Yapay Zeka Benim Yerime Seçerse, Markalar Kimin İçin Var?

YZ Aracılıklı Ticarette Marka Hukuku ve Tüketici Modeli Üzerine Bir Değerlendirme

Av. Ahmet Çağrı KARACA

Mart 2026

Altı Yaşında Bir Müşteri

2017 yılında Dallas, Texas'ta altı yaşında bir kız çocuğu, Amazon'un sesli asistanı Alexa ile sohbet ederken "Benimle bebek evi oynayabilir misin ve bana bir bebek evi alabilir misin?" diye sordu. Alexa bu masumane cümleyi bir sipariş talimatı olarak yorumladı ve ailenin haberi olmaksızın 170 dolarlık bir KidKraft Sparkle Mansion bebek evini sipariş etti. Hikaye, bir yerel televizyon kanalının haberi yayınlamasıyla daha da ilginç bir boyut kazandı: haberi sunan spiker "Alexa bana bir bebek evi sipariş etti" dediğinde, yayını izleyen evlerdeki Echo cihazları da aynı komutu algılayarak benzer siparişler vermeye başladı.

Bu olay, yapay zekanın tüketici alışveriş süreçlerine nasıl müdahale ettiğinin erken ama çarpıcı bir örneğiydi. Bugünden geriye bakıldığında, o günkü tartışmalar çoktan güncelliğini yitirdi; çünkü yapay zeka artık yalnızca sesli asistanlarla sınırlı değil. Öneri algoritmaları, sohbet robotları, kişiselleştirilmiş arama sonuçları ve giderek daha otonom dijital ajanlar, tüketicinin satın alma yolculuğunun her aşamasına nüfuz etmiş durumda.

Playlist'imdeki Yabancılar

Bu konuya ilgim yalnızca akademik meraktan kaynaklanmıyor. Spotify'ın bir kullanıcısı olarak kişiselleştirilmiş önerilerinden uzun süre büyük memnuniyet duydum. Discover Weekly listem, zevklerimi şaşırtıcı bir doğrulukla yansıtıyordu; bilmediğim sanatçıları keşfettiriyor, müzikal ufkumu genişletiyordu. Bir dönem, Spotify'ın beni benden iyi tanıdığını düşündüm.

Son zamanlarda bir şeyler değişti. Listelerimde daha önce hiç ilgi duymadığım türlerde şarkılar belirmeye başladı. Başlangıçta bunu algoritmanın bir "keşif denemesi" olarak yorumladım. Ama sıklığı arttıkça merak ettim: bu öneriler gerçekten benim zevklerime mi dayanıyor, yoksa başka bir dinamik mi var?

Spotify'ın kendi şeffaflık sayfasını incelediğimde cevabı buldum. Şirket, "Discovery Mode" adını verdiği bir program kapsamında sanatçıların ve plak şirketlerinin para ödeyerek şarkılarının önerilme olasılığını artırabildiğini açıkça belirtiyor. Spotify bunu, yalnızca kullanıcının beğeneceği yüksek olasılıklı şarkılar için geçerli olduğunu söyleyerek meşrulaştırıyor. Ancak şarkıyı dinlerken hangisinin "organik" hangisinin "ücretli" öneri olduğunu ayırt etmem pratikte imkansız. Dinleme deneyimimin bir kısmının benim tercihlerime değil, bir başkasının bütçesine dayandığını öğrenmek, platformla kurduğum güven ilişkisini derinden sarstı.

Akademik Çerçeve: Piron'un Analizi

Bu kişisel deneyimi daha geniş bir perspektife oturtmak için Alexandre Piron'un Journal of Intellectual Property Law & Practice dergisinde (2026) yayımlanan "Do We Still Need Brands? Revisiting the Essential Function of Trade Marks and the Consumer Model in AI-Mediated Commerce" başlıklı makalesine başvurmak isabetli olacaktır. Piron, yapay zekanın e-ticaretteki artan rolünü, marka hukukunun temel işlevi ve Avrupa Birliği'ndeki tüketici modeli açısından kapsamlı biçimde analiz etmektedir.

Piron'un temel tezi şudur: Yapay zeka, tüketicinin satın alma kararlarında giderek daha belirleyici bir aracı filtre haline geldikçe, ticaret markalarının köken gösterme işlevi zayıflamakta ve mevcut hukuki çerçevedeki "ortalama tüketici" modeli yetersiz kalmaktadır.

