Yapay zeka teknolojileri her geçen gün hayatımızın daha fazla alanına entegre olurken, bu devrimin arkasındaki en temel sorunlardan biri de yapay zeka modellerinin eğitildiği verilerin telif hakları meselesi olmaya devam ediyor. Anthropic'in 1.5 milyar dolarlık telif hakkı anlaşması ve Midjourney'in Superman görselleri üretmesi nedeniyle açılan davalar gibi örnekler, sektördeki veri lisanslama boşluğunun ne kadar büyük olduğunu gözler önüne seriyor. Bu tür devasa anlaşmalar, Microsoft'un Office 365 uygulamalarında OpenAI yerine Anthropic modellerini kullanma kararı gibi sektördeki büyük değişimlerin de bir göstergesi; zira büyük teknoloji şirketleri tek bir yapay zeka sağlayıcısına bağımlılıktan uzaklaşarak portföylerini çeşitlendiriyor. Bu durum, bazı uzmanlar tarafından yapay zeka endüstrisinin kalıcı olarak gerilemesine yol açabilecek potansiyel bir “telif hakkı davaları çığı” olarak yorumlanıyor.

İşte tam da bu noktada, internetin ilk ve en önemli standartlarından biri olan RSS'in yaratıcılarından Eckart Walther liderliğindeki bir grup teknoloji uzmanı ve web yayıncısı, sektörün bu büyük sorununa kapsamlı bir çözüm sunmak amacıyla yola çıktı: Real Simple Licensing (RSL). RSL, yapay zeka şirketlerinin büyük ölçekte veri lisanslamasını mümkün kılacak bir sistem olarak tasarlanmış durumda ve şimdiden Reddit, Quora ve Yahoo gibi önde gelen web yayıncılarından destek almış durumda. Peki bu yeni momentum, büyük yapay zeka laboratuvarlarını pazarlık masasına getirmeye yetecek mi?

RSL Nedir ve Nasıl Çalışır?

RSL'nin temel amacı, internet genelinde ölçeklenebilir, makine okunabilir lisanslama anlaşmaları oluşturmak. Eckart Walther'ın TechCrunch'a belirttiği gibi: “İnternet için makine okunabilir lisanslama anlaşmalarına ihtiyacımız var. RSL tam olarak bunu çözüyor.” Yıllardır Dataset Providers Alliance gibi gruplar veri toplama uygulamalarında şeffaflık talep etse de, RSL bu alanda pratik bir teknik ve hukuki altyapı sunan ilk girişim olarak öne çıkıyor.

Geniş Destek ve Mevcut Anlaşmalar

Yahoo, Reddit, Medium, O’Reilly Media, Ziff Davis (Mashable ve Cnet'in sahibi), Internet Brands (WebMD'nin sahibi), People Inc. ve The Daily Beast gibi çok sayıda web yayıncısı şimdiden RSL Kolektifi'ne katılmış durumda. Fastly, Quora ve Adweek gibi şirketler ise kolektife katılmadan standardı destekliyor. Özellikle dikkat çeken noktalardan biri, Reddit gibi halihazırda Google'dan veri kullanımı için yılda tahmini 60 milyon dolar gelir elde eden yayıncıların da kolektifte yer almasıdır. Bu durum, şirketlerin RSL sistemi içinde kendi anlaşmalarını yapmalarına engel olmadığını gösteriyor; tıpkı Taylor Swift'in ASCAP aracılığıyla telif hakkı toplarken özel lisans koşulları belirleyebilmesi gibi. Ancak kendi anlaşmalarını yapamayacak kadar küçük yayıncılar için RSL'nin kolektif şartları büyük olasılıkla tek seçenek olacak.

