TBMM'deki Yapay Zeka ve Telif Tasarısı — Yaratıcı Açısından Ne Değişir?

Giriş

İlgili hizmet sayfası → Telif Avukatı — Telif hakkı, yayın hakları ve dijital içerik uyuşmazlıkları için hizmet sayfası.

Yapay zeka üretici sistemlerin kamuya açılmasıyla birlikte, fikrî mülkiyet hukuku sistemleri tarihinin en derin yorumsal krizlerinden biri ile karşı karşıyadır. Bir görsel sanatçının Midjourney ile aylar süren bir çalışma sonucunda elde ettiği serinin galeride sergilenmesi, müzisyenin Suno ile ürettiği parçanın streaming platformuna yüklenmesi veya bir akademisyenin ChatGPT ile yazdığı metin parçalarının yayımlanması, her birinde tek ve aynı sorunun farklı yüzleridir: bu çıktıların hukukî statüsü nedir, koruma kapsamı bulup bulunmadığı hangi ölçüte göre belirlenir, ihlal halinde kim hangi sıfatla hareket eder? Türk hukukunda bu sorulara verilecek cevap, 1951 tarihli 5846 sayılı Fikir ve Sanat Eserleri Kanunu çerçevesinde aranmaktadır; kanun "hususiyet" şartını insan iradesi ön kabulüyle kurmuş, otomatik sistemler tarafından üretilen içerik kategorisini hiç tanımamıştır.¹

Türkiye Büyük Millet Meclisi gündeminde yapay zeka mevzuatına ilişkin hazırlık çalışmalarının sürmesi, bu boşluğun düzenleyici düzlemde de fark edildiğini göstermektedir. Hazırlık metinleri henüz resmî gazetede yayımlanmış değildir; ancak Cumhurbaşkanlığı Dijital Dönüşüm Ofisi ile Sanayi ve Teknoloji Bakanlığı'nın yayımladığı ulusal strateji belgelerinin etrafında oluşan akademik tartışma, telif hukuku boyutunun ya FSEK değişikliğiyle ya da AI çerçeve kanunun bir bölümü olarak gündeme geleceğini öngörmektedir.² Bu çalışma, mevcut FSEK çerçevesinin yapay zeka çıktıları karşısındaki yetersizlik noktalarını, karşılaştırmalı hukuktaki çözüm modellerini ve olası bir Türk düzenlemesinin yaratıcı tarafından bakıldığında ne anlam taşıyacağını doktrin, mevzuat ve içtihat çerçevesinde incelemektedir.

İncelemenin yol haritası şu şekildedir: önce kavramsal çerçeve olarak "hususiyet" doktrini ve yapay zeka çıktısı kavramının doktrinel yeri ele alınacaktır. Ardından FSEK m. 1/B'nin metin analizi ve karşılaştırmalı düzlemde AB Bilgi Toplumu Direktifi (2001/29), Dijital Tek Pazarda Telif Hakkı Direktifi (2019/790) ve AB AI Act (Regülasyon 2024/1689) ele alınacaktır. Doktrinin dar ve geniş yorumları arasındaki tartışma, ABD Telif Ofisi'nin rehber kararları ve federal mahkeme kararlarıyla birlikte değerlendirilecek; son bölümlerde Türk hukukuna pratik yansımalar ve yaratıcının somut sözleşmesel araçları ele alınacaktır.

Çalışmanın amacı, mevcut Türk hukukunun yapay zeka çıktısı karşısındaki boşluklarını sistematik biçimde haritalamak; karşılaştırmalı hukukun olası çözüm yollarını değerlendirmek; ve yasama gelene kadar geçecek dönemde yaratıcının ve şirketin elindeki pratik araçları ortaya koymaktır. Bu üç amaç, doktrin-mevzuat-içtihat üçleminin bütünsel okunmasıyla gerçekleştirilebilmektedir. Yapay zeka teknolojisinin hızlı gelişimi göz önünde tutulduğunda, kavramsal çerçevenin gelecekte de evrim göstereceği öngörülebilmekte; çalışmanın bu öngörüye uygun olarak esnek bir yorum çerçevesi sunması hedeflenmektedir.

Kavramsal Çerçeve — Hususiyet Doktrini ve Yapay Zeka Üretiminin Yeri

Türk telif hukukunda eser kavramının çekirdek unsuru "sahibinin hususiyetini taşıma" şartıdır. Bu şart, hem eser kavramının tanımında (FSEK m. 1/B) hem de eser sahipliği kuralında (FSEK m. 8) insan iradesi varsayımını üretir. Suluk, Karasu ve Nal, hususiyetin "eser sahibinin kişiliğinin eserde yansıması" olarak okunması gerektiğini belirtmiş; bu okumanın gerçek kişi şartını zorunlu olarak ima ettiğini vurgulamışlardır.³ Tekinalp, hususiyet ölçütünün üç boyutlu yapısına işaret etmektedir: özgünlük (originality), bireysellik (individuality) ve banal-olmama (non-banality).⁴ Karahan, Suluk, Saraç ve Nal ise hususiyet ölçütünün uluslararası harmonizasyon perspektifinden değerlendirildiğinde Bern Sözleşmesi'nin "sahibinin entelektüel yaratıcılığını yansıtma" ölçütüyle örtüştüğünü kaydetmiştir.⁵

