Endüstri 4.0'daki insan–makine arayüzü (human-machine interface, HMI), insan operatörün hareketleri ile robotun sensörleri, kontrol algoritmaları, üretim yazılımı ve sistem yapılandırmasının aynı fiziksel sonucu birlikte ürettiği etkileşim katmanıdır. Bu çalışma, geleneksel sorumluluk hukukunun insan ihmali ile ürün kusuru arasında kurduğu ikili modelin bu tür ortak nedensellik vakalarında yetersiz kalabileceğini savunmaktadır. Avrupa Birliği, Almanya, Amerika Birleşik Devletleri, Japonya, Güney Kore ve Çin karşılaştırması üzerinden mevcut ürün sorumluluğu, ihmal ve makine güvenliği kuralları incelenmiş; özellikle Avrupa Birliği'nde AI Liability Directive'in 2025'te geri çekilmesi, yeniden düzenlenen Product Liability Directive ve Machinery Regulation ile birlikte değerlendirilmiştir. Yazar, insanı veya makineyi tek başına hukuki inceleme birimi yapmak yerine arayüzün kendisini görev, kusur ve nedensellik incelemesinin merkezine yerleştiren Human-Machine Interface Accountability Standard (HMIAS) adlı bir yönetişim ve sorumluluk çerçevesi önermektedir. HMIAS; tasarım aşamasında öngörülebilir etkileşim risk değerlendirmesi, arayüz düzeyinde kusur standardı, çok aktörlü nedensellik için NESS yaklaşımı, ciddi ve tutarlı dolaylı kanıtların kabulü, dağıtılmış teknik delillerin açıklanması ve olay/ramak kala kayıtlarının geliştirilmesini içermektedir. Ancak HMIAS yürürlükte bulunan bağımsız bir hukuk normu değil, çalışmanın önerdiği doktrinel modeldir.

Endüstri 4.0 neden klasik sorumluluk modelini zorluyor?

Geleneksel üretim düzeninde hukuki sorumluluk genellikle daha kolay ayrıştırılabilir bir yapı varsayardı: bir insan bir makineyi kullanır, insan hata yaparsa ihmal; makine kusurluysa ürün sorumluluğu tartışılırdı.

Endüstri 4.0 üretim hattında ise bu ayrım bulanıklaşmaktadır. Aynı endüstriyel eylem şu unsurların ortak etkileşimiyle ortaya çıkabilir:

• insan operatör,
• kolaboratif robot veya cobot,
• otonom mobil robot (AMR),
• yakınlık ve görüntü sensörleri,
• sensör füzyon algoritması,
• kestirimci bakım sistemi,
• uzaktan denetim yazılımı,
• robot üreticisinin kontrol mimarisi,
• sistem entegratörünün kalibrasyonu,
• işverenin veya tesisin operasyonel konfigürasyonu.

Bu aktörlerden hiçbiri tek başına sonucu üretmemiş olabilir. Zarar, tam olarak bu unsurların birbirine bağlandığı arayüzde ortaya çıkabilir.

İnsan–Makine Arayüzü Neden Ayrı Bir Hukuki İnceleme Birimi Olabilir?

Kaynağın temel tezine göre modern endüstriyel zarar bazı durumlarda ne yalnız insan hatasına ne de tek başına ürün kusuruna indirgenebilir; zarar, insan girdisi ile makine tepkisinin tasarlanma ve birbirine bağlanma biçiminden doğabilir. Bu nedenle HMI'nın kendisi, tasarım görevinin, kusurun ve nedensellik incelemesinin ayrı hukuki nesnesi olarak ele alınmalıdır.

Kolaboratif robot örneği

Makalenin teorik yaklaşımını basitleştiren örnek şudur: Bir cobot tutucusunun kendisi tek başına tehlikeli olmayabilir. Ancak aynı tutucu, insanla ortak çalışma alanında yakınlık sensörünün farklı bir görev için ayarlanmış eşikleri altında çalışıyorsa, risk robotun mekanik parçasından çok insan ile robot arasındaki etkileşim tasarımından kaynaklanabilir.

Bu durumda şu sorular birbirinden farklıdır:

• Robot mekanik olarak kusurlu muydu?
• Operatör yanlış mı davrandı?
• Sensör eşikleri göreve uygun muydu?
• Entegratör yanlış kalibrasyon mu yaptı?
• Robotun kontrol sistemi yanlış yapılandırmayı algılayacak biçimde tasarlanmış mıydı?
• İşveren çalışma alanını sistemin varsayımlarına uygun düzenledi mi?

HMIAS, son dört soruyu tek bir “arayüz tasarımı” incelemesi içinde ele almaya çalışmaktadır.

