İKV Stajyeri Bahar Karabulut tarafından kaleme alınan "AB Yapay Zekâ Yasası ve Türkiye’nin Yapay Zekâ Düzenleme Süreci: Karşılaştırmalı Bir Değerlendirme" başlıklı değerlendirme, İKV Değerlendirme Notları serisinden yayımlandı. Bu değerlendirme notunda, AB Yapay Zekâ Yasası ve yapay zekâya dair Türkiye'deki gelişmeler inceleniyor.

AB Yapay Zekâ Yasası ve Türkiye’nin Yapay Zekâ Düzenleme Süreci: Karşılaştırmalı Bir Değerlendirme

Bahar Karabulut, İKV Stajyeri

Yapay zekâ, insan tarafından belirlenen açık veya örtük hedefler doğrultusunda aldığı verilerden çıkarımlar yaparak tahmin, içerik, öneri veya karar üretebilen makine temelli sistemleri ifade etmektedir.[1] Bu tanım, uluslararası düzenleyici metinlerin büyük çoğunluğunun referans aldığı OECD’nin 2023 yılında güncellediği tanıma dayanmaktadır. Özellikle 2020 sonrasında üretken yapay zekâ modellerinin hızla yaygınlaşmasıyla birlikte bu teknoloji insan hayatının hemen hemen her alanındaki karar alma süreçlerinin bir parçası hâline gelmiş ve günlük yaşamı doğrudan etkilemeye başlamıştır. Bu yaygın ve hızlı yayılım, toplumsal düzeyde şeffaflık eksikliği, algoritmik önyargı ve ayrımcılık, mahremiyet ihlali ve kitlesel gözetim riski gibi endişeleri; siyasi düzeyde ise devletlerin ve uluslararası kuruluşların bu teknolojiyi salt piyasa dinamiklerine bırakmanın sürdürülemez olduğu yönünde artan bir mutabakata varmasını beraberinde getirmiş, böylece yapay zekânın bağlayıcı hukuki araçlarla düzenlenmesi ihtiyacı küresel siyasi gündemin merkezine yerleşmiştir. 

Bu sürdürülemezlik fikri, önce gönüllü ilkeler ve tavsiye kararları düzeyinde şekillenen küresel mutabakatın zamanla bağlayıcı bir hukuki metne dönüşmesi yönünde siyasi iradeyi güçlendirmiş; bu iradenin adımlarının atıldığı ilk ve en kapsamlı örnek ise Avrupa Birliği olmuştur. Avrupa Komisyonunun 2020 yılında yayımladığı bir politika belgesiyle başlayan süreç, tam dört yıl süren yoğun müzakerelerin ardından 2024 yılında tarihi bir sonuca ulaşmış ve Yapay Zekâ Yasası (AI Act), dünyada yapay zekâyı kapsamlı biçimde düzenleyen ilk bağlayıcı hukuki metin olarak kabul edilmiştir. Sürecin son halkası ise 2 Ağustos 2026’da tamamlanmıştır: bu tarih itibarıyla Yapay Zekâ Yasası’nın büyük bölümü yüksek riskli sistemlere (istihdam, kredi değerlendirmesi, eğitim gibi hassas alanlarda kullanılan yapay zekâ uygulamalarına) yönelik şeffaflık yükümlülükleri ve genel amaçlı yapay zekâ modellerine (GPAI, örneğin büyük dil modellerine) yönelik denetim yetkileri dâhil fiilen uygulanmaya ve denetlenmeye başlanmış; ancak, Temmuz 2026’da kabul edilen “Dijital Omnibus” değişikliğiyle, yüksek riskli sistemlere ilişkin bazı yükümlülüklerin uygulanması Aralık 2027 ve Ağustos 2028’e ertelenmiştir. Bu da Yapay Zekâ Yasası’nın, kabulünden iki yıl sonra bile hâlâ dinamik biçimde şekillenmeye devam eden canlı bir düzenleme olduğunu göstermektedir.

1. AB Yapay Zekâ Yasası’nın Yapısı 

Yapay Zekâ Yasası’nın getirdiği yükümlülükler büyük ölçüde yapay zekâ sistemlerinin işlediği kişisel verilere temas eder ve bu noktada AB’nin bir önceki büyük dijital düzenlemesi olan GDPR (Regulation (EU) 2016/679) ile doğrudan kesişmektedir. GDPR, 25 Mayıs 2018’de yürürlüğe girmiş, AB pazarına erişmek isteyen küresel şirketlerin veri işleme süreçlerinde tek bir uyum standardını benimsemesine yol açarak Brüksel etkisinin en somut örneğini oluşturmuştur. Nitekim Yapay Zekâ Yasası, GDPR’ın yerini almamakta; Yapay Zekâ Yasası’nın 2(7)’nci maddesi gereği GDPR’a ek olarak uygulanmaktadır.

