İyileştiren Titreşimler | Telifin Yeni Kör Noktası: Eğitim Verisi
Yapay zekâ ile müzik üretimi tartışılırken herkes aynı soruyu soruyor: “Bu eser kime ait?”
Oysa asıl soru başka yerde duruyor: “Bu yapay zekâ kimden öğrendi?”
Bugün müzik üreten algoritmalar boş bir zihinle çalışmıyor. Onlar, milyonlarca şarkıdan, besteden, vokal kaydından, düzenlemeden ve hatta yorum karakterinden besleniyor. Yani yapay zekâ bir anlamda kültürel hafızanın üzerine inşa ediliyor. Bu hafızanın sahibi ise insan. Sanatçı. Besteci. Yorumcu.
Ancak burada ciddi bir boşluk var. Yapay zekâ sistemleri hangi eserlerle eğitiliyor? Bu eser sahiplerinden açık rıza alınıyor mu? Çoğu zaman cevap net değil. Telif tartışması, ortaya çıkan yeni eserin özgünlüğü üzerinden yürütülüyor; fakat o eserin arkasındaki “öğrenme süreci” neredeyse hiç konuşulmuyor.
Oysa mesele tam da burada başlıyor. Eğer bir yapay zekâ modeli, binlerce sanatçının eserinden öğrenerek bir stil, bir armoni yaklaşımı, bir vokal karakteri üretiyorsa; o üretim yalnızca algoritmanın başarısı değildir. O üretim, kolektif bir emeğin istatistiksel izdüşümüdür. Bu durumda eğitim verisi, telif hukukunun dışında bırakılabilecek teknik bir detay değildir. Aksine, yeni çağın en kritik telif alanıdır.
Bugün birçok sanatçı, kendi tarzına benzeyen yapay üretimlerle karşılaşıyor. Kendi sesine yakın vokaller, kendi bestecilik yaklaşımını andıran kompozisyonlar… Hukuken birebir kopya sayılmayabilir. Ancak etik olarak bir soru ortada duruyor: Sanatçının yaratıcı kimliği, onun izni olmadan bir makinenin öğrenme materyali olabilir mi?
Burada telif hukukunun önüne yeni bir sorumluluk çıkıyor. Çıktı üzerinden değil, veri üzerinden koruma. Eserin yalnızca son hâlini değil; o eserin öğrenildiği kaynağı da dikkate alan bir yaklaşım. Çünkü yapay zekâ çağında değer üretimi, eğitim verisinden başlıyor.
Eğer sanatçının eseri, bir modelin eğitimi için kullanılıyorsa üç temel ilke kaçınılmazdır: Şeffaflık, rıza ve değer paylaşımı. Hangi veri kullanıldı? İzin var mı? Ekonomik karşılık nasıl dağıtılacak? Bu sorular cevaplanmadıkça “yapay zekâ ve telif dengesi” kurulmuş sayılmaz.
Bu mesele teknoloji karşıtlığı değildir. Yapay zekâ üretimi hızlandırabilir, yeni estetik alanlar açabilir, erişimi artırabilir. Ancak insan emeği görünmez hâle gelirse sistem sürdürülebilir olmaz. Sanatçının üretimi, yalnızca dinlenirken değil; öğrenilirken de korunmalıdır.
Bugün kongrelerde telif hakları konuşulurken, tartışmayı sadece son ürüne indirgemek eksik kalır. Gerçek mesele, kültürel hafızanın nasıl kullanıldığıdır. Eğer yapay zekâ insanlığın müzikal birikiminden besleniyorsa, o birikimin sahipleri de bu denklemde yer almalıdır.
Telifin yeni kör noktası tam burada: Eğitim verisi.
Ve bu kör nokta aydınlatılmadıkça, sanatçıyı gerçekten koruduğumuzu söylemek zor.
Bu noktada meslek birliklerinin rolü kritik hâle geliyor. MESAM gibi kurumlar, yalnızca mevcut eserleri koruyan yapılar değil; aynı zamanda dijital çağın yeni risk alanlarını tanımlayan ve sanatçının kolektif gücünü temsil eden yapılardır. Yapay zekâ çağında telif tartışması çıktıdan veriye doğru evrilirken, eğitim verisinin şeffaflığı, rızaya dayalı kullanım ve adil değer paylaşımı gibi ilkelerin savunulması ancak örgütlü bir yapıyla mümkün olabilir. MESAM’ın önündeki tarihsel sorumluluk, sadece geçmiş repertuvarı korumak değil; geleceğin üretim modellerinde de sanatçının yerini garanti altına almaktır. Çünkü kültürel hafıza bireysel değil, kolektiftir. Ve kolektif hafızanın hakkı da kolektif biçimde savunulur.
Murat Pınar Özdemir | 25 Şubat 2026
