Avrupa Birliği’nde yaşıyorsanız ve kişisel veya iş süreçleriniz için yapay zekâ destekli ürün veya hizmetler kullanıyorsanız, AB Yapay Zekâ Yasası sizi muhtemelen bir şekilde etkileyecektir.

Etkilerinden birini zaten görmüş olabilirsiniz: Instagram veya TikTok(yeni pencere) gibi platformlarda bir görselin, videonun, ses kaydının veya diğer içeriklerin yapay zekâ kullanılarak üretildiğini ya da üzerinde değişiklik yapıldığını belirten etiketler veya açıklamalar. Bunlar, AB Yapay Zekâ Yasası’nın şeffaflık kurallarının bir parçası olarak Ağustos 2026’da yürürlüğe girdi ve aşamalı olarak sunulan çok daha kapsamlı bir yasanın parçasıdır.

AB Yapay Zekâ Yasası ayrıca yapay zekânın belirli kullanımlarını yasaklamakta, yüksek riskli kabul edilen sistemlere katı şartlar getirmekte ve yapay zekâ geliştiren, sağlayan veya kullanan şirketler için kurallar koymaktadır; farklı hükümler farklı zamanlarda yürürlüğe girmektedir.

Peki AB Yapay Zekâ Yasası tam olarak nedir, hangi yapay zekâ sistemlerini kapsar ve siz ya da işletmeniz için ne anlama gelir? İşte bilmeniz gerekenler.

AB Yapay Zekâ Yasası nedir?

AB Yapay Zekâ Yasası, Avrupa Birliği’nin yapay zekâyı düzenlemeye yönelik yasasıdır. Resmi olarak (AB) 2024/1689 Sayılı Tüzük olarak bilinen bu yasanın amacı, temel hakları korurken ve AB’de yapay zekâ inovasyonuna ve benimsenmesine izin verirken yapay zekâyı daha güvenli, daha şeffaf, güvenilir ve insan odaklı hâle getirmektir.

Basitçe ifade etmek gerekirse, AB Yapay Zekâ Yasası’nı yapay zekâ için GDPR olarak düşünebilirsiniz, ancak farklı konuları düzenler: GDPR esas olarak kişisel verilerin nasıl toplandığını ve işlendiğini düzenlerken, AB Yapay Zekâ Yasası özellikle insanların haklarını, güvenliğini veya önemli yaşam kararlarını etkileyebilecek durumlar başta olmak üzere yapay zekâ sistemlerinin nasıl geliştirildiğini, sağlandığını, dağıtıldığını ve kullanıldığını düzenler.

AB Yapay Zekâ Yasası kapsamında yapay zekâ riski nasıl ele alınır

AB Yapay Zekâ Yasası, tüm yapay zekâ teknolojilerini aynı şekilde düzenlemek yerine, dört seviyede sınıflandırılabilen risk tabanlı bir yaklaşım benimser:

  • Kabul edilemez (yasaklanmış)
  • Yüksek riskli
  • Sınırlı (şeffaflık) risk
  • Düşük riskli veya risksiz

İlk sekiz yasak Şubat 2025’te yürürlüğe girerken, sonuncusu Aralık 2026’da yürürlüğe girecektir.

Genel olarak, bir yapay zekâ sisteminin neden olabileceği potansiyel zarar ne kadar büyükse, kurallar da o kadar katıdır. Yasa resmi olarak dört “risk seviyesi” tanımlamamaktadır, ancak kuralları anlaşılmasını kolaylaştırmak için genellikle dört geniş kategoride gruplandırılır.

Aşağıdaki gerçek dünya örnekleri, AB Yapay Zekâ Yasası kapsamında açılmış davalar değildir. Bunun yerine, yapay zekâ yasasının AB’de önlemek, sınırlandırmak veya düzenlemek için tasarlandığı zarar veya kullanım türlerini göstermektedir.

Kabul edilemez risk taşıyan yapay zekâ

Belirli yapay zekâ kullanımları; risk azaltma, belgelendirme veya denetim yoluyla yönetilebilecek bir durumdan ziyade, yapısı gereği kabul edilemez olarak değerlendirilir. İşte yasaklananlar:

Manipülasyon ve aldatma

İnsanları normalde almayacakları zararlı kararlar almaya itecek şekilde manipüle eden veya aldatan yapay zekâ.

Belçikalı bir adam, bir yapay zekâ sohbet robotunun kendisini haftalarca teşvik etmesi ve duygularını yansıtmasının ardından 2023 yılında intihar ederek hayatını kaybetti(yeni pencere).

Hassas durumdaki insanları istismar etme

Yaşları, engelleri veya sosyal ya da ekonomik durumları nedeniyle insanlardan çıkar sağlayan yapay zekâ.

