LLM Veri Kullanımının Yasal Çerçevesi

Giriş

Her pazarlamacı şunu bilmek ister:

Büyük dil modelleri verilerimi nasıl kullanıyor ve bu verilerle yasal olarak ne yapabilirler?

Yakın zamana kadar bu, soyut bir soruydu. Bugün ise şu hususları belirliyor:

✔ içeriğinizin nasıl alınacağı

✔ Sitenizin AI yanıtlarında görünüp görünmeyeceği

✔ kaldırma veya düzeltme talebinde bulunup bulunamayacağınız

✔ "opt-out" ve "do-not-train" sinyallerinin nasıl çalıştığı

✔ yapılandırılmış verilerin uyumluluğu nasıl etkilediği

✔ telif hakkı ile üretken cevaplar arasında nasıl bir etkileşim olduğu

✔ AI şirketlerinin lisanslama, tarama ve adil kullanımı nasıl yorumladığı

✔ sentezlenmiş çıktıda neyin ihlal olarak kabul edildiği

Model eğitimi, veri toplama, kullanıcı gizliliği ve telif hakkı yasalarının çatıştığı bir dünyaya girdik ve markalar, LLM destekli arama ve keşif alanında hayatta kalmak istiyorlarsa kuralları anlamak zorundalar.

Bu kılavuz, LLM veri kullanımının 2025 yılındaki yasal durumunu, markaların bilmesi gerekenleri ve AI çağı için içeriğinizi nasıl koruyacağınızı ve optimize edeceğinizi ayrıntılı olarak açıklamaktadır.

1. LLM'ler Verileri Nasıl Toplar ve Kullanır: Üç Yasal Kategori

Yasal olarak, LLM veri kullanımı üç kategoriye ayrılır:

Kategori 1 — Eğitim ("Öğrenme") için Kullanılan Veriler

Bu, modellere dilin nasıl çalıştığını öğretmek için kullanılan web içeriğini içerir.

Buradaki yasal sorular şunlardır:

• telif hakkı

• lisansları

• kazıma izni

• robots.txt yorumlama

• türev çalışmalar

• dönüştürücü kullanım

• veritabanı hakları (AB)

Eğitim verileriyle ilgili anlaşmazlıklar, en büyük açık hukuki mücadeledir.

Kategori 2 — Geri Alma için Kullanılan Veriler ("Referans")

Bu, modellerin tam olarak ezberlemediği, ancak çalışma zamanında aşağıdakiler aracılığıyla eriştiği verilerdir:

• indeksleme

• gömme

• RAG (Arama ile Güçlendirilmiş Üretim)

• vektör arama

• bağlamsal geri alma

Bu, eğitimden çok "arama motoru kullanımı"na yakındır.

Yasal sorular şunlardır:

• önbellekleme kuralları

• API kullanım kısıtlamaları

• atıf gereklilikleri

• gerçeklere uygunluk yükümlülükleri

Kategori 3 — AI Tarafından Üretilen Veriler ("Çıktı")

Buna şunlar dahildir:

• AI özetleri

• alıntılar

• yeniden yazımlar

• karşılaştırmalar

• yapılandırılmış cevaplar

• kişiselleştirilmiş öneriler

Buradaki yasal sorular şunlardır:

• sorumluluk

• iftira

• doğruluk

• çıktının telif hakkı

• adil atıf

• marka yanlış beyanı

Her LLM platformu, her kategori için farklı kurallara sahiptir ve bu da pazarlamacıların anlaması gereken yasal belirsizlikler yaratmaktadır.

2. LLM Veri Kullanımını Şekillendiren Küresel Yasal Çerçeveler

2024–2025 yılları hızlı bir düzenleyici değişiklik getirdi.

En önemli yasalar şunlardır:

1. AB AI Yasası (2024–2025 Uygulama)

Dünyanın ilk tam AI düzenlemesi.