Yapay zeka üretici sistemler bu doktrinel çerçeveye iki yönden meydan okumaktadır. Birincisi, üretim sürecinde insan iradesi prompt yazımı, parametre seçimi ve sonraki düzenlemelerden ibarettir; eserin somut biçimi ise istatistiksel model tarafından şekillendirilir. Bu durumda doktrinin geleneksel "yaratıcı katkı" ölçütünün hangi katmana uygulanacağı belirsizleşmektedir. İkincisi, aynı prompt farklı kullanıcılarda benzer çıktılar üretebilmekte; bu durum hususiyet doktrininin "bir başkası tarafından aynı şekilde üretilemezlik" ölçütüyle çelişmektedir. Aybay, bu meselenin Türk hukukunda doğrudan bir doktrinel cevabı olmadığını, mevcut yorum çerçevesinin "insan katkısı ölçülebilir olduğunda koruma" yaklaşımına yatkın olduğunu ifade etmiştir.⁶

Uluslararası doktrinde Bently, Sherman, Gangjee ve Johnson, "computer-generated works" başlığı altında yapay zeka çıktısına yaklaşımın iki uçta toplandığını belirtmektedir: Birleşik Krallık modelinde (CDPA 1988 s. 9(3)) "the person by whom the arrangements necessary for the creation of the work are undertaken" eser sahibi sayılır; kontinental Avrupa modelinde ise insan yaratıcılığı şartı sıkı tutulmakta, yapay zeka çıktısı kural olarak koruma dışı bırakılmaktadır.⁷ Bu iki yaklaşım arasındaki uçurum, Türk hukuku gibi kontinental geleneği takip eden sistemler için tasarı düzeyinde tercih sorununu doğrudan masaya getirmektedir.

Mevzuat Analizi

FSEK m. 1/B — Eser Tanımının Yapısı

FSEK m. 1/B eseri şu şekilde tanımlamaktadır:

"Sahibinin hususiyetini taşıyan ve ilim ve edebiyat, musiki, güzel sanatlar veya sinema eserleri olarak sayılan her nevi fikir ve sanat mahsullerini ifade eder."

Bu tanım üç şartı bir araya getirmektedir: (i) sahibinin hususiyetini taşıma, (ii) FSEK m. 2-6'da sayılan kategorilerden birine girme, (iii) somut bir şekle bürünme. Yapay zeka çıktısı ikinci ve üçüncü şartı kural olarak karşılar; mesele birinci şarttadır. Ateş, hususiyetin tespitinde "yaratıcılık eyleminin eserde bıraktığı iz" ölçütünün belirleyici olduğunu, bu izin yokluğunda eser sayılmanın mümkün olmadığını belirtmiştir.⁸

FSEK m. 8 ise eser sahipliğini şu şekilde düzenlemektedir: "Bir eseri meydana getiren kişi onun sahibidir." Karasu, bu hükmün "gerçek kişi" şartının zımnî olarak FSEK m. 1/B'nin hususiyet ölçütünden türediğini ifade etmektedir. Tüzel kişiler eser sahibi olamaz; yapay zeka sistemleri kanunî kişiliği bulunmayan teknik araçlar olarak hiç eser sahibi sıfatına aday olamaz.⁹ Bu yorum, sözleşmeyle eser sahipliği yaratılamaması ilkesine de bağlanmaktadır.

Karşılaştırmalı Hukuk — AB ve ABD Modelleri

AB Bilgi Toplumu Direktifi (Direktif 2001/29/EC) telif hukukunun maddî haklarını uyumlaştırırken yapay zeka çıktısı meselesini doğrudan ele almamıştır.¹⁰ Bununla birlikte, AB Adalet Divanı'nın Infopaq International A/S v. Danske Dagblades Forening (C-5/08, 2009) kararında benimsediği "yazarın kendi entelektüel yaratımı" ölçütü, kontinental Avrupa hukukunda yapay zeka çıktısı tartışmasının çerçeve referansını oluşturmaktadır.

Dijital Tek Pazarda Telif Hakkı Direktifi (Direktif 2019/790, "CDSM" veya "DSM Direktifi") m. 3 ve m. 4, metin ve veri madenciliği (text and data mining, TDM) istisnasını düzenlemiş; ticari TDM için ise hak sahibine "opt-out" hakkı tanımıştır.¹¹ AB AI Act (Regülasyon 2024/1689) m. 53(1)(c) genel amaçlı yapay zeka modeli sağlayıcılarına Birlik telif hukukuyla uyum politikası tutma yükümlülüğü getirmiş; m. 53(1)(d) ise eğitim verisi özeti yayımlama yükümlülüğünü düzenlemiştir.¹² Bu düzenleme, model sağlayıcılarının eğitim aşamasında kullandığı korumalı eserlerin şeffaflığını zorunlu kılmaktadır.

ABD modelinde ise telif hukukunda yapay zeka çıktısına ilişkin pozitif düzenleme yoktur. ABD Telif Ofisi'nin (USCO) Mart 2023 tarihli rehber kararı ("Copyright Registration Guidance: Works Containing Material Generated by Artificial Intelligence") "human authorship" şartını yapay zeka çıktılarına uygulayarak tescil başvurusunda insan katkısı beyanı zorunluluğu getirmiştir.¹³ Ocak 2025 tarihli rapor ise insan katkısının "selection, arrangement and modification" düzeyinde olabileceğini, prompt yazımının tek başına eserlik doğurmadığını teyit etmiştir.¹⁴

Karşılaştırmalı Hukuk — Birleşik Krallık ve Çin Modelleri

Birleşik Krallık'ın CDPA 1988 s. 9(3) hükmü, "computer-generated works" başlığı altında özgün bir yaklaşım geliştirmiştir. Hüküm, üretim için gerekli düzenlemeleri yapan kişiye eser sahipliği atfetmektedir; bu yaklaşım hem ABD'nin "human-only" doktrininden hem de kontinental Avrupa'nın yaratıcılık ölçütünden farklılaşmaktadır. Bently, Sherman, Gangjee ve Johnson, BK modelinin pratikte yapay zeka üretim sürecini organize eden kullanıcının eser sahibi olmasını mümkün kıldığını, bu yapının "post-AI" hukukî düzenin olası bir prototipi olabileceğini ileri sürmektedir.

