Savunma sanayiinde büyük veri analitiğinin kullanıldığı yapay zeka tabanlı nesne tanıma sistemlerinin hukuken değerlendirilmesi
Legal evaluation of ai-based object recognition systems utilizing big data analytics in the defense industry
- Tez No: 993563
- Danışmanlar: DOÇ. DR. MERVE AYŞEGÜL KULULAR İBRAHİM
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Savunma ve Savunma Teknolojileri, Defense and Defense Technologies
- Anahtar Kelimeler: Savunma sanayii, büyük veri, yapay zeka, nesne tanıma sistemleri, hukuki sorumluluk, cezai sorumluluk, ürün güvenliği, AB yapay zeka regülasyonları, KVKK, GDPR, veri güvenliği, regülasyon teknolojileri, Milli Savunma Bakanlığı, Nesne tanıma, Savunma, Savunma sanayi, Savunma teknolojileri, Savunma ve askeri iş birliği, Defense industry, big data, artificial intelligence, object recognition systems, legal liability, criminal liability, product safety, EU AI regulations, KVKK, GDPR, data security, regulatory technologies, Ministry of National Defence, Object recognition, Defence, Defence technologies, Military deference collaboration
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ankara Sosyal Bilimler Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Özel Hukuk Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Özel Hukuk Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
ÖZET Günümüzde savunma sanayiinde yapay zeka ve büyük veri tabanlı nesne tanıma sistemleri, savaş stratejilerinden siber güvenliğe kadar birçok alanda kritik rol oynamaktadır. Ancak, bu sistemlerin hukuki statüsü, kişisel veri güvenliği, etik boyutları ve sorumluluk rejimleri yeterince net değildir. Yapay zeka tabanlı sistemlerin karar alma süreçlerine insan müdahalesinin sınırlı olması, bu sistemlerin yol açabileceği hukuki ve cezai sorumlulukların nasıl belirleneceği konusunda tartışmaları beraberinde getirmiştir. Bu tezde, savunma sanayiinde büyük veri ve yapay zeka destekli nesne tanıma sistemlerinin hukuki değerlendirmesi yapılmış, Türk Borçlar Kanunu (TBK), Türk Ceza Kanunu (TCK), Ürün Güvenliği ve Teknik Düzenlemeler Kanunu, Avrupa Birliği Yapay Zeka Regülasyonları, Kişisel Verilerin Korunması Kanunu (KVKK) ve Genel Veri Koruma Regülasyonu (GDPR) çerçevesinde kapsamlı bir analiz sunulmuştur. TBK açısından yapay zeka sistemlerinin sebep olduğu zararların hangi hukuki rejime tabi olacağı belirsizliğini korumaktadır. Tezde, haksız fiil, sözleşmeye aykırılık ve tehlike sorumluluğu ilkeleri ışığında yapay zeka tabanlı nesne tanıma sistemlerinin sorumluluk rejimi tartışılmıştır. Öngörülebilir zararlar açısından üretici, kullanıcı ve idare arasındaki hukuki yükümlülüklerin paylaşımı incelenmiştir. Öngörülemeyen zararlar için ise sigorta ve fon sistemleri oluşturulması önerilmektedir. Yapay zeka tabanlı nesne tanıma sistemleri, otomatik karar alma süreçleri ile hedef tespiti ve askeri operasyonların yönlendirilmesi gibi görevlerde kullanılmaktadır. Cezai sorumluluk açısından, bu sistemlerin işlediği suçlardan kim sorumlu tutulacaktır? sorusu, uluslararası hukukta önemli bir tartışma konusudur. İnsansız sistemlerin yol açtığı suçlarda kasıt, ihmal ve ağır ihmal kavramları nasıl değerlendirilecektir? Bu tez, yapay zeka sistemlerinin işlediği fiillerde insan faktörünün etkisini analiz ederek, suçun faili olarak geliştirici, operatör veya askeri karar alıcıların sorumluluğunun nasıl şekilleneceğini tartışmaktadır. Ayrıca, uluslararası