ÖZET
Bu makale, yapay zekanın, özellikle üretken yapay zekanın, geleneksel yazılım anlaşmaları üzerindeki değişim etkisini incelemektedir; bu makalede, üretken yapay zeka sözleşmeleri müzakere edilirken dikkate alınması gereken temel hususları ve üretken yapay zeka ile ilişkili risklerin pratik bir yaklaşımla ilgililer arasında nasıl paylaştırılabileceğini ele alacağız.
I. GİRİŞ
Yapay zeka geliştikçe, yapay zeka ile ilişkili sözleşme düzenlemelerini ve taraflar arasındaki risk paylaşımını anlamak zorlayıcı olabilir. Yapay zeka teknolojisinin hızla ve katlanarak ilerlemesi, yazılım sözleşmelerine hem karmaşıklık hem de fırsat anlamında yeni bir boyut katmaktadır.
Yapay zeka, özellikle üretken yapay zeka, giderek daha yaygın hale geldikçe, yapay zeka araçları tedarik sözleşmeleri, yapay zeka hizmeti sağlama sözleşmeleri ve yapay zeka aracı geliştirme sözleşmeleri gibi yeni sözleşme tipleri ortaya çıkmıştır.
Tedarikçilerin yazılım çözümleri (hizmet veya ürün olarak) geliştirdiği veya tedarik ettiği geleneksel yazılım sözleşmelerinde, sözleşme müzakereleri sırasında dikkate alınan kritik hususlar arasında münhasırlık, sorumluluk, garantiler, hizmet seviyeleri, fikri mülkiyet, üçüncü taraf yazılımları, personele ilişkin konular, müşteri verilerinin korunması, güvenlik ve tazminatlar yer almaktadır. Bununla birlikte, yeni ortaya çıkan sözleşme tipleri, geleneksel sözleşme maddelerinin güncellenmesini ve yeni şartların dahil edilmesini gerektiren farklı zorluklar ortaya koymaktadır. Örnekler arasında, müşteri verilerinin eğitim için kullanılmasına ilişkin kısıtlamalar, hata yönetimi (yapay zeka aracının sürekli veya hatasız çalışma garantisi olmaksızın “olduğu gibi” sunulması), yapay zekanın önyargılı yanıtlar vermesi ve bundan doğan sorumlulukla mücadele için alınabilecek önlemler ve yapay zeka aracının kayıt tutma ve denetleme gereklilikleri ile ilgili hükümler yer almaktadır.
Yapay zeka sözleşmeleri, tedarikçinin doğrudan yapay zeka aracı geliştirmediği veya tedarik etmediği, ancak yazılım geliştirmek için yapay zeka araçlarını kullandığı ve daha sonra bunu müşterilere sunduğu durumlarda daha da karmaşık hale gelmektedir.
II. YAPAY ZEKA ARAÇLARI, HİZMETLERİN BİR PARÇASI OLARAK YAPAY ZEKA ARAÇLARININ KULLANIMI VE YAPAY ZEKA ARAÇ GELİŞTİRME SÖZLEŞMELERİNDE DİKKATE ALINMASI GEREKEN ÖNEMLİ HUSUSLAR
Günümüzün dinamik iş ortamında, şirketler artık operasyonlarını optimize etmek, daha verimli kapasite ve daha az tekrar eden süreçler benimsemek, maliyetlerini azaltmak, özel uzmanlığa erişmek ve nihayetinde rakiplerinin önüne geçmek için hizmet sağlayıcılarından/ tedarikçilerinden yapay zeka kullanım senaryoları tasarlamalarını ve ortaya koymalarını beklemektedirler. Üst düzey yöneticiler yapay zekadan (özellikle üretken yapay zekadan) yararlanmak için acele ederken, uyum ve hukuk ekipleri de, gizlilik ve fikri mülkiyet sorunlarından kalite ve performans endişelerine kadar yapay zeka kullanımının risk sonuçlarını anlamak ve yapay zekanın “sorumlu” kullanımını sağlamak için gereken önlemleri bir an evvel devreye sokmak için acele etmektedir.
