Yapay Zeka Teknolojileri ve Hukuki Çerçeve: OpenAI Davaları

Daha önceki yazı serisinde, yapay zekâ teknolojilerinin hızlı yayılımının hukuki sahada doğurduğu sorunlara genel bir çerçeve sunulmuş ve özellikle telif hakkına dayalı ihtilafların, çeşitli ülkelerde benzer şekilde gündemde bulunduğuna işaret edilmiştir. Şu anda sayıları 25’i aşan uyuşmazlıkların önemli bir bölümü, yüksek miktarda verinin kullanımıyla eğitilen geniş dil modelleri bağlamında ortaya çıkmaktadır.

Mevcut davalarda, yapay zekâ sistemlerinin eğitiminde telif hakkıyla korunan eserlerin, eser sahibinin önceden rızası olmaksızın toplanması ve işlenmesinin hukuka uygun olup olmadığı meselesi merkezî bir soru olarak ortaya çıkmıştır. Bu kapsamda, OpenAI tarafından geliştirilen büyük dil modelleri ile diğer yapay zekâ araçlarında hangi verilerin kullanıldığı, bu verilerin telif hakkıyla korunan materyaller içerip içermediği ve söz konusu sürecin hukuki meşruiyeti gibi hususlar, farklı mahkemelerde görülmektedir.

Halihazırda, kitap yazarlarından YouTube içerik üreticilerine uzanan geniş bir davacı kitlesi, OpenAI ve birlikte hareket eden şirketlerin, kendi eserlerini izinsiz biçimde kullandığını ileri sürmektedir. Davalar, Birleşik Devletler’den Birleşik Krallık ve Almanya’ya dek farklı yargı çevrelerinde ve çeşitli hukuki düzenlemeler altında görülmektedir. Şu aşamada kesin bir yargı kararına ulaşılmamış olması, gelecekte verilecek nihai hükümlerin hem yapay zekâ sektörü hem de telif hukuku uygulamaları bakımından hayli belirleyici olacağı yönündeki kanaati pekiştirmektedir.

Serinin önceki bölümlerinde, yapay zekâ teknolojilerinden kaynaklanan hukuki uyuşmazlıkların doğuş sebepleri, ilgili düzenlemeler ve ülkeler arasındaki farklı uygulamalar ele alınmıştır. Bu noktada ise, Amerika Birleşik Devletleri’nde yapay zekâ davalarında önemli bir yer tutan çoklu dava prosedürünü ve bu süreçteki keşif aşamasında yaşanan zorlukları ele almak amaçlanmaktadır. Ayrıca, OpenAI aleyhine kitap yazarları, haber kuruluşları ve YouTube içerik üreticileri tarafından açılan davaların, adil kullanım, DMCA ve telif hakkı önceliği gibi tartışmalar etrafında nasıl şekillendiği de incelenmeye çalışılacaktır.

Multidistrict Litigation (MDL) Kavramı

Amerika Birleşik Devletleri’nde farklı federal mahkemelerde açılmış, ancak özünde aynı veya benzer hukuki ve fiilî temellere dayanan davaların tek bir yargı merciinde birleştirilmesini hedefleyen multidistrict litigation, özellikle kapsamlı ve karmaşık uyuşmazlıklar bakımından etkili bir usul yöntemi olarak kabul edilmektedir. Bu prosedür uyarınca, davalar tek bir hâkim önünde merkezîleştirilerek keşif, delil toplama ve ön itirazlar gibi kritik aşamaların düzenli ve tutarlı şekilde yönetilmesi amaçlanmaktadır. Böylelikle benzer nitelikli davalarda çelişkili karar riskinin azalması, tarafların maliyet ve zaman kaybının ise sınırlanması sağlanmaktadır.

Yapay zekâ teknolojileri, özellikle yüksek hacimli veri havuzları üzerinden çalışan modeller söz konusu olduğunda, multidistrict litigation yaklaşımından önemli ölçüde yararlanabilmektedir. Geniş dil modellerinin eğitimi sırasında ortaya çıkan telif hakkı, adil kullanım ve DMCA gibi sorunlar, farklı yargı çevrelerinde tekrar tekrar gündeme geldiğinde çelişkili içtihatlar ve gereksiz masraflar ortaya çıkmaktadır. MDL çerçevesinde davaların tek bir mahkemede toplanması sayesinde, aynı tanıkların farklı yerlerde tekrar sorguya çekilmesi önlenmekte, ayrıca ortak bir keşif çerçevesi oluşturulabilmektedir.

