Yapay Zekâ ve Telif Haklarında Yeni Paradigma: “Eğitim Serbestisi, Çıktı Denetimi” Yaklaşımı

Giriş

Üretken yapay zekâ (YZ) modelleriyle birlikte telif hukukunun temel dengesi yeniden kuruluyor. Bir yanda büyük hacimli veriler üzerinde eğitilerek insan benzeri içerikler üreten sistemler; diğer yanda bu verilerin önemli bölümünü oluşturan eserlerin sahipleri var. Bugüne kadarki tartışmaların odağı çoğunlukla “girdi” (input) tarafında, yani telifli verilerin YZ eğitiminde izinsiz kullanılıp kullanılamayacağı sorusunda toplandı. Oysa Jiawei Zhang’ın 2025 tarihli çalışması, dikkatimizi “çıktı” (output) katmanına çekerek tartışmayı tersyüz ediyor: Eğitim verilerine erişimi kısıtlamak yerine, telif sorunlarının esas olarak üretilen içerikte çözümlenmesi gerektiğini savunuyor. Bu yaklaşımı, kısa ama etkili bir formülle ifade ediyor: “input out, output in.”

Bu makale, Zhang’ın önerisini sistematik biçimde özetleyip tartışırken; farklı hukuk düzenlerinin mevcut yönelimlerini bağlamsallaştıracak, yaklaşımın güçlü ve zayıf yanlarını değerlendirecek ve son olarak Türkiye bakımından uygulanabilir bir çerçeve önerecektir.

Girdiden Çıktıya: Tartışmanın Ağırlık Merkezini Kaydırmak

Zhang’ın temel tezi, YZ eğitiminin niteliğini “eser tüketimi”nden ayrıştırmasıdır. Bir öğrencinin kitap okuması ve ezberlemesi, telif sahibinin haklarını ihlâl etmez; sorun, öğrencinin bu metni piyasada ikame eden bir ürün olarak yeniden sunmasıyla doğar. YZ bakımından da benzer bir analoji kurar: Modelin geniş bir külliyatı okuması/öğrenmesi, telif hukuku açısından kural olarak dışsal bir faaliyettir; telif riskini doğuran asıl an, modelin ürettiği içeriğin, korunan eserle ikâme ilişkisi kurduğu andır. Buradan hareketle Zhang, girdi katmanına getirilen kısıtlamaların (örn. genel veto veya kapsamlı lisans zorunluluğu) hem toplumsal bilgi akışını hem de YZ’nin teknik performansını zayıflattığını; buna karşılık çıktı katmanında iyi tasarlanmış araçların yaratıcıların meşru çıkarlarını daha doğrudan ve daha az yan etkiyle koruyabileceğini ileri sürer.

Karşılaştırmalı Çerçeve: Çeşitlenen Hukuk Politikaları

Dünyadaki modeller, aynı dengeyi farklı yerlerden kuruyor. Japonya 2018 reformuyla “non-enjoyment” ilkesini benimseyerek, eser zevki/estetik tüketimi amaçlanmayan veri analizini—YZ eğitimi dâhil—kural olarak telifin kapsamı dışında bıraktı. Avrupa Birliği, metin ve veri madenciliği (TDM) istisnasını kabul etmekle birlikte hak sahiplerine “haklarını saklı tutma” imkânı tanıyarak pratikte eğitim verisi üzerinde güçlü bir kontrol bırakıyor. ABD’de doktrin ağırlıkla fair use lehine akarken, yakın tarihli bazı kararlar belirsizliği artırdı; yine de “teknolojiye uyum sağlayan esnek değerlendirme” çizgisi önemini koruyor. Çin’de metin düzeyinde muğlaklık devam ederken, kimi kararlar YZ eğitimini “adil kullanım” yönünde yorumladı.

Bu panoramada Zhang’ın önerisi, Japonya ve ABD çizgisine daha yakındır: girdide serbestiyet, çıktıda hassas denetim.

Çıktı Odaklı Koruma Mimarisi

Zhang’ın “output in” ayağı, dört tamamlayıcı sütuna dayanır:

1. Dönüştürücülük (transformative use): Model çıktısının, kaynak eserle ifade düzeyinde mesafe koyması gerekir. Basit özet tekrarına ya da kelimesi kelimesine üretime değil, yeni bağlam ve amaçla farklı bir anlatım kurmaya yönelten teknik ve kurumsal önlemler (veri tekilleştirme, çıktı-girdi karşılaştırması, hatırlama azaltma, insan geri bildirimiyle pekiştirme gibi) burada kritik rol oynar. Dönüştürücülük güçlendikçe, ikame riski zayıflar.

2. Uygun alıntı ve atıf: Çıktı belirli bir kaynağa dayanmaya başladığında, kaynağın görünür kılınması yaratıcıların itibarını ve erişimini artırır; kullanıcıya doğrulama olanağı sağlar; piyasada “kimin ürününe gidileceği”ni şeffaflaştırır. Bu, tek başına bir “izin” yerine geçmez; fakat hakkaniyet ve piyasa etkisi analizinde dengeyi telif sahibi lehine bozan unsurları hafifletir.

3. Creative Commons benzeri tercih menüsü: Hak sahiplerinin çıktı katmanında önceden tercihte bulunabildiği, örneğin “atıf zorunlu”, “indirilemez küçük görsel”, “verbatim için gelir paylaşımı” gibi modüler seçenekler sunan bir çerçeve, yüksek işlem maliyetlerini düşürür. Girdi üzerinde genel yasak yerine, çıktıdaki kullanım tarzına dair ince ayarlı bir öz-düzenleme iklimi yaratır.