Markanın Asli İşlevi: Köken Gösterme

Ticaret markası hukukunun temel amacı, bir mal veya hizmetin ticari kökenini tüketiciye bildirmektir. Bu "köken gösterme" (indication of origin) işlevi, marka sahiplerine münhasır haklar tanınmasının başlıca gerekçesini oluşturur. Tüketici açısından bakıldığında, markalar araştırma maliyetlerini düşürür ve piyasada şeffaflığı artırır. Bir süpermarkette rafta gördüğünüz marka logosu, sizin için kısa yoldan "bu ürün şu firmaya ait, kalitesini biliyorsunuz" mesajını taşır.

Ancak bu işlevin anlamlı olabilmesi için bir ön koşul vardır: tüketicinin markayı görmesi, algılaması ve değerlendirmesi. Geleneksel alışveriş modelinde bu koşul doğal olarak sağlanır — tüketici mağazada raflara bakar, ürünleri karşılaştırır ve bilinçli bir tercih yapar. Peki tüketici bu sürece dahil olmuyorsa?

Yapay Zeka Alışveriş Araçları ve Marka Üzerindeki Etkileri

Piron, yapay zekanın çevrimiçi alışverişte dört temel biçimde devreye girdiğini tespit etmektedir. Her bir araç, markanın köken gösterme işlevine farklı düzeylerde müdahale etmektedir.

Öneri Sistemleri

Amazon'un "Bunu alanlar şunu da aldı" bölümü, Spotify'ın Discover Weekly listesi veya Netflix'in "Sizin İçin" önerileri, öneri sistemlerinin günlük hayattaki en bilinen örnekleridir. Bu sistemler iki temel yöntem kullanır: tüketicinin geçmiş davranışlarına dayanan içerik tabanlı filtreleme ve benzer profildeki kullanıcıların tercihlerinden yola çıkan işbirlikçi filtreleme.

Öneri sistemlerinin marka hukuku açısından yarattığı temel sorun, tüketicinin seçim havuzunu algoritmik olarak daraltmasıdır. Bir Microsoft araştırmasına göre, Amazon sitesindeki sayfa görüntülemelerinin yaklaşık yüzde otuzunun öneri sistemlerinden kaynaklandığı tespit edilmiştir. Spotify örneğinde de gördüğümüz gibi, Discovery Mode benzeri ticari mekanizmalar bu daralmayı daha da derinleştirebilir.

Sohbet Robotları (Chatbotlar)

ChatGPT'nin "Instant Checkout" özelliği ile doğrudan sohbet arayüzünden ürün satın alınabilmesi, bu alandaki dönüşümün en güncel örneğidir. OpenAI, sonuçlarının organik ve sponsorsuz olduğunu belirtmektedir; ancak öneriler yalnızca anlaşmalı satıcıların ürünlerini kapsamaktadır. Dahası, üretici yapay zeka modellerinin "halüsinasyon" riski — yani var olmayan bilgileri gerçekmiş gibi sunması — tüketicinin marka hakkında yanlış algı edinmesine yol açabilir.

Sesli Asistanlar

Sesli asistanlar, marka hukuku açısından en riskli kategoriyi oluşturmaktadır. Bunun temel nedeni görsel unsurun tamamen ortadan kalkmasıdır. Tüketici markayı görmez, ambalajı incelemez; yalnızca sesli bir yanıt alır. Alexa'nın kullanım koşulları, cihazın Amazon'un kendi ödeme ve teslimat ayarlarını varsayılan olarak kullandığını açıkça belirtmektedir. Bu durum, Amazon'un markaları ve ürün seçimini aktif olarak yönlendirebileceği anlamına gelmektedir.

Bir kullanıcı "Alexa, alışveriş sepetime siyah kalem ekle" dediğinde herhangi bir marka belirtmemişse, seçim tamamen cihazın algoritmasına kalmaktadır. Janssens ve Dessers'ın isabetle belirttiği gibi, artık ürünler tüketicinin tercihlerine göre değil, yapay zekanın "öğretildiği" veya "eğitildiği" kriterlere göre önerilmektedir. Bu da satıcının veya platform sağlayıcının iş modelinin alışveriş sürecini doğrudan şekillendirmesi anlamına gelir.

