T.C. BURSA ULUDAĞ ÜNİVERSİTESİ SOSYAL BİLİMLER ENSTİTÜSÜ ÖZEL HUKUK ANABİLİM DALI YAPAY ZEK VE ÜRÜNLERİNİN FİKRİ MÜLKİYET HUKUKUNDA KORUNMASI DOKTORA TEZİ BURAK MEYDANCI BURSA - 2023 T.C. BURSA ULUDAĞ ÜNİVERSİTESİ SOSYAL BİLİMLER ENSTİTÜSÜ ÖZEL HUKUK ANABİLİM DALI YAPAY ZEK VE ÜRÜNLERİNİN FİKRİ MÜLKİYET HUKUKUNDA KORUNMASI DOKTORA TEZİ BURAK MEYDANCI DANIŞMAN: Prof. Dr. ZEKERİYYA ARI BURSA - 2023 TEZ ONAY SAYFASI T. C. BURSA ULUDAĞ ÜNİVERSİTESİ SOSYAL BİLİMLER ENSTİTÜSÜ MÜDÜRLÜĞÜNE Özel Hukuk Anabilim Dalı, 712181009 numaralı Burak MEYDANCI’nın hazırladığı “YAPAY ZEK VE ÜRÜNLERİNİN FİKRİ MÜLKİYET HUKUKUNDA KORUNMASI” başlıklı doktora tezi ile ilgili savunma sınavı, ……/……/20…. günü ……………… - ………….…….. saatleri arasında yapılmıştır. Alınan cevaplar sonunda adayın ………………….. (başarılı / başarısız) olduğuna ………………. (oybirliği / oy çokluğu) ile karar verilmiştir. …./.…/ 20…. Üye Doç. Dr. Gülşen GEDİK Marmara Üniversitesi Üye Prof. Dr. Hayri BOZGEYİK Ankara Yıldırım Beyazıt Üniversitesi Üye Tez Danışmanı ve Sınav Komisyonu Başkanı Prof. Dr. Zekeriyya ARI Bursa Uludağ Üniversitesi Üye Prof. Dr. Halit AKER Bursa Uludağ Üniversitesi Üye Dr. Öğr. Üyesi Sevgi BOZKURT YAŞAR Bursa Uludağ Üniversitesi Yemin Metni Doktora tezi olarak sunduğum “YAPAY ZEK VE ÜRÜNLERİNİN FİKRİ MÜLKİYET HUKUKUNDA KORUNMASI” başlıklı çalışmanın bilimsel araştırma, yazma ve etik kurallarına uygun olarak tarafımdan yazıldığına ve tezde yapılan bütün alıntıların kaynaklarının usulüne uygun olarak gösterildiğine, tezimde intihal ürünü cümle veya paragraflar bulunmadığına şerefim üzerine yemin ederim. 20.07.2023 Adı Soyadı: Burak MEYDANCI Öğrenci No: 712181009 Anabilim Dalı: Özel Hukuk Programı: Doktora Tezin Türü: Yüksek Lisans / Doktora / Sanatta Yeterlilik x YÜKSEK LİSANS/DOKTORA TEZ İNTİHAL YAZILIM RAPORU SOSYAL BİLİMLER ENSTİTÜSÜ DOKTORA İNTİHAL YAZILIM RAPORU BURSA ULUDAĞ ÜNİVERSİTESİ SOSYAL BİLİMLER ENSTİTÜSÜ ÖZEL HUKUK ANABİLİM DALI BAŞKANLIĞI’NA Tarih:12/07/2023 Tez Başlığı / Konusu YAPAY ZEK VE ÜRÜNLERİNİN FİKRÎ MÜLKİYET HUKUKUNDA KORUNMASI Yukarıda başlığı gösterilen tez çalışmamın a) Kapak sayfası, b) Giriş, c) Ana bölümler ve d) Sonuç kısımlarından oluşan toplam 146 sayfalık kısmına ilişkin, 05/07/2023 tarihinde şahsım tarafından turnitin adlı intihal tespit programından (Turnitin)* aşağıda belirtilen filtrelemeler uygulanarak alınmış olan özgünlük raporuna göre, tezimin benzerlik oranı %6’dır Uygulanan filtrelemeler: 1- Kaynakça hariç 2- Alıntılar hariç 3- 5 kelimeden daha az örtüşme içeren metin kısımları hariç Bursa Uludağ Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Tez Çalışması Özgünlük Raporu Alınması ve Kullanılması Uygulama Esasları’nı inceledim ve bu Uygulama Esasları’nda belirtilen azami benzerlik oranlarına göre tez çalışmamın herhangi bir intihal içermediğini; aksinin tespit edileceği muhtemel durumda doğabilecek her türlü hukuki sorumluluğu kabul ettiğimi ve yukarıda vermiş olduğum bilgilerin doğru olduğunu beyan ederim. Gereğini saygılarımla arz ederim. 20/07/2023 Adı Soyadı: Burak MEYDANCI Öğrenci No: 7112181009 Anabilim Dalı: Özel Hukuk Programı: Özel Hukuk Statüsü: Y.Lisans Doktora Danışman Prof. Dr. Zekeriyya ARI iv ÖZET Yazar adı soyadı BURAK MEYDANCI Üniversite Bursa Uludağ Üniversitesi Enstitü Sosyal Bilimler Enstitüsü Anabilim dalı Özel Hukuk Bilim dalı Tezin niteliği Doktora Mezuniyet tarihi ………/………/20…. Tez danışmanı Prof. Dr. Zekeriyya ARI Yapay Zekâ ve Ürünlerinin Fikri Mülkiyet Hukukunda Korunması Teknolojide yaşanan gelişmeler, yapay zekâyı oldukça hızlı bir şekilde hayıtımızın vazgeçilmez unsurlarından birisi haline getirmiştir. Öyle ki bugün, yapay zekânın etkisinden uzak ve bağımsız bir alandan bahsedilememektedir. Telefonlarımız, bilgisayarlarımız, kullandığımız araçlar birer birer yapay zekâ ile bağlantılı hale gelmektedir. Bu durum, yapay zekânın hukuki bakımdan da yoğun şekilde tartışılan bir konu haline gelmesine neden olmaktadır. Kanun koyucunun yapay zekâya yönelik sessizliği, tartışmaların daha da artırmaktadır. Fikrî mülkiyet hukuku yapay zekânın önemli derecede tartışıldığı alanlardan birisidir. Yapay zekâ kaynaklı fikrî mülkiyet hukuku tartışmalarının odağında ise yapay zekâ ve ürünlerinin niteliği ile korunma yöntemleri yer almaktadır. Doktrin, bu konuda yapay zekâ ürünlerinin ilerleyen yıllarda nasıl nitelenmesi ve korunması gerektiğine yoğunlaşırken, bugünün sorunlarının nasıl çözüleceğini göz ardı etmektedir. Mevcut hukuki çerçevenin yapay zekâ kaynaklı uyuşmazlıkların çözmündeki etkisi yeterli derecede değerlendirilmemektedir. Çalışmamız, son yıllarda verilen kararlar ile yapay zekâ ve fikri mülkiyet hukuku arasındaki ilişkiyi dikkate alarak, mevcut hükümlerin yapay zekâ ve yapay zekâ ürünlerinin korunmasına nasıl uygulanacağını incelemektedir. Böylelikle, ileride ortaya çıkması beklenen sorunların daha dikkatli ve tutarlı şekilde değerlendirilebilmesi için uygun ortamın meydana getirilmesi; yapay zekâ ile toplum çıkarı arasındaki dengenin daha kolay bir şekilde kurulabilmesi amaçlanmaktadır. Gereksiz ve hatalı düzenlemelerin önüne geçilmesi de öncelikli olarak mevcut hükümlerin, günümüz sorunlarına uygulanmasıyla mümkün hale gelebilecektir. Anahtar kelimeler: Yapay Zekâ, Eser, Patent, Buluş, Tasarım, Faydalı model v ABSTRACT Name & surname Burak MEYDANCI University Bursa Uludağ University Institute Institute of Social Sciences Field Private Law Subfield Degree awarded PhD. Date of degree awarded ………/………/20…. Supervisor Prof. Dr. Zekeriyya ARI Protection of Artificial Intelligence and Artificial Intelligence Creations Under The Intellectual Property Law Technological advancements have rapidly made artificial intelligence (AI) an indispensable part of our lives. Today, it is impossible to discuss any field without acknowledging the influence of AI. Our phones, computers, and various devices have become interconnected with AI. These developments have also brought AI to the forefront of legal discussions. The silence of lawmakers regarding AI has further fueled the ongoing debates. One of the significant debate areas is intellectual property law, where AI and its creations' nature and protection methods are extensively discussed. While legal scholars focus on how AI products will be classified and protected in the future, they often overlook the current challenges. The existing legal framework does not sufficiently consider the impact of AI-related disputes on conflict resolution. In our study, we examine the relationship between intellectual property law and AI, considering recent legal decisions. By doing so, we explore how the existing intellectual property provisions can be applied to the protection of AI and its creations. We aim to create an environment that addresses the current challenges and enables a balanced relationship between AI and societal interests. We can prevent unnecessary and erroneous regulations by appropriately applying existing legal provisions to address present-day issues. This approach allows for a more careful and coherent evaluation of future challenges. Keywords: Artificial Intelligence, Work, Patent, Design, Utility Model, vi ÖNSÖZ “Yapay Zekâ ve Ürünlerinin Fikri Mülkiyet Hukukunda Korunması” başlıklı bu çalışma, yeni ve önemli bir kavram olan yapay zekâ ile yapay zekâ ürünlerinin fikri mülkiyet hukuku kapsamında korunmasını incelemektedir. Çalışma kapsamında yapay zekânın genel ve hukuki tanımıyla birlikte, yapay zekâ ve yapay zekâ ürünlerinin mevcut hükümler uyarınca nasıl korunabileceğine yer verilmiştir. Ek olarak ilerleyen yıllarda ortaya çıkabilecek sorunlar ile bunların çözümüne yönelik önerilerde bulunulmuştur. Söz konusu çalışma, Bursa Uludağ Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Özel Hukuk Doktora Programı kapsamında danışmanım Prof. Dr. Zekeriyya ARI, Prof. Dr. Halit AKER, Prof. Dr. Hayri BOZGEYİK, Doç. Dr. Gülşen GEDİK ve Dr. Sevgi YAŞAR BOZKURT’tan oluşan jüri önünde savunulmuş ve başarılı bulunmuştur. Bu kapsamda öncelikle çalışmanın hayata geçirilmesinde büyük emek sahibi olan doktora tez danışmanım Prof. Dr. Zekeriyya ARI’ya, öneri ve fikirleriyle çalışmanın şekillenmesine büyük katkı sağlayan Prof. Dr. Halit AKER’e, çalışmanın başından sonuna kadar yorum ve öneriyleriyle katkıda bulunan Doç Dr. Gülşen GEDİK’e; tez jürisinde yer alarak yapıcı eleştiriler ile tezime katkı sunan Prof. Dr. Hayri BOZGEYİK’e, gerek tez jürisindeki yorumlarıyla gerekse jüri dışındaki katkılarıyla Dr. Sevgi BOZKURT YAŞAR’a sonsuz teşekkür ederim. Bu süreçte çalışma ile ilgili yorum ve fikirleriyle katkı sağlayan Dr. Sinan Misili’ye de ayrıca şükranlarımı sunuyorum. Her ne kadar borçlarını teşekkür ya da herhangi bir şekilde ödeyemeyecek olsam da bugüne kadar maddi ve manevi desteklerini her an hissettiğim annem NEVİN MEYDANCI ve babam NECMİ MEYDANCI’ya sevgi ve minnetlerimi sunuyorum. Son olarak 6 Şubat 2023 tarihli deprem felaketi de dahil olmak üzere, yaşadığım tüm zorluklara birlikte göğüs gerdiğim sevgili eşim AYŞENUR MEYDANCI’ya ve gözümün nuru sevgili kızım CEMRE MEYDANCI’ya sayabileceğim ve sayamayacağım her şey için tüm kalbimle teşekkür ederim. Nilüfer, Bursa 2 Ağustos 2023 vii İÇİNDEKİLER TEZ ONAY SAYFASI I YEMİN METNİ II YÜKSEK LİSANS/DOKTORA TEZ İNTİHAL YAZILIM RAPORU III ÖZET İV ABSTRACT V ÖNSÖZ Vİ İÇİNDEKİLER Vİİ KISALTMALAR XİV GİRİŞ 1 I. KONUNUN TAKDİMİ VE ÇALIŞMANIN AMACI 1 II. ÇALIŞMA PLANI 2 BİRİNCİ BÖLÜM YAPAY ZEK I. DİJİTALLEŞME VE YAPAY ZEK 4 II. FİKRİ MÜLKİYET HUKUKUNUN TARİHİ GELİŞİMİ VE YAPAY ZEK 6 A. FİKİR VE SANAT ESERLERİ HUKUKU 6 B. PATENT HUKUKU 9 III- YAPAY ZEK 11 viii A. KAVRAMSAL OLARAK YAPAY ZEK 11 B. YAPAY ZEKÂNIN TARİHİ GELİŞİMİ 13 C. YAPAY ZEK TÜRLERİ 14 1. Genel Olarak 14 2. Yetkinlik Bakımından Yapay Zekâ Türleri 15 3. Gelişmişlik Bakımından Yapay Zekâ Türleri 16 4. Amaçsal Bakımdan Yapay Zekâ Türleri 19 D. YAPAY ZEKÂNIN BAĞLANTILI OLDUĞU KAVRAMLAR 21 1. Makine Öğrenmesi 21 2. Derin Öğrenme 23 3. Robot 23 a. Robot Kavramı 23 b. AB Hukukunda Robot 24 c. Amerikan Hukukunda Robot 25 d. Yapay Zekâ ile Karşılaştırılması 27 4. Bilgisayar Yazılımı ve Bilgisayar Programı 29 a. Bilgisayar Yazılımı ve Bilgisayar Programı Kavramları 29 b. Yapay Zekâ ile Karşılaştırılması 29 IV. YAPAY ZEKÂNIN HUKUKA ETKİSİ 30 A. GENEL OLARAK 30 B. YAPAY ZEKÂNIN KAYNAKLI SORUNLAR 32 1. Genel Olarak 32 2. Şeffaflık 32 3. Siber Güvenlik 33 4. Ayrımcılık, Ön Yargı ve Hakkaniyet 34 5. Kişilik 35 6. Fikri Mülkiyet Hukuku 35 7. Kişisel Verilerin Korunması 36 8. Özel Hukuktan Doğan Sorumluluk ve Hak Sahipliği 37 IV. HUKUKİ BİR KAVRAM OLARAK YAPAY ZEK 39 A. TEKNOLOJİ TARAFSIZLIĞI VE YAPAY ZEK 39 1. Genel Olarak Teknoloji Tarafsızlığı 39 2. Yapay Zekâya Etkisi 40 B. YAPAY ZEK KRİTERLERİ 41 1. Genel Olarak 41 2. Bilim Dalı, Sistem ve Fonksiyon 42 3. Donanım ve Yazılım 43 4. Yapay Zekâ Türleri 44 5. Zekâ Düzeyinin Ölçülmesi 45 6. Uygulama Alanları 46 7. İşlevler 47 8. Alt Bilim Dalları 48 C. TÜRK HUKUKUNDA YAPAY ZEK KAVRAMI 49 ix 1. Genel Olarak 49 2. Türk Hukukunda Yapay Zekâ Kavramının Kriterler Bakımından İncelenmesi 49 a. Bilim Dalı, Sistem ve Fonksiyon 50 b. Donanım ve Yazılım 50 c. Yapay Zekâ Türleri 51 d. Zekâ Ölçeği 51 e. Uygulamalar ve Hitap Ettiği Zaman Aralığı Bakımından 52 f. İşlevler 52 g. Alt Dallar 53 3. Değerlendirme 53 D. YAPAY ZEKÂNIN KİŞİLİĞİ 54 1. Genel Olarak 54 2. Kişilik Kavramı 56 3. Yapay Zekânın Kişilik Sorunu 57 5. Değerlendirme 60 E. YAPAY ZEKÂNIN HUKUKİ STATÜSÜ 62 1. Eşya Niteliği 62 2. Fikri Ürün Niteliği 64 İKİNCİ BÖLÜM YAPAY ZEKÂNIN FİKRİ MÜLKİYET HUKUKUNDA KORUNMASI I. FİKRİ MÜLKİYET KORUMASI 66 II. YAPAY ZEKÂNIN FİKİR VE SANAT ESERLERİ HUKUKUNDA KORUNMASI 66 A. GENEL OLARAK 66 B. ŞEKİL ŞARTI 67 1. Genel Olarak 67 2. Yapay Zekânın Bilgisayar Programı Niteliği 68 3. Yapay Zekânın İlim ve Edebiyat Eseri Niteliği 69 C. SUBJEKTİF ŞART (HUSUSİYET) 71 1. Kavramsal Olarak 71 2. Yapay Zekâ Bakımından 73 D. OBJEKTİF ŞART 76 1. Kavrsamsal Olarak 76 2. Yapay Zekânın Somutlaşması 78 E. VERİ TABANI KORUMASI 81 1. Kavramsal Olarak Veri Tabanı 81 2. Özgün Veri Tabanları 83 3. Özgün Olmayan Veri Tabanları (Sui Generis Koruma) 83 4. Yapay Zekânın Veri Tabanı Olarak Korunması 85 F. DEĞERLENDİRME 86 x III. YAPAY ZEKÂNIN SINAİ MÜLKİYET HUKUKUNDA KORUNMASI 88 A. GENEL OLARAK 88 B. PATENT KORUMASI 88 1. Patent Kavramı 88 2. Buluş Kavramı 90 C. YAPAY ZEKÂYA PATENT VERİLMESİ 91 1. Genel Olarak 91 2. Patent Verilebilirlik Şartları Bakımından Yapay Zekâ 92 a. Yenilik 92 b. Buluş Basamağı 95 1. Genel Olarak 95 2. Tekniğin İlgili Alanında Uzman Kişi 96 3. Buluş Basamağı Değerlendirmesi 98 c. Sanayiye Uygulanabilirlik 100 d. Değerlendirme 101 3. Buluş Sayılamayan Konu ve Faaliyetler Bakımından Yapay Zekâ 102 a. Genel Olarak 102 b. Keşifler, Bilimsel Teoriler 102 c. Matematiksel Yöntemler 103 d. Zihni Faaliyetler, İş Faaliyetleri veya Oyunlara İlişkin Plan, Kural ve Yöntemler 105 e. Estetik Niteliği Bulunan Mahsuller, Edebiyat ve Sanat Eserleri ile Bilim Eserleri 105 f. Bilginin Sunumu 107 h. Bilgisayar Programları 108 1. Genel Olarak 108 2. Yapay Zekânın Bilgisayar Programı Niteliği 109 4. Patent Verilemeyen Buluşlar Bakımından Yapay Zekâ 110 a. Genel Olarak 110 b. Kamu Düzeni ve Genel Ahlaka Aykırılık 111 c. Diğerleri 112 D. FAYDALI MODEL KORUMASI 113 E. YAPAY ZEKÂYA FAYDALI MODEL BELGESİ VERİLMESİ 115 1. Yenilik 115 2. Sanayiye Uygulanabilirlik 116 3. Değerlendirme 116 ÜÇÜNCÜ BÖLÜM YAPAY ZEK ÜRÜNLERİNİN TELİF HUKUKUNDA KORUNMASI I. FİKİR VE SANAT ESERLERİ HUKUKUNDA YAPAY ZEK ÜRÜNLERİ 117 II. YAPAY ZEK ÜRÜNLERİNİN ESER NİTELİĞİ 118 A. GENEL OLARAK 118 xi B. YAPAY ZEKÂNIN ESER ÜZERİNDEKİ ROLÜ 119 1. Yardımcı Yapay Zekâ 119 2. Yaratıcı Yapay Zekâ 121 3. Üretken Yapay Zekâ 123 C. ŞEKİL ŞARTI 127 D. HUSUSİYET 127 1. Genel Olarak 127 2. Yapay Zekâ Ürünlerde Hususiyet 128 a. İngiliz Hukuku 128 b. Amerikan Hukuku 130 c. Alman Hukuku 131 d. AB Hukuku 133 e. Türk Hukukunda 135 f. Değerlendirme 137 E. OBJEKTİF ŞART 139 III. ESER SAHİPLİĞİ 139 A. GENEL OLARAK 139 B. TEK KİŞİ ESER SAHİPLİĞİ 140 C. BİRDEN FAZLA KİŞİNİN ESER SAHİPLİĞİ 140 1. Ortak (Müşterek) Eser 141 2. İştirak (El Birliği) Halinde Eser 142 D. İŞÇİ VE ÇALIŞANIN ESER SAHİPLİĞİ 144 E. ESER SAHİPLİĞİ KARİNELERİ 145 1. Sahibin Adı Belirtilen Eserler 145 2. Sahibinin Adı Belirtilmeyen Eserler 146 F. YAPAY ZEK ÜRÜNLERİNDE ESER SAHİPLİĞİ 147 1. Yapay Zekânın Eser Sahipliği 147 a. Genel Olarak 147 b. İngiliz Hukuku 147 c. Amerikan Hukuku 148 2. Amerikan Hukukunda Yapay Zekânın Eser Sahipliği 149 d. Alman Hukuku 152 1. Alman Hukukunda Eser Sahipliği 152 2. Alman Hukukunda Yapay Zekânın Eser Sahipliği 153 e. AB Hukuku 154 f. Türk Hukuku 156 2. Programcı, Yatırımcı ve Kullanıcının Eser Sahipliği 157 a. İngiliz Hukuku 157 b. Amerikan Hukuku 160 1. Genel Olarak 160 2. Programcının ve Yatırımcının Eser Sahipliği 161 3. Kullanıcının Eser Sahipliği 162 c. Alman Hukuku 165 d. AB Hukuku 166 xii e. Türk Hukuku 169 3. Değerlendirme 171 DÖRDÜNCÜ BÖLÜM YAPAY ZEK ÜRÜNLERİNİN SINAİ MÜLKİYET HUKUKUNDA KORUNMASI I. SINAİ MÜLKİYET HUKUKU BAKIMINDAN YAPAY ZEK ÜRÜNLERİ 176 II. YAPAY ZEK ÜRÜNLERİNİN PATENTLENEBİLİRLİĞİ 176 A. BULUŞLAR VE YAPAY ZEK 176 B. PATENTLENEBİLİRLİK ŞARTLARI BAKIMINDAN YAPAY ZEK BULUŞLARI 178 1. Yenilik 178 2. Buluş Basamağı 179 3. Sanayiye Uygulanabilirlik 181 III. YAPAY ZEK BULUŞ İLİŞKİSİ 182 A. BULUŞ SÜRECİ 182 B. BULUŞÇU YAPAY ZEK 183 IV. BULUŞ SAHİPLİĞİ VE YAPAY ZEK 185 A. GERÇEK BULUŞ SAHİPLİĞİ VE BAŞVURU SİSTEMİ 185 B. BULUŞ SAHİBİ 186 C. YAPAY ZEK BULUŞLARINDA GERÇEK KİŞİ ŞARTI 187 1. Genel Olarak 187 2. İngiliz Hukuku 188 3. Amerikan Hukuku 192 4. Alman Hukuku 196 5. AB Hukuku 200 6. Avustralya Hukuku 204 7. Güney Afrika Hukuku 206 8. Türk Hukuku 207 D. YAPAY ZEKÂNIN BULUŞ SAHİPLİĞİ 209 E. BULUŞ SAHİBİNİN TESPİTİ 211 1. Genel Olarak 211 2. Patent Korunma Amaçları Bakımından Buluş Sahibi 211 3. Sahipsiz Buluş 214 4. Buluş Sahibi Gerçek Kişi 216 xiii a. Programcı 217 b. Kullanıcı 219 c. Yapay Zekâ Sisteminin İlk Sahibi (Yatırımcı) 221 5. Değerlendirme 222 V. YAPAY ZEK BULUŞLARINA FAYDALI MODEL BELGESİ VERİLMESİ 227 A. GENEL OLARAK 228 B. YAPAY ZEKÂNIN BULUŞ BASAMAĞINA ETKİLERİ VE FAYDALI MODEL BELGESİ 229 1. Patent ve Faydalı Model Bakımından Buluş Basamağı 229 2. Tekniğin Alanında Uzman Kişi ve Yapay Zekâ 229 VI. YAPAY ZEK TASARIMLARI 232 A. TASARIM 232 B. TASARIM KORUMASININ ŞARTLARI 234 C. TASARIM SAHİPLİĞİ VE YAPAY ZEK 235 SONUÇ 237 KAYNAKÇA 244 ÖZGEÇMİŞ 271 xiv KISALTMALAR AB : Avrupa Birliği ABAD : Avrupa Birliği Adalet Divanı ABD : Amerika Birleşik Devletleri AI : Artificial Intelligence Art. : Artikel/ Article Bkz. : Bakınız BPatG : Bundespatentgericht C. : Cilt CDPA : United Kingdom Copyright, Designs and Patents Act Cir. : Circuit Co. : Company Const. : Constitution dn. : Dipnot ed. : Editör DABUS : Device for the Autonomous Bootstrapping of Unified Sentince ENIA : Estrategia Nacional de Inteligencia Artificial EPC : European Patent Convention EPO : European Patent Office ET. : Erişim Tarihi xv EU : European Union EWCA : Court of Appeal of England and Wales Fed. : Federal FSEK : 5846 Sayılı Fikir ve Sanat Eserleri Kanunu GAPK : Güney Afrika Patent Kanunu HD : Hukuku Dairesi Inc. : Incorporated J : Judgement KI : Künstliche Intelligenz KVKK : 6698 Sayılı Kişisel Verilerin Korunması Kanunu m. : Maddde OECD : Organisation for Economic Co-operation and Development OJ : Official Journal PA : United Kingdom Patent Act Par. : Paragraph PatG : Patentgesetz RG. : Resmi Gazete Rn. : Randnummer S. : Sayı xvi Sec. : Section SMK : 6769 Sayılı Sınai Mülkiyet Kanunu T.C. : Türkiye Cumhuriyeti TCK : 5237 Sayılı Türk Ceza Kanunu TDK : Türk Dil Kurumu UK : United Kingdom U.S. : United States USCO : United States Copyright Office USPTO : United States Patent and Trademark Office v. : Versus vd : ve diğerleri Y. : Yargıtay YHGK. : Yargıtay Hukuk Genel Kurulu 1 GİRİŞ I. KONUNUN TAKDİMİ VE ÇALIŞMANIN AMACI 1955 yılında John McCarhty’nin proje önerisiyle başlayan yapay zekâ çalışmaları, başlangıcından yıllar sonra çok önemli bir konuma erişmiştir. Özellikle 2010’lı yıllardan itibaren yapay zekâ teknolojisinde yaşanan gelişmeler, kavramı insanın günlük hayatının bir parçası haline getirmeye başlamıştır. Günümüzde yapay zekâ teknolojisinin etkilemediği herhangi bir sektörle karşılaşmak mümkün değildir. Her alanda yapay zekâ teknolojilerinden faydalanılmaktadır. Bu alanlardan birisi de hukuktur. Hukuki bakımdan yapay zekâ, yeni bir kavram niteliği taşımaktadır. Bu durum yapay zekâ ile bağlantılı hususların öğretide geniş bir çerçevede tartışılmasına neden olmaktadır. Kavramın niteliğinden, meydana getirdiği sonuçlara kadar birçok husus bu tartışmaların odağında yer almaktadır. Kanun koyucular da meseleyi ayrıntılı ve geniş bir şekilde tartışmaktadır. Ancak tüm bu tartışmalara karşı, henüz yapay zekâyı kapsamlı ve doğrudan ele alan bir kanun yapılmamıştır. Farklı düzenlemelerin içerisinde yer almakla birlikte yapay zekâyı özel şekilde düzenleyen kanun metinlerine de henüz rastlanılmamaktadır. Yapay zekâ fikir ve sanat eserleri ile sınai mülkiyet hukukunda hukuk doktrinindeki yapay zekâ tartışmalarının ağırlıklı olarak de lege ferenda nitelik taşımaktadır. Hukuki bakımdan düzenlenmemesine rağmen yapay zekâ ve ürünleri günlük hayatımızın büyük bir parçası haline gelmiştir. Bu duruma yapay zekânın yaratıcı niteliği de eklendiğinde konunun fikri mülkiyet hukukundaki önemi daha da artmaktadır. Kavram fikrî mülkiyet hukuku bakımından hem nesne hem de süje niteliği taşımaktadır. Böylelikle yapay zekânın ve ürünlerinin fikrî mülkiyet hukukunda korunması çalışmamızın konusunu oluşturmaktadır. Çalışma kapsamında öncelikle kavram tanımlanmaya çalışılacaktır. Kavramın tanımlanmasından sonra öncelikle yapay zekânın fikrî mülkiyet hukukunda korunması sonrasında ise yapay zekâ ürünlerinin fikrî mülkiyet hukukunda korunması ele alınacaktır. Bunlar yerine getirilirken de lege ferenda yerine de lege lata esas alınacaktır. 2 Çalışmanın asıl konusun yapay zekâ ürünlerinin nasıl korunması gerektiğinin ötesinde, mecvut düzenlemeler uyarınca nasıl korunacağıdır. Ancak gerekli görülen yerlerde öneri ve tavsiyelerde bulunulması amaçlanmaktadır. Çalışma kapsamında koruma korumanın konusu ve hak sahipliği ile sınırlanmıştır. Bu kapsamda yapay zekâ ve ürünlerinin öncelikle hangi kanunlara göre hangi şekillerde korunabileceği irdelenecektir. Sonrasında korumanın mümkün görüldüğü hallerde ortaya çıkan eser, buluş ya da tasarım üzerindeki hak sahipleri tespit edilecektir. Sahibinin bu hakları nasıl ve ne şekillerde kullanacağı ise çalışmaya dahil edilmemiştir. II. ÇALIŞMA PLANI Çalışmamız, yukarıda ifade edilen hususlara binaen yapay zekâ ve ürünlerin fikrî mülkiyet hukukunda korunmasını ele almaktadır. Çalışma birinci bölümde teknik ve hukuki bakımdan yapay zekâ kavramını; devam eden ikinci bölümde yapay zekânın fikri mülkiyet hukukunda, üçüncü bölümde yapay zekâ ürünlerinin fikir ve sanat eserleri hukukunda ve son olarak dördüncü bölümde yapay zekâ ürünlerinin sınai mülkiyet hukukunda korunmasını açıklayacak şekilde hazırlanmıştır. Birinci bölüm yapay zekâ kavramını teknik ve hukuku bakımdan ele almaktadır. Meselenin daha iyi kavranabilmesi için yapay zekâ teknik ve hukuki açılardan açıklanmış ve uygulamadaki benzer kavramlarla karşılaştırılmıştır. Ardından yapay zekânın hukuk üzerindeki etkilerine genel olarak değinilmiştir. Son olarak yapay zekâ kavramı hukuki bir kavram olarak ele alınmıştır. Hukuki bir tanımı bulunmaması sebebiyle, kavramın diğer ülke uygulamalarındaki kullanımı da dikkate alınarak, hukuki uyuşmazlıklarda kullanılabilecek bir tanım belirlenmeye çalışılmıştır. İkinci bölüm, yapay zekânın fikrî mülkiyet hukukunda korunmasına ayrılmıştır. Bu bakımdan fikir ve sanat eserleri hukuku ile sınai mülkiyet hukuku koruması sırayla tartışılmıştır. Yapay zekâ eser ve buluş olarak değerlendirilmiştir. İlgili kısımda yapay zekâ ile bağlantılı olduğu ölçekte genel açıklamalara da yer verilmiştir. 3 Çalışmanın üçüncü bölümü yapay zekâ ürünlerinin fikir ve sanat eserleri hukukunda korunmasını içermektedir. Öncelikle bu ürünlerin eser niteliği üzerinde durulmuş ve yapay zekâ ürünleri eser sayılma şartları bakımından değerlendirilmiştir. Eser niteliğinin belirlenmesinin ardından eser üzerindeki haklara yönelik olarak, eser sahipliği incelenmiştir. Böylelikle eser olarak korunan yapay zekâ ürününün hak sahipleri belirlenmiştir. Dördüncü bölüm yapı olarak üçüncü bölüme benzer bir nitelik taşımakla birlikte yapay zekâ ürünlerinin sınai mülkiyet hukukunda korunmasını ele almaktadır. Bu bölümde yapay zekâ ürünlerin buluş ve tasarım nitelikleri üzerinde durularak. Yapay zekâ ürününün buluş ve tasarım olarak korunması ayrı şekilde değerlendirilmiştir. Buluş olarak yapay zekâ patent ve faydalı model bakımından da ayrı değerlendirmelere tabi tutulmuştur. Sonuç bölümünde ise konuya ilişkin hususlar değerlendirilerek öneri ve tespitler yapılmıştır. Yapay zekâ ve ürünlerinin fikri mülkiyet hukukunda korunması dışında, nasıl ve ne zaman düzenlenebileceğine yönelik öngörüde bulunulmuştur. Çalışmanın özellikle ikinci, üçüncü ve dördüncü bölümlerinde öğretideki görüşlerle birlikte, yargı kararlarından da istifade edilmiştir. Yapay zekâ ve ürünlerinin fikrî mülkiyet hukukunda korunması Türk hukukunun yanı sıra, karşılaştırmalı hukuku dikkate alınarak incelenmiştir. Bu bakımdan önde gelen hukuk sistemleriyle birlikte, önem taşıyan yargı kararlarına da yer verilmiştir. Konu incelenirken de lege lata çerçevesinde hareket edilmeye çalışılmıştır. Varsayıma dayalı önerilerden ve görüşlerden uzak durulmuştur. Çalışma, yapay zekâ ve ürünlerine yönelik de lege ferenda görüşler oluşturmak yerine, ayakları yere basan ve mevcut hükümleri esas alan koruma yöntemlerini gözler önüne sermeyi amaçlamıştır. Ancak uygun görülen yerlerde yapay zekânın düzenlenmesine yönelik öneri ve öngörülerde bulunulmuştur. 