Çin'de ise Beijing İnternet Mahkemesi'nin Li v. Liu kararı, kullanıcının iteratif prompt mühendisliğini yaratıcı katkı olarak değerlendiren ilk önemli yargı kararıdır. Bu yaklaşım, Çin Telif Kanunu'nun (Copyright Law of the People's Republic of China) "yazarın entelektüel başarısı" ölçütünün esnek yorumuna dayanmaktadır. Karar, hususiyet doktrinine prompt mühendisliği üzerinden yeni bir yorum kapısı açmış; uluslararası akademik tartışmada geniş bir referans değer kazanmıştır.

Doktrin Tartışması — Yapay Zeka Çıktısı Korunabilir mi?

Türk doktrininde yapay zeka çıktısının telif korumasına ilişkin görüşler iki ana eksende toplanmaktadır.

Dar Görüş

Yapay zeka çıktısının hiçbir koşulda eser sayılmaması yönündedir. Bu görüşe göre, FSEK m. 1/B'nin hususiyet şartı insan iradesinin somut yaratıcı katkısını gerektirir; istatistiksel modelin ürettiği çıktıda bu katkı bulunmadığı için eser kavramının dışındadır. Bu yaklaşım, ABD'de Thaler v. Perlmutter (D.D.C. 2023) kararında somutlaşmıştır.¹⁵ Kararda federal mahkeme, "human authorship is a bedrock requirement of copyright" tespitiyle Stephen Thaler'in tamamen otomatik bir sistem tarafından üretilmiş bir görseli "Creativity Machine" adına tescil ettirme talebini reddetmiştir.

Geniş Görüş

İse, insan iradesinin prompt yazımı, parametre seçimi ve sonraki düzenlemeler düzeyinde de olsa bulunduğunu, bu katkının niteliği ölçülebilir olduğunda eserlik doğurabileceğini savunmaktadır. Bu yaklaşım, Çin Beijing İnternet Mahkemesi'nin Li v. Liu (2023) kararına yakındır; kararda mahkeme, kullanıcının yoğun iteratif prompt mühendisliğiyle ürettiği bir görseli telif korumasına almış, kullanıcıyı eser sahibi saymıştır.¹⁶ Aybay, Türk hukukunda hususiyet doktrinine "iz teorisi" çerçevesinde yaklaşılırsa Çin modelinin Türk hukukuna daha yakın bir çözüm sunabileceğini ileri sürmektedir.¹⁷

Pasli'nin önerdiği orta yol, hususiyet ölçütünün katmanlı uygulanmasıdır: ham yapay zeka çıktısı koruma dışıdır; ancak insan tarafından yapılan post-prodüksiyon — düzenleme, seçim, yeniden organizasyon — eserlik yaratabilir. Korunan kısım yapay zeka çıktısı değil, insanın bu çıktı üzerine eklediği yaratıcı katkıdır.¹⁸ Bu yaklaşım, USCO'nun Ocak 2025 raporunda benimsediği "selection, arrangement and modification" doktriniyle örtüşmekte ve Türk uygulaması için makul bir başlangıç noktası sunmaktadır.

FSEK m. 8 ve Eser Sahipliği Sıfatının Yorumu

FSEK m. 8 eser sahipliği sıfatının kazanılmasını "eseri meydana getiren kişi" formülasyonuyla düzenlemiştir. Doktrinde bu formülasyonun yorumu, üç farklı seviyede ele alınmıştır.

Birinci Seviye: Fiziksel Üretim

Eseri meydana getirme, fiziksel olarak eseri yaratan kişinin eylemini ifade etmektedir. Bu yorum, geleneksel sanatçı ve yazar kategorileri için işlevsel olmakla birlikte, kolektif üretim ve teknik araç kullanımı içeren modern üretim biçimleri için yetersizdir.

İkinci Seviye: Yaratıcı Katkı

Eseri meydana getirme, eserin hususî biçimini şekillendiren yaratıcı katkıyı ifade etmektedir. Bu yorum, prodüktörün, yönetmenin, derleyicinin eserdeki yaratıcı rolünü tanıma imkânı vermektedir. Tekinalp'in bu yöndeki yorumu, doktrinde geniş kabul görmüştür.

Üçüncü Seviye: Düzenleme ve Organizasyon

Eseri meydana getirme, eserin üretimini düzenleyen kişinin eylemini de kapsayabilir. Bu yorum, BK CDPA 1988 s. 9(3)'ün "arrangements" doktrinine yakındır; ancak Türk doktrininde henüz yerleşik bir yorum değildir.

Yapay zeka çıktısı bu üç seviyenin tümüyle çelişkili bir yapı ortaya çıkarmaktadır. Fiziksel üretim algoritma tarafından yapılmakta, yaratıcı katkı belirsiz kalmakta, düzenleme ve organizasyon ise kullanıcı tarafından yapılmaktadır. Bu üçleme, eser sahipliği sıfatının yapay zeka çağındaki tanımının yasama düzeyinde yeniden belirlenmesini gerektirmektedir.

Mevcut FSEK Hükümleri ve Eksiklik Tespiti

Türk telif hukukunun yapay zeka çıktısı karşısındaki yetersizliği, üç ayrı boşlukta somutlaşmaktadır.

