Yapay zeka transfer değerlemesi

Yapay Zeka ve Büyük Veri Işığında Sporcu Transfer Değerlemesi: Hukukun Dijital Saha Adaleti Arayışı

Giriş: Dijital Scouting Çağı ve Değerleme Paradigmasının Değişimi

Geleneksel futbolculuk değerlemesi, deneyimli scout’ların sezgilerine, menajerlerin birikimine ve medyanın yarattığı “hype”a dayanıyordu. Ancak, bu subjektif yöntemler, yatırımı milyarlarca avroyu bulan global futbol endüstrisinde artan bir belirsizlik ve risk kaynağı haline geldi. Bu boşluğu doldurmak için devreye giren yapay zeka (AI) ve büyük veri analitiği, sporcu değerleme sürecinde gerçek bir paradigma değişimine neden olmuştur. Opta, Wyscout, StatsBomb gibi şirketlerin sağladığı binlerce veri noktası ve bunları işleyen karmaşık makine öğrenimi modelleri, kulüpler için daha rasyonel, veriye dayalı ve öngörülebilir bir karar alma mekanizması sunuyor. Ancak, bu “dijital kristal küre”, beraberinde hukuk dünyasının aşina olmadığı bir dizi zorlu soruyu da getiriyor. Bu makale, yapay zeka destekli sporcu değerleme modellerinin spor hukuku, sözleşme hukuku, veri gizliliği rejimleri ve rekabet hukuku kapsamında yarattığı hukuki ve etik açmazları derinlemesine incelemeyi amaçlamaktadır.

Yapay Zeka Modellerinin İşleyişi ve “Kara Kutu” Problemi

Bir futbolcunun pazar değerini hesaplamak için geliştirilen yapay zeka modelleri, tipik olarak yüzlerce değişkeni aynı anda işler. Bu değişkenler sadece gol, asist, pas yüzdesi gibi temel istatistiklerle sınırlı değildir. “Beklenen Gol (xG)”, “press şiddeti”, “ileriye doğru taşıma mesafesi”, “pozisyonel hata oranı” gibi gelişmiş metriklerin yanı sıra, oyuncunun yaşı, sözleşmesinin bitiş süresi, milliyeti, sakatlık geçmişi, sosyal medya etkisi ve hatta oynadığı ligin finansal gücü gibi parametreler de modele dahil edilmektedir.

Bu noktada ortaya çıkan en büyük hukuki sorun, “algoritmik şeffaflık” veya daha bilinen adıyla “kara kutu” (black box) problemidir. Birçok gelişmiş makine öğrenimi modeli, bir oyuncuya neden belirli bir değer biçtiğine dair insan tarafından kolayca yorumlanabilir bir gerekçe sunmaz. Bu durum, hukuki uyuşmazlıklar bağlamında ciddi sıkıntılar yaratır:

• Sözleşme Görüşmelerinde Eşitsizlik: Kulüp, elindeki “kara kutu” algoritmanın çıktısını mutlak bir gerçeklik olarak sunarak, oyuncu ve menajeriyle yapacağı ücret veya transfer ücreti görüşmelerinde haksız bir avantaj elde edebilir. Taraflar, bu değerin nasıl oluştuğunu anlayamadığı için, gerçek anlamda bir pazarlık gücünden yoksun kalabilir.

• Haksız Fiil ve Tazminat Davaları: Örneğin, algoritmanın hatalı bir veriye dayanarak düşük çıktığı bir değerleme nedeniyle oyuncu zarara uğrarsa (örneğin, daha düşük bir ücrete imza atmak zorunda kalırsa), bu zararın sorumlusu kim olacaktır? Algoritmayı geliştiren yazılım şirketi mi, yoksa bu veriyi kullanan kulüp mü? Hukuk sistemleri, henüz bu tür bir “algoritmik haksız fiil” durumuna hazırlıklı değildir.

• Tahkim Süreçlerinde Delil Olarak Kullanımı: CAS veya ulusal mahkemelerde, bir oyuncunun gerçek değerini ispatlamak için sunulan bir yapay zeka raporu, nasıl çapraz sorgulanacaktır? Karşı tarafın avukatı, sonucu etkileyen spesifik faktörleri anlamak ve eleştirmekte zorlanacaktır. Bu, delillerin çapraz incelenebilirlik ilkesiyle çelişebilir.

Veri Gizliliği ve GDPR: Futbolcunun “Özel Hayatı”nın Sınırları

Yapay zeka modellerini besleyen veriler, giderek daha kişisel ve özel bir nitelik kazanmaktadır. GPS cihazları, uyku takip sistemleri, kalp atış hızı monitörleri ve hakat psikolojik durumunu ölçen anketler, bir futbolcunun “kişisel verisi” kapsamına girer ve Avrupa Birliği’nin sıkı düzenlemesi olan Genel Veri Koruma Tüzüğü (GDPR) kapsamında korunur.

