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

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.

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.