Önceki yazımızda ele aldığımız Hamburg Eyalet Mahkemesi’nin LAION davasındaki kararı, yapay zeka teknolojilerinin hukuki çerçevesine dair önemli bir adım olarak görülebilir. Ancak, kararın derinlemesine incelenmesi, bazı kritik boşlukları ve eksik yanları da beraberinde getiriyor. Özellikle, metin ve veri madenciliği (TDM) ile yapay zeka eğitimi arasındaki ilişkinin yeterince netleştirilmediği ve mahkemenin TDM istisnasını geniş yorumladığı görülüyor. Bu yazıda, bir önceki analizimizi bir adım öteye taşıyarak, Hamburg kararındaki eksiklikleri daha detaylı bir şekilde tartışacak ve TDM’in, yapay zekâ eğitimiyle birebir örtüşüp örtüşmediğini mercek altına alacağız.
Hamburg’daki yerel mahkemenin kararı, ilk bakışta TDM’nin telif hukuku bakımından sınırlarını genişçe yorumlar gibi görünse de, bu bakış açısında bazı önemli eksiklikler bulunuyor. Mahkeme, TDM’in yalnızca telif koruması altındaki eserleri “erişme ve çoğaltma” (extraction ve reproduction) kapsamında meşrulaştıran bir istisna olduğunu göz ardı ediyor. Oysa, TDM'in “herhangi bir sonraki sınırlı fiili” otomatik olarak kapsamadığı gerçeği, karar metninde gerektiği kadar vurgulanmamış. TDM sonrası gerçekleştirilen eylemlerin (örneğin, veri setinin paylaşılması ve model çıktılarının dağıtılması) ayrı ayrı telif hakkı kısıtlamalarına tabi olabileceğini net bir şekilde ortaya koymak gerekmektedir.
Kararda, Almanya’nın DSM Direktifi m.3’ünü iç hukukuna aktaran § 60d UrhG hükmüne dayanarak, LAION’un “bilimsel araştırma” istisnası altında hareket edebileceği belirtiliyor. Ancak, TDM faaliyetinin tamamlanmasının ardından elde edilen veri setinin kamuya açık şekilde paylaşılması –üstelik bu paylaşımın ticari amaçlar dahil çok geniş kullanım seçeneklerine olanak tanıması– mahkemece yeterince irdelenmemiş. Avrupa Birliği telif hukuku bağlamında TDM istisnalarının kapsamı, “çıkarma” (extraction) ve “çoğaltma” (reproduction) ile sınırlıdır. Bu sınırın ötesindeki kullanım biçimleri (örneğin verinin internet sitesi üzerinden herkese açılması ya da model eğitiminde kullanılması ve çıktıların paylaşılması gibi yeni, müstakil fiiller) telif hakkı açısından yeni kısıtlamalarla karşılaşabilir. Sadece veri setinin paylaşılmasını değil, aynı zamanda modelin eğitilmesini ve çıktıların dağıtılmasını da TDM istisnası kapsamı dışında değerlendirilmesi gereken müstakil fiiller olarak ele alınmalıdır.
Mahkemenin bir diğer sorunlu yaklaşımı ise “kamuya açık olan içeriğin hukuken de herkesçe erişilebilir sayılacağı” yönündeki genellemesi. Önceki yazıda da vurgulandığı üzere, “kamuya açık” olmak her zaman “hukuken erişilebilir” olmakla eş anlamlı değil. Örneğin, bir fotoğrafın yanlışlıkla veya hak sahibinin rızası olmaksızın internete yüklendiği durumlarda, bu eserin kamuya açık biçimde görünmesi onun TDM dâhil her türlü kullanım için serbest sayılacağı anlamına gelmez. Burada ABAD’ın Svensson (C‑466/12) ve GS Media (C‑160/15) kararlarında ele aldığı kritik mesele devreye giriyor: Bir eserin internette “kamuya açık” bulunması, tek başına mutlak bir hukuki geçerlilik sağlamaz. Svensson davasında, hak sahibinin rızasıyla internete konmuş makalelere hyperlink vermenin, “yeni bir kamu” (new public) yaratmaması hâlinde telif ihlali sayılmadığına işaret edilmişti. Ancak GS Media kararında, link verilen içeriğin aslında izinsiz yüklendiğini bilme veya bilmesi gerekme durumu önem kazanmış, böylece “kamuya açıklık” ile “hukuka uygun erişim” kavramları arasındaki ayrım netleşmişti. Renckhoff (C‑161/17) kararında ise ABAD, ilk sitede hukuka uygun biçimde “kamuya açık” hâle getirilmiş olsa dahi, eserin başka bir platforma yeniden yüklenmesinin “yeni bir kamu” ortaya çıkarabileceğini söyleyerek hak sahibinin yeniden izin verme hakkına vurgu yaptı. Tüm bu içtihatlar, Hamburg Mahkemesi’nin “kamuya açık” ve “hukuken erişilebilir” ayrımına dair yeterli özeni göstermemiş olmasını daha da belirgin bir eksiklik hâline getiriyor.
Ayrıca, mahkemenin TDM ve yapay zekâ eğitimi arasında yeterli ayrım yapmayıp, üçüncü kişilerin –ticari ya da ticari olmayan– yapay zekâ eğitim faaliyetlerini de istisna kapsamında değerlendirebilecek şekilde yorumlaması, DSM Direktifi’nin m.3 ve m.4 hükümlerindeki tanım sınırlarını aşan bir genişletme olarak değerlendirilebilir. Zira TDM istisnaları, sonraki aşamalarda gerçekleşen kamuyla paylaşım veya yapay zekâ modellerinin sunulması, ve hatta modelin ürettiği çıktıların paylaşılması gibi telif hukuku bakımdan ek kısıtlamalara tâbi olabilecek fiilleri kendiliğinden meşrulaştırmaz. Sadece yapay zeka eğitimini değil, aynı zamanda model çıktılarının paylaşılmasını da tartışmaya dahil ediyoruz. Bu, tartışmayı bir adım ileri taşıyarak, yapay zeka sistemlerinin çıktıları üzerindeki telif hakkı sorunlarına da ışık tutuyor.
