Özet
Bu makale, Milletvekili Halil Öztürk tarafından Türkiye Büyük Millet Meclisi’ne sunulan öncü yapay zeka mevzuatını incelemektedir. Uluslararası yapay zeka düzenleme çerçeveleriyle kapsamlı karşılaştırmalı analiz yoluyla, bu çalışma Türkiye’nin Avrupa Birliği, Amerika Birleşik Devletleri, Çin ve diğer başlıca yargı alanlarındaki gelişmeler karşısındaki yapay zeka yönetişim yaklaşımını değerlendirmektedir. Araştırma, Türkiye’nin önerilen mevzuatının yapay zeka düzenlemesindeki temel zorlukları nasıl ele aldığını analiz etmek için doktrinsel hukuki analiz ve karşılaştırmalı metodoloji kullanmaktadır: algoritmik ayrımcılık, deepfake içerik yönetimi, hızlı içerik kaldırma mekanizmaları ve seçim güvenliği. Makale, Türkiye’nin yasama teklifinin koruyucu önlemlerle inovasyon teşviklerini dengeleyen hibrit bir düzenleme modelini temsil ettiğini ve ülkeyi sadece mevcut çerçeveleri takip eden değil, yapay zeka yönetişiminde potansiyel lider konumuna getirdiğini savunmaktadır. Bulgular, Türkiye’nin yaklaşımının stratejik öngörü gösterdiğini, ancak başarılı uygulamanın önemli kurumsal kapasite geliştirme ve teknolojik inovasyonu engellemekten kaçınmak için uygulama mekanizmalarının dikkatli kalibrasyonunu gerektireceğini öne sürmektedir.
Anahtar Kelimeler: Yapay Zeka, Telif Hukuku, Düzenleme Çerçevesi, Deepfake Teknolojisi, Algoritmik Ayrımcılık, Dijital Egemenlik
I. Giriş
Yapay zeka ve telif hukuku arasındaki kesişim, çağdaş fikri mülkiyet hukukçuluğunun karşı karşıya olduğu en karmaşık zorluklardan birini temsil etmektedir. Van Anh Le’nin yakın tarihli analizi gösterdiği üzere, fotoğrafçılığın hukuki tanınma sürecinin tarihsel yörüngesi, yapay zeka üretimi içerikler üzerindeki mevcut tartışmaları anlamak için öğretici paraleller sunmaktadır.1 Ancak fotoğrafçılık yakalamayı mekanikleştirirken, üretken yapay zeka özerk içerik üretimini mümkün kılmakta ve yazarlık, özgünlük ve yaratıcı aktörler hakkında temelden farklı sorular ortaya çıkarmaktadır.
Türkiye’nin Türkiye Büyük Millet Meclisi’ne sunulan önerilen mevzuat yoluyla yapay zeka düzenlemesinde önemli bir oyuncu olarak ortaya çıkması, geleneksel teknoloji benimseme kalıplarından stratejik bir ayrılışı temsil etmektedir. Yerleşik çerçevelerin olgunlaşmasını beklemek yerine, Türkiye proaktif yasama eylemi yoluyla küresel yapay zeka yönetişim söylemini şekillendirme konumuna gelmiştir. Bu makale, Türkiye’nin yapay zeka mevzuatının esaslı hükümlerini uluslararası düzenleme gelişiminin daha geniş bağlamında incelemekte ve önerilen çerçevenin yerleşik telif hukuku ilkeleriyle tutarlılığı korurken yapay zeka yönetişimindeki temel zorlukları nasıl ele aldığını analiz etmektedir.
Bu analizin önemi Türkiye’nin sınırlarını aşmaktadır. Dünya çapında yargı alanları benzer zorluklarla boğuşurken—AB’nin kapsamlı Yapay Zeka Yasası’ndan Çin’in sektörel yaklaşımına ve Amerika Birleşik Devletleri’nin federal-eyalet düzenleme mozaiğine kadar—Türkiye’nin yasama modeli, inovasyonu koruma ile dengeleyecek, ulusal egemenliği uluslararası işbirliğiyle dengeleyecek yapay zeka yönetişimine alternatif yaklaşımlar konusunda içgörüler sunar.
