AB Genel Amaçlı Yapay Zeka Uygulama Kurallarının 2. Taslağında Telif Haklarına İlişkin Olarak Uyulması Beklenen Tedbirlerin Örneklerle İncelenmesi

AB'nin Genel Amaçlı Yapay Zeka Uygulama Kurallarının (GPAI Kodu) ikinci taslağı 19 Aralık 2024 tarihinde yayımlandı. Bu taslak henüz bir çalışma taslağı olmasına rağmen, genel amaçlı yapay zeka (GPAI) modelleri sağlayıcılarından AB Yapay Zeka (YZ) Tüzüğünün 53. Maddesi kapsamındaki telif hakkı ile ilgili yükümlülüklerine uymaları için neler beklenebileceği konusunda yararlı bilgiler sağlamaktadır.

GPAI Kodunun Arka Planı ve AB YZ Yasasının Telif Hakkı Yönleri:

GPAI Kurallarının arkasındaki temel amaç, genel amaçlı YZ modelleri sağlayıcılarına AB YZ Tüzüğünün 53. ve 56. Maddelerine uyum konusunda rehberlik etmektir. Madde 53, fikri mülkiyet perspektifinden özellikle önemlidir çünkü modellerini AB pazarına sunan GPAI model sağlayıcılarına (nerede eğitildiklerine bakılmaksızın) telif hakkı ile ilgili iki temel yükümlülük getirmektedir.

Sağlayıcılar tarafından yerine getirilmesi gereken bu temel iki yükümlülük şunlardır:

1. AB telif hakkı yasasına uymak için, özellikle hak sahiplerinin eserlerinin metin ve veri madenciliği (text and data minnig) (TDM) amacıyla kullanılmasını engelleyen hak çekincelerini belirlemek ve bunlara uymak (“TDM opt-outs”) dahil olmak üzere bir politika uygulamak ve
2. YZ Ofisi tarafından sağlanacak bir şablona göre, modellerini eğitmek için kullanılan verilerin “yeterince ayrıntılı” bir özetini kamuya açık hale getirmek.

AB Telif Hakkı Tüzüğüne Uygunluk:

GPAI Kodunun bu taslağının ana telif hakkı odağının, mevcut taslağın “Taahhüt 2” bölümünde ele alınan yukarıda belirtilen yükümlülüklerden ilki -AB telif hakkı tüzüğüne uyum- olduğunu söylemek doğru olacaktır.

Bu taahhüt, her biri kendi temel performans göstergelerine (key performance indicator) (KPI) -KOBİ’ler için belirli istisnalar dışında- aşağıdaki 11 “tedbire” bölünmüştür ve uyumun sağlanması için gerekenler konusunda daha fazla ayrıntı sağlamaktadır. Aşağıda KPI’ları ile birlikte taslakta AB telif hakları yasasına uyum doğrultusunda yer alan bu 11 “tedbir” bazıları örneklenerek açıklanacaktır.

1. AB telif hakkı yasasına uymak için, geliştirmenin tüm aşamalarını (veri toplama, eğitim, test etme ve piyasaya sürme dahil) kapsayan bir dahili telif hakkı politikası hazırlamak ve uygulamak ayrıca bu politikayı uygulamak ve denetlemek için dahili sorumluluklar atamak.
2. Şeffaflık amacıyla GPAI model sağlayıcısının web sitesinde dahili telif hakkı politikasının bir özetini yayınlamak.
3. GPAI modellerinin geliştirilmesinde veri setlerinin kullanımı için üçüncü taraflarla sözleşme yapmadan önce telif hakkı durum tespiti yapmak da dahil olmak üzere üçüncü taraf veri setlerinin telif hakkı uyumluluğunu değerlendirmek için makul çabayı göstermek ve kamuya açık olmayan özel veri setleri için, her bir üçüncü taraftan veri setindeki verilerin telif hakkı durumu, bu verilere yasal erişim ve hak sahiplerinin TDM kapsamı dışında kalmalarına uygunluk da dahil olmak üzere AB telif hakkı yasasına uygunlukları konusunda güvence almak için makul ve orantılı çaba sarf etmek.

Örnek Olay: ABC Yapay Zeka Şirketi

A) Durum Tespiti:

Şirket: ABC Yapay Zeka Şirketi, bir konuşma tanıma modeli geliştirmek için geniş çaplı bir veri seti kullanmak istiyor.

Veri Seti Kaynağı: Şirket, bir üçüncü taraf olan DataX firmasından 1 milyon ses kaydı içeren bir veri seti satın almayı planlıyor.

Hukuki Adım: ABC, DataX’in bu ses kayıtlarının telif hakkına uygun bir şekilde toplandığını ve yasal erişime sahip olduğunu garanti etmesi gerektiğini kontrol etmek zorundadır.

