Yapay zekâ insan kaynakları ve işe alımda riskleri yönetme rehberi

İçindekiler

Yapay Zekâ Güncel Gelişmeler: Telif Hakları, Regülasyon ve “Veri Açıklığı” Dönemi

20 milyon anonimleştirilmiş ChatGPT sohbet kaydı
Yapay zekâ sağlayıcıları, veri paylaşımında yeni hukuki yükümlülüklerle karşılaşabilirler.
Content odaklı sektörlerde iş modelli değişiklikleri gündeme geliyor.
“AI compliance” çerçevesi kurmak, şirketler için önemli bir alan haline geliyor.
Şeffaflık ve veri açıklığı talepleri, yeni iş modelleri ve rekabet dengesini etkiliyor.

Yapay zekâ güncel gelişmeler: 20 milyon ChatGPT sohbeti neden gündemde?

ABD’de görülen bir telif hakkı davasında yargıç, OpenAI’den 20 milyon anonimleştirilmiş ChatGPT sohbet kaydını mahkemeye sunmasını talep etti. Bu süreç, temelde şu soruyu aydınlatmaya çalışıyor:

“OpenAI’nin modelleri, telif hakkıyla korunan içerikleri haksız şekilde kullanarak mı eğitildi ve bu kullanım son kullanıcı etkileşimlerinde hangi izleri bırakıyor?”

Davanın tarafları, büyük dil modellerinin (LLM) eğitimi sırasında kullanılan veri setlerinin, özellikle de kitaplar, makaleler, haber içerikleri ve yaratıcı eserler gibi telifli materyallerin izinsiz şekilde kullanıldığı iddiasını gündeme getiriyor. 20 milyon sohbet kaydının talep edilmesinin temel sebepleri şunlar:

Model davranışını analiz etmek: Modeller, kullanıcı sorularına verdiği cevaplarda telifli içerikleri nasıl kullanıyor? Örneğin, telifli bir metni neredeyse birebir yeniden üretiyor mu?
Eğitim verisi izlerini sürmek: Sohbet kayıtlarındaki belirli yanıtlar, modelin hangi veri kaynaklarıyla beslendiğini dolaylı olarak ortaya koyabilir.
Olası ihlalin boyutunu ölçmek: Telif hakları ihlali varsa, bunun ölçeğini, sıklığını ve niteliğini anlamak için gerçek kullanıcı etkileşimleri üzerinden inceleme yapılmak isteniyor.

Neden “anonimleştirilmiş” sohbetler?

Buradaki kritik nokta, sohbetlerin anonimleştirilmiş olması talebi. Yargıç, kullanıcı kimliklerini ve kişisel verileri koruma gereğini kabul ederken, aynı zamanda şirketin sistemlerinin işleyişine dair delil görmek istiyor. Yani amaç:

Bireysel gizliliği ihlal etmeden,
Modelin nasıl yanıt ürettiğine dair örnek bir “pencere” açmak.

Bu, iş dünyası için yeni bir regülasyon sinyali: Yapay zekâ sağlayıcıları, belirli hukuki şartlar altında model çıktıları ve kullanıcı etkileşimlerine ilişkin verileri paylaşmak zorunda kalabilirler.

Telif hakları ve yapay zekâ: İş modeli nereye dayanıyor?

Yapay zekâ güncel gelişmelerin belki de en tartışmalı yanı, LLM’lerin eğitim verileri. Bugün ChatGPT, Claude, Gemini, Llama vb. modellerin çoğu:

İnternetten taranan geniş kapsamlı metinler
Kitaplar, akademik yayınlar, haber siteleri
Forumlar, sosyal medya gönderileri
Kamuya açık veri setleri

üzerinde eğitiliyor. Davaların öne sürdüğü temel argümanlar şunlar:

İzinsiz kullanım iddiası: Telifli içerikler, hak sahiplerinden izin alınmaksızın ve lisans bedeli ödenmeksizin model eğitimine dahil ediliyorsa, bu “adil kullanım” (fair use) sınırlarını aşıyor mu?
Türev eser tartışması: Model çıktıları, telifli eserin “türev eseri” sayılabilecek kadar benzer içerikler ürettiğinde, bu hukuken nasıl sınıflandırılmalı?
Pazar değeri erozyonu: Bir model, telifli içeriklerle benzer kalitede, özet, açıklama ya da alternatif içerik ürettiğinde; orijinal içeriğin ekonomik değerini azaltıyor mu?

