Metin ve Veri Madenciliği Sınırlamasının Yapay Zekaya Uygulanabilirliği Meselesinde Karşılaşılabilecek Hukuki Sınırlar Perspektifinden GEMA/OpenAI ve Kneschke/LAION Kararlarına İlişkin Çıkarımlar
İstanbul Kültür Üniversitesi Hukuk Fakültesi Dergisi, cilt.25, sa.2, ss.229-272, 2026 (TRDizin)
- Yayın Türü: Makale / Tam Makale
- Cilt numarası: 25 Sayı: 2
- Basım Tarihi: 2026
- Dergi Adı: İstanbul Kültür Üniversitesi Hukuk Fakültesi Dergisi
- Derginin Tarandığı İndeksler: TR DİZİN (ULAKBİM)
- Sayfa Sayıları: ss.229-272
- Süleyman Demirel Üniversitesi Adresli: Evet
Özet
ilindiği üzere yapay zekâ, kendisine kullanıcı tarafından verilen talimatları (prompt) yerine getirerek çıktı (output) üretebilme kabiliyetini, teknik işleyişine, daha açık bir deyişle analiz ve yorumlama yapabilmesine borçludur. Bu da ancak yapay zekâ öğrenme algoritmalarının oluşturulması aşamasında sisteme tanıtılan verileri işleyebilmesi ile mümkündür. Tanıtılmış olan veriler ne kadar nitelikli ve sayıca fazla ise o derece isabetli çıktılar elde edilmesi mümkün hale gelir. Sisteme tanıtılmak istenen veya halihazırda tanıtılmış bulunan veriler ise yaşam pratiğinde çoğu zaman eser niteliği taşıyan ve telif korumasına tabi fikir ürünlerinden oluşmaktadır. Bu durum telif hakkı sahipleri ile yapay zekâ sistem geliştiricilerinin menfaatlerini karşı karşıya getirmektedir. Metin ve veri madenciliği (TDM, Text and Data Mining) sınırlamasına ilişkin yasal düzenlemeler tam olarak bu noktada oldukça önem arz etmektedir. Ancak TDM’yi düzenleyen hükümlerde doğrudan yapay zekaya ilişkin açık düzenlemeler bulunmamaktadır. Çalışmada AB ve Alman Hukukundaki TDM sınırlamasına ilişkin yasal düzenlemeler yapay zekâ sistemlerine uygulanarak bu sistemler tarafından internetten veri kazınması suretiyle bilgi edilmesinde karşılaşılabilecek hukuki sınırlara, güncel Alman mahkemesi kararları (LAION-Kneschke ve GEMA/OpenAI kararları) dikkate alınarak değinilmesi amaçlanmıştır. Söz konusu kararlar, hükme bağladıkları uyuşmazlık konuları bakımından bir ilk teşkil etmektedir.
As is well known, artificial intelligence owes its capability to generate output by executing user-provided instructions (prompts) to its technical functioning-or, more precisely, to its capacity for analysis and interpretation. This is only feasible through the processing of data introduced to the system during the development phase of artificial intelligence learning algorithms. The higher the quality and quantity of the data introduced to the system, the more accurate the resulting outputs become. The data intended for introduction-or already integrated-into the system often consists of intellectual property products that frequently qualify as “works” subject to copyright protection. This situation places the interests of copyright holders and artificial intelligence system developers in direct conflict. Legal regulations concerning limitations on text and data mining (TDM) are of paramount importance at precisely this juncture. However, the provisions governing TDM do not contain direct or explicit regulations regarding artificial intelligence. This study aims to address the legal boundaries that may be encountered in information acquisition through data scraping by artificial intelligence systems by applying the provisions on TDM limitations in EU and German law, while considering recent German court decisions (the LAION-Kneschke and GEMA/OpenAI rulings). These decisions constitute a precedent regarding the subject matter of the disputes they adjudicate.