Sohbet robotu platformu Character.AI ve Google, Ocak 2026’da gençlere verilen zararlar nedeniyle açılan davaları uzlaşmayla çözmeyi kabul etti(yeni pencere); buna, ergenlik çağındaki oğlu kendisine “eve dönmesini” söyleyen bir sohbet robotuna derin bir duygusal bağ geliştirdikten sonra intihar ederek ölen bir annenin açtığı dava da dahildir.

Sosyal puanlama

İnsanları davranışlarına veya kişisel özelliklerine göre sıralayan ve bu puanları onlara adaletsiz davranmak için kullanan yapay zekâ.

Çin’in sosyal kredi sistemi, düşük puanlı vatandaşların uçak veya tren bileti alması gibi durumlardan engellenmesi için kullanıldı. Çin, 2021 yılında sosyal puanlamayı sona erdirmek üzere bağlayıcı olmayan bir BM taahhüdü(yeni pencere) imzaladı, ancak o zamandan beri sistemi genişletmeye devam etti ve ne kadarının hâlâ yapay zekâ ile çalıştığı belirsizdir.

Öngörücü kolluk faaliyetleri

Yalnızca profil çıkarma veya kişilik özelliklerine dayanarak birinin suç işleyip işlemeyeceğini tahmin eden yapay zekâ. Kolluk kuvvetlerinde delilleri değerlendirme veya doğrulanabilir gerçeklere dayalı risk değerlendirmesi gibi diğer yapay zekâ kullanımları yüksek risklidir ancak yasaklanmamıştır.

In December 2025, Dutch police discontinued CAS(yeni pencere), an algorithm used since 2017 to predict where crime was likely to happen, after an audit found reinforced bias caused by historical over-policing of certain neighborhoods.

Yüz tanıma veri tabanları

Yüz tanıma veri tabanları oluşturmak amacıyla internetten veya güvenlik kamerası görüntülerinden ayırım gözetmeksizin görsel kazıyan yapay zekâ.

ABD merkezli Clearview AI şirketi, kolluk kuvvetleri ve devlet kurumları için milyarlarca çevrim içi fotoğrafı (çoğu AB vatandaşına ait) kazıdı ve AB düzenleyici kurumları tarafından on milyonlarca avro para cezasına çarptırıldı(yeni pencere).

Duygu tanıma

Gerçek tıbbi veya güvenlik nedenleri dışında, çalışanların veya öğrencilerin iş yerlerinde ya da okullarda nasıl hissettiklerini çıkarmaya çalışan yapay zekâ. Bu iki ortam dışındaki duygu tanıma uygulamaları, yasaklanmak yerine yüksek riskli kurallar kapsamına girer.

2018 yılında Çin’in Hangzhou kentindeki bir ortaokul, öğrencilerin ne kadar dikkatli ve odaklanmış olduklarını ölçmek için yüzlerini tarayan sınıf kameraları kurdu(yeni pencere) ve bu durum çocukların izlenmesi konusunda ulusal bir tartışmayı tetikledi. Bu programın tepkilerin ardından duraklatıldığı bildirildi, ancak benzer izleme uygulamaları kısa süre sonra diğer okullara yayıldı.

2022 yılına gelindiğinde bazıları beyin dalgası kafa bantlarına geçmiş, gözetim uzaktan eğitime ve yaz ödevi takibine(yeni pencere) kadar uzanmıştı.

Hassas biyometrik profil çıkarma

Irk, siyasi görüş, sendika üyeliği, din, cinsel yaşam veya cinsel yönelim gibi özellikleri çıkarmak için biyometrik verileri kullanan yapay zekâ. Başka amaçlarla yapılan biyometrik kategorizasyon yüksek risklidir, yasak değildir.

2025 yılında Dünya Uygur Kurultayı(yeni pencere), yüz tanıma teknolojisinin Uygurların kimliğini tespit etmeye ve zulüm görmelerine yardımcı olduğunu iddia ederek Fransa’da Hikvision, Huawei ve Dahua’ya dava açtı.

Polisin canlı yüz tanıma kullanımı

Kayıp veya kaçırılan kişilerin bulunması, yakın bir tehdidin önlenmesi veya ciddi suçlardaki şüphelilerin tespit edilmesi gibi sıkı bir şekilde kontrol edilen az sayıdaki durum dışında, kolluk kuvvetleri tarafından kamusal alanlarda kullanılan gerçek zamanlı yüz tanıma. Gerçek zamanlı olmayan, kamusal alanda yapılmayan veya kolluk kuvvetleri tarafından kullanılmayan yüz tanıma uygulamaları yasaklanmak yerine yüksek riskli kabul edilir.

