İnsanlık tarihinin üretim süreçlerine baktığımızda, vergi hukukunun her zaman, ister tarımsal artı ürünün ilk kez sistematik bir biçimde el konularak yeniden tahsis edilmesi sürecinin, siyasal otoritenin kurumsallaşarak ve devlet denen özgü toplumsal formun tarih sahnesine çıkması ile oluşan yapısal eşik bağlamında olsun, ister modern kapitalist üretim ilişkilerinde sermaye birikiminin kurumsallaşmış düzenleyicisi mahiyetinde değerlendirilsin, daima “insan emeği” ve “insanın iradi fiili” üzerinden şekillendiğini görürüz. O kadar ki vergi hukukunun temel teorik birimlerini oluşturan mükellef, vergiyi doğuran olay, gelir, kazanç, irat, işletme, ticari faaliyet gibi kavramların tamamı, insanın yaratıcı öznesi olduğu bir ekonomik gerçekliğin içine gömülmüş hâlde tasarlanmış ve bu nedenle bugün küresel ölçekte karşı karşıya kaldığımız yapay zekâ merkezli değer üretimi olgusu karşısında, adeta geleneksel kavramsal iskeletinin sınırlarına çarparak çözülme riskiyle karşı karşıya kalmıştır. Bu durum özellikle otonom çalışan büyük dil modelleri, üretici yapay zekâ sistemleri, şirket içi değer zincirlerini insan girdisi olmadan optimize eden algoritmik karar mekanizmaları ve gerçek zamanlı piyasa davranışlarını kendiliğinden öngören makine öğrenmesi sistemlerinin ortaya çıkmasıyla iyice görünür hâle gelmiş, böylece vergi hukukunun en temel kavramı olan “vergiyi doğuran olay”ın maddi-hukuki-şekli üçlüsüne dayanan klasik yapısı, ilk kez ekonomik değerin insan dışı bir varlık tarafından yaratılması ihtimali karşısında deyim yerindeyse ontolojik açıdan çözümlenemez bir noktaya sürüklenmiştir.
“Vergiyi Doğuran Olay”ın İnsansız Değer Yaratımı Karşısında Yaşadığı Kavramsal Tıkanma
Bilindiği üzere modern vergi hukukunda vergiyi doğuran olayın üç bileşeni bulunmaktadır: (i) belli bir ekonomik sonucun gerçekleşmesi, (ii) bu ekonomik sonucun hukuken bir vergi yükümlülüğü ortaya çıkaracak nitelikte olması, (iii) bu sonucu doğuran bir öznenin bulunması; ancak burada kritik olan, vergi hukukunun iliklerine kadar işleyen “özne = insan/insan topluluğu” varsayımının yapay zekâ tarafından üretilen değerin niteliği karşısında neredeyse tüm normatif zemini kaydırmasıdır, zira bugün otonom çalışan bir yapay zekâ modelinin kendi talimatını üretmesi, kendi öğrenme sürecini optimize etmesi, bir şirketin davranış biçimini ve sonuçta elde ettiği ekonomik getiriyi insan katılımı olmaksızın değiştirmesi, vergi hukukunda mükellefin iradesiyle ilişkilendirilmiş bütün “fiililik” varsayımlarını işlevsizleştirmekte; sonuç olarak vergi hukukunun temel ilkeleri olan belirlilik, öngörülebilirlik ve kanunilik gibi değerlerin bile zeminlerinin yerinden oynamasına neden olmaktadır. Yapay zekâ burada insanın iradesini ikame eden bir araç olmaktan çıkıp, kendi başına ekonomik sonuç doğuran bir “yaratıcı fonksiyon” icra ettiğinde, vergi hukukunun mevcut haliyle bunu mükellef lehine veya aleyhine nasıl konumlandıracağı dahi hala açıklığa kavuşan bir ekosisteme ulaşmamıştır.
