Güney Kore Yapay Zekâ Yasası’nın Analizi ve Türk Hukukuna Bir Model Olarak Değerlendirilmesi

Yıl 2025, Sayı: 7, 413 - 441, 30.06.2025

Muhammed Burak Görentaş

https://doi.org/10.59399/cuhad.1658493

Öz

Güney Kore, yapay zekâ alanında kapsamlı bir düzenleme çerçevesi oluşturmak amacıyla Güney Kore Yapay Zekâ Temel Yasası (SKAIA) adlı bir yasa çıkarmıştır. Bu yasa, yapay zekâ teknolojilerinin güvenli ve etik kullanımını sağlamak, sektördeki inovasyonu desteklemek ve uluslararası rekabet gücünü artırmak amacıyla hazırlanmıştır. Dünyanın en yüksek robot kullanım oranına sahip ülkelerinden biri olan ve küresel çaptaki teknoloji devlerine ev sahipliği yapan Güney Kore’nin çıkardığı bu yasa, küresel teknoloji ekosistemi açısından önemli bir adım olup detaylı bir şekilde incelenmelidir. Bu çalışmada, SKAIA’nın getirdiği düzenlemeler detaylı bir şekilde ele alınmış ve yasanın içerdiği temel ilkeler incelenmiştir. Yasa, yönetişim ve düzenleyici çerçeve, teknolojik gelişimi teşvik eden politikalar ve etik ile güvenlik standartları olmak üzere üç temel alana odaklanmaktadır. Yasa metni, doğal dil işleme ve duygu analizi gibi yapay zekâ yöntemleriyle analiz edilmiş; metnin genel olarak tarafsız bir dil kullandığı, düzenleyici ve gelişimi destekleyici ifadelerin öne çıktığı tespit edilmiştir. Türkiye açısından değerlendirildiğinde, SKAIA, ulusal bir yapay zekâ yasası oluşturma sürecinde önemli bir model teşkil etmektedir. Türkiye’nin mevcut Ulusal Yapay Zekâ Stratejisi kapsamındaki çalışmalarına ek olarak, düzenleyici mekanizmalar oluşturması, yapay zekâ girişimciliğini desteklemesi, etik ve güvenlik standartlarını belirlemesi ülkenin yapay zekâ alanındaki küresel rekabet gücünü artıracaktır.

Anahtar Kelimeler

Bilişim Hukuku , Doğal Dil İşleme , Duygu Analizi , Etik ve Güvenlik Standartları , Güney Kore Yapay Zekâ Temel Yasası (SKAIA) , Yapay Zekâ Düzenlemeleri , Yapay Zekâ Yönetişimi.

Analysis of the South Korea Basic Act on Artificial Intelligence and its Evaluation as a Model for Turkish Law

Öz

South Korea has enacted a law called the South Korea Artificial Intelligence Basic Act (SKAIA) with the aim of establishing a comprehensive regulatory framework in the field of artificial intelligence. This law was drafted to ensure the safe and ethical use of artificial intelligence technologies, to support innovation in the sector and to increase international competitiveness. This law enacted by South Korea, one of the countries with the highest rate of robot use in the world and home to global technology giants, is an important step for the global technology ecosystem and should be examined in detail. In this study, the regulations introduced by the SKAIA are discussed in detail and the basic principles of the law are analyzed. The law focuses on three main areas: governance and regulatory framework, policies to promote technological development, and ethical and safety standards. The text of the law was analyzed using artificial intelligence methods such as natural language processing and sentiment analysis, and it was found that the text generally uses neutral language, and that regulatory and development supportive statements are prominent. For Turkey, the SKAIA can serve as an important model in the process of creating a national artificial intelligence law. In addition to Turkey’s current National Artificial Intelligence Strategy, establishing regulatory mechanisms, supporting artificial intelligence entrepreneurship and setting ethical and safety standards will increase the country’s global competitiveness in the field of artificial intelligence.

Anahtar Kelimeler

Artificial Intelligence Governance , Artificial Intelligence Regulations , Ethical and Security Standards , IT Law , Natural Language Processing , Sentiment Analysis , South Korean Basic Law on Artificial Intelligence (SKAIA).

