Bu projeyi yeniden lisanslama hakkı yok

• chardetin orijinal yazarı Mark Pilgrim, projede LGPL lisans ihlali olduğunu belirterek son sürüm 7.0.0’daki MIT lisansına geçişin geri alınmasını talep etti
• Bakımcılar bunu “tam yeniden yazım” olarak nitelendirse bile, özgün koda doğrudan maruz kalınarak yazılmış bir türev olduğu için LGPL altında kalması gerektiğini açıkça ifade etti
• Birçok geliştirici, yapay zeka destekli yeniden yazımın gerçekten bir “clean room implementation” olup olmadığını ve LLM’nin özgün kod üzerinde eğitilip eğitilmediğini tartıştı
• Bazıları API uyumluluğu ve adil kullanım (fair use) ihtimalinden söz etti, ancak çoğunluk telif hakkı ihlali olasılığı ve yapay zeka ile üretilen kodun hukuki belirsizliği konusunda endişe duydu
• Bu tartışma, yapay zekanın ürettiği kodda telif sorumluluğu, açık kaynak projelerinde lisans değiştirme süreçleri ve bakımcı yetkisinin sınırları açısından önemli bir emsal olarak görülüyor

---

Mark Pilgrim’in itirazı

• Mark Pilgrim, chardetin orijinal yazarı olduğunu ve projenin LGPL lisansı ile dağıtıldığını belirtti
  • Sürüm 7.0.0’da bakımcının “yeniden lisanslama yetkimiz var” iddiasının yanlış olduğunu vurguladı
  • LGPL kapsamındaki kodun değiştirilse bile aynı lisans altında yayımlanması gerektiğini, “tam yeniden yazım” iddiasının ise hukuki dayanağı olmadığını söyledi
  • “Koda üretici eklenmesinin” yeni bir hak doğurmadığını da açıkça ifade etti
• Pilgrim, projenin orijinal LGPL lisansına geri döndürülmesini talep etti

Topluluğun ilk tepkisi

• Bir kullanıcı, yapay zeka destekli yeniden yazımdan önceki sürümün bir fork’unun olup olmadığını sordu; başka bir kullanıcı 6.0.0 sürüm bağlantısını paylaştı
• Bazıları “hukuken Mark haklı” diyerek LGPL ihlali ihtimalini kabul etti
• Başka kullanıcılar ise “yapay zeka ile yeniden yazım kaçınılmaz bir ödünleşim” diyerek pratik bir bakış açısı sundu

Hukuki tartışma: API, telif hakkı ve adil kullanım

• Bir kullanıcı, Google LLC v. Oracle America, Inc. kararına atıf yaparak API’lerin de telif koruması kapsamında olabileceğini belirtti
  • API uyumluluğunu amaçlayan yeniden yazımın, adil kullanım şartlarını karşılamıyorsa yasa dışı olabileceğini açıkladı
• Buna karşı başka bir kullanıcı, Google davasında adil kullanımın kabul edildiğini söyleyerek itiraz etti
• Tartışma, API uyumlu yeniden yazımların hukuka uygunluğu ve yapay zeka tarafından üretilen kodun telif statüsü konularına genişledi

Yapay zeka kod üretimi ve clean room implementation tartışması

• Bazıları, “eğer yapay zeka özgün kod üzerinde eğitildiyse” bunun clean room implementation sayılamayacağını belirtti
  • LLM’nin chardet kodunu öğrenip öğrenmediği, hukuki değerlendirmenin kilit noktası olabilir
• Diğerleri ise “yapay zeka yalnızca girdi ve çıktılara göre kod ürettiyse bunun mümkün olabileceğini” savundu
  • Buna karşılık “öyleyse lisansın kendisi anlamsız hale gelir” şeklinde itirazlar yükseldi
• Yapay zeka kodunda telif sorumluluğunun belirsizliği ve lisans uyumunu doğrulamanın zorluğu başlıca sorunlar olarak öne çıktı

Lisans uyumluluğu ve GPL tartışması

• Bazıları MIT lisansının GPL ile uyumlu olmadığını öne sürdü; ancak başka bir kullanıcı FSF’nin resmi belgelerine atıf yaparak MIT’nin (Expat) GPL ile uyumlu olduğunu açıkladı
• Buna rağmen, “LGPL kodunu MIT olarak yeniden lisanslamanın yine de ihlal olduğu” konusunda çoğunluk hemfikirdi
• Başka bir kullanıcı da “LGPL kodunun sağladığı itibar ve depoyu koruyup sözleşmeyi terk edemezsiniz” diye belirtti