İş profesyonelleri ve girişimciler açısından bunun anlamı:

İçerik odaklı sektörlerde (yayıncılık, medya, eğitim, kreatif ajanslar), iş modeli ile LLM’lerin yetenekleri arasında doğrudan bir gerilim var.
Kurumlar, “kendi içeriklerini” model eğitimi için kullanılabilir kılarken lisans, telif ve gelir paylaşımı mekanizmalarını yeniden düşünmek zorunda kalacak.

20 milyon sohbet talebi: Kurumsal veri yönetişimi için ne ifade ediyor?

Bir mahkemenin, AI sağlayıcısından milyonlarca kullanıcı etkileşimini talep etmesi, kurumsal dünyaya güçlü bir mesaj veriyor:

AI sistemlerine aktardığınız her veri, bir gün hukuki incelemenin parçası olabilir.

Bu, özellikle şu başlıklarda önem kazanıyor:

1. İçerik ve veri sınıflandırması

Şirketlerin artık açıkça sorması gerekiyor:

Çalışanlarımız ChatGPT veya benzeri araçlara hangi tür verileri yazıyor?
Ticari sırlar, müşteri verileri, teknik dokümantasyon, henüz açıklanmamış ürün detayları bu sistemlere giriliyor mu?
Kurum içinde “LLM’ye girilmesi kesinlikle yasak olan veri türleri” net şekilde tanımlandı mı?

2. Anonimleştirme ve pseudonimleştirme

OpenAI örneği, şunu gösteriyor: Kurumların kendi AI sistemleri için de:

Kullanıcı verilerinin nasıl anonimleştirileceği,
Sohbet kayıtlarının hangi süreyle, nerede ve nasıl saklanacağı,
Talep geldiğinde nasıl paylaşılacağı konularında bir veri yönetişim politikası oluşturması gerekiyor.

3. “Discovery” ve regülasyon riskleri

Özellikle ABD ve AB gibi regülasyonun hızlandığı pazarlarda:

Regülatörler veya mahkemeler,
Tüketici şikâyetleri, veri ihlali, telif hakkı, ayrımcılık iddiası gibi durumlarda,
şirketlerden AI sistemlerine ilişkin log’ları, kullanıcı etkileşim kayıtlarını ve model dokümantasyonunu talep edebilir.

Bu nedenle, CIO’lar, CISO’lar, DPO’lar ve hukuk ekipleri için yeni bir görev alanı oluşuyor: “AI compliance” (Yapay Zekâ Uyum) çerçevesi kurmak.

Mahkeme talepleri ve gizlilik: Kullanıcı açısından ne anlama geliyor?

Kullanıcı tarafında en kritik soru: “Benim sohbetlerim mahkeme dosyalarında dolaşacak mı?”

20 milyon sohbet talebinin “anonimleştirilmiş” olması, kişisel kimlik bilgilerinin çıkarıldığı anlamına geliyor. Ancak anonimleştirme:

Teknik olarak zorlu,
Her zaman yüzde 100 garanti vermeyen,
İçerik bazında yeniden tanımlamaya yol açabilecek

bir süreç. Örneğin:

“İzmir’de X şirketinde CFO’yum” gibi bir ifade, doğrudan bir isim vermese de, dar bir çevrede kimliğin tahmin edilmesine imkân tanıyabilir.

