlayıcı tarafından AB sınırları içinde taranması hâlinde kullanımın gerçekleştiği üye devletin hukuku gündeme gelebilir. Türk hak sahipleri açısından makinece okunabilir opt-out, FSEK’in getirdiği bir zorunluluk değil; AB’deki kullanımlara karşı başvurulabilecek sınır ötesi bir koruma tedbiridir.

Makinece okunabilir hak saklı tutma şartı, telif kanununa aykırı bir teknik rehberle yaratılmış değildir; doğrudan 2019/790 sayılı Direktif’in 4. maddesinde yer alır ve üye devletlerin telif kanunları bu Direktif’e uygun biçimde düzenlenmelidir. 2024/1689 sayılı Yapay Zekâ Tüzüğü yeni bir telif istisnası yaratmaz; model sağlayıcılarının mevcut telif hukukuna ve hak saklı tutma bildirimlerine uymasını ister. Komisyon rehberleri, davranış kuralları veya teknik standartlar ise bu kanuni sınırları genişletemez.

Türkiye’den somut kullanım örnekleri

Bir yayınevinin kitap arşiviyle Türkçe dil modeli geliştirilmesi

Bir teknoloji şirketinin yayınevinden aldığı binlerce e-kitabı Türkçe dil modelini eğitmek için kullanması düşünülsün. Yayınevinin eserleri dijital olarak satma veya abonelerine okutma yetkisi, üçüncü kişiye model eğitimi için çoğaltma ve işleme yetkisi verdiği anlamına gelmeyebilir. Yayınevinin yazarlardan aldığı mali hakların kapsamı ile teknoloji şirketine verilen lisans ayrı ayrı incelenmelidir. “E-kitaba hukuka uygun erişim sağlandı” savunması tek başına yeterli olmaz; erişim ile eğitim amacıyla çoğaltma aynı işlem değildir.

Gazete arşivinin haber özetleyen bir modele alınması

Bir medya kuruluşunun yıllara yayılan haber arşivi kullanılarak ücretli bir kurumsal özetleme sistemi geliştirilebilir. Burada tek tek haber metinlerinin eser niteliği yanında fotoğraflar, infografikler, veri tabanının seçimi ve düzenlenmesi ile çalışan gazetecilerin hakları da gündeme gelebilir. Modelin yalnız olgusal bilgiyi öğrenmesi ile haber metninin özgün anlatımını veya arşivin sistematik yapısını kopyalaması aynı değerlendirmeye tabi değildir. Sözleşmelerde arşiv kullanımının “analiz”, “arama” ve “model eğitimi” yönleri ayrı yazılmalıdır.

Müzik şirketi kataloğuyla ses veya beste modeli eğitilmesi

Bir müzik şirketinin kayıtlarından ses taklidi yapan, belirli bir üslupta beste üreten veya reklam müziği hazırlayan model eğitildiğinde birden fazla hak katmanı ortaya çıkar. Beste ve söz üzerindeki eser sahipliği; icracı sanatçının bağlantılı hakları; fonogram yapımcısının hakları ve kayıt sözleşmesinin kapsamı birbirinden farklıdır. Yapımcının kaydı dijital platformlarda yayımlama yetkisi bulunması, sanatçının sesinin yeni model eğitiminde veya sentetik ses üretiminde kullanılmasına mutlaka izin verildiği anlamına gelmez. Eğitim lisansı, sentetik ses, çıktıların ticari kullanımı ve ücret paylaşımı ayrı hükümler gerektirir.

Stok fotoğraf ve ürün fotoğraflarıyla görsel model eğitilmesi

Bir e-ticaret şirketi, satıcıların yüklediği ürün fotoğraflarıyla otomatik reklam görseli üreten bir model geliştirebilir. Platformun fotoğrafı ürün sayfasında göstermeye ilişkin kullanım yetkisi, aynı fotoğrafı model eğitimi için çoğaltma ve türev görseller üretme yetkisini kapsamayabilir. Fotoğrafı kimin çektiği, satıcının hangi hakka sahip olduğu, platform koşullarındaki lisansın kapsamı ve fotoğrafta kişi bulunuyorsa kişisel veri ile kişilik hakkı boyutu ayrıca incelenmelidir.

Yazılım deposunun kod asistanına aktarılması

Bir şirketin kendi yazılım depolarını dışarıdan alınan bir kod asistanına bağlaması, yalnız gizlilik ve siber güvenlik sorunu değildir. Depoda şirket çalışanlarının kodları yanında açık kaynak bileşenleri ve üçüncü kişilerden lisanslanan modüller bulunabilir. Kodun sağlayıcının genel modelini yeniden eğitmekte kullanılması; açık kaynak lisansındaki bildirim, kaynak kodunu açma veya aynı lisansla dağıtma yükümlülüklerini tetikleyebilir. Kurumsal abonelik sözleşmesinde girdilerin eğitim için kullanılmaması, saklama süresi, modelden silme ve üçüncü kişi kodu iddialarına karşı sorumluluk açıkça düzenlenmelidir.

