THE USE OF INTELLECTUAL AND ARTISTIC WORKS IN THE TRAINING OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE: A COPYRIGHT LAW PERSPECTIVE

Yıl 2025, Cilt: 11 Sayı: 2, 241 - 272, 31.12.2025

Mustafa Ateş

https://doi.org/10.55027/tfm.1773763

Öz

In order to obtain outputs from artificial intelligence (AI) systems that may constitute the subject matter of copyright and related rights, these systems must be trained with a wide array of data, including visual materials such as paintings, photographs, graphics, and videos; audio content such as musical works, and text-based materials such as books and academic articles. This requirement stems from the fact that AI algorithms learn by processing large datasets to perform specific tasks and make decisions. As a result, an inevitable conflict of interest has emerged between AI developers and copyright holders of creative works.
Legal systems are therefore expected to reconcile this conflict in a manner that does not hinder—indeed, preferably encourages—technological innovation, while also safeguarding the role of copyright in rewarding human creativity and intellectual labor. In this context, intensive debates have been ongoing over the past six to seven years at both national and international levels.
In this article, both the legal regulations and practical approaches regarding the use of intellectual and artistic works within the scope of AI training are examined from a copyright law perspective in countries such as the European Union, Germany, the United States, Japan, and Singapore. The article specifically focuses on text and data mining (TDM) in the EU, the “non- enjoyment principle” exception in Japan, the “computational data analysis” exception in Singapore, and “the doctrine of fair use” in the United States. In its final section, the study evaluates whether the current legal framework in Turkey can offer a viable solution to the issue. Ultimately, it is argued that, until widely accepted legal norms crystallize in the country, it would be prudent to refrain from enacting binding regulations in this domain.

Anahtar Kelimeler

AI training , Copyright exceptions , Text and data mining , Fair use , Non-enjoyment principle , Machine learning and copyright law

FİKİR VE SANAT MAHSULLERİNİN YAPAY ZEKÂNIN EĞİTİMİNDE KULLANILMASININ TELİF HAKLARI BAĞLAMINDA DEĞERLENDİRİLMESİ

Öz

Yapay zekâ algoritmalarının belirli görevleri yerine getirebilmesi ve karar verme süreçlerini yürütebilmesi için büyük ölçekli veri ve materyal kümeleri eğitilmiş olması gerekir. Kendisinden fikir ve sanat eserleri hukuku kapsamındaki eserlere benzer çıktılar elde edilmesi istenen yapay zekânın, bunu yapabilmesi, daha evvel resim, fotoğraf, grafik ve video gibi görsellerle, musiki gibi ses tespitleriyle, kitap ile makale gibi metin tabanlı verilerle beslenmiş olmasına bağlıdır. Bu durum, yapay zekâ geliştiricileri ile fikrî ürünler üzerindeki telif hakkı sahipleri arasında kaçınılmaz bir menfaat çatışmasına sebep olmaktadır. Bu çatışmanın, hukuk düzeni tarafından hem yeniliği ve teknolojik gelişmeyi sekteye uğratmayacak ve hatta teşvik edecek, hem de telif hakkı himayesinin insan yaratıcılığını ve entelektüel emeği ödüllendirme işlevine zarar vermeyecek şekilde dengelenmesi gerekmektedir.
Bu bağlamda, son 6–7 yıldır hem ulusal hem de uluslararası düzeyde yoğun tartışmalar yaşanmaktadır. Avrupa Birliği (AB), doğrudan yapay zekâ eğitimi amacı gütmese de bu amaca dolaylı olarak hizmet edebilecek nitelikte ve üye devletler düzeyinde uygulanabilir bazı düzenlemeler kabul etmiştir. Japonya ve Singapur gibi ülkeler, yapay zekâ ve makine öğrenimini doğrudan hedefleyen yasal ilkeler benimserken; Birleşik Devletler (ABD) gibi Anglo-Amerikan hukuk sistemine mensup ülkelerde ise, “âdil kullanım” (fair use) doktrini çerçevesinde içtihat yoluyla hukuki yönelimler geliştirilmeye çalışılmaktadır. Türkiye’de ise henüz bu konuda herhangi bir yasal düzenleme yapılmadığı gibi, tespit edebildiğimiz kadarıyla yargıya intikal etmiş bir uyuşmazlık da bulunmamaktadır.
Bu makalede; AB, Almanya, ABD, Japonya ve Singapur gibi bazı ülkelerde, yapay zekâ eğitimi kapsamında fikir ve sanat eserlerinin kullanımına ilişkin telif hukuku perspektifinden hem yasal düzenlemeler hem de uygulamadaki yaklaşımlar tespit edilemeye çalışılmaktadır. Makalede özellikle AB’deki metin ve veri madenciliği (text and data mining), Japonya’daki “haz alma amacı dışında kullanım” (non-enjoyment) ile Singapur’daki “bilgisayarla veri analiz” (computational data analysis) istisnaları ve ABD’deki âdil kullanım doktrini üzerinde durulmaktadır. Sonuçta ise Türkiye’de mevcut mevzuat çerçevesinde bu meseleye çözüm bulunup bulunamayacağı tartışılmakta ve ülkemizde konuyla ilgili genel kabul görmüş normlar oluşuncaya kadar bağlayıcı düzenlemelerden kaçınılmasının yerinde olacağı yönünde bir değerlendirme yapılmaktadır.