2025 yılında Macaristan, LGBTQ Onur Yürüyüşü etkinliklerini yasakladı ve polisin katılımcıların kimliğini tespit etmek için canlı yüz tanıma kullanmasına izin veren bir yasayı çıkardı. Sivil özgürlük grupları, yasaya AB Yapay Zekâ Yasası’nın 5. Maddesini doğrudan ihlal ettiği gerekçesiyle karşı çıktı(yeni pencere). Nisan 2026’da AB’nin en yüksek mahkemesi Macaristan’ın LGBTQ bireylerin temel haklarını ihlal ettiğine karar verdi; Onur Yürüyüşü düzenleyicilerine yönelik suçlamalar düşürüldü ve aynı ay gerçekleşen hükümet değişikliğiyle yasak geçersiz kılındı.

Cinsel istismar ve rıza dışı mahrem içerik

Çocukların cinsel istismarı malzemesi (CSAM) üreten veya gerçek, tanımlanabilir kişilerin rızası olmadan cinsel açıdan açık ya da mahrem tasvirlerini üreten veya bunlar üzerinde değişiklik yapan yapay zekâ sistemleri.

X’e entegre yapay zekâ sohbet robotu Grok, çocuklar da dâhil olmak üzere gerçek kişilerin cinselleştirilmiş deepfake görsellerini üreten ve 9 günden biraz uzun bir sürede 4,4 milyondan fazla görsel oluşturan bir “baharatlı kip” özelliğine sahipti. Ocak 2026’da ABD eyalet başsavcıları xAI’ın bu özelliği kaldırmasını talep etti ve bunu birden fazla dava izledi(yeni pencere).

Yüksek riskli yapay zekâ

Sağlayıcı zorlu bir dizi yükümlülüğü yerine getirdiği sürece yüksek riskli yapay zekâ sistemlerine AB pazarında izin verilir. Bir yapay zekâ sistemi iki yoldan biriyle yüksek riskli kabul edilir:

  1. It is a product or the safety component of a product already covered by EU product-safety law and subject to a third-party conformity assessment, such as medical devices, machinery, lifts, or toys. These systems are classified as high-risk under Article 6(1) and Annex I, and become subject to the high-risk obligations starting in August 2028.
  2. Madde 6(2) ve Ek III’te listelenen belirli kullanım senaryosu kategorilerinden birine girmektedir. Bu grup için yükümlülükler Aralık 2027’de başlar ve aşağıdakileri içerir:

Biyometrik

Bu durum; gerçek zamanlı olmayan, kamuya açık bir alanda yapılmayan veya kolluk kuvvetleri tarafından kullanılmayan uzaktan biyometrik kimlik tespitini, yukarıda yasaklanan hassas özellikleri çıkarma dışındaki amaçlarla biyometrik kategorizasyonu ve iş yeri veya eğitim bağlamı dışındaki duygu tanımayı içerir (telefonunuzun kilidini yüzünüzle açmak gibi temel biyometrik doğrulamalar bunun dışındadır).

İsveç’teki bir lise, 2019 yılında öğrenci devamlılığını takip etmek için yüz tanıma sistemini denedi. İsveç kişisel verileri koruma kurumu, öğrencilerin okula olan bağımlılıkları nedeniyle geçerli bir rıza gösteremeyeceklerine karar vererek okula para cezası kesti(yeni pencere).

Kritik altyapı

Dijital altyapıyı, karayolu trafiğini ya da su, gaz, ısınma veya elektrik tedarikini yöneten yapay zekâ yüksek riskli kabul edilir.

Ağustos 2024’te Prag, mevcut koşullara göre trafik ışığı zamanlamasını gerçek zamanlı olarak ayarlayan, toplu taşıma ve acil durum araçlarına öncelik veren bir yapay zekâ trafik kontrol sistemini(yeni pencere) devreye soktu. Bu, Avrupa’da türünün ilk büyük ölçekli uygulamalarından biridir.

Eğitim ve mesleki öğretim

Bir okula veya eğitim programına kimin kabul edileceğine karar veren, notlandıran, birisi için doğru eğitim seviyesini değerlendiren veya sınavlar sırasında öğrencileri izleyen yapay zekâ yüksek riskli kabul edilir.

İngiltere’nin sınav düzenleme kurumu, COVID salgını sınavları iptal ettikten sonra 2020 notlarını belirlemek için bir algoritma kullandı; bu durum birçok öğrencinin notunu düşürdü(yeni pencere) ve geçmişte daha düşük performans gösteren okullardaki öğrencileri dezavantajlı duruma düşürdü. Bu gelişme protestolara ve hükümetin kararından geri adım atmasına yol açtı.

İstihdam ve çalışan yönetimi

Bu durum, iş başvurusu yapan adayları elemek veya değerlendirmek için kullanılan ya da terfileri, görev dağılımını veya işteki performans izlemesini etkileyen yapay zekâyı ilgilendirir.

Bir İtalyan mahkemesi, Deliveroo’nun kurye sıralama algoritmasının(yeni pencere) hastalık veya grev gibi meşru nedenleri tespit etmeksizin yemek teslimat çalışanlarını düşük kullanılabilirlik nedeniyle cezalandırması gerekçesiyle ayrımcı olduğuna karar verdi(yeni pencere). Deliveroo’nun tazminat ödemesine hükmedildi.