Yapay zeka eğitim verisi ve güven sorunu

• Birçok kullanıcı, “Claude’un LGPL kodu üzerinde eğitilmediğine gerçekten güvenilebilir mi?” sorusunu gündeme getirdi
  • Yapay zeka modellerinin eğitim verisinin izlenemezliği, hukuki risk olarak gösterildi
• Bazıları, “yapay zeka kodu intihal ihtimali taşıyorsa kullanımından kaçınılmalı” görüşünü savundu
  • Araştırma alıntılarıyla, yapay zeka kodunun %2 ila %5’inin mevcut kodun kopyası olabileceğine dair istatistikler paylaşıldı

Proje kimliği ve bakımcı yetkisi

• Bazıları, “önceki katkıcıların kodu tamamen kaldırıldıysa yeni sürüm bağımsız olabilir” dedi
  • Ancak buna karşı, “aynı isim ve itibarı kullanmak yine de uygun değil” itirazı yapıldı
• “Telif hakkı ismi değil, ifadeyi korur” görüşü de dile getirildi
• Bakımcı tüm mevcut kodu kaldırdıysa bunun hukuki ihlal olmayabileceğini savunanlar da vardı; ancak buna dair açık bir kanıt sunulmadı

Topluluğun genel yaklaşımı

• Birçok kullanıcı, hem Mark Pilgrim hem de Dan Blanchard’ın katkılarına saygı duyduklarını, aynı zamanda yapay zeka, telif ve açık kaynak yönetişimi gibi karmaşık meselelerin farkında olunması gerektiğini söyledi
• Tartışma, yapay zeka ile üretilen kodun hukuki sorumluluğu, proje lisansı değişikliğinin meşruiyeti ve açık kaynak bakımcı yetkisinin sınırları gibi konulara yayıldı
• Bazıları, “v7.0.0’ı fork’layıp LGPL’ye geri döndürelim” önerisini de dile getirdi

Temel tartışma başlıklarının özeti

• LGPL → MIT geçişinin hukuka uygunluğu: Orijinal yazarın onayı olmadan mümkün olmadığı görüşü baskın
• Yapay zeka ile yeniden yazımın telif statüsü: Eğitim verisine maruz kalma durumuna göre türev eser sayılabilir
• Clean room implementation olup olmadığı: Yapay zekanın özgün koda başvurmadığının kanıtlanması gerekir
• Proje adı ve itibarının kullanımı: Aynı adla yeniden dağıtım hukuki ve etik tartışma yaratıyor
• Yapay zeka kodunun güvenilirliği: İntihal riski ve tedarik zinciri istikrarı endişeleri

Bu mesele, yapay zekanın ürettiği kodlarda telif hakkı ve açık kaynak lisans uyumu etrafındaki en dikkat çekici örneklerden biri olarak görülüyor; ileride yapay zeka geliştirme araçlarının hukuki sorumluluk yapısını etkileyebilir.

[GN⁺]

Hacker News görüşleri

• Pilgrim'in clean room telif hakkı kavramını yanlış anladığını düşünüyorum
  “Tamamen yeniden yazım” iddiası önemli değil. Hukuken bağımsız bir uygulama mümkün olabilir.
  Clean room, yalnızca davayı basitleştirmeye yarayan usule ilişkin bir araçtır; orijinal koda hiç maruz kalmamak hukuki bir zorunluluk değildir.
  Nitekim Linux da Unix'in iç yapısını biliyordu ama bağımsız olarak uygulandı

  • Hukuki yorumdan ayrı olarak, yapay zeka GPL kodunu otomatik yeniden yazıp lisansı aşabiliyorsa, bunun açık kaynak topluluğunun silahını elinden alacağı endişesi var
  • Türev eser olup olmadığının yapısal benzerlik testleriyle belirlenebileceği iddiası da yanlış. Sırf Claude kullanıldı diye türev eser olduğuna hükmetmek de hatalı. Gerçek hukuki ölçüt hâlâ belirsiz bir alan
  • Bunu üç duruma ayırarak düşünmek gerekir.
    1. Kod benzerse clean room yeniden uygulamasını kanıtlamak gerekir
    2. Tamamen farklıysa clean room olup olmaması önemsizdir
    3. Çoğu durumda benzer ve benzer olmayan kısımlar karışıktır; bu yüzden her bölüm ayrı ayrı analiz edilmelidir. Kopyalanmış tek bir bölüm bile varsa o bölüm yeniden yazılmalıdır
  • chardet'in işlevi (Unicode kodlama tespiti) özünde sabittir. Bu yüzden yeni uygulamanın aynı testlerden geçmesi doğaldır.
    JPlag'in düşük benzerlik skoru, intihal olmadığını gösteren ikna edici bir kanıt gibi görünüyor
  • Yapay zeka tarafından üretilen yeniden yazım kodunun telif korumasına tabi olduğunu düşünmek şaşırtıcı