Yapay Zekânın “Mükellef Olma Ehliyeti” Tartışması ve İnsan-Merkezli Hukuk Sisteminin Çöküş İhtimali
Vergi doktrininde uzun yıllardır “tüzel kişilerin mükellef olabilmesi”, “ortaklık yapıları”, “vakıfların vergi yükümlülüğü” gibi konular insan merkezli olmayan kolektif varlıkların mükellef olabileceğini göstermişse de, tüm bu örneklerde açıktır ki ortak payda şudur: tüzel kişiliğin arkasında bir gerçek kişi iradesi vardır. Oysa yapay zekâ sistemleri için tartışılan “AI Personhood” (yapay zekâ kişiliği) kavramı, hukuki kişiliğin kaynağının bir insan iradesiyle bağlantılı olması gerekliliğini ortadan kaldırmayı tartışmaktadır. Bu durum, vergi hukukunun mükellef tanımını bugüne kadarki en radikal meydan okumayla karşı karşıya bırakmaktadır, nasıl mı; çünkü yapay zekânın mükellef olabilmesi için, hukukun tarihsel olarak insan iradesiyle sınırladığı mülkiyet, borç, yetki, kapasite ve sorumluluk kavramlarının yeniden tanımlanması gerekliliği yadsınamaz bir gerçektir. İşte burada ortaya çıkan boşluk, uluslararası kurumlarda yoğun tartışmalara neden olmakta, OECD ve AB düzeyinde “AI mükellefi yaratılmalı mı?” sorusu giderek daha yüksek sesle sorulmaktadır; fakat bu sorunun cevabı yalnızca teknik bir karar değil, aynı zamanda insan merkezli hukuk sisteminin ontolojik geleceğini de haliyle ilgilendiren bir mesele olmaktan çıkmayacaktır.
Yapay Zekâ Tarafından Yaratılan Değerin “Mülkiyet” Problemi
Vergi hukukunun dayandığı temel ilişki, kişinin elde ettiği gelirin kendisine ait olmasıdır; fakat yapay zekâ tarafından üretilen bir çıktı -bir rapor, bir tasarım, bir finansal karar, bir yazılım kodu, hatta bir stratejik öneri- kime aittir? Buradaki sorun, klasik fikrî mülkiyet hukukunda olduğu gibi sadece eserin sahibinin kim olduğu değil, aynı zamanda ekonomik değer yaratma fiilinin kime yüklenmesi gerektiği sorunudur. Örneğin, insan tarafından yalnızca “genel yönerge” verilen bir yapay zekâ sisteminin, milyonlarca veri seti üzerinden kendi kendine optimize ettiği kararlarla şirketin kârını %40 artırması hâlinde, bu değer artışının mülkiyeti kimdedir? Şirket mi? Modeli tasarlayan yazılım ekibi mi? Bulut sağlayıcısı mı? Yoksa otonom yapay zekâ modelinin kendisi mi? Mülkiyetin belirsiz olduğu noktada, gelir vergisi ve kurumlar vergisi hükümlerinin hangi özne üzerinden çalışacağı da doğal olarak belirsizleşmektedir.
Yapay Zekâ Tarafından Üretilen Değerin Vergiye Tabi Olabilmesi İçin Gerekli Asgari “Fiil” Şartı Ortadan Kalkıyor Mu?
Vergi hukukunun tüm tarihsel gelişimi boyunca bir ekonomik sonucun vergiye tabi olabilmesi için mutlaka bir “fiilin” gerçekleşmiş olması gerektiği kabul edilmiştir; fakat yapay zekâ bu fiilin anlamını kökünden dönüştürmektedir. Nasıl mı, çünkü model kendi öğrenme sürecinde insan girdisi olmadan işlem yapıyor, kendi kendine parametre güncelliyor, veriyi işliyor ve yeni bir ekonomik sonuç üretiyorsa, burada klasik anlamda fiilin faili belirsizleşmektedir. “Fiilsiz sonuç” problemi olarak adlandırılabilecek bu olgu, vergi hukukunun temelindeki nedensellik varsayımını çökertmektedir. Dolayısıyla vergiye tabi değerin ortaya çıkması için, artık insan fiiline değil, algoritmik bir süreçte ortaya çıkan bir performans değişkenine bakılması gerektiği güncel tartışmalar arasındadır.
Yapay Zekânın İnsan Fiilini İkame Ettiği Durumlarda Vergiyi Doğuran Olayın Yeniden İnşası
Eğer yapay zekâ, muhasebe süreçlerinde, tedarik zincirinde, finansal analizde, yatırım stratejisinde veya üretim planlamasında tamamen bağımsız karar veriyorsa ve bu kararlar ekonomik sonuç doğuruyorsa, burada vergiyi doğuran olayı yalnızca “ekonomik sonuç” üzerinden tanımlamak gerekebilir. Bu bağlamda OECD’nin 2024 sonrası tartışmalarında dolaylı olarak nitelendirebiliriz ki, öne çıkan görüşlerden biri ise, vergiyi doğuran olayı yeniden “değerin ekonomik olarak gerçekleşmesi” kavramı üzerinden tanımlamak olmuştur. Böyle bir tanım ise, yapay zekâ sistemlerinin insan eylemi olmadan doğrudan vergiyi doğuran olay yaratabileceği anlamına gelir ki bu, vergi hukukunun 100 yıllık kavramsal yapısında da takdir edersiniz ki devrim niteliğindedir.