Temel hizmetler

Kamu yardımlarına veya sağlık hizmetlerine uygunluğa karar veren, kredi itibarını değerlendiren, hayat veya sağlık sigortasını fiyatlandıran ya da acil durum çağrılarını önceliklendiren yapay zekâ yüksek riskli kabul edilir.

Hollanda vergi makamları, yaklaşık 26.000 ebeveyni haksız yere işaretleyen(yeni pencere) ve çifte vatandaşlığa sahip kişileri orantısız bir şekilde hedef alarak yardımların geri ödenmesini talep eden algoritmik bir dolandırıcılık riski sistemi kullandı. Bu skandal, Ocak 2021’de Hollanda kabinesinin istifasına yol açtı.

Kolluk kuvvetleri

Suç soruşturmaları sırasında bir mağdurun veya failin riskini değerlendiren, delillerin güvenilirliğini derecelendiren veya kişilerin profilini çıkaran yapay zekâ yüksek riskli kabul edilir.

İngiltere ve Galler, kefalet, ceza ve şartlı tahliye kararlarına temel oluşturmak üzere 7 milyondan fazla kişinin yeniden suç işleme riskini puanlamak(yeni pencere) için OASys kullanmaktadır. Resmi değerlendirmeler, bunun Siyahi, Asyalı ve karma etnik kökene sahip bireyler için beyaz suçlulara kıyasla daha az doğru olduğunu ve mahkumların puanları için kullanılan hatalı verilere itiraz etme imkanlarının sınırlı olduğunu ortaya koymuştur. 2026 yılında ülke genelinde kullanıma sunulması hedeflenen yeni bir sistem (ARNS) geliştirilmektedir.

Göç, sığınma ve sınır kontrolü

Bu durum, güvenlik veya göç riskini değerlendiren, sığınma başvurularını inceleyen veya sınırdaki kişilerin kimliğini tespit eden yapay zekâyı ilgilendirir.

İngiltere İçişleri Bakanlığı, var olmadığı ortaya çıkan bir güvenlik belgesini gerekçe göstererek Faslı bir kadının ve çocuğunun sığınma talebini reddetti(yeni pencere). Temyizde üst düzey bir mahkeme yargıcı, red mektubunun yapay zekâ halüsinasyonu belirtileri gösterdiğini belirterek bunu “sahte delillere dayanmaya eş değer” olarak nitelendirdi.

Adalet ve demokratik süreçler

Hâkimlere olayları veya hukuku yorumlamada yardımcı olan yapay zekâ ya da seçim sonuçlarını veya insanların oy verme şeklini etkileyebilecek sistemler yüksek riskli kabul edilir.

Belki de en iyi bilinen örnek — Cambridge Analytica, özellikle 2016 Trump kampanyası ve Brexit referandumu için hedeflenmiş siyasi reklamlar(yeni pencere) amacıyla psikografik profiller oluşturmak için rızaları olmadan 87 milyona kadar Facebook kullanıcısının verilerini topladı.

Yüksek riskli yapay zekâ sistemleri için gereksinimler

AB Yapay Zekâ Yasası uyarınca, yüksek riskli yapay zekâ sistemlerinin piyasaya sürülmeden veya kullanıma sunulmadan önce katı gereksinimleri karşılaması gerekir. Bunlar şunları içerir:

Risk yönetimi: Sağlayıcılar, sistemin tüm yaşam döngüsü boyunca potansiyel riskleri belirlemeli, değerlendirmeli ve azaltmalıdır.

Veri kalitesi: Eğitim, doğrulama ve test verileri uygun olmalı; hataları ve ayrımcı sonuçları azaltacak şekilde yönetilmelidir.

Günlük kaydı ve izlenebilirlik: İşleyişlerinin ve sonuçlarının izlenebilmesi için sistemler faaliyetlerinin kayıtlarını tutmalıdır.

Teknik dokümantasyon: Sağlayıcılar, sistemin nasıl çalıştığını, ne yapmak üzere tasarlandığını ve Yapay Zekâ Yasası’na nasıl uyum sağladığını belgelendirmelidir.

Kullanıcılar/dağıtıcılar için bilgi: Sistemi kullanan kişiler ve kuruluşlar, sistemin yetenekleri, sınırlamaları ve doğru kullanımı hakkında açık talimatlar almalıdır.

İnsan denetimi: Sistemler, nitelikli kişilerin gerektiğinde işleyişi anlayabileceği, izleyebileceği ve müdahale edebileceği şekilde tasarlanmalıdır.

Doğruluk, sağlamlık ve siber güvenlik: Sistemler doğruluk, güvenilirlik, dayanıklılık ve güvenlik tehditlerine karşı koruma konusunda uygun standartları karşılamalıdır.