Madde 2(7)’nin lafzında; kişisel verilerin korunması, gizlilik ve iletişim gizliliğine ilişkin Birlik hukuku, bu yönetmelikte belirtilen hak ve yükümlülüklerle bağlantılı olarak işlenen kişisel verilere uygulanır. Bu yönetmelik, bu yönetmeliğin 10(5) ve 59’uncu maddelerine halel getirmeksizin, (AB) 2016/679 veya (AB) 2018/1725 sayılı Yönetmeliği, 2002/58/EC veya (AB) 2016/680 sayılı Yönergeyi etkilemez.” [2]

Bu hüküm, iki düzenlemenin çatışan değil, tamamlayıcı bir ilişki içinde tasarlandığını ve kişisel veri işleyen her yapay zekâ sisteminin artık aynı anda hem GDPR’a hem de Yapay Zekâ Yasası’na bağlı olduğunu, bu iki normun birbiriyle çatışmadığını bizlere göstermektedir. 

1.1. Yapay Zekâ Yasası’na Giden Süreç 

Bu düzenlemenin bugünkü hâline ulaşması, tek bir belgeyle değil, yaklaşık dört yıla yayılan ve her biri bir öncekinin ortaya koyduğu çerçeveyi somutlaştıran bir dizi resmî belgeyle gerçekleşmiştir. Aşağıda bu süreçte oluşturulan belgeler, yayımlanış sırasına göre ve her birinin taşıdığı temel amaç vurgulanarak ele alınacaktır.

1.1.1. 2020 Beyaz Kitap

Komisyon tarafından yayınlanmış olan bu belgede, Beyaz Kitap’ın amacı, yapay zekânın benimsenmesini teşvik etmek ile ondan doğabilecek riskleri ele almak şeklindeki ikili hedefe ulaşmak için politika seçenekleri sunmak olarak tanımlanmıştır. [3]Yapay zekâya dair atılan bu ilk bürokratik adım bizlere AB’nin yapay zekâ politikasını en baştan itibaren “inovasyon” ile “risk yönetimi” arasında bir denge arayışı olarak kurguladığını göstermektedir. 

1.1.2. 2021 İlk Taslak Metin

Beyaz Kitap’ın ardından yürütülen kamuoyu istişaresinin sonuçlarını değerlendiren Avrupa Komisyonu, 21 Nisan 2021’de COM (2021) 206 final sayılı “Yapay zekâya ilişkin uyumlaştırılmış kurallar getiren Tüzük Teklifi”ni yayımlamıştır. Bu metin, Beyaz Kitap’ın gönüllü ortak denge arayışındaki politika önerileri gibi değil; yasal dayanağı Avrupa Birliği’nin İşleyişi Hakkındaki Anlaşma’nın (Treaty on the Functioning of European Union – TFEU) 114’üncü maddesi olan bağlayıcı bir yasal metin taslağı olarak ortaya çıkmıştır. Yapay Zekâ Yasası’nın nihai hâlinde de korunacak olan risk bazlı sınıflandırma sisteminin (yasaklı uygulamalar, yüksek riskli sistemler, sınırlı riskli sistemler, minimal riskli sistemler) ele alındığı ilk metindir.

1.1.3. 2023 Siyasi Uzlaşısı ve 2024’te Kabulü

2021 taslağının ardından yaklaşık iki buçuk yıl süren Komisyon, Konsey ve AP arasındaki üçlü müzakereler (trilogue), Aralık 2023’te siyasi bir uzlaşıyla sonuçlanmıştır. Müzakere süreci boyunca AP’nin önceliği, AB’de kullanılan yapay zekâ sistemlerinin güvenli, şeffaf, izlenebilir ve ayrımcı olmayan nitelikte olmasını sağlamak; zararlı sonuçları önlemek amacıyla bu sistemlerin salt otomasyona değil, insan denetimine tâbi tutulmasını güvence altına almak olmuştur.[4]

Varılan bu uzlaşı, 13 Mart 2024’te AP’de büyük çoğunlukla kabul edilmiş, 21 Mayıs 2024’te ise AB Konseyi tarafından onaylanarak yasama sürecinin son adımı tamamlanmıştır. Düzenleme, 12 Temmuz 2024’te Avrupa Birliği Resmî Gazetesi’nde (OJ L, 2024/1689) yayımlanarak 1 Ağustos 2024’te yürürlüğe girmiş ve böylece dünyada yapay zekâyı kapsamlı biçimde düzenleyen ilk bağlayıcı hukuki metin resmen doğmuştur. 