Algoritmik Özerkliğin Vergisel Nedensellik Zincirini Koparan Etkisi
Yapay zekâ sistemleri karar alma süreçlerinde “kısmi özerklik” sergilediğinde, yani insanın yalnızca çerçeveyi belirlediği fakat kararın özünü oluşturan teknik sürecin tamamen makinenin kendi öğrenme döngüsü tarafından belirlendiği durumlarda, vergi hukukunun nedensellik anlayışı deyim yerindeyse işlevsizleşecektir; zira klasik öğretide vergiyi doğuran olayın “insan fiili” ile ekonomik sonuç arasındaki nedensel bağın kurulması esastır ancak algoritmaların özerk davranış biçimleri, özellikle reinforcement learning (deneme/yanılma-ödül/ceza sistemli makine öğrenme yöntemi) mekanizmalarıyla kendi performans kriterlerini optimize eden modellerde, bu bağı insan iradesinden ayırmakta ve vergi hukukunun alışageldiği “fail kimdir?” sorusunu cevapsız bırakmaktadır. Böylece vergi teorisi, tarihte ilk kez ekonomik değerin failinin makine olduğu bir dünya ile karşı karşıya kalmakta ve bu durum basit teknik bir uyarlama sorunundan ziyade kavramsal bir devrim gerektiren, elbette ki çok katmanlı bir hukuk felsefesi problemine dönüşmektedir.
Yapay Zekâda “Niyet” Kavramının Yokluğu Ve Vergisel Sorumluluğun Kaynağının Yeniden Düşünülmesi
Bilindiği üzere, klasik vergi sistemleri, gerek vergi ziyaı gerek fiil ehliyeti gerek ekonomik faaliyet beyanı kapsamında, ister tüzel kişi olsun ister gerçek kişi, tüm mükelleflerde temel varsayımı “niyet ve irade” üzerine kurmaktadır; oysa yapay zekâ sistemlerinde ne niyet vardır ne de öngörülebilir bir irade; üstelik bu sistemler deterministik yapıda olmamakla beraber, yüksek karmaşıklık düzeyindeki sinir ağı modellerinde aynı girdinin farklı koşullarda farklı çıktılar üretmesi bile mümkün olabilmektedir. Bu durumda vergi hukukunun mükellefe yüklediği sorumluluğun dayanağı olan “kast veya ihmal” ayrımı çökecektir; çünkü ne kast ne ihmal makine davranışına uygulanabilir nitelikte olmaktadır. Bu nedenle uluslararası doktrinde giderek güçlenen görüş, yapay zekâya ilişkin vergisel sorumluluğun niyet temelli değil, “etki temelli” (impact-based) olması gerektiği yönündedir; bu yaklaşım, hukuk tarihinde ilk kez sorumluluğu öznenin zihinsel süreçlerinden ayırarak sadece ekonomik etkiye bağlayan radikal bir kırılmaya işaret etmektedir.
Yapay Zekânın Kendi Kendine Öğrenme Yeteneği Karşısında Vergiye Tabi Gelirin Tespit Edilmesindeki Şeffaflık Sorunu
Vergilendirilebilir gelirin tespitinde şeffaflık ve izlenebilirlik ilkesi, özellikle transfer fiyatlandırması ve kurum kazancının belirlenmesinde son derece kritik olacaktır, ancak yapay zekâ sistemleri özellikle “black-box” niteliğindeki derin öğrenme modellerinde, hangi girdinin hangi çıktıya nasıl yol açtığını açıklamakta büyük güçlük yaratmaktadır. Bu şeffaflık kaybı, vergi idaresinin değer yaratımını izleyebilmesini neredeyse imkânsız kılacak, üstelik denetim mekanizması da algoritmanın iç işleyişine erişemediği için, AI tarafından yaratılan değeri “tespit edilebilir gelir” kategorisine dahil etmek güçleşecektir. Senaryonun bu şekilde işlemesi halinde sonuç olarak yapay zekâ tarafından yaratılan milyarlarca dolarlık ekonomik değer gri alan hâline gelecek ve bu değer, vergi tabanını aşındırarak devletlerin mali kapasitesini de tehdit etme noktasına taşıyacaktır. İşte bu nedenle OECD son iki yıldır “explainable AI reporting standard” (Açıklanabilir Yapay Zekâ Raporlama Standardı) fikrini tartışmaktadır.