II. Tarihsel Bağlam ve Kavramsal Çerçeve
A. Yapay Zeka Düzenlemesinde Fotoğrafçılık Emsali
Le’nin fotoğrafçılığın 19. yüzyıldaki sanatsal tanınma mücadelesine ilişkin analizi, çağdaş yapay zeka zorluklarını anlamak için etkileyici bir çerçeve sağlamaktadır.2 Paralellikler çarpıcıdır: her iki teknoloji de başlangıçta özgün ifade kapasiteleri konusunda şüpheyle karşılandı, her ikisi de geleneksel yazarlık kavramlarına meydan okudu ve her ikisi de sonunda hukuk sistemlerinin katı teknolojik determinizmden insan yaratıcı aktörlüğünün daha nüanslı anlaşılmasına doğru evrilmesini gerektirdi.
Ancak farklılıklar da aynı derecede önemlidir. Fotoğrafçılık, insan operatörlerinin bilinçli yaratıcı seçimler yapmasını—kompozisyon, ışıklandırma, konu seçimi—gerektirirken, üretken yapay zeka sistemleri minimal insan girdisiyle karmaşık çıktılar üretebilmektedir. Bu özerklik, fotoğrafçılık eleştirmenlerinin hiç düşünmediği soruları gündeme getirmektedir: Makineler kendileri yazar olabilir mi? Telif hakkı koruması için hangi düzeyde insan katılımı yeterlidir? Yapay zekayı bir araç olarak yapay zekayı yaratıcı ajan olarak nasıl ayırt ederiz?
B. Yapay Zeka Telif Hukukunda Çağdaş Hukuki Zorluklar
Mevcut uluslararası uygulama, yapay zeka üretimi içeriklere yaklaşımlarda önemli farklılık ortaya koymaktadır. Amerika Birleşik Devletleri Telif Hakkı Ofisi’nin 2025 raporu, hibrit insan-yapay zeka çalışmalarının karmaşıklığını kabul ederken insan yazarlığı gereksinimini yeniden teyit etmektedir.3 Avrupa Birliği’nin Yapay Zeka Yasası kapsamlı risk temelli düzenleme oluşturmakta ancak belirli telif hakkı sorularını büyük ölçüde çözümsüz bırakmaktadır. Çin’in Pekin İnternet Mahkemesi, insan yaratıcı girdisinin gösterilebilir olduğu yapay zeka destekli çalışmalarda telif hakkını tanıyan daha genişletici bir görüş almıştır.4
Bu farklı yaklaşımlar, yaratıcılığın, yazarlığın ve fikri mülkiyet korumasının uygun kapsamının doğası hakkında daha derin felsefi anlaşmazlıkları yansıtmaktadır. Aynı zamanda yapay zeka araçları giderek daha sofistike ve özerk hale gelirken yaratıcıların, mahkemelerin ve politika yapıcıların karşılaştığı pratik zorlukları ortaya koymaktadır.
III. Türkiye’nin Yasama Çerçevesi: Esaslı Analiz
A. Tanımsal Hükümler ve Kavramsal Sınırlar
Türkiye’nin önerilen mevzuatı, diğer yargı alanlarını etkileyen tanımsal zorluklara anahtar terimlerin spesifik, operasyonel odaklı tanımlarını sağlayarak değinmektedir. Yapay zekanın “algoritma ve veri analizi yoluyla öğrenme, karar verme ve problem çözme yetenekleri gösteren, insan zekası gerektiren görevleri yerine getirmek üzere tasarlanmış bilgisayar sistemleri” olarak tanımı teorik yerine işlevsel bir yaklaşımı yansıtmaktadır.5
Bu tanımsal strateji hem avantajlara hem sınırlılıklara sahiptir. İşlevsel odak teknolojik esneklik sağlar—tanım yasama değişikliği gerektirmeden gelecekteki yapay zeka gelişmelerini kapsayabilir. Ancak “insan zekası gerektiren görevler”e atıf, farklı bağlamlar ve teknolojik gelişmeler arasında tutarlı şekilde uygulanması zor olabilecek subjektif bir unsur getirir.
Daha önemlisi, mevzuatın “ayrımcı veri kümeleri”ni “yaş, cinsiyet, ırk, etnik köken, din, siyasi görüş veya benzer özellikler temelinde önyargılı sonuçlar üretmek üzere düzenlenmiş veri kümeleri” olarak ele alması, anayasal eşitlik ilkelerinin algoritmik karar vermeye doğrudan uygulanmasını temsil etmektedir.6 Bu yaklaşım, spesifik uygulama mekanizmaları sağlarken algoritmik adalet konusunda gelişmekte olan uluslararası konsensüsle uyumludur.
