Kurucu
February 28, 2026
17 min read
Yapay zeka (YZ) teknolojilerinin eğitim ekosistemine entegrasyonu, pedagojik süreçleri kökten değiştiren, ancak aynı zamanda kurumsal sorumluluk ve risk yönetimi alanında daha önce emsali görülmemiş karmaşıklıkta yeni tehdit vektörleri yaratan bir dönüşümdür. Öğrenci başarısının tahminlenmesinden sınav güvenliğinin sağlanmasına, intihal tespitinden müfredatın kişiselleştirilmesine kadar uzanan bu süreçlerde, karar verici mekanizmanın insandan makineye veya insan-makine hibrit yapılarına kayması, geleneksel hukuki doktrinleri ve sigorta poliçesi yapılarını zorlamaktadır.
Bu araştırma raporu, eğitim sektöründe kullanılan yapay zeka algoritmalarının neden olduğu hataların; örneğin bir öğrencinin yanlış notlandırılması, önyargılı bir algoritma tarafından haksız yere disipline sevk edilmesi veya akademik geleceğinin "kara kutu" kararlarıyla engellenmesi, doğurduğu zararların tazmini, sigortalanabilirliği ve hukuki sorumluluk rejimini derinlemesine incelemektedir. Raporda, "Eğitimcilerin Yasal Sorumluluğu" (Educators Legal Liability - ELL), "Siber Sorumluluk" (Cyber Liability) ve "Teknoloji Hata ve İhmal" (Tech E&O) sigortaları arasındaki gri alanlar, sigorta piyasasında ortaya çıkan "Sessiz YZ" (Silent AI) riski ve eğitim kurumları ile EdTech (Eğitim Teknolojileri) tedarikçileri arasındaki rücu (indemnification) mekanizmaları detaylandırılmıştır.
Analizler, mevcut sigorta ürünlerinin YZ kaynaklı "karar alma hatalarını" (decision-making errors) karşılamakta yapısal boşluklar barındırdığını göstermektedir. Geleneksel olarak veri sızıntılarına odaklanan siber sigortalar, verinin "çalınması" değil "yanlış işlenmesi" sonucu oluşan itibar kayıplarını ve fırsat maliyetlerini (lost opportunity) teminat altına almakta yetersiz kalmaktadır. Aynı şekilde, insan eğitimcinin "mesleki yargısına" dayalı savunma stratejileri üzerine kurulu ELL poliçeleri, deterministik veya olasılıksal çalışan algoritmaların sistematik hataları karşısında işlevsizleşebilmektedir.
Rapor, Amerika Birleşik Devletleri (Section 1983, Title VI), Avrupa Birliği (EU AI Act) ve Türkiye (KVKK, İdare Hukuku) hukuk sistemlerindeki güncel içtihatları ve yasal düzenlemeleri karşılaştırmalı olarak ele alarak, "Eğitimde Kötü Uygulama" (Educational Malpractice) doktrininin YZ çağında nasıl "Ürün Sorumluluğu" veya "Hizmet Kusuru"na evrildiğini ortaya koymaktadır. Ogletree v. Cleveland State University ve Doe v. Yale University gibi emsal davalar ile 2020 yılındaki IB/Ofqual notlandırma krizi, bu teorik tartışmaların somut hukuki ve finansal sonuçlarını göstermesi bakımından vaka analizi olarak kullanılmıştır.
Eğitim kurumları yüzyıllardır "insan hatası" varsayımı üzerine kurulu bir risk yönetimi anlayışıyla yönetilmiştir. Bir öğretmenin sınav kağıdını yanlış okuması, bir idarecinin disiplin yönetmeliğini hatalı uygulaması veya rehberlik servisinin yanlış yönlendirmesi, hukuk ve sigorta dünyasında tanımlanmış, sınırları belli risklerdir. Bu riskler, genellikle insan yargısının sübjektif doğası ve eğitim faaliyetinin bir "kamu hizmeti" veya "uzmanlık alanı" olması nedeniyle mahkemeler tarafından belirli bir toleransla karşılanmış, sigorta poliçelerinde ise "Eğitimcilerin Mesleki Sorumluluğu" başlığı altında teminat altına alınmıştır.