Yapay Zekânın Çok Uluslu Şirketlerde Sınır Aşan Değer Transferini Yeniden Şekillendirmesi
Bugün çok uluslu şirketlerin kullandığı otonom yapay zekâ sistemleri, birden fazla ülkedeki operasyonların eş zamanlı analizini yaparak, kârın hangi coğrafyada yoğunlaşacağını belirleyen stratejik kararları otomatik olarak üretebilmektedir, bu durum klasik transfer fiyatlandırması kurallarının temel aldığı “insan tarafından kontrol edilen süreç” varsayımını çökertmekte ve vergi rekabetini yapay zekâ tarafından yönlendirilen görünmez bir sisteme dönüştürmektedir. Örneğin bir yapay zekâ modelinin, vergi oranı düşük ülkelere daha fazla kâr kaydıracak tedarik zinciri optimizasyonları ürettiği bir varsayım üzerinde ve dahası bu optimizasyonun failinin insan mı yoksa algoritma mı olduğu belirsiz olduğu durumda, vergi idarelerinin bunu agresif vergi planlaması olarak nitelendirmesi kolaylaşırken, şirketler “fiili olarak biz yapmadık, model yaptı” savunmasıyla hukuki sorumluluğun tartışılmasını gündeme getirebileceklerdir. Böylelikle yapay zekâ, olumsuz mecrada vergi uyumunu güçlendiren değil, aksine ülkeler arasındaki vergi tabanı aşınmasını hızlandıran bir mekanizma hâline gelebilecektir.
Yapay Zekânın Ekonomik Değer Yaratma Kapasitesindeki Artışın Gelir Tanımı Üzerindeki Radikal Etkisi
Gelir vergisi hukukunun temel taşı olan “gelir” kavramı, deyim yerindeyse en basit ifadesiyle kişinin ekonomik gücünde artış yaratan ve tasarrufuna giren değerleri ifade etmektedir. Ancak yapay zekâ, kişinin ekonomik gücü üzerinde belirleyici etkiler yaratsa da bu etki bazen doğrudan tasarrufa konu olmayan nitelikte olacaktır. Örneğin, bir şirketin yapay zekâ sistemi gelecekteki fiyat dalgalanmalarını tahmin ederek stoklarını optimize ettiğinde, ortaya çıkan ekonomik avantaj anında realize edilmeyecek fakat işletmenin risk primini düşürerek dolaylı bir değer yaratacaktır. Bu değer de, görünen o ki, klasik gelir tanımlarıyla yakalanamayacaktır; çünkü ortada gerçekleşmiş bir kazanç değil, gerçekleşmeyen bir kaybın önlenmesi söz konusu olacaktır. Bu tür değer yaratımı da, vergi hukukunun “potansiyel gelir” kavramını ciddi bir şekilde tartışmaya zorlamaktadır.
Algoritmik Kararların Vergisel Sonuçlarının “Kime İsnat Edileceği” Meselesi
Vergisel isnat teorisi, ekonomik sonucu kimin adına gerçekleşmiş sayacağımızı belirleyen temel ilkedir. Yapay zekâ burada büyük bir meydan okuma üretmektedir, çünkü algoritmanın verdiği kararlar çoğu zaman insan eliyle önceden öngörülemeyecek, bu da isnadı karmaşıklaştıracaktır. Gayet tabi konuya mevzu şirket modeli eğitmiş olabilir ancak model zamanla kendi karar sistemini değiştirmiştir; kullanıcı modeli çalıştırmış olabilir fakat çıktıyı belirleyen milyonlarca parametre kullanıcı kontrolünün dışındadır. Sonuç olarak vergi hukukunda isnat tartışması, yapay zekâ çağında “kontrol eden kim?” sorusundan “sonuca neden olan nedir?” sorusuna kaymak zorundadır ki, bu ise zorunlu olarak hukuk sistemlerinde fail merkezli yapıdan sonuç merkezli yapıya geçiş anlamına gelecektir.
Yapay Zekâ Ve Öngörülebilirlik: Vergi İdaresi Açısından Yeni Bir Belirsizlik Evresi
Vergi hukukunda belirlilik ilkesi, mükellefin gelecekteki yükümlülüğünü öngörebilmesini şart koşan bir sistemi bizlere sunan bir yapıdadır. Ancak yapay zekânın ekonomik etki üretme biçimi öngörülemez ve doğrusal değildir, üstelik aynı model farklı veri setleriyle her çalıştırıldığında farklı ekonomik sonuçlar da yaratabilmektedir. Bu nedenle haliyle vergi idaresi, yapay zekâ etkisini öngörerek vergi politikası tasarlamakta da takdir edersiniz ki güçlükle karşılaşacaktır. Yapay zekâ destekli ekonomik faaliyet, vergi gelirlerini tahmin etmeyi zorlaştırdığı için kamu maliyesi açısından da yeni riskler ortaya çıkacaktır, örneğin bu yönüyle bir ekonomide AI destekli karar mekanizmalarının ani bir optimizasyon değişikliği vergi gelirlerinde beklenmedik dalgalanmalara neden olabilecektir.