Nasıl Yapılır?

• DataX’ten ses kayıtlarının telif hakkı durumuna ilişkin yazılı bir beyan (güvence) talep edilir.
• Bu beyan, ses kayıtlarının sahiplerinin izniyle toplandığını ve eğitim amacıyla kullanılabileceğini içermelidir.
• Eğer DataX böyle bir garanti veremiyorsa, ABC bu veri setini kullanamaz ya da daha fazla hukuki inceleme yapmalıdır.

4. GPAI modellerini eğitmek amacıyla TDM'ye katılan imzacılar için, alınan tüm telif hakkı içeriğine yasal erişime sahip olmalarını sağlamak için makul ve orantılı çabalar göstermek.

Örneklerle Açıklama:

A. Akademik Veri Seti Kullanımı:

• Örneğin, bir yapay zeka modeli geliştirmek isteyen bir şirket, ücretli bir akademik veri tabanından (örneğin, JSTOR) veri çekmek istiyor. Eğer bu platform, metin ve veri madenciliğine izin vermiyorsa, şirketin bu veriyi kullanması yasal olmayacaktır. Ancak, platformdan özel bir lisans alarak bu içeriklere yasal erişim sağlanabilir.

B. Telifli Görsellerin Kullanımı:

• Bir model, internetten görseller toplayarak eğitim yapıyor. Eğer bu görseller telifli ise, model sağlayıcısının her bir görselin yasal statüsünü kontrol etmesi veya genel bir izin (lisans) alması gerekir.

C. Müzik veya Ses Verisi:

• Bir dil modeli, kullanıcıların sesli komutlarını anlamak için eğitilecekse, kullanılan ses kayıtlarının lisanslanmış olması şarttır. Örneğin, bir üçüncü taraf şirketten ses veri seti satın alındığında, bu ses kayıtlarının telif hakları kapsamında yasal olarak kullanılabilir durumda olduğundan emin olunmalıdır.

5. Telif hakkı ihlalinde bulunan içeriği kullanıma sunan web sitelerini taramamak için makul ve orantılı önlemler almak.
6. Bu protokole uygun olarak ifade edilen talimatları okuyan ve uygulayan tarayıcılar kullanarak Robot Dışlama Protokolüne (robots.txt) saygı göstermek.

Örneklerle Açıklama:

A) Etik Bir Web Scraping (Tarama) Süreci:

• Durum: Bir yapay zeka şirketi, internet üzerindeki haber sitelerinden metin toplamak istiyor.
• Protokol: Şirketin tarayıcıları, haber sitelerindeki robots.txt dosyasını kontrol eder ve örneğin "tarama yapılabilir" talimatını görürse sadece o verilere erişir.
• Sonuç: Şirket, web sitesinin izin verdiği verilerle model geliştirme sürecine devam eder.

B) Yasaklanmış İçerikler:

• Durum: Aynı şirket, bir başka haber sitesinde robots.txt dosyasında şu talimatı görür: "/* bu dizinde tarama yapılması yasaktır".
• Protokol: Şirketin tarayıcıları, bu talimatı okur ve bu siteyi veri toplama sürecine dahil etmez.
• Sonuç: Bu siteyi taramamak, hem etik hem de yasal uyum açısından gereklidir.

C) Uygunsuz Tarayıcı Kullanımı:

• Durum: Şirket, robots.txt dosyasını görmezden gelen bir tarayıcı (bot) kullanır ve tarama yapmaya devam eder.
• Sonuç: Bu durumda, web sitesi sahibi şirketi telif hakkı ihlali veya izinsiz veri erişimi gibi gerekçelerle hukuki süreç başlatabilir.

7. Söz konusu GPAI model sağlayıcısının büyüklüğü ve kapasitesi ile orantılı olarak, diğer uygun hak çekincesi ifadelerini (kaynak veya çalışma düzeyinde) belirlemek ve bunlara uymak için makul çabayı göstermek.

Örnek Olay:

• Durum: Orta ölçekli bir yapay zeka şirketi, bir dizi dijital sanat eserinden veri toplamak istiyor.
• Hak Çekincesi: Sanatçıların çoğu, eserlerinin lisans sözleşmesinde "Sadece kişisel kullanım içindir" şeklinde bir hak çekincesi belirtmiş.
• Eylem: Şirket, bu eserlerin ticari amaçlarla kullanılmasına dair bir izin almadan model geliştirmede kullanmamalıdır. Küçük bir girişim, tüm hak sahiplerini belirlemek için zaman ve kaynak bulamayabilir, ancak çaba göstermeli ve gerektiğinde uzmanlarla çalışmalıdır.