Bu yöntemde, yapay zekâ davalarının karmaşıklığı ile tarafların farklı savunma stratejileri ve usul kuralları arasındaki uyum, merkezî bir koordinasyon aracılığıyla sağlanmaktadır. Gerek duyulduğunda “bellwether” adı verilen örnek duruşmaların gerçekleştirilmesi mümkün olduğu için, gelecekte ortaya çıkabilecek emsal kararlar bakımından standart bir temel inşa edilmesi ihtimali güçlenmektedir. Özellikle geniş dil modellerinin yüksek teknik ayrıntı içeren doğası, böylesi bütüncül bir incelemeyi daha da zorunlu kılmaktadır.

ABD’de MDL prosedürü genellikle taraflardan birinin talebiyle başlatılmaktadır. Mahkeme, davaların benzer nitelikte olduğunu tespit ettiği takdirde, ilgili dosyaları tek bir mahkemede merkezî biçimde yönetmektedir. Bazı davacılar, davalarının farklı bir yargı çevresinde kalmasını isteyebilirse de, OpenAI gibi farklı bölgelerde benzer iddialarla karşılaşan yapay zekâ şirketleri bakımından tüm savunma stratejilerini koordineli bir şekilde yürütmek açısından MDL cazip bir seçenek olarak değerlendirilmektedir.

Keşif aşaması burada toplu şekilde yürütülmesine rağmen, davaların esas yönünden farklılıkları tamamen ortadan kalkmamaktadır. Yine de, davalardaki ortak hukuki ve fiilî meselelerin aynı süreçte değerlendirilmesi, uzlaşma veya nihai çözüm sağlanamadığı takdirde her dosyanın aslî mahkemesine gönderilmesine olanak vermektedir. Tüm bu özellikleriyle MDL, çok sayıda davayı hızlandıran ve işlemleri standardize eden, ayrıca uzlaşma ihtimalini artıran bir usul yöntemi şeklinde tanımlanmaktadır. Yapay zekâ davaları yönünden, ticari sır ve telif hakkı gibi endişelerin aynı çerçevede ele alınabilmesi de ek bir avantaj sağlamaktadır.

OpenAI’ye Karşı Açılan Telif Hakkı Davalarının Genel Profili

OpenAI, geliştirdiği geniş dil modelleri ve bunlarla ilişkili yapay zekâ teknolojileri sebebiyle, çeşitli sektörlerden ileri sürülen telif hakkı uyuşmazlıklarının odağında yer almaktadır. Bu davalar arasında, özellikle kitap yazarları tarafından açılanlar dikkat çekmektedir. Yazarlara ait metinlerin, eğitim amaçlı veri setlerine izinsiz biçimde dâhil edildiği ve bu suretle eserlerin kopyalandığı iddiası öne sürülmektedir. İlgili davacılar, kitap içeriklerinin söz konusu dil modellerine aktarılmasının adil kullanım sınırlarını aştığını, hatta orijinal metinlerin pazar değerini ciddi şekilde zedelediğini savunmaktadır.

Buna ek olarak, haber kuruluşları tarafından açılan davalarda da gazetelerin ve çevrimiçi haber platformlarının ürettiği içeriklerin izinsiz kullanımının söz konusu olduğu belirtilmektedir. Bu uyuşmazlıklarda, haber metinlerinin kapsamlı veri setlerine dâhil edilerek eğitilmiş yapay zekâ modellerinin, telif hakkıyla korunan içerikleri yeterli ölçüde dönüştürmeksizin kopyaladığı öne sürülmektedir. Bazı davalarda DMCA kapsamındaki hükümlerin de ihlâl edildiği iddia edilmekte; özellikle Copyright Management Information bilgilerinin yapay zekâ eğitimi sırasında sistematik biçimde kaldırıldığı ya da değiştirilerek kullanıldığı ileri sürülmektedir. Bu tür müdahalelerin hem telif haklarını hem de medya kuruluşlarının kurumsal kimliğini olumsuz etkilediği vurgulanmaktadır.

YouTube içerik üreticileri ise görsel-işitsel materyallerin kopyalanarak modellerin eğitiminde kullanıldığına dair davalar açmaktadır. Bu davalarda, videoların ve ses kayıtlarının yüksek kapasiteli dil ya da görüntü modellerinde izin alınmaksızın işlendiği iddiasının öne çıktığı görülmektedir. Bazı davacılar, hangi videoların ne ölçüde kullanıldığı konusunda net bulgulara ulaşamadıklarını; ancak model çıktıları üzerinden kendi içeriklerinin izinsiz kopyalanmış olabileceğini düşündüklerini belirtmektedir. Videoların veya konuşmaların tam transkripsiyonlarının tespit edilmesi, davacıların nezdinde telif ihlâli ve haksız kazanç iddialarını güçlendirmektedir.

