İmza tek kişide, emek veri kümesinde

Görsel: Gezdiren için yapay zekâ ile üretildi.

Christie’s’in 2025’te düzenlediği Augmented Intelligence müzayedesinin en pahalı işi, Refik Anadol’un Machine Hallucinations – ISS Dreams – A adlı dinamik resmiydi. Eser 277 bin 200 dolara satıldı. Müzayede evi, çalışmanın Uluslararası Uzay İstasyonu ve uydulardan alınmış 1,2 milyondan fazla görüntüden oluşan bir veri kümesini kullandığını belirtiyordu. Katalogda sanatçının adı, eserin adı, veri kümesinin büyüklüğü ve satış bedeli yan yana duruyordu.

Bu düzen sanat piyasasının alıştığımız diline uygundur. Bir nesne vardır, onu meydana getiren bir sanatçı vardır, mülkiyeti de açık artırmayla el değiştirir. Fakat veri kümesi katalog satırına girdiğinde imzanın çevresinde başka bir kalabalık belirir: Görüntüleri üreten aygıtlar, onları arşivleyen kurumlar, veriyi seçen ve temizleyen insanlar, modeli kuran mühendisler, etiketleme ve ince ayar işini yapan işçiler, hesaplama altyapısını sağlayan şirketler. Son görüntü tek bir sanatçının düşünsel ve biçimsel kararlarını taşıyabilir; yine de o görüntüyü mümkün kılan emek tek kişiye sığmaz.

Yapay zekâ sanatını tartışırken çoğu kez yanlış bir mahkeme kuruyoruz. Bir tarafta “makine sanatçı olamaz” diyenler, öte tarafta yeni aracı kullanan kişinin tartışmasız biçimde eser sahibi olduğunu söyleyenler duruyor. Oysa sanatçının yaratıcı iradesi ile üretim zincirinin toplumsal niteliği birbirini dışlamaz. Birinin varlığını kabul etmek ötekini silmemizi gerektirmez.

Sanatçı miti makineyle kaybolmadı

Sanat tarihinde tek imza ile çoklu emek arasındaki gerilim yeni değildir. Büyük atölyelerde ustanın adı, çırakların ve yardımcıların emeğini örterdi. Fotoğraf, sinema ve çağdaş enstalasyon da deklanşöre basan kişiden set işçisine, yazılımcıdan döküm ustasına kadar geniş üretim topluluklarıyla kuruldu. Buna rağmen piyasa, müze ve telif düzeni eseri tanınabilir bir özneye bağlamayı sever. İmza yalnız yaratıcılığı değil, dolaşımı ve fiyatı da düzenler.

Yapay zekâ bu eski ilişkiyi görünür kılmak yerine bazen daha da büyütüyor. Çünkü aradaki iş bölümü yalnız sanatçının yakınındaki atölyede gerçekleşmiyor; küresel ve çoğu zaman kapalı bir tedarik zincirine dağılıyor. OECD’nin 2025 tarihli eğitim verisi haritası, bir veri kümesinin toplanması, ön işlenmesi, eğitime hazırlanması ve ince ayarda kullanılması sırasında çok sayıda aktörün rol alabildiğini gösteriyor. Aynı rapor, büyük model geliştiricilerinin eğitim verileri konusunda sınırlı şeffaflık sunduğuna dikkat çekiyor.

ILO araştırmacıları Uma Rani ve Morgan Williams’ın 2026’da yayımlanan çalışması da “özerk yapay zekâ” fikrine itiraz ediyor. Onların ayrımında algoritma işçileri modeli kodlayıp ince ayar yaparken veri işçileri veriyi etiketliyor, temizliyor ve genişletiyor. Bu ikinci grubun emeği son kullanıcıya çoğunlukla görünmüyor. Makinenin zahmetsizce ürettiği izlenimi, insan çalışmasının yokluğundan değil, çalışmanın arayüzün arkasına taşınmasından doğuyor.

Burada bütün yapay zekâ eserlerini aynı torbaya koymamak gerekir. Kendi ürettiği görüntülerle özel bir model kuran sanatçı ile kaynağı açıklanmayan geniş bir modelde birkaç komut deneyen kullanıcı aynı ölçüde kontrol ve sorumluluk taşımaz. Hazır model kullanmak da kendiliğinden değersiz değildir; fotoğraf makinesini üretmemiş olmak fotoğrafçının kararını hükümsüz kılmaz. Fakat araç benzetmesi, modelin geçmiş kültür ürünlerinden öğrenmesiyle fırçanın pasif maddesi arasındaki farkı gizlememeli.

