MAKALE
Yapay Zekâ Eğitim Verisi ve Telif Hakkı: Eserlerin İzinsiz Kullanımı, Çoğaltma Kavramı ve Türk Hukukunda Boşluk
AI modellerinin eğitiminde telif korumalı eserlerin kullanımı, FSEK m. 22-25 çerçevesinde çoğaltma ve umuma iletim, AB DSM Direktifi karşılaştırması ve Türkiye'deki düzenleyici boşluğun analizi
Giriş
Yapay zekânın yaygınlaşması, telif hukukunun karşılaştığı en köklü meydan okumalardan biridir. Büyük dil modelleri (LLM'ler) ve görsel üretici modeller (diffusion modelleri) eğitimleri sırasında, internet üzerindeki milyarlarca eseri tarar ve modelin parametrelerine kodlar. Bu süreç, eser sahiplerinin izni alınmadan gerçekleştirildiğinde — ki çoğunlukla öyle olur — FSEK kapsamında ne tür bir ihlal sayılır? Türk hukukunda AI eğitiminde eser kullanımına ilişkin doğrudan bir düzenleme bulunmazken, mevcut hükümlerin nasıl yorumlanacağı acil bir soru hâline gelmiştir.
Bu makale, AI eğitiminin teknik yapısını, FSEK m. 22 (çoğaltma) ve FSEK m. 21 (işleme) çerçevesinde değerlendirmesini, AB DSM Direktifi (2019/790) karşılaştırmasını ve Türkiye'deki düzenleyici boşluğun analiz eder. Çalışma; 5846 sayılı Fikir ve Sanat Eserleri Kanunu hükümleri ile karşılaştırmalı hukuk yönelimini birlikte değerlendirir.1
AI Eğitiminin Teknik Yapısı
Bir yapay zekâ modelinin eğitimi üç temel aşamada işler. Birinci aşama, veri toplama (data scraping): İnternet üzerindeki metinler, görseller, kodlar veya seslerin sistematik olarak indirilmesi. İkinci aşama, ön işleme (preprocessing): Ham verinin temizlenip etiketlenmesi. Üçüncü aşama, model eğitimi (training): Verinin model parametrelerine kodlandığı süreç.
Her üç aşamada da telif korumalı eserler kullanılır. Veri toplama aşamasında eserler indirilir (potansiyel olarak çoğaltma). Ön işleme aşamasında dönüştürülür (potansiyel olarak işleme). Eğitim aşamasında modele kodlanır (yeni bir kategori).
Doktrin, eğitim aşamasının niteliği konusunda farklılaşır. Bir görüşe göre eğitim, eserin yapısı içerisine "girmesi" niteliği taşır ve bu da çoğaltma hakkının (FSEK m. 22) ihlalidir.2 Diğer bir görüşe göre eğitim, eserin "öğrenilmesi" olarak nitelendirilebilir ve hukuki anlamda kullanım sayılmaz.3
FSEK m. 22 Çoğaltma Hakkı Çerçevesinde
FSEK m. 22, çoğaltma hakkını "Bir eserin aslından veya kopyalarından yeni nüshalar üretme" olarak tanımlar. Çoğaltma kavramı, dijital ortamda da geçerli olacak şekilde geniş yorumlanır.
AI eğitimi sırasında eserin indirilmesi (downloading) bir çoğaltma teşkil edebilir. İndirilen kopya geçici olsa dahi, geçici çoğaltma da FSEK kapsamına girer. Ayrıca veri toplama aşamasında oluşturulan veri setleri (örneğin LAION-5B veya Common Crawl) kopyaları kalıcı olarak saklar ve bu da çoğaltma niteliğindedir.
Model eğitimi sırasında eserin parametrelere kodlanması ise daha karmaşıktır. Eser, model içinde tanınabilir bir kopya olarak saklanmaz; istatistiksel ağırlıklar olarak temsil edilir. Bu yapı, klasik çoğaltma tanımının dışına çıkar; ancak bazı durumlarda model, eserin tanınabilir parçalarını yeniden üretebilir (memorization olarak bilinen olgu). Tanınabilir yeniden üretim, çoğaltma hakkı ihlalini doğurur.
FSEK m. 21 İşleme Hakkı Çerçevesinde
FSEK m. 21 uyarınca işleme, eseri "çeviren, uyarlayan, kısaltan, dramatize eden, müzikleştiren veya başka biçime dönüştüren yeni eser yaratma" yetkisidir. Eser sahibine münhasırdır.
AI eğitimi açısından işleme hakkı iki katmanda devreye girer.
Birinci katman, eğitim sürecindeki dönüşüm. Eserin model parametrelerine kodlanması, kullanılan eserin yeni bir biçime — istatistiksel temsile — dönüştürülmesi olarak yorumlanabilir. Bu yorum tartışmalıdır; klasik işleme kavramı, çevirim, uyarlama veya format değişikliği gibi insan müdahalesini kapsar.