Anahtar Kelimeler

Yapay zekâ eğitimi , Telif hakkı istisnaları , Metin ve veri madenciliği , Haz almama prensibi , Âdil kullanım , Makine öğrenimi ve hukuk

Kaynakça

• Akbulut B, ‘Yapay Zekâ ve Ceza Hukuku Sorumluluğu’ (2023) Ankara Hacı Bayram Veli Üniversitesi Hukuk Fakültesi Dergisi, XXVII(4) 267-319
• Akıncı MF, ‘Yapay Zekâ Teknolojileri ve Hukukî Çerçeve: Almanya’dan İlk Karar’ (1 Kasım 2024) <<https://mfa.legal/laion-karari/>> (s.e.t. 21.6.2025)
• Akıncı MF, ‘Yapay Zekâ Teknolojileri ve Hukukî Çerçeve: LAION Kararıyla Doğan Yeni Soru İşaretleri’ (22 Aralık 2024) <<https://mfa.legal/yapay-zekâ-teknolojileri-ve-hukukî-cerceve-laion-karariyla-dogan-yeni-soru-isaretleri/>> (s.e.t. 22.06.2025)
• Akıncı MF, ‘Yapay Zekâ Teknolojileri ve Hukukî Çerçeve: Thomson Reuters-Ross Intelligence Davası’ (8 Nisan 2025) <<https://mfa.legal/yapay-zekâ-ve-telif-haklari-savasi-thomson-reuters-ross-intelligence-davasi/>> (s.t.e. 21.06.2025).
• Aksu M, ‘Yapay Zekâ ve Hukuk – Teknik ve Hukukî Altyapı ve Çerçeve’, İç Editör Mustafa Aksu, Yapay Zekâ ve Hukuk (1. Baskı, Oniki Levha, İstanbul 2024)
• Ateş M, ‘Copyright and Related Rights Protection under the TRIPs Agreement’, içinde Mustafa Ateş, Fikir ve Sanat Hukukuna Dair Makalelerim, (1. Baskı, Adalet, Ankara 2016) 593.
• Ateş M, Fikir ve Sanat Eserleri Üzerindeki Hakların Kapsamı ve Sınırlandırılması (1. Baskı, Seçkin, Ankara 2003)
• Ateş M, Fikir ve Sanat Eserleri Üzerindeki Hakların Kapsamı ve Sınırlandırılması (1. Baskı, Seçkin, Ankara 2002)
• Ateş M, Fikrî Hakların Cezaî Himayesi (1. Baskı, Adalet, Ankara 2024).
• Ateş M, Fikrî Hukukla İlgili Hukukî İşlemler (2. Baskı, Seçkin, Ankara 2023).
• Ateş M, Fikrî Hukukta Eser (1. Baskı, Turhan, Ankara 2007)
• Aydın Z, ‘Açık Kaynak Kodlu Yazılım Lisansları ve Kamu Kurumlarında Kullanımı’ (2018) Sayıştay Dergisi 108, 115–132
• Bak B, ‘Medeni Hukuk Açısından Yapay Zekânın Hukukî Statüsü ve Yapay Zekâ Kullanımından Doğan Hukukî Sorumluluk’ (2018) TAAD 35 Temmuz 2018 211-232
• Benli E ve Şenel G, ‘Yapay Zekâ ve Haksız Fiil Hukuku’ (2020) ASBÜ Hukuk Fakültesi Dergisi 2(2) 296-336
• Bozkurt ÖM, ‘Özgür Yazılım ve Telif Hakları: GPL Lisansı ve Türk Hukuku Açısından Değerlendirme’ (2011) Ankara Üniversitesi SBF Dergisi, 66(1) 21–48
• Brockmeyer S, Text und Data Mining – Urheberrechtliche Rahmenbedingungen und Perspektiven (C.H. Beck, München 2023)
• Bülent Yılmaz, ‘Açık Bilim Hareketi ve Bilgi Hizmetleri: Creative Commons Lisansları Üzerine Bir İnceleme’ (2008) Türk Kütüphaneciliği, 22(4) 538–554
• Chow KW, ‘Singapore: Copyright Infringement Defence for Artificial Intelligence and Machine Learning’ (26 February 2024), Rouse, <<https://rouse.com/insights/news/2024/ artificial intelligence in singapore copyright infringement defence for artificial intelligence machine learning>> (s.e.t 24.07.2025).