Birinci Boşluk: Eser Kavramında

FSEK m. 1/B'nin hususiyet ölçütü insan müellif varsayımıyla yazılmıştır. Suluk, Karasu ve Nal'a göre, bu varsayım Bern Sözleşmesi'nin "intellectual creation" ölçütüyle uyumlu olarak şekillenmiş ve doktrinde yerleşik biçimde benimsenmiştir. Ancak doktrinin bu yerleşik yorumu, yapay zeka çıktısının "kim tarafından" üretildiği sorusuna doğrudan cevap üretememektedir. Eserin bir gerçek kişiye atfedilmesi gerektiği için, ham yapay zeka çıktısının teknik olarak hangi gerçek kişiye atfedileceği belirsizdir: prompt yazana mı, parametre ayarlayanına mı, post-prodüksiyon yapanına mı? Mevcut FSEK metni bu üçleme karşısında sessizdir.

İkinci Boşluk: Eğitim Verisi Rejiminde

FSEK metin ve veri madenciliği (text and data mining, TDM) istisnasını içermemektedir. AB CDSM Direktifi 2019/790 m. 3 ve m. 4 araştırma ve ticari kullanım için TDM istisnası getirmiş, hak sahibine "opt-out" mekanizmasıyla rıza geri çekme imkânı tanımıştır. AB AI Act m. 53(1)(c) ise temel modellerin telif uyum politikası tutmasını zorunlu kılmıştır. Türkiye'de bu boşluk, model sağlayıcılarının korumalı eserleri eğitim verisi olarak kullanması konusunda yargı önünde belirsizliği büyütmektedir.

Üçüncü Boşluk: Tescil ve İspat Rejiminde

ABD USCO, tescil sırasında "insan katkısı" beyanı istemekte; FSEK ise zaten tescil bağımlı bir koruma vermemektedir (eserin doğduğu an koruma başlar — FSEK m. 13). Bununla birlikte, meslek birliği üyeliği, ispat süreçleri ve devir işlemleri sırasında yapay zeka içeriğinin ayrı kategoride değerlendirilme ihtiyacı doğmaktadır. Telif Hakları Genel Müdürlüğü'nün isteğe bağlı kayıt sisteminde yapay zeka çıktıları için ayrı bir kategori bulunmamaktadır.

Olası Düzenlemenin Üç Temel Sorusu

Türk yasama gündeminde olası bir AI–telif düzenlemesinin yaratıcı perspektifinden cevaplaması beklenen üç temel soru bulunmaktadır.

Birinci Soru — Yapay Zeka Çıktısının Hukukî Statüsü

Düzenleme, yapay zeka çıktısının statüsünü hangi modele dayandıracaktır? Üç olası model mevcuttur:

İlk model, tamamen yapay zeka üretimi içeriğin kamuya açık (public domain) sayılmasıdır; ABD doktrini bu çizgidedir. İkinci model, insanın anlamlı yaratıcı katkısı olduğunda korumanın tanınmasıdır; Çin ve AB doktrini bu yönde gelişmektedir. Üçüncü model, BK modeli benzeri "arrangements" doktrinidir; üretim için gerekli düzenlemeleri yapan kişiye eser sahipliği atfedilir. Türk hukukunun hususiyet doktrini ikinci modele yatkındır; ancak "anlamlı katkı" eşiğinin yasal düzeyde tanımlanması gerekecektir.

İkinci Soru — Eğitim Verisi İstisnası

Yapay zeka model sağlayıcılarının korumalı eserleri eğitim verisi olarak kullanması konusunda hangi denge kurulacaktır? AB CDSM Direktifi m. 4'ün opt-out mekanizması, hak sahibine makine okunabilir biçimde rıza geri çekme imkânı vermektedir; AB AI Act m. 53(1)(d) ise eğitim verisi özeti yayımlama yükümlülüğüyle bu mekanizmayı destekler. Bu konuda yürütülen başlıca davalar — New York Times Co. v. OpenAI (S.D.N.Y. 2023) ve Getty Images v. Stability AI (UK High Court 2023) — meselenin küresel ölçekte tartışmalı olduğunu göstermektedir.¹⁹ Türk yaratıcısının bugün ChatGPT veya Sora gibi araçların eğitim verisi olarak kullanılmasına itiraz mekanizması bulunmamakta; tasarı bu boşluğu doldurursa meslek birlikleri üzerinden toplu opt-out sistemi kurulabilir.

Üçüncü Soru — Sorumluluk Zinciri

Yapay zeka aracıyla üretilen içerik başkasının eserini kopyalarsa kim sorumlu olacaktır? Aracı kullanan içerik üretici mi, modeli geliştiren şirket mi, modeli barındıran platform mu? ABD'de Andersen v. Stability AI (N.D. Cal. 2023) davasında bu üçlü sorumluluk modeli inşa edilmektedir.²⁰ Türk hukukunda 5651 sayılı Kanun m. 9 uyar-kaldır mekanizması ve FSEK m. 71 cezai sorumluluk hükümleri vardır; ancak yapay zekaya özgü değildir. Sorumluluk zincirinin yasal düzeyde netleştirilmemesi durumunda her dava ayrı bir yorum tartışmasına dönüşecektir.

Yargı Uygulaması — Karşılaştırmalı Karar Analizi

Yapay zeka ve telif kesişiminde Türk yargısının doğrudan kararı henüz yoktur. Bu boşlukta yön gösteren karşılaştırmalı kararlar, doktrinin yorumsal çerçevesini şekillendirmektedir.