B. Deepfake Düzenlemesi ve İçerik Özgünlüğü
Mevzuatın yapay zeka üretimi deepfake içeriği için zorunlu etiketleme gereksinimi—içeriğin “yapay zeka tarafından üretildiği”nin açık gösterimini gerektirmesi—mevcut düzenleme çerçevelerindeki kritik bir boşluğa değinmektedir.7 Bu hüküm birden fazla düzeyde çalışmaktadır: bireysel gizlilik ve onur haklarını korur, kamu söylem bütünlüğünü sürdürür ve içerik doğrulama için teknik standartlar oluşturur.
Karşılaştırmalı analiz bu yaklaşımın yenilikçi karakterini ortaya koymaktadır. Diğer yargı alanları deepfake’leri ceza hukuku (rızasız mahrem görüntülemeye odaklanan) veya seçim hukuku (politik manipülasyonu hedefleyen) yoluyla ele alırken, Türkiye’nin kapsamlı etiketleme gereksinimi sentetik medya teknolojisinin tüm uygulamalarına uzanan genel bir şeffaflık yükümlülüğü yaratmaktadır.
Uygulama mekanizması—idari cezalarla erişim engellemeyi birleştiren—mevcut internet içerik düzenlemesinden alınan derslerden yansımaktadır. 5651 Sayılı Kanun çerçevesindeki yerleşik erişim kısıtlama çerçevesiyle entegrasyon, düzenleme erişimini gelişmekte olan teknolojilere genişletirken operasyonel süreklilik sağlar.8
C. Hızlı Müdahale Mekanizmaları ve Zamansal Yönetişim
Türkiye’nin yaklaşımının belki de en ayırt edici yönü, kişilik haklarını ihlal eden veya kamu güvenliğini tehdit eden materyaller için altı saatlik içerik kaldırma gereksinimidir.9 Bu zamansal spesifiklik, dijital zararların emsalsiz hızda yayılabileceği ve buna uygun olarak hızlı kurumsal yanıtlar gerektirdiği anlayışını yansıtmaktadır.
Karşılaştırmalı analiz bu zaman çerçevesinin uluslararası normlardan daha agresif olduğunu öne sürmektedir. AB’nin Dijital Hizmetler Yasası belirli içerik kategorileri için 24 saatlik kaldırma süreleri sağlarken, Amerika Birleşik Devletleri değişken yanıt süreleriyle öncelikle platform öz-düzenlemesine dayanmaktadır.10 Türkiye’nin hızlandırılmış zaman çizelgesi hem teknolojik gerçekleri—yapay zeka üretimi içeriği saatler içinde viral dağıtım elde edebilir—hem hızlı zarar azaltmayı vurgulayan kurumsal öncelikleri yansıtmaktadır.
Ancak bu yaklaşım önemli uygulama zorlukları gündeme getirmektedir. Teknik fizibilite soruları, özellikle tespit ve kaçınma teknolojilerinin hızlı evrimi göz önüne alındığında, içerik platformlarının bu kadar sıkıştırılmış zaman çerçeveleri içinde yapay zeka üretimi materyalleri güvenilir şekilde tanımlayıp tanımlayamayacağını içermektedir. Hukuki süreç soruları, altı saatlik karar döngüleri içinde yeterli usuli güvencelerin işleyip işlemeyeceğini ve bu kadar hızlı eylemin meşru ifade çıkarlarını yeterince koruyup korumayacağını içermektedir.
D. Seçim Güvenliği ve Demokratik Süreç Koruması
Mevzuatın seçim dönemlerinde Bilgi Teknolojileri ve İletişim Kurumu’na (BTK) acil müdahale yetkisi verilmesi, yapay zeka destekli manipülasyondan demokratik süreçleri korumanın yeni bir yaklaşımını temsil etmektedir.11 Bu hüküm, sentetik medyanın seçim bütünlüğünü baltama potansiyeli hakkında artan uluslararası endişeye değinirken yanıt için spesifik kurumsal mekanizmalar sağlar.
Zamansal kapsam—seçim takvimi ilanından sonuç sertifikasyonuna kadar—tam seçim döngüsünü kapsar ve yapay zeka destekli manipülasyonun demokratik süreç boyunca seçmen algılarını etkileyebileceğini tanır. Referandumların seçimlerin yanısıra dahil edilmesi, doğrudan demokrasi mekanizmalarının sentetik medya manipülasyonuna karşı benzer zafiyetlere sahip olduğunu kabul eder.
Uluslararası karşılaştırma bu kadar kapsamlı seçimsel yapay zeka düzenlemesi için sınırlı emsal ortaya koymaktadır. Çeşitli yargı alanları seçimsel deepfake’leri kampanya finansmanı veya seçim hukuku değişiklikleri yoluyla ele alırken, Türkiye’nin yaklaşımı yapay zeka spesifik hükümlerini daha geniş telekomünikasyon düzenleme otoritesi içinde entegre eder ve potansiyel olarak daha duyarlı ve teknik olarak bilgilendirilmiş karar vermeyi mümkün kılar.