Ajansın müşteri kampanyalarıyla pazarlama modeli eğitmesi

Bir reklam ajansı geçmiş müşterileri için hazırladığı slogan, tasarım ve videoları yeni müşterilere içerik üreten kurum içi modele aktarabilir. Ajansın kampanyayı hazırlamış olması bütün mali hakların kendisinde olduğu anlamına gelmez; çalışan, serbest tasarımcı, fotoğrafçı, müzik yapımcısı ve müşteri arasındaki hak zinciri kontrol edilmelidir. Önceki müşteri için belirli süre ve mecra ile sınırlı alınan lisans, veri kümesine sürekli ekleme ve başka müşteriler için çıktı üretme yetkisi vermeyebilir.

Kurum içi sözleşme ve raporlarla asistan geliştirilmesi

Şirketler sözleşme, teknik rapor, eğitim materyali ve sunumlarını kurum içi bir asistanın bilgi tabanına yükleyebilir. Bu belgelerde telif hakkının yanı sıra ticari sır, kişisel veri ve sözleşmesel gizlilik yükümlülükleri birlikte bulunabilir. Belgeyi hazırlayan danışmanın müşteriye kullanım hakkı vermesi, belgenin dış sağlayıcının model eğitimine katılmasına izin verdiği anlamına gelmez. Kapalı bilgi tabanı ile sağlayıcının genel model eğitimi arasındaki teknik ve sözleşmesel sınır mutlaka doğrulanmalıdır.

Üniversite ve araştırma verisinin ticarileştirilmesi

Bir üniversite araştırma projesinde hukuka uygun biçimde toplanan makale ve veri setlerinin daha sonra bir spin-off şirketin ticari modeline aktarılması da aynı amaç kapsamında kabul edilmeyebilir. Bilimsel araştırma için sağlanan erişim, fon sözleşmesi, etik kurul koşulları, veri paylaşım protokolü ve eser lisansları ticarileştirme aşamasında yeniden incelenmelidir. AB’de bilimsel araştırma istisnasının ayrıca düzenlenmiş olması, araştırma ile ticari model geliştirme arasındaki ayrımın önemini gösterir.

Telif izni kişisel veri sorununu çözmez

Eğitim verisinde isim, yüz, ses, özgeçmiş, kullanıcı yorumu veya başka bir kişisel veri bulunuyorsa yalnız telif lisansı almak yeterli değildir. Aynı veri kümesi FSEK bakımından hukuka uygun olsa bile KVKK bakımından hukuka aykırı olabilir. Kişisel Verileri Koruma Kurumunun Üretken Yapay Zekâ ve Kişisel Verilerin Korunması Rehberi; yaşam döngüsü boyunca hukuki sebep, amaçla bağlantılılık, sınırlılık ve ölçülülük, şeffaflık, veri güvenliği ve ilgili kişi haklarının değerlendirilmesini istiyor. Bu nedenle “eğitim verisi lisanslıdır” ile “kişisel veriler hukuka uygun işlenmiştir” iki ayrı uyum sonucudur.

Örneğin bir ses arşivinin fonogram yapımcısından lisanslanması, arşivdeki kişilerin seslerinin biyometrik tanımlama veya sentetik ses üretimi amacıyla işlenmesini kendiliğinden meşru hâle getirmez. Benzer şekilde fotoğraf ajansından alınan görsel lisansı, fotoğraftaki kişinin yüzünün model eğitimi için kişisel veri olarak işlenmesi sorununu ortadan kaldırmaz.

Ücret nasıl belirlenebilir

Tartışmanın en zor kısmı, kullanım için ödeme yapılacaksa bunun nasıl hesaplanacağıdır. Her eserin tek tek lisanslanması büyük veri kümelerinde pratik olmayabilir. Buna karşılık bütün içerikleri ücretsiz hammadde saymak da yaratıcı sektörlerin ekonomik temelini zayıflatabilir. Önümüzdeki dönemde dört modelin birlikte tartışılması beklenebilir: bireysel lisans, meslek birlikleri veya diğer hak yönetim kuruluşları üzerinden toplu lisans, hak sahibinin makinece okunabilir biçimde kullanım dışında kalması ve kanunla belirlenecek ücret veya gelir paylaşımı mekanizmaları.

Avrupa Komisyonunun icracılar ve fonogram yapımcıları için tek ve hakkaniyete uygun ücret hakkını ayrı bir başlık olarak ele alması da önemlidir. Bu başlık yapay zekâ eğitimine ilişkin otomatik bir ücret kuralı değildir; fakat dijital pazarda yaratılan değerin sanatçı, yapımcı ve platform arasında nasıl paylaşılacağı tartışmasının yapay zekâdan daha geniş olduğunu gösterir.