Kaynakça

• A Pro-Innovation Approach to AI Regulation, UK Government, https://www.gov.uk/government/publications/ai-regulation-a-pro-innovation-approach/white-paper (E.T. 14.03.2025).
• ABİMBOLA, B., MARİN, E., TAN, Q. (2024). Enhancing Legal Sentiment Analysis: A Convolutional Neural Network–Long Short-Term Memory Document-Level Model. Machine Learning and Knowledge Extraction, 6(2), 877-897. https://doi.org/10.3390/make6020041
• AKTÜRK, E. (2024). Telif Hakkının Yapay Zekȃ Ürünleri Açısından Değerlendirilmesi. Çukurova Üniversitesi Hukuk Araştırmaları Dergisi, 5, 192-235. https://doi.org/10.59399/cuhad.1450690
• Algorithmic Accountability Act, 116th Congress, https://www.congress.gov/bill/116th-congress/house-bill/2231/all-info (E.T. 14.03.2025).
• Artificial Intelligence (Regulation) Bill, UK Government, https://bills.parliament.uk/publications/53068/documents/4030 (E.T. 14.03.2025).
• Artificial Intelligence Act, “Artificial Intelligence Act,” ArtificialIntelligenceAct.eu, https://artificialintelligenceact.eu/ (E.T. 14.03.2025).
• BAYDEMİR, E. (2024). Türk İdari Teşkilatında Yapay Zeka Alanında Düzenleyici Ve Denetleyici Kurum İhtiyacı. Kırıkkale Hukuk Mecmuası, 4(2), 869-900. https://doi.org/10.59909/khm.1528254.
• BİRTANE, Ş. (2024). Hakime Yardımcı Yapay Zekâ. Türkiye Adalet Akademisi Dergisi(59), 233-272. https://doi.org/10.54049/taad.1515051
• BOZKURT YÜKSEL, A. E. (2022). Avrupa Komisyonu’nun Yapay Zekâ Tüzük Teklifi’ne Genel Bir Bakış. Türkiye Adalet Akademisi Dergisi, 51, 19-46. https://doi.org/10.54049/taad.1139330
• BÜYÜKSAĞİŞ, E. (2021). Yapay Zeka Karşısında Kişisel Verilerin Korunması Ve Revizyon İhtiyacı. Yeditepe Üniversitesi Hukuk Fakültesi Dergisi, 18(2), 529-541.
• California Assembly Bill 1836, California State Legislature, https://calmatters.digitaldemocracy.org/bills/ca_202320240ab1836 (E.T. 14.03.2025).
• California Assembly Bill 2602, California State Legislature, https://leginfo.legislature.ca.gov/faces/billTextClient.xhtml?bill_id=202320240AB2602 (E.T. 14.03.2025).
• California Assembly Bill 2655, California State Legislature, https://calmatters.digitaldemocracy.org/bills/ca_202320240ab2655 (E.T. 14.03.2025).
• California Senate Bill 942, California State Legislature, https://leginfo.legislature.ca.gov/faces/billNavClient.xhtml?bill_id=202320240SB942 (E.T. 14.03.2025).
• Commercial Facial Recognition Privacy Act, 116th Congress, https://www.congress.gov/bill/116th-congress/senate-bill/847 (E.T. 14.03.2025).
• ERDOĞAN, G. (2021). Yapay Zekâ ve Hukukuna Genel Bir Bakış. Adalet Dergisi(66), 117-192.
• Executive Office of the President, National Science and Technology Council, Committee on Technology, Preparing for the Future of Artificial Intelligence, Washington, D.C., 2016, https://obamawhitehouse.archives.gov/sites/default/files/whitehouse_files/microsites/ostp/NSTC/preparing_for_the_future_of_ai.pdf (E.T. 14.03.2025).
• Framework for Artificial Intelligence Diffusion, Federal Register, https://www.federalregister.gov/documents/2025/01/15/2025-00636/framework-for-artificial-intelligence-diffusion (E.T. 14.03.2025).
• GÖRENTAŞ, M. B., ÇİFTÇİ, H. (2024). Avrupa Birliği Yapay Zekâ Yasası Çerçevesinde Yargılamada Yapay Zekâ Kullanımının Değerlendirilmesi. İzmir Barosu Dergisi , 89(1) , 177-203.
• HARDENIYA, N., PERKINS, J., CHOPRA, D., JOSHI, N., MATHUR, I. (2016). Natural language processing: Python and NLTK. Packt Publishing Ltd. Birmingham.
• House Bill 7532, 118th Congress, https://www.congress.gov/bill/118th-congress/house-bill/7532/text (E.T. 14.03.2025).
• House of Resolution 153, 116th Congress, https://www.congress.gov/bill/116th-congress/house-resolution/153/text (E.T. 14.03.2025).
