Türkiye Barolar Birliği Dergisi 142.Sayı

333 TBB Dergisi 2019 (142) Mustafa ZORLUEL varsayımsal olmadığı belirtilmiştir. 136 Yine bu raporda, telif hakkı ko- rumasının asıl amacının yaratıcılığı canlandırmak ve özgün çalışmaları teşvik etmek olduğu, ancak bir yapay zekânın teşvik edilmesinin söz konusu olamayacağı ve bu nedenle onlara özel haklar vermenin man- tıklı olmadığı belirtilmiştir. 137 Bu görüş yapay zekâlar açısından kabul edilebilirse de yapay zekâlar tarafından ortaya konan bu tarz ürünlere etkin bir koruma sağlanmasını engellememelidir. Zira her ne kadar bir yapay zekânın teşvik edilmesinin mümkün olmadığı kabul edilebilirse de kendi yaratıcı faaliyeti çerçevesinde, kendi kendine ürün ortaya ko- yabilen yapay zekâlar tarafından oluşturulan ürünlere hiçbir koruma sağlanmaması durumunda, bu tür yapay zekâları icat etmesi ve geliş- tirmesi beklenen projelere ve bilim adamlarına gerekli yatırımlar yapıl- mayacaktır. Bu durum ise, bu tür yapay zekâların oluşturulması için çabaları ve girişimleri azaltacaktır. Sonuç olarak dolaylı yoldan da olsa yaratıcı faaliyet ve özgün çalışmaların önü kesilmiş olacaktır. Yapay zekânın kendi kendine yaratıcı ürünler ortaya koyması, ya- pay zekânın farklı birkaç özelliğinin bir araya gelmesi suretiyle ger- çekleşmektedir. Bu bağlamda, yapay zekâ sadece diğer bir çalışmayı kopyalamaktan ziyade tamamen yeni ve orijinal bir ürün ortaya ko- yabilecek şekilde programlanabilmektedir. 138 Örneğin, Google tarafın- dan derin öğrenme yöntemini kullanan, yapay sinir ağı temelli geliş- tirilen yapay zekâ, Youtube üzerinden videolar izlemesi için serbest bırakılmıştır. Yapay zekâ bu aşamada pek çok insanın yapacağı gibi kedi videoları aramaya başlamıştır. Daha sonra yapay zekâya ne dü- şündüğü sorulduğunda daha önceden gördüğü bir kedi resmini değil kedi kavramını temsil eden bir imgeyi göstermiştir. 139 Bu durumun yapay zekâ tarafından, bilgilerin otonom bir şekilde öğrenildiğini ve entegre edildiğini gösterdiği dile getirilmektedir. 140 Görüldüğü üzere, yapay zekâ, otonom ve bağımsız şekilde hareket ederek, insan unsu- runu üretilecek ürün açısından minimum düzeye indirebilmektedir. 141 136 euRobotics, s. 39. 137 euRobotics, s. 40. 138 Yanisky-Ravid, s. 679; Nils J. Nillson, Yapay Zekâ Geçmişi ve Geleceği, Boğaziçi Üniversitesi Yayınevi, 1. Baskı, çev. Mehmet Doğan, İstanbul, 2018, s. 643. 139 Liat Clark, “Google’s Artificial Brain Learns to Find Cat Videos”, 26 Haziran 2012, https://www.wired.com/2012/06/google-x-neural-network/ (Son Erişim Tari- hi: 17.04.2019); Zimmerman, s. 13. 140 Zimmerman, s. 13. 141 Yanisky-Ravid, s. 679.; Matthew U. Scherer, “Regulating Artificial Intelligence