Yapay Zekânın Vergisel Konumlanışında “Modelin Kendisi”, “Modeli Eğiten Veri” Ve “Modeli Kullanan Kişi” Ayrımının Doğurduğu Kavramsal Çatışmalar
Bir yapay zekâ modelinin vergileme açısından hangi katmanda değerlendirileceği meselesi, uluslararası düzeyde hâlâ çözülememiştir. Modelin kendisi mi vergiyi doğuran olaya sebep olur? Yoksa modeli eğitmek için kullanılan veri mi değer yaratır? Ya da modeli kullanan birey veya kurum mu asıl failliği üstlenir? Bu üçlü ayrım, özellikle generative AI sistemlerinin değer yaratmasını tanımlamayı zorlaştırmaktadır, çünkü modelin davranışını belirleyen hem eğitildiği veridir hem de kullanım anındaki girdilerdir. Eğer vergi hukuku değeri “eğitim verisinden” türetirsek, verginin kaynağı modeli eğiten tarafta toplanır; eğer değer “kullanımdan” kaynaklanır dersek, vergi yükümlülüğü kullanıcıya kayabilir. Sorun şu ki, her iki yaklaşım da küresel ölçekte büyük vergi kaydırmalarına yol açabilmektedir.
Yapay Zekâ Çağında Vergiyi Doğuran Olayın Ontolojik Yeniden İnşası: Yeni Bir Temel Teoriye İhtiyaç
Tüm bu tartışmaların temelinde, artık yapay zekâ çağında vergi hukukunun görünen o ki, ontolojik temelinin çözüldüğü gerçeği yatmaktadır: çünkü ekonomik değerin failinin makine olduğu, mülkiyetin belirsizleştiği, niyetin yok olduğu, öngörülebilirliğin kaybolduğu ve isnat ilişkisinin radikal biçimde değiştiği bir dünyada, klasik vergiyi doğuran olay teorisinin ayakta kalması hayli zorlayıcı olacaktır. Bu nedenle uluslararası doktrin giderek hızlı bir şekilde yeni bir temel teori arayışına yönelmiştir. Bu teori, insan-merkezli fiil anlayışından çıkarak, algoritmik süreçlerin ekonomik sonuç yarattığı bir yapıda vergiyi doğuran olayı “algoritmik performansın ekonomik etkisi” olarak yeniden tanımlamayı önermektedir. Bu öneri kabul edilirse, vergi hukukunun 20. yüzyıl boyunca üzerinde yükseldiği tüm kavramlar yeniden yazılmak zorunda kalacaktır. İşte bu nedenle yapay zekâ vergilendirmesi yalnızca teknik bir mesele değil, hukuk tarihinin en derin epistemolojik dönüşümlerinden birinin de habercisi olma niteliğini taşımaktadır.
AI Income Nexus: Yapay Zekâ Çağında Uluslararası Vergilendirme Normlarının Yeniden İnşası
Yapay Zekâ Çağında Uluslararası Vergi Düzeninin Neden Yeni Bir “Nexus” Kavramına İhtiyaç Duyduğu
Küresel vergi sisteminin yüzyılı aşkın süredir dayandığı “işyeri” (permanent establishment) kavramı, ekonomik faaliyetin fiziksel varlık ve insan emeği üzerinden yürütüldüğü bir üretim paradigması altında işlerlik kazanmışken, bugün otonom çalışan yapay zekâ modellerinin fiziksel bir varlığa bağlı olmaksızın, hatta insanların iştiraki olmadan küresel ölçekte ekonomik değer yaratabilmesi sonucunda, mevcut nexus kurallarının neredeyse tamamının işlemez hâle geldiğini, böylece devletlerin vergileme yetkisini belirleyen mekânsal bağın ortadan kalkarak uluslararası vergi hukukunun egemenlik mimarisinin sarsılmaya başladığını görmekteyiz. Bu nedenle OECD başta olmak üzere tüm uluslararası vergi kurumları, tarihsel olarak ilk kez “fiziksel bağ” yerine “algoritmik bağ”, bir başka ifadeyle yapay zekâ tarafından yaratılan ekonomik değerin hangi ülke ile nasıl ilişkilendirileceğini belirleyen –çalışmalar bazında çağrışımsal da olsa görünen o ki- yeni bir nexus teorisi geliştirmek zorunda kalmıştır.