Yapay Zeka Ajanları: Geleceğin Senaryosu

Piron, henüz yaygınlaşmamış olmakla birlikte giderek daha fazla tartışılan otonom yapay zeka ajanlarına da değinmektedir. Bu sistemler, tüketicinin haftalık market alışverişini otomatik olarak gerçekleştirebilecek, tüketim kalıplarını öğrenip buna göre sipariş verebilecek düzeyde tasarlanmaktadır. Böyle bir senaryoda, tüketici karar sürecinden fiilen çıkmış olacak ve markaların köken gösterme işlevi neredeyse tamamen anlamsızlaşacaktır.

Mevcut Hukuki Çerçeve Yeterli mi?

Ortalama Tüketici Modeli ve Sınırları

Avrupa Birliği marka hukuku, tüketiciyi "makul ölçüde bilgili, dikkatli ve basiretli ortalama tüketici" (reasonably well-informed, reasonably observant and circumspect) olarak tanımlamaktadır. Bu standart, Avrupa Adalet Divanı'nın (CJEU) 1999 tarihli Lloyd kararında açıkça benimsenmiştir. Mahkeme ayrıca, tüketicilerin markalar hakkında "eksik hatırlama" (imperfect recollection) ile hareket ettiğini ve markaları bütünsel bir izlenimle değerlendirdiğini kabul etmiştir.

Bu model tamamen insan merkezlidir (anthropocentric). Yapay zekanın devreye girdiği senaryolarda ise "dikkatli ve bilgili" olan tüketici değil, algoritmadır. Markaları karşılaştıran, seçenekleri daraltan ve hatta nihai kararı veren bir yapay zeka sistemi söz konusu olduğunda, hukuki standart gerçeği yansıtmaktan çıkmaktadır.

Piron, bu noktada önemli bir ayrım yapmaktadır: kullanılan yapay zeka aracına bağlı olarak benzerlik değerlendirmesinin niteliği de değişmektedir. Öneri sistemleri ve chatbotlarda tüketici hâlâ ürün görsellerini görebildiği için görsel benzerlikler ağırlıklıdır. Sesli asistanlarda ise marka adının telaffuzu ön plana çıktığından fonetik benzerlikler belirleyici hale gelmektedir. Yapay zekanın tamamen otonom seçim yaptığı durumlarda ise benzerlik değerlendirmesi büyük ölçüde anlamsızlaşmaktadır; zira tüketicinin algısal katılımı en aza inmektedir.

Tüketiciler Hâlâ Markalara İhtiyaç Duyuyor mu?

Bu soruya Piron'un yanıtı nüanslıdır. Satın alma öncesinde yapay zekanın markayı geri plana ittiği doğrudur. Ancak satın alma sonrasında — yani ürünü kullanma, deneyimleme ve değerlendirme aşamasında — tüketici hâlâ markayla somut bir ilişki kurmaktadır. Moerland ve Kafrouni'nin belirttiği gibi, bu beşinci aşama markaların asli işlevini sürdürme kapasitesini koruduğunu göstermektedir.

Öte yandan, bazı tüketiciler ürünleri yalnızca bilgi kısayolu olarak değil, markanın kendisini bir değer olarak satın almaktadır. Bir kişi belirli bir spor ayakkabı markasını tercih ettiğinde, yalnızca kalite garantisi değil, o markayla özdeşleşen bir kimlik ve yaşam tarzı da satın almış olur. Bu boyut, yapay zekanın devreye girmesiyle ortadan kalkmamaktadır.

Dolayısıyla asıl mesele, markaların varlığının gerekli olup olmadığı değil, yapay zekanın aracı bir filtre olarak hareket ederek tüketici seçimini kısıtlayan, yanlış veya manipüle edilmiş sonuçlar üretip üretmediğidir. Sorun markanın kendisinde değil, onun işlevini baltalayan yapay zeka mekanizmalarındadır.

Yapay Zekanın Markaların Yerini Alma Riski

Piron, yapay zeka sistemlerinin marka işlevini fiilen devre dışı bırakma riskini iki temel başarısızlık biçimi üzerinden değerlendirmektedir.

Birinci risk, kasıtsız başarısızlıktır. Makine öğrenmesi algoritmaları, tasarım sınırlamaları nedeniyle tüketicinin gerçek ihtiyaçlarını her zaman doğru biçimde tespit edemeyebilir. Davranışsal veriler bilişsel önyargıları yansıtabilir; örneğin tüketicinin belirli bilgileri bilinçli veya bilinçsiz olarak göz ardı ettiği "bilgi kaçınma önyargısı" (information avoidance bias), algoritma tarafından bir tercih olarak yorumlanabilir. Sonuç olarak, öneriler tüketicinin gerçek beklentilerini karşılamayabilir.