• Cotter TF, ‘Fair Use and Copyright Overenforcement’ (2008) 93 Iowa L. Rev. 1271
• Cumhurbaşkanlığı Dijital Dönüşüm Ofisi, <<https://cbddo.gov.tr/sss/yapay-zekâ/>> (s.e.t 12.04.2025)
• Doğan EM, ‘Üretken Yapay Zekâ Modellerinin Eğitiminde Kullanılan İçeriklerin Telif Hakkı İhlali: ABD’deki Güncel Davalar Işığında Karşılaştırmalı Bir İnceleme’ (2025) TFM 11(1) 91-109
• Dornis TW, ‘The Training of Generative AI is not Text and Data Mining”, European Intellectual Property Review (E.I.P.R.), 2/2025, <<https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=4993782>> (s.e.t. 08.08.2025)
• Elkin-Koren N, ‘Exploring Creative Commons: A Skeptical View of a Worthy Pursuit’ in Editors Lucie Guibault & P. Bernt Hugenholtz, The Future of the Public Domain: Identifying the Commons in Information Law, (Kluwer Law International 2006) pp. 325–346
• Elkin-Koren N, ‘Fair Use by Design’ (2017) 64 Ucla L. Rev, 1082
• Erdoğan İ, ‘Açık Erişim ve Creative Commons Lisansları’ (2009) Bilgi Dünyası, 10(2) 305–318
• Ersoy Ç, Robotlar Yapay Zekâ ve Hukuk (1. Baskı, Oniki Levha, İstanbul 2017)
• Espie Angelica de Leon, Computational Data Analysis Exception in Singapore’s Copyright Act 2021 A Game Changer’ Asia IP, (7 December 2021) <<https://asiaiplaw.com/article/computational-data-analysis-exception-in-singapores-copyright-act-2021-a-game-changer>> (s.e.t. 24.07.2025)
• Free Software Foundation, GNU General Public License (GPL) Version 3 – Full Text, <<https://www.gnu.org/licenses/gpl-3.0.en.html>>.
• Geiger C, Fresio G ve Bulayenko O, The Exception for Text and Data Mining (TDM) in the Proposed Directive on Copyright in the Digital Single MarketLegal Aspects (2018) European Parliament Legal Affairs Hass JL, ‘Kadrey v. Meta: The First Major Test of Fair Use in the Age of Generative AI’ (14 May, 2025), <<https://www.ecjlaw.com/ecj-blog/kadrey-v-meta-the-first-major-test-of-fair-use-in-the-age-of-generative-ai-by-jason-l-haas>> (s.e.t 15.07.2025)
• Infinity Legal LLC, ‘A Balancing Act: Singapore’s Computational Data Analysis Exception’ Infinity Legal, <<https://infinitylegal.com.sg/copyright-law-singapore/>> (s.e.t. 28.07.2025)
• Joby A, ‘What is Training Data? How It’s Used in Machine Learning’ (2021) Learn G2, July 30, 2021 <<https://learn.g2.com/training-data>> s.e.t 02.06.2025
• Katz A, ‘Fair Use 2.0: The Rebirth of Fair Dealing in Canada’ in Editor Michael Geist, The Copyright Pentalogy: How the Supreme Court of Canada Shook the Foundations of Canadian Copyright Law (Ottawa University Press, Ottowa 2013) 93-156.
• Kleinkopf FL, ‘Die Anforderungen digitaler Forschungsmethoden an ein innovations- und wissenschaftsfreundliches Urheberrecht’, in Text- und Data-Mining (1. Auflage 2022, Nomos Verlag 2022)