AI Income Nexus Kavramının OECD Literatüründeki Tarihsel Gelişimi
OECD’nin 2021’de başlattığı dijital hizmet vergileri tartışması sırasında ilk defa gündeme gelen “significant digital presence” (önemli dijital varlık) kavramı, yapay zekâ çağında açıktır ki yetersiz kalmıştır, çünkü dijital varlık kavramı, kullanıcı etkileşimi ve veri toplanmasına dayanan platform ekonomilerini hedeflerken, yapay zekânın özerk karar verme kapasitesi platform ekonomisinin ötesinde tamamen yeni bir ekonomik gerçeklik yaratmıştır. Bu nedenle OECD 2023 sonrası çalışmalarında “AI Value Creation Zones” gibi kavramları tartışmaya açmış ve 2024 itibarıyla literatürde “AI Income Nexus” ifadesinin tartışmasal ve kavramsal mecrada etkisinin göründüğü hissedilmiştir. Bu kavram açıktır ki, ilk defa yapay zekânın hem eğitildiği hem çalıştığı hem de ekonomik değer ürettiği aşamaların tümünü vergisel bağ kurucu unsur olarak değerlendirmeyi amaçlamaktadır.
AI Income Nexus’un Temel Mantığı: Değerin Bağımsız Üreticisi Olarak Yapay Zekâ
AI Income Nexus’un arkasındaki temel düşünce, ekonomik faaliyetin artık insan ya da fiziksel varlık üzerinden değil, değer yaratan algoritmik süreçler üzerinden tanımlanmasıdır. Bu yaklaşım, nexus’un klasik anlamda “işletmenin bulunduğu yer” veya “faaliyetin gerçekleştiği yer” kriterlerine göre değil, “değeri üreten yapay zekâ modelinin faaliyet gösterdiği teknik ortama” dayanması gerektiğini savunan bir sistem öngörmektedir. Böylece nexus’u belirleyen faktör tartışmadan uzak, bir üretim tesisinin adresi değil, modelin çalıştığı sunucuların konumu, verinin işlendiği altyapı, modelin eğitildiği bilgi setlerinin coğrafyası ve algoritmanın performansının optimize edildiği platform olacaktır. Bu dönüşüm de elbette, uluslararası vergi hukukunda bugüne kadar benzeri görülmemiş bir paradigma kaymasına işaret edecektir doğası gereği…
Yapay Zekânın “Sunucu Bağı” Üzerinden Vergilendirilemeyeceği Gerçeği Ve Yeni Bağ Arayışları
Görünen o ki, mevcut uluslararası vergi anlaşmalarında sunucu (server) yalnızca “hazırlayıcı-yardımcı faaliyet” olarak kabul edilmekte ve tek başına işyeri oluşturmamaktadır; fakat yapay zekânın değer yaratma sürecinin sunucular üzerinden gerçekleşmesi, sunucuyu artık “yardımcı” değil, “esas üretim merkezi” haline getirecektir. Buna rağmen teknik olarak sunucunun çoğu zaman bulut altyapısında dinamik olarak konum değiştirmesi, ülke sınırları arasında hareket eden veri paketleri ile çalışması ve birden fazla ülkeye dağılmış paralel işlem birimlerinden oluşması, sunucu-temelli nexus yaklaşımını tamamen imkânsız kılacaktır hiç şüphesiz… İşte bu nedenle de AI Income Nexus, sunucu yerine “algoritmik faaliyet alanı” kavramını öne çıkaran başat bir rol de üstlenecektir.
Peki, algoritmik faaliyet alanını nasıl tespit edeceğiz?
Algoritmik Faaliyet Alanının Tespiti: Modelin Eğitildiği Yer Mi, Çalıştığı Yer Mi, Optimize Edildiği Yer Mi?
AI Income Nexus teorisinin en tartışmalı yönü de tam olarak burada aslında… Nasıl mı? Tartışmanın odağı değer yaratımının hangi aşamasında vergisel bağ kurulacağına ilişkin olacaktır hiç şüphesiz, zira modelin eğitimi örneğin ABD’de gerçekleşirken, operasyonları Almanya’da yürütülüyor, veriler Güney Kore’den çekiliyor ve model optimizasyonu Singapur’da yapılmış olabilecektir. Böyle bir küresel dağınıklıkta vergiyi doğuran ekonomik değerin hangi ülke ile bağlantılı olduğunu belirlemek, uluslararası vergi hukukunun en karmaşık sorunlarından birine dönüşme potansiyelini bünyesinde barındırmaktadır. Bu alandaki bazı görüşler, değerin eğitim aşamasında ortaya çıktığını savunurken, bazıları modeli aktif olarak kullanan ülkenin nexus sahibi olması gerektiğini öne sürmektedir. OECD’nin alanındaki çalışmalarından çıkarabiliriz ki, bu konuya münhasır hibrit bir yaklaşımı benimseyerek, tüm bu aşamalar için ayrı nexus katsayıları belirlenmesi gerektiğini hâlihazırda tartışmaktadır.