İkinci risk, kasıtlı manipülasyondur. Bir yapay zeka asistanı, sponsorlu ve bağlı markaları öne çıkarmak üzere özel olarak eğitilebilir. Bu durumda, tüketiciye hizmet etmesi gereken parametreler, belirli ticaret markalarını kayırmak amacıyla manipüle edilmiş olur. Rakip firmaların tüketici dijital asistanlarını kendi ürünlerini önermek üzere etkilemeye çalıştığı senaryolar da göz ardı edilemez. Unilever'ın eski Pazarlama Direktörü Keith Weed'in "Botlarınızı, ürünlerimizi satın almaya yönlendirmek için botlar kullanacağız" sözü, bu stratejinin açık bir ifadesidir.

Her iki senaryo da aynı sonuca işaret etmektedir: AB ticaret markalarının köken ve kalite göstergesi olarak önemi azalmakta ve bu durum piyasada şeffaflık ile bozulmamış rekabetin sağlanması hedeflerini tehdit etmektedir.

Hukuki Çerçevenin Yeniden Yapılandırılması

Şeffaflık Zorunluluğunun Ötesine Geçmek

AB'nin mevcut yaklaşımı, büyük ölçüde bilgi ifşasına dayanan bir düzenleyici model üzerine kuruludur. Dijital Hizmetler Yasası (DSA), platformlardan öneri sistemlerinin temel parametrelerini açıklamalarını ve bu parametreleri değiştirme seçeneklerini kullanıcılara sunmalarını talep etmektedir. Benzer şekilde, Haksız Ticari Uygulamalar Direktifi, ürün sıralamalarının temel kriterlerinin açıklanmasını zorunlu kılmaktadır.

Ancak bu yaklaşımın ciddi sınırlılıkları bulunmaktadır. İlk olarak, şeffaflık yükümlülüklerinin kapsamı sistemin genel işleyişiyle sınırlıdır; belirli bir ürünün neden önerildiği konusunda bireysel düzeyde açıklama yapılmasını gerektirmez. İkinci olarak, zorunlu bilgilendirmeler pratikte uzun kullanım sözleşmelerine ve gizlilik politikalarına gömülmekte, tüketiciler tarafından nadiren okunmaktadır. Grochowski ve arkadaşlarının isabetle belirttiği gibi, algoritmik şeffaflık ve kasıtlı algoritmik opaklık nedeniyle oluşan şeffaflık açığı, yalnızca bilgi miktarını artırarak kapatılamaz.

Spotify örneği bu sınırlılığı somutlaştırmaktadır. Platform, önerilerinin nasıl çalıştığını bir web sayfasında açıklamaktadır; ancak Discovery Mode'un hangi şarkılarda etkin olduğu dinleme arayüzünde gösterilmemektedir. Kullanıcı, organik ile ticari öneri arasındaki farkı anlık olarak ayırt edememektedir.

Aracı Sorumluluk

Şeffaflığın tek başına yetersiz kalması, yapay zeka aracılıklı ticarette sorumluluk meselesini gündeme getirmektedir. Bir yapay zeka sistemi ihlal eden bir ürün önerirse veya rakip markaları kasıtlı olarak gizlerse, hukuki sorumluluk kime ait olacaktır?

Avrupa Adalet Divanı'nın Google France ve L'Oréal v eBay kararlarından çıkan ilke şudur: aracı hizmet sağlayıcılar, ihlal eyleminde aktif rol oynamadıkları sürece doğrudan sorumlu tutulamaz. Ancak bu içtihat, yapay zeka sistemlerinin giderek daha aktif bir rol üstlendiği günümüz koşullarında yeniden değerlendirilmeye muhtaçtır. Makine öğrenmesi modelleri, üçüncü taraf ticaret markalarını iç işlemlerinde işleme biçimleri itibarıyla artık salt "aracı" konumundan çıkmaktadır.