Bu bağlamda kritik hukuki sorular şunlardır:

• Açık Rıza ve Şeffaflık: Bir kulüp, futbolcusundan bu kadar kapsamlı kişisel veriyi toplamak ve bunu bir yapay zeka modelinde değerleme amacıyla işlemek için yeterli ve açık bir rıza almış mıdır? Oyuncu, bu verilerin nasıl kullanılacağını, kimlerle paylaşılacağını ve ne kadar süre saklanacağını tam olarak biliyor mudur?

• Veri Sahipliği ve Ticareti: Bir oyuncunun performans verileri, onun bir “veri öznesi” olmasına rağmen, kulübü veya veri sağlayıcı şirketler tarafından ticari bir meta gibi alınıp satılabilmektedir. Bu durum, veri sahipliği kavramını belirsizleştirmekte ve oyuncunun kendi verisi üzerindeki haklarını zayıflatmaktadır.

• Ayrımcılık Riski: Algoritmalar, tarihsel verilerdeki önyargıları öğrenip pekiştirebilir. Örneğin, belirli bir ülkeden veya bölgeden gelen oyunculara ilişkin geçmişteki düşük transfer değerleri, algoritma tarafından bir kalıp olarak benimsenip, benzer özellikteki yeni oyunculara da haksız ve düşük değerler biçilmesine neden olabilir. Bu, doğrudan bir ayrımcılık teşkil edebilir.

Sözleşme Hukuku ve “Piyasa Değeri” Kavramının Yeniden Tanımlanması

Yapay zeka, “piyasa değeri” kavramını da dönüştürmektedir. Geleneksel olarak Transfermarkt gibi platformların sunduğu, topluluk bazlı ve bir dereceye kadar spekülatif olan değerler, yerini her kulübün kendi gizli algoritmasına dayanan özel değerlemelere bırakmaktadır. Bu durum, sözleşme hukukunda yeni tartışmaları beraberinde getirir:

• Maddi Hata (Hata in Corpore): Bir kulüp, bir oyuncuyu transfer ederken, güvendiği bir yapay zeka modelinin hatalı çıktısından kaynaklanan bir yanılgı içindeyse, sözleşmeyi “maddi hata” gerekçesiyle feshedebilir mi? Bunu ispat etmek son derece zor olacaktır.

• Tazminat Hesaplamaları: Bir oyuncunun sözleşmesinin haksız feshi durumunda veya genç oyuncu tazminatı hesaplanırken, mahkemeler ve CAS, bu yeni yapay zeka değerleme raporlarını nasıl dikkate alacaktır? Geleneksel yöntemlerle hesaplanan değerlerle algoritmik değerler arasında uçurumlar olabilir. Hangi metot “makul” kabul edilecektir?

Haksız Rekabet ve Piyasa Manipülasyonu Riski

Yapay zeka teknolojisine erişimi olan büyük bütçeli kulüplerle, olmayan küçük kulüpler arasında zaten var olan uçurum daha da derinleşebilir. Bu, haksız rekabet koşulları yaratabilir. Daha da endişe verici olanı, birkaç büyük kulübün aynı veya benzer yapay zeka modelini kullanması durumunda, transfer piyasasında bir “de facto kartel” oluşma riskidir. Bu kulüpler, benzer algoritmik çıktılar nedeniyle oyunculara benzer değerler biçerek, piyasa fiyatlarını yapay bir şekilde aşağı veya yukarı çekme potansiyeline sahip olabilir.

Sonuç: Dijital Çağ İçin Yeni Hukuki Çerçeve Arayışı

Yapay zeka ve büyük veri, futbolcu değerleme sürecini geri döndürülemez bir şekilde dönüştürmüştür. Bu teknolojiler, verimlilik ve objektiflik vaadi taşırken, aynı zamanda şeffaflıktan yoksun, ayrımcılığa açık ve hukuki denetimi zor bir sistemin de tohumlarını atmaktadır.

Spor hukukunun bu yeni dijital sahaya ayak uydurabilmesi için;

1. Algoritmik Sorumluluk prensipleri geliştirilmeli, kulüpler ve yazılım şirketleri kullandıkları algoritmaların makul sonuçlar üretmesinden hukuki olarak sorumlu tutulmalıdır.

2. “Açıklanabilir Yapay Zeka” (Explainable AI – XAI) modellerinin kullanımı teşvik edilmeli, tarafların bir değerlemenin gerekçesini anlayabilmesi sağlanmalıdır.

3. GDPR ve sporcu verilerinin kullanımına ilişkin sektöre özgü, net ve katı etik kurallar getirilmelidir.

Futbolun geleceği, sadece sahadaki yetenekte değil, aynı zamanda bu dijital araçların yarattığı hukuki zorluklara akıllıca, adilce ve şeffaf bir şekilde yanıt verebilme kapasitesinde de yatmaktadır.