Şirketler, yapay zeka ile ilgili riskleri ve etkilerini anladıkça, bunlara karşı en iyi korunma yöntemi olarak geniş kapsamlı ve sıkı yapay zeka politikaları geliştirmektelerse de, hizmet sağlayıcılar/ tedarikçiler güvenli kullanım senaryoları ortaya koydukça, bu sıkı politikaların gereklilikleri yumuşamaktadır. Örneğin bulut ortamı temelli teknolojiler kullanan bazı sağlayıcıların/ tedarikçilerin, müşterilerinin güvenlik kaygıları konusunda proaktif davrandıklarını ve yapay zekayı sorumlu bir şekilde nasıl kullandıklarını gösteren düzenlemeler yaparak en azından bazı endişeleri gidermeye çalıştıklarını görüyoruz.
Makalemizde, yapay zeka araçlarının tedarik edilmesi, yapay zekanın bir hizmet olarak sağlanması ve yapay zeka araçlarının geliştirilmesiyle ilgili sözleşmelere yönelik önemli kavramlara daha yakından bakacağız. İşaret edeceğimiz hükümlerden herhangi birinin spesifik uygulaması, elbette ki tedarikçi/ geliştirici ve müşteri arasındaki müzakerelere, sözleşmenin hukuki niteliğine, konusuna, uygulanacak hukuka, tarafların önceliklerine, iş modeline ve iş stratejisine bağlı olacaksa da, her sözleşme tipi için nüanslarıyla birlikte temel hususları, müzakere noktalarını ve tarafların motivasyonlarını aydınlatmaya çalışacağız.
A. Yapay Zekanın Tanımlanması
Üretken yapay zeka araçlarından, işlem izleme ve risk yönetimi görselleştirme gibi analitik ve raporlama yapay zeka araçlarına kadar, yapay zeka uygulamaları için kullanım senaryoları katlanarak artmaktadır. Taraflar, özellikle müşteriler, yapay zeka için dar bir tanımdan kaçınmayı tercih edebilirler; zira geniş bir sözleşmesel tanım, algoritmik yapay zeka, yorumlayıcı yapay zeka, makine öğrenimi süreci veya diğer yapay zeka süreçlerini de kapsayacaktır. Ancak, uygun tanımlama yapılırken, ifşa gerekleri ve kalite kontrolleri gibi diğer gereksinimler zorlayıcı olabilir veya en azından hassas ve özenli bir çalışma, dolayısıyla ilave kaynak ve zaman, gerektirebilir.
B. Yapay Zeka Kullanımının Açıklanması & Durum Tespiti
Yapay zekanın tanımına bağlı olarak, hizmet sağlayıcının güncel durumda üretken yapay zekayı nerede ve nasıl kullandığını (yani, operasyonel kararların ve süreçlerin yapay zekanın çıktıları üzerinde nasıl şekillendiğini) belirlemek ve bu kullanımın uygun şekilde açıklanıp anlaşılmasını sağlamak karmaşık bir konu olabilir. Bir müşterinin, hizmetlerinde ve iş süreçlerinde yapay zekanın nerede ve nasıl kullanıldığını anlaması birçok nedenle önemlidir. Özellikle yapay zeka süreçlerinin şirket verilerini veya bir şirketin müşteri verilerini kullanarak büyük dil modellerini (LLM’ler) eğittiği durumlarda, hizmet sağlayıcı müşteriyi hizmetlerinin bir parçası olarak yapay zeka kullanımı hakkında genel olarak bilgilendirmekle yükümlü kılınabilir.
Müşteri, ayrıca talep üzerine, hizmetlerde yapay zeka kullanımına ilişkin belirli bilgiler alma hakkını talep edebilir. Bir hizmet sağlayıcı, bu tür bir hakkı dengelemek amacıyla ticari olarak hassas iş bilgilerini ve yapay zeka aracını eğitmek için kullanılan veri kümelerine sahip diğer müşterilerin gizli bilgilerini korumak isteyebilir.
Bir taraf, yapay zeka kullanımı veya çıktılarıyla ilgili bir sorun tespit ederse, her iki taraf da genellikle birbirini derhal bilgilendirme yükümlülüğü talep edecektir. Müzakere edilecek ana noktalar arasında “sorunların” kapsamı (veri ihlalleri, yanlış, önyargılı veya temsil edici olmayan çıktılar gibi), bildirim süresi ve kapsamı ile sorunların sonuçları (yapay zeka kullanımına veya hizmetlerin tamamına yönelik bir iyileştirme planı veya askıya alma hakkı) yer alabilir.
Müşteri ayrıca tedarik zinciri için kabul edilebilir bir yapay zeka kullanım politikası geliştirmiş olabilir ve bu politikaya uyulmasını hizmet sağlayıcıdan/ tedarikçiden talep edebilir.
