Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar
AI InsightBöylece, inovasyon ile bireylerin temel haklarının dengelendiği, öngörülebilir ve denetlenebilir bir hukuk düzeni hedeflenmektedir.
📌 3 Maddede Bu Makale
Özet
Bu çalışma, yapay zekâ sistemlerinin eğitiminde kullanılan web kazıma yöntemlerinin Türkiye’de 6698 Sayılı Kişisel Verilerin Korunması Kanunu (KVKK) ve Avrupa Birliği Genel Veri Koruma Tüzüğü (GDPR) çerçevesinde değerlendirilmesini amaçlamaktadır. Web kazıma, kamuya açık çevrimiçi içeriklerin otomatik araçlarla toplanması süreci olup, hukukun çizdiği sınırlara tabidir. Çalışma, web kazıma açısında temel veri koruma ilkeleri, meşru menfaat hukuki sebebi ve alınması gereken ek tedbirleri karşılaştırmalı hukuk perspektifiyle ele almaktadır. GDPR uygulamasında veri koruma otoriteleri, web kazımanın uygulanabilir tek hukuki sebep olan meşru menfaate dayanmak için amaç–gereklilik–denge testinin yapılmasını, ilgili kişilerin haklarının kullanılmasının kolaylaştırılmasını, ek teknik-idari tedbirlerin alınmasını ve gerektiğinde veri koruma etki değerlendirmesi yapılması gerektiğini vurgulamaktadır. Ancak web kazıma uygulamalarında meşru menfaatin değerlendirilmesi oldukça yoruma açık olduğundan daha net düzenlemelere ihtiyaç vardır. Ülkemiz uygulaması açısından ise, KVKK ve GDPR arasındaki farklılıklar web kazımanın değerlendirilmesi açısından belirgin şekilde ortaya çıkmaktadır. Çalışmamızda, KVKK’nın GDPR ile uyumlu hale getirilmesi, veri koruma etki değerlendirmesi zorunluluğu ve erişim sınırlama protokollerine yasal bağlayıcılık getirilmesi önerilmiştir. Böylece, inovasyon ile bireylerin temel haklarının dengelendiği, öngörülebilir ve denetlenebilir bir hukuk düzeni hedeflenmektedir.
Abstract
This study aims to evaluate the use of web scraping in the training of artificial intelligence systems within the framework of Türkiye’s Personal Data Protection Law No. 6698 (KVKK) and the European Union General Data Protection Regulation (GDPR). Web scraping, defined as the automated collection of publicly available online content, is subject to legal boundaries. The study examines the fundamental data protection principles, the legal basis of legitimate interest, and the additional safeguards required in web scraping practices from a comparative law perspective. In the context of the GDPR, data protection authorities emphasize that legitimate interest—the only potentially applicable legal basis for web scraping—requires a thorough purpose-necessity-balance test, facilitation of data subject rights, implementation of additional technical and organisational measures, and, where appropriate, the completion of a data protection impact assessment. However, because the assessment of legitimate interest in web scraping remains highly open to interpretation, clearer regulatory guidance is needed. In Türkiye, the differences between the KVKK and the GDPR become particularly visible when assessing the legality of web scraping. In this study, it is recommended that the KVKK be harmonised with the GDPR, that data protection impact assessments be made mandatory, and that access-limitation protocols (such as robots.txt/ai.txt) be given binding legal effect. Through these measures, a predictable and accountable legal framework is envisioned—one that balances technological innovation with the fundamental rights of individuals.