Frontier Yapay Zekâda Şeffaflık Temelli Hukuki Yönetişim: Kaliforniya Modelinin Normatif ve Kurumsal Analizi

Bu çalışma, Kaliforniya’nın 2025 yılında kabul ettiği Frontier Yapay Zekâda Şeffaflık Yasası (YASA) aracılığıyla frontier yapay zekâ modellerine yönelik geliştirdiği şeffaflık merkezli yönetişim yaklaşımını kapsamlı bir biçimde analiz etmektedir. YASA, yalnızca teknik bir ürün güvenliği düzenlemesi olmaktan öte; felaket riski yönetimi, kurumsal hesap verebilirlik, whistleblower koruması, kritik olay bildirim rejimi ve kamuya ait yapay zekâ altyapısının inşası gibi çok boyutlu araçları bir araya getiren yenilikçi bir normatif çerçeve sunar. Çalışma, düzenlemenin federal–eyalet ilişkileri bağlamındaki konumunu, AB Yapay Zekâ Tüzüğü ile karşılaştırmalı yönlerini ve teknoloji şirketlerinin bulunduğu Silikon Vadisi ekosistemindeki politika-ekonomik dinamikleri değerlendirir. Ayrıca frontier modelin teknik ve hukuki tanımı, felaket riski kavramsallaştırması, çok katmanlı yükümlülük sistemi ve büyük geliştiricilere yönelik şeffaflık dokümantasyonu ayrıntılı biçimde ele alınmaktadır. Makale, YASA’nın esnek, öğrenmeye dayalı ve şeffaflık temelli yapısının farklı hukuk sistemlerinde uyarlanabilirliğini inceleyerek, düzenleme geliştirmek isteyen ülkeler için aktarılabilir politika önerileri sunar. Sonuç bölümünde ise YASA’nın küresel yapay zekâ yönetişiminde neden öncü bir model olarak değerlendirilebileceği tartışılmaktadır. 

This study provides a comprehensive analysis of California’s Transparency in Frontier Artificial Intelligence Act (TFAA), enacted in 2025, and its transparency-centered governance framework for frontier artificial intelligence models. Rather than operating merely as a technical product-safety regulation, the TFAA introduces a novel normative architecture that integrates multiple regulatory instruments, including catastrophic risk management, corporate accountability, whistleblower protections, critical incident reporting requirements, and the development of publicly administered AI infrastructure. The study evaluates the statute’s position within the federal- state regulatory dynamic, its points of convergence and divergence with the EU Artificial Intelligence Act, and the policy-economic environment shaped by Silicon Valley’s technology ecosystem. It further examines the technical and legal definition of frontier models, the conceptualization of catastrophic risk, the multi-tiered obligations imposed on developers, and the transparency documentation required from large-scale actors. By assessing the adaptability of the TFAA’s flexible, learning-oriented, and transparency-based structure across different legal systems, the article offers transferable policy recommendations for jurisdictions seeking to develop AI regulation. The conclusion discusses why the TFAA may be regarded as a pioneering model in global AI governance.