1.1.4. Şubat/Ağustos 2025 Kademeli Yürürlük

Yapay Zekâ Yasası, yürürlüğe girdiği 1 Ağustos 2024 tarihinden itibaren tüm hükümleriyle birden uygulanmamış; bunun yerine kademeli bir takvime göre devreye girmiştir. Bu takvimin ilk aşaması 2 Şubat 2025’te gerçekleşmiş ve bu tarih itibarıyla yasaklı uygulamalara ilişkin hükümleri, madde 5 (sosyal puanlama, bilinçaltı manipülasyon teknikleri, kolluk tarafından kamuya açık alanlarda gerçek zamanlı uzaktan biyometrik tanımlama gibi sekiz uygulama kategorisi) ile sağlayıcı ve kullanıcıların yapay zekâ sistemlerini işleten personelinin yeterli düzeyde yapay zekâ okuryazarlığına sahip olmasını şart koşan madde 4 yürürlüğe girmiştir. [5]

1.1.5. Dijital Omnibus Süreci (Kasım 2025 – Temmuz 2026)

Yapay Zekâ Yasası’nın yürürlüğe girmesinden yaklaşık bir yıl sonra, Avrupa Komisyonu, düzenlemenin bazı yükümlülüklerinin özellikle yüksek riskli sistemler bakımından sanayi için öngörülemeyen bir uyum yükü yarattığı yönündeki eleştiriler üzerine harekete geçmiştir. Komisyon, 19 Kasım 2025’te Dijital Omnibus adı verilen bir paket teklifi sunmuş; bu teklif, Yapay Zekâ Yasası’nın yüksek riskli sistemlere ilişkin bazı yükümlülüklerinin yürürlük tarihlerinin ertelenmesini öngörmüştür. Komisyon, AP ve Konsey arasında yürütülen müzakereler sonucunda bu teklif üzerinde siyasi bir uzlaşıya varılmış ve nihai metin Temmuz 2026’da kabul edilerek 24 Temmuz 2026’da Gazete’de yayımlanmış ve 27 Temmuz 2026’da (EU) 2026/1744 sayılı Tüzük olarak yürürlüğe girmiştir. [6]

Özgün takvimde 2 Ağustos 2026, düzenlemenin büyük bölümünün -Ek III’te sayılan yüksek riskli sistemlere ilişkin tüm yükümlülükler dâhil- tam olarak uygulamaya gireceği ana tarih olarak öngörülmüştür; ancak Dijital Omnibus, bu tarihten önce yürürlüğe girerek, istihdam, kredi değerlendirmesi, eğitim ve kritik altyapı gibi alanlardaki yüksek riskli sistemler için risk yönetimi, teknik dokümantasyon ve insan gözetimi gibi kapsamlı yükümlülüklerin başlangıcını 2 Aralık 2027’ye, hâlihazırda düzenlenmiş ürünlere gömülü yüksek riskli sistemler (Ek I) içinse 2 Ağustos 2028’e ertelemiştir. [7]

Bu ertelemenin pratikteki karşılığı, sektör temsilcilerince büyük ölçüde bir “nefes alma payı” olarak değerlendirilmiştir: nitekim sanayi çevreleri yüksek riskli sistemlere ilişkin standartların (uyumlaştırılmış teknik standartlar) henüz tamamlanmamış olmasını, Komisyonun erteleme kararının gerekçelerinden biri olarak öne sürmüştür. 

“Yapay Zekâ Kapsamlı Paketi’ne ilişkin siyasi anlaşma, daha fazla hukuki kesinliğe doğru atılmış pragmatik bir adımdır. Yüksek riskli sistemler için temel yükümlülükleri erteleyerek, yasa koyucular, yapay zekâ yasasının net standartlar, kılavuzlar ve uyumluluk araçları olmadan etkili bir şekilde çalışamayacağını kabul etmişlerdir. Bu, işletmelere daha gerçekçi bir uygulama zaman çizelgesi sağlayacak ve düzenleyici gereksinimlerin daha olgun bir uyumluluk çerçevesiyle uyumlu hâle getirilmesine yardımcı olacaktır.”[8] şeklinde uzmanlar tarafından ele alınmaktadır ve bu kronolojik çerçeve, Yapay Zekâ Yasası’nın salt statik bir metin değil, kabulünden bugüne kadar sürekli müzakere edilen ve şekillenen dinamik bir düzenleme olduğunu ortaya koymaktadır.

Bu noktadan itibaren, küreselde de bir öncü niteliği taşıyan Yapay Zekâ Yasası’nın özünü oluşturan risk bazlı sınıflandırma modeline, yasaklı uygulamalardan yüksek riskli sistemlere, sınırlı riskli sistemlerden minimal riskli sistemlere kadar bu sınıflandırmanın getirdiği somut yükümlülüklere ve bu yeni normun etkilerine odaklanılacaktır.