Bu nedenle, hem bireysel kullanıcılar hem de kurumsal ekipler için pratik bir ilke giderek daha çok önem kazanıyor:

Kamuya açık olmasını istemediğiniz hiçbir veriyi, üçüncü taraf AI sohbet botlarına yazmayın.

İş dünyası için dersler: Yapay zekâ stratejisini yeniden düşünme zamanı

Yapay zekâ güncel gelişmeler, sadece teknoloji departmanlarını değil, yönetim kurullarını da yakından ilgilendiriyor. 20 milyon sohbet kararı ve kapsamı, üç düzeyde stratejik düşünmeyi gerektiriyor:

1. Teknoloji stratejisi: “Kendi modelin mi, ortak model mi?”

Şirketler önünde üç ana seçenek var:

Halihazırdaki büyük modelleri API üzerinden kullanmak (OpenAI, Anthropic, Google vb.)
Açık kaynak modelleri (Llama, Mistral vb.) kendi altyapısında çalıştırmak (On-prem veya özel bulut)
Hibrit yaklaşım Duyarlı veriler için kurum içi modeller, genel kullanım için harici modeller.

Mahkeme kararları ve regülasyon baskısı arttıkça:

Finans, sağlık, savunma, hukuk gibi regüle sektörlerde kritik veriler için kurum içi veya özel modellerin ağırlığı artacak.
Start-up’lar ve KOBİ’ler içinse, uygun sözleşme ve gizlilik politikalarıyla üçüncü taraf API kullanımı hâlâ cazip kalacak; ancak risk analizi daha fazla önem kazanacak.

2. Hukuk ve sözleşmeler: AI tedarik zinciri yeniden yazılıyor

Hukuk ekipleri, AI sağlayıcılarla yapılan sözleşmelere şu başlıkları daha detaylı eklemek zorunda kalacak:

Veri nasıl saklanıyor, ne kadar süreyle tutuluyor?
Eğitim amaçlı kullanılacak mı, kullanılıyorsa hangi kapsamda?
Mahkeme veya regülatör talebi geldiğinde, hangi veriler, hangi şartlarda paylaşılacak?
Telif hakkı iddialarında, sorumluluk paylaşımı nasıl olacak? (Provider vs. müşteri)

Aksi hâlde, ileride çıkabilecek bir telif, gizlilik veya ayrımcılık davasında şirketler, “ben sadece API kullandım” diyerek sorumluluktan kaçamayabilir.

3. Kurumsal kültür ve eğitim: Çalışan alışkanlıkları değişmeli

Bugün birçok çalışan:

Prompt yazarak rapor taslağı oluşturuyor,
Müşteri maillerini özetliyor,
Sunum içeriklerini AI destekli araçlarla hazırlıyor.

Bu kullanım biçimi kalıcı; ancak kontrollü olmalı. Kurumlar:

AI kullanım kılavuzları yayımlamalı,
Hangi verilerin girilebileceği, hangilerinin “yasaklı” olduğu netleştirilmeli,
Çalışanlara bu konularda mikro eğitimler verilmeli.

Şeffaflık ve “açık veri” talebi: Yeni normal mi olacak?

OpenAI’den 20 milyon sohbet kaydı istenmesi, aslında daha geniş bir trendin parçası: “Model şeffaflığı” ve “veri açıklığı” talebi.

Bugün hem regülatörler hem de sektör paydaşları şunu sorguluyor:

Model hangi veri kaynaklarıyla eğitildi?
Bu veriler yasal mı, lisanslı mı, izinli mi?
Model hangi durumlarda telifli, hassas veya hatalı içerik üretme eğilimine sahip?

Bu bağlamda, iş dünyasını etkileyecek olası eğilimler:

Model kartları ve dokümantasyonun standardizasyonu Modellerin:

Eğitim veri türleri (kategorik düzeyde),
Performans metrikleri,
Önyargı ve risk analizi

gibi bilgilerinin “standart formatta” dokümante edilmesi bekleniyor.