Ancak Madde 6(3), Ek III’te listelenen yapay zekâ sistemleri için belirli istisnalar öngörmektedir. “Karar alma sürecinin sonucunu önemli ölçüde etkilememek de dâhil olmak üzere, gerçek kişilerin sağlığına, güvenliğine veya temel haklarına önemli bir zarar verme riski oluşturmuyorlarsa” yüksek riskli olarak değerlendirilmemelidirler. Madde 6(3), bir yapay zekâ sisteminin bu istisnaya girip girmediğinin nasıl tanımlanacağına ilişkin daha fazla ayrıntı içermektedir.

Şeffaflık riski taşıyan (sınırlı riskli) yapay zekâ

Şeffaflık riski için Madde 50, insanların yapay zekâ tarafından üretilen ile insan tarafından oluşturulan içeriği ayırt etmesini zorlaştırabilecek yapay zekâya odaklanır. Endişe kaynağı esas olarak aldatma, kimliğe bürünme, dezenformasyon, manipülasyon ve tüketici dolandırıcılığıdır. Bu sistemlere genellikle izin verilir, ancak sağlayıcılar ve dağıtıcılar yapay zekâ kullanımını yeterince şeffaf hâle getirmelidir. Madde 50’nin şeffaflık yükümlülükleri Ağustos 2026’da yürürlüğe girmiştir.

Yapay zekâ şeffaflık kuralları kapsamında ele alınan dört ana durum vardır:

Yapay zekâ etkileşimleri

Bir yapay zekâ sistemi bir kişiyle doğrudan etkileşime girdiğinde, sağlayıcı bir insanla değil yapay zekâ ile etkileşimde bulunulduğunu açıkça belirtmelidir. Bu durum, sohbet amaçlı yapay zekâyı veya müşteri hizmetleri temsilcilerini içeren etkileşimli sistemler için geçerli olabilir.

İlk etkileşimin başından itibaren erişilebilir, açık ve ayırt edilebilir bir şekilde bir yapay zekâ bilgilendirmesi sunulmalıdır. Yalnızca arka planda çalışan veya makineden makineye iletişim kuran yapay zekâ bu özel gereksinimin kapsamına girmez.

Standart yapay zekâ tarafından üretilen içerik

Metin, görsel, ses veya video üreten ya da bunlar üzerinde değişiklik yapan yapay zekâ sistemlerinin sağlayıcıları, çıktının örneğin makine tarafından okunabilir üst veriler aracılığıyla teknik olarak yapay zekâ tarafından üretildiğini veya değiştirildiğini tanımlanabilir hâle getirmelidir.

Bu durum, içeriği görüntüleyen kişi için mutlaka görünür bir etiket eklenmesi gerektiği anlamına gelmez. Girdi verilerini veya anlamını önemli ölçüde değiştirmeyen basit düzenleme araçları bundan muaf tutulmuştur.

Deepfake’ler ve kamu yararını ilgilendiren belirli içerikler

Bir kuruluş deepfake görseller, sesler veya videolar oluşturursa ya da bunlar üzerinde değişiklik yaparsa, yalnızca makine tarafından okunabilir bir işaretleyici yeterli değildir. Bunu görünür bir etiket veya işitilebilir bir not gibi kolayca algılanabilir bir şekilde kamuoyuna açıkça beyan etmelidirler.

Bir insan anlamlı bir şekilde gözden geçirip editoryal sorumluluğunu üstlenmediği sürece, kamu yararını ilgilendiren konularda kamuoyunu bilgilendirmek amacıyla yayımlanan yapay zekâ tarafından üretilmiş veya değiştirilmiş metinler için de aynı standart geçerlidir.

Duygu tanıma ve biyometrik kategorizasyon

İnsanların duygularını tespit etmek veya biyometrik verileri kullanarak onları kategorize etmek için yapay zekâ kullanıldığında kişiler bilgilendirilmelidir; bu kural sistemin ayrıca yüksek riskli olarak sınıflandırılıp sınıflandırılmadığına bakılmaksızın geçerlidir.

Düşük riskli veya risksiz yapay zekâ

Çoğu yapay zekâ sistemi bu kategoriye girer ve Yapay Zekâ Yasası kapsamında ek zorunlu gereksinimlere tabi değildir. İstenmeyen süzgeçleri ve video oyunlarında kullanılan yapay zekâ bunlara örnektir. Sağlayıcılar yine de en iyi uygulamaları ve davranış kurallarını gönüllü olarak takip edebilir.

GPAI modelleri nedir ve ne gibi yükümlülükleri vardır?

GPAI (genel amaçlı yapay zekâ) modelleri, tek ve dar bir amaçtan ziyade birçok farklı görevi yerine getirmek üzere tasarlanmış yapay zekâ modelleridir. GPAI modellerine örnek olarak ChatGPT, Gemini, Claude ve Meta AI‘a güç veren büyük dil modelleri (LLM’ler) verilebilir. İçerik üretebilir veya analiz edebilirler ve diğer yapay zekâ sistemlerine ve uygulamalarına entegre edilebilirler.