Ancak Yapay Zeka (YZ) ve Makine Öğrenmesi (ML) teknolojilerinin, özellikle de Üretken YZ (Generative AI) ve Tahminleyici Analitiklerin (Predictive Analytics) devreye girmesiyle bu paradigma sarsılmıştır. Artık kararlar, biyolojik nöronların etkileşimiyle değil, milyarlarca parametre içeren yapay sinir ağlarının (ANN) olasılıksal hesaplamalarıyla verilmektedir. Bu durum, "hata" kavramını "ihmal"den (negligence) çıkarıp, "sistem hatası" (system failure), "algoritmik önyargı" (algorithmic bias) veya "veri zehirlenmesi" (data poisoning) gibi teknolojik ve istatistiksel bir zemine taşımaktadır.
YZ'nin eğitimdeki kullanım alanlarını ve bu alanların her birinin doğurduğu spesifik sorumluluk risklerini kategorize etmek, sigorta ve tazminat tartışmasını doğru zemine oturtmak için elzemdir.
Eğitimde yapay zeka uygulamaları, farklı işlevleriyle birlikte çeşitli riskleri de beraberinde getirmektedir. Bu uygulamalardan ilki olan Algoritmik Notlandırma ve Değerlendirme, öğrenci ödevlerinin, sınavlarının veya genel başarı düzeyinin otomatik puanlanmasını amaçlar. Ancak bu sistemler, algoritmaların eğitim verisindeki önyargıları büyüterek belirli demografik gruplara sistematik olarak düşük not vermesi gibi potansiyel hatalara ve risklere yol açabilir, ki bunun en bilinen örneği IB/Ofqual Krizidir. Bu tür durumların hukuki ve sigorta karşılığı, Ayrımcılık Davaları (Title VI), Toplu Tazminat Davaları (Class Action) ve İtibar Kaybı olarak ortaya çıkmaktadır.
İkinci önemli alan olan Gözetim ve Sınav Güvenliği (Proctoring), uzaktan sınavlarda kopya çekilmesini engellemek için göz takibi, yüz tanıma ve ortam taraması işlevini yerine getirir. Buradaki temel potansiyel riskler; yüz tanıma sisteminin koyu tenli öğrencileri tanıyamaması, masum davranışların "kopya" olarak işaretlenmesi (Yalancı Pozitif) ve mahremiyet ihlalleridir. Bu riskler, Anayasal Hak İhlalleri (4. Değişiklik/Özel Hayatın Gizliliği) ile Biyometrik Veri Yasaları (BIPA/KVKK) kapsamında hukuki sonuçlar doğurur.
Üçüncü olarak, İntihal ve YZ Tespiti (AI Detection) uygulamaları, öğrenci metinlerinin YZ tarafından yazılıp yazılmadığının tespiti (Örn: Turnitin, GPTZero) işlevine sahiptir. Bu alandaki risk, özgün bir çalışmanın hatalı bir şekilde YZ ürünü olarak etiketlenmesi, özellikle de anadili İngilizce olmayan öğrencilerin metinlerinin dilsel önyargı (Bias) nedeniyle "YZ yazısı" olarak algılanmasıdır. Bu hatalar, İftira (Defamation), Adil Yargılanma Hakkı İhlali (Due Process) ve Eğitim Hakkının Engellenmesi gibi hukuki ve sigorta vakalarına yol açabilir.
Dördüncü uygulama, Öğrenci Başarı Tahmini ve Müdahale olup, işlevi "riskli" öğrencilerin tespiti, okula kabul kararları ve burs dağıtımıdır. Buradaki potansiyel tehlike, tarihsel verilerdeki eşitsizliklerin (ırk, cinsiyet, sosyo-ekonomik statü) algoritmalar aracılığıyla geleceğe taşınmasıdır. Bu, Ayrımcılık, Fırsat Eşitliği İhlali, İdari İşlem İptali ve Tazminat talepleriyle sonuçlanabilir.
Son olarak, Kişiselleştirilmiş Öğrenme (Adaptive Learning), öğrenciye özel müfredat ve içerik sunumunu hedefler. Bu sistemlerdeki en önemli risk, algoritmanın öğrenciyi yanlış yönlendirerek yetersiz eğitim almasına neden olmasıdır ("Eğitimsel İhmal"). Bu durum, Eğitimde Kötü Uygulama (Educational Malpractice) ve Ürün Sorumluluğu başlıkları altında hukuki sorumluluklar yaratabilir.