4 BİRİNCİ BÖLÜM YAPAY ZEK I. DİJİTALLEŞME VE YAPAY ZEK İnsanlık, tarih boyunca karşılaştığı sorunlara yeni çözüm yoları üretme çabası içerisinde olmuştur. Sorun çözme ve yeni yöntemler türetme kabiliyeti sürekli gelişmiştir. Sanayi devrimi ile birlikte süreç bir üst seviyeye ulaşmıştır. Makinelerin de katılımıyla üretim artmış; üretim maliyetleri düşmüştür1. İnsanoğlu bedensel çalışmadan zihinsel çalışmaya yönelmiştir. Sanayi devrimi sonrası üretim süreçleri üç ana aşamada incelenmektedir. Bunlar buhar gücünün keşfi ve makinelerde kullanılması, elektrik enerjisinin keşfi ve üretimde kullanılması ile bilgi teknolojilerinin keşfi ve üretimde kullanılması şeklinde sıralanmaktadır2. Son aşamayı içeren 1960 ile 1990 yılları sırasında Endüstri 1.0, Endüstri 2.0 ve Endüstri 3.0 adı verilen üç başarılı aşama geçilmiştir3. 2010’lu yıllardan itibaren akıllı üretimi destekleyen siber-fiziksel sistemlerin devreye girmesiyle Endüstri 4.04 adı verilen aşamaya gelindiği kabul edilmektedir5. Bilgisayar ve bilgisayar bilimi 1960’lı yıllardan günümüze kadar yaşanan süreçte gelişmeleri tetikleyen temel etken olmuştur. Özellikle bilgisayarların karmaşık sorunları tespit ederek bunlara hızlı ve isabetli çözümler getirme yeteneği, Endüstri 4.0’a ulaşılmasını sağlayan en temel unsurlardan birisidir6. Üretimde insan müdahalesinin azalması; esneklik, verimlilik, yüksek hız, kalite ve hatasızlık gibi konularda ilerlemelere 1 Steven Astorino ve Mark Simmonds, Artificial Intelligence: Evolution and Revolution (Boise: MC Press, 2019), 1. 2 Tessaleno Devezas vd., Industry 4.0 Entrepreneurship and Structural Change in the New Digital Landscape (Heidelberg: Springer, 2018), 1; Dopico M vd, “A vision of industry 4.0 from an artificial intelligence point of view”, Int'l Conf. Artificial Intelligence 2016, 407; Gülçin Büyüközkan Feyzioğlu, “Dijitalleşen Dünyada Yapay Zekâ”, Gelişen Teknolojiler ve Yapay Zeka II, ed. Eylem Aksoy Retornaz ve Osman Gazi Güçlütürk, (İstanbul: Onikilevha, 2021), 1. 3 Devezas vd., Industry 4.0 , 1. 4 Kavram ilk olarak 2011 yılında Alman Endüstrine yönelik yüksek teknoloji projesinde kullanılmaya başlanmıştır. Yaygınlaşması ise 2015 yılı Dünya Ekonomik Forumu vasıtasıyla olmuştur; Devezas vd, Industry 4.0, 2. 5 Devezas vd, Industry 4.0, 2; Büyüközkan Feyzioğlu, “Dijitalleşen Dünyada Yapay Zekâ”, 1. 6 Astrino ve Simmonds, Artificial Intelligence: Evolution and Revolution, 2. 5 sebep olmuştur. Nitekim Endüstri 4.0 kapsamında dikkate alınan en önemli hususlardan birisi üretim sürecinin otomatikleşmesidir. Otomatikleşmeyle birlikte insana bağlı hataları ortadan kaldıran yeni iş modelleri oluşturulmuştur7. Günümüzde üretim sistemleri büyük oranda otomatik hale gelmesine rağmen insana olan ihtiyaç varlığını korumaktadır. Çünkü üretim sektöründe makineler, önceden yazılmış senaryolara bağlı programlar aracılığıyla faaliyet göstermektedir. Üretimde makineler için oluşturulmuş ayrı bir bilinç (self-concious) bulunmamaktadır. Sürekli insan denetimine ihtiyaç duyulmaktadır8. Endüstri 4.0 kapsamında bir sonraki adıma geçiş için bu sorunların ortadan kaldırılması gerekmektedir9. İnsan gözetimine olan ihtiyaç, üretimde dijital bir dönüşüm vasıtasıyla karşılanmaya çalışılmaktadır10. Dönüşüm; sürekli öğrenen, 7/24 faaliyet gösteren, yaptığı hatalardan dersler çıkaran, sorunlar karşısında hızlı ve akılcı çözümler üretebilen bir teknolojiyle mümkündür11. Makineler, insan üstü şekillerde bilgileri işleyebilmekte ve insan sınırlarını aşan fiziksel eylemleri yerine getirebilmektedir12. Ancak her şeye rağmen makineler insan seviyesinde öğrenen, karar alan ve ders çıkaran bir bilinç taşımamaktadır. Makine öğrenmesi ile yapay zekâ teknolojileri bu noktada devreye girmektedir13. Bu teknolojiler üretim sektöründe makinelerin bilinç kazanma sürecinin yapı taşlarını oluşturmaktadır14. Ülkeler, işletmeler, girişimciler ve hatta sıradan insanlar dijital dönüşümün eşiğindeki yeni dünyaya uyum sağlamaya çalışmaktadır15. Yapay zekâ endüstriyel üretimi ve tüm insan hayatını etkiler hale gelmiştir. Yaşanan gelişmeler yapay zekâ kavramını bir bilim kurgu nesnesi olmaktan çıkarıp, günlük hayatın ve hukuk biliminin 7 Büyüközkan Feyzioğlu, “Dijitalleşen Dünyada Yapay Zekâ”, 1. 8 Dopico, “A vision of industry 4.0”, 407. 9 Dopico, “A vision of industry 4.0”, 407. 10 Dopico, “A vision of industry 4.0”, 407; Büyüközkan Feyzioğlu, “Dijitalleşen Dünyada Yapay Zekâ”, 1. 11 Astrino ve Simmonds, Artificial Intelligence: Evolution and Revolution, 2. 12 Sabine Gleß ve Thomas Weigend, “Intelligente Agenten und Das Strafrecht”, Intelligente Agenten und Das Strafrecht 126/3 (2014), 561; Zeynel T Kangal, Yapay Zekâ ve Ceza Hukuku (İstanbul: On İki Levha, 2021), 3. 13 Büyüközkan Feyzioğlu, “Dijitalleşen Dünyada Yapay Zekâ”, 1; Astrino ve Simmonds, Artificial Intelligence: Evolution and Revolution, 2. 14 Dopico, “A vision of industry 4.0”, 407; Büyüközkan Feyzioğlu, “Dijitalleşen Dünyada Yapay Zekâ”, 1. 15 Devezas vd, Industry 4.0, 3. 6 tartışılan konularından birisi haline getirmiştir16. Dijitalleşme ve yapay zekâ birbirini destekleyen iki kavram olarak hayatımızın merkezindeki yerini almıştır. II. FİKRİ MÜLKİYET HUKUKUNUN TARİHİ GELİŞİMİ VE YAPAY ZEK A. FİKİR VE SANAT ESERLERİ HUKUKU Fikir ve sanat eseri, insanla birlikte ortaya çıkan kavramlardır. Buna bağlı olarak fikir ve sanat eseri, insan tarihi kadar eskidir17. İnsanlar, var oldukları andan itibaren çeşitli fikirler ve eserler meydana getirmeye başlamıştır. Örneğin, insanlara özgülenebilen ilk sanat eseri 68.400 yıl önceye dayanmaktadır18. Ancak bu sanat eserlerine bağlı bir fikir ve sanat eserleri hukukundan bahsedebilmek için uzun bir süre beklemek gerekmiştir. Fikir ve sanat eserlerinin uzun tarihine rağmen, hukuki koruma kısmen de olsa yeni bir nitelik taşımaktadır19. Nitekim mevcut ve işleyen bir devlet yapısından söz etmeksizin hukuk kurallarından söz etmek mümkün değildir. Bu nedenle insanların bir araya gelerek planlı örgütsel yapılar meydana getiremediği eski çağlarda, fikir ve sanat eserleri meydana getirilmesine rağmen hukuki bir koruma bulunmamaktadır. Sistematik hukuk kurallarından bahsedebilmek için düzenli devletlerin oluştuğu ilk çağlara gidilmelidir. Ancak bu dönemlerde de oluşturulan kurallar ile yüksek kültür ve sanat düzeyine rağmen, fikir ve sanat eserlerini korumaya yönelik özel hükümlere rastlanılmamaktadır. İlk çağın en gelişmiş hukuk sistemlerinden olan ve Roma hukukunda da durum benzer niteliktedir. Roma hukuku, maddi ve gayri maddi hak ayrımına sahip, dönemindeki diğer ülkelerin ötesinde bir hukuk sistemi kurmasına rağmen, fikri hakları ayrıca düzenlememiştir. Bir kitaptaki fikirler ile o kitabın basıldığı kâğıt arasında hukuki olarak ayrım yapılmamıştır20. Fikri ürün, üzerinde somutlaştığı 16 Jackl Bernard, “Das Recht der Künstlichen Intelligenz”, Multi Media und Recht Zeitschrift für IT-Recht und Digitalisierung 22/11 (2019), 711. 17 Tekinalp, Fikrî Mülkiyet Hukuku, 83; Suluk vd., Fikri Mülkiyet Hukuku, 25. 18 D. L. Hoffmann vd., “U-Th Dating Of Carbonate Crusts Reveals Neandertal Origin Of Iberian Cave Art”, Science 359/6378 (2018), 912. 19 Ernst Hirsch, Fikrî ve Sınaî Haklar (Ankara: Ankara Üniversitesi Hukuk Fakültesi, 1948), 1; Tekinalp, Fikrî Mülkiyet Hukuku, 83; Suluk vd, Fikri Mülkiyet Hukuku, 25. 20 Tekinalp, Fikrî Mülkiyet Hukuku, 83. 7 fiziki eşyaya tabi tutulmuştur21. Fiziki varlığın sahibi, üzerindeki fikri ürünün de sahibidir. Bir evin sahibi, o evin duvarındaki resmin de sahibidir. Öyle ki kişi başka bir kişinin kâğıdı üzerine resim yaptığında eser sahipliği, boyanın ve kâğıdın sahibine bağlı olarak tartışılmıştır22. Sonuç olarak, Roma hukukunda fikri ürünlere yönelik ayrı bir telif ya da patent korumasından bahsetmek mümkün değildir23. Eşya ve üzerindeki fikir bir bütün olarak kabul edilmektedir. Roma Devleti sonrasında da uzun bir süre boyunca, fikir ve sanat eserlerine yönelik özel korumadan söz edilememiştir. Bu durum Orta Çağ’da, eserlerin çoğaltılmaya başlamasıyla değişmiştir. Ancak henüz sanatçının eser üzerinde bir hak iddia etmesine imkân verilmemiştir. Eserler feodal bey, kilise ya da krala bağlı olarak çoğaltılmıştır24. Çoğaltılan eserler genellikle sahibi belirtilmeksizin, bilinmeyen bir ustaya atfedilerek kopyalanmıştır25. Kopyalama el yazısıyla ve seri olmayan bir şekilde gerçekleştirilmiştir. Dolayısıyla eserin altında yatan fikir, ticari olarak kullanılamamıştır. Esere bağlı olarak ekonomik değer oluşturulamamıştır. Fikir ve sanat eserlerine yönelik haklar için, çoğaltma tekniklerinin gelişmesini beklemek gerekmiştir. İlkel de olsa basım tekniklerinin kullanılmaya başlanmasıyla telif hakkının ilk örnekleri ortaya çıkmıştır. 1469 yılında Venedik Senatosu baskı ustası Johannes de Spira’ya, Cicero ve Pliny’nin eserlerini 5 yıl boyunca tek başına basabilme hakkı tanımıştır26. Nitekim bundan sonra eserlerin basılıp satılması ilgili haklar, topluluğun egemenleri tarafından bazı kişi ya da topluluklara imtiyaz olarak verilmeye başlamıştır27. Ancak eser sahibine haklar bahşeden bir fikir ve sanat eserleri hukuku henüz oluşmamıştır28. Yalnızca çoğaltılabilen eserlere yönelik imtiyazlar dönemine girilmiştir. Bu sayede eserler ticarileşmeye başlamıştır. Daha sonra matbaa loncaları, basım hakkının belirli yayın evlerine verildiği bir sistem geliştirmiştir29. İmtiyazlar, 21 Hirsh, Fikrî ve Sınaî Haklar, 17; Suluk vd., Fikri Mülkiyet Hukuku, 25. 22 Tekinalp, Fikrî Mülkiyet Hukuku, 84. 23 John Cook, Law and Life of Rome (New York: Cornell University Press, 1967), 207; Russ VerSteeg, "The Roman Law Roots of Copyright," Maryland Law Review 59/2 (2000), 523. 24 Hirsh, Fikrî ve Sınaî Haklar, 18; Tekinalp, Fikrî Mülkiyet Hukuku, 85. 25 Hirsh, Fikrî ve Sınaî Haklar, 18; Tekinalp, Fikrî Mülkiyet Hukuku, 85. 26 Mathews Brander, “Evolution of Copyright”, Political Sicence Quarterly 5/ 4 (1890), 588. 27 Tekinalp, Fikrî Mülkiyet Hukuku, 86. 28 Brander, “Evolution of Copyright”, 591. 29 Tekinalp, Fikrî Mülkiyet Hukuku, 86. 8 yayınevi mülkiyetine dönüşmüştür. Belirli kitapların basımı yalnızca imtiyaz sahibi yayınevi tarafından yapılabilir hale gelmiştir. Aynı dönemde yöneticiler tarafından basım imtiyazı tanınması şeklindeki uygulama da varlığını devam ettirmiştir30. Buna göre, yönetim tarafından verilen imtiyazlar süreli nitelik taşımaktayken, loncalar tarafından yayınevlerine sağlanan kopyalama hakkı süresiz nitelik taşımıştır31. “Copyright” ifadesinin ortaya çıkışı da bu döneme denk gelmektedir. Kelime anlamı olarak “copyright” yayın evinin bir eseri çoğaltmaya yönelik hakkını ifade etmektedir32. Fikir ve sanat eserlerini hukuki açıdan günümüze yaklaştıran temel değişiklik ise Fransız İhtilali olmuştur. İhtilal ile birlikte loncalara ya da yönetime dayalı imtiyazlar tamamen kaldırılmış ve 1791 yılında eser üzerindeki haklar, eser sahibine verilmeye başlamıştır33. Öncelikle yazarın yaşamı boyunca ve ölümünden itibaren beş yıl için verilen bu haklar34 iki yıl içinde yazarın ölümünden itibaren on yıllık süreye tabi tutulur hale gelmiştir35. Fikri mülkiyet teorisi de bu şekilde oluşmuştur. Fikri haklar, fikri mülkiyet teorisine bağlı olarak kanunlar aracılığıyla düzenlenmeye başlamıştır36. Ancak bu hukuk dalının gelişimini tamamladığını söylemek mümkün değildir. Fikir ve sanat eserleri hukuku, kişilerin ekonomik ve sosyal çıkar sağlayamadığı dönemlerden, günümüze kadar gelişmeye devam etmiştir37. Yeni teknolojilerle birlikte de devam edecektir. Tüm diğer hukuk dalları gibi fikir ve sanat eserleri hukuku da insan hayatında yaşanan gelişmeleri takip etmektedir38. Teknoloji ve eğlence sektörüyle arasındaki etkileşim bu alanlarda yaşanan değişimlerin fikri hakları etkilemesine sebep olmaktadır. Her bir değişim fikir ve sanat eserleri hukukunun yeniden düzenlenmesi ihtiyacı doğurabilmektedir. Değişimin büyük etkileri bulunması durumunda ise bu ihtiyaç kaçınılmaz bir hal almaktadır. Nihayetinde yapay zekâ, son yıllarda karşılaşılan en büyük 30 VerSteeg, "The Roman Law Roots of Copyright", 526. 31 VerSteeg, "The Roman Law Roots of Copyright", 527. 