2. Yapay Zekâ Yasası’nın Normatif Yapısı ve İçeriği 

2.1. Yapay Zekâ Sistemi Tanımı ve Kapsam

 Yapay Zekâ Yasası’nın 3(1)’üncü maddesi, 'Yapay zekâ sistemi', farklı özerklik seviyelerinde çalışmak üzere tasarlanmış ve devreye alındıktan sonra uyarlanabilirlik gösterebilen, açık veya örtük amaçlar doğrultusunda aldığı girdilerden yola çıkarak tahminler, içerik, öneriler veya fiziksel veya sanal ortamları etkileyebilecek kararlar gibi çıktılar üretmeyi öğrenen, makine tabanlı bir sistem anlamına gelmektedir.[9] şeklinde bir tanım kullanmıştır. OECD’nin yapmış olduğu tanımlamaya oldukça paralel olan bu tanımın en önemli noktası, aldığı girdilerden yola çıkarak tahminler ve çıkarımlar yapmasıdır. 

Yapay Zekâ Yasası’nın 2’nci maddesinde tüzüğün kapsamı belirtilmektedir. Bu maddeye göre, düzenleme AB içindeki bölgelerde kullanılmasından bahsediyor olsa da, Madde 2(1/c) bendinde, kuruluş yeri veya merkezi üçüncü bir ülkede bulunan ve yapay zekâ sisteminin ürettiği çıktının Birlik içinde kullanıldığı yapay zekâ sistemlerinin sağlayıcıları ve uygulayıcıları için de bağlayıcılığı bulunduğunu belirtmiştir.[10] Bu bağlamda, bu düzenlemenin de Brüksel etkisi kavramının bir parçası olduğunu ve ilerleyen zamanlarda farklı ülkelerin mevzuatlarında görebileceğimizi söylemek yanlış olmayacaktır. 

2.2.1. Kabul Edilemez Risk – Yasaklı Uygulamalar 

Tüzüğün 5’inci Maddesinde ele alınan bu kategori,

1. Kişinin bilinç düzeyini kasıtlı olarak etkilemeyi amaçlayan ve manipülatif tekniklerle davranışlarını önemli ölçüde etkileyen sistemler
2. Yaş/engellilik veya belirli sosyoekonomik durumdan ötürü olan kırılganlıkları istismar eden sistemler 
3. Kamu veya özel aktörler tarafından yapılan ve kişinin kişisel özelliklerine dayanarak oluşturulan verinin üretildiği bağlamla ilgisiz bir alanda aleyhine kullanılmasına yol açan sosyal puanlama
4. Suç işleme riskini değerlendirmek
5. İnternetten veya kamera görüntülerinden yüz görsellerinin hedefsiz biçimde toplanarak yüz tanıma veri tabanları oluşturulması/genişletilmesi
6. İşyeri ve eğitim kurumlarında, dar tıbbi/güvenlik istisnaları dışında duygu çıkarımı yapılması
7. Biyometrik verilerden yola çıkarak ırk ve/veya cinsel yönelim tahmini 
8. Kolluk tarafından kamuya açık alanda çekilen uzaktan biyometrik tanımlama[11]

Şeklinde çerçevelenmiştir ve bu maddede ele alınan unsurlar Yapay Zekâ Yasası’nın en ağır yaptırımına tabidir (Madde 99). 

2.2.2. Yüksek Risk 

Yapay Zekâ Yasası’nın 6’ncı Maddesinde ele alınan yüksek risk modeli iki ayrı yol öngörmektedir. 

Buna göre birinci yolda;

Ürün bazlı bir mantığa dayanmaktadır. Ek I’de listelenen AB uyum mevzuatına (tıbbi cihazlar, makineler, oyuncaklar, asansörler gibi) tabi bir ürün, güvenlik bileşeni olarak kullanılıyorsa veya sistemin kendisi zaten bu listedeki bir ürünse ve söz konusu ürün piyasaya sürülmeden önce bağımsız bir kuruluş tarafından uygunluk değerlendirmesine tabi tutulması gerekiyorsa, o sistem otomatik olarak yüksek riskli sayılmaktadır. 

İkinci yol ise, sektörel niteliğe dayanmaktadır. Ek 3’te kullanılan sistemler bu kapsamda yüksek riskli sayılmaktadır. 

Ancak bu kısmın bir istisnası vardır. Buna göre bir sistem Ek 3’te sayılsa bile, eğer temel haklarda, sağlık ve güvenlikte bir risk oluşturmuyorsa bu kapsamdan çıkarılmaktadır. Bu istisnanın istisnası olarak eğer bir yapay zeka modeli belirli bir prosedürel görevi yerine getirmek üzere tasarlanmışsa, daha önce tamamlanmış bir insan faaliyetinin sonucunu iyileştirmeyi amaçlamaktaysa, yapay zeka modeli karar verme kalıplarını veya önceki karar verme kalıplarından sapmaları tespit etmeyi amaçlamakta ve uygun insan incelemesi olmadan, daha önce tamamlanmış insan değerlendirmesinin yerini alması veya onu etkilemesini amaçlıyorsa ve Ek III’te listelenen kullanım durumları için ilgili bir değerlendirmeye yönelik hazırlık görevi gerçekleştirmek üzere tasarlanmışsa yüksek riskli kapsamından çıkarılmamaktadır. [12]

2.2.3. Sınırlı Risk — Şeffaflık Yükümlülükleri (Madde 50)

Madde 50’de düzenlenen bu kategoride, kişilerle doğrudan etkileşime giren sohbet robotları ile deepfake dahil yapay zekâ tarafından üretilen/değiştirilen içeriklerde kullanıcının bir yapay zekâ sistemiyle etkileşimde olduğunun veya içeriğin yapay zekâ tarafından üretildiğinin açıkça belirtilmesini zorunlu kılmaktadır.