Pazarlamacıları etkileyen temel hükümler:

✔ eğitim şeffaflığı — modeller veri kategorilerini açıklamalıdır

✔ eğitim kullanımı için vazgeçme hakları

✔ filigran / menşe kuralları

✔ güvenlik belgeleri

✔ risk sınıflandırması

✔ güvenli olmayan çıktılar için cezalar

✔ biyometrik + kişisel veriler için katı kurallar

✔ "yüksek riskli AI sistemi" yükümlülükleri

AB, küresel olarak en katı LLM düzenlemelerine sahiptir.

2. GDPR (LLM Veri İşlemeyi Zaten Düzenlemektedir)

LLM'ler aşağıdaki konularda GDPR'ye uymak zorundadır:

• kişisel veriler

• hassas veriler

• onay

• amaç sınırlaması

• silme hakkı

• düzeltme hakkı

GDPR, hem eğitimi hem de RAG geri almayı etkiler.

3. DMCA + ABD Telif Hakkı Yasası

Önemli konular:

• telif hakkı bulunan metinler üzerine eğitim "adil kullanım" mıdır?

• Oluşturulan özet, hak ihlali olarak kabul edilir mi?

• çıktı, orijinal eserle rekabet eder mi?

• AI şirketleri büyük veri setleri için lisans almalı mı?

Önümüzdeki 2-3 yıl içinde birden fazla dava bu konuyu netleştirecektir.

4. Birleşik Krallık Veri Koruma Yasası ve AI Düzenleme Yol Haritası

GDPR'ye benzer ancak daha esnektir.

Önemli konular:

• "meşru menfaat" eğitimi

• Çıkma sinyalleri

• telif hakkı istisnaları

• AI şeffaflığı

5. Kanada'nın AIDA (Yapay Zeka ve Veri Yasası)

Odaklandığı konular:

• risk

• onay

• şeffaflık

• veri hareketliliği

Hem eğitim hem de RAG süreçlerini kapsar.

6. Kaliforniya CCPA / CPRA

Kapsadığı konular:

• kişisel veriler

• çıkma

• eğitim sınırlamalar

• kullanıcıya özgü haklar

7. Japonya, Singapur, Kore Yeni Yapay Zeka Yasaları

Odaklandığı konular:

• telif hakkı

• izin verilen indeksleme

• kişisel veri kısıtlamaları

• halüsinasyonları en aza indirme yükümlülükleri

Japonya, AI eğitiminin yasallığı açısından özellikle önemlidir.

3. AI Şirketlerinin Verilerinizle Yapabilecekleri ve Yapamayacakları

Bu bölüm, mevcut yasal durumu açık bir dille açıklamaktadır.

A. AI Şirketlerinin Yasal Olarak Yapabilecekleri

• ✔ Halka açık sayfaların çoğunu tarayın

Robots.txt'ye uydukları sürece (ancak bu hala tartışmalıdır).

• ✔ Kamuya açık metinler üzerinde eğitim yapın (birçok yargı bölgesinde)

"Adil kullanım" argümanları kapsamında — ancak davalar bunu test ediyor.

• ✔ Geri getirmede sitenizi kullanın

Bu, "arama benzeri" davranış olarak kabul edilir.

• ✔ Türev açıklamalar oluşturun

Özetler, kelimesi kelimesine alıntı olmadığı sürece genellikle yasaldır.

• ✔ Web sitenizi alıntı yapın ve bağlantı verin

Alıntılar yasal olarak teşvik edilir, kısıtlanmaz.

B. AI Şirketlerinin Yasal Olarak Yapamayacakları

• ❌ Lisans almadan telif hakkıyla korunan içeriği aynen kullanın

Doğrudan çoğaltma, adil kullanım kapsamında korunmaz.

• ❌ Eğitim için reddetme sinyallerini yok sayma

AB uyumluluğu zorunlu kılar.

• ❌ Yasal dayanak olmadan kişisel verileri işleme

GDPR geçerlidir.

• ❌ İftira niteliğinde veya zararlı özetler oluşturmak

Bu, sorumluluk doğurur.

• ❌ Markanızı yanlış tanıtmayın

Tüketici koruma yasaları kapsamında.

• ❌ Özel / ücretli içeriği açık olarak ele almak

Yetkisiz veri toplama yasa dışıdır.

