Yazılım Hukukunda Kritik Dönem: CISA’dan Açık Kaynak Rehberi, AB’den Yapay Zeka Yasası
Yazılım dünyasında hukuki ve regülatif gelişmeler son dönemde önemli bir ivme kazandı. ABD Siber Güvenlik ve Altyapı Güvenliği Ajansı (CISA), federal kurumlar için açık kaynak yazılımların güvenli kullanımı konusunda yeni bir rehber yayımladı. Bu rehber, açık kaynak ekosisteminin geleceği açısından kritik öneme sahip.
Aynı tarihlerde Avrupa Birliği (AB) de Yapay Zeka Yasası’nın şeffaflık ve genel amaçlı yapay zeka (GPAI) modellerine ilişkin uygulama kurallarını yürürlüğe koydu. Bu iki gelişme, hem tescilli hem de açık kaynak yazılımların lisanslama, güvenlik ve uyumluluk süreçlerini derinden etkileyecek nitelikte.
ABD’den Açık Kaynak Yazılımlara Yeni Güvenlik Yaklaşımı
ABD Siber Güvenlik ve Altyapı Güvenliği Ajansı (CISA), 3 Ağustos 2026 tarihinde “Açık Kaynak Yazılım: Güvenlik İlkeleri ve Uygulamaları” başlıklı yeni bir rehber yayımladı. Bu rehber, federal kurumların açık kaynak yazılımları güvenli bir şekilde yönetmeleri, açık kaynak projelere katkıda bulunmaları ve açık kaynak yapay zeka sistemlerini değerlendirmeleri için önemli tavsiyeler sunuyor.
CISA, kurumları yasal, güvenlik veya operasyonel nedenler engellemediği sürece açık kaynak geliştirme ve yayınlamayı başlangıçtan itibaren değerlendirmeye teşvik ediyor. Ajans, açık kaynak yazılımların diğer tüm yazılım varlıkları gibi ele alınmasını, benimsenmeden önce güvenliklerinin değerlendirilmesini ve yaşam döngüsü boyunca izlenmesini öneriyor.
Rehberde öne çıkan tavsiyeler arasında aktif olarak sürdürülen projelerin seçilmesi, kullanılan lisansların iyi anlaşılması ve bağımlı olunan açık kaynak bileşenlerin envanterinin tutulması yer alıyor. Ayrıca, yazılım bağımlılıklarının izlenmesi, yeni açıklanan güvenlik açıkları için projelerin takip edilmesi ve projelerin güvenilirliğinin düzenli olarak değerlendirilmesi gerektiği belirtiliyor.
Özellikle açık kaynak yapay zeka sistemlerinin değerlendirilmesinde farklı bir yaklaşım benimsenmesi gerektiği vurgulanıyor. CISA, yapay zeka modellerinin eğitim verilerine erişim olmadan açık kaynak lisans altında yayımlanabileceğine dikkat çekiyor. Eğitim verilerine ve eğitim sürecine erişim olmadan, kurumların bir modelin kökenini belirleyemeyeceği veya geliştirme sürecinin manipüle edilip manipüle edilmediğini tam olarak değerlendiremeyeceği belirtiliyor.
Avrupa Birliği’nden Yapay Zeka Yasası ve Etkileri
Avrupa Birliği, yapay zeka teknolojilerinin kullanımını düzenleyen Yapay Zeka Yasası’nda önemli adımlar atmaya devam ediyor. Yasanın şeffaflık kuralları ve genel amaçlı yapay zeka (GPAI) modellerine ilişkin uygulama kuralları 2 Ağustos 2026 tarihinde yürürlüğe girdi. Bu, AB’nin yapay zeka alanındaki regülasyon çabalarının somut bir göstergesi olarak öne çıkıyor.
AB Komisyonu, 2 Temmuz 2026 tarihinde bir Bulut ve Yapay Zeka Geliştirme Yasası önerileri için kamuoyu istişaresi başlattı. Bu istişare, AB’nin dijital altyapı ve yapay zeka kapasitelerini güçlendirmeye yönelik daha geniş bir stratejinin parçası.