• “Kod tabanını biliyorsan yeniden yazım da telif ihlalidir” iddiası tamamen geçerli değil
  İç bilgi patent alanına girer; telif hakkıyla ilgili değildir.
  Ancak orijinal kodu yanına koyup cümleleri değiştirerek ilerlemek ihlaldir.
  Yapay zeka orijinal koda bakıp benzer kod üretiyorsa, bu fiilen paralel kopyalama sayılma ihtimali yüksektir.
  Ama orijinali görmeden tamamen yeni yazılırsa mümkündür. Yine de hukuken savunması zor olduğu için şirketler açısından risk unsuru sayılmalıdır

  • Patent ile telif hakkı arasındaki farkı netleştirmek gerekir.
    Patentte bağımsız icat olsa bile ihlal mümkünken, telif hakkında esas olan yaratımın bağımsızlığıdır.
    Ancak daha önce görülmüş bir eserle aynı sonucu üretirseniz jüriyi ikna etmek zor olur
    Sonuçta benzerlik varsa delillerin üstünlüğü (preponderance of evidence) ölçütüyle ihlal kararı çıkma olasılığı yüksektir
  • Mario Puzo'nun The Godfather'ını okuyup yapısı aynı olan bir roman yazarsanız, bu türev eser sayılır.
    Buna karşılık özgün eseri hiç bilmiyorsanız bağımsız yaratım kabul edilir
  • Claude.md dosyası varsa, yeni bakımcının Claude'u kod üretici olarak kullanmış olma ihtimali yüksektir ve o model muhtemelen chardet'in orijinal koduyla eğitilmiştir
  • “Yeni kod sayılması için ne kadar farklı olması gerekir?” sorusu gündeme geliyor
  • Yeniden yazım çeviriye benzer. Çeviri de telif ihlalidir.
    Fikirlerin kendisi korunmaz ama ifade korunur.
    LLM eğitim sürecinde orijinal kodu gördüyse bu hukuken gri bir alandır

• Asıl mesele LGPL ihlali olup olmadığıdır.
  Yeni kod orijinale dayanıyorsa türev eser sayılır ve LGPL olarak kalmalıdır.
  “Tamamen yeniden yazım” denmiş olsa bile orijinal koda maruz kalındıysa lisans ihlali olabilir

  • Maruz kalmak otomatik olarak türev eser anlamına gelmez.
    Clean room yalnızca dava savunmasına yönelik usuli bir araçtır ve ispat yükü davacıdadır.
    Linux veya GNU araçları da Unix'i biliyordu ama yasaldı
  • Eğer Claude orijinal kodla eğitildiyse, bu yoruma göre yapay zekanın yalnızca LGPL türevleri üretebileceği gibi ilginç bir sonuç ortaya çıkar
  • Esas mesele telif hakkıdır. Yeni kod orijinalin türevi ise LGPL'e uymalıdır; değilse yeni telif hakkı sahibi lisansı serbestçe belirleyebilir
  • Aynı adı koruyup sadece sürümü yükseltirseniz, fiilen aynı proje gibi görünebilir

• Danışmanlık sırasında ilginç bir örnek gördüm.
  Bir SaaS şirketinin mühendisi, Claude Code ile kendi uygulamalarını tersine mühendislikten geçirip API uyumlu bir backend'i bir haftada yaptı.
  “Bir rakip bunu yaparsa kendimizi nasıl koruruz?” diye soruldu