savaş hukukunda özerk silah sistemlerinin sorumluluğu konusundaki güncel yaklaşımlar incelenmiştir. Yapay zeka tabanlı sistemler, Ürün Güvenliği ve Teknik Düzenlemeler Kanunu açısından değerlendirildiğinde,“güvenli ürün”olarak nitelendirilebilir mi? sorusu önem kazanmaktadır. Askeri yapay zeka sistemlerinin test süreçleri, güvenlik standartları ve denetim mekanizmaları üzerinde durulmuş, yapay zeka tabanlı nesne tanıma sistemlerinin sertifikasyon süreci nasıl olmalıdır? sorusuna yanıt aranmıştır. Avrupa Birliği (AB),“Yapay Zeka Yasası”ile yapay zeka sistemlerinin hukuki çerçevesini belirlemeye çalışmaktadır. Ancak, bu düzenlemeler savunma sanayii bağlamında ne kadar uygulanabilir? Tezde, AB'nin“yüksek riskli yapay zeka”tanımı, bu tanımın askeri sistemlere uygulanabilirliği ve AB ilkelerinin Türk savunma sanayiine etkileri analiz edilmiştir. Türkiye'nin doğrudan AB mevzuatına uyum sağlamak yerine, kendi ulusal güvenliğini önceleyen özel bir düzenleme geliştirmesi gerektiği vurgulanmıştır. Yapay zeka tabanlı nesne tanıma sistemleri, kişisel veri güvenliği açısından önemli riskler taşımaktadır. Savunma sanayiinde kullanılan yüz tanıma sistemleri, istihbarat analizleri ve büyük veri tabanları, KVKK ve GDPR ile nasıl uyumlu hale getirilebilir? Tezde, KVKK'nin 6698 sayılı Kanun çerçevesinde kişisel veri işleme süreçlerine etkisi, GDPR'deki“unutulma hakkı”ve“şeffaflık ilkeleri”ile yapay zeka sistemlerinin uyumluluğu analiz edilmiştir. Özellikle, büyük veri tabanları ile yapay zeka destekli gözetim sistemlerinin kişisel verilerin korunması açısından oluşturduğu riskler ve hukuki yükümlülükler değerlendirilmiştir. Tez, yarı-yapılandırılmış görüşme, literatür taraması ve normatif hukuk metodolojisi kullanarak savunma sanayiinde yapay zeka sistemlerinin hukuki statüsünü belirlemeye yönelik somut çözüm önerileri sunmaktadır. Tez kapsamında yapılan saha çalışmaları ve uzman görüşmeleri neticesinde, savunma sanayinde kullanılan yapay zeka sistemlerinin hukuki sorumluluk rejiminin belirlenmesi, cezai sorumluluk açısından açık hükümler getirilmesi ve ürün güvenliği açısından denetim süreçlerinin netleştirilmesi gerektiği sonucuna ulaşılmıştır. Savunma sanayii özelinde yüksek riskli yapay zeka sistemleri bağlamında, etik ilkeler, veri güvenliği ve yüz tanıma gibi biyometrik veri işleme pratikleri incelenmiş ve bu alanlardaki mevcut düzenlemelerin eksiklikleri tespit edilmiştir. Bu doğrultuda, aşağıdaki çözüm önerileri sunulmuştur: ● Öngörülebilir zararlar için sorumluluk kriterleri belirlenmeli, öngörülemeyen zararlar için tazmin fonları oluşturulmalıdır. ● Yapay zeka sistemlerinin savaş suçlarına veya insan hakları ihlallerine sebep olması durumunda cezai sorumluluk rejimi güncellenmelidir. ● Türkiye, AB yapay zeka regülasyonlarına doğrudan uyum sağlamak yerine, savunma sanayiine özgü bir hukuki çerçeve oluşturmalıdır. ● KVKK ve GDPR ile büyük veri tabanlı nesne tanıma sistemlerinin uyumluluğu sağlanmalı, kişisel veri güvenliği açısından özel düzenlemeler getirilmelidir. ● Savunma sanayinde yapay zeka uygulamalarının hukuki statüsünü belirlemek için“Yapay Zeka Güvenliği ve Regülasyonu”başlıklı özel bir düzenleme oluşturulmalıdır. Bu çalışma, savunma sanayiinde yapay zeka kullanımının hukuki ve cezai sorumluluklarını belirleyerek, yapay zeka tabanlı nesne tanıma sistemlerinin regülasyon süreçlerine entegrasyonu konusunda hukuki çerçeve sunmaktadır.
