Epistemik Altyapı, Üretken Yapay Zekâ ve Dijital Bellek Yönetişimi: İndeksleme, Güç ve Bilginin Ekonomi Politiği

Öz

Üretken yapay zekâ çoğunlukla yeni bir bilgi üretim motoru olarak tanımlansa da işleyişi, metin ve kayıtların keşfedilebilir, bağlamlandırılmış ve makinelerce okunabilir hâle getirildiği önceden var olan altyapılara dayanmaktadır. Bu makale, yapay zekâ aracılı bilgi üretimine katkıda bulunmalarına rağmen kurumsal açıdan kırılgan kalan ve telif hakkı ile yapay zekâ politikalarında yalnızca kısmen görünür olan arşiv ve meta veri altyapılarının nasıl kavramsallaştırılması ve yönetilmesi gerektiği sorusunu ele almaktadır. Bilim ve teknoloji çalışmaları, arşiv ve bellek çalışmaları, ekonomi politik ve hukuk alanlarındaki literatürü kavramsal ve disiplinlerarası bir yaklaşımla inceleyen makale, Amerika Birleşik Devletleri, Birleşik Krallık ve Avrupa Birliği'ni karşılaştırmakta ve Britanya Kütüphanesi'ne yönelik 2023 siber saldırısını altyapısal kırılganlığa ilişkin açıklayıcı bir örnek olay olarak ele almaktadır. Makale üç temel katkı sunmaktadır. İlk olarak, arşivsel betimleme ve meta verileri epistemik altyapı olarak kavramsallaştırmaktadır. İkinci olarak, telif hakkı, veri tabanı hakları ve yapay zekâya ilişkin şeffaflık kuralları arasında bir yönetişim boşluğu bulunduğunu ortaya koymaktadır. Üçüncü olarak ise altyapısal şeffaflık, karşılıklı fayda, meta verinin sorumlu yönetimi, demokratik gözetim ve pedagojik sorumluluk olmak üzere uygulanabilir beş taahhüt içeren bir Dijital Bellek Şartı geliştirmektedir. Analiz, arşiv meta verilerinin model eğitiminde tek tip bir nedensel etkiye sahip olduğunu ya da kamuya açık kanıt bulunmadığı durumlarda belirli ticari modellerin Britanya Kütüphanesi koleksiyonlarını kullandığını ileri sürmemektedir. Bunun yerine, kültürel miras derlemlerinin belgelenmiş kullanımlarını yönetmek ve bu kullanımların hâlihazırda doğrulanamadığı durumlarda şeffaflığı artırmak için savunulabilir bir temel oluşturmaktadır.

Anahtar Kelimeler

• Üretken Yapay Zekâ
• Dijital Bellek
• Epistemik Altyapı
• Arşiv Yönetişimi
• Meta Veri
• Telif Hakkı
• Kültürel Miras

Epistemic Infrastructure, Generative AI, and the Governance of Digital Memory: Indexing, Power, and the Political Economy of Knowledge

Öz

Generative artificial intelligence is commonly described as a novel engine of knowledge production, yet its operation depends on pre-existing infrastructures through which texts and records become discoverable, contextualised, and machine-readable. This article asks: how should archival and metadata infrastructures be conceptualised and governed when they contribute to AI-mediated knowledge production but remain institutionally fragile and only partly visible in copyright and AI policy? Using a conceptual, interdisciplinary analysis of scholarship in science and technology studies, archival and memory studies, political economy, and law, it compares the United States, United Kingdom, and European Union and uses the 2023 British Library cyberattack as an illustrative case of infrastructural vulnerability. The article makes three contributions. It conceptualises archival description and metadata as epistemic infrastructure; identifies a governance gap between copyright, database rights, and AI transparency rules; and develops a Digital Memory Charter with five implementable commitments: infrastructural transparency, reciprocal benefit, metadata stewardship, democratic oversight, and pedagogical responsibility. The analysis does not claim that archival metadata has a uniform causal effect on model training or that particular commercial models used British Library holdings where public evidence is unavailable. It instead establishes a defensible basis for governing documented uses of cultural-heritage corpora and for improving transparency where those uses cannot presently be verified.

Anahtar Kelimeler

• Generative AI
• Digital Memory
• Epistemic İnfrastructure
• Archival Governance
• Metadata
• Copyright
• Cultural Heritage.