2.2.4. Minimal Risk

Yukarıdaki kategorilere girmeyen sistemleri ele almaktadır. 

2.3. Genel Amaçlı Yapay Zekâ (GPAI) Modelleri Rejimi 

Yapay Zekâ Yasası’nın ilk taslak metninin oluşturulduğu 2021 yılında, henüz ChatGPT gibi büyük dil modelleri piyasaya sürülmemiştir. Onun yerine belirli bir amaca özgülenmiş olan ve tek bir işlevi yerine getiren yapay zekâ modelleri vardır ve risk modeli yaklaşımı buna göre belirlenmiştir.

Ancak müzakerelerin ilerlediği aşamada piyasaya sürülen (2022-2023) büyük dil modelleri ve benzeri temel modellerin yaygınlaşması bir farklı düzenleme gereğini doğurmuştur, çünkü bu modeller tek bir amaca değil, geliştiricisinin de tahmin edemeyeceği farklı amaçlara hizmet edebilmektedir. Bu nedenle öncesinde bir amaç tespiti yapmak mümkün olmadığından, amaçtan bağımsız, doğrudan modelin kendi kapsamına dayanan bir rejim oluşturulması gerekmektedir. Bu nedenle de düzenlemenin 51’inci ve 56’ncı maddeleri arasında bu konu ele alınmıştır. Önemle belirtmek gerekir ki bu maddeler yüksek risk sınıflandırmasından bağımsız, paralel bir çerçeve oluşturmaktadır. Bir model GPAI ise de doğrudan yüksek riskli sayılmamaktadır.

Bu maddeler içerisinden en öne çıkan alan olan sınıflandırma konusu madde 51’de düzenlenmiştir. Buna göre, uygun teknik araçlar ve metodolojiler, göstergeler ve kıyaslama ölçütleri temelinde değerlendirilen yüksek etki kapasitesine sahip olan ve Komisyonun re'sen aldığı bir karara veya bilimsel panelden gelen nitelikli bir uyarıya dayanarak, Ek XIII’te belirtilen kriterler dikkate alındığında, (a) bendinde belirtilenlere eşdeğer yeteneklere veya etkiye sahip ise bu sistemik risk taşıyan genel amaçlı bir yapay zekâ modeli olarak sınıflandırılmaktadır.[13]

Genel amaçlı yapay zekâ modeli ile ilgili söz konusu kriterlerde ‘yüksek etki kapasitesi’ biraz soyut kalmakla birlikte, Madde 51(2) bu kriteri somutlaştırmaktadır. Buna göre, kümülatif eğitim hesaplama gücü 10²5 FLOP'u (floating point operations — kayan noktalı işlem sayısı) aşan bir modelin, bu yüksek etki kapasitesine sahip olduğu karine olarak kabul edilmektedir. Buna göre sağlayıcılar sistemik riskli sayılan bu yapay zekâların aslında o riski taşımadıklarını belirterek Komisyonun bunun aksine karar vermesi amacıyla başvuruda bulunabilmektedir, ancak yine de son karar Komisyona aittir.

Bu sınıflandırmadan bağımsız olarak, her GPAI model sağlayıcısının uyması gereken temel yükümlülükler, madde 53'te "Genel amaçlı yapay zekâ modelleri sağlayıcılarının yükümlülükleri" başlığı altında düzenlenmiştir. Bunlar:

1. Modelin eğitim ve test sürecini ve değerlendirme sonuçlarını da içeren teknik dokümantasyonunu hazırlamak ve güncel tutmak; bu dokümantasyon, en azından Ek XI’de belirtilen bilgileri içermeli ve talep üzerine Yapay Zekâ Ofisi’ne ve ulusal yetkili makamlara sunulmalıdır;
2. Genel amaçlı yapay zekâ modelini yapay zekâ sistemlerine entegre etmeyi amaçlayan yapay zekâ sistemi sağlayıcılarına yönelik bilgi ve dokümanları hazırlamak, güncel tutmak ve erişilebilir kılmak. Birlik ve ulusal yasalara uygun olarak fikri mülkiyet haklarını ve gizli ticari bilgileri veya ticari sırları gözetme ve koruma ihtiyacına halel getirmeksizin, bilgi ve dokümanlar şunları içermelidir:

1. Yapay zekâ sistemleri sağlayıcılarının, genel amaçlı yapay zekâ modelinin yetenekleri ve sınırlamaları hakkında iyi bir anlayışa sahip olmalarını ve bu Yönetmelik uyarınca yükümlülüklerini yerine getirmelerini sağlamak; ve
2. En azından Ek XII’de belirtilen unsurları içermelidir;