C. Doğruluk ve Güvenilirlik Sorunları
Teknolojiye aşırı güvenme riski ‘yeni’ bir risk değildir, ancak yapay zekada bu risk, bazı yapay zeka türlerinin şeffaf olmaması, açıklanabilir olmaması ve denetlenebilir olmaması nedeniyle tartışmasız daha akuttur. Herhangi bir yazılım tabanlı çözümde olduğu gibi, yapay zeka, doğru ve güvenilir sonuçlar üretmezse riskler yaratır. Bu nedenle, işletmeler yapay zeka araçlarına güvenmeden önce, örneğin yapay zekanın eğitildiği orijinal verilerin güvenilir olup olmadığını, aracın güvenilirliği ve doğruluğu konusunda herhangi bir bağımsız değerlendirme olup olmadığını, olağandışı çıktıları kontrol etmek için bir “insan döngüsünün” dahil edilip edilmediğini, hizmet sağlayıcının veya tedarikçinin yapay zekanın neden olduğu hatalardan sorumluluk kabul etmeye ne kadar hazır olduğunu ve yanlış çıktılar olduğunda hangi çözümleri sunacağını bilmek isteyecektir.
Bu sorunları ele almak için, müşteriler, yapay zekanın hizmet sağlama sürecinde kullanıldığını, en azından insanlarla etkileşime geçtiği veya önemli kararlar verdiği ölçüde, açıklanabilir olmasını sağlamak amacıyla sözleşmeye yeterli bilgi sağlama, test ve denetim yükümlülükleri eklemelidir.
Hizmetlerde yapay zeka kullanıldığında müşteriler; sağlayıcıların yapay zeka kullanımının, hizmetlerin sözleşmesel performans standardını düşürmemesini, doğru ve temsil edici çıktılar üretmesini, müşteri önceden onay vermedikçe korunan özel nitelikteki verileri dikkate almamasını, zararlı veya uygunsuz davranışlar geliştirmemesini, ve hizmet sağlayıcıların bu taahhütlerde bulunmasını bekleyebilirler.
Bir hizmet sağlayıcının bu beklentileri ne kadar karşılayabileceği, ilgili yapay zeka aracının nasıl edinildiği ve hangi veri kümeleri üzerinde eğitildiği gibi çeşitli faktörlere bağlıdır. Örneğin, bu tür veri kümeleri müşteri tarafından sağlanıyorsa, bir hizmet sağlayıcı, eğitim veri kümelerindeki hatalar veya yanlışlıklar nedeniyle sorumluluktan kaçınmak isteyebilir.
Bazı teknik standartlar, tedarikçinin yapay zekaya yaklaşımının yeterince sağlam olduğuna dair bir güvence sağlamak açısından yardımcı olabilir. Ancak, bir tedarikçinin belirli bir standartla “uyumlu” olduğunu söylemesi, tam bir sertifikasyon sürecinden geçtiği anlamına gelmez. Sertifikasyon, bağımsız bir üçüncü tarafça denetimi gerektirir ve bu, titiz bir prosedürdür ve oldukça uzun ve pahalı bir süreç olabilir. “Uyumlu” terimi, tedarikçinin ilgili standarda uyduğunu ifade eder ve bu durum (belki kafa karıştırıcı bir şekilde) bir “uyum sertifikası” ile belgelendirilebilir; ancak bu, iç denetimler ve öz değerlendirmelere dayanır. Dolayısıyla, uyumluluk bir güvence sağlasa da tedarikçinin kendi öz değerlendirmesinde ne kadar titiz olduğuna güvenip güvenmediğiniz çok önemlidir.
D. Yasalarla Uyum
Yapay zeka ile ilgili kurumsal ve kişisel verilerin korunması, ürün sorumluluğu, e-ticaret kuralları veya avukat-müvekkil gizliliği gibi çok katmanlı düzenlemeler göz önüne alındığında, yapay zeka ekosisteminde uyum sorumluluğunun sözleşmesel olarak dağılımı giderek daha önemli hale gelmektedir. Genel olarak, bir yapay zeka aracının ilgili yasaları ihlal etmemesini sağlama sorumluluğu, yapay zeka aracını eğiten veri setlerini sağlayan tarafa düşebilir. Önemli bir müzakere noktası, müşterinin yapay zeka kullanımı sonucunda herhangi bir yasayı ihlal etmesinden doğan sorumluluğun kime ait olacağıdır: Hizmet sağlayıcı, müşterinin yapay zeka kullanımı nedeniyle herhangi bir yasayı ihlal etmesine sebep olmayacağını taahhüt edecek midir? Müşteri, yapay zeka aracını kullanması nedeniyle doğrudan kendisi mi sorumlu olmalıdır, yasalara uyum (örneğin, sektöre özgü düzenlemelere uyum) yalnızca müşterinin yükümlülüğü müdür?