32 Tekinalp, Fikrî Mülkiyet Hukuku, 86. 33 Tekinalp, Fikrî Mülkiyet Hukuku, 86. 34 Brander, “Evolution of Copyright”, 592. 35 Brander, “Evolution of Copyright”, 593; Tekinalp, Fikrî Mülkiyet Hukuku, 87. 36 Tekinalp, Fikrî Mülkiyet, s. 87. 37 Brander, “Evolution of Copyright”, 598. 38 Gerard Magavero, "History and Background of American Copyright Law: An Overview ", International Journal of Law Libraries 6/2 (1978), 151. 9 değişimlerden birisidir. Ancak taşıdığı önem ve sebep olduğu etkiye rağmen henüz yapay zekâya yönelik yeni kurallar getirilmemiştir. Kanun koyucular yapay zekânın fikir ve sanat eserleri üzerindeki etkisini izlemekle yetinmektedir. Ancak bu durumun ilerde değişeceği açıktır. Kanaatimizce kanun koyucunun yapay zekâ eserlerine yönelik yeni kurallar getirmemesinin iki temel nedeni bulunmaktadır. Bunlardan ilki, eser meydana getiren yapay zekâ teknolojisinin yeni bir nitelik taşımasıdır. İkinci ve en önemli neden ise yapay zekâ tarafından meydana getirilen eserlerin henüz ticarileşmemesidir. Tarihsel gelişiminden de anlaşıldığı üzere, fikir ve sanat eserinin korunması ancak yaygınlaşması ve ticarileşmesi ile mümkün hale gelmektedir. Yapay zekâ sistemleri tarafından meydana getirilen eserler henüz yeterli derecede yaygınlaşmamış ve ticarileşmemiştir. Bunun için bir süre daha beklenmesi gerektiği açıktır. Yapay zekâ tarafından üretilen fikirlerin ekonomik değeri ya da sayısı arttıkça düzenleme yapma yönündeki ihtiyaç da artacaktır. Ancak mesele henüz yeterli öneme kavuşmamıştır. Yapay zekâ tablo çizebilmektedir, ancak yapay zekâ tarafından çizilen tablolara önemli derecede ticari ve ekonomik değer atfedilmemektedir. İlerleyen yıllarda yapay zekâ eserlerinin ticari nitelik kazanamaması da zayıf bir ihtimal olarak varlığını devam ettirmektedir. Kanaatimizce, teknolojinin yaygınlaşması sonucunda yüksek estetik değerlere sahip eserlerin kolaylıkla ve az maliyetle üretilebilmesi bu duruma neden olabilecektir. B. PATENT HUKUKU Patent, Latincede “açık, mühür ile kapatılmamış” anlamlarına gelmekle birlikte39, bir patent hukukunun başlangıcından bahsedebilmek için Roma devletinden çok sonraya, Orta Çağ İngilteresi’ne gidilmelidir. Kavram İngiltere’de 11. yy’dan itibaren, “letter(s) patent” şeklinde imtiyaz, inhisari hak ve mevki bahşeden açık mektuplar için kullanılmıştır40. Bu kapsamda patentle sağlanan ilk imtiyaz, 1331 yılında kumaş dokuma, boyama ve çırpma işi yapanlar için verilmiştir. Sayılan dönemlerde patent, bir koruma yönteminin ötesinde geniş bir imtiyaz niteliği taşımaktadır41. Patent aracılığıyla sağlanan 39 Tekinalp, Fikrî Mülkiyet Hukuku, 533. 40 Benkard, Patentgesetz, Einleitung Rn. 5; Tekinalp, Fikrî Mülkiyet Hukuku, 533. 41 E. Wyndham Hulme, "History of the Patent System Under the Prerogative and at Common Law ", Law Quarterly Review 12/2 (1896), 142. 10 imtiyazlar öncelikle ticareti geliştirme amacına hizmet etmiştir. Böylelikle yabancı ve yerli tacirlerin yeni ürün ve teknikleri İngiltereye getirmesi sağlanmıştır42. İngiltere kralları özellikle ek bir maliyet getirmemesi sebebiyle sıklıkla patent vermiştir. Patent aracılığıyla sağlanan imtiyazlar 15. yy sonrasında hızla artmıştır43. Günümüzdekine benzer nitelikte, buluş sahibinin haklarını koruyan bir kanun metni ise 1474 yılında Venedik’te düzenlenmiştir. Bu metne göre, buluşu için başvuruda bulunan kişi, on yıllık bir taklit korumasına sahip olmaktaydı44. Düzenleme uyarınca bir patent konusu buluşun aynısı ya da benzeri 10 yıl boyunca üçüncü kişi tarafında sahibinden izin almaksızın yapılamamıştır. Yasaya karşı gelen kişi, 100 Venedik Dükası ödeme ve üretilen taklit ya da benzer nitelikteki ürünü yok etme cezası ile karşılaşmıştır45. Kanun, 1421 yılında Floransa’da bir makine ya da gemi türü için verilen patente dayanmaktadır46. Dolayısıyla İtalyan şehir devletleri arasında patent uygulamasının 1474’ten çok daha önceye dayandığını söylemek mümkündür. Patentin Fransa’da da İngiltere’dekine benzer bir süreç izlediğini söylemek mümkündür. 1789 yılında gerçekleşen ihtilale kadar Fransızlar imtiyaz sağlamak amacıyla patent belgesi düzenlemiştir47. Fransız ihtilali sonucunda, tüm imtiyazlar ortadan kaldırılmıştır48. Ancak kanunlaşma süreci dikkate alındığında İngiltere’nin Statue of Monoplies (Tekeller Kanunu)49 ile Fransa’dan daha hızlı hareket ettiğini söylemek mümkündür. Sonrasında Fransa’da 1791 yılında İngiliz hukukunu esas alan bir patent yasası düzenlemiştir. Benzer şekilde 1787 yılında Amerika’da da İngiliz yasalarını esas alan bir patent kanunu çıkarılmıştır50. 42 Friedrich-Karl Beier, “Wettbewerbsfreiheit und Patentschutz Zur geschichtlichen Entwicklung des deutschen Patentrechts”, Gewerblicher Rechtsschutz und Urheberrecht 80/3 (1978), 124. 43 Beier, “Wettbewerbsfreiheit und Patentschutz Zur geschichtlichen Entwicklung des deutschen Patentrechts”, 124. 44 Tekinalp, Fikrî Mülkiyet Hukuku, 524. 45 Erich Berkenfeld, “Das älteste Patentgesetz der Welt”, Gewerblicher Rechtsschutz und Urheberrecht 51/5 (1949), 139 46 Berkenfeld, “Das älteste Patentgesetz der Welt”, 139. 47 Tekianlp, Fikrî Mülkiyet Hukuku, 524. 48 Bu bakımdan Fransız ihtilalinin hem fikir ve sanat eserlerinin hem de patent hukukunun karakterini değiştirdiği söylebilir. İhtilal öncesi her iki hukuk dalı da yalnızca bir imtiyaz içermiştir. İhtilal sonrasında gerek fikir ve sanat eserleri gerekse patent birer hukuk dalı halini almıştır. 49 Tekinalp, Fikrî Mülkiyet Hukuku, 524. 50 Benkard, Patentgesetz, Einleitung Rn. 6. 11 Yukarıda ifade edilenlere göre, patent kanunlarının sahibine bazı imtiyazlar taşıma amacı gütmekle birlikte patenti veren bakımından da ekonomik bir gerekçe içerdiği söylenebilir. İngiliz kanun koyucusu, patentler aracılığıyla düşük bir maliyete katlanarak ülke ekonomisi ve ticaretini geliştirmeyi amaçlamıştır51. Bu yaklaşım diğer ülkeler tarafından da benimsenmiştir. Kanaatimizce patent hukukunun temelinde yatan bu ekonomik amaç yapay zekâ ve yapay zekâ buluşlarının değerlendirilmesi aşamasında da göz önünde bulundurulmalıdır. Özellikle kanunda açıkça ifade edilmeyen unsurlar yorumlanırken, patent hukukunun bu yönü dikkate alınmalıdır. III- YAPAY ZEK A. KAVRAMSAL OLARAK YAPAY ZEK Endüstriyelleşme ve dijital dönüşümle birlikte yapay zekâ büyük önem kazanmıştır52. Kavram endüstriyelleşme dışında birçok alanda ve hatta günlük hayatta sıkça kendisini göstermeye başlamıştır. Tüm bunlara rağmen, yapay zekâ tahmin edildiği kadar yeni bir teknoloji olarak kabul edilmemektedir. Makinelerin zekâ kazanması 1940’lı yıllardan itibaren üzerinde çalışılan konulardan birisi olarak varlığını devam ettirmiştir. Yapay zekâ, etimolojik açıdan incelendiğinde ikili bir yapı ile karşılaşılmaktadır. Bunlar “yapay” ve “zekâ” ifadeleridir. Sözlük anlamıyla yapay; “Doğadaki örneklerine benzetilerek insan eliyle yapılmış veya üretilmiş, yapma, suni, doğal karşıtı” nesneleri ifade etmektedir53. Yapay olan bir şey doğada kendiliğinden oluşmamıştır. Yapay nesnelerin bir şekilde insan eli veya dış müdahaleyle meydana getirilmesi şarttır. Sözlük anlamı olarak zekâ ise; “İnsanın düşünme, akıl yürütme, objektif gerçekleri algılama, yargılama ve sonuç çıkarma yeteneklerinin tamamı…” nı ifade etmektedir54. Tanımdan anlaşılacağı üzere zekâ ancak insana atfedilen bir yetenektir. İnsan dışındaki varlıklar bakımından zekâ kavramından bahsedilememektedir. Yapay 51 Beier, “Wettbewerbsfreiheit und Patentschutz Zur geschichtlichen Entwicklung des deutschen Patentrechts”, 124. 52 Büyüközkan Feyzioğlu, “Dijitalleşen Dünyada Yapay Zekâ”, 1; Dopico, “A vision of industry 4.0”, 407. 53 TDK, https://sozluk.gov.tr/ (ET. 18.02.2022). 54 TDK, https://sozluk.gov.tr/ (ET. 18.02.2022). 12 zekâ55 ise insana ait olan zekâ yeteneğinin56 insan dışı varlıklar tarafından kullanılması anlamına gelmektedir. İnsan dışı varlıklar ile kastedilen çeşitli makineler, robotlar ya da bilgisayarlardır. İnsan dışındaki canlı varlıklar için “yapay zekâ” ifadesi kullanılmamaktadır. Sözlük anlamının ötesinde kavram en genel haliyle, bir donanıma bağlı olarak yazılımların çeşitli faaliyetleri zeki canlılara benzer şekilde yerine getirebilme yeteneği olarak tanımlanabilmektedir57. Yapay zekâ; insanlara özgü kabul edilen “dinamik ve belirsiz ortamlarda akıl yürütme, anlam keşfetme, genelleme veya geçmiş deneyimlerden öğrenme gibi” kabiliyetlere sahiptir58. Temelde bilgisayar bilimine bağlı olmakla birlikte yapay zekâ çok daha geniş ve farklı bir anlam taşıyabilmektedir. Makinelerin karmaşık problemlere insan benzeri çözüm üretmesini amaçlayan bir bilim dalına da yapay zekâ denilmektedir59. Kullanılan alana bağlı olarak daha farklı anlamlar taşıyabilmesi60 de mümkündür. Yaşanan gelişmeler, yapay zekânın kavramsal olarak bir değişim geçirdiğini göstermektedir. 1960’lı yıllardaki yapay zekâ ile günümüzdeki yapay zekâ aynı alan içerisinde kullanılsa dahi farklı şekillerde tanımlanabilmektedir. Şu an kullanılmakta olan 55 Kavramın orijinal hali “artificial intelligence” şeklinde ifade edilmektedir. Ancak Türkçe karşılığından farklı olarak İngilizcede zekâ anlamına gelen “intelligence” yalnızca insanlara özgülenmemiş olup her türlü varlıklar açısından öğrenme, anlama ve düşünebilme yeteneğini ifade etmektedir; Cambridge Dictionary, https://dictionary.cambridge.org/ ( ET. 18.02.2022 ). 56 Kavramın almanca karşılığı “künstliche intelligenz” şeklinde ifade edilmektedir. Türkçedekine benzer şekilde Almancada da zekâ anlamında gelen “intelligenz” ifadesi insanlara özgü bir yetenek olarak tanımlanmaktadır. Duden, https://www.duden.de/ ( ET. 18.02.2022 ). 57 T.C. Sanayi ve Teknoloji Bakanlığı ve T.C. Cumhurbaşkanlığı, Ulusal Yapay Zekâ Stratejisi 2021-2025, https://cbddo.gov.tr/, 12 (E.T. 16.02.2022). 58 T.C. Sanayi ve Teknoloji Bakanlığı ve T.C. Cumhurbaşkanlığı, Ulusal Yapay Zekâ Stratejisi 2021-2025, https://cbddo.gov.tr/, 12 (E.T. 16.02.2022). 59 Ulusal Yapay Zekâ Stratejisine göre de yapay zekâ bir yetenek olmanın yanında dijital teknolojiler ve sinir biliminden yararlanmakta olan ayrı bir disiplin niteliği taşımaktadır; T.C. Sanayi ve Teknoloji Bakanlığı ve T.C. Cumhurbaşkanlığı, Ulusal Yapay Zekâ Stratejisi 2021-2025, https://cbddo.gov.tr/, 12 (E.T. 16.02.2022). 60 Bazılarına göre yapay zekâ bir kapasite ve bilim dalını temsil etmenin ötesinde bir devrimi simgelemektedir. Yapay zekâ ve buna bağlı olarak makine öğrenmesinde yaşanacak gelişmelerle birlikte dünya ekonomisini ve sosyal ilişkileri önemli derecede etkileyecek değişiklikler; bir devrim yaşanacaktır; Paul Scharre ve Michael C. Horowitz, Artificial Intelligence: What Every Policymaker Needs to Know (Washington, DC: Center for New American Security, 2018). 3. 13 yapay zekâ ifadesinin de bundan birkaç yıl sonra farklı anlamlar taşıyabileceğini kabul etmek gerekmektedir. B. YAPAY ZEKÂNIN TARİHİ GELİŞİMİ Makineleri anlama ve makinelerin insan gibi düşünebilmesini sağlamaya yönelik fikirler 1940’lı yıllarda filizlenmeye başlamıştır61. 1945 yılında yayınlanan bir makalede Vannevar Bush, yaşanan teknolojik gelişmelerden hareketle ilerleyen dönemde düşünebilen makineler üretilebileceğini savunmuştur62. 1950 yılına gelindiğinde Alan Turing, MIND dergisinde yayınlanan makalesinde zeki makinelerin nasıl üretilebileceği ve üretilen makine zekasının nasıl test edilebileceğini tartışmıştır63. Yapay zekâ kavramının ortaya çıkması için ise 1955 yılını beklemek gerekmiştir. John McCarthy ve ekibi, aynı yıl içerisinde Dartmouth Üniversitesi’nde yapılacak bir araştırma projesi için öneride bulunmuştur. McCarthy proje kapsamında yürütülen çalışmalarının sibernetik64 alanından ayırmak için ilk defa “artificial intelligence” ifadesini bu öneride kullanmıştır65. Öneride belirtildiği üzere; “Proje, makinelerin dili nasıl kullandığının anlaşılabilmesi ve insana özgü sorunların makineler tarafından çözülmesini amaçlamaktadır”66. Proje kapsamında, makinelerin belirli simge ve sembolleri kullanarak farklı sonuçlara ulaşıp ulaşamayacağı test edilmek istenmiştir67. Böylelikle McCarthy, “yapay zekâ” (artificial intelligence) ifadesinin fikir babası olmuştur. Dartmouth Üniversitesi’nde gerçekleştirilen projeden sonra yapay zekâya ilgi duyulmaya başlamıştır. Özellikle 1960’lı yıllarda gerçekleştirilen başarılı denemeler büyük ses getirmiştir. Ancak 1970’li yıllarda yapay zekâ araştırmalarına verilen destek 61 Bush Vannevar, “As We May Think”, The Atlantic Montly, 1945/2 (1945 February); Alan Turing, “Computing Maschinery and Intelligence”, MIND, 59/236. 