Veri kazıma, yapay zekanın hammaddesini sağlayan sektör; ancak Türkiye’de AB’deki ekiplerin güvendiği türden bir güvenli liman olmadan yürüyor. DSM Direktifi’ndeki metin ve veri madenciliği istisnasının Türk hukukunda bir karşılığı yok. Bu boşluğu, her biri ayrı bir davacıya kapı açan genel hükümler dolduruyor.
1. Telif hakkı ve veri tabanı hakları (FSEK)
İnternetten kazınan tek tek eserler (makale, fotoğraf, kod) FSEK korumasından tam olarak yararlanır; bunların eğitim korpusuna kopyalanması ilk bakışta çoğaltma niteliğindedir. FSEK veri tabanlarını da iki yönden korur: özgün seçme ve düzenleme içeriyorsa eser olarak (m. 6) ve yapımı esaslı yatırım gerektiren bir veri tabanının önemli bir kısmının çıkarılmasına veya yeniden kullanılmasına karşı sui generis hak ile (Ek m. 8). Bir pazaryerindeki ilanları ya da bir portaldaki seri ilanları sistematik olarak toplamak, tam da bu hakkın kapsamına girer. Konunun çıktı tarafı için (model çıktıları ihlal oluşturur mu, kime aittir) FSEK ve eğitim verisi analizimize bakabilirsiniz.
2. Sözleşme (TBK) ve platform kullanım koşulları
Otomatik erişimi yasaklayan kullanım koşulları, platform ile kayıtlı kullanıcı arasında kural olarak bağlayıcıdır; koşulları kabul ettikten sonra giriş gerektiren alanlardan veri kazımak, tazminat riski doğuran bir sözleşme ihlalidir. Kayıt olmadan yapılan erişimde ise değerlendirme haksız fiil ve haksız rekabet eksenine kayar; Türkiye’de davaların asıl görüldüğü alan da budur.
3. Haksız rekabet (TTK)
TTK m. 55, başkasının emeğinin ürününden haksız biçimde yararlanmayı yasaklar: rakibin yapılandırılmış verisini toplu halde çekip rakip bir ürün kurmak bunun tipik örneğidir ve Yargıtay, rakipler arasında verinin sistematik biçimde sahiplenilmesini haksız rekabet olarak değerlendirmiştir. Türkiye’de yerel kaynaklardan veri kazıyan bir yapay zeka şirketine karşı açılması en olası dava budur.
4. KVKK
İsimler, kullanıcı adları, fotoğraflar ve yorumlar kişisel veridir; bunları kazımak, aydınlatma yapılmadan veri işlemek anlamına gelir ve aydınlatma sorunu işin doğasından kaynaklanır. “Kişi bunu kendisi kamuya açtı” savunması, eğitim verisi rehberimizde açıkladığımız nedenle sonuç vermez: m. 5/2(d) alenileştirme amacıyla sınırlıdır. Kurul, veri kazımaya yakın faaliyetlere yaptırım uygulamıştır; şikâyet üzerine başlayan denetimler de tüketicinin doğrudan gördüğü ürünleri en açık hedef haline getirir.
5. Ceza hukuku (TCK)
Bilişim sistemine yetkisiz erişimi düzenleyen TCK m. 243–245, veri kazıma teknik engelleri aştığında gündeme gelir: kullanıcı bilgilerinin paylaşılması, büyük ölçekte CAPTCHA aşılması, IP engellerinin atlatılması. Kovuşturmaya nadiren rastlansa da bu hükümler platformların elini güçlendirir ve “veriyi nasıl kazıdık” sorusunu, mühendislerinizin yazılı olarak cevaplayabilmesi gereken bir soruya dönüştürür.
İncelemeye dayanıklı uygulamalar
- Her kaynak için robots.txt ve kullanım koşulları incelemesi yapın ve sonucu veri setinin kaynak kaydına işleyin; aynı kayıt, eğitim içeriği özetinizin ve yatırımcı due diligence’ının da dayanağı olur;
- Teknik engelleri aşmayın; istek hızını sınırlayın; crawler’ınızın kimliğini açıkça belirtin;
- AB düzeyindeki opt-out tercihlerine her yerde uyun; bu, veri işleme sürecini ülkelere göre ayırmaktan daha ucuzdur;
- Maliyet elverdiğinde lisanslı korpusları ve resmî API’leri tercih edin; veriyi kendiniz toplama ya da satın alma kararınızı belgeleyin;
- Veriyi toplamadan önce bir KVKK planı hazırlayın: filtreleme, takma adlandırma, saklama süresi ve savunulabilir bir m. 5 hukuki sebebi.
Kazınan veri AB pazarına yönelik bir ürünü besliyorsa, AI Act boyutunu Hazırlık Kontrol Listesi ve Yapay Zeka Uyum Merkezi üzerinden ele alın.
Kaynak. 5846 sayılı Fikir ve Sanat Eserleri Kanunu; 6098 sayılı Türk Borçlar Kanunu; 6102 sayılı Türk Ticaret Kanunu; 5237 sayılı Türk Ceza Kanunu. Kanun bağlantıları mevzuat.gov.tr üzerindeki güncel resmî metinlere gider.
Bu yazı yalnızca genel bilgilendirme amaçlıdır ve hukuki tavsiye niteliği taşımaz. Somut durumunuz için bize ulaşın.
