Rekabet Hukuku Ekseninde Yapay Zeka

GE
Gunay Erdogan Attorneys-at-Law

Contributor

Gunay Erdogan Attorneys-at-Law is a full-service law firm with offices located in Istanbul and Ankara. Our firm was established in 2020 by the partners who bring unique and extensive experience in their fields. Our team of 20 highly skilled lawyers provide legal services in English, Turkish, French and German. We are committed to utilizing legal technologies to optimize the legal services, enabling us to provide cutting-edge legal service that meets the 4.0 standards of legal service.
Son yıllarda, yapay zeka (YZ) teknolojisinin ilerleyişi, dijital dünyayı köklü bir şekilde değiştirmeye başladı.
Turkey Technology

Giriş

Son yıllarda, yapay zeka (YZ) teknolojisinin ilerleyişi, dijital dünyayı köklü bir şekilde değiştirmeye başladı. Özellikle jeneratif yapay zeka modelleri, yani dil modelleri (LM) ve temel modeller (FM), iş yapış şekillerini, hizmet sektörünü ve yaratıcı endüstrileri dönüştürüyor. Küresel YZ pazarı, 2023 yılında 130 milyar Euro değerindeydi ve 2030 yılına kadar bu değerin 1.9 trilyon Euro'ya ulaşması bekleniyor.1 Ancak bu büyüme, sadece ekonomik fırsatlar yaratmakla kalmıyor, aynı zamanda rekabet hukuku bağlamında da birçok sorunu beraberinde getiriyor. Özellikle büyük teknoloji firmalarının bu alandaki hakimiyetleri, piyasadaki rekabeti sınırlama potansiyeli taşıyor.

Yapay Zeka Rekabeti Nasıl Şekillendiriyor?

YZ teknolojileri, özellikle dil modelleri ve temel modeller aracılığıyla, birçok sektörde devrim yaratıyor. Örneğin, jeneratif yapay zeka sayesinde yazılı içerik, görseller, videolar ve hatta müzik gibi sanat eserleri oluşturulabiliyor. Bu teknoloji, medya, sağlık ve bankacılık gibi sektörlerde inovasyonu hızlandırıyor. Ancak bu yenilikler, aynı zamanda piyasa dengelerini bozabilecek potansiyele sahip.

ABD, 2023 yılında 62.5 milyar Euro ile YZ'ye en fazla yatırım yapan ülke olarak öne çıkarken, AB ve Birleşik Krallık toplamda 9 milyar Euro'luk bir yatırım çekebilmiş durumda.2 Bu ciddi yatırım farkı, yapay zeka pazarında küresel güç dengesizliklerini ortaya koyuyor.

Peki, bu rekabet nasıl işliyor? Büyük dil modelleri (LLM'ler), yalnızca büyük veri kümeleri ve yoğun bilgi işlem gücüyle çalışabilen karmaşık yapılar. Bu da büyük teknoloji firmalarının piyasaya hakim olmasını kolaylaştırıyor. Örneğin, Google ve Microsoft gibi firmalar, bu modelleri geliştirebilmek için büyük finansal kaynaklara ve bulut bilişim altyapısına sahip. Küçük girişimlerin ise bu pazarda yer bulmaları giderek zorlaşıyor.

FM ve LLM'lerde Karşılaşılan Rekabet Hukuku Sorunları

YZ ve özellikle jeneratif yapay zeka alanındaki rekabet sorunlarının temelinde, büyük oyuncuların piyasa hakimiyeti yatıyor. Bu hakimiyet, çeşitli stratejilerle pekiştirililiyor. Özellikle "kendine ayrıcalık tanıma" ya da “kendini kayırma” (self-preferencing) stratejisi, büyük teknoloji firmalarının kendi ürün ve hizmetlerini öne çıkararak rakiplerini geri plana itmesini sağlıyor. Örneğin, bir internet tarayıcısı sağlayıcısının, kullanıcıları kendi yapay zeka destekli arama motorunu kullanmaya zorlaması, rakip tarayıcıların piyasada yer bulmasını zorlaştırabiliyor.

Bir başka örnek de, büyük firmaların kendi bulut hizmetleri üzerinden sundukları yapay zeka modellerine erişimi sınırlamaları. Örneğin, bir FM geliştiricisinin, rakip bir yapay zeka uygulamasını geliştiren bir firmaya kendi modelini kullanma izni vermemesi, kimi durumlarda rekabeti engelleyen bir uygulama olarak değerlendirilebiliyor. Bu durum, Microsoft ve Google gibi bulut bilişim devlerinin piyasadaki üstünlüklerini pekiştirmelerini sağlayabiliyor.

Ekosistem Kilitleme ve Bulut Hizmetleri

YZ modelleri, büyük bilgi işlem gücü gerektirdiği için genellikle bulut hizmetleri aracılığıyla çalıştırılıyor. Ancak bu hizmetlerin sağlanması, büyük bulut sağlayıcılarının piyasa hakimiyetlerini pekiştirmelerine olanak tanıyor. Özellikle Amazon, Microsoft Azure ve Google Cloud gibi dev oyuncular, yapay zeka modellerini geliştirmek isteyen firmalara bulut hizmetleri sunarken, onları kendi ekosistemlerine kilitleme stratejileri uygulayabiliyor. Örneğin, bir firmaya başlangıçta ücretsiz bulut kredisi sunulup daha sonra bu hizmetlerden çıkış maliyetleri artırılabiliyor. Bu durum, küçük ve orta ölçekli firmaların rekabet gücünü azaltarak büyük oyuncuların pazar paylarını artırmalarına neden olabiliyor.