Sektördeki gelişmeleri Genesis Hukuk'tan takip etmek ve eğitim sektöründe uzman avukatların sektör analizlerinden öncelikli haberdar olun.
Sigorta sektöründe, siber risklerin ilk ortaya çıktığı dönemde yaşanan "Sessiz Siber" (Silent Cyber) sorunu, bugün YZ için de geçerlidir. "Sessiz YZ", geleneksel sigorta poliçelerinin (Genel Sorumluluk, Mesleki Sorumluluk, Yönetici Sorumluluğu) YZ kaynaklı riskleri ne açıkça teminat altına aldığı ne de açıkça hariç tuttuğu durumu ifade eder. Bu belirsizlik, bir hasar anında sigortacı ile sigortalı (okul) arasında ciddi ihtilaflara yol açmaktadır.
Örneğin, bir okulun kullandığı YZ chatbot'unun öğrenciye yanlış bir kayıt tarihi vererek öğrencinin dönem kaybetmesine neden olması durumunda:
Genel Sorumluluk (CGL): "Bedensel yaralanma veya mülk hasarı yok" diyerek reddedebilir.
Siber Sigorta: "Veri ihlali veya ağ güvenliği zaafiyeti yok, sistem tasarlandığı gibi çalıştı ama yanlış cevap verdi" diyerek reddedebilir.
Eğitimcilerin Sorumluluğu (ELL): "Bu bir öğretmenin hatası değil, bir yazılım hatasıdır" savunmasıyla reddedilebilir.
Bu rapor, bu boşlukların nasıl doldurulacağını ve zararın tazmininde hangi mekanizmaların devreye gireceğini analiz edecektir.
Eğitim kurumlarının YZ kaynaklı zararlardan doğan sorumluluğu, bulundukları yargı bölgesinin hukuk sistemine göre şekillenir. ABD, AB ve Türkiye örnekleri, farklı yaklaşımları temsil etmektedir.
ABD hukuk sistemi, YZ sorumluluğunu spesifik bir "YZ Yasası"ndan ziyade, mevcut anayasal ve federal yasaların yorumlanması yoluyla çözmeye çalışmaktadır.
1964 tarihli Medeni Haklar Yasası'nın VI. Başlığı (Title VI), federal fon alan her türlü programda (neredeyse tüm üniversiteler ve devlet okulları) ırk, renk veya ulusal kökene dayalı ayrımcılığı yasaklar.
Bir YZ algoritması, tasarımında ırkçı bir niyet taşımasa bile, sonuçları itibariyle belirli bir ırkı dezavantajlı duruma düşürüyorsa (örneğin, yüz tanıma sisteminin siyahi öğrencileri daha sık yanlış teşhis etmesi veya intihal tespit yazılımının yabancı öğrencileri daha sık suçlaması), bu durum Title VI ihlali sayılabilir.
Bu dava, YZ sorumluluğu açısından bir dönüm noktasıdır. Öğrenci, Yale Üniversitesi'nin kullandığı GPTZero adlı YZ tespit aracının, kendisinin özgün makalesini hatalı bir şekilde "YZ tarafından yazılmış" olarak işaretlediğini iddia etmiştir. Davacı, bu yazılımların anadili İngilizce olmayan (non-native speakers) kişilerin yazılarını YZ üretimi sanmaya meyilli olduğunu (linguistik bias) ve bu nedenle Title VI kapsamında ayrımcılığa uğradığını öne sürmüştür. Kurumun, güvenilirliği bilimsel olarak kanıtlanmamış bir aracı kullanarak disiplin cezası vermesi, hem ayrımcılık hem de sözleşmeye aykırılık (breach of contract) iddialarına zemin hazırlamıştır.
42 U.S.C. § 1983, devlet aktörlerinin (devlet üniversiteleri ve devlet okulları) anayasal hakları ihlal etmesi durumunda bireylere dava açma hakkı tanır.