ABD'de Thaler v. Perlmutter (D.D.C. 2023) davası, telif hukukunun "human authorship" şartını yapay zeka çıktısına uygulayan ilk federal karar olarak referans değer taşımaktadır. Mahkeme kararında şu ifade kullanılmıştır:

"Human authorship is a bedrock requirement of copyright. The act of human creation — and how to best encourage human individuals to engage in that creation, and thereby promote science and the useful arts — was thus central to American copyright from its very inception."²¹

Bu yaklaşım, Naruto v. Slater (9th Cir. 2018) kararıyla — insan dışı varlığın (maymun) eser sahibi olamaması — paralel okunmaktadır.²² Ortak çekirdek, federal telif hukukunun yalnızca insan yaratıcılığını koruduğu ilkesidir.

Çin'de Li v. Liu davasında Beijing İnternet Mahkemesi 2023'te farklı bir çizgiye yönelmiş; kullanıcının "Stable Diffusion" ile yaptığı yoğun prompt mühendisliğini eser ortaya çıkaran yaratıcı katkı olarak değerlendirmiştir.²³ Bu karar, insan-yapay zeka iş birliğinde insan katkısının niteliğine odaklanan bir yorumun mümkün olduğunu göstermektedir.

Eğitim verisi cephesinde, New York Times Co. v. OpenAI ve Microsoft (S.D.N.Y. 2023) davası temel referans olmaya devam etmektedir. Davacı, OpenAI'ın milyonlarca makaleyi izinsiz olarak GPT modellerinin eğitiminde kullandığını iddia etmekte; OpenAI ise "fair use" savunmasını öne sürmektedir.²⁴ Karar henüz verilmemiştir; ancak Authors Guild v. Google (2nd Cir. 2015) kararında Google Books projesi için tanınan "transformative use" doktrininin yapay zeka eğitimine genişletilip genişletilmeyeceği, küresel telif düzeninin geleceğini doğrudan şekillendirecektir.²⁵ Andersen v. Stability AI (N.D. Cal. 2023) davasında ise sanatçılar Stable Diffusion modelinin eğitiminde milyarlarca görselinin izinsiz kullanıldığını iddia etmekte; mahkeme Kasım 2023 kararında bazı iddiaların yargılamaya devam edebileceğini hükme bağlamıştır.²⁶

Yargıtay 11. Hukuk Dairesi'nin yerleşik içtihadına göre, hususiyet şartının değerlendirilmesinde "eserin sahibinden bağımsız olarak değerlendirildiğinde, bir başka kişinin de aynı şekilde meydana getirip getiremeyeceği" ölçütü esas alınmaktadır. Bu ölçüt yapay zeka çıktısı bağlamında uygulandığında, aynı prompt'tan üretilen benzer çıktıların hususiyet eşiğini güçleştireceği değerlendirmesi yapılabilir; Yargıtay'ın bu yönde bir kararı henüz mevcut değildir, ancak doktrinin yorum çerçevesi bu yöndedir.

Meslek Birliklerinin Yapay Zeka Çağındaki Rolü

Türk telif rejiminin yapay zeka çağına uyumunda meslek birliklerinin rolü, genişleyici bir yorumla değerlendirilmelidir. Mevcut FSEK m. 41-42 çerçevesinde meslek birlikleri toplu hak yönetimi (collective rights management) yapmakta; üyelerinin mali haklarını tahsil etmektedir. Bu mekanizmanın yapay zeka eğitim verisi kullanımına genişletilmesi, üç olası modelle ele alınabilir.

Toplu Lisans Modeli

Meslek birlikleri, yapay zeka model sağlayıcılarıyla genel lisans sözleşmesi yapabilir; bu sözleşme üyelerinin eserlerinin model eğitiminde kullanımı için ücret toplama hakkını içerir. Bu model, AB DSM Direktifi m. 12'nin "extended collective licensing" mekanizmasına paraleldir.

Toplu Opt-Out Modeli

Meslek birlikleri, üyelerinin adına model sağlayıcılara karşı toplu opt-out beyanı yapabilir; bu beyan üyelerin eserlerinin model eğitiminde kullanımını engellemektedir. AB CDSM m. 4(3)'ün makine okunabilir opt-out rejimi bu modelin uluslararası karşılığıdır.

Hibrit Model

İki yaklaşımın birleşimi olarak meslek birlikleri belirli koşullar altında lisans verme, belirli koşullar altında opt-out beyan etme yetkisine sahip olur. Bu model, üyelerin tercihlerine göre esnek bir yapı sunmakta; ancak operasyonel karmaşıklık üretmektedir.

Türk yasama gündeminde yapılacak düzenlemenin bu üç modelden birini benimsemesi, meslek birliklerinin rolünü doğrudan şekillendirecektir. MESAM, MSG, MÜYAP ve MÜYORBİR gibi mevcut birliklerin yapay zeka çağındaki rolü, yasal çerçevenin netleştirilmesiyle birlikte güçlü bir pazarlık konumu sağlama potansiyeli taşımaktadır.

Türkiye'ye Pratik Yansıması ve Yaratıcının Sözleşmesel Araçları

Türk düzenleyicisi önünde iki olgunlaşmış model bulunmaktadır. AB modeli risk temelli kategorizasyon, model sağlayıcılarına şeffaflık yükümlülüğü, eğitim verisi opt-out mekanizması ve Avrupa standardı sunmaktadır. ABD modeli ise kanun değişikliği yapmadan mevcut Copyright Act'in yargı yorumuyla uygulanmasını esas almaktadır. Türkiye için pragmatik bir orta yol Çin–AB hibridi olabilir: insan katkısı bulunan yapay zeka çıktısına koruma, AB tarzı TDM istisnası ve meslek birlikleri üzerinden toplu lisans mekanizması. FSEK'in eser bazında bireysel koruma mantığı, yapay zeka çağında ölçeklenmediği için meslek birliklerinin (MESAM, MSG, MÜYAP, MÜYORBİR) rolü genişletilebilir.

