Yeni Makine Yönetmeliği ve makine öğrenmesi: emniyet işlevinde yapay zeka kullanan üreticiler için
20 Ocak 2027'de uygulanmaya başlayan AB ve Türkiye makine yönetmeliklerinin makine öğrenmesine getirdiği kurallar: hangi bileşen kapsamda, uygunluk değerlendirmesi, kayıt ve sınır gereklilikleri, model güncellemeleri.
Yazar:Caner OnatKurucu Ortak ve CTO6 dakikalık okuma
Kısa cevap: AB'nin yeni Makine Yönetmeliği (Tüzük 2023/1230) ve buna dayanarak hazırlanan Türkiye'nin Makine Emniyeti Yönetmeliği (2023/1230/AB) 20 Ocak 2027'de uygulanmaya başlıyor. Makine öğrenmesiyle emniyet işlevi gören ve davranışı kısmen ya da tamamen kendi kendine evrilen bileşenler, artık üçüncü taraf uygunluk değerlendirmesi gereken kategoride. Hatta yalnızca kalite muayenesi yapan, emniyet işlevi görmeyen bir model bu kategoriye girmiyor.
Türkiye'nin yönetmeliği 16 Ekim 2026 tarihli Resmî Gazete'de yayımlandı ve 2009'dan beri uygulanan Makina Emniyeti Yönetmeliği'ni (2006/42/AT) yürürlükten kaldırıyor. Yani konu yalnızca AB'ye ihracat yapan üreticileri değil, Türkiye'de makine piyasaya arz eden herkesi ilgilendiriyor. Bu yazı, yapay zeka kullanan makine ve otomasyon üreticileri için yönetmeliğin mühendislik tarafına odaklanıyor. Hukuki görüş değildir; kendi ürününüz için onaylanmış kuruluşunuzla ve hukuk danışmanınızla birlikte değerlendirin.
Ne değişiyor, ne zaman?
| Eski düzen | Yeni düzen | |
|---|---|---|
| AB metni | 2006/42/AT Direktifi | Tüzük (AB) 2023/1230, doğrudan uygulanıyor |
| Türkiye metni | Makina Emniyeti Yönetmeliği (2006/42/AT), RG 3 Mart 2009 | Makine Emniyeti Yönetmeliği (2023/1230/AB), RG 16 Ekim 2026, Sayı 33402 |
| Uygulama | 20 Ocak 2027'ye kadar | 20 Ocak 2027'den itibaren |
Türk yönetmeliğinin geçiş hükmüne göre 20 Ocak 2027'den önce eski kurallara göre piyasaya arz edilen ürünler piyasada kalabiliyor; eski AT tip inceleme belgeleri de süreleri dolana kadar geçerli. AB metninin uygulama tarihi ilk yayımlanan hâlinde 14 Ocak 2027 yazıyordu; 20 Ocak 2027 tarihi sonradan yayımlanan bir düzeltmeyle geldi.
Hangi bileşen kapsamda?
Yönetmeliğin Ek I'inin A bölümü, en sıkı uygunluk değerlendirmesine tabi ürünleri sayıyor. Yapay zeka açısından iki madde kritik:
- Madde 5: Makine öğrenmesi yaklaşımlarını kullanarak emniyet işlevi gören, davranışı kısmen ya da tamamen kendi kendine evrilen emniyet bileşenleri.
- Madde 6: Böyle sistemleri gömülü olarak içeren makineler (yalnızca bu sistemler bakımından).
Yönetmeliğin gerekçe kısmı, öğrenme ya da evrilme yeteneği olmayan yazılımı bu kapsamın dışında tutuyor. "Kendi kendine evrilen davranış" ise metinde ayrıca tanımlanmıyor. Sahada öğrenmeye devam eden bir modelin kapsamda olduğu açık. Eğitimi tamamlanıp dondurulmuş ve sahada değişmeyen bir modelin nasıl değerlendirileceği ise yorum gerektiriyor. Komisyon'un uygulama kılavuzu Kasım 2026 itibarıyla henüz nihai hâliyle yayımlanmadı.