İkinci katman, üretim aşamasındaki türev içerik. Modelin ürettiği çıktının, eğitim verisindeki bir eserin tanınabilir bir uyarlaması olması durumunda, üretim aşamasında işleme hakkı ihlali oluşur. Bu durum, hak sahibinin tespit için en somut kanıt katmanını oluşturur.
Yargıtay 11. Hukuk Dairesi'nin 23.10.2025 tarihli E. 2025/1710 K. 2025/6470 kararı, izinsiz uyarlamanın FSEK m. 21 ihlali doğurduğunu ve mali tazminat ile manevi tazminatın ayrı kalemler hâlinde hesaplanmasını gerektiren bir çerçeve sunar.4 Bu içtihat, AI üretiminde uyarlama tespit edildiğinde doğrudan uygulanabilir.
AB DSM Direktifi ve Metin/Veri Madenciliği İstisnası
Avrupa Birliği'nin 2019 tarihli Dijital Tek Pazar Direktifi (DSM Direktifi, 2019/790), Metin ve Veri Madenciliği (Text and Data Mining — TDM) için iki ayrı istisna düzenler.
Madde 3 — Araştırma Kuruluşları için TDM İstisnası. Bilimsel araştırma amacıyla yasal erişimli içerikler üzerinde yapılan TDM, eser sahibinin iznine tabi değildir. Bu istisna, eser sahibi tarafından "opt-out" ile reddedilemez.
Madde 4 — Genel TDM İstisnası. Diğer TDM faaliyetleri için, eser sahibi tarafından açık bir "opt-out" beyanı yoksa, TDM serbesttir. Eser sahibi, opt-out yapabilir; bu durumda eserin TDM'de kullanılması ihlal teşkil eder.
Bu çerçeve, AB'de AI eğitiminin telif hukuku ile uyumlu yürütülmesi için temel bir mekanizmadır. Eser sahipleri, web sitelerinde robots.txt benzeri opt-out işaretleri kullanarak eserlerinin AI eğitiminde kullanılmasını reddedebilir. AI şirketleri, opt-out işaretine saygı göstermek zorundadır.
Türk Hukukundaki Düzenleyici Boşluk
Türkiye'de DSM Direktifi'ne paralel bir düzenleme bulunmamaktadır. FSEK m. 38, kişisel kullanım için sınırlı bir istisna sunar; ancak ticari AI eğitimini kapsamaz. FSEK m. 35 alıntı serbestliği, AI eğitiminde uygulanabilir değildir; alıntı açıklama, eleştiri veya tanıtım amacını gerektirir.
Türk hukukunda AI eğitiminin telif statüsüne ilişkin doğrudan bir hüküm bulunmadığı için, mevcut çerçeve FSEK'in genel ilkelerine göre yorumlanır. Bu yoruma göre, telif korumalı eserlerin izinsiz olarak AI eğitiminde kullanılması, FSEK m. 22 çoğaltma hakkı ve FSEK m. 21 işleme hakkı ihlali iddiasına konu olabilir.
Bu boşluğun pratik sonuçları:
Birincisi, hak sahipleri, eserlerinin AI eğitiminde kullanılmasına karşı tazminat talep edebilir. Maddi tazminat FSEK m. 68 kapsamında üç katına kadar artırılabilir.
İkincisi, AI şirketleri Türkiye'de güvenli bir hukuki çerçeveye sahip değildir. Türk Patent ve Marka Kurumu veya Kültür Bakanlığı düzeyinde bir düzenleme yapılana kadar belirsizlik devam eder.
Üçüncüsü, lisans sözleşmelerinde AI eğitim hakkının açıkça düzenlenmesi yapısal bir çözüm sunar. Eski sözleşmeler bu konuyu kapsamadığı için, eser sahipleri AI kullanımının yetki dışı olduğunu iddia edebilir.
Karşılaştırmalı Bakış: ABD ve Çin
ABD'de AI eğitiminin telif statüsü, "fair use" doktrini çerçevesinde değerlendirilmektedir. Authors Guild v. Google (2015) davasında, kitapların Google Books için indekslenmesi fair use sayılmıştı; bu yaklaşımın AI eğitimine de uzanıp uzanmayacağı tartışmalıdır. NYT v. OpenAI (2023, derdest) davası, gazetelerin makalelerinin GPT-4 eğitiminde kullanılmasının fair use sınırlarını test eder.
Çin'de AI ile telif kesişimi farklı bir çizgide gelişir. Beijing İnternet Mahkemesi'nin "Li v. Liu" kararı (2023), AI ile üretilen görselin eser olarak korunabileceğini açıkça teyit etti; ancak eğitim verisinin kaynak hak sahibi olan eser sahibinin iznine ilişkin spesifik bir kural sunmadı.