• Koç EG, ‘Yapay Zekânın Hukukî Statüsüne Yönelik Yaklaşımlar ve Genel Bir Değerlendirme’ iç Editör Mustafa Aksu, Yapay Zekâ ve Hukuk, (1. Baskı, OnikiLevha, İstanbul 2024) 305-333
• Kretschmer M ve Margoni T, ‘A Deeper Look into the EU Text and Data Mining Exceptions: Harmonisation, Data Ownership, and the Future of Technology” (2022) GRUR International 71(8) 685–701
• LeCun Y, Bengio Y ve Hinton G, ‘Deep Learning’ (2015) Nature 521 436–444
• Lee R, ‘Machine Learning and Copyright Law: Japanese, American and European Perspectives’ (2019) Waseda Institute for Advanced Study Working Paper No. 2019-002
• Lessig L, Free Culture: How Big Media Uses Technology and the Law to Lock Down Culture and Control Creativity, (Penguin Press, New York 2004)
• Madison MJ, ‘A Pattern-Oriented Approach to Fair Use’ (2004) 45 WM. & Mary L. Rev., 1525
• McCarthy J, Minsky ML, Rochester N ve Shannon CE, A Proposal for the Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence (31 August, 1955)
• Meeker HJ, Open Source for Business: A Practical Guide to Open Source Licensing, (CreateSpace Independent Publishing 2017)
• Moody G, Rebel Code: Linux and the Open Source Revolution (Perseus Publishing 2001)
• Nagashima Ohno & Tsunematsu, ‘Japan a Paradise for Machine Learning, Not Generative AI’ (21.7.202) Lexology, <<https://www.lexology.com/library/detail.aspx?g=d6358d5b-b020-430e-84b9-dd3497822c9b>> (s.e.t 25.07.2025)
• OEC, ‘OECD Artificial Intelligence Papers’ <<https://www.oecd.org/en/publications/ oecd-artificial-intelligence-papers_dee339a8-en.html>> (s.e.t 12.8.2025)
• OECD, ‘OECD AI Principles’ <<https://www.oecd.org/en/topics/sub-issues/ai-principles.html?>> (s.e.t 12.8.2025)
• Pasetti M, Santos JW, Corrêa NK, de Oliveira N ve Barbosa CP, ‘Technical, Legal, and Ethical Challenges of Generative Artificial Intelligence: An Analysis of the Governance of Training Data and Copyrights’ (2025) Discover Artificial Intelligence 5 (Springer) 193
• Quintais PJ, ‘Generative AI, Copyright and the AI Act’ (2025) The International Journal of Technology Law and Practice- Computer Law & Security Review 56 106-107
• Rosati E, ‘Copyright Exceptions and Fair Use Defences for AI Training Done for ‘Research’ and ‘Learning’, or the Inescapable Licensing Horizon’ (2025) European Journal of Risk Regulation (June 30, 2025), <<https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=5331405>> (s.e.t. 08.08.2025)
• Rosati E, ‘Infringing AI: Liability for AI-Generated Outputs under International, EU and UK’ (2025) European Journal of Risk Regulation European Journal of Risk Regulation 16 603–627
• Rosati E, ‘Is Text and Data Mining Synonymous with AI Training?’ (2024) Journal of Intellectual Property Law & Practice, 19(12) December 2024 pp 851–852