Asıl ayrım emniyet işlevi. Hattaki bir görsel model yalnızca kusurlu ürünü ayırıyorsa, ürün kalitesiyle ilgili bir karar veriyor; emniyet bileşeni değil. Aynı kamera bir operatörün tehlikeli bölgeye girdiğini algılayıp makineyi durduruyorsa, bu bir emniyet işlevi. Bu ayrımı hangi bileşenin hangi işi yaptığını yazılı hâle getirerek baştan yapmak gerekiyor; kalite muayenesindeki mühendislik sorularını görüntü işleme ile kalite kontrol yazımızda ele aldık.
Uygunluk değerlendirmesi: kendi beyanınız yetmiyor
Ek I'in A bölümündeki ürünler için yönetmelik yalnızca şu yollara izin veriyor (AB metninde md. 25(2), Türk yönetmeliğinde md. 26):
- AB tip incelemesi ve ardından tipe uygunluk (Modül B + C)
- Tam kalite güvencesi (Modül H)
- Birim doğrulaması (Modül G)
İç üretim kontrolüne (Modül A), yani üreticinin kendi beyanına dayanan yola bu kategoride yer verilmiyor. Her üç yolda da onaylanmış bir kuruluş devrede. Bu, proje takvimine onaylanmış kuruluşla çalışma süresinin eklenmesi demek.
Yapay zeka için temel gereklilikler
Yönetmeliğin Ek III'ündeki temel sağlık ve güvenlik gereklilikleri, ilk kez kendi kendine evrilen davranışa doğrudan değiniyor. Mühendislik açısından öne çıkanlar:
Tanımlı görev ve hareket alanı (1.2.1). Kendi kendine evrilen davranışa sahip kontrol sistemleri, makinenin tanımlı görev ve hareket alanının dışında bir eylem yapmasına yol açmamalı. Bu, modelin çıktısını sınırlayan, modelden bağımsız bir emniyet katmanı gerektiriyor.
Karar verisinin kaydı (1.2.1). Emniyet işlevi gören yazılım tabanlı sistemlerde, emniyetle ilgili karar sürecine ait veriler kaydedilmeli ve toplandıktan sonra bir yıl saklanmalı. Bu kayıt, yetkili makamın gerekçeli talebi üzerine uygunluğu göstermek için kullanılıyor.
Her zaman düzeltilebilirlik (1.2.1). Makinenin doğal güvenliğini korumak için her an müdahale edilip düzeltilebilmesi gerekiyor.
Yazılım sürümü ve müdahale kaydı (1.2.1(f)). Piyasaya arzdan sonra yüklenen emniyet yazılımı sürümleri ve müdahaleler izlenebilir olmalı; bu kayıt yüklemeden sonra beş yıl erişilebilir kalmalı.
Bozulmaya karşı koruma (1.1.9). Uygunluk için kritik olan yazılım ve veri tanımlanmalı, kazara ya da kasıtlı bozulmaya karşı korunmalı. Makine, güvenli çalışması için gereken yazılımı tanımlayabilmeli ve yazılımına ya da yapılandırmasına yapılan meşru veya meşru olmayan müdahalelerin kanıtını toplayabilmeli. Bu madde yalnızca makine öğrenmesi için değil, tüm yazılım için geçerli.
Risk değerlendirmesi. Risk değerlendirmesi, piyasaya arz anında öngörülebilen evrimden kaynaklanabilecek tehlikeleri de kapsamalı.
Model güncellemesi esaslı değişiklik mi?
Yönetmelik "esaslı değişikliği", piyasaya arzdan sonra fiziksel ya da dijital yolla yapılan, üretici tarafından öngörülmemiş ya da planlanmamış ve yeni bir tehlike yaratarak ya da mevcut riski artırarak güvenliği etkileyen değişiklik olarak tanımlıyor. Esaslı değişiklik yapan kişi, yükümlülükleriyle birlikte üretici sayılıyor.
