Çağdaş Yapay Zeka Araştırmalarına AB Yapay Zeka Yasası Araştırma İstisnalarının Uygulanmasındaki Zorluklar

Neden Yapay Zeka İçin Yeni Kurallar Hepimizi İlgilendiriyor

Yapay zeka hızla araştırma laboratuvarlarından hastanelere, bankalara, okullara ve kamu kurumlarına doğru yayılıyor. Yeniliği teşvik ederken insanları güvende tutmak için Avrupa Birliği, yapay zekaya tamamen odaklanan dünyanın ilk geniş kapsamlı yasasını — AB Yapay Zeka Yasası — oluşturdu. Bu makale, yasadaki görünüşte dar ama kritik bir köşeye, araştırma için getirilmiş özel muafiyetlere yakından bakıyor. Yazarlar, çağdaş yapay zekâ dünyasında “sadece araştırma” ile “gerçek dünya kullanımı” arasındaki çizginin bulanık olduğunu; bu belirsizliğin yararlı bilimi boğabileceğini ya da güvenlik tedbirlerini atlatan riskli uygulamalara kapı açabileceğini savunuyor.

Yeni Yapay Zeka Yasası Bizi Nasıl Korumaya Çalışıyor

AB Yapay Zeka Yasası, AI sistemlerini geliştiren, satan ve kullanan çoğu aktörü kapsayan geniş bir çerçeve ortaya koyuyor; bu aktörler Avrupa dışında faaliyet gösterse bile AB’deki insanları etkiliyorlarsa yasa kapsamına giriyor. Bu geniş kapsam içinde yasa, araştırma için iki önemli istisna tanımlıyor. Biri, AI sistemleri hâlâ geliştirme aşamasındayken ve piyasaya sürülmemiş ya da amaçlanan amaç için kullanılmamışken geçerli; diğeri ise yalnızca bilimsel araştırma amacıyla tasarlanıp kullanılan tamamlanmış sistemler için geçerli. Kağıt üzerinde bu istisnalar, deney yapmayı boğan gereksiz bürokrasiyi önlemeyi amaçlarken, günlük hayatta kullanılan yapay zekânın güvenlik, şeffaflık ve temel haklara saygı yönünden sıkı gerekliliklere uymasını sağlamayı hedefliyor.

Laboratuvar Nerede Biter Gerçek Hayat Nerede Başlar

Geliştirme aşaması için getirilen ilk istisna, laboratuvar testleri ile gerçek dünya kullanımı arasında net bir ayrım olduğunu varsayar. Yasa, bir sistem “piyasa sürülmeden” veya “hizmete sunulmadan” önceki faaliyetlerin kapsam dışı olduğunu söylüyor, ancak gerçek dünya koşullarında yapılan testleri bu güvenli bölgeden açıkça hariç tutuyor. Bu, sıradan AI uygulamalarını düşündüğümüzde basit görünmeyi bırakıyor: örneğin bir prototipi sessizce bir hastanede çalıştırmak ve doktorlara herhangi bir çıktı göstermeden canlı veri toplamak. Bu hâlâ “laboratuvar” işi midir yoksa zaten “gerçek dünya testi” midir? Yazarlar, cevabın sistemin amaçlanan kullanımına bağlı olduğunu açıklıyor. Gizli sistem teşhis için denetleniyorsa, muhtemelen gerçek dünya testi sayılır ve onaylar, denetim ve sıkı süre sınırlamaları gibi yasanın korumalarını tetiklemesi gerekir.

Araştırma ile Ticaretin Kesiştiği Yer

Bilimsel kullanım için getirilen ikinci istisna, hem geliştirilen hem de yalnızca araştırma amaçlı kullanılan yapay zekâyı korumaya çalışıyor. Uygulamada bu gerekliliği kesin olarak tanımlamak zor. Günümüz bilimi sıklıkla üniversiteler, hastaneler, şirketler ve kamu kurumları arasında ortaklıklar yoluyla ilerliyor. Laboratuvarda geliştirilen araçlar daha sonra ticari ürünlere dönüştürülebilir veya bir şirketin sattığı bir sistemi bir üniversite yalnızca araştırma için kullanabilir. Makale, yasanın ifade tarzının tuhaf veya belirsiz sonuçlara yol açabileceğini gösteren somut senaryoları ele alıyor — örneğin başlangıçta hasta bakımına yönelik tasarlanmış bir aracın sonunda yalnızca bir çalışmada görüntü analizinde kullanılması gibi. Yazarlar, “tek amaç” gibi belirsiz kavramların hem dürüst kafa karışıklığını hem de uygunluğu ertelemek için ürünü “araştırma” olarak gösterme gibi stratejik davranışları davet ettiğini uyarıyor.

Açıklar ve Yavaşlamalar Riski

Bu gri alanlar önem taşıyor çünkü kimlerin AI Yasası’nın daha sıkı kurallarına uyması gerektiğini belirliyorlar. Tanımlar çok gevşek olursa, bazı aktörler gözetim olmadan gerçek insanlarda neredeyse dağıtıma yakın testler yürütebilir veya yükümlülüklerden kaçmak için süreçlerinin bazı kısımlarını diğer ülkelere kaydırabilir. Tanımlar çok katı veya esnek olmayan şekilde uygulanırsa, özellikle kamu ya da kar amacı gütmeyen ortamlardaki araştırmacılar, ticari bir taraf olmadığında ve açık kamu yararı bulunduğunda bile ağır düzenleyici yükümlülükleri üstlenmeye zorlanabilir; örneğin iklim modellemesi veya hastalık tahmini çalışmalarında. Yazarlar, açıklar ile gereksiz bürokrasiyi önleme arasındaki bu gerilimin her iki istisnada da sürdüğünü ve “bilimsel araştırma”nın AB genelinde paylaşılan bir tanımının yokluğuyla daha da yoğunlaştığını savunuyor.

Daha Güvenli, Daha Akıllı Yapay Zeka İçin Nelerin Değişmesi Gerektiği

Sonuç olarak makale, AB Yapay Zeka Yasası’nın araştırma istisnalarının, araştırmayı gerçek dünya etkisi ve ticari çıkarla temiz şekilde ayrılmış bir şey olarak tasvir eden modası geçmiş bir resme dayandığını belirtiyor. Günümüz yapay zekâsında canlı veriler, pilot uygulamalar ve karma kamu‑özel projeler istisna değil, norm haline gelmiştir. Yazarlar, “gerçek dünya koşulları” ve “bilimsel araştırma” gibi temel kavramların daha net tanımlanması; bir AI sisteminin ne zaman düzenlemeye tabi kullanıma geçtiğine dair uygulanabilir rehberlik; ve istisnaların kötüye kullanımına karşı daha güçlü koruyucular çağrısında bulunuyor. Bu tür düzeltmeler olmadan yasanın ya kendi korumalarını zayıflatma riski taşıdığını ya da değerli araştırmaları daha az düzenlenmiş bölgelere ittiğini — böylece kurallar daha gerçekçi ve yapay zekânın günümüzde nasıl geliştirildiğiyle daha uyumlu olsaydı daha iyi kontrol altında tutulabilecek yüksek riskli sistemlere insanların maruz kalmasına yol açacağını — savunuyorlar.

Atıf: Meszaros, J., Huys, I. & Ioannidis, J.P.A. Challenges in applying the EU AI act research exemptions to contemporary AI research. npj Digit. Med. 9, 288 (2026). https://doi.org/10.1038/s41746-025-02263-0

Anahtar kelimeler: AB Yapay Zeka Yasası, Yapay zeka düzenlemesi, araştırma istisnaları, dijital tıp, yapay zeka etiği