Bu bağlamda, ELI Dijital Asistanlar için Tüketici Sözleşmeleri Rehber İlkeleri ve Model Kuralları (DACC) dikkat çekici bir yaklaşım sunmaktadır. DACC, asistanın eylemlerinin sorumluluğunu kural olarak tüketiciye yüklerken, asistanın tüketicinin makul olarak öngöremeyeceği veya kontrol edemeyeceği biçimde hareket ettiği durumlarda sorumluluğu tedarikçiye kaydırmaktadır. Bu koşullu sorumluluk dağılımı, yapay zeka aracılıklı ticarette fikri mülkiyet ihlallerinin ele alınması için önemli bir model oluşturabilir.

Markaların Varsayılan Olarak Görünür Kalması

Piron'un aktardığı üçüncü çözüm önerisi, algoritmik parametrelerin tüketici çıkarlarını ve piyasa rekabetini gözeten biçimde düzenlenmesidir. Sevastianova'nın argümanına göre, yapay zeka destekli alışveriş ortamlarında ticaret markaları varsayılan olarak tüketiciye erişilebilir olmalıdır. Bu, markaların algoritmik seçim sürecinde geri plana itilmesini engelleyecek ve tüketicinin seçim özgürlüğünü koruyacaktır.

Pratikte bu öneri, öneri sistemlerinin ve sesli asistanların varsayılan olarak birden fazla marka alternatifi sunmasını, tüketicinin istediği zaman algoritmayı devre dışı bırakabilmesini ve arama motorlarındaki anahtar kelime sistemine benzer biçimde markalar arasında bağlantılar kurulmasını gerektirmektedir. Bu yaklaşım, CJEU'nun marka hukuku korumasının yalnızca arama maliyetlerini düşürmenin ötesinde alternatiflerin tanıtımını da kolaylaştırmayı amaçladığına ilişkin içtihadıyla da uyumludur.

Tüketici Modelinin Yeniden Tanımlanması

Yukarıdaki önerilerin tamamı, nihayetinde tek bir temel meselenin etrafında birleşmektedir: mevcut "ortalama tüketici" standardının yapay zeka çağına uyarlanması. Piron, bu konuda "yapay zeka zekice ortalama tüketici" gibi yapay bir kavram yaratmanın gerekmediğini, ancak mevcut modelin hem teknolojinin etkisini hem de insanın kalan rolünü göz önünde bulunduran hibrit bir yapıya kavuşturulması gerektiğini savunmaktadır.

Bu hibrit modelde ilgili tüketici profili, birkaç faktöre bağlı olarak farklılık gösterecektir: kullanılan yapay zeka aracının türü ve gelişmişlik düzeyi, bu sistemlerin potansiyel önyargıları ve söz konusu bağlamda insan bilişsel süreçlerinin etkisi. Kahneman'ın "hızlı ve yavaş düşünme" çerçevesinden bakıldığında, tüketicilerin rutin alışverişlerde büyük ölçüde sezgisel (Sistem 1) modda hareket ettiği ve yapay zekanın tavsiyelerini sorgulamadan kabul etme eğiliminde olduğu, buna karşılık ödeme veya onaylama gibi aşamalarda analitik (Sistem 2) modun devreye girdiği söylenebilir. Mahkemelerin, tüketicinin dijital dikkat aralığının giderek daraldığını da hesaba katması gerekmektedir.

Spotify Vakası: Teoriden Pratiğe

Piron'un makalesindeki argümanlar, Spotify'ın kendi şeffaflık açıklamalarıyla karşılaştırıldığında çarpıcı bir somutluk kazanmaktadır. Spotify'ın öneri sistemi, makalenin "öneri sistemi" kategorisinde yer almakla birlikte, ele alınan sorunların neredeyse tamamını bünyesinde barındırmaktadır.

Algoritmik daraltma: Spotify'ın "beğeni profili" (taste profile) mekanizması, kullanıcının geçmiş dinleme davranışlarına dayalı bir filtre balonu yaratmaktadır. Sistem, zaten bildiğiniz sanatçıları ve türleri pekiştirerek yeni ve farklı içeriklerin keşfedilmesini zorlaştırabilir.

Ticari manipülasyon: Discovery Mode, sanatçıların veya plak şirketlerinin ödeme yaparak şarkılarının önerilme olasılığını artırmasına olanak tanımaktadır. Spotify bu özelliği "yalnızca dinleyicinin beğeneceği yüksek olasılıklı şarkılar için" geçerli olduğunu belirterek meşrulaştırsa da, dinleme arayüzünde organik ve ticari önerilerin ayrıştırılmaması ciddi bir şeffaflık açığı yaratmaktadır.