Dördüncü Değişiklik (Mahremiyet). Ogletree v. Cleveland State University davasında, federal mahkeme, üniversitenin uzaktan sınav öncesi öğrencinin odasını web kamerasıyla taramasını (room scan) zorunlu tutmasının, Dördüncü Değişiklik ile korunan "makul olmayan arama ve el koyma" yasağını ihlal ettiğine hükmetmiştir. Mahkeme, teknolojinin sağladığı kolaylığın (sınav güvenliği), öğrencinin evindeki mahremiyet beklentisini ortadan kaldırmayacağını belirtmiştir. Bu karar, gözetim teknolojisi kullanan tüm kurumlar için büyük bir sorumluluk riski ve tazminat yükümlülüğü doğurmuştur.
Devlet okulları, öğrencileri okuldan uzaklaştırmadan veya notlarını iptal etmeden önce onlara savunma hakkı vermek zorundadır. YZ sistemlerinin "kara kutu" (black box) doğası, yani kararın nasıl verildiğinin açıklanamaması, prosedürel adil yargılanma hakkını ihlal eder. Öğrenci, "Algoritma beni neden kopya çekmekle suçladı?" sorusuna, "Sistem öyle dedi" dışında bir cevap alamazsa, bu durum hukuka aykırıdır.
Türk eğitiminde YZ kullanımı için veri gizliliği, algoritmik önyargı ve kurumsal sorumluluklar üzerine kapsamlı bir rehber.
AB, "Yapay Zeka Yasası" (EU AI Act) ile dünyadaki en kapsamlı ve katı YZ sorumluluk rejimini getirmiştir.
Yasa, eğitim ve mesleki eğitim alanında kullanılan belirli YZ sistemlerini "Yüksek Riskli" (High-Risk) kategorisine almıştır (Ek III). Bu sistemler şunları içerir:
Öğrencilerin eğitim kurumlarına kabulü veya yerleştirilmesi.
Öğrenme çıktılarının değerlendirilmesi (notlandırma).
Eğitim seviyesinin tespiti.
Sınav sırasındaki davranışların izlenmesi ve kopya tespiti.
Yüksek riskli YZ sistemlerini kullanan eğitim kurumları (deployers), şu yükümlülükleri yerine getirmek zorundadır. Sistemin otonom karar vermesi engellenmeli, mutlaka bir insan onayı olmalıdır. Öğrenciler, YZ ile değerlendirildikleri konusunda bilgilendirilmelidir. Kullanılan verilerin temsiliyeti sağlanmalı, ayrımcılık riski minimize edilmelidir.
Bu yükümlülüklerin ihlali, sadece idari para cezalarına (cironun %si) değil, aynı zamanda öğrencilerin GDPR ve ulusal yasalar kapsamında tazminat talep etmesine de yol açar. Ayrıca, tartışılan "AI Liability Directive" (YZ Sorumluluk Direktifi), YZ kaynaklı zararlarda ispat yükünü tersine çevirerek (presumption of causality), kurumun kusursuzluğunu kanıtlamasını zorunlu kılmayı hedeflemektedir.
Türkiye'de henüz müstakil bir YZ yasası bulunmamakla birlikte, mevcut hukuk sistemi güçlü bir sorumluluk çerçevesi sunmaktadır.
Türkiye'de eğitim, devletin gözetim ve denetimi altında yapılan bir kamu hizmetidir. Anayasa'nın 125. maddesi uyarınca, "İdare, kendi eylem ve işlemlerinden doğan zararı ödemekle yükümlüdür."
Bir devlet okulunun veya üniversitesinin kullandığı YZ algoritmasının hatalı sonuç vermesi (yanlış yerleştirme, hatalı not, haksız disiplin), idare hukukunda "hizmetin kötü işlemesi" olarak nitelendirilir. İdarenin bu teknolojiyi seçerken, test ederken veya uygularken gerekli özeni göstermemesi "hizmet kusuru"dur.
Bazı durumlarda, idare kusurlu olmasa bile, teknolojinin doğası gereği ortaya çıkan risklerden (risk ilkesi) sorumlu tutulabilir.
6698 sayılı Kişisel Verilerin Korunması Kanunu (KVKK), YZ kullanımını doğrudan etkiler.
Madde 11/1-g: Kişisel veri sahibi, "İşlenen verilerin münhasıran otomatik sistemler vasıtasıyla analiz edilmesi suretiyle kişinin kendisi aleyhine bir sonucun ortaya çıkmasına itiraz etme" hakkına sahiptir.