4. "Eğitim Verme" ve AI Robot Direktiflerinin Yükselişi

2024–2025'te yeni standartlar getirildi:

**1. noai ve noindexai Meta Etiketleri

OpenAI, Anthropic, Google, Perplexity tarafından kullanılır.

**2. Kullanıcı Aracısı: GPTBot (ve eşdeğerleri)

AI tarama ve eğitiminin açıkça devre dışı bırakılmasını sağlar.

3. AB AI Yasası: Zorunlu Çıkma Arayüzü

LLM'ler, içerik sahiplerinin aşağıdakileri talep etmeleri için bir yol sağlamalıdır:

✔ eğitimden kaldırma

✔ gerçeklerin düzeltilmesi

✔ zararlı çıktıların kaldırılması

Bu önemli bir değişikliktir.

4. OpenAI Atıf ve Çıkma Merkezi

OpenAI artık şunları desteklemektedir:

✔ eğitimden vazgeçme

✔ model belleğinden içerik kaldırma

✔ kaynak alıntı tercihleri

5. Google'ın "AI Web Yayıncı Denetimleri" (Gemini Genel Bakışları)

Siteleri şunları belirleyebilir:

✔ AI Genel Bakışlarında hangi sayfaların kullanılabileceği

✔ snippet izinleri

✔ RAG erişilebilirliği

5. LLM'ler Günümüzde Telif Haklarını Nasıl Ele Alıyor?

Telif hakkı, LLM'ler için temel yasal mücadele alanıdır.

Önemli olan noktalar şunlardır:

1. Eğitim ve çıktı

Eğitim: "adil kullanım" argümanı Çıktı: telif hakkıyla korunan metni aynen kopyalamamalı

Çoğu dava, eğitimin yasallığına odaklanmaktadır.

2. Türev Eserler

Özetler genellikle yasaldır. Aynı şekilde yeniden üretmek yasaldır.

3. Dönüştürücü Kullanım Argümanı

AI şirketleri şöyle savunur:

• "eğitim" dönüştürücüdür

• "gömülü temsiller" kopya değildir

• "istatistiksel öğrenme" ihlal değildir

Mahkemeler (henüz) kesin bir karar vermemiştir.

4. Veritabanı Hakları (AB'ye Özgü)

LLM'ler serbestçe alım yapamaz:

• küratörlü dizinler

• tescilli veritabanları

• lisans gerektiren veri koleksiyonları

Bu durum SaaS karşılaştırma sitelerini, inceleme platformlarını ve niş veri kümelerini etkilemektedir.

5. Lisans Tabanlı Eğitim (Gelecek)

Beklenenler:

✔ lisanslı içerik havuzları

✔ ücretli veri anlaşmaları

✔ sadece ortaklara özel eğitim beslemeleri

✔ premium endeks kademeleri

AI, lisanslı bilgi ekosistemlerine doğru ilerleyecektir.

6. Sorumluluk: Yanlış AI cevaplarından kim sorumludur?

2025 yılında sorumluluk şunlara bağlı olacaktır:

1. Bölge

AB: AI şirketleri için güçlü sorumluluk ABD: sorumluluk hala gelişme aşamasında İngiltere: karma yaklaşım Asya: büyük farklılıklar

2. Hata türü

• iftira

• zararlı öneriler

• yanlış beyan

• tıbbi/finansal yanlış bilgiler

3. Kullanıcı bağlamı

Profesyonel kullanım, kişisel kullanım ve tüketici kullanımı.

4. Markanın Yanlış Tanıtılıp Tanıtılmadığı

Bir AI sistemi bir markayı yanlış tanımlarsa, sorumluluk şunları içerebilir:

• AI şirketi

• cevabı veren platform (arama motoru)

• nadiren yayıncı

7. Markaların Nasıl Tepki Vermesi Gerekiyor: Hukuki-Teknik Oyun Kitabı

İşte modern yanıt stratejisi.

1. Açık, Makine Tarafından Okunabilir Veriler Yayınlayın

Wikidata + Schema yasal belirsizlikleri azaltır.