AI Income Nexus’un Ekonomik Mantığı: Küresel Yapay Zekâ Değer Zincirinin Vergisel İzlenebilirliği
Yapay zekâ sistemleri tipik olarak dört aşamada değer yaratmaktadır: (i) veri toplama, (ii) model eğitimi, (iii) modelin çalışması, (iv) optimize edilmiş çıktıların ekonomik karara dönüşmesi. AI Income Nexus bu dört aşamayı ayrı ayrı değerlendirerek, her bir aşamada hangi ülkenin ekonomik değere katkı sağladığını belirlemeye çalışan bir ekosistem sunar. Böylece vergi, yalnızca sonucun ortaya çıktığı ülkede değil, değer zincirinin tüm aşamalarında dağıtılarak tahakkuk ettirilme potansiyeli taşır. Bu yaklaşım, küresel AI rekabeti içinde ülkelerin payını adil biçimde yansıtan bir sistem kurmayı da amaçlamaktadır.
OECD’nin Önerdiği Üç Katmanlı AI Income Nexus Modeli
OECD uzman gruplarının, 2024–2025 taslak çalışmalarında AI Income Nexus’un üç katmanda tasarlandığı, değerlendirildiği yorumlanabilir. Şöyle ki;
-
AI Training Nexus (Eğitim Bağı) – modelin eğitildiği ülkeye bağ;
-
AI Inference Nexus (Çalışma Bağı) – modelin çıktıları ürettiği ülkeye bağ;
-
AI Deployment Nexus (Ticarileşme Bağı) – yapay zekâ çıktılarının ekonomik değere dönüştüğü ülkeye bağ.
Bu üç katmanlı yaklaşım, ekonomik değerin tek bir ülkeye değil, değer zincirini oluşturan tüm ülkelere dağıtılmasını sağlayacak, böylece çok uluslu şirketlerin kâr kaydırma stratejilerinin de etkisi azaltma gücüne sahip olacaktır.
Training Nexus’un Vergisel Sonuçları: Veriyi Kim Sağlıyorsa, Değerin Sahibi Odur Yaklaşımı
Training Nexus kavramının, modelin eğitildiği verilerin kaynağına büyük önem verdiğini değerlendirebiliriz, çünkü veri olmadan yapay zekâ hiçbir şekilde ekonomik değer üretemeyecektir. Bu nedenle alana özgü OECD taslaklarından yola çıkarak denilebilir ki, modelin eğitiminde kullanılan verinin coğrafi kaynağı ile eğitim sürecinin yürütüldüğü teknik altyapı, nexus tesisi açısından belirleyici unsur olarak öne çıkacaktır. Böylelikle veriyi sağlayan ülkeler, klasik vergi düzenlerinde olmayan bir biçimde değer yaratımında hak sahibi hâline gelecektir ki, bu yaklaşım bu yönüyle özellikle büyük nüfuslu ülkelerin (Hindistan, Endonezya, Brezilya) küresel AI değer zincirinde güç kazanmasına da etki sağlayacaktır.
Inference Nexus: Modelin Çalıştığı Yerin Vergi Bağını Belirlemedeki Kritik Rolü
Model çalışırken parametrelerini kullanarak yeni çıktılar üretecek ve bu çıktılar ekonomik etkiye sahip olabilecektir. Bu aşamanın hangi ülkede gerçekleştiği genellikle bulut altyapısındaki sunuculara bağlıdır hiç şüphesiz; ancak sunucular sabit bir konumda bulunmadığından, bu bağın tespitinde teknik ölçümleme araçlarına ihtiyaç duyulacaktır. OECD bu nedenle “AI Compute Mapping” adı verilen yeni bir raporlama standardı geliştirmeyi de hâlihazırda tartışmaktadır. Bu standart, modelin hesaplama yükünün hangi ülkelerde gerçekleştiğini tespit ederek o ülkeye nexus hakkı tanıyan bir sistemi idealize etmektedir.
Deployment Nexus: Ekonomik Değerin Nihai Olarak Yaratıldığı Yerin Vergisel Sonucu Nasıl Belirlediği
Bilindiği üzere, bir yapay zekâ modeli tarafından üretilen çıktının ekonomik değer yaratması için genellikle modelin kullanıldığı işletmede bir karar sürecine dönüşmesi gerekir; örneğin yapay zekâ destekli bir stok optimizasyonu şirketin karını artırdığında, ekonomik değer bu işletmenin bulunduğu ülkede gerçekleşmiş olacaktır. Deployment Nexus, verginin anılan ülkede doğması gerektiğini savunur ki, bu yaklaşım, “değer nerede realize ediliyorsa vergi hakkı oraya aittir” ilkesi üzerine kurulan bir yapının çıktısıdır.