Bu noktada, “hangi fiillerin TDM kapsamına girdiği, hangi fiillerin ise sonraki aşamada ayrı telif ihlali ihtimalleri doğurabileceği” konusunu netleştirmek, yararımıza olabilir.
- TDM’in Yaptığı: Verileri toplama (scraping), analiz (feature extraction), ön işleme ve benzeri faaliyetler. Telif hakkı korumasına takılmaması için, veriye hukuken erişilmiş olması şarttır.
- Eğitim Sonrası Kullanımlar: Modelle elde edilen çıktıların veya veri setinin yeniden paylaşılması, dağıtılması veya ticari olarak sunulması gibi fiiller, TDM istisnasının dışına düşebilir.
- Yeni Kamu (New Public): Özellikle Renckhoff kararında vurgulandığı gibi, hukuken erişilebilir bir eseri başka bir platforma aktarmak, aynı eseri “yeni bir kullanıcı kitlesi”ne taşımak anlamına gelebilir. Bu da hak sahibinin yeni bir rızasını gerektirebilir.
Sonuç olarak, Hamburg Mahkemesi’nin kararı, “TDM süreci” ile “devamındaki yapay zekâ eğitimi ve modelin kullanıma açılması” arasında gerekli ayrımı yapmadan, ikisini adeta eşanlamlıymış gibi değerlendirmesi bakımından eksik kalıyor. Kararın, TDM istisnasının kapsamını, üç aşamalı test (three-step test) ve DSM Direktifi’nin geçerli normları çerçevesinde daha dar bir çerçevede yorumlaması beklenirdi. Bu eksiklik, “kamuya açık” kavramının “hukuken erişilebilir” kavramıyla karıştırılması ve veri setini paylaştıktan sonra gerçekleşen ilave fiillerin hangi telif hakları kısıtlamasına takılabileceğinin tartışılmamasıyla derinleşiyor.
Ayrıca üç aşamalı testin (three-step test) nasıl çalıştığı konusunu biraz daha açmak, TDM istisnalarının ne kadar geniş veya dar yorumlanması gerektiğini de açıklamaya yardımcı olacaktır.
- Belirli özel durum (certain special cases): TDM istisnası, elbette sınırlı bir amaç taşımalı (örneğin bilimsel araştırma). Ancak LAION kararında mahkeme, veri seti paylaşıldıktan sonra bütün kullanıcıların ve amaçların hukuki durumunu netleştirmemiş.
- Normal kullanıma müdahale etmemek (no conflict with the normal exploitation): Svensson/GS Media çizgisinde, eğer veri veya eser, hak sahibinin normal gelir kaynaklarına zarar veriyorsa ya da lisanslama iş modelini devre dışı bırakıyorsa, istisnanın uygulanıp uygulanmayacağı tartışmalı hâle gelir.
- Hak sahibinin meşru çıkarlarını aşırı zedelememek (no unreasonable prejudice): Eğer veri setinin ticari kullanımına da kapı aralanıyorsa veya yapay zekâ çıktıları hak sahibinin pazar payını veya gelecekteki lisans potansiyelini önemli ölçüde etkiliyorsa, bu madde de ihlâl edilmiş olabilir.
Burada, DSM Direktifi m.4(3) uyarınca hak sahiplerinin kullanıma itiraz etme hakkını saklı tuttuğunu hatırlatmak da önemli. Eğer veri seti sonradan her tür kullanım için (ticari amaçlar dahil) paylaşılırsa, hak sahibinin bu itiraz hakkının ne ölçüde işleyeceği veya Hamburg Mahkemesi’nin bunu ne kadar değerlendirdiği muğlak kalmıştır. Dolayısıyla, özellikle bu konunun üst mahkemelerde veya ABAD gibi bir yargı merciinde yeniden ele alınması, “bilimsel araştırma” ile “geniş ölçekli ticari kullanım” arasındaki sınırı daha kesin şekilde belirleyecektir.
Hamburg Mahkemesi’nin LAION kararı, TDM ile yapay zekâ eğitimi arasındaki sınırı netleştirmediği gibi, “bilimsel araştırma” gerekçesiyle toplanan verilerin sonradan ticari kullanıma açılıp açılamayacağına da açıklık getirmemiştir. Svensson, GS Media ve Renckhoff davalarının gösterdiği üzere, “kamuya açık” içeriğin her zaman “hukuken erişilebilir” sayılamayacağı ve üç aşamalı testin (three-step test) ikinci ve üçüncü adımlarının titiz biçimde uygulanması gerekliliği göz ardı edilmiştir. Ayrıca, hak sahiplerinin DSM Direktifi m.4(3) uyarınca sahip olduğu “kullanıma itiraz” hakkının kapsamı da flu kalmış; bu da ticari model eğitimi veya geniş veri paylaşımı yapmak isteyen aktörleri hukuki belirsizlikle karşı karşıya bırakmıştır. Sonuç olarak, kararın sunduğu rehberlik sınırlı kalmakta, üst mahkeme değerlendirmelerinin ve yeni düzenleyici girişimlerin, yapay zekâ teknolojilerinin telif hukukuyla nasıl dengeleneceğine dair daha net çözümler üretmesi beklenmektedir.