62 Bush, “As We May Think”, 116-118. 63 Turing, “Computing Mashinery and Intelligence”, 433-460. 64 Sibernetik, 1948 yılında Norbert Weiner tarafından makine ve hayvanlarda iletişim ve kontrol mekanizmasını inceleyen bir bilim dalını ifade etmek için oluşturulmuştur. Ayrıntılı bilgi için bkz. Norbert Wiener, Cybernetics Or Control And Communication İn The Animal And The Machine (Cambridge: MIT Press, 1985). 65 Alan Turing, makine ve düşünme kavramlarının birlikte kullanılamayacağından hareketle makineler tarafından yapılan düşünme benzeri işlemleri ayırt edebilmek için “imitation game” sistemini kurmuştur; Turing, “Computing Maschinery and Intelligence”, s. 433. 66 John McCarthy, “A Proposal for the Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence,” AI Magazine, 27/4 (2006), 12–14. 67 Jerry Kaplan, Artificial Intelligence: What Everyone Needs to Know, (Oxford: Oxford University Press, 2016), 14. 14 azalmıştır68. Kavram uzunca bir süre yalnızca akademik camia tarafından kullanılmıştır69. 1980’li yıllara gelindiğinde uzman sistemlerin70 ortaya çıkmasıyla bu durum tekrar değişmiştir. Uzman sistemler71 sayesinde yapay zekâ kaynaklı çalışmalar ticari nitelik kazanmıştır72. Ancak yaşanan gelişmelere rağmen yapay zekâ uzun yıllar boyunca yalnızca sınırlı amaçlar için kullanılabilmiştir73. Asıl değişim büyük veri, derin öğrenme ve yapay sinir ağlarında meydana gelen gelişmeler ile yaşanmıştır. 2000’lerden itibaren büyük ilerleme kaydeden yapay zekâ, günümüzdeki hâlini almıştır74. C. YAPAY ZEK TÜRLERİ 1. Genel Olarak Yapay zekâ, çok farklı şekillerde sınıflandırılandırılabilmektedir. Ancak bazı sınıflandırmalar uygulamada ve öğretide öne çıkmaktadır. Bunlardan en bilineni yapay zekâların gelişmişlik bakımından sınıflandırılmasıdır75. Bilinen ikinci sınıflandırma yöntemi yapay zekâların amaçsal olarak sınıflandırılmasıdır76. Diğerleri kadar bilinmemekle birlikte doktrinde Kaplan ve Heinlein sosyal bilimler açısından benimsenen bir yöntem geliştirmiştir. Sayılan yazarlar, yapay zekâyı yetkinlik 68 Stephan De Spiegelerire vd., Artıfıcıal Intellıgence And The Future Of Defense: Strategic Implications For Small- And Medium-Sized Force Providers, (The Hague: Hague Centre for Strategic Studies, 2017) 32. 69 Michael Haenlein ve Andreas Kaplan, “A Brief History of Artificial Intelligence: On the Past, Present, and Future of Artificial Intelligence”, California Management Review, 61/4 (2019), 5. 70 Uzman sistemler (expert systems), konusunda uzman insanlara ihtiyaç duyulan konularda karar almaya yardımcı olan sistemlerdir. İnsana özgü uzmanlık gerektiren her türlü konuda akla ilk olarak uzman sistemler gelmektedir. Bu sistemler günümüzde; hukuk, kimya, mühendislik, finans, bankacılık gibi çok sayıda alanda kullanılmaktadır; Dan W. Patterson, Introduction to Artificial Intelligence and Expert Systems, (New Delhi: Prentice-Hall of India Private Limited, 2002), 326. 71 Uzman sistemler problem çözümünde uzman kişiler gibi hareket edebildiği ve sonuç bilgilerini saklayabildiği için uygulamada “bilgi tabanlı sistemler” olarak da adlandırılmaktadır; Gadda Sai Sruthi, “Humanized Artificial Intelligence”, International Journal of Advanced Research in Computer and Coomunication Engineering, 9/12 (2020), 95; Büyüközkan Feyzioğlu, “Dijitalleşen Dünyada Yapay Zekâ”, 9. 72 Patterson, Introductiın to Artificial Intelligence, 326. 73 Stephan vd., Artificial Intelligence and the Future of Defense, 34. 74 Heinlein ve Kaplan, “A Brief History of Artificial Intelligence”, 8. 75 Andreas Kaplan ve Mihael Haenlein, “Siri, Siri, in My Hand: Who’s the Fairest in the Land? On the Interpretations, Illustrations, And Implications of Artificial Intelligence”, Business Horizions, 62/1 (2019), 16. 76 Sunila Gollapudi, Learn Computer Vision Using Open Cv: With Deep Learning CNNs and RNNs (Hydredabad: A Press, 2019), 3. 15 bakımından sınıflandırmıştır. Sınıflandırmada yapay zekâ bilişsel, duygusal ve sosyal bakımdan değerlendirilmiştir77. 2. Yetkinlik Bakımından Yapay Zekâ Türleri Yapay zekânın yetkinlik bakımından sınıflandırılması, sayısal bilimler bakımından sıklıkla kullanılmamakla birlikte sosyal bilimler bakımından önem arz etmektedir. Yetkinlik bakımından yapay zekâ üçe ayrılmaktadır. Bunlardan ilki analitik yapay zekâlardır (Analytical AI). Üç yapay zekâ modeli arasında en basit olanıdır. Analitik zekâya sahip makineler, yalnızca tutarlı bilişsel zekâya ait özellikler sergilemektedir78. Sistemine yüklenmiş bilgileri kullanarak anlamlı örüntüler elde etme konusunda başarılıdır79. Analitik yapay zekâyı, akıllı olmayan makine kaynaklı otomasyonlardan80 ayıran en önemli fark bilgi bankasında bulanan bilgileri işleyerek problem çözebilmesidir81. Analitik yapay zekânın bir diğer özelliği, karar verirken elde ettiği geçmiş tecrübelerden istifade edebilmesidir. Günümüzde finans sektöründe kullanılan dolandırıcılık tespit sistemleri, görüntü tanıma sistemleri ve otonom araçlar bu tip yapay zekâ aracılığıyla faaliyet göstermektedir82. Basit ve düşük maliyetli olması sebebiyle en çok tercih edilen yapay zekâ türüdür. Yetkinlik bakımından bir diğer tür ise, insan esinlenmesi yapay zekâdır (human- inspired AI). Analitik yapay zekâdan sonra ikinci gelişmişlik basamağını temsil etmektedir. İnsandan esinlenilerek oluşturulan yapay zekâ türüdür. Bu seviyede makineler bilişsel işlem kapasitelerinin yanı sıra duygusal işlem kapasitelerine de sahiptir. Çünkü bu sistemler karar verme sürecinde insan duygularını anlayabilmektedir83. Her ne kadar insan duyguları da birer veri olarak sisteme işlenmiş 77 Heinlein ve Kaplan, “A brief History of Artificial Intelligence”, 6. 78 Kaplan ve Haenlein, “Siri Siri in my Hand, 18. 79 Ming Hui Huang ve Roland T. Rust, “Engaged to a Robot? The Role of AI in Service,” Journal of Service Research, 24/1 (2021), 32. 80 Yapay zekâya sahip olmadan da makinelerin belirli mevcut bilgilerden örüntüler elde etmesi mümkündür. Bu bilgisayar programları tarafından da yerine getirilebilen bir kabiliyettir. 81 Carlos Flavián, “Intention to Use Analytical Artificial Intelligence (AI) in Services – the Effect of Technology Readiness and Awareness”, Journal of Service Management, 33/2 (2021), 294; Huang ve Rust, “Engaged to a Robot?”, 32. 82 Kaplan ve Haenlein, “Siri Siri in my Hand, 18. 83 Kaplan ve Haenlein, “Siri Siri in my Hand, 18. 16 olsa da karar verirken yalnızca saf bilgiyle hareket etmemektedir84. Örneğin ABD’de kurulan Affectiva şirketi insan duygularını ayırt edebilen bir yapay zekâ geliştirmiştir. İnsan esinlenmesi olarak tanımlanan bu yapay zekâ medya analizi yapma, biyometrik çözümler üretme ve taşıtlarda güvenliği artırma amaçlarına hizmet etmektedir85. İnsan duygularının makineler tarafından tespit edilebilmesi ve anlamlandırılması yapay zekânın farklı alanlara yayılmasına yardımcı olacak bir gelişmedir. Ancak çeşitli iş çevrelerinde ve Sophia86 benzeri sohbet robotlarında kullanılıyor olsalar da gerçekten hisseden ve duyguları tamamen anlayabilen bir insan esinlenmesi yapay zekânın üretilebilmesi için henüz yeterli aşama kaydedilmemiştir87. Yetkinlik bakımından son basamak insanlaştırılmış yapay zekâlardır. Gelişmişlik sıralamasında en tepede bulunmaktadır. İnsanlaştırılmış yapay zekâ diğer türlerde bulunan bilişsel ve duygusal kapasitenin ötesinde sosyal zekâya da sahiptir. Genellikle bir bilim kurgu ögesi gibi görünmekle birlikte yapay zekâ çalışmalarında bahsedilen; bilince sahip (self-conscious, self-aware) makineleri ifade etmektedir88. Her ne kadar insan kabiliyetlerini taklit eden robotlar üretilmiş olsa da henüz bilinç sahibi makineler üretilememiştir. Dünyayı insan gibi tecrübe edecek bu yapay zekâ türlerinin yakın zamanda aramıza katılması da olası görünmemektedir89. 3. Gelişmişlik Bakımından Yapay Zekâ Türleri Yapay zekâ türlerinin ayrımında en çok tercih edilen yöntemlerden bir diğeri gelişmişlik bakımından yapılan sınıflandırmadır. Sayısal bilimler bakımından sıklıkla kullanılmaktadır. Yapay zekâların gelişmişliğini temelde üçe ayırmaktadır. Bunlardan ilki dar yapay zekâ (artificial narrow intelligence) olarak adlandırılmaktadır. Diğer yapay zekâ türlerine göre daha sınırlı bir kabiliyet alanına sahiptir90. Dar nitelikteki yapay 84 İnsan esinlenmesi yapay zekâların aslında yalnızca duyguları işleyebilen analitik yapay zekâlar olduğu yönünde bkz. Huang ve Rust, “Engaged to a Robot?”, s. 33. 85 https://www.affectiva.com/what/products/ (ET. 08.03.2022). 86 Sophia, Hanson Robotics şirketi tarafından üretilmiş insan benzeri robottur. Ayrıntılı bilgi için bkz. https://www.hansonrobotics.com/sophia/ (ET. 08.03.2022). 87 Huang ve Rust, “Engaged to a Robot?”, s. 33. 88 Kaplan ve Haenlein, “Siri Siri in my Hand, s. 18. 89 Kaplan ve Haenlein, “Siri Siri in my Hand, s. 19. 90 Gollapudi, Learn Computer Vision, 6; Hasan Kadir Yılmaztekin, “Türk Fikrî Haklar Hukuku Yapay Zekâ Tarafından Meydana Getirilen Eserleri Korumak İçin Hazır Mı?”, Galatasaray Üniversitesi Hukuk Fakültesi Dergisi 19/2 (2020), 1523; Kaplan- Haenlein, “Siri Siri in My Hand”, 16. 17 zekâlar, önceden kendisi için belirlenmiş alanın dışında kullanılamamaktadır. Genel bir problem çözme yeteneğine sahip değillerdir. Yapay zekânın günümüzde en yaygın şekilde kullanılan türüdür. Dar yapay zekâ; pratik ve bir alana özgü problemleri çözmede oldukça başarılıdır91. Ancak bu üstünlüğü yalnızca uygulandığı alana yöneliktir. Facebook’un fotoğrafları işleyerek isimleri etiketlemede kullandığı sistem buna örnek gösterilebilir. Benzer şekilde, telefonlarda kullanılan Siri ve Google Asistan benzeri sistemler de dar yapay zekânın günlük hayatta sıkça kullandığımız örneklerindendir. Bu türde yapay zekâ yalnızca programlanmış olduğu içeriğe göre hareket etmektedir; bir bilinç taşımamaktadır. Yeteneklerini, programlandığı alan dışında kullanamamaktadır. Benzer nitelik de taşısa programlanmadığı alanlara yönelik sorunları çözme yeteneğine sahip değildir. Anlama ve ayırt etme yönündense insanlara benzer şekilde hareket edebilmektedir. Böylelikle diğer sistemlerden ayırılmaktadır92. Farklı kaynaklarda zayıf yapay zekâ (weak artificial intelligence)93 ya da uygulamalı yapay zekâ (applied artificial intelligence)94 olarak da adlandırılabilmektedir. Genel yapay zekâ; gelişmişlik sıralamasında ikinci basamaktadır (general artificial intelligence/ artificial general intelligence). Güçlü yapay zekâ olarak da adlandırılmaktadır95. İnsan ya da mühendis seviyesinde bir yapay zekâ olarak öngörülmektedir96. Genel yapay zekânın insana özgü algılama, anlama ve sebep sonuç bağlantıları kurma yeteneğine sahip olması beklenmektedir97. Bu yetenekler sayesinde insan zekâsını büyük oranda taklit edebilecektir. Tek bir işi yapmak için programlanmamıştır. Geniş bir ölçekte kendisine yüklenen farklı görevleri yerine 91 Ted Goertzel, “The Path to More General Artificial Intelligence”, Journal of Experimental & Theorical Artificial Intelligence, 26/3 (2014), 343. 92 Josephine Bhavani Rajendra ve Ambikai S. Thuraisingam, “The Deployment of Artificial Intelligence In Alternative Dispute Resolution: The AI Augmented Arbitrator”, Information and Commucations Technology Law, 31/2 (2022), 4. 93 Gollapudi, Learn Computer Vision, 6. 94 Goertzel, “The Path to More General Artificial Intelligence”, 343. 95 Gollapudi, Learn Computer Vision, 6; Kaplan ve Haenlein, “Siri Siri in My Hand”, 16; Mauritz Kop, “AI & Intellectual Property: Towards an Articulated Public Domain”, Texas Intellectual Property Law Journal, 28/3 (2019), 300; Goertzel, "The Path to More General Artificial Untelligence”, 343. 