WIPO ortak bir kural koydu mu

Türkiye’nin de üyesi olduğu Dünya Fikrî Mülkiyet Örgütü WIPO, yapay zekâ eğitiminde telifli eser kullanımına ilişkin bağlayıcı bir uluslararası opt-out veya ücretlendirme sistemi kabul etmiş değildir. WIPO’nun yapay zekâ ve fikrî mülkiyet forumları, rehberleri ve metadata ile hak yönetim altyapısına yönelik teknik çalışmaları tartışmaya yön verir; ancak tek başına hukuk kuralı oluşturmaz.

Türkiye’nin 2008 yılında katıldığı WIPO Telif Hakları Antlaşması ise dijital ortamda getirilecek istisnaların belirli özel durumlarla sınırlı olmasını, eserin normal kullanımına zarar vermemesini ve hak sahibinin meşru menfaatlerini ölçüsüz biçimde ihlal etmemesini gerektiren üç aşamalı testi benimser. Bu nedenle AB’nin opt-out modeli yalnız AB hukuku bakımından değil, itiraz yükünü hak sahibine bırakmasının bu uluslararası ölçütlerle ne kadar bağdaştığı yönünden de tartışılabilir.

Şirketler bugün ne yapmalı

Veri envanteri çıkarılmalı. Eğitim, ince ayar ve bilgi tabanı verisinin kaynağı; erişim tarihi; hak sahibi; lisans türü ve saklama süresi kayda alınmalıdır.
Lisans kapsamı açık yazılmalı. “İçeriği kullanma hakkı” gibi genel ifadeler yerine çoğaltma, metin ve veri madenciliği, model eğitimi, sentetik çıktı üretimi ve ticari kullanım ayrı ayrı düzenlenmelidir.
Hak saklı tutma bildirimleri izlenmeli. Çevrim içi kaynakların kullanım şartları ve makinece okunabilir hak saklı tutma araçları teknik süreçte görünür olmalıdır.
Tedarikçi sözleşmesi denetlenmeli. Sağlayıcıdan eğitim verisinin hukuka uygunluğuna ilişkin açıklama, üçüncü kişi taleplerinde savunma ve tazmin, bildirim, denetim ve model değişikliği hükümleri istenmelidir.
Müşteri girdilerinin kaderi belirlenmeli. Yüklenen sözleşme, kod, fotoğraf ve raporların yalnız hizmet sunumu için mi kullanılacağı, sağlayıcının genel modeline katılıp katılmayacağı ve silme süreci açıkça yazılmalıdır.
Çıktı incelemesi paylaşılmalı. Benzerlik kontrolü, engelleme filtreleri ve hak ihlali bildirim prosedürü bütünüyle son kullanıcıya bırakılmamalıdır.
Kişisel veri ve gizlilik ayrı test edilmeli. Telif hakkı lisansı, KVKK bakımından hukuki sebep veya ticari sır kullanım izni yerine geçmez.
Kayıt tutulmalı. Model sürümü, veri kaynağı, lisans değişikliği, silme talebi ve sağlayıcının politika değişiklikleri denetlenebilir biçimde saklanmalıdır.

Sonuç

Avrupa Komisyonunun istişaresi henüz yeni bir ödeme yükümlülüğü yaratmıyor. Buna rağmen yönü açıkça gösteriyor: Yapay zekâ eğitimi, görünmeyen ve hukuken tarafsız bir teknik aşama olarak kabul edilmeyecek. İçeriğin kaynağı, lisansı, hak sahibinin iradesi, kişisel veri boyutu ve ekonomik değerin paylaşımı birlikte değerlendirilecek.

Türkiye’de yapay zekâ eğitimine özgü açık bir FSEK istisnasının bulunmaması, şirketlerin beklemesini değil daha dikkatli davranmasını gerektiriyor. Hazır model satın alan, kendi verisiyle ince ayar yapan veya kurum belgelerini bir yapay zekâ hizmetine bağlayan her kuruluş; yalnız çıktıyı değil, modele giren içeriği ve hak zincirini de denetlemelidir.

Yapay zekâ ekonomisinin temel sorusu yalnızca makinenin ne ürettiği değildir. Makinenin kimlerin emeğiyle öğrendiği ve ortaya çıkan değerin kimlerle paylaşılacağı da hukuk tarafından cevaplanmak zorundadır.

Resmî kaynaklar

Not: Metin genel bilgilendirme niteliğindedir. Somut olayda teknik mimari, kullanılan veri, lisans zinciri, sözleşmeler ve uygulanacak ülke hukuku ayrıca incelenmelidir.

Bu yazı ilk olarak 5 Ekim 2026 tarihinde LinkedIn’de yayımlanmıştır: Yapay Zekâ Kimden Ne Öğreniyor Kime Ödeme Yapıyor?