4. Güvenli liman ve bildirim-eylem: YZ sağlayıcısına, bildirim üzerine ihlale yol açan çıktı kalıplarını hızla düzeltme (ince ayarlı eğitim, filtre güncellemesi, kullanıcı yüzünde bağlamsal uyarılar) yükümlülüğü getirirken; makul çaba gösteren aktörün sistematik sorumlulukla cezalandırılmamasını güvenceye alır. Ama tekrarlanan, kalıtsal ve ikame etkisi bariz ihlaller için “kamufle kopyalama” istisnası öngörerek güvenli limanın suiistimalini önler.

Bu bileşenlerin ortak hedefi, piyasa ikamesi riskini azaltmak; yani YZ’nin ürettiği metin, görsel veya sesin, korunan eserle aynı işlevsel yeri işgal etmesini engellemektir. Çıktı telifli içeriğin yerine geçmediği ölçüde, eğitimde geniş serbestinin sosyo-ekonomik maliyeti düşer.

Yaklaşımın Kuvveti ve Sınırları

“Input out, output in” modeli iki nedenle caziptir. İlki, toplumsal fayda: Eğitim verisinin serbest dolaşımı, modellerin çeşitlilik ve kalite kazanmasını, buna bağlı olarak daha güvenilir bilgi üretimini mümkün kılar. İkincisi, normatif isabet: Telif hukukunun çekirdeği, eser sahibinin piyasaya arz ve kullanım biçimi üzerindeki yetkileridir; kişisel okuma/öğrenme düzeyindeki kopyalama, tarihsel olarak bu çekirdeğin dışında kalmıştır. Buna karşılık yaklaşımın sınırları da vardır: Kaynak izleme (attribution tracing) bugün teknik olarak zor; yanlış atıf itibar zararına yol açabilir; atıf çoğu hak sahibi için yetersiz olup, belirli kullanımlar için gelir paylaşımı talebi doğurabilir. Bu yüzden önerilen çerçevenin, teknik yerleştirmeler (ör. model içi bellek sınırlandırma, telifli doku örüntülerinin bastırılması) ve sözleşmesel tercihlerle birlikte kurgulanması gerekir.

Türkiye Açısından Uygulanabilir Çerçeve

Türk hukukunda YZ-özel bir düzenleme olmamakla birlikte, eser sahibinin çoğaltma ve yayma hakları (FSEK) temel koruma eksenini oluşturur. Zhang’ın yaklaşımı, Türkiye’de üç basamaklı bir politika yol haritasına çevrilebilir:

1. Girdi katmanında ilke kararı: Bilimsel araştırma ve veri analizi benzeri “zevk alma amacı gütmeyen” (non-enjoyment) işlemleri, kişisel okuma/öğrenmeye benzer kabul eden bir rehber ilke—kanun değişikliği olmasa dahi—yorum birliği yaratır. Korsan kaynaktan bilerek beslenmeye ise açık bir istisna tanınır.

2. Çıktı katmanında açık kriterler:

   • İfade benzerliği (substantial similarity) ve ikame etkisi (market substitution) birincil testler olmalı.

   • YZ sağlayıcıları için atıf normu, verbatim sınırlaması, indirilemez küçük görseller/özetler, bağlantı verme ve kullanım bağlamı uyarısı gibi asgari yükümlülükler getirilebilir.

   • Tekrarlayan ihlallerde “kamufle kopyalama” karinesine bağlanan ağırlaştırılmış sorumluluk ve gelir paylaşımı yaptırımları öngörülebilir.

3. Sektörel uygulama kodları: Yayıncılık, görsel sanatlar ve müzik için meslek birlikleriyle hazırlanacak uygulama kodları, Creative Commons benzeri çıkta-odaklı tercih menülerini standartlaştırabilir (ör. “Atıf + bağlantı zorunlu, indirme yok”; “Kısa alıntıda serbest, uzun alıntıda lisans” vb.).

Bu çerçeve, Türk yaratıcı endüstrilerinin gelir akışını korurken, YZ ekosisteminin yenilik kapasitesini zedelemeden ilerlemesine imkân tanır.

Sonuç

YZ ile telif arasındaki gerilim, çoğu zaman yanlış yerde çözümlenmeye çalışıldı: veriye erişimi daraltarak. Zhang’ın “input out, output in” tezi, tartışmayı hakların fiilen ihlâl edildiği yere—çıktıya—taşıyarak hem hukuki isabet hem de pratik uygulanabilirlik sağlıyor. Eğitimde serbesti, çıktıda dönüştürücülük-atıf-tercih menüsü-güvenli liman dörtgeniyle desteklendiğinde; yaratıcıların meşru menfaatleri korunurken, kamunun bilgiye erişimi ve inovasyon da sürdürülebilir hale gelir.

Türkiye bakımından önerilen üç adım—girdide yorum birliği, çıktıda açık kriterler, sektörel kodlar—bu dengeyi kurmak için makul, ölçülü ve uygulanabilir bir yol sunuyor. Kısacası, özgürce öğrenen modeller ve adilce konuşan çıktılar: YZ çağında telif hukukunun hedefi bundan daha özlü ifade edilemez.