IV. Karşılaştırmalı Uluslararası Analiz
A. Avrupa Birliği: Kapsamlı Risk Yönetimi
AB Yapay Zeka Yasası, yapay zeka sistemlerini zarar potansiyellerine göre kategorize eden risk temelli düzenleme oluşturarak yapay zeka zorluklarına en kapsamlı yasama yanıtını temsil etmektedir.12 Yasanın telif hakkı konularına yaklaşımı büyük ölçüde dolaylıdır—yazarlık sorularını doğrudan ele almak yerine yaratıcı uygulamaları etkileyebilecek şeffaflık ve hesap verebilirlik gereksinimlerine odaklanır.
Türkiye’nin yaklaşımı AB’nin risk temelli düzenleme vurgusunu paylaşır ancak daha spesifik içerik odaklı müdahaleleri uygular. AB Yasası yüksek riskli yapay zeka sistemleri için genel gereksinimler oluştururken, Türkiye’nin mevzuatı spesifik uygulamalar (deepfake’ler, ayrımcı sistemler, seçim içeriği) için ayrıntılı operasyonel gereksinimler sağlar. Bu spesifiklik daha etkili uygulamayı mümkün kılabilir ancak potansiyel olarak teknolojik esneklik pahasına.
AB’nin teknik standartlar ve uygunluk değerlendirme prosedürleri üzerindeki vurgusu, Türkiye’nin içerik sonuçları ve hızlı yanıt odağıyla karşıtlık oluşturur. Her iki yaklaşımın da değeri vardır: teknik standartlar daha öngörülebilir uyum çerçeveleri sağlayabilirken, sonuç odaklı düzenleme gerçek zararları daha iyi ele alabilir. Bu yaklaşımların göreceli etkinliği muhtemelen uygulama kapasitesi ve teknolojik evrima bağlı olacaktır.
B. Amerika Birleşik Devletleri: Sektörel Yaklaşımlar ve Federal Koordinasyon
Amerika Birleşik Devletleri’nin yapay zeka düzenlemesine yaklaşımı federal yapısını ve pazar temelli çözümlere tercihini yansıtarak federal rehberliği eyalet düzeyi inovasyon ve sektörel öz-düzenlemeyle birleştirir.13 Telif Hakkı Ofisi’nin yapay zeka üretimi içerikler konusundaki pozisyonu, hem insan hem makine katkıları içeren hibrit çalışmaların karmaşıklığını kabul ederken insan yazarlığı gereksinimlerini vurgular.
Türkiye’nin daha direktif yaklaşımı Amerikan düzenleme felsefesiyle keskin karşıtlık oluşturur. Amerika Birleşik Devletleri endüstri standartlarına ve ex-post uygulamaya dayanırken, Türkiye ex-ante gereksinimler ve hızlı müdahale mekanizmaları oluşturur. Bu fark daha geniş düzenleme kültürü varyasyonlarını yansıtır aynı zamanda yapay zeka teknoloji risklerinin ve faydalarının farklı değerlendirmelerini de.
Amerikan inovasyon ve pazar güdümlü çözümler vurgusu teknolojik değişime daha uyarlanabilir olabilirken, Türkiye’nin reçeteli yaklaşımı yaratıcılar ve kullanıcılar için daha büyük kesinlik sağlayabilir. Ancak Amerikan yaklaşımlar zayıf popülasyonları ve demokratik süreçleri yetersiz koruyabilirken, Türk yaklaşımları faydalı inovasyonu kısıtlayabilir.
C. Çin: Devlet Yönelimli Kalkınma ve İçerik Kontrolü
Çin’in yapay zeka düzenlemesine yaklaşımı, Çin teknoloji yönetişimindeki daha geniş kalıpları yansıtarak stratejik endüstriyel kalkınmayı kapsamlı içerik kontrolüyle birleştirir.14 Pekin İnternet Mahkemesi’nin yapay zeka destekli çalışmalarda telif hakkı tanıması, Amerikan mahkemeleri tarafından benimsenen yaklaşımdan daha izin verici bir yapay zeka yaratıcılığı yaklaşımını temsil eder ve potansiyel olarak yapay zeka endüstrisi kalkınması için stratejik öncelikleri yansıtır.