Çeşitli sektörlerden gelen bu davaların, gerçekte aynı hukuki çekirdek soruya temas ettiği görülmektedir: Yapay zekâ modellerinin eğitimi için kullanılan veri setlerinde, telif hakkıyla korunan eserlerin izinsiz biçimde yer alıp almadığı ve varsa bu kullanımın adil kullanım veya benzeri hukuki istisnalarla gerekçelendirilip gerekçelendirilemeyeceği tartışılmaktadır. Kitap ve haber yayıncıları ile görsel-işitsel içerik üreticileri nezdinde, pazar zararı ve yaratıcı emeğin korunması ön planda iken; yapay zekâ teknolojilerinin savunucuları, bu sistemlerin dönüştürücü nitelik taşıdığı ve toplumsal fayda sağladığı tezini öne çıkarır. Yapay zekâ modellerinin ortaya koyduğu çıktının orijinal eserin yerini alabileceği ve gelir kaybına yol açabileceği endişesi de, davacıların en önemli argümanları arasında sıralanmaktadır.

OpenAI aleyhine açılan bu davaların, farklı ülke düzenlemeleri ve hukukî sistemlerle iç içe geçmiş olması ayrıca dikkat çekmektedir. Amerika Birleşik Devletleri’nde adil kullanım doktrininin geniş yorumu, Avrupa Birliği’nde metin ve veri madenciliği istisnalarının varlığı, Birleşik Krallık ve Japonya gibi ülkelerde uygulanan değişik kural setleri, davalarda belirgin bir hukuki belirsizliğe neden olmaktadır. Bazı yargı organlarından çıkacak kararların, emsal niteliği kazanarak yeni davaların seyrini etkileme potansiyeli taşıdığı da ileri sürülmektedir. Sonuç olarak, OpenAI aleyhindeki mevcut uyuşmazlıkların, yapay zekâ ile telif hukuku arasındaki etkileşimi açıkça ortaya koyduğu; verilecek kararların ise gelecekte bu ekosistemin nasıl bir yön izleyeceği üzerinde kritik bir rol oynayacağı değerlendirmesi yapılmaktadır.

MDL Keşif Sürecindeki Zorluklar

MDL kapsamındaki en temel zorluklardan biri, keşif aşamasının nasıl yürütüleceğidir. Farklı mahkemelerdeki benzer davalar birleştirildiğinde, tarafların ortak soruşturma araçları ve benzer delil toplama yöntemleri kullanması beklenmektedir. Ancak yapay zekâ davalarının kendine özgü yapısı, geniş ölçekli veri setleri ve ticari sır niteliğindeki bilgiler sebebiyle, hangi doküman veya verinin gerçekten ilgili olduğunun belirlenmesini güçleştirmektedir. Mahkemeler, davacıların talep ettiği kapsamlı veriler ile davalıların gizlilik ve rekabet kaygılarını bağdaştırmaya çalışmakta; bazı davacılar modelin eğitildiği her bir verinin listesini isterken, davalı şirketler bunun orantısız bir çaba doğuracağını ileri sürmektedir.

Tanık ifadeleri ve uzman görüşleri de MDL keşif sürecinin önemli bir boyutunu oluşturur. Yapay zekâ mimarisi ve veri analizi gibi karmaşık teknik hususlarda uzman tanıklar, ortak noktaları tek bir seferde aydınlatabilse de, bu ifadelerin ne kadar derine inmesi gerektiği veya tüm tarafların temsilcilerinin katılım düzeyi gibi konular ek koordinasyon ihtiyaçlarına yol açmaktadır.

Buna ek olarak, gizlilik ve ticari sır unsurları da MDL prosedüründe ayrı bir hassasiyet yaratır. Yapay zekâ şirketleri, veri setlerinin detaylı biçimde açıklanmasının rekabetçi konumlarını olumsuz etkileyeceğinden endişe ederken, davacılar, iddialarının ispatı için bu bilgilere erişimin gerekli olduğunu belirtmektedir. Mahkemeler, genellikle koruyucu emirler aracılığıyla hangi verilerin ve hangi koşullarda paylaşılacağına dair çerçeveyi belirler.

Tüm bu faktörler değerlendirildiğinde, yapay zekâ tabanlı uyuşmazlıklarda MDL keşfi, hem teknik hem de hukuki açıdan son derece karmaşık bir süreç olarak öne çıkmaktadır. Geniş veri havuzları, ticari sır nitelikli bilgiler ve telif hakkı ihlali iddialarının ayrıntılı incelenmesi, hâkimler ve avukatlar açısından en azından temel düzeyde teknolojik anlayışı zorunlu kılar. Bununla birlikte, MDL çerçevesinde edinilen deneyim ve verilerin, ileride benzer davalara yol gösterecek bir rehber niteliği taşıyacağı da göz ardı edilmemelidir.