Türkiye’nin Yapay Zekâ Hukuku Nerede Duruyor

Mevcut durum: kanun yok, baskı var

Türkiye’de bir yapay zekâ sisteminin hukuki statüsü, tek bir metinde tanımlı değil. Bir kişisel veri işleyen model, veri koruma mevzuatına; tüketiciye ürün satan bir asistan, tüketici hukukuna; içerik üreten bir sistem ise fikri mülkiyet hukukuna tabi. Yani denetim var, ama tek bir çatı yok.

Bu dağınıklık, pratikte iki sonuç üretiyor. Birincisi, şirketler “hangisi geçerli” sorusunu kendi cevaplamak zorunda kalıyor; ki bu, uyum maliyetini artırır ve tutarsızlığı besler. İkincisi, başvuru mercii belirsiz: bir vatandaşa zarar veren bir algoritmik karar için hangi kurumun yetkili olduğu net değil.

Taslak çalışmaların merkezinde bu boşluk var: risk temelli bir sınıflandırma, kurum yetkilendirmesi ve uygunluk değerlendirmesi. Yani Avrupa Birliği çerçevesinin mimarisi, Türkiye’nin mevcut mevzuat dokusuna eklenmeye çalışılıyor.

Teklifin etrafındaki üç gerçek tartışma

Birincisi tanım. Bir “yapay zekâ sistemi” nedir? Hukuk tanımı çok geniş olursa basit bir istatistik modeli de kapsama girer; çok dar olursa, gerçek riski taşıyan sistemler boşlukta kalır. Bu, teknik bir problem değil, bir mevzuat mühendisliği tercihidir.

İkincisi ceza rejimi. Riskli sistemler için idari para cezası mı, ürün sorumluluğu mu, yoksa ayrı bir suç tipi mi öngörülecek? Avrupa örneği idari para cezasını ve piyasa gözetimini seçti; Türkiye’nin mevcut yapısında ise rekabet ve veri otoritelerinin rolleri farklı tanımlı. Yeni bir kurum mu, mevcutlara görev mi verilecek, asıl soru budur.

Üçüncüsü uygulama kapasitesi. Bir düzenlemenin caydırıcılığı, metninden çok denetim kadrosuna bağlıdır. Riskli sistemleri değerlendirecek teknik ekip, laboratuvar ve test yeteneği kurulmadan yazılan kurallar, kâğıt üzerinde kalır. Bu, birçok ülkede yaşanan bir gecikmenin adıdır.

AB etkisi: gecikmeli ama yönlendirici

Avrupa Birliği’nin yapay zekâ mevzuatı, coğrafi yakınlık nedeniyle Türkiye’yi iki yönden etkiliyor. Birincisi, AB pazarına ürün satan Türk şirketleri, fiilen o kurallara uyuyor; bu, iç pazar için de bir eşik oluşturuyor. İkincisi, uyumlaştırma tercihleri referans alınıyor, çünkü benzer boşlukları benzer şekilde tanımlıyor.

Ancak taklit kolay değil. AB çerçevesinin en ağır yükümlülükleri, yüksek riskli sistemleri ve genel amaçlı modelleri hedef alıyor; Türkiye’de bu sistemlerin büyük kısmı ithal. Yani düzenleme, yerli bir üreticiyi değil, çoğu zaman bir yabancı sağlayıcıyı ve onun yerel bayisini bağlayacak. Uygulanabilirlik sorunu burada başlıyor.

Bu, düzenlemenin gereksiz olduğu anlamına gelmez; etkisinin sınırlı olabileceği anlamına gelir. Etkili bir tasarım, ithal sistemler için bir aracı sorumluluğu tanımlamak zorundadır.

Şirketler için pratik: fiili uyum

Kanun çıkmadan önce de uygulanabilir bir asgari set var: hangi sistemlerin riskli olduğu listesi, bir insan denetimi noktası, kararların kaydı, ve bir şikâyet kanalı. Bunlar çoğu taslakta öngörülen yükümlülüklerin çekirdeğidir; bu yüzden “yasayı bekleyelim” stratejisi, çoğu zaman yeniden iş yapmaktır.

İkinci pratik, envanterdir. Birçok kuruluş yapay zekâyı, “yapay zekâ projesi” olarak değil, bir satın alma ya da otomasyon işi olarak içeriyor. Bu yüzden sistemin nerede çalıştığını bilmemek, denetimin önündeki ilk engel. Düzenleme geldiğinde ilk soru bu olacak: kaç yerde kullanıyorsunuz?

Üçüncüsü sözleşme. Sağlayıcıdan alınan modelin sınırları, eğitildiği veri, değerlendirme sonuçları ve olay bildirim yükümlülüğü, çoğu Türk şirketinin hâlâ imzaladığı standart sözleşmelerde eksik. Bu maddeler, fiilen gelecekteki düzenlemenin yerini tutuyor.

Eksik kalan sorular

Türkiye’nin tartışmasında en az konuşulan başlık, hesap verebilirliğin dili. Bir idari kararın bir algoritma nedeniyle hatalı olduğunu nasıl kanıtlarsınız? Mevcut idare hukuku, gerekçeli işlem istiyor; ancak bir modelin gerekçesi, çoğu zaman ancak davranışsal testlerle ortaya çıkar. Bu, bir usul reformunu gerektiriyor, bir ceza maddesini değil.

İkinci eksik, yerel bağlam. Türkçe konuşan bir modelin eğitimi, yerel verinin kullanımı ve kültürel önyargılar gibi başlıklar, ithal bir çerçeveyi kopyaladığınızda görünmez kalır. Oysa bu alan, hem telif hem kamu yararı açısından Türkiye’nin kendi cevabını vermesi gereken yerdir.

Sık sorulan sorular

Kaynakça

1. Yapay zekâ kanun teklifiTBMM
2. Kişisel verilerin işlenmesine dair Kurul kararlarıKVKK
3. Avrupa Birliği yapay zekâ mevzuatıEUR-Lex