Türkiye’nin yasama yaklaşımı Çin uygulamasıyla bazı unsurları paylaşır—özellikle hızlı içerik müdahalesi ve dijital platformlar üzerinde devlet otoritesi vurgusu. Ancak Türkiye’nin çerçevesi daha güçlü usuli güvenceler ve demokratik hesap verebilirlik mekanizmalarını içerir, farklı siyasi sistem kısıtlarını ve uluslararası entegrasyon hedeflerini yansıtır.
Çin örneği, izin verici yapay zeka düzenlemesindeki hem fırsatları hem riskleri gösterir. Daha genişletici telif hakkı tanıma yapay zeka destekli yaratıcılığı ve teknolojik kalkınmayı teşvik edebilir, ancak aynı zamanda geleneksel yazarlık kavramlarını seyreltebilir ve sahiplik ve atıf konularında belirsizlikler yaratabilir.
V. Eleştirel Değerlendirme ve Uygulama Zorlukları
A. Kurumsal Kapasite ve Teknik Fizibilite
Türkiye’nin iddialı düzenleme çerçevesi, nihai etkinliğini belirleyebilecek önemli uygulama zorluklarıyla karşı karşıyadır. Altı saatlik içerik kaldırma gereksinimi, dijital zarar yayılma hızlarına duyarlı olsa da, mevcut platform ve düzenleme kapasitelerini aşabilecek teknik yetenekler gerektirir. Otomatik içerik tespit sistemleri, özellikle tanımlamadan kaçmak üzere tasarlanmış sofistike yapay zeka üretimi materyaller için hala kusurludur.
Mevzuatın başarısı, büyük ölçüde BTK’nın yapay zeka teknolojileri ve içerik analizinde uzmanlaşmış uzmanlık geliştirme kapasitesine bağlı olacaktır. Uluslararası deneyim, etkili yapay zeka düzenlemesinin teknik personel, tespit teknolojileri ve özel sektör platformlarıyla koordinasyon mekanizmalarına sürekli yatırım gerektirdiğini öne sürmektedir. Türkiye’nin bu kapasite geliştirmeye bağlılığı, düzenleme çerçevesinin etkili şekilde çalışıp çalışmayacağını veya sadece sembolik kapsama sağlayıp sağlamayacağını büyük ölçüde belirleyecektir.
B. İnovasyon Etkisi ve Ekonomik Değerlendirmeler
Mevzuatın kapsamlı kapsamı, Türkiye’nin gelişmekte olan yapay zeka sektörü üzerindeki etkileri hakkında önemli sorular gündeme getirmektedir. Koruyucu önlemler kamu güvenini ve demokratik istikrarı artırabilirken, aynı zamanda yapay zeka geliştiricileri ve kullanıcıları için uyum maliyetlerini ve operasyonel karmaşıklığı da artırabilir. 10 milyon Türk lirası’na kadar uzanan idari ceza yapısı, yatırım kalıplarını ve inovasyon teşviklerini etkileyebilecek önemli finansal maruz kalmayı temsil etmektedir.15
Karşılaştırmalı analiz, düzenleme sıkılığının uygulama yaklaşımına ve daha geniş kurumsal bağlama bağlı olarak teknolojik kalkınmayı artırabileceğini veya engelleyebileceğini öne sürmektedir. GDPR ile Avrupa deneyimi, kapsamlı gizlilik düzenlemesinin uygun esneklik ve endüstri danışmanlığıyla uygulandığında teknolojik inovasyonla bir arada var olabileceğini göstermektedir. Ancak aşırı katı veya öngörülemeyen uygulama yatırım ve kalkınmayı daha izin verici yargı alanlarına yönlendirebilir.
C. Uluslararası Koordinasyon ve Standart Harmonizasyonu
Türkiye’nin yapay zeka düzenlemesine proaktif yaklaşımı uluslararası koordinasyon için hem fırsatlar hem de zorluklar yaratmaktadır. Mevzuatın AB risk temelli ilkeleri ile uyumu, özellikle Türkiye AB üyelik yörüngesini sürdürürse gelecekte işbirliği ve standart harmonizasyonunu kolaylaştırabilir. Ancak spesifik alanlarda (içerik kaldırma zaman çizelgeleri gibi) daha sıkı gereksinimler uluslararası platformlar ve geliştiriciler için uyum karmaşıklıkları yaratabilir.