Lisanslı ve “güvenilir veri kanalları” ekosistemi Yayıncılar, medya şirketleri ve veri sahipleri, içeriklerini LLM’lere lisanslamak üzere:

Konsorsiyumlar,
Ortak pazar yerleri,
Gelir paylaşım modelleri

geliştirmeye başlayabilir. Spotify’ın müzikte yaptığını, birileri metin, görsel ve video için yapmak isteyecek.

Denetim (audit) zorunluluğu Finansal denetime benzer şekilde, büyük ölçekli AI sistemlerinin:

Bağımsız denetçiler tarafından test edilmesi,
Çıktılarının kalite ve tarafsızlık açısından incelenmesi,
Belirli sertifikasyon süreçlerinden geçmesi

gündeme geliyor.

Kısa vadede beklenen etkiler: Şirketler neye hazırlansın?

Yapay zekâ güncel gelişmeler, özellikle 2026 itibarıyla, somut iş etkileri yaratacak bir döneme giriyor. 20 milyon sohbet kararı gibi örnekler çoğaldıkça, şirketler şu alanlarda aksiyon almak zorunda kalacak:

1. AI risk haritalaması

Her departman için şu sorular sorulmalı:

Hangi AI araçları kullanılıyor? (Resmi ve “gölge IT” dahil)
Hangi veri bu araçlara veriliyor?
Bu veri, telif, gizlilik veya rekabet hukuku açısından riskli mi?

Bu çalışmanın sonucunda, yüksek riskli kullanım senaryoları tespit edilip, ya yasaklanmalı ya da güvenli alternatiflere yönlendirilmeli.

2. “Güvenli sandbox” ve kurum içi araçlar

Özellikle büyük kurumlar için:

Çalışanların metin üretimi, özetleme, çeviri, kod yardımı gibi ihtiyaçları için,
Kurum içi, log’ları kontrol edilen, veri sızıntısı olmayan “güvenli AI sandbox” ortamları kurulmalı.

Böylece, hem verimlilik kazanımı sürdürülür, hem de kritik bilgiler üçüncü taraflara taşınmamış olur.

3. Hukuk, BT ve iş birimleri arasında “AI komitesi”

AI kullanım kararlarının:

Sadece BT tarafından teknik bir seçim,
Sadece iş birimi tarafından bir verimlilik aracı,
Sadece hukuk departmanı tarafından bir risk unsuru

olarak ele alınması yeterli değil.

Bu nedenle birçok kurum, multidisipliner “AI yönetişim komiteleri” kurmaya başladı. Bu komiteler:

Yeni AI projelerini onaylar,
Risk ve fırsat analizi yapar,
Regülasyon değişikliklerini takip eder.

Orta ve uzun vadede: Yeni iş modelleri ve rekabet dengesi

Telif, veri ve regülasyon üçgeninde yaşanan bu gelişmeler, önümüzdeki yıllarda yeni iş modelleri yaratacak:

“Veri sahipliği” ve “veri lisanslama”nın ticarileşmesi Örneğin bir yayıncı:

İçeriklerini belirli AI sağlayıcılarına lisanslayarak,
“Model eğitimi için veri aboneliği” benzeri gelir modelleri oluşturabilir.

Sektörel ve dikey modellerin yükselişi Avukatlar, doktorlar, mühendisler, finans analistleri gibi dikeylerde:

Sadece lisanslı, doğrulanmış, güncel ve hukuken güvenli verilerle eğitilen,
Dar uzmanlık alanlı modeller,

genel amaçlı LLM’lerin önüne geçebilir. Bu da, yeni SaaS girişimleri için geniş bir alan açıyor.