96 Gollapudi, Learn Computer Vision, s. 6; Goertzel, “The Path to More General Artificial Intelligence”, 343. 97 Tom Macpherson vd, “Natural and Artificial Intelligence: A Brief Introduction to the Interplay Between AI and Neuroscience Research”, Neural Networks, 144/10 ( 2021), 603. 18 getirebilecektir98. Sahip olduğu yetenekleri, kendisine önceden öğretilmemiş problemler karşısında da kullanabilecektir. Birden fazla alanda insana eşit99 ya da insandan daha etkili şekilde faaliyet gösterebilecektir100. Böylelikle yapay zekâ insan müdahalesi olmaksızın hiç umulmadık alanlarda çözüm üretme ya da faaliyet gösterme şansına erişebilecektir. İkinci basamak yapay zekâlarda insan müdahalesi ile yapay zekâ arasındaki bağlantının yavaş yavaş da olsa azalmaya başladığı görülmektedir. Günümüzde tam anlamıyla ikinci basamakta bulunan bir yapay zekâ örneğinden bahsedilememektedir. Geniş alanda faaliyet göstermesi yönündeki ihtiyaç genel yapay zekânın geliştirilmesini zorlaştırmaktadır. Kullanım alanı arttıkça çözülmesi gereken sorunlar da artmaktadır. Mevcut şartların ötesinde birden fazla alanda faaliyet gösteren bir yapay zekâ ihtiyacı da henüz doğmamıştır101. Örnek vermek gerekirse, bugün hiçbirimiz bizi evimizden iş yerine götürecek daha sonra eve geçip bulaşıkları yıkayacak, sonra evi temizleyecek ve tüm ev işlerini bitirdikten sonra bizim adımıza borsada işlem yapacak maliyetli tek bir robota ihtiyaç duymamaktayız102. İhtiyaçlarımızı yerine getiren maliyetli ancak tek bir robot yerine az maliyetli birden fazla robotu tercih etmekteyiz. Bu durum günümüzde çalışmaların genel yapay zekâ yerine zayıf yapay zekâya ayrılmasına sebep olmaktadır103. Ancak teknoloji ilerledikçe ve yapay zekâ maliyetleri azaldıkça bu yöndeki ihtiyacın da artacağı muhakkaktır. Gelişmişlik sıralamasında son basamağı süper yapay zekâlar (super artificial intelligence) oluşturmaktadır. Öngörülen türler arasında en gelişmiş olanıdır. Kendisinden önce geliştirilenlerin aksine mevcut yeteneklerini tüm alanlarda 98 Jordi E Bieger ve Kristinn R Thórisson, “Task Analysis for Teaching Cumulative Learners,” Artificial General Intelligence, ed. Matthew Iklé, (Cham: Springer International Publishing, 2018), 21. 99 İnsanların problem çözerken bilinçaltı zekâsına da sahip olduğu ve makinelerin bu sebeple hiçbir ölçekte insan zekâsıyla aynı seviyeye ulaşamayacağı yönünde bkz. Hubert L Dreyfus, What Computers Can’t Do (Cambridge: Mit Press, 1992). 100 Kaplan ve Haenlein, “Siri Siri in My Hand”, 16. 101 Goertzel, “The Path to More General Artificial Intelligence”, 646. 102 Goertzel, “The Path to More General Artificial Intelligence”, 646. 103 Yapay zekânın geleceği hakkında tahminlerde bulunurken yalnızca günümüz şartlarını dikkate almak yanıltıcı sonuçlar doğurabilmektedir. Bu sebeple içinde bulunduğumuz dönemde yapay genel zekâya ihtiyaç duyulmaması ilerleyen dönemlerde de ihtiyaç duyulmayacağı anlamı taşımamaktadır. Özellikle “metaverse” gibi sanal alanda yaşanan gelişmeler fiziki olmasa da sanal dünyada faaliyet gösteren daha gelişmiş yapay zekâlara olan ihtiyacı artırabilecektir. 19 kullanabilme imkânına sahiptir. Farklı alanlarda ortaya çıkan problemleri aynı anda ve vakit kaybetmeksizin çözebilmektedir104. Süper yapay zekâların ortaya çıkışı, insanın düşünme yeteneğine olan ihtiyacını ortadan kaldıracak bir gelişmedir. Süper yapay zekâlar her türlü işlemi uzman bir insandan daha hızlı ve daha iyi yapma kapasitesine sahiptir. Günümüz için bir bilim kurgu nesnesi niteliği taşımaktadır. Ortaya çıkacağı zamana yönelik öngörüde bulunmak mümkün değildir. 4. Amaçsal Bakımdan Yapay Zekâ Türleri Yapay zekânın sınıflandırılmasında en çok kullanılan yöntemlerden bir diğeri amaçsal sınıflandırmadır. Yapay zekâ türlerini, kullanıldığı amaçla bağdaştırarak değerlendirmektedir. Kendi içerisinde dörde ayrılmaktadır. Kullanım amaçlarına göre sıralandığında ilk dikkat çeken sınıfı reaktif yapay zekâ (reactive artificial intelligece) oluşturmaktadır105. Yapay zekânın başlangıçtaki modellerinin tamamı reaktif niteliktedir106. Çevreyi algılama ve buna bağlı olarak tepki verme yeteneğine sahiptir107. Kendine bağlı bulunan reaktif bir ajanı108 kontrol etmektedir. Reaktif ajan, yapay zekâya bağlı olarak bilgi dağarcığında meydana gelen her türlü değişikliğe çok çabuk bir şekilde109 ve dinamik olarak110 cevap vermektedir. Kendine ait hafızası bulunmamaktadır. Geçmişte yaşadığı olaylardan tecrübe sağlayamamaktadır. Aynı duruma her zaman aynı şekilde tepki vermektedir. Bu özellik 104 Kaplan ve Haenlein, “Siri Siri in My Hand, 16. 105 Gollapudi, Learn Computer Vision, 4; Yılmaztekin, “Türk Fikrî Haklar Hukuku Yapay Zekâ Tarafından Meydana Getirilen Eserleri Korumak İçin Hazır Mı?”, 1521; Armağan Ebru Bozkurt Yüksel, “Yapay Zekânın Buluşlarının Patentlenmesi”, Uyuşmazlık Mahkemesi Dergisi, 6/11 (2018) , 591; Armağan Ebru Bozkurt Yüksel, Buluşçu Yapay Zekâ ve Patent Hukuku (İstanbul, Aristo, 2020), 13; S. K. George, “Can Artificial Intelligence Machines Be Patented or Sued”, Court Uncourt, 6/ 6 (2019), 41; H. Huang vd, “Intelligent System Control: A Unified Approach and Applications”, Expert Systems, ed. Cornelius T. Leondes (New York: Academic Press, 2020), s.198. 106 Gollapudi, Learn Computer Vision, s. 4. 107 Bozkurt Yüksel, “Yapay Zekânın Buluşlarının Patentlenmesi”, 591; Bozkurt Yüksel, Buluşçu Yapay Zekâ ve Patent Hukuku, 13. 108 Ajan, bilgiyi işleyen ve girdiler sonucunda farklı çıktılar oluşturan bir genel sistemi ifade etmektedir; Ertel Wolfgang, Grandkurs Künstliche Intelligenz (Ravensburg: Springer, 2016), 18. 109 Joanna J. Bryson ve Lynn Andrea Stein, “Modularity and Design in Reactive Intelligence”, IJCAI International Joint Conference on Artificial Intelligence 2, 2001, 1115. 110 Leslie Pack Kaelbling, An Architecture for Intelligent Reactive Systems, Reasoning About Actions & Plans, ed. Michael P. Georgeff ve Amy L. Lansky (California: Morgan Kaufmann Publishers, 1987), 395. 20 reaktif zekâyı diğer yapay zekâ türlerinden ayırmaktadır111. Yalnızca anlık durumu gözeterek işlemlerini yerine getirmektedir112. Normal programlardan farklı olarak önceden yazılmış programı her şartta takip etmek yerine çevresindeki değişimi doğrulayarak hareket etmektedir113. En bariz örneğini satranç ve benzeri masa oyunları oynamak için programlanan yapay zekâlar oluşturmaktadır. Sınırlı hafızaya sahip yapay zekâ (limited memory artificial intelligence), amaçsal sınıflandırmada ikinci basamağı oluşturmaktadır114. Reaktif yapay zekânın temel yeteneklerine sahiptir. Ek olarak sınırlı hafızaya sahiptir. Zaman içerisinde öğrendiği ve tecrübe ettiği bilgileri kullanabilmektedir115. Mevcut durumu değerlendirirken geçmişte edindiği bilgileri hafızasında saklamaktadır116. Yaşadığı tecrübeleri sonradan ortaya çıkacak sorunlara uygulama yeteneği bulunmaktadır117 Reaktif yapay zekâdan çok daha karmaşık bir yapıya sahiptir. Öğrenme yeteneği kaynak koduna bağlı olarak çalışmaktadır118. Otonom araçlar ve kişisel sanal asistanlar sınırlı hafızaya sahip yapay zekânın temel örneklerindendir119. Bir sonraki basamakta zihin kuramına bağlı olarak oluşturulan yapay zekâ (theory of mind artificial intelligence)120 bulunmaktadır. İsminden de anlaşılacağı üzere insanın zihin yapısı örnek alınarak tasarlanmaktadır. Zekâ seviyesinin insana yakın olacağı 111 Gollapudi, Learn Computer Vision, 4. 112 Gollapudi, Learn Computer Vision, 4. 113 Kaelbling, “An Architecture for Intelligent Reactive Systems”, 395. 114 Gollapudi, Learn Computer Vision, 4; Yılmaztekin, “Türk Fikrî Haklar Hukuku Yapay Zekâ Tarafından Meydana Getirilen Eserleri Korumak İçin Hazır Mı?”, 1522; Bozkurt Yüksel, “Yapay Zekânın Buluşlarının Patentlenmesi”, 591; Bozkurt Yüksel, Buluşçu Yapay Zekâ ve Patent Hukuku, 13; George, “Can Artificial Intelligence Machines Be Patented or Sued”, 41; Hassani Hossein vd., “Artificial Intelligence (AI) or Intelligence Augmentation (IA): What is the Future?”, AI, 1/ 2 (2020), 146. 115 Shaffer, “Artificial Intelligence Products Reshape Accounting”, s. 41. 116 Yılmaztekin, “Türk Fikrî Haklar Hukuku Yapay Zekâ Tarafından Meydana Getirilen Eserleri Korumak İçin Hazır Mı?”, s. 1522. 117 Hassani, “Artificial Intelligence (AI) or Intelligence Augmentation (IA)” s. 146. 118 Shaffer, “Artificial Intelligence Products Reshape Accounting”, s. 41. 119 Gollapudi, Learn Computer Vision, 4; Yılmaztekin, “Türk Fikrî Haklar Hukuku Yapay Zekâ Tarafından Meydana Getirilen Eserleri Korumak İçin Hazır Mı?”, 1522; Bozkurt Yüksel, “Yapay Zekânın Buluşlarının Patentlenmesi”, 591; Bozkurt Yüksel, Buluşçu Yapay Zekâ ve Patent Hukuku, 13; George, “Can Artificial Intelligence Machines Be Patented or Sued”, 41; Hassani Hossein vd., “Artificial Intelligence (AI) or Intelligence Augmentation (IA): What is the Future?”, AI, 1/ 2 (2020), 146. 120 Gollapudi, Learn Computer Vision, 4; Yılmaztekin, “Türk Fikrî Haklar Hukuku Yapay Zekâ Tarafından Meydana Getirilen Eserleri Korumak İçin Hazır Mı?”, 1522; Bozkurt Yüksel, “Yapay Zekânın Buluşlarının Patentlenmesi”, 591; Bozkurt Yüksel, Buluşçu Yapay Zekâ ve Patent Hukuku, 13; George, “Can Artificial Intelligence Machines Be Patented or Sued”, 41; Hassani Hossein vd., “Artificial Intelligence (AI) or Intelligence Augmentation (IA): What is the Future?”, AI, 1/ 2 (2020), 146. 21 öngörülmektedir121. İnsanın karar verme sürecine etki eden arzu, düşünce ve duygularını anlayarak hareket etme imkânına sahip olması beklenilmektedir122.Yapay zekâ sisteminde ulaşılması gereken bir sonraki hedefi temsil etmektedir. Henüz üretilememiştir123. Ancak zihin kuramına bağlı olarak yapay zekâ üretme çalışmaları başlamıştır. Gelecekte üretilmesi amaçlanan robot danışmanların bu seviyelerde faaliyet göstereceğine inanılmaktadır124. Son basamakta farkındalık sahibi yapay zekâ (self-aware artificial intelligence) bulunmaktadır125. Yapay zekâ ve teknolojik gelişme bakımından öngörülen en uzak ihtimali temsil etmektedir. İnsan zekâsının ötesinde bir gelişmişliğe sahip olması beklenmektedir. Makinenin kendi varlığı ve etrafında bulunan çevreye yönelik aktif bir bilinç düzeyine sahibi olacağı tahmin edilmektedir126. Farkındalık ve bilinç düzeyi insanlara kıyasla daha yüksek olacaktır127. Ancak diğer türlerin aksine tamamen varsayıma dayalı bir yapay zekâ türüdür128. D. YAPAY ZEKÂNIN BAĞLANTILI OLDUĞU KAVRAMLAR 1. Makine Öğrenmesi Yapay zekâ teknolojinin gelişmesi sonucunda ortaya çıkan, son dönemlerde adını sıklıkla duymaya başladığımız bir kavramdır. Ancak yapay zekâ ile birlikte kullanılan benzer ya da farklı niteliklerde yeni kavramlar da ortaya çıkmıştır. Bunlardan birisi de 121 George, “Can Artificial Intelligence Machines Be Patented or Sued”, 41. 122 Gollapudi, Learn Computer Vision, 4; Yılmaztekin, “Türk Fikrî Haklar Hukuku Yapay Zekâ Tarafından Meydana Getirilen Eserleri Korumak İçin Hazır Mı?”, 1522; Bozkurt Yüksel, “Yapay Zekânın Buluşlarının Patentlenmesi”, 591; Bozkurt Yüksel, Buluşçu Yapay Zekâ ve Patent Hukuku, 13; George, “Can Artificial Intelligence Machines Be Patented or Sued”, 41; Hassani Hossein vd., “Artificial Intelligence (AI) or Intelligence Augmentation (IA): What is the Future?”, AI, 1/ 2 (2020), 146. 123 2030’lu yıllarda bu basamağa ait robotların faaliyet göstermeye başlayacağına dair bkz. https://www.cstsavings.ca/blog/robot-counsellor/ (ET. 22.03.2022). 124 Hassani, “Artificial Intelligence (AI) or Intelligence Augmentation (IA)”, 146. 125 Gollapudi, Learn Computer Vision, 4; Yılmaztekin, “Türk Fikrî Haklar Hukuku Yapay Zekâ Tarafından Meydana Getirilen Eserleri Korumak İçin Hazır Mı?”, 1522; Bozkurt Yüksel, “Yapay Zekânın Buluşlarının Patentlenmesi”, 591; Bozkurt Yüksel, Buluşçu Yapay Zekâ ve Patent Hukuku, 13; George, “Can Artificial Intelligence Machines Be Patented or Sued”, 41; Hassani Hossein vd., “Artificial Intelligence (AI) or Intelligence Augmentation (IA): What is the Future?”, AI, 1/ 2 (2020), 146. 