GPAI modelleri Yapay Zekâ Yasası kapsamında kendi gereksinimlerine tabidir. Sağlayıcılar teknik dokümantasyonu güncel tutmalı, alt geliştiricilere modelin yetenekleri ve sınırlamaları hakkında bilgi vermeli, AB telif hakkı kurallarına uymalı ve modeli eğitmek için kullanılan veri türlerini (metin, görsel, ses veya video gibi) ve kaynakları (örneğin kamuya açık veri kümeleri, güvenli veri kümeleri, kazınan siteler, kullanıcı verileri veya sentetik veriler) açıklayan kamuya açık bir özet yayımlamalıdır.

Sistemik risk oluşturan GPAI modelleri — kendisiyle ilgili sorunların tüm AB genelinde büyük ölçekli zarara yol açabileceği kadar güçlü veya yaygın kullanılanlar — model değerlendirmeleri ve çekişmeli testler, sürekli risk yönetimi, olay bildirimi ve daha güçlü siber güvenlik korumaları dâhil olmak üzere ek gereksinimlerle karşı karşıyadır.

AB Yapay Zekâ Yasası, yapay zekâ sistemlerinin yapay zekâ eğitimi için insanların verilerini kullanmasını yasaklıyor mu?

Hayır. AB Yapay Zekâ Yasası, insanların verilerinin yapay zekâ eğitimi için kullanılmasını yasaklamamaktadır. Yüksek riskli sistemlerin kaliteli veriler kullanmasını ve genel amaçlı yapay zekâ sağlayıcılarının ne üzerinde eğitim verdikleri konusunda şeffaf olmalarını gerektirmektedir; ancak kişisel verilerin yapay zekâyı eğitmek için yasal olarak kullanılıp kullanılamayacağı esas olarak GDPR tarafından düzenlenmektedir. Şirketler kişisel verileri işlemek için geçerli bir yasal dayanağa sahip olmalı ve geçerli veri koruma haklarına ve güvencelerine saygı göstermelidir.

AB Yapay Zekâ Yasası fikri mülkiyeti koruyor mu?

Evet, ancak yalnızca sınırlı ve dolaylı bir şekilde. AB Yapay Zekâ Yasası yeni fikri mülkiyet hakları oluşturmaz veya mevcut telif hakkı yasasının yerini almaz. Bununla birlikte, GPAI sağlayıcılarının AB telif hakkı kurallarına uymasını, hak sahiplerinin metin ve veri madenciliğine yönelik devre dışı bırakma tercihlerine saygı duymasını ve modellerini eğitmek için kullanılan içeriğin bir özetini yayımlamasını gerektirir.

AB Yapay Zekâ Yasası uygulama takvimi

İşte bilmeniz gereken önemli tarihler:

1 Ağustos 2024: AB Yapay Zekâ Yasası yürürlüğe girdi.

2 Şubat 2025: Yasanın genel hükümleri ve tanımları, yasaklanmış yapay zekâ uygulamalarına ilişkin ilk sekiz yasakla birlikte uygulanmaya başladı. Sağlayıcıların ve dağıtıcıların personelin yapay zekâ okuryazarlığını destekleme gereksinimleri de uygulanmaya başladı.

2 Ağustos 2025: Yapay zekâ yönetişimi ve cezaları kapsayan hükümlerle birlikte GPAI modellerine ilişkin kurallar yürürlüğe girdi.

27 Temmuz 2026: Yapay Zekâ Torba Yasası yürürlüğe girdi. Resmi olarak (AB) 2026/1744 Sayılı Tüzük olarak bilinen Yapay Zekâ Torba Yasası, Yasa’nın temel güvenlik ve temel haklar korumalarını korurken uygulamasını sadeleştirmek, uyum yüklerini azaltmak ve şirketler ile düzenleyici kurumlara hazırlanmak için daha fazla zaman tanımak üzere tasarlanmış AB Yapay Zekâ Yasası’na yönelik 2026 tarihli bir değişikliktir.

2 Ağustos 2026: Belirli yapay zekâ sistemleri ve yapay zekâ tarafından üretilen içerikler için açıklama veya teknik işaretleme gerektiren şeffaflık kuralları da dâhil olmak üzere Yapay Zekâ Yasası’nın kalan kısmının büyük bölümü uygulanabilir hâle geldi.

2 Aralık 2026: Yapay zekâ tarafından üretilen CSAM’ı ve rıza dışı cinsel içerikli veya mahrem tasvirleri kapsayan dokuzuncu yasak yürürlüğe girer. 2 Ağustos 2026’dan önce piyasaya sürülen ve sentetik metin, görsel, ses veya video üreten yapay zekâ sistemlerinin sağlayıcıları da bu tarihe kadar Yasa’nın makine tarafından okunabilir işaretleme gereksinimlerine uymalıdır.