3. Telif hakkı ve ilgili haklara ilişkin Birlik hukukuna uymak ve özellikle (AB) 2019/790 Yönergesi’nin 4(3) maddesi uyarınca ifade edilen hakların saklı tutulmasını, en son teknolojiler de dâhil olmak üzere, tespit etmek ve bunlara uymak için bir politika oluşturmak;
4. Yapay Zekâ Ofisi tarafından sağlanan bir şablona göre, genel amaçlı yapay zekâ modelinin eğitimi için kullanılan içerik hakkında yeterince ayrıntılı bir özet hazırlayın ve bunu kamuoyuna açık hâle getirin.[14]

Madde 51 ve 53’te belirtilen bu rejim Yapay Zekâ Yasası’nın başlangıçta öngörülmeyen bir teknolojik gelişmeye karşı uyumlanmanın bir parçasıdır: Bu uyumlanma hâli Yapay Zekâ Yasası’na giden süreçte söylenen ve amaçlanan orantılı ve dinamik yapıyı sürdürerek tutarlı bir oluşum ortaya koymuştur. Dünyanın dijital dönüşümü için oldukça önemli bir yer tutan bu konu Türkiye için de önemli bir konu olmuştur ve AB mevzuatında atılan bu önemli adım Türkiye için de örnek teşkil etmektedir. 

3. Türkiye’nin Yapay Zekâ Yasası Perspektifi 

3.1. Güncel Durum

Dünyada önemli bir dijital dönüşümün öncüsü olabilecek nitelikte olan AB Yapay Zekâ Yasası (AI Act)’nın yürürlüğe girmesinin ardından Türkiye’de henüz Yapay Zekâ Yasası kadar kapsamlı bir düzenleme bulunmamaktadır. Ancak bu durum yapay zekanın tamamen düzenleme dışında bırakıldığı şeklinde anlaşılmamalıdır. Yapay zekâ odaklı birçok yatay ve dikey düzenleme yapılmaktadır ve bunlar yapay zekâ sistemlerini dolaylı olarak etkilemekle beraber birçok araştırma ve geliştirme süreci sürmektedir. Bu düzenlemelerin anayasal zemini Türkiye’de yürürlükte olan KVKK’nin de temeli olan Anayasa’nın 20’nci maddesidir. Dünyada çok önemli bir gündeme sahip olan yapay zekânın bir düzenleme ihtiyacı nedeniyle TBMM’de 3 ayrı kanun teklifi yapılmıştır. Bu teklifler gerek kapsamları gerek teknikleri bakımından önemli farklılıklar taşımaktadır.

       3.2. Haziran 2024 Teklifi

Türkiye’nin yapay zekâ alanındaki ilk kapsamlı yasama girişimi olan bu teklif, 5651 sayılı Kanun, Türk Ceza Kanunu, Kişisel Verilerin Korunması Kanunu, Elektronik Haberleşme Kanunu ve Siber Güvenlik Kanunu’nda eş zamanlı değişiklikler öngörerek yapay zekâ sistemlerini ilk kez açık biçimde tanımlamış, hukuki sorumluluk alanlarını belirlemiş ve ilgili aktörlere çeşitli yükümlülükler getirmiştir. Sekiz maddeden oluşan bu teklif, Türkiye’nin yasal mevzuatında ilk kez yapay zekâ sistemine açık bir tanım getirmesi bakımından önemlidir. Bu tanım; insan benzeri bilişsel işlevleri yerine getirebilen ve öğrenme, mantık yürütme, problem çözme, algılama ve dil anlama gibi yeteneklere sahip bilgisayar tabanlı sistemleri ifade etmektedir.[15] Yapılan bu tanımın yanı sıra, teklifin diğer maddelerinde yapay zekânın güvenli, etik, adil ve denetlenebilir bir şekilde gelişmesini sağlamak ve bunu kişisel verileri koruyarak sağlamayı hedeflemektedir. Yapay Zekâ Yasası’nın mantığı ile de benzer olan bu teklif orantılı ve inovatif olmayı hedeflemektedir. Teklifin son hâline baktığımızda, TBMM’nin internet sitesinde ilgili komisyonlara iletildiği ve komisyon aşamasında olduğu görülmektedir.

      3.3. Kasım 2025 Teklifi

Ocak 2025’te kurulan TBMM Yapay Zekâ Araştırma Komisyonu henüz çalışmalarını sürdürürken, Kırıkkale Milletvekili Av. Halil Öztürk tarafından 7 Kasım 2025’te TBMM’ye sunulan kanun teklifi komisyona gönderilmiştir. 