Şeffaflık yetersizliği: Platform, önerilerinin işleyişini ayrı bir web sayfasında açıklamaktadır. Ancak bu bilgi, aktif dinleme deneyimine entegre değildir. Makalenin eleştirdiği "uzun metinlere gömülü bilgilendirme" sorunu, Spotify bağlamında birebir geçerlidir.

Haksız rekabet boyutu: Discovery Mode'a erişim, mali kaynak gerektirdiğinden büyük plak şirketlerini yapısal olarak avantajlı konuma getirmektedir. Bağımsız sanatçılar, aynı algoritmik görünürlükten yararlanamamakta; bu da piyasada eşit rekabet koşullarını bozabilmektedir.

Sonuç: Markalar Ölmüyor, Ama Dönüşüyor

Amerikalı fütürist Roy Amara'nın deyişiyle, bir teknolojinin kısa vadeli etkisini abartma ve uzun vadeli etkisini küçümseme eğilimindeyiz. Yapay zeka aracılıklı ticaret bağlamında bu uyarı son derece isabetlidir. Yapay zeka, ticaret markası sisteminin kaçınılmaz "ölümünü" değil, köklü bir dönüşüm ihtiyacını işaret etmektedir.

Ayırt edici işaretler, gelişmiş yapay zeka çağında dahi bilgi taşıyıcıları olarak işlev görmeye devam edecektir. Tüketiciler, satın alma kararlarında markalara başvurmayı tamamen bırakmayacaktır. Ancak önyargılı yapay zeka aracılarının çevrimiçi alışverişin kapı bekçileri haline gelmesine izin verilmesi durumunda, markaların alternatifleri tanıtma ve tüketici seçimini zenginleştirme kapasitesinin aşınması gerçek bir risktir.

Politika yapıcıların bu olasılığı ciddiye alması ve salt şeffaflık gerekliliklerinin ötesine geçen düzenleyici tedbirleri değerlendirmesi gerekmektedir. Markaların görünür kalmasını sağlamak, aracı sorumluluğu netleştirmek ve tüketici modelini yapay zeka çağının gerçeklerine uyarlamak — bunlar yalnızca marka hukuku sisteminin bütünlüğünü korumak için değil, adil ve şeffaf bir pazar ortamına katkısını sürdürmek için de zorunludur.

Altı yaşındaki kız çocuğunun Alexa'dan sipariş ettiği bebek evi, o gün masumane bir anekdot gibi görünüyordu. Bugün, aynı teknolojinin çok daha karmaşık biçimlerinin milyarlarca tüketicinin günlük kararlarını şekillendirdiğini düşündüğümüzde, o anekdotun aslında bir uyarı niteliği taşıdığını daha iyi anlıyoruz. Hukuk, bu uyarıyı duymalıdır.

Türkiye Perspektifi: Yasal Düzenleme İçin Zaman Daralıyor

Dijital ticaretin yapay zeka tarafından şekillendirildiği bu yeni dönemde, Türkiye’de ilgili yasal düzenlemelere yönelik çalışmaların en kısa sürede başlatılması bir zorunluluk halini almıştır. Ne var ki mevcut hukuki çerçeve bu dönüşüme yanıt vermekte yetersiz kalmaktadır. Tüketicinin korunmasına ilişkin mevzuat, ticaret markası hukuku ve rekabet hukuku; öneri algoritmalarının kişisel verileri nasıl işlediğini, hangi ticari önceliklere göre sıralama yaptığını ve tüketiciyi nasıl yönlendirdiğini denetlemekten uzaktır. Bilgi ifşasına dayanan yükümlülükler ise algoritmik süreçlerin karmaşıklığı karşısında işlevini yitirmektedir. Bir platform, öneri sisteminin “genel parametrelerini” açıkladığını öne sürerek yasal yükümlülüklerini yerine getirmiş sayılabilmekte; ancak belirli bir ürünün neden önerildiğini ya da hangi içeriklerin kasıtlı olarak geri plana itildiğini açıklamak zorunda kalmamaktadır.