Öte yandan, bir yapay zeka aracı kişisel bilgileri toplamak veya işlemek için kullanılıyorsa, bu verilerin tabi olunan verilerin korunması yasalarına uygun olarak ele alınmasını sağlamak son derece önemlidir. Risk yönetimi yapmanın anonimleştirme ve kimliksizleştirme, gizlilik politikalarının uygulanması ya da spesifik sözleşme hükümleri gibi pek çok yolu bulunmaktaysa da; yapay zekanın bir yapay zeka sisteminde veri kullanma hakkına sahip olup olmadığına, sistemin bilgileri nasıl kullandığına ve ifşa ettiğine çok dikkat edilmelidir.
E. Fikri Mülkiyet Haklarının Sahipliği ve Lisanslanması
Üretken yapay zeka kullanılırken karşılaşılan en önemli konulardan biri, yapay zekaya sağlanan girdilerde ve yapay zeka araçları tarafından üretilen çıktılarda fikri mülkiyet haklarının sahipliğidir. Bir şirketin hem girdilerde hem de çıktılarda mülkiyet zincirini kanıtlayabilmesi, özellikle bir ürün, varlık ya da işletmeyi satmak istediği durumlarda kritik bir öneme sahiptir. Taraflardan her biri diğerinin, genellikle üçüncü tarafların fikri mülkiyet ihlali iddialarına karşı tazminat ödemek yoluyla, katkıda bulunduğu fikri mülkiyet haklarının arkasında durmasını bekleyecektir. Yapay zekanın fikri mülkiyetinin kime ait olduğu ve fikri milkiyet haklarının taraflar arasında nasıl paylaşılacağı konusu, yapay zeka sözleşme müzakerelerinin odak noktasıdır.
Ancak, temel kaygı çıktıları herhangi bir kısıtlama olmaksızın kullanabilmek ise, bu kaygı lisanslama ile giderilebilir. Lisanslama düzenlemeleri, hem hukuken hem de pratikte, yapay zeka aracının kullanımının (planlı ya da aniden) sona ermesi durumunda, hizmet kesintilerini en aza indirmek bakımından da son derece önemlidir. Herhangi bir ilişkide olduğu gibi, bu hukuki ilişkinin sonuna da daha en başından hazırlık yapılmalıdır. Ayrılma aşamasında, diğer tescilli yazılım araçları için geçerli olan lisans sahibine “mahkum kalma” riskine benzer şekilde, hizmet sağlayıcı, yerini alacak sağlayıcıya yapay zeka aracına ilişkin bilgi sağlamayı ya da lisans vermeyi reddedebilir. Ayrıca, bu bağlamda veri göçü ile ilgili ek sorunlar da ortaya çıkabilir. Eğitim verilerinin, örneğin üçüncü şahıslara ait olanların yeni sağlayıcıya aktarılması ya da veri havuzunda tutulan müşteri verilerinin ayıklanması mümkün olmayabilir. Bu sorunların sözleşme içinde giderilmesi önemlidir.
Buna ek olarak, yapay zeka aracının kendisinin ya da üretilen çıktının kullanım kısıtlamalarına ve diğer lisans koşullarına ilişkin ayrı bir düzenlemeye ihtiyaç olacaktır. Tedarikçi, üretilen çıktının sadece dahili kullanım ile sınırlandırılmasını ve herhangi bir ticari kullanımın yasaklanmasını isteyebilir.