2 Ağustos 2027: AB Üye Devletleri, şirketlerin düzenleyici denetim altında yapay zekâ sistemleri geliştirmeleri ve test etmeleri için bu tarihe kadar en az bir ulusal yapay zekâ düzenleyici deneme ortamına sahip olmalıdır.

2 Aralık 2027: Yüksek riskli yapay zekâ kuralları; biyometri, kritik altyapı, eğitim, istihdam, temel hizmetler, kolluk kuvvetleri, göç ve adaletin tecellisi gibi hassas alanlarda kullanılan sistemlere uygulanmaya başlar.

2 Ağustos 2028: Yüksek risk gereksinimleri; belirli makineler, tıbbi aygıtlar, oyuncaklar ve asansörler gibi AB ürün mevzuatı kapsamındaki düzenlemeye tabi ürünlerin parçası veya güvenlik bileşeni olan yapay zekâ sistemlerine uygulanmaya başlar.

İşletmenizi AB Yapay Zekâ Yasası’na uyumlu hâle getirmek için nasıl hazırlayabilirsiniz

İşletmeler için en büyük pratik değişiklik, uyumun şirketin nasıl bir rol oynadığını ve ne tür bir yapay zekâ kullandığını anlamakla başlamasıdır. Sadece bir yapay zekâ yazım asistanı kullanan bir şirketin yükümlülükleri, bir işe alım algoritması geliştiren, yapay zekâ destekli bir tıbbi aygıt satan veya bir GPAI modeli sağlayan bir şirkete kıyasla çok daha az olacaktır. Yasa, AB pazarına yapay zekâ sistemleri veya GPAI modelleri sunmaları ya da yapay zekâ sistemlerinin çıktılarının AB’de kullanılması durumunda AB dışındaki şirketler için de geçerli olabilir.

AB Yapay Zekâ Yasası’na hazırlanmak ve uyumu sürdürmek için işletmeniz şunları yapmalıdır:

Hangi yapay zekâyı kullandığınızı bilin: Ekipleriniz genelinde kullanılan yapay zekâ sistemlerini (üçüncü taraf araçlar dâhil) takip edin ve bunların ne için kullanıldığını anlayın. Bu, İK, müşteri hizmetleri, pazarlama, güvenlik, analitik ve diğer iş süreçlerinde kullanılan yapay zekâyı içerebilir.

Rolünüzü belirleyin: İşletmenizin bir yapay zekâ sistemi geliştiren veya satan bir sağlayıcı mı, onu kullanan bir dağıtıcı mı yoksa bir ithalatçı veya distribütör mü olduğunu tespit edin. Her rol için farklı yükümlülükler geçerlidir.

Yapay zekâyı riske göre sınıflandırın: Herhangi bir yapay zekâ kullanımının yasaklanmış, yüksek riskli, şeffaflık gereksinimlerine tabi veya asgari riskli olup olmadığını kontrol edin. Örneğin, iş başvurularını elemek için yapay zekâ kullanıyorsanız, kurallar yapay zekâ istenmeyen süzgeçlerine kıyasla önemli ölçüde daha katıdır.

Yasaklanan yapay zekâ kullanımlarını durdurun: Yapay zekâ araçlarınızı ve iş akışlarınızı yasaklanmış uygulamalar açısından denetleyin ve sınırı aşan sistemleri kapatın veya değiştirin. Özellikle çalışanları izlemek, kişilerin profilini çıkarmak, biyometrik verileri analiz etmek, davranışları manipüle etmek veya bireyler hakkında hassas değerlendirmeler yapmak için kullanılan yapay zekâya odaklanın.

Yapay zekâ kullanan çalışanları eğitin: Sağlayıcılar ve dağıtıcılar, çalışanlar ve kendi adlarına yapay zekâ sistemlerini işleten diğer kişiler arasında yapay zekâ okuryazarlığını desteklemek için önlemler almalıdır. Eğitim, yapay zekânın gerçekte nasıl kullanıldığını ve içerdiği riskleri yansıtmalıdır.

Yapay zekâ şeffaflık gereksinimlerini karşılayın: İnsanlara bir yapay zekâ ile etkileşime girdiklerinde bunu bildirmeniz, yapay zekâ tarafından üretilen veya değiştirilen belirli içerikleri etiketlemeniz ya da izin verilen duygu tanıma veya biyometrik kategorizasyon sistemleri kullanıldığında insanlara bilgi vermeniz gerekebilir.