Yasama gelene kadar geçecek belirsizlik döneminde, yaratıcının iki katmanlı bir koruma stratejisi geliştirmesi tavsiye edilmektedir. Belge zinciri katmanı olarak yapay zeka ile üretilen her içerikte hangi aracın kullanıldığı, hangi prompt'la üretildiği ve hangi post-prodüksiyon adımlarının yapıldığı kayıt altına alınmalıdır. Bu zincir, sonradan eserlik tartışmasında "anlamlı insan katkısı" iddiasını destekleyici delil oluşturur. Adobe Content Credentials gibi C2PA (Coalition for Content Provenance and Authenticity) standartları, içerik geçmişini meta veri katmanında saklayan teknik altyapı sunmaktadır. Sözleşmesel düzen katmanı olarak ise galeri, ajans veya yayıncıyla yapılan sözleşmede yapay zeka çıktısının statüsü ayrıca yazılmalıdır. FSEK m. 48 vd. devir sözleşmesi hükümleri uygulanırken yapay zeka çıktıları için ek bir madde, ileride doğacak hak iddialarını sınırlandırır.

Şirket içi yapay zeka kullanımında ise FSEK m. 18/2 işveren karinesi yapay zeka çıktısı için doğrudan uygulanamamaktadır; çünkü karinenin uygulanması için önce çıktının eser sayılması gerekmektedir. Bu nedenle iş sözleşmesinde "yapay zeka destekli üretim" başlığı altında ayrı bir hak devri klozu kurulması, kurumsal yapay zeka kullanımında telif zincirini tartışmasız hale getirir.

Şirket İçi Yapay Zeka Kullanım Politikaları

Türk şirketlerinin yapay zeka çağına uyumunda, şirket içi yapay zeka kullanım politikalarının (AI usage policy) geliştirilmesi acil bir ihtiyaç haline gelmiştir. Bu politikaların telif boyutu beş ana başlıkta ele alınmaktadır.

Birinci Başlık: Yetkilendirme ve Sınıflandırma

Şirket, çalışanların hangi yapay zeka araçlarını hangi amaçla kullanabileceğini açıkça belirlemelidir. Halka açık modeller (ChatGPT, Claude) ile şirket içi kurulu modeller arasındaki ayrımın belgelenmesi, sonradan doğacak telif ve gizlilik sorunlarını önleyici işlev görmektedir.

İkinci Başlık: Gizlilik ve Giriş Verisi

Şirket sırlarının veya müşteri bilgilerinin yapay zeka model sağlayıcılarına aktarılması, hem telif hem KVKK boyutunda sorun üretmektedir. Politika, hangi tür verilerin model girdisinde kullanılabileceğini açıkça düzenlemelidir.

Üçüncü Başlık: Çıktı Sahipliği

Çalışanın yapay zeka çıktısı üretmesi durumunda bu çıktının şirket içi statüsü belirlenmelidir. FSEK m. 18/2'nin yapay zeka çıktısı için doğrudan uygulanamaması göz önünde tutulduğunda, sözleşmesel düzlemde "yapay zeka destekli üretim" başlığı altında ayrı bir hak devri klozu kurulması zorunlu pratiktir.

Dördüncü Başlık: Kalite Kontrol ve İnsan Denetimi

Yapay zeka çıktısının kurumsal kullanımdan önce insan denetiminden geçmesi politikası, hem hukuki risk hem teknik kalite açısından belirleyicidir. Bu süreç, aynı zamanda "insan katkısının izi" iddiasını destekleyici belge zincirini oluşturmaktadır.

Beşinci Başlık: Eğitim ve Farkındalık

Çalışanların yapay zeka araçlarının telif sınırları konusunda eğitim almaları, sistemik risk yönetiminin temel parçasıdır. Karasu, kurumsal yapay zeka kullanımında çalışan eğitimi ve denetim mekanizmalarının yasal yükümlülük düzeyine yükseltilmesi gerektiğini savunmaktadır.

KVKK ile Kesişim — Yapay Zeka Eğitim Verisinde Kişisel Veri Boyutu

Yapay zeka modellerinin eğitim sürecinde kullanılan veri yalnızca telif boyutu taşımamakta; KVKK (6698 sayılı Kişisel Verilerin Korunması Kanunu) ve AB GDPR kapsamında kişisel veri boyutuna da girmektedir. Bu iki rejimin kesişimi, yapay zeka model sağlayıcılarının önündeki ikili yükümlülük çerçevesini oluşturmaktadır.

KVKK m. 5 kişisel verilerin işlenmesini "açık rıza" veya kanunda öngörülen istisnalar şartına bağlamaktadır. Model eğitiminde kullanılan büyük veri kümeleri içinde yer alan kişisel veriler, bu hükmün uygulamasında ciddi sorunlar doğurmaktadır. Aynı şekilde GDPR m. 6'nın "lawful basis" şartı da AB perspektifinden paralel sorunlar üretmektedir.

Türk yasama gündemindeki yapay zeka çerçeve mevzuatının, hem telif hem KVKK boyutlarını birlikte ele alması zorunlu pratiktir. Bu iki boyutun ayrı düzenlenmesi, model sağlayıcıları açısından çakışan ve birbirine aykırı yükümlülükler doğurabilir. AB AI Act'in bu iki boyutu birlikte ele alan yapısı, Türk düzenleyicisi için referans değer taşımaktadır.

Düzenleyici Çerçevenin Olası Yapısı — Akademik Öneri

Türk yasama gündeminde olası bir yapay zeka–telif düzenlemesinin akademik düzlemde önerilebilecek temel yapısı dört modül üzerine kuruludur.