Eğer bir üniversite, sadece bir algoritmanın analizine dayanarak bir öğrencinin bursunu keserse veya başvurusunu reddederse, öğrenci bu sonuca itiraz edebilir. Kurum, kararın "insan incelemesinden" geçtiğini kanıtlayamazsa, hem KVKK İdari Para Cezası ile karşılaşır hem de öğrencinin uğradığı zararı tazmin etmek zorunda kalır.
Milli Eğitim Bakanlığı'nın (MEB) yayımladığı "Eğitimde Yapay Zeka Politika Belgesi ve Eylem Planı" ve etik rehberler, YZ kullanımında "insan merkezli" yaklaşımı zorunlu kılmaktadır. Bu politika belgeleri, olası bir davada mahkemeler tarafından "gerekli özen standardının" (standard of care) belirlenmesinde referans alınacaktır. Yani, MEB'in etik rehberine uymayan bir okulun sorumluluğu daha kolay tespit edilecektir.
Türk Hukukunda Uzaktan Eğitim ile İlgili Hukuki ÇerçeveYayınlarNovember 27, 2025👤Sercan Koç
Teorik risklerin sahada nasıl somutlaştığını anlamak için yaşanmış olayları "forensik" (adli) bir bakış açısıyla incelemek gerekir.
COVID-19 pandemisi nedeniyle sınavların iptal edilmesi üzerine, Uluslararası Bakalorya Organizasyonu (IBO) ve Birleşik Krallık sınav otoritesi (Ofqual), öğrencilerin notlarını tahmin etmek için algoritmalar kullandı.
Algoritma, öğrencinin bireysel performansından (öğretmen tahmini) ziyade, okulun tarihsel başarısına (School Context) ve öğrenci kohortunun geçmiş verisine ağırlık verdi.
Küçük sınıflarda veya özel okullarda okuyan öğrencilerin notları yükselirken, kalabalık devlet okullarında veya tarihsel başarısı düşük okullarda okuyan başarılı öğrencilerin notları dramatik şekilde düşürüldü.
IB'nin notlandırma modelini "haksız" (unfair) buldu ve GDPR'a aykırı olduğuna hükmetti. Öğrencilerin notlarının düzeltilmesini emretti.
Binlerce öğrenci üniversite kabullerini kaybetti. Kurumlar, "hatalı işlem" nedeniyle oluşan zararlar ve devasa itibar kaybı ile karşılaştı. Eğer bu kurumların "Reputational Harm" (İtibar Zararı) teminatlı bir sigortası olmasaydı, mali yıkım çok daha büyük olabilirdi.
Algoritmanın "ayrımcı" (discriminatory) çıktısı, bir "ürün hatası" değil, bir "yönetim hatası" olarak görüldü.
Turnitin ve GPTZero gibi araçların, %99 doğruluk iddialarına rağmen, özellikle karmaşık akademik metinlerde ve anadili İngilizce olmayan yazarlarda yüksek hata oranına sahip olduğu kanıtlanmıştır.
Okul, bu aracı satın alır ve kullanır -> Araç hatalı rapor verir -> Okul öğrenciyi cezalandırır -> Öğrenci dava açar.
Sorumlu kim? Hatalı aracı üreten firma mı, yoksa o araca körü körüne güvenen okul yönetimi mi? Mahkemeler genellikle nihai kararı veren otoriteyi (okulu) sorumlu tutma eğilimindedir. Bu durum, okulun ELL sigortasını tetikler.
Eğitim kurumları için YZ risklerini yönetmenin en kritik finansal aracı sigortadır. Ancak mevcut poliçe yapıları, YZ risklerini parçalı bir şekilde ele almaktadır.
Bu sigorta, okul yönetim kurullarının, yöneticilerin, öğretmenlerin ve çalışanların mesleki faaliyetlerinden (teaching activities) kaynaklanan hatalarını kapsar.
Görevi ihmal, denetim eksikliği, ayrımcılık (belli limitlerle), sözlü taciz, haksız disiplin.