Bu düzenlemeler, Avrupa’da faaliyet gösteren veya AB pazarına ürün sunan tüm yazılım geliştiricileri ve şirketler için yeni uyumluluk gereklilikleri getiriyor. Özellikle yapay zeka sistemlerinin geliştirilmesi, dağıtımı ve kullanımı süreçlerinde şeffaflık, veri yönetimi ve güvenlik standartlarına uyum büyük önem taşıyor.
Arka Plan: Yazılım Lisans ve Açık Kaynak Dünyasındaki Dinamikler
Yazılım lisanslama ve açık kaynak hukuku, teknolojik gelişmelerle birlikte sürekli evrilen bir alan. Geleneksel tescilli yazılım lisanslarının yanı sıra, açık kaynak yazılımların yaygınlaşmasıyla birlikte lisans uyumluluğu ve telif hakkı ihlalleri gibi konular daha karmaşık hale geldi. Türkiye’de de yazılımlar, 5846 sayılı Fikir ve Sanat Eserleri Kanunu (FSEK) kapsamında “eser” olarak korunuyor.
Açık kaynak yazılımların kullanım koşullarını belirleyen GPL, MIT, Apache gibi farklı lisans türleri, yazılımın kullanım, değiştirme ve dağıtma şartlarını düzenliyor. Bu lisansların doğru anlaşılması ve uygulanması, hukuki risklerin önüne geçmek için hayati önem taşıyor.
ABD’de ise 2026 yılı başlarında California’nın Dijital Yaş Güvence Yasası (AB 1043) gibi düzenlemeler, açık kaynak ekosistemi üzerinde potansiyel tehditler oluşturdu. Bu yasa, işletim sistemlerine yaş doğrulama API’leri ve kimlik takibi gibi katı dijital protokoller dayatmayı hedefliyor. MidnightBSD gibi bazı açık kaynak projeler, bu tür riskler nedeniyle lisanslarını California sakinlerini dışlayacak şekilde değiştirmeyi düşündü.
Kullanıcıya Etkisi: Şirketler ve Geliştiriciler İçin Yeni Yükümlülükler
CISA’nın yeni rehberi ve AB Yapay Zeka Yasası’nın yürürlüğe girmesi, yazılım kullanan ve geliştiren tüm kurumlar için pratik sonuçlar doğuruyor. Federal kurumlar artık açık kaynak yazılımları daha stratejik bir yaklaşımla değerlendirmek ve güvenliklerini daha sıkı denetlemek zorunda kalacak.
AB’deki şirketler ise yapay zeka sistemlerini geliştirirken ve kullanırken daha fazla şeffaflık sağlamak, veri yönetimi süreçlerini güçlendirmek ve yasanın getirdiği yeni uyumluluk gerekliliklerini yerine getirmek durumunda. Bu durum, özellikle yapay zeka modellerinin eğitim verileri gibi kritik bileşenlerine erişim konusunda yeni zorluklar yaratabilir.
Öte yandan, Microsoft gibi büyük yazılım sağlayıcıları da lisanslama modellerini güncelliyor. 30 Temmuz 2026 tarihli bir güncellemeye göre Microsoft, Amazon WorkSpaces için Microsoft 365 E3/A3/G3 – Katılımsız Lisansını uygun ürünler listesine ekledi. Bu, AWS’de RPA tarzı veya başsız iş yükleri çalıştıranlar için lisanslama boşluğunu kapatıyor. Ayrıca, Microsoft’un yapay zeka kullanımına ilişkin sorumluluk tanımlarını daha açık hale getirmesi ve AI Builder kredilerini Copilot Kredileri lehine emekliye ayırması, şirketlerin yapay zeka harcamalarını ve uyumluluklarını yeniden gözden geçirmesini gerektiriyor.
Bu gelişmeler, yazılım lisans yönetimi ve siber güvenlik stratejilerinin sürekli olarak güncellenmesi gerektiğini gösteriyor. Şirketlerin, kullandıkları tüm yazılımların lisans koşullarını, güvenlik açıklarını ve yasal uyumluluklarını düzenli olarak denetlemesi, olası hukuki ve finansal riskleri minimize etmek açısından büyük önem taşıyor.