Regülasyon uyumlu AI çözümü sağlayıcıları “Uyum garantili” AI altyapısı sunan şirketler:

GDPR, KVKK, DSA, AI Act gibi düzenlemelere uygunluk
Log yönetimi, anonimleştirme, veri yerelleştirme (data residency)
Otomatik denetim ve raporlama araçları

gibi özelliklerle pazarda öne çıkabilir.

Türkiye ve bölge açısından ne ifade ediyor?

Küresel ölçekte yaşanan bu yapay zekâ güncel gelişmeler, Türkiye’deki kurumları da doğrudan etkileyecek:

KVKK ve olası yapay zekâ düzenlemeleri Kullanıcı verilerinin işlenmesi, kayıt altına alınması ve yurtdışına aktarılması, Türkiye’de hâlihazırda düzenlenmiş durumda. AI projeleri, KVKK perspektifinden ayrıca incelenmeli.
Yurtdışı AI sağlayıcılarının kullanımı Türkiye’de faaliyet gösteren şirketler, ABD veya AB merkezli AI hizmetlerini kullanırken, veri aktarımı, sözleşme hükümleri ve sorumluluk paylaşımını dikkatle ele almalı.
Yerel AI ekosistemi için fırsatlar Türkçe odaklı, yerel regülasyonlara uyumlu, sektör bazlı dikey AI çözümleri geliştiren girişimler, önümüzdeki dönemde daha da değerlenecek.

Sonuç: Yapay zekâ çağında oyunun kuralı “sadece inovasyon” değil, “sorumlu inovasyon”

OpenAI’den talep edilen 20 milyon anonim ChatGPT sohbeti, belki de ileride benzer birçok davanın sadece ilk örneği olacak. Bu karar; telif hakları, veri gizliliği, model şeffaflığı ve regülasyonun, yapay zekâ gündeminde merkezi bir yer işgal etmeye başladığını net biçimde gösteriyor.

İş profesyonelleri, girişimciler ve teknoloji liderleri için çıkarılabilecek temel dersler:

Yapay zekâ, salt teknoloji yatırımı olmaktan çıktı; hukuk, risk, itibar ve yönetişim boyutları olan stratejik bir alan.
Kurumlar, AI kullanımını “doğal akışına” bırakmak yerine, politikalar, araçlar ve eğitim programları ile yönlendirmeli.
Geleceğin rekabet avantajı, yalnızca en iyi modeli kim kurduğunda değil; en şeffaf, en uyumlu ve en güvenilir AI ekosistemini kim inşa ettiğinde şekillenecek.

Yapay zekâ güncel gelişmeler hız kesmeden devam ederken, asıl soru şu: Siz ve kurumunuz, bu yeni dönemde sadece kullanıcı mı olacaksınız, yoksa kuralları tanımlayan oyuncular arasında yer almayı mı hedefliyorsunuz?

Sıkça Sorulan Sorular (SSS)

Sohbetlerimin anonimliği nedir?

Anonimleştirilmiş kayıtlar, kişisel bilgilerinizi barındırmayan sohbetlerdir; ancak anonimleştirme kesinlikle güvenli değildir.

Neden 20 milyon sohbet talep ediliyor?

Mahkeme, yapay zekânın telifli içeriklere nasıl yaklaştığını ve olası telif hakkı ihlallerini değerlendirmek için bu verileri istemektedir.

Yeni regülasyonlar beni nasıl etkiler?

Yenilikler, yapay zekâ verimlilik yöntemlerinizi, veri yönetimi politikalarınızı ve sözleşmelerinizi zorunlu kılacak.

Yeni iş modelleri neler?

Veri sahibi ve lisanslama ticarileşmesi, üç ana başlıkta yeni iş modellerinin geliştirilmesine olanak tanıyacaktır.

Kendime olan inovasyon ve sorumluluk nedir?

Sorumlu inovasyon, yalnızca yenilik yapmayı değil, aynı zamanda bu yeniliklerin toplumsal ve hukuki etkilerini de dikkate almayı gerektirir.