Yapay Zekanın Geleceği

Gelecekte, yapay zekanın getirdiği rekabet sorunları daha da derinleşme potansiyeline sahip. Örneğin, bir teknoloji firması, kendi dil modellerini geliştiren rakip firmalara veri sağlayarak onları zayıflatabiliyor. Bu durumda, rakip firmalar güncel verilere erişim sağlayamıyor ve yenilikçilik kapasiteleri azalıyor. Bir başka senaryo ise, bir bulut sağlayıcısının müşterilerini kendi yapay zeka modellerine bağlı tutarak rakip modellerin piyasaya girmesini engellemesi. Bu tür stratejiler, dijital ekonomide rekabetin azalmasına yol açabiliyor.

Öte yandan, algoritmaların kullanımıyla gerçekleştirilen fiyat sabitleme (kolüzyon) gibi uygulamalar da dikkat çekici. Büyük teknoloji firmaları, algoritmalar aracılığıyla fiyatları otomatik olarak koordine edebiliyor ve piyasadaki rekabeti engelleyebiliyor. Örneğin, otel rezervasyonları yapan iki büyük platform, fiyatlarını algoritmik olarak koordine ederek fiyatları yükseltebiliyor ve bu da tüketiciler için olumsuz sonuçlar doğurabiliyor.

Öneriler ve Sonuç

Yapay zeka teknolojileri hızla gelişirken, bu alandaki rekabet sorunlarının da çözülmesi ve bu suretle rekabetçi piyasa yapısının oluşması gerekiyor. Öncelikle, açık kaynak modellerin desteklenmesi, büyük oyuncuların piyasadaki hakimiyetlerini sınırlandırabiliyor. AB'nin 2024'te hayata geçirmeyi planladığı düzenlemeler, büyük dil modelleri üzerindeki şeffaflık ve güvenlik gereksinimlerini artırmayı amaçlıyor. Bu tür düzenlemeler, piyasada rekabeti artırmak için kritik öneme sahip.

Ayrıca, rekabet otoritelerinin dijital piyasalardaki hakim oyuncuların davranışlarını yakından izlemesi gerekiyor. Özellikle bulut hizmetleri alanındaki ekosistem kilitleme stratejileri, rekabeti olumsuz yönde etkileyebiliyor ve bu nedenle bu alandaki düzenlemelerin sıkılaştırılması gerekiyor.

Son olarak, tüketicilerin korunması adına yapay zekanın kötüye kullanımını engellemek için daha katı regülasyonlar uygulanması gerektiği de savunuluyor. Nitekim büyük firmaların fiyat sabitleme veya piyasa manipülasyonu gibi stratejileri, dijital ekonomiyi olumsuz etkileyebiliyor. Bu nedenle, rekabet otoritelerinin algoritmik kolüzyona karşı etkin denetim mekanizmaları geliştirmesi gerekiyor.

Sonuç olarak, yapay zekanın dijital ekonomide yarattığı devrim, beraberinde yeni rekabet sorunlarını da getiriyor. Bu sorunların çözümü, hem regülasyonların sıkılaştırılmasını hem de açık kaynaklı teknolojilerin desteklenmesini gerektiriyor. Teknolojinin hızlı gelişimi karşısında, hukuki düzenlemeler ve rekabet politikaları da aynı hızla güncellenmeli.

Türkiye'de 2/2234 esas numaralı 8 maddelik Yapay Zeka Yasası Teklifi; Sanayi, Ticaret, Enerji, Tabii Kaynaklar, Bilgi ve Teknoloji Komisyonu önünde. Teklif ile; yapay zeka teknolojilerinin güvenli, etik ve adil bir şekilde kullanılmasının sağlanması, kişisel verilerin korunmasının temin edilmesi, gizlilik haklarının ihlal edilmesinin önlemesi ile yapay zeka sistemlerinin geliştirilmesi ve kullanımına yönelik düzenleyici bir çerçevenin oluşturulması amaçlanıyor.

Öte yandan, AB'deki Dijital Piyasalar Yasası örnek alınarak hazırlanan ve teknoloji devleri için öncül düzenlemeleri de kapsayan taslak 4054 sayılı Rekabetin Korunması Hakkında Kanunda değişiklik yapılmasına dair düzenleme taslağı, 14 Ekim 2022 tarihinde görüşlerini almak amacıyla muhtelif paydaşlarla paylaşıldı.

Bu iki düzenlemenin, bunlara bağlı olarak çıkarılacak ikincil düzenlemelerle birlikte, yapay zeka sektörünü regüle etmekte, en önemli araçlar olacağı anlaşılıyor. Büyüyen yapay zeka ekonomisinde ilk etapta regülasyonların nasıl tasarlanacağı ve sonraki aşamada nasıl uygulanacağı ve piyasadaki dengeleri nasıl şekillendireceği hususları dikkat ve hassasiyetle takip edilmeli.

Footnotes

1.  https://www.europarl.europa.eu/RegData/etudes/ATAG/2024/760392/EPRS_ATA(2024)760392_EN.pdf , Erişim Tarihi: 02.10.2024.

2.  https://www.europarl.europa.eu/RegData/etudes/ATAG/2024/760392/EPRS_ATA(2024)760392_EN.pdf , Erişim Tarihi: 02.10.2024.

The content of this article is intended to provide a general guide to the subject matter. Specialist advice should be sought about your specific circumstances.

See More Popular Content From

Mondaq uses cookies on this website. By using our website you agree to our use of cookies as set out in our Privacy Policy.

Learn More