AI Income Nexus’un Çok Uluslu Şirketler Açısından Yaratacağı Dönüşüm
Bu yeni nexus yapısı – işlevsel hale gelirse elbette-, çok uluslu şirketlerin küresel vergi planlamasını kökten değiştirecektir; çünkü artık kâr kaydırma stratejilerinin temelini oluşturan fikrî mülkiyet lokasyonlandırması veya grup içi hizmet fiyatlaması gibi yöntemler yapay zekâ için geçerliliğini yitirecek, zira değer yaratmanın merkezi insan tarafından değil, algoritmalar tarafından belirlenecek ve nexus bu algoritmaların faaliyetlerinin dağılımına göre kurulacaktır. Böylece şirketler, vergiden kaçınmak için yapay zekâyı düşük vergili ülkelere taşımaya çalıştığında, eğitim ve kullanım aşamalarının farklı ülkelerde gerçekleşmesi nedeniyle yine de çoklu nexus kapsamına gireceklerdir.
OECD’nin Çok Taraflı Uygulama Anlaşması Taslağında AI Income Nexus’un Konumu
OECD’nin BEPS 2.0 sürecine paralel olarak hazırladığı çok taraflı anlaşma taslaklarında yorumlayabiliriz ki, AI Income Nexus’un ayrı bir bölüm olarak düzenlenmesi ve ülkelerin bu nexus’u tanıyarak taraf olmadan sisteme dahil olamaması planlanan bir süreç dahilindedir. Böylece yapay zekâ alanında küresel vergisel uyum sağlanmış olacak ve ülkelerin tek taraflı yapay zekâ vergileri uygulaması da engellenecektir. Bu, uluslararası vergi hukukunda da tarihte ilk kez “algoritma merkezli bir vergileme anlaşması” anlamına gelecektir ne dersiniz…
Yapay Zekâ Sahipliği İle Nexus Arasındaki Bağ: Model Kiminse Vergi Hakkı Onda Mı Olmalı?
Bazı ülkeler (özellikle ABD ve AB içinde bazı hukuk çevreleri), nexus tahsisini modelin sahibine bağlamayı savunmaktadır. Ancak bu yaklaşım eleştirilmekte, çünkü modelin sahibi ile değeri yaratan algoritmik faaliyet ve verinin kaynağı arasında çoğu zaman ciddi bir kopukluk bulunmaktadır. Örneğin bir Amerikan şirketinin geliştirdiği model, eğitim verisinin çoğunu Hindistan’dan almış ve çıktıları Singapur’da ekonomik değere dönüşmüş olabilir. Bu durumda yalnızca model sahibine nexus tahsisi hem adaletsiz hem de ekonomik gerçeklikle uyumsuz olacaktır.
Ülke Bazında Rekabet: AI Income Nexus Ülkeleri Nasıl Etkileyecek?
Rahatlıkla yorumlayabiliriz ki, bu yeni nexus yapısının uygulanması özellikle veri zengini ülkelerin küresel vergi gelirlerinde büyük artış yaratmasına yol açabilecektir. Örneğin Hindistan, Endonezya ve Brezilya gibi büyük nüfuslu ülkeler Training Nexus üzerinden ek vergi hakkı kazanırken, optimize edilmiş teknoloji merkezleri (Singapur, Güney Kore) Inference Nexus üzerinden güç kazanabileceklerdir. AB ülkeleri ise Deployment Nexus üzerinden yüksek vergi geliri elde edebilecek ve böylece AI Income Nexus, küresel ekonomi dengesini radikal biçimde değiştirecek yeni bir jeopolitik güç haritası oluşturacaktır.
AI Income Nexus’un Uluslararası Vergi Hukukunda Devrim Niteliğindeki Etkisi
AI Income Nexus, uluslararası vergi hukukunun yüzyıllık fiziksel bağ yaklaşımını yeniden ve belki de daha derinden sorgulamaya taşıyarak, ekonomik faaliyetin artık insanlar tarafından değil, algoritmalar tarafından yürütüldüğü bir çağda vergileme yetkisinin nasıl dağıtılacağını belirleyen yeni bir temel teori sunmaktadır. Bu teori, yalnızca teknik bir düzenleme değil, devletlerin egemenlik alanlarının yeniden tanımlanması anlamına gelir ki, değerin nerede üretildiği sorusu insan fiilinden ayrılarak algoritmik süreçlere bağlandığında, vergilendirme hakkı da yeni bir mekânsal mantığa oturacaktır kim bilir… Böylece AI Income Nexus, yapay zekâ çağında uluslararası vergi hukukunun hem geleceğini hem de gücünü etkileyecek en kritik kavramlardan biri hâline gelecektir…
Bu günkü yazımızın devamı niteliğindeki II. Bölümünü bir sonraki yazımızla sizlerle paylaşacağız…