Bu tablonun arka planında yapısal bir sorun yatmaktadır: Amazon, Google, Apple ve Meta gibi teknoloji devleri, dijital ticaret altyapısının büyük bölümünü fiilen tekelleştirmiş durumdadır. Bu platformların listelememesi, önermemesi veya arama sonuçlarında geri sıralara itmesi, bir mal ya da hizmetin milyonlarca potansiyel alıcı için görünmez hale gelmesi anlamına gelmektedir. Küçük ölçekli bir üretici için platform algoritmasının dışında kalmak, rafta yer bulamamaktan çok daha ağır sonuçlar doğurmaktadır; zira fiziksel bir mağazada tüketici yürüyerek keşfedebilir, dijitalde ise algoritmanın göstermediği şey yoktur.

Yapay zeka bu sorunu birkaç adım daha öteye taşımaktadır. Sesli asistanlar ve otonom dijital ajanlar aracılığıyla artık ürün tüketiciye hiç gösterilmeden doğrudan satın alınabilmektedir. Kullanıcı bir sesli komut verir, sistem kendi kriterleri doğrultusunda bir seçim yapar ve işlem tamamlanır. Tüketici, hangi markaların değerlendirmeye alındığını, hangilerinin elendiğini ve bu elemenin hangi gerekçeyle yapıldığını hiçbir zaman bilemez. Satın alma eylemi gerçekleşmiş, ancak tüketicinin markayı görme, karşılaştırma ve bilinçli tercih yapma süreçleri tamamen devre dışı kalmıştır.

Yapay zekaya dayalı tüketici teknolojileri son derece hızlı bir şekilde son kullanıcıya ulaşmaktadır. Bugün yalnızca belirli platformlarda sınırlı biçimde kullanılan otonom alışveriş sistemlerinin birkaç ay içinde kitlesel bir kullanıma kavuşması kuvvetle muhtemeldir; bu dinamikte birkaç aylık bir perspektif bile öngörülemez hale gelmektedir. Hukuk, teknolojiyi her zaman geriden takip etmiştir — bu kaçınılmazdır. Ancak yapay zekanın ticari hayata nüfuz etme hızı göz önüne alındığında, bu gecikmeli tepkinin maliyeti her zamankinden çok daha ağır olacaktır. Algoritmik sorumluluk, aracı platform yükümlülükleri ve tüketici bilgilendirme standartları henüz bu sistemler hâkim konuma geçmeden yasal zemine oturtulmalıdır. Çerçeve düzenlemeler, hizmetlerin değil hukukun önünde olmalıdır.

Kaynakça

1. Piron A, "Do We Still Need Brands? Revisiting the Essential Function of Trade Marks and the Consumer Model in AI-Mediated Commerce" (2026) 21(2) Journal of Intellectual Property Law & Practice 83.

2. Gal M ve Elkin-Koren N, "Algorithmic Consumers" (2017) 30 Harvard Journal of Law & Technology 309.

3. Moerland A ve Kafrouni C, "Online Shopping with Artificial Intelligence: What Role to Play for Trade Marks?" in Ryan Abbott (ed), Research Handbook on Intellectual Property and Artificial Intelligence (Edward Elgar Publishing 2022) 300.

4. Janssens MC ve Dessers V, "The Artificially Intelligent Consumer in EU Trademark Law" in Veronica Fischer et al (eds), Gestaltung der Informationsrechtsordnung Festschrift für Thomas Dreier zum 65 Geburtstag (CH Beck 2022) 146.

5. Grynberg M, "AI and the Death of Trademark" (2019) 108 Kentucky Law Journal 199.

6. Sevastianova V, "Trademarks in the Age of Automated Commerce: Consumer Choice and Autonomy" (2023) 54 IIC 1561.

7. Dinwoodie G, "Ensuring Consumers 'Get What They Want': The Role of Trademark Law" (2024) 83 CLJ 36.

8. Spotify, "Understanding Recommendations on Spotify" (2026) <https://www.spotify.com/us/safetyandprivacy/understanding-recommendations/>.

9. European Law Institute, "Guiding Principles and Model Rules on Digital Assistants for Consumer Contracts (DACC)" (2025).

10. Case C-342/97 Lloyd Schuhfabrik Meyer & Co. GmbH v Klijsen Handel BV [1999] ECR I-3830.

11. Case C-236/08 to C-238/08 Google France, Google Inc v Louis Vuitton Malletier [2010] ECR I-2467.

12. Case C-487/07 L'Oréal v Bellure [2009] ECR I-05185.

13. Cosmetic Warriors and Lush v Amazon.co.uk and Amazon EU [2014] EWHC 181 (Ch).