Bu tanımdan iki pratik sonuç çıkıyor. Her model güncellemesi kendiliğinden esaslı değişiklik değil. Ama bir güncellemenin "öngörülmüş ve planlanmış" sayılabilmesi için, güncelleme sürecinin baştan teknik dosyada tanımlanmış olması gerekiyor: hangi veriyle, hangi sınırlar içinde, hangi testlerden geçerek.
Mühendislik tarafında hazırlık
Gerekliliklerin çoğu, iyi kurulmuş bir yapay zeka projesinin zaten üretmesi gereken şeylerle örtüşüyor. Emniyetle ilgili bir model için şunları baştan kuruyoruz:
- Emniyet sınırı modelden ayrı: Modelin kararı ne olursa olsun makinenin tanımlı alanın dışına çıkmasını engelleyen, deterministik ve ayrıca doğrulanabilen bir katman.
- Sürümlenmiş ve dondurulmuş model: Sahadaki her modelin kimliği, eğitim verisi ve test sonuçları izlenebilir. Sahada kendi kendine öğrenme varsa sınırları yazılı.
- Karar kaydı: Emniyetle ilgili her kararın girdisi, çıktısı ve model sürümü, saklama süresine uygun biçimde kaydediliyor.
- Sabit test seti ve kabul ölçütü: Her yeni sürüm aynı test setinde ölçülüyor; kabul ölçütü güncellemeden önce belli.
- Değişiklik yönetimi: Güncellemenin nasıl yapılacağı teknik dosyada tanımlı; tanımın dışına çıkan değişiklik yeni bir değerlendirme gerektiriyor.
Bu altyapının teknik tarafını MLOps ve Yapay Zeka Güvenliği sayfalarında anlatıyoruz.
Standartlar ve Yapay Zeka Yasası ile ilişkisi
Kasım 2026 itibarıyla yeni yönetmelik kapsamında yayımlanmış uyumlaştırılmış standart yok; Komisyon'un listesi hâlâ eski direktife ait. Makine öğrenmesi ve fonksiyonel güvenlik için en somut kaynak, 2024'te yayımlanan ISO/IEC TR 5469 teknik raporu; ancak bu bir rehber, uygunluk karinesi sağlamıyor.
AB Yapay Zeka Yasası tarafında ise Temmuz 2026'daki Omnibus düzenlemesiyle makinelerdeki yapay zeka için gerekliliklerin Makine Yönetmeliği'ne eklenecek düzenlemelerle gelmesi kararlaştırıldı; bu düzenlemelerin 2 Ağustos 2028'e kadar uygulanması öngörülüyor. Takvimin tamamını AB Yapay Zeka Yasası yazımızda derledik.
Sık sorulan sorular
Yalnızca Türkiye'de satış yapıyoruz. Bu yönetmelik bizi ilgilendiriyor mu? Evet. Türkiye'nin Makine Emniyeti Yönetmeliği (2023/1230/AB), 20 Ocak 2027'den itibaren Türkiye'de piyasaya arz edilen makineler için de geçerli.
Hattaki görsel kalite kontrol sistemimiz Ek I kapsamında mı? Yalnızca ürün kalitesiyle ilgili karar veriyor ve emniyet işlevi görmüyorsa genellikle hayır. Aynı sistem bir emniyet işlevi üstleniyorsa değerlendirme değişiyor.
Eğitimi bitmiş, sahada değişmeyen bir model "kendi kendine evrilen" sayılır mı? Metin bu ifadeyi tanımlamıyor. Sahada öğrenmeye devam eden model açıkça kapsamda; dondurulmuş modelin durumu yorum gerektiriyor ve onaylanmış kuruluşla erken konuşulmalı.
Her model güncellemesi yeniden belgelendirme gerektirir mi? Gerekmeyebilir. Üretici tarafından öngörülmüş ve planlanmış değişiklikler esaslı değişiklik tanımının dışında; bunun için güncelleme sürecinin teknik dosyada baştan tanımlanmış olması gerekiyor.