126 Gollapudi, Learn Computer Vision, 5; Yılmaztekin, “Türk Fikrî Haklar Hukuku Yapay Zekâ Tarafından Meydana Getirilen Eserleri Korumak İçin Hazır Mı?”, 1522. 127 Bozkurt Yüksel, Buluşçu Yapay Zekâ ve Patent Hukuku, 14. 128 Hassani, “Artificial Intelligence (AI) or Intelligence Augmentation (IA)”, 146. 22 makine öğrenmesidir. Yapay zekânın ilerlemesinde ve yaygınlaşmasında önemli bir yer tutmaktadır. Ancak yalnızca bir öğrenme sürecini ifade etmektedir129. Bilgisayara atfedilen önem, bilgisayar programları tarafından işlenebilen veri setleriyle doğru orantılıdır130. Önceleri bilgisayarlar yalnızca büyük şirketler tarafından sağlanan verileri işleyebilmiştir. Daha sonra teknolojide yaşanan gelişmeler, her bir bireyin hem kullanıcı hem de veri üreticisi haline gelmesine imkân sağlamıştır131. Bilgi akışındaki artış ve teknolojinin gelişmesiyle birlikte programlama dilleri bilginin düzenlenmesi için yetersiz kalmıştır132. Makine öğrenmesiyle birlikte hem bilgisayara doğrudan ulaşan veriler133 hem de işlenmiş veriler aktif olarak kullanılabilir hale gelmiştir134. Böylelikle makine öğrenmesi bilgisayar teknolojisi ve yapay zekânın en önemli çalışma alanlarından birisi haline gelmiştir135. Makine öğrenmesi bilgisayar tarafından yeni bilgilerin öğrenilmesi amacına hizmet eden çok safhalı bir süreçtir136. Bilgisayarlar faaliyetlerini algoritmalar aracılığıyla yerine getirmektedir. Her bir sorunun çözülebilmesi için en azından bir adet algoritmaya ihtiyaç duyulmaktadır. Bazı durumlarda modern programlama dilleri gerekli algoritmanın oluşturulmasında yetersiz kalmaktadır137. Bu noktada makine öğrenmesi devreye girmektedir. Makine öğrenmesi, elde edilen veri setlerinden hareketle bilgisayarın işlemleri kendisinin yönetmesine imkân sağlamaktadır138. Böylece mevcut verilerden yeni veriler üretebilmektedir139. Yapay zekâ, bütün olarak insan benzeri sorun çözme yeteneğini ifade etmektedir. Makine öğrenmesi ise yapay zekânın problem çözmek için kullandığı çeşitli yöntemlerden yalnızca birisini oluşturmaktadır. Programın yeni bilgileri işlemesine, çözüme ya da uygulamaya yönelik yeni yetenekler edinmesine, gözlem ve deneylerden 129 R.S. Michalski- J. G. Carbonel- T. M. Mitchell, An Overview of Machine Learning, Machine Learning: An Artificial Intelligence Approach (Berlin: Springer, 1984), 3. 130 Ethem Alpaydın, Machine Learning (Cambridge: MIT Press, 2021), 3. 131 Ethem Alpaydın, Introduction to Machine Learning (Cambridge: MIT Press, 2014), 1. 132 Ertel, Grundkurs Künstliche Intelligenz, 191; Alpaydın, Machine Learning, s. 12. 133 Ertel, Grundkurs Künstliche Intelligenz, 191. 134 Alpaydın, Machine Learning, 12. 135 Ertel, Grundkurs Künstliche Intelligenz, 191. 136 Michalski vd., An Overwiev of Machine Learning, 3. 137 Alpaydın, Introduction to Machine Learning, 2. 138 Alpaydın, Machine Learning, 12. 139 Alpaydın, Introduction to Machine Learning, 2. 23 farklı sonuçlar çıkarabilmesine olanak sağlayan bir araç niteliği taşımaktadır140. Yapay zekâ ile aynı anlama gelecek şekilde kullanılmamalıdır. 2. Derin Öğrenme Yaşanan teorik ve teknolojik gelişmeler yeni bir alanın doğmasına sebep olmuştur. Bu, günümüzde yapay zekâ denilince akla gelen ilk kavramlardan birisi olan derin öğrenmedir (deep learning). Derin öğrenme, makine öğrenmesinin alt dallarından birisini ifade etmektedir. Geleneksel makine öğrenmesi algoritmaları bazı durumlarda yüksek ya da düşük seviye bilgileri ortaya çıkarmada yetersiz kalabilmektedir. Bu sorunlar derin öğrenme yöntemi ile çözülmektedir141. Derin öğrenme büyük veri içeren karmaşık yapılarda kullanılmaktadır. Özellikle ses ve görüntü tanıma, yeni ilaç üretilmesi, beyin devrelerinin incelenmesi, DNA ile bağlantılı mutasyon ve hastalıkların çözümü gibi alanlarda başvurulan bir yöntemdir142. Doğal dillerin çözümlenmesi, çeviri, duygu analizi bakımından da etkili bir yöntemdir143. Yapay zekâya etki eden önemli makine öğrenme yöntemlerinden birisini ifade etmektedir. Derin öğrenme, makine öğrenmesi ve yapay zekâ ile iç içe geçmiş kavramlardır. Ancak her biri farklı nitelikler taşımaktadır. Birbirlerinin yerine kullanılmamalıdır. 3. Robot a. Robot Kavramı Robot kelimesi ilk olarak Rossum’s Universal Robots (R.U.R.) adı verilen bir tiyatro oyununda144 Karel Capek tarafından kullanılmıştır145. Oyunda robot, fabrikalarda köle olarak çalıştırılan yapay insanları ifade etmektedir. Daha sonra ünlü bilim kurgu 140 Michalski vd., An Overwiev of Machine Learning, 3. 141 Beysolow II Taweh, Introduction to Deep Learning Using R (California: A Press, 2017), 1; Ian Goodfellow- Yoshua Bengio- Aaron Courville, Deep Learning (California: MIT Press, 2017), 5. 142 Y. LeCun vd., “Deep Learning”, Nature, 521/7553 (2015), 436. 143 LeCun vd., “Deep Learning”, 436. 144 Söz konusu tiyatro oyunu 1927 yılında Halid Fahri tarfından “R.U.R.: Âlemşümul sun’î adamlar fabrikası” adı ile Türkçeye çevrilerek yayınlanmıştır. 145 Smart Richards, “Part I: Starting Points”, Robot Law, ed. Ryan Calo, A. Michael Froomkin ve Ian Kerr (Northampton: Edward Elgar Publishing, 2016), 5; Kangal, Yapay Zekâ ve Ceza Hukuku, 29; Gülşen GEDİK, “Robotlara Karşı Gerçek Kişilerin Korunması Gerekliliği ve Robot Vergisi Önerisi”, Marmara Üniversitesi Hukuk Fakültesi Hukuk Araştırmaları Dergisi, 26/1 (2020), 27. 24 yazarı Isaac Asimov tarafından 1941 tarihli Liar (yalancı) isimli kısa hikâyede “robotics” ifadesi ortaya atılmıştır146. Kavram kendisine sinema, tiyatro ve edebi eserlerde yer edinmiştir. Özellikle sinema ve edebi eserlerde çeşitli şekillerde hareket edebilen gelişmiş makinelere147 robot adı verilmiştir. Robot algısı da bu eserlere bağlı olarak meydana gelmiştir148. Günümüzde kavram farklı şekillerde tanımlanmaktadır. Kelime anlamına göre robot, “Belirli bir işi yerine getirmek için manyetizma ile kendisine çeşitli işler yaptırılabilen otomatik araç”ları ifade etmektedir149. İngilizce’de çeşitli işleri kendiliğinden yerine getirmek amacıyla bilgisayar tarafından kontrol edilen makinelere robot denilmektedir150. Almanca’da kavram iki şekilde tanımlanmaktadır. Bunlardan ilki genel kullanıma yöneliktir. İnsana benzer şekilde, insana ait belirli faaliyetleri yerine getirme kapasitesine sahip aygıt ve cihazlara verilen addır151. İkincisi ise teknik nitelik taşımaktadır. Uzaktan kumanda ya da bilgisayar programına bağlı olarak elde ettiği sensör sinyalleri vasıtasıyla insana özgü belirli mekanik faaliyetleri yerine getiren otomatlar olarak tanımlanmaktadır152. Sözlük anlamının ötesinde fiziksel ve zihinsel yeteneklere sahip olmasına rağmen biyolojik anlamda canlı kabul edilmeyen, üretilmiş sistemlere robot denilmektedir153. Robotların temel amacı fiziksel dünyada belirli eylemleri gerçekleştirmektir. Bu sebeple faaliyetlerini sanal dünyada gerçekleştiren bir sistemin robot olarak değerlendirilmesi mümkün değildir. Yazılımı ve donanımıyla robot fiziki bir bütünü ifade etmektedir. b. AB Hukukunda Robot AB hukukunda robotlara yönelik kanun metni bulunmamaktadır. Buna bağlı olarak bir robot tanımı da yapılmamıştır154. Ancak bu durum robotların AB’de 146 Isaac Asimov, “Liar!”, Astounding Science Fiction, 27/3 (1941). 147 Kangal, Yapay Zekâ ve Ceza Hukuku, 29. 148 Smart, “Part I: Starting Points”, 5. 149 TDK, https://sozluk.gov.tr/ (ET. 25.03.2022). 150 Cambridge Dictionary, https://dictionary.cambridge.org/ (ET. 25.03.2022). 151 Duden, https://www.duden.de/ ( ET. 25.03.2022). 152 Duden, https://www.duden.de/ ( ET. 25.03.2022). 153 Smart, “Part I: Starting Points”, 6. 154 AB hukuku için inovasyon ve gelişmeye engel olmayacak genel geçer bir robot tanımı yapılması elzem bir öneme sahiptir (European Parliament resolution of 16 February 2017 with recommendations to the 25 tartışılmadığı anlamına gelmemektedir. Robotlar çeşitli AB rapor ve tavsiye metinlerinde kendine yer edinmiştir. 2015/2103 sayılı Robotik Hakkında Medeni Hukuk Kuralları155 başlıklı tavsiye metnine göre robotlar akıllı ve akıllı olmayanlar şeklinde ikiye ayrıldıktan sonra düzenlenmelidir. Büyük oranda insanlar tarafından idare edilen ve otonom kabiliyetler sergilemeyen akıllı olmayan robotların düzenlenmesi yönünde bir ihtiyaç bulunmamaktadır. Akıllı robotlar ise sürücüsüz araçlar, robotik protezler, cerrahi robotları ve eşlikçi robotlar şeklinde sınıflandırıldıktan sonra kendi özelliklerine göre düzenlenmelidir156. Bir robotun akıllı kabul edilebilmesi için dört özelliği taşıması gerekmektedir. İlk olarak, robotlar otonom karakter taşımalıdır. Böylelikle sensör ya da çeşitli yöntemler aracılığıyla elde ettiği verileri analiz edebilecektir. Ardından, geçmiş deneyim ve etkileşimlerinden ders çıkarabilmelidir. Geçmiş deneyimleri aracılığıyla çeşitli sorunları çözüme kavuşturabilecektir157. Daha sonra, kısıtlı da olsa hareket etme kabiliyetine haiz olmalıdır158. Diğer bir değişle sanal kabiliyetlerini fiziki dünyaya aktarabilmelidir. Son olarak hareket ve davranışlarını çevresine göre düzenleyebilmelidir159. Böylelikle anlık olarak meydana gelen değişiklere aynı şekilde cevap verebilecektir. c. Amerikan Hukukunda Robot Gelişen teknolojiyle birlikte robotlar Amerikan hukuk sistemini meşgul eden önemli konulardan birisi halini almıştır160. Ancak Amerikan hukuku robotlara yönelik Commission on Civil Law Rules on Robotics 2015/2103 (INL), C. 252/239, 18.07.2018, 3.) Ancak henüz anılan şekilde bir düzenleme ve tanım yapılmamıştır. 155 European Parliament resolution of 16 February 2017 with recommendations to the Commission on Civil Law Rules on Robotics 2015/2103 (INL), C. 252/239, 18.07.2018. 156 Molyneux, Candido Garcia ve Oyarzabal, Rosa, “What is Robot (Under EU Law)?” RAIL: The Journal of Robotics, Artificial Intelligence & Law, 1/1 (2018), 13; European Parliament resolution of 16 February 2017 with recommendations to the Commission on civil law rules on robotics, Rapporteur Mady Delvaux, S&D, Luxembourg, 12-14. 157 İlk iki şarttan anlaşılacağı üzere bir robotun akıllı olarak kabul edilebilmesi için herhangi bir kaynağa bağlı kalmaksızın faaliyet yürütebilme kapasitesine sahip olması şarttır. Bu noktada makineler için belirli bir kaynağa ya da bilgisayar programına körü körüne bağlı kalmaksızın faaliyetlerini yürütmenin tek imkânı yapay zekâdır. O halde şu açıkça söylenebilir ki bir robotun akıllı olarak kabul edilebilmesinin temel şartı; kendi bünyesinde yapay bir zekâya sahip olmasıdır. 158 Hareket kabiliyeti robotların temel özelliğini oluşturmaktadır. Akıllı olsun ya da olmasın robotların fiziksel dünyada kısıtlı da olsa hareket kabiliyetine sahip olması gerekmektedir. 159 European Parliament resolution of 16 February 2017 with recommendations to the Commission on civil law rules on robotics, Rapporteur Mady Delvaux, S&D, Luxembourg, s. 20. 160 Wendt v. Host Int’l, Inc., 197 F.3d 1284 (9th Cir. 1999); White v. Samsung Electronics America, Inc., 971 F.2d 1395 (1992); Louis Marx & Co. v. United States, 40 Cust. Ct. 610, 1958 WL 8607 (1958); 26 özel bir düzenlemeye yer vermemiştir161. Yargı kararları ortak bir robot tanımına izin verecek nitelik taşımamaktadır162. Amerikan yargısı, konuyu teknik tanımlardan ve Kıta Avrupası’ndan farklı şekilde ele almaktadır. Mahkeme kararlarına göre “robot” geniş bir çerçeveye sahiptir163. Kavrama yönelik belirgin özellikler bulunmamaktadır. AB düzenlemelerinin aksine fiziksel hareket kabiliyetine ayrı bir önem atfedilmemiştir164. Her bir olay ayrı şekilde değerlendirilmelidir. Doktrin de üzerinde fikir birliğine varılan ortak bir tanım bulunmamaktadır165. Ancak yargı ile doktrinin robot tanımı bakımından birbirinden ayrıldığını söylemek mümkündür166. Bir görüşe göre robotların üç ana özelliği bulunmaktadır. Bunlar; hissetme, işlem yapma ve harekettir167. Dolayısıyla robotlar, etraflarında olup biten gelişmelerden haberdar olmalıdır. Diğer bir değişle çevresinde olan biteni hissetmelidir. Daha sonra, meydana gelen gelişmeleri değerlendirerek işlem yapmalıdır. Son olarak yapılan işlemler sonucunda hareket etmelidir. Bu görüş sahiplerine göre, robotlarda hareket fiziksel anlam taşımaktadır168. Sanal dünyada gerçekleştirilen işlemler hareket olarak kabul edilmemektedir. Hareket etme kabiliyeti öngörülemez bir nitelik taşımaktadır ve çevre etkenlerine bağlı olarak şekillenmektedir169. Robotların günümüzde Comptroller of the Treasury v. Family Entertainment Center of Essex, Inc., 519 A.2d 1337 (Md. 1987); Columbus-America Discovery Group, Inc. v. Abandoned Vessel, S.S. Central America, 1989 A.M.C. 1955 (1989); Commonwealth of Williams v. Local Union 542, 388 F. Supp. 155 (1974); Allen v. State, 290 Ala. 339 (1973); Rong Lin v. Mukasey, 299 F. App’x 10 (2d Cir. 2008); Frye v. Baskin, 231 S.W. 2d 630 (Mo. App. 1950); FASA Corp. v. Playmates Toys, Inc., 869 F. Supp. 1334 (N.D. Ill 1994); Balding v. Tarter, 3 N.E.3d 794 (Ill. 2014). 