Beş farklı kanunda (5651 sayılı Kanun, Türk Ceza Kanunu, KVKK, Elektronik Haberleşme Kanunu, Siber Güvenlik Kanunu) noktasal değişiklikler yapan bu teklif, yaptırım rejimi bakımından Yapay Zekâ Yasası Madde 99’daki ciro bazlı, tek merkezli kademeli para cezası modelinden belirgin biçimde ayrılmaktadır.

Yapay Zekâ Yasası’nın yasaklı uygulamalar, yüksek riskli sistemler ve diğer ihlaller için tek bir maddede topladığı, küresel yıllık ciroya endeksli yaptırım mimarisinin aksine, bu teklif sabit TL tutarlarına dayanan ve her değiştirdiği kanunun kendi ceza mantığına göre parçalı biçimde kurgulanan bir yapı öngörmektedir: Elektronik Haberleşme Kanunu değişikliğiyle BTK’nin acil erişim engelleme yükümlülüğüne aykırılık için 10 milyon TL’ye kadar; Siber Güvenlik Kanunu değişikliğiyle hizmet sağlayıcıların güvenlik önlemlerini almaması için 5 milyon TL’ye kadar (kamu düzenini tehdit eden ağır ihlallerde geçici faaliyet durdurma cezasına kadar); ve 5651 sayılı Kanun değişikliğiyle deepfake içeriklerin etiketlenmemesi için 500 bin TL ile 5 milyon TL arasında idari para cezası öngörülmüştür.

 Bu üçlü yapı, tek başına Yapay Zekâ Yasası’nın ciro bazlı modeliyle doğrudan bir eşleşme oluşturmasa da, en ağır kamu düzeni ihlalleri için en sert yaptırımı (faaliyet durdurma) öngörmesi bakımından, Yapay Zekâ Yasası’nın da benimsediği “ihlalin ağırlığına orantılı yaptırım” mantığıyla kısmi bir ortaklık taşımaktadır. [16]

      3.4.Aralık 2025 Teklifi

3 Aralık 2025'te MHP Kayseri Milletvekili İsmail Özdemir tarafından sunulan bu teklif, önceki iki teklifin aksine, başlı başına bir yapay zekâ düzenlemesi getirmemekte; 5651 sayılı İnternet Kanunu üzerinden sınırlı ve sektörel bir müdahale içermektedir. Teklifin amacı, yapay zekâ araçlarıyla üretilen içeriklerin internet ortamında yayılması sırasında, bu içeriklerin kaynağının kullanıcılar bakımından bilinir hâle getirilmesidir; bu yükümlülüğü ihlal eden içerik sağlayıcılar idari bir para cezasına değil, doğrudan Türk Ceza Kanunu’nun 217/A (Halkı yanıltıcı bilgiyi alenen yayma suçu) maddesi kapsamında cezai yaptırıma tâbi tutulmaktadır.

Ancak bu düzenlemenin uygulama alanı, değişikliğin 5651 sayılı Kanun’da yapılmış olması nedeniyle yalnızca internet ortamıyla sınırlı kalmakta; kapalı devre sistemler, bireysel iletişim ağları veya internet ortamı sayılmayan dijital mecralar kapsam dışında bırakılmaktadır.[17]

4.  TBMM Yapay Zekâ Araştırma Komisyonu Raporu (Mart 2026) 

TBMM 28’inci Dönem Yapay Zekâ Araştırma Komisyonu, Ocak 2025’te faaliyete geçmiş ve dört ay boyunca 119 uzman, akademisyen ve kamu yetkilisinden görüş alarak çalışmalarını sürdürmüştür. 

Bu çalışmaların sonucunda 30 Mart 2026’da kamuoyuyla paylaşılan 260 Sıra Sayılı Rapor, tam adıyla “Yapay Zekânın Kazanımlarına Yönelik Atılacak Adımların Belirlenmesi, Bu Alanda Hukuki Altyapının Oluşturulması ve Yapay Zekâ Kullanımının Barındırdığı Risklerin Önlenmesine İlişkin Tedbirlerin Belirlenmesi Amacıyla Kurulan Meclis Araştırması Komisyonu Raporu”, 923 sayfa ve 10 ana başlıktan oluşmakta olup, Türkiye’nin bu alandaki ilk bütüncül kurumsal meclis belgesi niteliğini taşımaktadır.

TBMM Yapay Zekâ Araştırma Komisyonu Başkanı ve AK Parti Eskişehir Milletvekili Fatih Dönmez, “Komisyonumuz, etik standartların belirlenmesi, risk temelli regülasyon modeli geliştirilmesi ve kurumsal koordinasyonun güçlendirilmesi yönünde somut öneriler ortaya koymuştur. Bizim yaklaşımımız yasaklayıcı değil, düzenleyici ve dengeleyici olmuştur. Amacımız, inovasyonu boğmak değil, güven ortamı oluşturarak sürdürülebilir bir ekosistem inşa etmektir." dedi.[18]

Raporun içeriği 100’den fazla öneriden oluşmakla birlikte, hukuki çerçeve bakımından beş öneri öne çıkmaktadır. Bunlar;