Yüksek riskli yapay zekâya daha katı kontroller uygulayın: Sağlayıcılar riskleri yönetmeli, uygun verileri kullanmalı, dokümantasyon ve günlük kayıtları tutmalı, insan denetimini sağlamalı ve doğruluk, güvenlik ile güvenilirlik gereksinimlerini karşılamalıdır. Ayrıca uygunluk değerlendirmelerini tamamlamaları ve sistemi kaydettirmeleri gerekebilir. Yüksek riskli yapay zekâ kullanan işletmeler sağlayıcının talimatlarına uymalı, nasıl performans gösterdiğini izlemeli ve gerekli kayıtları tutmalıdır.

GPAI yükümlülüklerini kontrol edin: GPAI modelleri sağlıyorsanız, teknik dokümantasyon, alt geliştiriciler için bilgiler, telif hakkı uyumu ve eğitim içeriğinin özetlerini kapsayan ayrı gereksinimleriniz vardır. Sistemik risk oluşturan modeller ek güvenlik ve siber güvenlik gereksinimleriyle karşı karşıyadır.

Yapay zekâ tedarikçilerini gözden geçirin: Üçüncü taraf yapay zekâ kullanıyorsanız, satıcılar tarafından sağlanan sistemleri, nasıl sınıflandırıldıklarını, hangi dokümantasyonun mevcut olduğunu ve AB Yapay Zekâ Yasası’nın her bir bölümüne uyum sağlamaktan kimin sorumlu olduğunu kontrol edin. Belirli yapay zekâ sistemlerini değiştirmek veya yeniden markalamak, sağlayıcı sorumluluklarını da işletmenize devredebilir.

Yapay zekâ yönetişimini güncel tutun: Yapay zekâ sistemleri, bunların kullanımları ve yasalar değişebilir. İşletmeler yapay zekânın nasıl kullanıldığını belgelendirmeli, yeni riskler veya olaylar açısından sistemleri izlemeli ve bir yapay zekâ sistemi önemli ölçüde değiştirildiğinde veya farklı bir amaçla kullanıldığında uyumu yeniden değerlendirmelidir.

Yapay Zekâ Yasası’na uyum sağlanması, diğer yasal yükümlülüklerin yerini almaz. Kişisel verileri, telif hakkıyla korunan materyalleri veya düzenlemeye tabi sektörlerde yapay zekâyı kullanan işletmelerin GDPR, AB telif hakkı kuralları, tüketiciyi koruma hukuku ve sektöre özel düzenlemeler gibi yasalara da uyması gerekebilir.

Yapay zekâya gizlilik odaklı bir yaklaşım kazandırın

AB Yapay Zekâ Yasası yapay zekâ konusunda risk tabanlı bir yaklaşım benimser ve ondan etkilenmek için mutlaka yapay zekâyı kendiniz kullanıyor olmanız gerekmez. AB’de yaşıyorsanız yapay zekâ; gördüğünüz içeriği, etkileşimde bulunduğunuz hizmetleri veya belirli şeyleri satın alıp alamayacağınız gibi hakkınızda alınan kararları etkileyebilir. Bu nedenle Yasa’ya aşina olmak, yapay zekânın ne zaman açıklanması gerektiğini, hangi korumaların geçerli olduğunu ve bir yapay zekâ sisteminin kullanım şeklini ne zaman sorgulayabileceğinizi veya buna ne zaman itiraz edebileceğinizi anlamanıza yardımcı olabilir.

İşletmeler için yükümlülükler, kuruluşun oynadığı role, yapay zekâ sistemlerinin nasıl kullanıldığına ve içerdiği risk seviyesine bağlıdır.

Yapay zekâ kullanmayı tercih eden kişiler için Lumo, gizlilik odaklı, Avrupalı bir yapay zekâ alternatifi sunar. Yapay zekâ asistanımız sohbetlerinizin kaydını asla günlük olarak tutmaz veya verileriniz üzerinde eğitim yapmaz. Verileriniz sıfır erişimli şifreleme ile korunur, böylece onları yalnızca siz okuyabilirsiniz. Proton bile verilerinizi göremez.

Aynı korumalar, ekipler için yapay zekâ asistanımız olan Lumo for Business için de geçerlidir; bu asistan, kuruluşların gizli şirket, müşteri ve diğer hassas verileri güvende tutmaya yardımcı olurken çalışanlarına onaylı bir yapay zekâ aracı sunmasını sağlar. Lumo’yu kullanmak bir işletmeyi tek başına AB Yapay Zekâ Yasası’na uyumlu hâle getirmez, ancak kuruluş genelinde yapay zekâyı benimseme ve yönetme konusunda daha gizlilik odaklı bir yaklaşımı destekleyebilir.

Chat with Lumo(yeni pencere) Get Lumo for Business

Yapay zekâ konusunda yeniyseniz veya bu kuralların arkasındaki teknolojiyi anlamak istiyorsanız, yapay zekâ gizliliği, gözetim, güvenlik riskleri ve en popüler yapay zekâ sağlayıcılarından bazılarının sıklıkla aldatıcı olan uygulamalarına ilişkin genel bir bakış için yapay zekâ rehberimize göz atın.