F. Büyük Dil Modellerini Eğitmek İçin Veri Kaynakları
Üretken yapay zeka anlaşmalarının müzakeresi, Büyük Dil Modellerini (LLM) eğitmek ve çıktı üretmek için kullanılan veri kaynaklarının titizlikle incelenmesini gerektirir. Bu titiz inceleme, gelecekte ortaya çıkabilecek hukuki ve pratik sorunları önlemek için şarttır. Kapsamlı bir hukuki inceleme, toplanan verilerin makine öğrenimi amaçlarına yönelik yasal gerekliliklere uyup uymadığını değerlendirmelidir. Bu değerlendirme, şirketin mevcut hizmet şartları, gizlilik politikası ve müşteri odaklı diğer sözleşme şartlarının derinlemesine incelenmesini ve müşterilerden ya da kullanıcılardan alınan izinlerin doğrulanmasını gerektirir. Farklı veri türleri, farklı onay ve sorumluluk sorunlarını ortaya çıkarır. Kişisel olarak tanımlanabilir bilgiler, diğer yapay zeka sistemleri tarafından üretilen sentetik içerikler ve üçüncü şahıslara ait fikri mülkiyet hakları dikkatle değerlendirilmelidir.
Bu sorunları proaktif olarak ele almak için birçok sağlayıcı, yalnızca gerekli verileri kullanarak veri minimizasyonu uygular ve LLM’lerin verileri eğitim için nasıl kullandığını şeffaf bir şekilde açıklar. Bu şeffaflık, güven tesis eder ve potansiyel yasal zorlukları en aza indirir.
Hizmet sağlayıcılar, yapay zekayı toplu müşteri verileri üzerinde eğiterek tekliflerini geliştirebilir. Ancak, müşteriler haklı olarak, rakiplerine fayda sağlayabilecek ticari açıdan hassas bilgileri paylaşmakta tereddür ederler. Gizlilik, verilerin korunması, fikri mülkiyet hakları, bilgi güvenliği ve hizmetin sona ermesi sonrasına ilişkin hükümler, müşteri verilerinin uygun ölçüde korunmasını sağlayacak güvencelerdir ve dikkatle ele alınması gerekir.
Eğitim verilerinden kaynaklanan yapay zeka geliştirmelerinin sahipliğini belirlemek de ek zorluklar yaratır. Bu konuda, müşterilerin tüm geliştirmeler üzerinde hak sahibi olduğu mutlak veri ayrıştırmasından müşterinin paylaşılan bir veri havuzuna katkıda bulunduğu, hizmet sağlayıcının, yapay zekanın ve geliştirmelerinin mülkiyetini elinde tuttuğu “hizmet olarak yapay zeka” modellerine kadar çeşitli yaklaşımlar mevcuttur. Müşteri veri koruması ile hizmet sağlayıcı inovasyonu arasında denge sağlayan hibrit yaklaşımlar da benimsenebilmektedir.
Geliştiriciler ve sağlayıcılar, modellerin eğitimi için telif hakkıyla korunan içerik kullanırken dikkatli olmalıdır. Eğitim verilerinde üçüncü taraf fikri mülkiyet haklarını ihlal etmek, çıktıların eğitim verilerini önemli ölçüde kopyalaması durumunda ihlal riskini artırır. Lisanslama, telif hakkı ihlal iddialarını azaltmanın en iyi stratejisi olarak görünmektedir. Benzer kaygılara karşı bazı geliştiriciler, müşterilerini yapay zeka asistanlarının çıktılarından kaynaklanan telif hakkı ihlal iddialarına karşı savunmayı teklif eder. Bu tür fikri mülkiyet korumaları, güveni artırarak yasal riski azaltabilir ve endüstri standardı haline gelebilir.
Bu hususlar, tedarikçilerin, sağlayıcıların ve geliştiricilerin olası sorumluluklarını önemli ölçüde etkiler ve tazminat, beyan ve garantilerle ilgili müzakere stratejilerini şekillendirir. Müşteriler, eğitim veri kaynaklarının netleştirilmesini ve üçüncü taraf ihlal iddialarına karşı sözleşmesel koruma talep edecektir. Bu, yapay zeka eğitim süreçlerinin ve çıktılarının üçüncü taraf fikri mülkiyet haklarını ihlal etmediğine dair garantiler ya da ihlal risklerini en aza indiren teknik önlemler veya araçların uygulanmasını içerebilir.
Son olarak, yapay zeka üçüncü taraf yazılım araçlarıyla etkileşime girdiğinde, müşterilerin bu tür kullanımı destekleyen üçüncü taraf lisanslarını doğrulaması gerekir. Örneğin, lisanslar gerçek kullanıcılara dayalıysa, yapay zeka kullanımına yönelik ek lisanslar gerekebilir. Bu doğrulama, olası yasal anlaşmazlıklara karşı koruma sağlar ve lisans sözleşmelerine uygunluğu güvence altına alır.