1. Çerçeve niteliğinde bir yapay zekâ kanunu, 
2. Türkiye Yapay Zekâ Kurumu, 
3. Düzenleyici Kum Havuzları (regulatory sandboxes),
4. FSEK’te veri madenciliği istisnası,
5. Avrupa Konseyi Yapay Zekâ Çerçeve Sözleşmesi’nin onaylanması.[19]

5. Yürütmenin Adımı — Türkiye Yapay Zekâ Eylem Planı (2026-2030)

Yayımlanan raporun ardından yürütmenin ilk adımı ise Türkiye Yapay Zekâ Eylem Planı’nın (2026-2030) resmen yürürlüğe girmesidir. Sanayi ve Teknoloji Bakanlığı koordinasyonunda hazırlanan bu plan, haziran ayında Resmî Gazete’de yayımlanarak, hedef belirleme aşamasından çıkıp doğrudan uygulama sürecine geçmiştir; genelge, tüm kamu kurum ve kuruluşlarına planın öngördüğü adımları hayata geçirme yükümlülüğü getirmektedir.

      5.1. Planın İçeriği 

Eylem Planı, yasama ve meclis araştırması süreçlerinden farklı olarak, hukuki bir düzenleme değil, doğrudan uygulamaya yönelik somut hedefler içermektedir. Bunlar;

1. Yapay Zekâ Okuryazarlığı,
2. Ulusal Veri Kütüphanesi,
3. Yerli Büyük Dil Modelleri (LLM) Destekleri.

Bu içerik, planın AB’nin veya TBMM raporunun aksine bir hak temelli/risk temelli düzenleme değil, doğrudan bir sanayi politikası ve dijital egemenlik stratejisi niteliği taşımaktadır; nitekim planda risk sınıflandırması, yaptırım rejimi veya temel haklar etki değerlendirmesi gibi hukuki araçlara yer verilmemiş, bunun yerine kapasite inşası ve teknolojik bağımsızlık hedefleri öne çıkarılmıştır. Bu da hazırlanan raporun bir tüzük niteliği taşıyan bir düzenleme olmasının amaçlanmaktan çok sanayi içerisindeki ihtiyaçların giderilmesinin hedeflendiğini göstermektedir

6. Sonuç

Dünyanın dijital dönüşümü için oldukça önemli bir yere sahip olma niteliği taşıyan AB Yapay Zekâ Yasası 4 yıllık bir müzakere sürecinin sonunda ortaya çıkmıştır. Bu sürecin içerisinde en başta orantılı bir inovasyon ve risk yönetimi odaklı bir yaklaşım benimsenerek süreç içerisinde değişen dinamiklere uyum sağlayan bir yapı ortaya koyulmuştur. 2 Ağustos 2026’da da büyük ölçüde bu tüzük yürürlüğe girmiştir. Türkiye ise aynı döneme, birbirinden bağımsız üç ayrı kanun teklifi, bir meclis araştırma komisyonu raporu ve yürütmenin kendi eylem planıyla, üç paralel ve henüz konsolide olmamış hat üzerinden yapay zekâ çalışmalarını sürdürmektedir. Bu üç hattın ortaya koyduğu tablo, Türkiye’de yapay zekâyı düzenleme iradesinin güçlü olduğunu, ancak bu iradenin AB’dekine benzer bütüncül, risk temelli ve bağlayıcı bir çerçeve olmadığını, daha çok sanayi odaklı olduğunu ortaya koymaktadır.

Bu değerlendirmelerden çıkan temel sonuç şudur: Türkiye’nin amacı, AB modelini taklit etmek değil, kendi hukuk çerçevesinde ve kurumsal kapasitesiyle uyumlu, ama aynı zamanda uluslararası ticaret ve teknoloji ekosistemiyle uyumluluğu da gözeten bir sentez kurmaktır. TBMM raporunun önerdiği çerçeve kanun, Türkiye Yapay Zekâ Kurumu ve Avrupa Konseyi Çerçeve Sözleşmesi’nin onaylanması gibi adımlar, bu sentezin hukuki iskeletini oluşturabilecek niteliktedir; ancak bu iskeletin hayata geçirilmesi, yalnızca yasama iradesine değil, yürütmenin eylem planında da somutlaştığı üzere, kurumsal kapasitenin eşzamanlı inşasına bağlıdır. Yapay zekâ son derece hızlı gelişen bir alan olarak geleceğe ilişkin önemli şüphe ve endişeler de doğurmaktadır. İnsan kontrolünden çıkan ve insanlığın geleceği için tehdit oluşturan bir yapay zekâ ihtimali bu alanın teknolojik yönetişimin yanı sıra etik değerler, kişisel haklara ilişkin güvenceler ve uygulamaya yönelik pratik ögelerle birlikte hukuki ve idari olarak düzenlenmesi için önemli gerekçeler oluşturmaktadır.