Yapay Zeka Şirketleri RSL'yi Benimseyecek mi? Zorluklar ve Eleştirel Bakış

RSL'nin önündeki en büyük soru işareti, yapay zeka şirketlerinin bu sistemi ne ölçüde benimseyeceği. ScaleAI ve Mercor gibi şirketlerin başarısı, öncü laboratuvarların veri için ödeme yapmaktan çekinmediğini gösterse de, internet geleneksel olarak ucuz ve düşük kaliteli veri kaynağı olarak görülmüştür. Common Crawl gibi ücretsiz veri setlerinin varlığı, laboratuvarların bedavaya alıştığı bir şeyden telif ücreti talep etmeyi zorlaştırabilir. Ayrıca Cloudflare ile Perplexity arasındaki son anlaşmazlıkta görüldüğü üzere, web kazıma ile makine destekli tarama arasındaki farkı net bir şekilde ayırt etmek her zaman kolay değil.

RSL'nin kurucularından ve IAC Publishing'in eski CEO'su Doug Leeds, bu zorlukların üstesinden gelinebileceğine inanıyor: "Zaten yaptıkları bazı lisanslama anlaşmaları, bunu raporlayabilmelerini gerektirdi, bu yüzden mümkün. Mükemmel olması gerekmez. Sadece insanlara ödeme yapmaya yetecek kadar iyi olması yeterli."

Veri kullanımının nasıl takip edileceği de ayrı bir zorluk. Bir şarkının ne zaman çalındığını belirlemek kolayken, yapay zeka modelleri, belirli bir eğitim verisi parçasının ne zaman telif hakkına tabi olduğunu anlamak konusunda benzersiz zorluklar ortaya koyuyor. Google'ın AI Arama Özetleri gibi gerçek zamanlı veri çeken ve her gerçek için sıkı atıf sağlayan ürünlerde bu sorun daha basitken, bir LLM'e belgenin ne zaman alındığını doğrulamak, eğitimler kaydedilmediğinde neredeyse imkansız hale geliyor. Özellikle yayıncıların blanket ücret yerine çıkarım başına ödeme talep etmesi (RSL'nin sunduğu bir seçenek), bu takibi daha da karmaşıklaştırabilir.

Gelecek ve Beklentiler: Bir İhtiyaç mı, Bir Gerçeklik mi?

Doug Leeds, yapay zeka liderlerinin RSL gibi bir sisteme duyulan ihtiyacı dile getiren son yorumlarına dikkat çekiyor; özellikle Sundar Pichai'nin geçen yılki Dealbook Zirvesi'nde yaptığı açıklamalar bu konuda önemli. Lisanslama sistemi çağrılarının ne kadar samimi olduğu tartışma konusu olsa da, RSL ekibi bu çağrıların takipçisi olmayı planlıyor. Leeds, "Herkes açıkça böyle bir şeyin var olması gerektiğini söyledi. Bir protokole, bir sisteme ihtiyacımız var," diyerek sektör liderlerinin bu yöndeki taleplerini hatırlatıyor. Şimdi, bu sistem gelmiş olabilir.

Bu bağlamda, Microsoft gibi dev teknoloji şirketlerinin OpenAI'ye olan bağımlılıklarını azaltarak Anthropic ve Mistral AI gibi rakiplerle stratejik ortaklıklar kurması, yapay zeka ekosisteminin giderek daha çok modelli ve rekabetçi hale geldiğini gösteriyor. Bu çeşitlenme, telif hakkı düzenlemelerinin ve veri lisanslama sistemlerinin ne kadar acil bir ihtiyaç olduğunu bir kez daha ortaya koyuyor. RSL, bu yeni ve karmaşık yapay zeka manzarasında, içerik üreticilerinin haklarını korurken yapay zeka gelişimini sürdürülebilir kılacak kilit bir çözüm sunma potansiyeline sahip.

RSL, yapay zeka ve yayıncılık dünyası arasındaki gerilimi azaltmak için kritik bir adım olabilir. Eğer büyük yapay zeka şirketleri bu protokole uyum sağlarsa, içerik üreticileri için adil bir telif hakkı sistemi oluşabilir ve yapay zeka gelişiminin önündeki hukuki engeller azalabilir. Ancak bu devrim niteliğindeki sistemin gerçek başarısı, sektörün tüm aktörlerinin bu yeni düzene ne kadar hızlı ve istekli adapte olacağına bağlı olacak.

Kaynak: TechCrunch