Üretken yapay zeka anlaşmalarının müzakeresi, veri kaynakları, fikri mülkiyet ve sorumluluk konularının dikkatlice ele alınmasını gerektiren karmaşık bir süreçtir. Bu endişeleri şeffaf uygulamalar, sağlam hukuki çerçeveler ve etkili sözleşme hükümleri ile proaktif bir şekilde ele alarak, paydaşlar üretken yapay zekanın gelişen dünyasında sorumlu yenilikleri teşvik edebilir.
G. Sorumluluk
Yapay zeka sistemine birçok taraf dahil olduğu için, kimin sorumlu tutulacağının belirlenmesi zor olabilir ve bu hususta dikkate alınması gereken birçok faktör vardır. Bu faktörler arasında yapay zeka sisteminin talimatlara uygun hareket edip etmediği, hasarın yapay zeka sisteminin tasarımına veya üretimine dayandırılıp dayandırılamayacağı ve yapay zeka sisteminin genel veya özel sınırlamalar sunup sunmadığı yer alır. Ayrıca, müşterek kusur da önemli bir diğer faktör olarak değerlendirilecektir.
Yapay zeka sözleşmelerinde sorumluluk hükümlerinin müzakere edilmesi, bu teknolojinin getirdiği benzersiz zorluklar nedeniyle dikkatli bir değerlendirme gerektirir. Daha geniş teknoloji ve hizmet sözleşmelerinde yer alan ilkelerle paralellik gösterse de, yapay zeka sistemleri spesifik riskler sunduğundan daha özellikli bir yaklaşım gerektirir. Geleneksel teknoloji işlemlerinde, tedarikçiler genellikle belgelere, hizmet kalitesine veya üçüncü taraf izinlerine dayanan beyan ve taahhütlerin ihlali durumlarında sorumluluklarını sınırlandırmaya çalışır. Bu hallerde genellikle zararın sınırlandırılması veya onarım, hizmetin yeniden ifa edilmesi veya belirli kredi yüklemesi ya da maktu tazminat ödemesi yollarına başvurulur. Ancak, yapay zeka sistemleri yeni ve karmaşık zorluklar ortaya çıkarmaktadır.
Bu ana zorluklardan biri, özellikle insan-yapay zeka etkileşimi içeren senaryolarda, hatanın nerede olduğunu belirlemektir. Örneğin, robotik cerrahi yardımı bağlamında, olumsuz bir olay meydana geldiğinde sorumluluğun belirlenmesi karmaşık olabilir ve bu tür durumlarda sözleşme hükümlerinin nasıl uygulanacağı sorununu gündeme getirir.
Yapay zekanın yaygın kullanım potansiyeli, ayrıca bireylerin yaralanma veya zarar görme riskini taşıyan senaryoları da içerebilir. Yapay zeka destekli tıbbi prosedürler veya otonom araçlar gibi durumlar buna örnek olarak gösterilebilir. Dahası, yapay zekanın sistemik ancak tespiti zor bir şekilde başarısız olabilme potansiyeli, benzersiz bir zorluk yaratır. Taraflardan biri sorunun farkına varmadan önce zarar çoktan ortaya çıkmış ve hızla birikmiş olabilir.
Bu faktörler, sorumluluğun reddi ve sınırlandırılması gibi iki önemli sözleşme hükmünün dikkatle ele alınmasını gerektirir. Standart teknoloji sözleşmelerinde, tedarikçiler genellikle zımni taahhütleri reddeder ve tazmin etme sorumluluklarını kalite veya uyum sorunları ile sınırlandırır. Bu yaklaşım büyük olasılıkla yapay zeka sözleşmelerinde de bencimsenecektir: Tedarikçiler, özellikle insan-yapay zeka etkileşimli veya yüksek riskli uygulamalarda, müşterilerin yapay zeka kullanımıyla ilgili riskleri üstlenmesini sağlamaya çalışacaktır. Bu durum, müşterilerin yapay zeka özelliklerini, bunların doğru kullanımını ve içerdiği riskleri daha iyi anlamalarını gerektirecek ve sözleşmeler müşterilerin yapay zeka kullanım yönergelerini aldıklarını teyit etmelerini gerektiren yükümlülükler içerecektir.