2. Veri Hijyenini Koruyun

LLM'ler tüm yüzeylerde tutarlı gerçekleri görmelidir.

3. Markanızla İlgili AI Çıktılarını İzleyin

Kontrol edin:

✔ ChatGPT

✔ Gemini

✔ Copilot

✔ Claude

✔ Perplexity

✔ Apple Intelligence

Yanlışlıkları işaretleyin.

4. Resmi Düzeltme Kanallarını Kullanın

Çoğu platform artık şunları izin vermektedir:

✔ düzeltme talepleri

✔ kaynak tercihlerini belirtme

✔ model güncelleme gönderimleri

✔ eğitimden vazgeçme

5. Robotları ve AI Meta Kontrollerini Uygulayın

Kullanım:

<meta name="robots" content="noai">
<meta name="ai" content="noindexai">
Kullanıcı Aracısı: GPTBot
İzin Verme: /

…eğitimi engellemek istiyorsanız.

6. Özel Verileri Koruyun

Kilitleyin:

✔ sınırlı erişimli içerik

✔ SaaS panoları

✔ özel belgeler

✔ kullanıcı verileri

✔ iç kaynaklar

7. Yasal netlik için marka varlıklarını güçlendirin

Güçlü ve tutarlı bir varlık ayak izi, aşağıdaki riskleri azaltır:

✔ Hayali iddialar

✔ yanlış özellik listeleri

✔ yanlış fiyatlandırma

✔ yanlış bilgi

Çünkü LLM'ler doğrulanmış varlıkları alıntılamak için "daha güvenli" olarak değerlendirir.

8. Ranktracker'ın Yasal Ortamı Yönlendirmedeki Rolü

Ranktracker, uyumluluk dostu AI görünürlüğünü destekler.

Web Denetimi

Meta veri sorunlarını, şema çakışmalarını ve yapısal sorunları tespit eder.

Anahtar Kelime Bulucu

Tanımların netliği için uyumlu içerik kümeleri oluşturur.

Geri Bağlantı Denetleyicisi ve İzleyicisi

Yetkili siteler arasında fikir birliği oluşturur (yasal doğrulama için önemlidir).

SERP Denetleyicisi

AI sistemleri tarafından kullanılan kategori + varlık sinyallerini ortaya çıkarır.

AI Makale Yazarı

Net, yapılandırılmış, makine tarafından okunabilir içerik üretir — belirsizliği azaltır.

Ranktracker, markanızın yasalara uygun, AI dostu ve tüm üretken ekosistemde tutarlı bir şekilde temsil edilmesini sağlar .

**Son Düşünce:

AI Hukuku Yeni SEO Haline Geliyor — ve Her Marka Buna Uyum Sağlamalı**

LLM veri kullanımının yasal çerçevesi çok hızlı bir şekilde gelişiyor.

Önümüzdeki 24 ay içinde, AI hukuku şunları yeniden tanımlayacak:

✔ içeriğin nasıl taranacağı

✔ eğitim için neler kullanılabileceği

✔ atıf ne zaman gerekli

✔ neyin ihlal sayılacağı

✔ gerçek düzeltmelerin nasıl uygulanacağı

✔ AI sistemlerinin hangi verileri açıklaması gerektiği

✔ markalar temsilini nasıl kontrol edebilir

Pazarlamacılar için bu sadece yasal bir sorun değil, aynı zamanda bir görünürlük sorunu, bir güven sorunu ve bir kimlik sorunudur.

AI modelleri artık milyarlarca insanın markaları nasıl anladığını şekillendiriyor. Yasal duruşunuz belirsizse, AI görünürlüğünüz istikrarsız hale gelir. Verileriniz tutarsızsa, kuruluşunuz güvenilmez hale gelir. İzinleriniz belirsizse, içeriğiniz modellerin alıntı yapması için riskli hale gelir.

Yeni üretken keşif çağında başarılı olmak için, yasal, teknik ve varlık optimizasyonunu tek bir disiplin olarak ele almalısınız.

AI SEO'nun geleceği budur.