Yapay zeka geliştirme ve dağıtımının küresel doğası, tamamen ulusal düzenleme yaklaşımlarının doğal sınırlamaları olduğu anlamına gelir. Türkiye’nin çerçevesi, sınır ötesi yapay zeka uygulamalarını ele almak ve küresel pazarlarda rekabet gücünü sürdürmek için daha büyük uluslararası koordinasyon doğrultusunda evrilmesi gerekecektir. Mevzuatın uluslararası işbirliği anlaşmalarına yönelik hükmü bu gerekliliği tanıdığını gösterir, ancak uygulama sürekli diplomatik ve teknik katılım gerektirecektir.
VI. Teorik Çıkarımlar ve Gelecek Yönelimler
A. Yapay Zeka Çağında Yazarlık Teorisi
Türkiye’nin yasama çerçevesi, teknolojik aracılığa uyum sağlarken geleneksel telif hakkı ilkeleriyle uyumlu olarak yaratıcılık ve yazarlığın insan merkezli teorisini örtülü olarak benimser. Bu yaklaşım, yapay zeka sistemlerini bağımsız korumayı hak eden yaratıcı ajanlar olarak tanıyabilecek daha izin verici teorilerle karşıtlık oluşturur. Türk pozisyonu, telif hakkı kavramlarını teknolojik uyumluluk için temelden yeniden yazmak yerine Le’nin “insan yaratıcı katkısı ilkesini yeniden teyit etme” argümanıyla uyumlu görünmektedir.16
Ancak bu teorik pozisyon, yapay zeka sistemleri daha büyük özerklik ve sofistikasyon geliştirdikçe sürdürülmesi giderek zorlaşabilir. Mevcut üretken yapay zeka sistemleri zaten araç ve ajan arasındaki geleneksel ayrımları bulandıran yetenekler göstermekte ve gelecekteki gelişmeler insan-makine yaratıcı ilişkilerini daha karmaşık hale getirebilir. Türkiye’nin çerçevesi bu gelişen karmaşıklıkları ele almak için muhtemelen teorik evrim gerektirecektir.
B. Demokratik Yönetişim ve Teknolojik Değişim
Mevzuatın seçim güvenliği ve demokratik tehditlere hızlı yanıt vurgusu, teknolojinin demokratik yönetişimle ilişkisi hakkında daha geniş soruları yansıtmaktadır. Türkiye’nin yaklaşımı, yapay zeka aracılı iletişimlerde devlet müdahalesinin demokratik süreçleri korumak için hem gerekli hem meşru olduğunu varsaymaktadır. Bu pozisyon, platform öz-yönetişimi ve kullanıcı güçlendirmesini vurgulayan daha pazar odaklı yaklaşımlarla karşıtlık oluşturmaktadır.
Türkiye’nin yaklaşımının etkinliği, dijital ortamlarda düzenleme müdahalesi ve demokratik dayanıklılık arasındaki ilişki hakkında önemli ampirik kanıt sağlayacaktır. Başarı daha direktif teknoloji yönetişimi yaklaşımlarını doğrulayabilirken, başarısızlık daha az müdahaleci stratejiler için argümanları destekleyebilir.
C. Kültürel ve Egemenlik Değerlendirmeleri
Mevzuatın “dijital istiklal” terimleriyle çerçevelenmesi, küreselleşmiş dijital sistemlerde teknolojik egemenlik ve kültürel özerklik hakkında daha geniş endişeleri yansıtmaktadır.17 Türkiye’nin yaklaşımı, Türk dijital alanı içinde yapay zeka uygulamaları üzerinde ulusal kontrol oluşturmayı amaçlayarak potansiyel olarak yabancı teknoloji platformları ve standartlarına bağımlılığı azaltmaktadır.
Bu egemenlik odaklı yaklaşımın hem faydaları hem maliyetleri vardır. Yapay zeka uygulamaları üzerinde artan ulusal kontrol Türk kültürel değerlerini ve demokratik süreçlerini daha iyi koruyabilir, ancak aynı zamanda küresel inovasyona erişimi sınırlayabilir ve sistemik maliyetleri artırabilir. Egemenlik ve entegrasyon arasındaki denge, teknoloji ve uluslararası sistemler evrimleştikçe sürekli yeniden kalibrasyon gerektirecektir.
VII. Öneriler ve Sonuçlar
A. Uygulama Öncelikleri
Bu analize dayanarak, Türkiye’nin yapay zeka düzenleme çerçevesi için çeşitli uygulama öncelikleri ortaya çıkmaktadır:
Teknik Kapasite Geliştirme: Başarılı uygulama, düzenleme kurumları içinde teknik uzmanlığa önemli yatırım gerektirir. BTK, yapay zeka teknolojilerini analiz edebilecek, uyumu değerlendirebilecek ve uluslararası ortaklarla koordinasyon sağlayabilecek uzmanlaşmış personele ihtiyaç duyacaktır.