Müşteriler ise, yapay zeka kaynaklı zararlarda tedarikçileri tamamen sorumluluktan kurtaran hükümlerden kaçınmalıdır. Müşteriler yeterli dokümantasyon ve kalite güvencesi sağlayabilirse, sarih taahhütler için istisnalar müzakere edebilirler. Ayrıca, müşteriler, çözüm yollarına ilişkin sınırlamaların aynı işlemden kaynaklanan diğer talepleri engellemediğinden emin olmalı ve sınırlı yapay zeka uzmanlıkları göz önüne alındığında, müşterinin kısmen hatalı olduğu durumlarda çözüm yollarını kısıtlayan dilden kaçınmalıdır.
Yapay zeka sözleşmelerinde tedarikçilerin sorumluluk sınırlandırmaları, büyük ölçüde diğer teknoloji anlaşmalarındakileri yansıtacaktır. Ancak, yapay zekanın doğası gereği müşteriler benzersiz zorluklarla karşılaşır. Müşteriler, özellikle yapay zekaya ilişkin şeffaflık meselesi ve çoğu kullanıcı tarafından sınırlı düzeyde anlaşılabilirliği göz önüne alındığında, yapay zeka yasalarının ihlali nedeniyle ortaya çıkan sonuçsal zararlar için tedarikçilerin sorumluluğunu sınırlandırmaktan kaçınmalıdırlar. Benzer şekilde, müşteriler tedarikçiye atfedilebilecek düzenleyici işlemler nedeniyle yapay zekanın askıya alınmasından kaynaklanan zararlar için sorumluluk sınırlandırmalarından kaçınmalıdır.
Her iki taraf da sorumluluğu kusura dayalı olarak sınırlandırmaya çalışsa da insan-yapay zeka etkileşimlerinde hatanın nereye ait olduğunu belirlemek kolay olmayabilir. Üçüncü bir tarafın tarafsızlığı ya da alternatif bir uyuşmazlık çözüm mekanizması, kusurlu tarafın belirlenmesini kolaylaştırabilir.
Sorumluluktan kurtulma düzenlemelerine rağmen, müşteriler tedarikçilerin, yapay zeka alanında daha fazla bilgi sahibi olma avantajlarını kullanmak üzere, üçüncü taraf iddialarına karşı savunma sağlamasını bekleyebilirler. Kusurlu tarafın kim olduğunu tespit için bağımsız bir kişinin atanması, savunma çabalarında işbirliğini teşvik edebilir ve maliyetin adil bir şekilde paylaşımını sağlayabilir.
Sonuç olarak, yapay zeka sözleşmelerinde sorumluluk hükümlerinin müzakere edilmesi, bu teknolojinin sunduğu benzersiz zorlukları açık ve uygulanabilir sözleşme koşulları ile dengeleyen hassas bir yaklaşım gerektirir. Yapay zekanın içerdiği riskler dikkatle değerlendirildiğinde hem tedarikçiler hem de müşteriler, anlaşmalarının çıkarlarını yeterince koruduğundan emin olabilirler. Bununla birlikte, yapay zeka teknolojisinin gelişen doğası göz önüne alındığında, tedarikçiler lehine sorumluluk sınırlamalarını dikkate almak da makul sayılabilir. Tedarikçiler, yapay zekanın gelişmekte olan bir teknoloji olduğu gerekçesiyle, yapay zeka teknolojilerinde yeniliği ve yatırımı teşvik etmek için sorumluluk sınırlamalarının haklı olduğunu savunabilir. Bu dengeli yaklaşım, müşteriler korunurken tedarikçilere gereksiz yük getirilmemesini sağlayarak risk ve sorumlulukların adil bir şekilde dağıtılmasına olanak tanır.
III. YAPAY ZEKA ARAÇLARININ YAZILIM GELİŞTİRME İÇİN KULLANILMASI
Yapay zeka sözleşmelerinin ortaya koyacağı hukuki meseleler, özellikle tedarikçi yapay zeka araçlarını doğrudan yapay zeka hizmetleri sağlamak için değil, daha sonra müşterilerine teslim edeceği yazılımları geliştirmek için kullandığında daha da karmaşık hale gelebilir. Bu senaryoda, tedarikçi müşterisine sözleşme hükümlerinin ötesine geçen taahhütlerde bulunmak istemeyeceğinden, sözleşme düzenlemeleri çok daha önemli hale gelir. Örneğin, yapay zeka aracı sağlayıcısı, üretilen çıktıdan kaynaklanan üçüncü taraf fikri mülkiyet ihlali için tazminat ödeme taahhüdünde bulunmazsa, tedarikçi de müşterisine bu tür bir güvence sağlamak istemeyecektir. Diğer taraftan, yapay zeka aracı sözleşmesinde bir tazminat taahhüdü olsa bile, bu taahhüdün yazılım geliştirme sırasında tedarikçi tarafından yapılan değişikliklere ne ölçüde uygulanacağı bir soru olmaya devam etmektedir.