Hindistan ve Birleşik Krallık da AI/telif çerçevesini geliştirmektedir. UK Hükümeti'nin 2023 önerisinde TDM istisnasının ticari kullanımı da kapsayacak şekilde genişletilmesi gündemde olmasına rağmen, eser sahibi protestoları nedeniyle öneri geri çekilmiştir.
Hak Sahibi ve AI Şirketi Stratejisi
AI eğitimi ile telif kesişimi, hak sahibi ve AI şirketleri için iki ayrı strateji gerektirir.
Hak Sahibi için Strateji. Eserlerin AI eğitiminde kullanılmasına karşı korunması üç katmanda yapılır.
İlk olarak, teknik koruma: Web sitelerinde robots.txt dosyasına AI bot'larını engelleyen direktifler (örneğin "User-agent: GPTBot Disallow: /"), eserlerin sistematik olarak taranmasını önler.
İkinci olarak, sözleşmesel koruma: Yayıncı veya dağıtım sözleşmelerinde "Yayıncı, eseri yapay zekâ modeli eğitiminde kullanma yetkisine sahip değildir" hükmü açıkça yer almalıdır.
Üçüncü olarak, dava yolu: Eserin AI eğitiminde kullanıldığı tespit edildiğinde — özellikle modelin çıktısında tanınabilir izler tespit edildiğinde — FSEK m. 68 kapsamında tazminat davası açılabilir.
AI Şirketi için Strateji. AI şirketleri, telif uyumlu eğitim için üç yaklaşım benimser.
Birincisi, lisanslı veri kaynakları: Telif korumalı eserlerin lisanslı veri setlerinden temin edilmesi. Bu, OpenAI'ın yayıncılarla (Associated Press, Le Monde, Financial Times) yaptığı sözleşmeler gibi.
İkincisi, opt-out mekanizmasına saygı: robots.txt direktiflerine saygı gösterilmesi ve opt-out beyanlarına uyulması.
Üçüncüsü, sentetik veri: Eğitim için yapay olarak üretilen veri setlerinin kullanılması. Bu yaklaşım, kalite ve çeşitlilik açısından sınırlamalar getirebilir.
Pratik Yorum: Yargıtay 11. HD İçtihat Çizgisi
Yargıtay 11. Hukuk Dairesi henüz doğrudan AI eğitimine ilişkin bir karar vermemiştir. Ancak Dairenin telif hukukundaki sabit içtihat çizgisi, AI uyuşmazlıklarında uygulama bulacak temel ilkeleri ortaya koyar.
İlk ilke, mali ve manevi hakların birlikte değerlendirilmesi: 23.10.2025 tarihli kararla teyit edildiği üzere, izinsiz uyarlama hem mali (FSEK m. 21) hem de manevi (FSEK m. 14, 15, 16) hakları ihlal eder; tazminat ayrı kalemler hâlinde hesaplanır.4
İkinci ilke, FSEK m. 68 üç kata kadar artırılmış tazminat: Sosyal medyadaki yaygın ihlallerde olduğu gibi, AI eğitiminde eserlerin izinsiz kullanımı durumunda da bu yöntem uygulanabilir. Lisans temelli bir alternatif sunulmadığı için, makul lisans bedelinin tespiti üzerinden tazminat hesabı yapılır.
Üçüncü ilke, işleme hakkı ihlalinde ispat standardı: AI çıktısının tanınabilir biçimde eseri yeniden ürettiği somut delillerle gösterilmelidir. Yalnızca "AI bu eserden öğrenmiş olabilir" iddiası, ispat eşiğini karşılamaz.
Sonuç
AI eğitim verisi ve telif hakkı kesişimi, Türk hukukunun en acil düzenleme gereken alanlarından biridir. Mevcut FSEK hükümleri — özellikle m. 21 işleme ve m. 22 çoğaltma — AI eğitiminde eser kullanımının hukuki çerçevesini sağlar; ancak AB DSM Direktifi benzeri bir metin ve veri madenciliği istisnasının yokluğu, AI şirketleri için belirsizlik yaratır.
Hak sahibi için pratik strateji, teknik (robots.txt), sözleşmesel (AI eğitim hakkı açık hüküm) ve hukuki (FSEK m. 68 tazminat) katmanları birlikte kullanmaktır. AI şirketleri ise lisanslı veri kaynakları, opt-out mekanizmasına saygı ve sentetik veri yaklaşımları ile telif uyumluluğunu sağlayabilir.
Yargıtay 11. Hukuk Dairesi'nin telif hukukundaki sabit içtihat çizgisi, AI eğitim uyuşmazlıklarında temel referans olacaktır. Önümüzdeki yıllarda Türkiye'de bu alandaki ilk içtihatların oluşması ile, hak sahibi ve AI şirketleri arasındaki dengenin nasıl kurulacağı görülecektir.
İlgili içerikler için bkz. Yapay Zekâ ve Telif, Telif Hukuku Rehberi, İnternette Telif İhlali, Mali ve Manevi Haklar, Telif Hukuku.