161 Amerikan hukukunda sürücüsüz araçlar ve dronelar için bazı düzenlemeler yapılmıştır. Ancak robotlara yönelik genel geçer kural ve tanımların bulunduğu özel bir düzenleme bulunmamaktadır. 162 Örneğin, Amerikan mahkemeleri tarafından verilen bir karara göre internet sitesine ait serverde çalışan yazılım robot olarak tanımlanmıştır (CNET Networks, Inc. v. Etlize, Inc., 547 F. Supp. 2d 1055, 1065 (N.D. Cal. 2008)). 163 Ryan Calo, “Robots in American Law”, University of Washington School of Law Research Paper No. 2016-04, 44. 164 Calo, “Robots in American Law”, 44. Calo, “Robots in American Law”, 2; Bryan Casey ve Mark A. Lemley, "You Might Be a Robot", Cornell Law Review, 105/2 (2020), 287. 166 Bkz. Calo, “Robots in American Law”; Ryan Calo, “Robotics and the Lessons of Cyberlaw”, California Law Review, 103/ 3 (2015); Jack B. Balkin, “The Path of Robotic Laws”, California Law. Review Circuit, 6/1 (2015). 167 Calo, “Robotics and the Lessons of Cyberlaw”, 530. 168 Calo, “Robotics and the Lessons of Cyberlaw”, 515. 169 Calo, “Robotics and the Lessons of Cyberlaw”, 515. 27 Amerikan yargısı için önemli tartışma konularından biri haline gelmesinin en önemli sebebi, hareketlerinin öngörülememesidir170. Doktrindeki diğer görüşe göre ise yasaların eksiksiz şekilde uygulanmasını sağlayacak bir robot tanımında bulunulması mümkün değildir171. Robotun göze çarpan özellikleri onu kullanan kişiye ve zamana göre değişmektedir172. 30 yıl önce yapılan cep telefonu tanımıyla günümüzde yapılan cep telefonu tanımı arasında birçok fark bulunmaktadır. 30 yıl önce bir telefonun en önemli özelliği olan iletişim sağlama kapasitesi, günümüz telefonunun onlarca özelliğinden yalnızca birisidir. Dolayısıyla robotlar hakkında genel geçer bir hukuki tanım yapılmamalıdır173. Aksi halde geçerli tanımın sürekli güncellenmesi gerekecektir. Hukuk, robotları tanımlamak yerine robotların insan hayatında sebep olduğu değişikliklere yönelmelidir174. d. Yapay Zekâ ile Karşılaştırılması Robot ve yapay zekâ iç içe geçmiş kavramladır. Her iki kavramın da üzerinde anlaşılmış bir tanıma sahip olmaması ayrımı zorlaşmaktadır. Amerikan hukuku, robot ve yapay zekâ kavramlarını birbirine çok yakın kabul etmektedir175. Mahkeme kararlarına göre robotlar fiziksel dünyada sonuç doğurmaksızın var olabilmektedir. Doktrinde robotların tanımlanmasının mümkün olmadığı şeklinde görüşler de bulunmaktadır176. Bu durum Amerikan hukukunda yapay zekâ ile robotlara bağlanan sonuçları birbirine yakınlaştırmaktadır. 170 Doktrinde Balkin’e göre fiziksel hareket etme ve fiziksel zarar verme kapasitesi robotlar için zorunlu bir özellik değildir. Bu tip bir hukuki görüş robot kaynaklı problemlerin çözümünde yetersizdir; Balkin, “The Path of Robotic Laws”, 50). 171 Balkin, “The Path of Robotic Laws”, 47. 172 Bu durum robotlara has olmayıp tüm üretken teknolojiler (generative technologies) için geçerlidir. Çünkü üretken teknolojiler üretici ya da programcısının amaçladığından farklı şekillerde faaliyet gösterme kapasitesine sahiptir. Bu tür teknolojileri genel olarak tanımlamak sahip oldukları gelişim ve öngörülememezlik yeteneği sebebiyle mümkün değildir. Aksine bir tutum hukukun gelişen teknoloji karşısında geri kalmasına sebep olacaktır (Balkin, “The Path of Robotic Laws”, s. 47). 173 Balkin, “The Path of Robotic Laws”, 47; Bryan ve Lemly, “You Might Be A Robot”, 293. 174 Balkin, “The Path of Robotic Laws”, 47. 175 ABD hukukuna göre, fiziksel dünyada hareket kabiliyeti olmayan otonom karakterli sistemlerin de robot olarak kabul edilebilmesi mümkündür. 176 Balkin, “The Path of Robotic Laws”, 47; Bryan ve Lemly, “You Might Be A Robot”, 293. 28 AB hukuku ise meseleye yönelik temel bir düzenlemeye sahip olmamasına rağmen bazı değerlendirmelere sahiptir. Öncelikle akıllı olmayan robotlar ve akıllı robotlar farklı değerlendirilmektedir. Akıllı robotlar en basit tanımıyla fiziksel hareket kabiliyetine sahip otonom makinelerdir. Robot177 ile yapay zekâ kavramları arasında büyük benzerlikler bulunmaktadır178. Ancak bir varlığın robot olarak kabul edilebilmesi için kısmen de olsa hareket edebilmesi yönündeki şart ayrımı kolaylaştırmaktadır. Robot ve yapay zekâ birbirine benzeyen; farklı kavramlardır. Robotlar temelde hareket kabiliyetleri dolayısıyla yapay zekâlardan ayrılmaktadır. Her ikisi de otonom karaktere sahiptir. Robotların yapay zekâ içermesi mümkündür. Ancak yapay zekâ, akıllı robotların hareket kabiliyetinin yegâne unsurunu oluşturmamaktadır179. Yapay zekâ; bir robota, belirli olan ya da olmayan herhangi bir donanıma bağlı olarak faaliyet gösterebilmektedir. Bu kapsamda telefonunuza bağlı olarak işlemler yürütebileceği gibi, bulut teknolojisine bağlı olarak internet üzerinden de aynı şekilde faaliyet gösterebilmektedir. Farklı donanımlar arasında transfer edilebilmektedir. Üzerine yüklendiği donanıma bağlı olarak hem fiziksel hem de sanal dünyada çeşitli faaliyetler yürütebilmektedir. Ancak fiziksel dünyada var olmak zorunda değildir. Tek bir varlık yerine birbirine bağlı farklı programlardan oluşan bir sistemin de yapay zekâ olarak tanımlanması mümkündür. Her zaman tek bir donanıma yüklü tek bir yazılımı ifade etmemektedir. Robot ise fiziksel dünyada var olan yalnızca belirli bir makinedir. Akıllı robotlar, otonom karaktere sahip olduğu için yapay zekâya yönelik verilen karar ve yapılan düzenlemelerden etkilenebilmektedir. Uygulamada yapay zekâ ve robotun birlikte değerlendirildiğine sıklıkla rastlanılmaktadır180. 177 Çalışma kapsamında buradan sonra robot ifadesi ile yalnızca akıllı robotlar kastedilecektir. 178 Akıllı olmayan robotlar, hareket ve eylemlerini bir insana ya da otonom karakter içermeyen farklı yöntemlere bağlı olarak yerine getirmektedir. 179 Bozkurt Yüksel, “Robot Hukuku”, Türkiye Adalet Akademisi Dergisi 7/29 (2017), 87; Kangal, Yapay Zekâ ve Ceza Hukuku, 34. 180 Bkz. European Parliament resolution of 16 February 2017 with recommendations to the Commission on Civil Law Rules on Robotics, 2015/2103(INL). 29 4. Bilgisayar Yazılımı ve Bilgisayar Programı a. Bilgisayar Yazılımı ve Bilgisayar Programı Kavramları Bilgisayar yazılımı ya da günlük hayatta kullanılan haliyle yazılım, bilgisayar tarafından kullanılan program ya da diğer bilgi işleme sistemlerini ifade etmektedir181. Bilgisayarlar, yazılımlar vasıtasıyla kullanıcının emir ve direktiflerini işleme dönüştürmektedir. Bilgisayar genel faaliyetleri de yazılımlar aracılığıyla yürütülmektedir. Bir donanıma bağlıdır182. Ancak yazılımların verimli şekilde işlem yapabilmesi için sistem gereksinimleri karşılanmalıdır. Teknik anlamda yazılım kendi içerisinde bilgisayar programları, prosedürler ve dokümanlar olmak üzere üçe ayrılmaktadır183. Bunlardan bilgisayar programı istenilen sonuca ulaşmak için önceden dizayn edilmiş komutlar bütününü ifade etmektedir184. Bir ara yüze sahip olmak zorunda değildir. Son kullanıcı için tasarlanmamıştır. Genellikle yazılımcı ya da yazılımcı grupları tarafından kullanılmaktadır. Yazılım ile bilgisayar programı farklı anlamlar taşımaktadır. Yazılım, bilgisayar programını da içeren bir üst kümeyi ifade etmektedir. Bilgisayar programları son kullanıcıya uygun şekilde bir araya getirilerek yazılımı oluşturmaktadır. b. Yapay Zekâ ile Karşılaştırılması Bilgisayar programları gibi yapay zekâ sistemleri de komut dizinlerine sahiptir. Bu bakımdan yapay zekânın bir bilgisayar programı olduğu düşünülebilmektedir. Ancak kavramsal olarak yapay zekâ basit bir program olmanın ötesinde insan benzeri problem çözme kabiliyetini ifade etmektedir185. Bilgisayar programlarından farklı olarak girilen emir ve direktifler dışında kendi kendine de faaliyet yürütebilmektedir. 181 Shriram K. Vasudevan vd., Software Engineering (Oxford: Alpha Science Internation Limited, 2017), 3. 182 Bulut üzerinde faaliyet gösteren yazılımlar da farklı bir konumda bulunan bir donanımda yüklü olarak faaliyet göstermektedir. 183 Shriram vd., Software Engineering, 3; Bharat Bhushan Agarwal ve Sumit Prakash Tayal, Software Engineering, (New Delhi: Laxmi Publications Pvt Ltd, 2016), 1. 184 Shriram vd., Software Engineering, 3; Bharat ve Sumit, Software Engineering, 1; Şafak N. Erel, “Fikrî Hukukta Bilgisayar Programlarının Korunması”, Prof. Dr. İlhan Öztırak’a Armağan, Ankara Üniversitesi Siyasal Bilgiler Fakültesi Dergisi 49/1-2 (1994), 142; Mustafa Aksu, Bilgisayar Programlarının Fikrî Mülkiyet Hukukunda Korunması (İstanbul: Beta, 2006), 44. 185 Ayrıntılı bilgi için bkz. Birinci Bölüm, II. 30 Bilgisayar programlarından daha geniş bir anlam taşıyan yapay zekânın yazılım olarak değerlendirilmesi de mümkün değildir. Yazılımlar yalnızca bilgisayarların faaliyet göstermesini sağlayan program, prosedür ve doküman bütününden oluşan sistemlerdir. Belirli görevleri yerine getirebilmek için önceden belirlenmiş talimatları takip etmektedir. Yapay zekâ ise kendi başına öğrenme ve sorun çözme yeteneği ile donatılmıştır. Belirli talimatların dışına çıkarak kendi işleyiş ve çözüm üretme yöntemini geliştirebilmektedir. Bilgisayar programı, elde ettiği verileri yalnızca programcılar tarafından yerleştirilmiş komutları takip ederek işleyebilmektedir.186 Yapay zekâ ise verileri işlerken örneklerin eşleştirilmesi, araştırma, problem çözme, mantık ve öğrenme gibi özellikleri de kullanmaktadır187. Bilgisayar programı ancak alfanümerik semboller aracılığıyla işlem gerçekleştirmektedir. Veriler klavye, fare ya da çeşitli veri transfer araçlarıyla (taşınabilir bellek, manyetik diskler, internet vb.) sisteme iletilmektedir188. Yapay zekâ ise bunlara ek olarak ses, görüntü, ısı, dokunuş, koku ve tat gibi araçlar vasıtasıyla veri elde edebilmektedir189. Bilgisayar programlarından çok daha geniş bir bilgi ağına sahiptir. Yukarıda ifade edilen sebeplerle yapay zekâ; bilgisayar yazılımı ve programı kavramlarından farklı nitelik taşımaktadır. Yapay zekânın temelde yalnızca bir bilgisayar programı olduğu ifade etmek mümkün değildir. Yapay zekâ, kendine has özelliklere sahip gelişmiş bir kabiliyettir. IV. YAPAY ZEKÂNIN HUKUKA ETKİSİ A. GENEL OLARAK Yapay zekâ teknolojisi 1950’lilerin başında ortaya çıkmakla birlikte teknolojisi 2000’li yıllardan itibaren önlenemez bir şekilde gelişmeye başlamıştır. Zaman içerisinde heyecan verici bir bilim kurgu öğesi olmanın ötesinde, insan yaşamını etkileyen unsur 186 Osman Gazi Güçlütürk ve Yasin Murat Kadıoğlu,” Yapay Zekâ ve Regülasyon”, Gelişen Teknolojiler ve Hukuk II: Yapay Zeka, ed. Eylem Retornaz Aksoy ve Osman Gazi Güçlütürk (İstanbul: Onikilevha, 2021), 84. 187 Bozkurt Yüksel, Buluşçu Yapay Zekâ ve Patent Hukuku, 15. 188 Bozkurt Yüksel, Buluşçu Yapay Zekâ ve Patent Hukuku, 15. 189 Bozkurt Yüksel, Buluşçu Yapay Zekâ ve Patent Hukuku, 15. 31 halini almıştır190. İnsanların ekonomik ve sosyal yaşantısına nüfus etmiştir. Sıradan bir teknolojik ürün olarak tanımlanmamalıdır. Yapay zekâ kullanımı bireyler için sosyal, ekonomik ve çevresel faydalar sağlamaktadır. Şirket ve ülke ekonomileri bakımından da benzer etkileri bulunmaktadır191. İklim değişikliği, finans, tarım, çevre, sağlık ve kamu sektörü başta olmak üzere birçok alanda