Kaynakça

1. Alkaissi, H. and McFarlane, S.I. (2023) 'Artificial hallucinations in ChatGPT: Implications in scientific writing', Cureus, 15(2), e35179. https://doi.org/10.7759/cureus.35179
2. Ansari, S. (2026) 'Compound deception in elite peer review: A failure mode taxonomy of 100 fabricated citations at NeurIPS 2025', arXiv:2602.05930 [cs.DL] (preprint).
3. Authors Guild v. Google, Inc., 804 F.3d 202 (2d Cir. 2015). Benjamin, R. (2019) Race After Technology: Abolitionist Tools for the New Jim Code. Cambridge: Polity.
4. Bory, P. (2020) 'Deep new: The shifting narratives of artificial intelligence from Deep Blue to AlphaGo', Convergence, 26(4), pp. 627-642. https://doi.org/10.1177/1354856519829679
5. Bowker, G.C. (2005) Memory Practices in the Sciences. Cambridge, MA: MIT Press.
6. Bowker, G.C. and Star, S.L. (1999) Sorting Things Out: Classification and Its Consequences. Cambridge, MA: MIT Press.
7. British Library (2024) Learning Lessons from the Cyber-Attack: British Library Cyber Incident Review. London: British Library, 8 March.
8. Buick, A. (2025) 'Copyright and AI training data-transparency to the rescue?', Journal of Intellectual Property Law & Practice, 20(3), pp. 182-192. https://doi.org/10.1093/jiplp/jpae102

9. Copyright, Designs and Patents Act 1988 (UK), s. 29A.
10. Crawford, K. (2021) Atlas of AI: Power, Politics, and the Planetary Costs of Artificial Intelligence. New Haven: Yale University Press.
11. Department for Science, Innovation and Technology and Department for Culture, Media and Sport (2026) Report on Copyright and Artificial Intelligence. CP 2602. London: HM Government, 18 March.
12. Directive 96/9/EC of the European Parliament and of the Council of 11 March 1996 on the legal protection of databases, OJ L 77, 27 March 1996, pp. 20-28.
13. Directive (EU) 2019/790 of the European Parliament and of the Council of 17 April 2019 on copyright and related rights in the Digital Single Market, OJ L 130, 17 May 2019, pp. 92-125.
14. Edwards, P.N. (2010) A Vast Machine: Computer Models, Climate Data, and the Politics of Global Warming. Cambridge, MA: MIT Press.
15. European Commission (2025) Template for general-purpose AI model providers to summarise the content used to train their model. Brussels, 24 July.
16. Foucault, M. (1972) The Archaeology of Knowledge. Translated by A.M. Sheridan Smith. London: Tavistock.
17. Jasanoff, S. (ed.) (2004) States of Knowledge: The Co-Production of Science and Social Order. London: Routledge.
18. Latour, B. (2005) Reassembling the Social: An Introduction to Actor-Network-Theory. Oxford: Oxford University Press.
19. Mager, A. (2012) 'Algorithmic ideology: How capitalist society shapes search engines', Information, Communication & Society, 15(5), pp. 769-787. https://doi.org/10.1080/1369118X.2012.676056
20. Noble, S.U. (2018) Algorithms of Oppression: How Search Engines Reinforce Racism. New York: New York University Press.
21. Oderinwale, H. and Kazlauskas, A. (2025) 'The economics of AI training data: A research agenda', arXiv:2510.24990 (preprint; revised 2026).
22. Regulation (EU) 2024/1689 of the European Parliament and of the Council of 13 June 2024 laying down harmonised rules on artificial intelligence, OJ L, 2024/1689, 12 July 2024.
23. Sag, M. and Yu, P.K. (2025) 'The globalization of copyright exceptions for AI training', Emory Law Journal, 74(5), pp. 1163-1227.
24. Srnicek, N. (2017) Platform Capitalism. Cambridge: Polity.
25. Star, S.L. (1999) 'The ethnography of infrastructure', American Behavioral Scientist, 43(3), pp. 377-391. https://doi.org/10.1177/00027649921955326
26. Taylor, A.G. and Joudrey, D.N. (2009) The Organization of Information. 3rd edn. Westport, CT: Libraries Unlimited.
27. The New York Times Company v. Microsoft Corporation et al., No. 1:23-cv-11195 (S.D.N.Y., filed 27 December 2023).
28. United States Copyright Act 1976, 17 U.S.C. § 107.
29. U.S. Copyright Office (2025) Copyright and Artificial Intelligence, Part 3: Generative AI Training. Washington, DC: Library of Congress (pre-publication version, May).
30. Winner, L. (1980) 'Do artifacts have politics?', Daedalus, 109(1), pp. 121-136.
31. Zuboff, S. (2019) The Age of Surveillance Capitalism. London: Profile Books