ELL poliçeleri "İhmal" (Negligence) kavramını genellikle insan davranışı üzerinden tanımlar. Bir yazılımın hatası "mesleki ihmal" sayılır mı? Sigortacılar, YZ kullanımını bir "eğitim faaliyeti" değil, "teknoloji kullanımı" veya "idari karar" olarak sınıflandırıp, ELL kapsamı dışına itebilirler. Özellikle "Bedensel Olmayan Zararlar" (Non-bodily injury), örneğin öğrencinin gelecekteki gelir kaybı, poliçelerde genellikle alt limitlere tabidir veya hariçtir.
Siber sigorta, dijital risklerin ana teminatı olarak görülse de YZ konusunda ciddi sınırlılıkları vardır.
Insuring Agreement A (Privacy Liability): Veri gizliliği ihlali (data breach). Ogletree (oda tarama) davasındaki gibi mahremiyet ihlalleri buraya girebilir.
Insuring Agreement B (Network Security): Hacklenme, virüs. YZ sistemi hacklenirse devreye girer.
Eksik Parça: "Algoritmik Hata" (Algorithmic Errors). Çoğu standart siber poliçe, sistemin güvenlik ihlaline uğramadan, sadece "yanlış hesaplama" yapması veya "ayrımcı sonuç" üretmesi durumunu kapsamaz. Bu bir "security failure" (güvenlik hatası) değil, "performance failure" (performans hatası)dır. Performans hataları genellikle Tech E&O konusudur.
Bu poliçe, teknoloji ürünlerinin veya hizmetlerinin beklenen performansı gösterememesi sonucu üçüncü şahısların uğradığı finansal zararları karşılar.
Normalde Tech E&O, teknoloji firmaları (satıcılar) içindir. Ancak eğer bir üniversite kendi geliştirdiği bir algoritmayı kullanıyorsa veya açık kaynak kodlu bir modeli kendi verisiyle eğitip (fine-tuning) kullanıyorsa, o kurum artık bir "teknoloji sağlayıcısı" (tech provider) rolündedir. Standart ELL ve Siber poliçeleri bu "geliştirici" riskini kapsamaz. Kurumun, kendi operasyonları için bir nevi "Tech E&O" teminatına ihtiyacı vardır.
Piyasadaki bu boşlukları gören bazı sigortacılar (örn. Munich Re, Armilla AI), spesifik YZ poliçeleri sunmaya başlamıştır.
YZ modelinin performans düşüklüğü (model drift).
Algoritmik ayrımcılık sonucu oluşan üçüncü şahıs tazminatları.
Yasal savunma masrafları (Regulatory Defense Costs) - özellikle AI Act ve KVKK soruşturmaları için.
Halüsinasyon (yanlış bilgi üretimi) kaynaklı zararlar.
Öğrenci Verisinin Çalınması riskinde, genellikle Eğitimcilerin Yasal Sorumluluğu (ELL) sigortaları teminat sağlamazken, Siber Sigorta bu durum için ana teminatı oluşturur. Teknoloji Hata ve İhmal (Tech E&O) ve YZ Spesifik (Affirmative) poliçeler ise bu riski genellikle kapsamaz.
Algoritmanın Yanlış Not Vermesi (Sistematik Hata) durumunda, ELL Sigortası "mesleki hata" olup olmadığı konusundaki belirsizlik nedeniyle teminat vermekte zorlanır; Siber Sigorta ise veri ihlali olmadığı için kapsamaz. Bu tür "performans hataları" için teminat, ancak kurumun Tech E&O teminatına sahip olması durumunda sağlanabilir veya YZ Spesifik (Affirmative) poliçelerle kesin olarak karşılanır.
Yüz Tanımanın Ayrımcılık Yapması (Title VI) senaryosu, ELL Sigortası tarafından ancak poliçede ayrımcılık klozunun bulunması şartıyla kısmen karşılanabilir. Siber Sigorta'nın kapsamı belirsizdir (Medya sorumluluğu klozu gerekebilir). Bu risk, Tech E&O tarafından kapsanır ve en güçlü teminatı YZ Spesifik (Affirmative) poliçeler sağlar.
İntihal Yazılımının Yanlış Suçlaması (İtibar) sonucunda oluşan zararlar, haksız disiplin eylemi olarak görüldüğünden ELL Sigortası kapsamında yer alır. Siber Sigorta ve Tech E&O genellikle bu tür itibar zararlarını kapsamazken, YZ Spesifik poliçeler bu riske karşı teminat sağlayabilir.