Paydaş Katılımı: Mevzuatın iddialı kapsamı, işlenebilir uygulama sağlamak ve istenmeyen sonuçlardan kaçınmak için teknoloji geliştiricileri, sivil toplum kuruluşları ve uluslararası ortaklarla kapsamlı danışma gerektirir.
Aşamalı Uygulama: Düzenleme gereksinimlerinin karmaşıklığı, pilot programlar ve iteratif iyileştirmeyle aşamalı uygulamanın tüm uygulamalar genelinde acil tam uygulamadan daha etkili olabileceğini öne sürmektedir.
Uluslararası Koordinasyon: Türkiye’nin düzenleme çerçevesi, özellikle AB kurumları ve gelişmekte olan küresel yapay zeka yönetişim girişimleriyle uluslararası standartlar ve işbirliği mekanizmalarıyla entegre olduğunda en etkili olacaktır.
B. Yapay Zeka Yönetişimi için Daha Geniş Çıkarımlar
Türkiye’nin yasama yaklaşımı, daha geniş yapay zeka yönetişim tartışmaları için çeşitli içgörüler sunar:
Hibrit Yaklaşımlar: Koruyucu ve inovasyon odaklı hükümlerin kombinasyonu, etkili yapay zeka düzenlemesinin koruma ve kalkınma arasında yanlış seçimlerden kaçınan nüanslı yaklaşımlar gerektirdiğini öne sürmektedir.
Zamansal Duyarlılık: Hızlı müdahale mekanizmalarına yapılan vurgu, dijital zararların emsalsiz hızlarda yayıldığını ve buna uygun olarak hızlı kurumsal yanıtlar gerektirdiğini tanır.
Demokratik Entegrasyon: Yapay zeka düzenlemesinin seçim güvenliğiyle entegrasyonu, temel demokratik süreçler üzerindeki teknolojik etkileri değerlendirmenin önemini göstermektedir.
Ulusal Adaptasyon: Türkiye’nin çerçevesi, uluslararası düzenleme modellerinin küresel standartlarla uyumluluğu korurken ulusal bağlamlara nasıl adapte edilebileceğini göstermektedir.
C. Gelecek Araştırma Yönelimleri
Bu analiz, gelecek araştırma için çeşitli öncelikler öne sürmektedir:
Ampirik Değerlendirme: Uygulama sonuçlarının sistematik değerlendirmesi, Türkiye’nin düzenleme yaklaşımının etkinliğini değerlendirmek ve gelecek politika geliştirmesini bilgilendirmek için esaslı olacaktır.
Karşılaştırmalı Çalışmalar: Farklı düzenleme modelleri genelinde uygulama deneyimlerinin ayrıntılı karşılaştırması, yapay zeka yönetişiminde en iyi uygulamaları ve ortak zorlukları tanımlamaya yardımcı olacaktır.
Teknolojik Evrim: Düzenleme çerçevelerinin teknolojik değişime nasıl adapte olduğuna ilişkin sürekli analiz, hızla gelişen yapay zeka yeteneklerinin etkili gözetimi sürdürmek için kritik olacaktır.
Uluslararası Koordinasyon: Yapay zeka yönetişiminde etkili uluslararası işbirliği mekanizmaları üzerine araştırma, teknolojiler ulusal sınırları aştıkça giderek daha önemli hale gelecektir.
VIII. Sonuç
Türkiye’nin yapay zeka mevzuatı, kapsamlı koruyucu önlemleri inovasyon imperatifleri tanımasıyla birleştirerek küresel yapay zeka yönetişiminde önemli bir gelişmeyi temsil etmektedir. Çerçevenin hızlı müdahale, demokratik koruma ve teknolojik egemenlik vurgusu, uluslararası düzenleme gelişimini etkileyebilecek stratejik öncelikleri yansıtmaktadır.
Mevzuatın nihai başarısı, uygulama etkinliği, teknolojik adaptabilite ve uluslararası entegrasyona bağlı olacaktır. Önerilen çerçeve mevcut yapay zeka yönetişim yaklaşımlarındaki önemli boşlukları ele alırken, iddialı kapsamı sürekli kurumsal bağlılık ve uluslararası işbirliği gerektirecek önemli uygulama zorlukları sunmaktadır.
