Yapay zekâlar gizli işaretler bırakmaya başlayacak: AB’de içerik etiketlemeye ilişkin yeni kurallar yürürlüğe girdi

2 Ağustos 2026’dan itibaren Avrupa Birliği’nde yapay zekânın şeffaflığına ilişkin yeni gereklilikler yürürlüğe girdi. AI Act’in 50. maddesi, belirli yapay zekâ sistemlerinin geliştiricilerini, yapay zekâ tarafından oluşturulan veya değiştirilen içeriklerin makine tarafından tespit edilebilmesini sağlamakla yükümlü kılıyor. Buna, kullanıcı tarafından fark edilmeyebilecek dijital filigranlar ve makine tarafından okunabilen diğer bilgiler de dâhil.

Bu tür bir etiketleme, mutlaka alışılmış “Made with AI” ibaresi şeklinde görünmek zorunda değil. Örneğin Google, görüntülere, videolara, seslere ve metinlere görünmez bir dijital sinyal yerleştiren SynthID teknolojisini hâlihazırda kullanıyor. Microsoft ise yapay zekâ tarafından oluşturulan veya değiştirilen içeriklerin bir bölümü için filigranlardan ve Content Credentials teknolojisinden yararlanıyor.

Yeni kuralların amacı, dijital içeriğin kökenini daha şeffaf hâle getirmek ve oluşturulan materyallerin tamamen insan üretimiymiş gibi sunulmasını zorlaştırmak. Bununla birlikte ChatGPT, Gemini, Suno ve diğer tüm yapay zekâ sistemlerinin artık kodun tamamı da dâhil olmak üzere kesinlikle her şeye gizli filigran eklemek zorunda olduğu iddiası fazla kapsamlı olurdu. Somut gereklilikler, yapay zekâ sisteminin ve içeriğin türüne göre değişiyor; kurallar ayrıca istisnalar da öngörüyor.

Sektörün bu modele şimdiden geçmeye başlaması dikkat çekici. Anthropic, Ağustos 2026’da Claude ile bağlantılı metinler için görünmez etiketleme ve görüntülerin kökenine ilişkin verilerin uygulanmaya başlandığını duyurdu. Şirket, yeni önlemlerin yalnızca AB’deki kullanıcılar için değil, küresel ölçekte uygulanacağını açıkladı.

Dolayısıyla söz konusu olan, Avrupa Birliği tarafından getirilen tek bir “gizli filigran” değil; yapay zekâ içeriğinin kökeninin teknik olarak doğrulanabilir hâle gelmesi gereken bir sisteme geçiş. Bu durum gelecekte, bugün insan tarafından oluşturulan içeriklerden ayırt edilmesi neredeyse mümkün olmayan görüntülere, videolara, seslere ve metinlere yönelik yaklaşımı önemli ölçüde değiştirebilir.