8. Web sitelerinde, veri toplama için kullanılan tüm tarayıcıların adı ve ilgili robots.txt özellikleri de dahil olmak üzere, TDM’yi devre dışı bırakmalarını belirlemek ve bunlara uymak için benimsedikleri önlemler hakkında gerekli bilgiyi yayınlamak.

Anlamı:

Bu ifade, GPAI sağlayıcılarının, hangi tarayıcıları (web scraping araçlarını) kullandıklarını ve bu araçların robots.txt protokolü ile nasıl uyumlu olduklarını kamuya açıklamasını gerektirmektedir. Ayrıca, metin ve veri madenciliği (TDM) devre dışı bırakma isteklerini (TDM opt-outs) nasıl uyguladıklarını da belirtmelidirler.

Örnek Olay:

• Durum: Bir yapay zeka şirketi, akademik veri tabanlarından veri toplamak için "CrawlerX" adlı bir tarayıcı kullanıyor.
• Eylem: Şirket, web sitesinde şu bilgileri yayınlamalıdır:
• Kullanılan tarayıcı: CrawlerX.
• Robots.txt uyumu: CrawlerX, robots.txt dosyalarını okur ve talimatlara uyar.
• TDM devre dışı bırakma önlemleri: Şirket, bu tür istekleri içeren içeriklere saygı gösterir ve bu verileri toplamaktan kaçınır.

9. Aşağı akış YZ sistemlerinin telif hakkını ihlal eden çıktılar üretme riskini azaltmak için telif hakkı ile ilgili aşırı uyumu önlemek için ellerinden gelen çabayı göstermelidir.

Anlamı:

Bu ifade, GPAI sağlayıcılarının, yapay zeka modellerinin ürettiği çıktılarda telif hakkı ihlallerinin önüne geçmek için gerekli önlemleri alması gerektiğini ifade eder. "Aşırı uyum" (overfitting) burada önemli bir noktadır; çünkü aşırı uyum, modelin eğitim verilerini olduğu gibi kopyalayarak telif hakkı ihlali oluşturmasına yol açabilir.

Örnek:

• Durum: Bir dil modeli geliştiren şirket, modelini telif hakkı korumasına tabi metinlerle eğitmiş.
• Sorun: Model, bu metinleri yeniden üreterek kullanıcıya telif hakkı ihlaline yol açabilecek içerikler sunuyor.
• Eylem: Şirket, modelin bu tür içerikleri yeniden üretmemesi için:
• Eğitim veri setlerinde çeşitlilik sağlamalı.
• Telif hakkı korunan içeriklerin birebir kopyalanmasını engelleyen filtreleme algoritmaları kullanmalı.
• Son kullanıcılar için uyarılar ve kullanım sınırlamaları koymalıdır.

10. Şartlar ve koşullar, kabul edilebilir kullanım politikaları veya benzerleri aracılığıyla modelin telif hakkını ihlal eden kullanımlarını yasaklamak.
11. Hak sahiplerinin kendileriyle iletişim kurabilmeleri ve eserlerinin imzacının GPAI modelinde kullanımıyla ilgili şikayette bulunabilmeleri için tek bir irtibat noktası belirlemek.

Eğitim Verilerinin Özeti:

İlginç bir şekilde, GPAI Kodunun son taslağı, AB AI Tüzüğünün 53(1)(d) Maddesi uyarınca gerekli olan eğitim verilerinin “yeterince ayrıntılı” özetine nelerin dahil edilmesi gerektiği konusunda daha fazla netlik sağlamamaktadır. Bununla birlikte, AB YZ Ofisinin şablonuna ilişkin bir teklifin “önümüzdeki yılın başlarında” beklenebileceği ve AB YZ Ofisinin, bu şablon Avrupa Komisyonu tarafından resmi olarak kabul edilmeden önce GPAI Kodu katılımcılarından gelen yorumları dikkate alacağı belirtilmektedir.

Yorum:

GPAI Kodunun nasıl şekillendiğini görmek yararlı olsa da, henüz nispeten erken bir dönemdedir ve kod daha da geliştirilip güncellendikçe daha fazla ayrıntı eklenecektir.

Birleşik Krallık Hükümeti'nin yakın zamanda başlattığı telif hakkı ve YZ istişaresi, Birleşik Krallık Hükümeti'nin Birleşik Krallık'ı AB hukuku kapsamındaki telif hakkı pozisyonuyla daha yakından hizalama arzusunu ortaya koyarken bu ikisinin nihayetinde ne kadar yakından hizalanacağı da merak konusu oluşturmaktadır.

Kaynak: Digital Strategy EC

Av. İsmail Murat Kaban