Proctoring ile Mahremiyet İhlali (Ogletree) gibi durumlar ELL Sigortası kapsamında belirsizliğini korur. Ancak bu risk, Siber Sigorta'nın Privacy Liability (Gizlilik Sorumluluğu) teminatı altında karşılanabilir ve aynı zamanda YZ Spesifik poliçeler tarafından da teminat altına alınır.
YZ hatası sonucu oluşan zararın tazmini, hukuk dünyasının en karmaşık alanlarından biridir.
Bir öğrenci, algoritma hatası yüzünden Harvard'a giremeyip daha düşük puanlı bir okula gitmek zorunda kalırsa, zarar nasıl hesaplanır?
Mahkemeler, "yaşam boyu gelir beklentisi" (lifetime earning expectancy) modellerini kullanabilir. Harvard mezunu birinin ortalama geliri ile diğer okul mezununun geliri arasındaki fark, aktüeryal tablolarla hesaplanıp "tazminat" olarak talep edilebilir. Bu rakamlar milyonlarca doları bulabilir ve okulların sigorta limitlerini (Aggregate Limits) hızla tüketebilir.
İntihal suçlaması, bir akademisyenin veya öğrencinin kariyerini bitirebilir. Bu durumda "itibarın zedelenmesi" (defamation/reputational damage) ve "duygusal sıkıntı" (emotional distress) tazminatları devreye girer. Sigorta poliçelerinde manevi tazminat teminatının açıkça bulunması kritiktir.
Okullar, YZ riskini tek başına taşımamalıdır. Teknoloji tedarikçileri (EdTech vendorları) ile yapılan sözleşmeler, riskin kaynağına rücu edilmesi için hayati önem taşır.
Okullar, sözleşmelere şu maddeleri mutlaka eklemelidir:
"Tedarikçi, YZ ürününün kullanımından, çıktılarından veya hatalarından kaynaklanan her türlü üçüncü taraf talebine (öğrenci davası) karşı Okulu savunacak, tazmin edecek ve zararsız tutacaktır."
Çoğu YZ firması (OpenAI, Google, Microsoft vb.) standart sözleşmelerinde "Çıktıların kullanım riski size aittir" der. Eğitim kurumları, özellikle "yüksek riskli" kararlarda (not, kabul) bu feragati kabul etmemeli, çıktının doğruluğu konusunda garanti istemelidir.
Standart sözleşmelerde tedarikçinin sorumluluğu genellikle "ödenen son 12 aylık ücret" ile sınırlıdır (Cap). Bir YZ hatası sonucu 500 öğrenci dava açtığında oluşacak 10 milyon dolarlık zararı, 20 bin dolarlık bir "Cap" ile karşılamak imkansızdır.
Okullar, "Veri Gizliliği İhlalleri", "Fikri Mülkiyet" ve "Bedensel/Manevi Zararlar" için sorumluluk üst sınırının kaldırılmasını (uncapped liability) veya sözleşme bedelinin 5-10 katı gibi bir "Super Cap" belirlenmesini talep etmelidir.
2025 ve sonrası için eğitim kurumları ve sigortacılar yeni bir gerçekliğe hazırlanmalıdır.
YZ, eğitimi "hizmet"ten "ürün"e dönüştürdükçe, mahkemelerin "Educational Malpractice" davalarına bakışı değişecektir. Eğer öğretimi YZ yapıyorsa, bu bir "ürün sorumluluğu" (Product Liability) davasıdır ve kazanılması daha kolaydır. Okullar bu riski yönetmek için pedagojik süreçlerde insan unsurunu asla tamamen devreden çıkarmamalıdır.
Mevcut ELL ve Siber poliçelerinizi bir sigorta brokerı veya hukuk danışmanı ile inceleyin. "Sessiz YZ" riskini tespit edin ve "Affirmative AI" teminatı veya "Buy-back" opsiyonlarını değerlendirin.
Yüksek riskli kararlarda (disiplin, not, kabul) YZ'yi sadece "karar destek" olarak kullanın. Nihai imza ve sorumluluk her zaman bir insanda olmalıdır. Bu, hem hukuki sorumluluğu "ürün hatası"ndan "mesleki yargı" alanına çeker (ki bu alan ELL ile daha iyi korunur) hem de KVKK/GDPR uyumunu sağlar.