Benzer şekilde, üretilen çıktının mülkiyeti konusunda da bazı zorluklar ortaya çıkabilir. Yapay zeka aracı sağlayıcısının üretilen çıktı üzerinde mülkiyet iddiası olmadığı ve üçüncü taraf fikri mülkiyet haklarının ihlal edilmediğine dair herhangi bir taahhütte bulunmadığı düzenlenmişse, tedarikçinin müşterisiyle yaptığı sözleşmede de benzer düzenlemeler olabilir ve bu da nihai yazılımın mülkiyetini belirsiz hale getirebilir.
Son olarak, yapay zeka destekli geliştirme süreçlerinde açık kaynaklı yazılım kullanımına yönelik sorunlar da konuyu daha da karmaşıklaştırmaktadır. Genellikle, tedarikçiler yazılım geliştirmede açık kaynaklı yazılımların kullanımını kontrol ederek copyleft lisans risklerini yönetebilir. Ancak, bir yapay zeka aracı “kara kutu” olarak çalıştığında, yani eğitim süreçleri ve veriler kullanıcıdan gizlendiğinde, tedarikçinin açık kaynak yazılım kullanımıyla ilgili benzer güvenceler sunması zorlaşır.
IV. SONUÇ
Sonuç olarak, şirketlerin daha gelişmiş kalite kontrollerine olan ihtiyaçları ile üretken yapay zeka çözümleri aracılığıyla maliyet tasarruflarını artırma hedefleri arasında bir denge kurma, karmaşık fakat dikkate değer bir iştir. Ancak, bu zorlu iş, ileri teknoloji ve titiz insan denetimiyle ele alınabilir. Tahmine dayalı analitikten sanal asistanlara kadar üretken yapay zeka uygulamaları, geleneksel yazılım sözleşmesi modellerinde devrim yaratmakta, benzersiz fırsatlar sunarken yeni yasal zorluklar da ortaya çıkarmaktadır.
Yapay zeka sözleşmelerinin ortaya çıkışı, özellikle fikri mülkiyet alanında birçok sözleşmesel mesele doğurmaktadır. Bu durum hem tedarikçilerin hem de müşterilerin mevcut standart yazılım sözleşmelerini kapsamlı bir şekilde gözden geçirmesini ve her iki tarafın da bazı ödünler vermesini zorunlu kılan yenilikçi, alışılmadık çözümler üretmesini gerektirir. Yapay zeka merkezli bir yaklaşımın benimsenmesinin hem tedarikçilerin hem de müşterilerin yapay zeka sözleşmelerinin sunduğu avantajlardan tam olarak yararlanabilmeleri için hayati önem taşıdığı açıktır.
Yapay zeka araçları, hizmetlerin dış kaynaklardan edinilmesine ilişkin sözleşmeleri (taşeron sözleşmeleri) ve diğer hizmet sözleşmelerini önemli ölçüde etkileyebilir ve her iki müzakere tarafına da maliyet, zaman, doğruluk, ölçeklenebilirlik ve üretkenlik açısından büyük kazanımlar vaat edebilir. Bu avantajlardan yararlanmak için, sözleşmesel düzenlemelerde yapay zeka kullanımına ilişkin “yeni” risklere karşı dikkatli olmak esastır. Makalemizde tartışıldığı gibi, bu risklerin bazıları tamamiyle yeni olabilirken, birçoğu tanıdık zorlukların konfigüre edilmiş halleridir. Yapay zeka teknolojisi hızla gelişmeye devam ettiğinden ve risklerin tam kapsamı belirsizliğini koruduğundan, hizmet sözleşmelerinde tarafların bilinen riskleri azaltmak ve henüz anlaşılmamış riskler için esneklik sağlamak için kullanabilecekleri ve geliştirebilecekleri yerleşik sözleşme mekanizmaları vardır. Şirketler bu konuları proaktif olarak ele almayı hedeflemelidir.