Daha geniş çıkarımlar Türkiye’nin sınırlarını aşmaktadır. Le’nin tarihsel analizi öne sürdüğü gibi, hukuk sistemleri teknolojik evrim için operasyonel esneklik sağlarken temel insani değerlere odaklanmayı sürdürdüklerinde yıkıcı teknolojilere başarıyla adapte olmuşlardır. Türkiye’nin yaklaşımı bu dengeyi somutlaştırır, demokratik katılım ve insan yaratıcı aktörlüğünü vurgularken yapay zeka destekli zararları ele almak için spesifik mekanizmalar sağlar.
Türkiye’nin düzenleme deneyiminin uluslararası önemi sadece spesifik hükümlerinde değil, aynı zamanda orta güç ülkelerin proaktif yasama eylemi yoluyla küresel teknoloji yönetişimini şekillendirebileceğini göstermesinde yatmaktadır. Teknolojik süper güçler tarafından geliştirilen çerçeveleri sadece benimsemek yerine, Türkiye kendisini uluslararası standartları ve uygulamaları etkileyebilecek düzenleme inovatörü olarak konumlandırmıştır.
Yapay zeka teknolojileri evrimleşmeye ve yayılmaya devam ettikçe, etkili yönetişim çerçeveleri ihtiyacı giderek daha acil hale gelmektedir. Türkiye’nin kapsamlı yaklaşımı, bu zorluğu ele almanın bir modelini sunar; geleneksel hukuki ilkeleri dijital gerçeklere adapte edilmiş yenilikçi kurumsal mekanizmalarla birleştirir. Uygulama deneyimi, farklı düzenleme yaklaşımlarının etkinliği ve küresel teknoloji yönetişiminde ulusal aktörlüğün olasılıkları hakkında değerli ampirik kanıt sağlayacaktır.
Yapay zeka ve telif hukuku arasındaki kesişim, sürekli teorik gelişim ve pratik deneyim gerektirecek gelişen bir sınır olmaya devam etmektedir. Türkiye’nin yasama çerçevesi bu devam eden sürece önemli bir katkıyı temsil eder; insan aktörlüğü ve demokratik değerleri korurken dönüştürücü teknolojileri düzenlemenin hem olasılıklarını hem de zorluklarını gösterir.
Türkiye’nin proaktif yaklaşımı, yapay zeka çağında hukuk yapımının sadece teknolojik gelişmelere reaktif olması gerekmediğini, aynı zamanda sosyal değerleri korurken inovasyonu destekleyen çerçeveleri şekillendirebileceğini de göstermektedir. Bu dengenin başarılı şekilde kurulması, hem Türkiye’nin dijital geleceği için hem de küresel yapay zeka yönetişiminin evrimleşen manzarası için kritik önem taşımaktadır.
Kaynakça
1 Van Anh Le, “Copyright of photography and artificial intelligence: a tale of two technologies” (2025) 20 Journal of Intellectual Property Law & Practice 562, 563.
2 Aynı yerde, 563-564.
3 US Copyright Office, “Copyright and Artificial Intelligence Part 2: Copyrightability” (Ocak 2025).
4 Beijing Internet Court (2023), J0491MC. No 11279 Lee v Liu.
5 Türkiye Yapay Zeka Kanun Taslağı, Madde 2.1.
6 Türkiye Yapay Zeka Kanun Taslağı, Madde 2.3.
7 Türkiye Yapay Zeka Kanun Taslağı, Madde 5.
8 5651 Sayılı İnternet Ortamında Yapılan Yayınların Düzenlenmesi ve Bu Yayınlar Yoluyla İşlenen Suçlarla Mücadele Edilmesi Hakkında Kanun.
9 Türkiye Yapay Zeka Kanun Taslağı, Madde 4.
10 Regulation (EU) 2022/2065 (Digital Services Act), Madde 16.
11 Türkiye Yapay Zeka Kanun Taslağı, Madde 7.
12 Regulation (EU) 2024/1689 (AI Act).
13 Executive Order 14110 on Safe, Secure, and Trustworthy Development and Use of Artificial Intelligence (2023).
14 Çin Yapay Zeka Kanun Taslağı (Mart 2024).
15 Türkiye Yapay Zeka Kanun Taslağı, Madde 9.
16 Le, yukarıda dipnot 1, s. 568.
17 Milletvekili Halil Öztürk’ün Dijital İstiklal Üzerine Açıklaması, Eylül 2025.
Sorumlu Yazar: [Yazar bilgileri]
Alındı: [Tarih]; Revize edildi: [Tarih]; Kabul edildi: [Tarih]
© 2025 Yazar(lar). Creative Commons Attribution License altında yayımlanmıştır.