Eser sahipliği ile emek borcu aynı soru değil

ABD Telif Hakları Ofisi’nin yapay zekâ raporu bu ayrım için yararlı bir sınır çiziyor. Raporun ikinci bölümü, üretken yapay zekâ içeren işlerde korunabilir olanın insanın yarattığı ifade olduğunu; yapay zekâ kullanımının tek başına korumaya engel oluşturmadığını söylüyor. İnsanın seçimi, düzenlemesi ve yaratıcı kontrolü belirleyici olabilir. Bu yaklaşım “kim eser sahibi sayılabilir” sorusuna cevap arıyor.

Aynı kurumun üçüncü bölümü ise telifli eserlerin model eğitiminde kullanılmasını ayrı bir sorun olarak inceliyor. Bu iki dosyanın ayrılığı önemlidir. Son üründe yeterli insan katkısı bulunması, eğitim verisinin adil ve izinli kullanıldığı anlamına gelmez. Eğitimdeki tartışmalı kullanım da son görüntüyü yöneten sanatçının hiçbir yaratıcı katkısı bulunmadığını kanıtlamaz.

Hukuk ülkeden ülkeye değişiyor ve eğitim kullanımının hangi durumda ihlal ya da istisna sayılacağı henüz kapanmış bir mesele değil. Bu nedenle kolay hüküm dağıtmak yerine üç talebi birbirinden ayırmak daha dürüst: Eserin yaratıcı sorumluluğu kime ait, eğitimde kullanılan kültürel malzeme için kimden izin alındı, ortaya çıkan ekonomik değerden kim pay alıyor?

Bugünkü piyasa ilk soruya bir isim yazarak hızla cevap verebiliyor. İkinci ve üçüncü sorular ise şirket sözleşmelerinin, kapalı veri listelerinin ve uzun dava dosyalarının içine düşüyor. Böylece yapay zekâ estetiğinin parlak yüzeyi ile onu taşıyan mülkiyet düzeni arasında büyük bir görme farkı oluşuyor.

Pürüzsüz görüntünün toplumsal maliyeti

UNESCO’nun 2026 Re|Shaping Policies for Creativity raporu, dijital gelirlerin yaratıcıların kazancındaki payının 2018’de yüzde 17 iken yüzde 35’e çıktığını belirtiyor. Aynı dönüşüm istikrarlı geçim sağlamış değil; güvencesizlik, gelir oynaklığı, fikrî mülkiyet riskleri ve birkaç platformdaki yoğunlaşma büyüyor. Dijitalleşme daha çok insanın üretmesini ve izleyiciye ulaşmasını kolaylaştırırken, değerin kimde biriktiği sorununu çözmüyor.

Yapay zekâ görseli bu çelişkinin yoğunlaşmış biçimi. Üretim maliyeti ve süresi azalabilir, daha önce teknik beceri veya bütçe engeli yaşayan biri güçlü bir anlatım aracına kavuşabilir. Bu imkânı küçümsemek, sanat tarihini yalnız pahalı eğitim ve ekipmana erişebilenlere bırakmak olur. Fakat demokratikleşme dediğimiz şey yalnız aracın ucuzlamasıysa, maliyetin başka işçilere ve geçmişte üretilmiş eserlere aktarılmasını gözden kaçırabiliriz.

Bana kalırsa yapay zekâ sanatına karşı gerekli tutum ne makine korkusu ne de yenilik hayranlığıdır. Gerekli olan, eserin künyesini genişletmektir. Kullanılan modelin adı, veri kaynağının niteliği, sanatçının hangi aşamalarda karar verdiği, özel veya lisanslı veri kullanılıp kullanılmadığı ve insan emeğinin nerede devreye girdiği mümkün olduğunca açıklanmalıdır. Her eserin bütün teknik geçmişini bir duvar yazısına sığdırmak elbette mümkün değil. Yine de şeffaflık, yalnız ahlaki nezaket değil, estetik yorumun parçasıdır. Bir görüntünün nasıl oluştuğunu bilmek, ona bakışımızı değiştirir.

Bu açıklık sanatçının imzasını küçültmez. Tam tersine, sanatçının neyi seçtiğini ve hangi üretim koşullarının sorumluluğunu aldığını daha belirgin kılar. İmza, bütün emeği kendine mal eden bir mühür olmaktan çıkıp karmaşık bir süreci üstlenme biçimine dönüşebilir.

Christie’s kataloğundaki 1,2 milyon görüntü bilgisi bu nedenle sıradan bir teknik ayrıntı değil. O sayı, eserin yüzeyinin arkasında duran arşivi ve kolektif emeği istemeden de olsa kadraja sokuyor. Açık artırmada satılan nesne tek bir sanatçının adıyla dolaşabilir; ona dürüstçe bakmak, imzanın çevresindeki görünmez elleri de görmeyi gerektirir.