Birinci Modül: Eserlik Tanımının Güncellenmesi

FSEK m. 1/B'ye "insan-yapay zeka iş birliği eseri" başlığı altında yeni bir kategori eklenmesi, hususiyet doktrininin esnek yorumuna imkân vermektedir. Bu kategori, USCO'nun "selection, arrangement and modification" doktrini ve Çin Beijing İnternet Mahkemesi'nin "iteratif prompt mühendisliği" yorumunun sentezini sunabilir.

İkinci Modül: Eğitim Verisi Rejiminin Düzenlenmesi

AB CDSM m. 3 ve m. 4 paralelinde TDM istisnasının Türk hukukuna eklenmesi, model sağlayıcıları için yasal belirlilik üretirken, hak sahibine "opt-out" mekanizmasıyla rıza geri çekme imkânı sunabilir.

Üçüncü Modül: Sorumluluk Zincirinin Netleştirilmesi

Yapay zeka aracıyla üretilen içerikteki ihlal için üçlü sorumluluk (kullanıcı, model sağlayıcısı, platform) modelinin yasal düzeyde tanımlanması, dava süreçlerini öngörülebilir kılacaktır.

Dördüncü Modül: Meslek Birliklerinin Rolünün Genişletilmesi

FSEK m. 41-42 çerçevesinde meslek birliklerine toplu lisans verme ve toplu opt-out beyan etme yetkilerinin tanınması, bireysel yaratıcının pazarlık gücünü güçlendirecektir.

Bu dört modülün bir araya getirilmesi, Türk telif hukukunun yapay zeka çağına uyumunu sağlayabilecek temel bir akademik çerçeve önermektedir.

Sonuç

Yapay zeka ve telif kesişimi, Türk hukukunda halen yorumsal bir boşluk olarak durmaktadır. Mevcut FSEK çerçevesi insan iradesi varsayımıyla kurulduğu için, otomatik sistemler tarafından üretilen içerik kategorisini doğrudan ele almamaktadır. Doktrinde dar görüş yapay zeka çıktısını eser dışı tutarken, geniş görüş insan katkısının ölçülebilir olduğunda korumayı mümkün görmekte, orta görüş ise katmanlı bir koruma modelini önermektedir. Karşılaştırmalı hukukta ABD'nin sıkı "human authorship" çizgisi ile Çin'in iteratif prompt mühendisliğine açık yorumu arasındaki uçurum, Türk yasama çalışmalarının önündeki tercih sorununu netleştirmektedir.

Bu çalışmada gösterildiği üzere, Türk hukukunda olası bir AI–telif düzenlemesinin üç temel soruya açık cevap vermesi beklenmektedir: yapay zeka çıktısının hukukî statüsü, eğitim verisi istisnası ve sorumluluk zinciri. Bu sorulara cevap vermeyen bir düzenleme, ihlal davalarını her seferinde ayrı bir yorum tartışmasına dönüştürür ve yaratıcı için belirsizliği kalıcılaştırır. Yasama olgunlaşana kadar geçecek dönemde, yaratıcının elindeki iki gerçek araç belge zinciri ve sözleşmesel düzendir. Türk doktrininin hususiyet yorumunun gelecek yıllarda geçireceği evrim, yapay zeka çıktısının koruma kapsamını şekillendirecek temel kavramsal araç olarak kalmaya devam edecektir.

---

Dipnotlar

---

Kaynakça

Aybay, Aydın, "Yapay Zekâ Çıktısı ve Hususiyet — Türk Hukuku Açısından İlk Değerlendirme", Galatasaray Üniversitesi Hukuk Fakültesi Dergisi, 2024/1.

Ateş, Mustafa, Fikrî Hukukta Eser (Turhan Kitabevi 2020).

Bently, Lionel / Sherman, Brad / Gangjee, Dev / Johnson, Phillip, Intellectual Property Law (6. Bası, Oxford University Press 2022).

Karahan, Sami / Suluk, Cahit / Saraç, Tahir / Nal, Temel, Fikrî Mülkiyet Hukukunun Esasları (Seçkin 2023).

Karasu, Rauf, "Eser Sahipliği Sıfatı ve Gerçek Kişi Şartı", Banka ve Ticaret Hukuku Dergisi, 2020/3.

Paslı, Ali, Yapay Zekâ ve Fikrî Mülkiyet (On İki Levha Yayıncılık 2024).

Suluk, Cahit / Karasu, Rauf / Nal, Temel, Fikrî Mülkiyet Hukuku (Seçkin 2023).

Tekinalp, Ünal, Fikrî Mülkiyet Hukuku (Vedat 2012).

---

İlgili Kaynaklar

İçeriğin detaylı incelenmesi için bkz. ChatGPT Çıktısı Eseri Kimin, Çalışan Yazılım Telif Sahipliği, YouTube Content ID Türkiye. Telif hukuku çalışma alanı için bkz. Telif Hukuku.

Dipnotlar

1. 5846 sayılı Fikir ve Sanat Eserleri Kanunu, RG 13.12.1951/7981, m. 1/B; KARAHAN, Sami / SULUK, Cahit / SARAÇ, Tahir / NAL, Temel: Fikrî Mülkiyet Hukukunun Esasları, Seçkin, 2023, s. 79 vd. ↩

2. AYBAY, Aydın: "Yapay Zekâ Çıktısı ve Hususiyet — Türk Hukuku Açısından İlk Değerlendirme", Galatasaray Üniversitesi Hukuk Fakültesi Dergisi, 2024/1, s. 45-78. Aybay, Türkiye'de AI mevzuatına ilişkin hazırlık çalışmalarının ulusal strateji belgeleriyle birlikte değerlendirilmesi gerektiğini vurgulamaktadır. ↩