• Rosati E, ‘Is Text and Data Mining Synonymous with AI Training?’ (2024) Journal of Intellectual Property Law & Practice, 19(12) December 2024, pp 851–852
• Rosen L, Open Source Licensing: Software Freedom and Intellectual Property Law (Prentice Hall, 2004)
• Russell JS ve Norvig P, Artificial Intelligence: A Modern Approach, (4th Edition, Pearson, 2021).
• Sag M, ‘Predicting Fair Use’ (2012) Ohio State Law Journal 73(1) pp. 47-91
• Samuelson P, ‘Text and Data Mining of in Copyright Works: Is It Legal?’ (2021) Communications of the ACM, 64(11) 20–22
• Stallman RM, Free Software, Free Society: Selected Essays of Richard M. Stallman (3rd Edition, Free Software Foundation, 2015)
• Stamatoudi IA, EU Copyright Law: A Commentary, (Edward Elgar Publishing, 2021)
• Storia Law, ‘Evolving Paradise for Machine Learning—Revisions to the Copyright Act Further Accelerate Development of Japan’s AI’, <<https://storialaw.jp/en/service/bigdata/bigdata-12>> (s.e.t. 02.08.2025)
• Suluk C, ‘Dijitalleşmenin ve Özellikle Yapay Zekânın Çıkardığı Telif Sorunları ve Çare Arayışları’ (2025) YBHD 10(2) 951-970
• Şıracı S, ‘Yapay Zekâ Eğitiminde Eserlerin Girdi Olarak Kullanılmasının Telif Hakları Açısından İncelenmesi’ (2024) SÜHFD 32(4) 2463
• Turan Başara G, ‘Avrupa Dijital Düzenleme Sisteminde Yapay Zekâ Yasası’ (2024) AÜHFD 73(4) 2983-3016
• Turing AM, ‘Computing Machinery and Intelligence’, in Editors Robert Epstein, Gary Roberts & Grace Beber, Parsing the Turing Test Philosophical and Methodological Issues in the Quest for the Thinking Computer, (1st Edition, Springer Dordrecht, 2009) Chapter III.
• Ueno T, ‘The Flexible Copyright Exception for ‘Non-Enjoyment’ Purposes- Recent Amendment in Japan and Its Implication’ (2021) GRUR International 70(2) pp. 145-152.
• Universitat Bremen, ‘7. Sonderfall: Text und Data Mining’ <<https://www.uni-bremen.de/urheberrecht/ wissensplattform/7-sonderfall-text-und-data-mining/>> (s.e.t. 08.08.2025)
• WIPO, Generative Artificial Intellligence, Geneva 2024, WIPO, <<https://doi.org/10.34667/tind.49740>> (s.e.t. 10.08.2025)
• WIPO, WIPO Technology Trends 2019 – Artificial Intelligence, <<https://www.wipo.int/publications/en/details.jsp?id=4386>> (s.e.t. 10.08.2025)
• WIPO, Patent Landscape Report- Generative Artificial Intelligence GenAI <<https://www.wipo.int/web-publications/patent-landscape-report-generative-artificial-intelligence-genai/en/index.html>> (s.e.t 10.08.2025) Yazıcı ANM, Otonom Aracın Sebep Olduğu Zararlardan Üreticinin Kusursuz Sorumluluğu (1. Baskı, Adalet, Ankara 2023)
• Yılmaz H, ‘Açık Kaynak Kodlu Yazılımlar ve Lisanslama Modelleri: GPL Lisansı Üzerine Bir İnceleme’ (2010) TBD Bilişim Dergisi 121, 35–42
• Zorluel M, ‘Yapay Zekâ ve Telif Hakkı’, (2019) TBB Dergisi 142, 305-356