• KARADENİZ, S. (2025). Avrupa Birliği Yapay Zekâ Kanunu’nun Risk Grupları ve İlgililerin Yükümlülükleri Bağlamında İncelenmesi. Ankara Hacı Bayram Veli Üniversitesi Hukuk Fakültesi Dergisi, 29(1), 307-366. https://doi.org/10.34246/ahbvuhfd.1541455
• KİLİROOR, C.C., SAGAR, S., DİDDE, S.S. (2023). Sentiment-Based Simplification of Legal Text. In: Sarkar, D.K., Sadhu, P.K., Bhunia, S., Samanta, J., Paul, S. (eds) Proceedings of the 4th International Conference on Communication, Devices and Computing. ICCDC 2023. Lecture Notes in Electrical Engineering, vol 1046. Springer, Singapore. https://doi.org/10.1007/978-981-99-2710-4_38
• KURDOĞLU, B., ATA Ç. D. (2021). Veri Ekonomisi Ve Rekabet Hukuku. Bilişim Hukuku Dergisi, 3(2), 266-337. https://doi.org/10.55009/bilisimhukukudergisi.1013073.
• MİN, K. (2024). The United Korean AI Act Bill: Contents in Comparison with the EU AI Act (with English Translation of the Bill). https://www.linkedin.com/pulse/united-korean-ai-act-bill-contents-comparison-eu-english-min-h98kc/ (E.T. 14.03.2025).
• MUDALİGE, C.R., KARUNARATHNA, D., RAJAPAKSHA, I., DE SİLVA, N., RATNAYAKA, G., PERERA, A.S., PATHİRANA, R. (2020). SigmaLaw-ABSA: Dataset for Aspect-Based Sentiment Analysis in Legal Opinion Texts,” 2020 IEEE 15th International Conference on Industrial and Information Systems (ICIIS), RUPNAGAR, India, 488-493.
• National Strategy for Artificial Intelligence, The Government of the Republic of Korea https://wp.oecd.ai/app/uploads/2021/12/Korea_National_Strategy_for_Artificial_Intelligence_2019.pdf (E.T. 22.05.2025).
• OZAN ÖZPARLAK B. (2021). Yapay Zekâ Sistemlerine Dair Hukuki Düzenlemelere Doğru. JAIHS, 1(2), 4-5.
• ÖZÇELİK, Ş. B. (2021). Yapay Zekanın Veri Koruma, Sorumluluk Ve Fikri Mülkiyet Açısından Ortaya Çıkardığı Hukuki Gereksinimler. Adalet Dergisi(66), 87-116.
• SARAN, S., NATARAJAN, N., SRİKUMAR, M. (2018). In Pursuit of Autonomy: AI and National Strategies. Observer Research Foundation https://www.orfonline.org/public/uploads/posts/pdf/20230523151057.pdf (E.T. 22.05.2025).
• SKAIA, https://artificialintelligenceact.com/south-korean-ai-basic-law/ (E.T. 14.03.2025).
• ŞEKER, S. E. (2015). Doğal Dil İşleme (Natural Language Processing). YBS Ansiklopedi, 2(4), 14-22.
• ŞENLİKOĞLU, B. (2025). Vakıf Faaliyetlerinde Yapay Zekâ Kullanımı: Hukuki Düzenleme ve Uygulama Örnekleri. Tokat Gaziosmanpaşa Üniversitesi Hukuk Fakültesi Dergisi, 3(1), 155-179.
• TOKCAER, S. (2021). Türkçe metinlerde duygu analizi. Yaşar Üniversitesi E-Dergisi, 16(63), 1514-1534.
• TUFAN, B. N. (2025). Yapay Zekâ Ve Suç: Gelecek Açısından Hukuksal Ve Etik Tehditler. Medeniyet Kültürel Araştırmalar Belleteni. 4(7), 1-17. https://doi.org/10.60051/medbel.1585638.
• UK National AI Strategy, UK Government, https://assets.publishing.service.gov.uk/media/614db4d1e90e077a2cbdf3c4/National_AI_Strategy_-_PDF_version.pdf (E.T. 14.03.2025).
• ULAŞAN, F. (2020). Ulusal Yapay Zekâ Strateji Belgeleri ve Değerlendirmeler. Disiplinlerarası Politika Vizyonu ve Stratejiler, 103-123.
• YAPAY ZEKANIN GELİŞTİRİLMESİ VE GÜVEN VAKFI OLUŞTURULMASINA İLİŞKİN TEMEL YASASI, GÜNEY KORE BİLİM VE TEKNOLOJİ ENFORMASYON, YAYINCILIK VE TELEKOMÜNİKASYON KOMİTESİ BAŞK., https://likms.assembly.go.kr/bill/billDetail.do?billId=PRC_R2V4H1W1T2K5M1O6E4Q9T0V7Q9S0U0 (E.T. 14.03.2025).
• YEŞİLKAYA, N. (2023). Yapay Zekaya Dair Etik Sorunlar. Şarkiyat. 14(3), 948-963. https://doi.org/10.26791/sarkiat.1189864.
• YILMAZ, İ. SÖZER, C., ELVER, E. (2021). Yapay Zekâ ile İlgili Güncel Düzenlemeler: Avrupa Birliği ve Amerika Birleşik Devletlerinde Alınan Aksiyonlar Işığında Bir Değerlendirme. Adalet Dergisi, 66, 445-469.