EdTech sözleşmelerini sadece "satın alma" birimi değil, hukuk ve risk yönetimi birimleri de incelemelidir. Tazminat maddeleri, sigorta limitleri ve veri kullanım hakları (model eğitimi) sıkı pazarlık konusu yapılmalıdır.
Türkiye'nin bilişim hukuku yapısına, düzenleyici kurumlarına ve eğitim kurumları için dijital çağda KVKK ve siber güvenliği kapsayan yasal yükümlülüklerine daha derinlemesine dalın.
Eğitim kurumlarının yapay zeka entegrasyonuyla karşı karşıya kaldığı riskler, artık yalnızca "insan hatası" çerçevesinde ele alınamaz. Analizlerimiz, risk paradigmasının "ihmalden" (negligence), "sistem hatası" (system failure) ve "algoritmik ayrımcılık" (algorithmic bias) gibi teknolojik ve istatistiksel kökenli kusurlara kaydığını açıkça göstermektedir. Bu büyük dönüşüm, geleneksel hukuki doktrinleri ve finansal koruma mekanizmalarını yetersiz kılmaktadır.
Özellikle, geleneksel sigorta ürünlerindeki "Sessiz YZ" (Silent AI) tehlikesi, kurumları algoritmik hatalardan doğan itibar kaybı, fırsat maliyeti ve yüksek tazminat talepleri karşısında savunmasız bırakmaktadır. Eğitimcilerin Yasal Sorumluluğu (ELL) ve Siber Sigorta poliçeleri, "performans hatalarını" değil, "güvenlik ihlallerini" teminat altına alma eğilimindedir.
Bu varoluşsal riskleri yönetmek için üç kritik adım zorunludur:
İnsan Kontrolü: Yüksek riskli kararlarda (notlandırma, disiplin, kabul) YZ'nin sadece karar destek aracı olarak kullanılması ve nihai onayın her zaman "İnsan Döngüsü" (Human-in-the-Loop) tarafından verilmesi, hukuki sorumluluğu daha korunaklı bir alan olan mesleki yargıya (ELL) çekmek için hayati önem taşır.
Sigorta Kalibrasyonu: Kurumlar, mevcut poliçelerindeki boşlukları (Gap Analysis) tespit etmeli ve YZ'ye Özgü Teminatlar (Affirmative AI Coverage) veya buy-back opsiyonları ile algoritmik hata, ayrımcılık ve halüsinasyon risklerini açıkça teminat altına almalıdır.
Sözleşmesel Rücu (Indemnification): EdTech tedarikçileriyle yapılan sözleşmelerde, tedarikçinin sorumluluğunu "Super Cap" mekanizmalarıyla veya sınırlama olmaksızın (uncapped liability) kabul etmesini sağlamak, zararın kaynağına rücu edilmesi için en güçlü yoldur.
Eğitimde yapay zeka devrimi, sadece teknolojik bir sıçrama değil; aynı zamanda hukuki ve finansal yönetimde de bir yeniden kalibrasyon çağrısıdır. Kurumların geleceği, bu karmaşık kesişim noktasında ne kadar proaktif davrandıklarına bağlı olacaktır.
Yapay zeka devriminin eğitimde yarattığı hukuki ve finansal boşluklar, geleneksel risk yönetimini aşan yeni bir uzmanlık alanı gerektirmektedir. Eğitim kurumunuzun veya EdTech girişiminizi, algoritmik hatalardan doğacak milyonlarca dolarlık tazminat riskine, KVKK uyumsuzluk cezalarına veya itibar kaybına karşı korumak için proaktif hukuki adımlar atın. Genesis Hukuk Bürosu olarak, eğitim hukuku ve teknoloji sorumluluğu alanındaki derin tecrübemizle, YZ sistemlerinizin hukuki risk analizini yapıyor, Sessiz YZ riskine karşı sigorta poliçelerinizi inceliyor ve tedarikçi sözleşmelerinizdeki rücu (indemnification) maddelerini en üst düzeyde koruma sağlayacak şekilde yeniden düzenliyoruz. Eğitimde YZ kaynaklı riskleri yönetme ve geleceğe güvenle yürüme stratejiniz için bugün bizimle iletişime geçin. Uzman ekibimiz, en karmaşık hukuki zorluklarda dahi yanınızda.