3. SULUK, Cahit / KARASU, Rauf / NAL, Temel: Fikrî Mülkiyet Hukuku, Seçkin, 2023, s. 132 vd. Yazarlar, hususiyetin "eser sahibinin kişiliğinin damgası" olarak okunması gerektiğini, bu okumanın gerçek kişi şartını zımnen içerdiğini belirtmiştir. ↩

4. TEKİNALP, Ünal: Fikrî Mülkiyet Hukuku, Vedat, 2012, s. 110 vd. Tekinalp'in üç boyutlu hususiyet analizi, Türk doktrininde en yaygın benimsenmiş ölçüt çerçevesidir. ↩

5. KARAHAN / SULUK / SARAÇ / NAL, Fikrî Mülkiyet Hukukunun Esasları, s. 92 vd. Yazarlar, hususiyet ölçütünün Bern Sözleşmesi'nin "intellectual creation" ölçütüyle örtüştüğünü; bu örtüşmenin Türk hukukunun uluslararası standartlara uygun yorumunu kolaylaştırdığını belirtmektedir. ↩

6. AYBAY, "Yapay Zekâ Çıktısı ve Hususiyet", s. 52-58. ↩

7. BENTLY, Lionel / SHERMAN, Brad / GANGJEE, Dev / JOHNSON, Phillip: Intellectual Property Law, 6. Bası, Oxford University Press, 2022, s. 117 vd. Yazarlar, "computer-generated works" başlığı altında BK ve kıta Avrupası modelleri arasındaki uçurumu detaylı analiz etmektedir. ↩

8. ATEŞ, Mustafa: Fikrî Hukukta Eser, Turhan Kitabevi, 2020, s. 145 vd. Ateş, hususiyetin tespitinde "yaratıcılık eyleminin eserde bıraktığı iz" ölçütünün belirleyici olduğunu vurgulamaktadır. ↩

9. KARASU, Rauf: "Eser Sahipliği Sıfatı ve Gerçek Kişi Şartı", Banka ve Ticaret Hukuku Dergisi, 2020/3, s. 187 vd. Karasu, gerçek kişi şartının FSEK m. 8 metninde zımnen yer aldığını, doktrinin oybirliğiyle benimsediği bir yorum olduğunu belirtmiştir. ↩

10. Directive 2001/29/EC of 22 May 2001 on the harmonisation of certain aspects of copyright and related rights in the information society (InfoSoc Directive), OJ L 167/10. ↩

11. Directive (EU) 2019/790 of 17 April 2019 on copyright and related rights in the Digital Single Market (DSM Directive), OJ L 130/92, art. 3-4. ↩

12. Regulation (EU) 2024/1689 of 13 June 2024 laying down harmonised rules on artificial intelligence (AI Act), OJ L 1689, art. 53(1)(c)-(d). ↩

13. U.S. Copyright Office, "Copyright Registration Guidance: Works Containing Material Generated by Artificial Intelligence", 88 Fed. Reg. 16190 (March 16, 2023). ↩

14. U.S. Copyright Office, "Copyright and Artificial Intelligence, Part 2: Copyrightability", Report, January 2025. Raporda "selection, arrangement and modification" doktrini somut örneklerle açıklanmaktadır. ↩

15. Thaler v. Perlmutter, 687 F. Supp. 3d 140 (D.D.C. 2023). Karar, ABD federal yargısının "human authorship" şartını yapay zeka çıktısına uyguladığı ilk önemli karardır. ↩

16. Li v. Liu, Beijing Internet Court, 27 Kasım 2023. Karar, kullanıcının iteratif prompt mühendisliğini "yaratıcı katkı" olarak tanıyan ilk Çin kararı olarak doktrinde geniş tartışılmaktadır. ↩

17. AYBAY, "Yapay Zekâ Çıktısı ve Hususiyet", s. 63-67. ↩

18. PASLI, Ali: Yapay Zekâ ve Fikrî Mülkiyet, On İki Levha Yayıncılık, 2024, s. 178 vd. Paslı, hususiyet ölçütünün katmanlı uygulanması önerisini ABD ve Çin yaklaşımlarının sentezi olarak sunmaktadır. ↩

19. The New York Times Company v. Microsoft Corporation and OpenAI, Inc., S.D.N.Y. Case No. 1:23-cv-11195, dava 27 Aralık 2023'te açılmıştır; Getty Images (US), Inc. v. Stability AI Ltd., UK High Court, 2023, derdest. ↩

20. Andersen v. Stability AI Ltd., N.D. Cal. Case No. 3:23-cv-00201, ilk şikayet Ocak 2023'te dosyalanmış; mahkeme Ekim 2023 kararında bazı iddiaların yargılamaya devam edebileceğini kabul etmiştir. ↩

21. Thaler v. Perlmutter, 687 F. Supp. 3d 140, 146 (D.D.C. 2023). ↩

22. Naruto v. Slater, 888 F.3d 418 (9th Cir. 2018). Karar, insan dışı varlığın eser sahipliği iddiasına ilişkin temel referans olarak değerlendirilmektedir. ↩

23. Li v. Liu, Beijing Internet Court (2023). Karar metni Çin Yargı Kararları Veritabanı'nda yayımlanmış olup uluslararası akademik dergilerde geniş analiz edilmiştir. ↩

24. The New York Times Company v. Microsoft Corporation and OpenAI, Inc., S.D.N.Y. Case No. 1:23-cv-11195. ↩

25. Authors Guild v. Google, Inc., 804 F.3d 202 (2nd Cir. 2015). Karar, telif hukukunun "transformative use" doktrini için temel referanstır. ↩

26. Andersen v. Stability AI Ltd., N.D. Cal., motion to dismiss order, 30 Ekim 2023. ↩