Özet (Çeviri)
ABSTRACT In today's defense industry, artificial intelligence and big data-driven object recognition systems play a critical role in various domains, ranging from warfare strategies to cybersecurity. However, the legal status, data protection implications, ethical dimensions, and liability frameworks governing these systems remain ambiguous. The limited human intervention in the decision-making processes of AI-based systems has raised significant debates concerning their legal and criminal liability. This thesis presents a comprehensive legal analysis of AI-driven object recognition systems in the defense industry, focusing on the Turkish Code of Obligations (TBK), Turkish Penal Code (TCK), Product Safety and Technical Regulations Law, European Union Artificial Intelligence Regulations, the Turkish Personal Data Protection Law (KVKK), and the General Data Protection Regulation (GDPR). From a contractual and tort liability perspective, the legal framework governing damages caused by artificial intelligence systems remains uncertain under TBK. This study examines the liability regime of AI-based object recognition systems in light of tort law, contractual breaches, and strict liability principles. The thesis analyzes the distribution of legal responsibilities between manufacturers, users, and administrative bodies in cases of foreseeable damages, while proposing insurance and compensation fund mechanisms to address unforeseeable damages. AI-based object recognition systems are actively utilized in automated decision-making processes, including target detection and the coordination of military operations. One of the key issues in criminal liability is who should be held accountable for offenses committed by such systems—a subject of ongoing debate in international law. Additionally, the legal interpretation of intent, negligence, and gross negligence in crimes caused by autonomous systems remains a critical area of examination. This thesis investigates the impact of human intervention in AI decision-making, analyzing whether developers, operators, or military decision-makers should bear criminal liability. Furthermore, it examines current approaches to the liability of autonomous weapon systems in international humanitarian law. A fundamental question in this context is whether AI-driven military systems qualify as“safe products”under the Product Safety and Technical Regulations Law. This research explores testing protocols, security standards, and certification mechanisms necessary for ensuring compliance and operational safety in AI-based object recognition systems. The European Union (EU) has introduced the“Artificial Intelligence Act”to establish a legal framework for AI systems. However, to what extent are these regulations applicable to military AI systems? This thesis analyzes the EU's definition of“high-risk AI,”its applicability to military artificial intelligence systems, and its implications for the Turkish defense industry. It also argues that Turkey should prioritize national security by developing its own regulatory framework instead of directly adopting EU regulations. AI-driven object recognition systems pose significant risks to personal data security. How can facial recognition systems, intelligence analyses, and big data repositories used in the defense industry be aligned with KVKK and GDPR regulations? This study evaluates the impact of KVKK (Law No. 6698) on personal data processing, GDPR principles such as the“right to be forgotten”and“transparency,”and their compatibility with AI systems. It also examines the legal risks and obligations arising from big data-driven AI surveillance systems. Using semi-structured interviews, literature reviews, and normative legal methodology, this thesis offers practical legal solutions for defining the legal status of artificial intelligence systems in the defense industry. The field research and expert consultations conducted as part of this study underscore the need for clarifying the liability regime, establishing explicit criminal responsibility provisions, and enhancing regulatory oversight of AI-driven military systems. The study specifically examines high-risk AI systems in defense, addressing issues related to ethical principles, data security, and biometric data processing, such as facial recognition. It identifies critical gaps in the existing legal framework and proposes the following policy recommendations: ● Define clear liability criteria for foreseeable damages and establish compensation funds for unforeseeable damages. ● Update the criminal liability framework to address artificial intelligence systems involved in war crimes or human rights violations. ● Develop a dedicated legal framework for the defense industry, rather than directly adopting EU AI regulations. ● Ensure compliance of big data-driven object recognition systems with KVKK and GDPR, introducing special data protection regulations where necessary. ● Introduce a new regulatory framework titled“AI Security and Regulation”to establish clear legal boundaries for AI applications in the defense sector. This study provides a comprehensive legal perspective on the use of AI in the defense industry, identifying criminal and civil liability implications while proposing concrete regulatory measures for the integration of AI-driven object recognition systems into the legal framework.
Benzer Tezler
- Enhancing UCAV operations with AI-driven point cloud semantic segmentation for precision gimbal targeting in defense industry
Savunma sanayiinde hassas gimbal hedefleme için yapay zeka tabanlı nokta bulutu semantik segmentasyon yaklaşımlarıyla S/İHA operasyonlarının iyileştirilmesi
SALİH BOZKURT
Doktora
İngilizce
2024
Savunma ve Savunma Teknolojileriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ZAİDE DURAN
- Savunma sanayii ekonomisinde finansal süreklilik
Financial continuity in the defense industry economy
TÜRKÜNAZ ÜNLÜ
- Türk savunma sanayiinin sürdürülebilir rekabet avantajına ulaşmasında talep koşullarının etkisi ve önemi
The impact and importance of the demand conditions in Turkish defense industry's achieving sustainable competitive advantage
MEHMET SUCİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Savunma ve Savunma TeknolojileriHarp Akademileri KomutanlığıSavunma Kaynakları Yönetimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ESİN CAN
DR. ORHAN SEZGİN
- Laser induced graphene based flexible gas sensor for wearable electronics
Giyilebilir elektronikler için lazer kaynaklı grafen bazlı esnek gaz sensörü
MEHMET MERT BÜYÜKTURGAY
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Savunma ve Savunma Teknolojileriİstanbul Teknik ÜniversitesiSavunma Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ NURİ SOLAK
- Structural design and analysis of an impact resistant auxetic metamaterial
Darbe dayanım özellikli auxetic metamalzemenin yapısal tasarımı ve analizi
SERCAN GÖK
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Savunma ve Savunma Teknolojileriİstanbul Teknik ÜniversitesiSavunma Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MESUT KIRCA