  • Bu yalnızca teknolojik ilerleme.
    Kodun kendisi işin çekirdeğiyse zaten risk altındasınızdır.
    Rekabetten korkmak yerine daha iyi ürün yapmak önemlidir
  • StrongDM Factory örneğinde olduğu gibi, harici servisleri kopyalayıp test amaçlı kullanmak artık gerçek oluyor.
    Artık “Slack veya Drive'ı yeniden uygulayalım” demek gerçek dışı olmayan bir çağdayız
  • Eğer yapay zeka yalnızca frontend'e bakıp backend'i yeniden uyguladıysa, bu yasaldır.
    API açık bir arayüzdür, bu yüzden koruma konusu değildir
  • Patent sonradan tescil edilemez ve telif hakkı fikirleri korumaz.
    IBM BIOS veya DOS'un tersine mühendislik örneklerinde olduğu gibi, bağımsız uygulama yasaldır

• Bakımcı **emanetçi (trustee)**dir, sahibi değil.
  Orijinal yazarın lisansını keyfi olarak değiştirmemelidir.
  Kod gerçekten tamamen yeniyse yeni bir adla proje başlatılmalıdır.
  “Eski sürümü dondurun” gibi söylemler topluluk ruhuna aykırıdır

• 2021 tarihli bir yorumda zaten “chardet LGPL tabanlı olduğu için yeniden lisanslanamaz” denmişti.
  Bunu bilerek yeniden yazdıysa bu pervasız bir karar ve orijinal yazara karşı saygısızlık olur

  • Buna karşılık, projenin kullanılabilirliğini azamiye çıkarmak için doğru tercih olduğu görüşü de var

• Yapay zeka orijinal kodu görmüş halde yazdıysa bu bir clean room uygulaması değildir.
  Biri spesifikasyon hazırlayan, diğeri uygulayan iki ayrı yapay zeka ekibi olsa kabul edilir mi?
  Bu, IBM dönemindeki emsali izler ama model zaten orijinalle eğitildiyse yine sorunludur

  • chardet eğitim verisinde yer alıyorsa, hangi yapı kurulursa kurulsun clean room mümkün değildir
  • Spesifikasyon çıkarılıp ayrı bir model o spesifikasyona göre kod yazarsa, teorik olarak clean room mümkün olabilir.
    Ancak spesifikasyonun ifadesel unsurlar içermediği doğrulanmalıdır
  • Eğitim verisinde orijinal varsa ihlal olasılığı yine yüksektir
  • API yapısının da telif hakkının parçası olduğu ileri sürüldü, fakat sonra düzeltildi
  • IBM/Compaq örneği sadece yüzeysel olarak benziyor.
    Eğitim verisinde orijinalin bulunduğu bir durumda karşılaştırmanın kendisi anlamsız hale gelir

• “Wikipedia'dan kopyala-yapıştır yapıp birkaç kelime değiştirirsek olur mu?” şakasındaki gibi,
  sonuçta kasıtlı kaçınma mümkün değildir.
  Bağımlılık sürümlerini sabitlemek gerekecek kadar güvenin zorlaştığı bir dönemdeyiz

  • Mühendisler hukuku sık sık teknik kurallar gibi yanlış anlıyor.
    Oysa hukuk bütüncül değerlendirmeyi esas alır.
    Mahkemeler “delillerin üstünlüğü” ölçütüyle karar verir; sadece kelimeleri değiştirmek yeni bir eser yaratmaz.
    Orijinal zorunlu bir dayanak idiyse, türev eser sayılma ihtimali yüksektir.
    Eğitim verisinde orijinal varsa telif ihlali davasının kaçınılmaz olacağı öngörülüyor

• Öte yandan Mark Pilgrim'in yeniden ortaya çıkması ilginç
  Onun Wikipedia sayfasında “internetten kaybolma” hikâyesi yer alıyor.
  Python kitapları hâlâ tavsiye edilebilir

  • Yakında “a2mark” GitHub hesabının da Wikipedia'da anılması mümkündür

• “Yapay zeka GPL kodla eğitildiyse, bütün yapay zeka kodu GPL ile kirlenmiş (tainted) olmuyor mu?” diye şaşıranlar var

  • ReactOS gibi tam clean room isteyen projeler de var, ama bu yalnızca hukuki bir güvenlik önlemidir; zorunlu değildir
  • “Kirlenme”yi kanıtlamak için gerçekten türevlilik gösterilmelidir.
    ABD'deki clean room süreci sadece davayı kısaltmaya yönelik bir stratejidir
  • Telif hakkı sistemi aslında sermayeyi koruma aracı olarak doğduğundan, bunun pratikte o kadar sert uygulanma ihtimali düşük görülüyor
  • LLM çılgınlığının ilk günlerinden beri bu sorunlar konusunda uyarıda bulunanlar vardı