“Kara kutu” problemi ile “arayüz problemi” aynı şey değildir

Makale HMI sorununu yapay zekâ hukukunda sık tartışılan “black box” probleminden ayırmaktadır. Kara kutu sorunu, algoritmanın iç işleyişinin anlaşılmasının veya açıklanmasının zor olmasıyla ilgilidir.

Arayüz sorunu ise sistem tamamen açıklanabilir olduğunda bile ortaya çıkabilir. İnsan hareketi, sensör okuması, çalışma alanının fiziksel düzeni ve kontrol yazılımının verdiği tepki ayrı ayrı doğru veya makul olabilir; ancak bunların birleşimi riskli olabilir.

Dolayısıyla sorun her zaman “algoritma neden böyle karar verdi?” değildir. Bazen asıl soru “insanın davranışı ile algoritmanın ve makinenin tepkisi neden güvenli biçimde birlikte çalışmadı?”dır.

Kontrol problemi ile arayüz problemi arasındaki fark

Otonom araç hukukunda sık kullanılan kontrol sorusu, insanın müdahale etme görevini elinde tutup tutmadığına odaklanır. Ancak Endüstri 4.0'da insan ve makine sürekli aynı sürecin parçası olabilir. Kontrolün bir taraftan diğerine tek bir anda devredildiği bir “handoff” bulunmayabilir.

Bu nedenle makalenin iddiasına göre birçok HMI vakasında doğru soru “kontrol kimdeydi?” yerine “hangi tasarım ve konfigürasyonlar ortak etkileşimi üretti?” olmalıdır.

Dağıtılmış nedensellik

Kaynak, aktör-ağ teorisinin insan ve insan olmayan aktörler arasında dağıtılmış eylem anlayışından yararlanmaktadır. Hukuki sorun, nedenlerin birden fazla noktada dağılmış olmasıdır.

Bir olayda aynı anda şu koşullar gerekli olabilir:

• operatörün belirli hareketi,
• sensörün belirli okuması,
• algoritmanın belirli sınıflandırması,
• entegratörün belirli eşik ayarı,
• tesis içi trafik veya çalışma alanı düzeni.

Tek birini çıkarınca olay gerçekleşmeyebilir; ancak hiçbiri tek başına “asıl neden” olmayabilir.

NESS Nedensellik Testi HMI Kazalarında Ne Sağlar?

NESS yaklaşımı, bir faktörün sonucu üretmeye birlikte yeterli olan koşullar kümesinin gerekli bir unsuru olup olmadığına bakar. Böylece insan hareketi, sensör verisi, yazılım tepkisi ve sistem konfigürasyonu gibi birden fazla katkının aynı olay için hukuken anlamlı nedenler olarak değerlendirilmesine imkân verir; tek bir “gerçek neden” seçme zorunluluğunu azaltır.

But-for yaklaşımının sınırı

Klasik “but-for” testi kabaca “bu faktör olmasaydı zarar meydana gelir miydi?” sorusuna dayanır. Çok aktörlü teknolojik sistemlerde aynı sonuç için birden fazla gerekli veya yeterli koşul bulunduğunda bu test olayın yapısını aşırı basitleştirebilir.

Makale NESS'i bu nedenle kullanır: faktörleri birbirinden koparmak yerine birlikte yeterli koşullar kümesi içinde analiz etmek.

Ürün sorumluluğu modelinin sınırı

Ürün sorumluluğu hukukunda yaygın sınıflandırmalar şunlardır:

• imalat kusuru,
• tasarım kusuru,
• uyarı veya bilgi verme kusuru.

Ancak bir robotun bileşenleri ayrı ayrı spesifikasyonlara uygunsa ve yalnız belirli bir insan–makine yapılandırmasında tehlike ortaya çıkıyorsa “kusurlu ürün hangisidir?” sorusunun cevabı belirsizleşebilir.

HMIAS bu noktada “arayüz kusuru” kavramını önerir.

Arayüz Kusuru Nedir?

HMIAS önerisinde arayüz kusuru, insan girdisi ile makine tepkisi arasındaki etkileşim mantığının öngörülebilir bir risk üretmesi ve uygulanabilir alternatif bir arayüz tasarımının bu riski önleyebilmesi veya anlamlı ölçüde azaltabilmesi durumudur. Kusur böylece yalnız robotun fiziksel bileşeninde veya insan davranışında değil, bunların birlikte çalışmasını belirleyen tasarımda aranır.

Alternatif tasarım sorusu

Kaynak, HMIAS'in arayüz kusuru testini kısmen ABD ürün sorumluluğundaki reasonable-alternative-design yaklaşımına benzetmektedir.

Temel soru şudur:

Olay anında teknik ve ekonomik olarak uygulanabilir daha güvenli bir insan–makine etkileşim tasarımı mevcut muydu?

Örneğin:

• daha güvenli yakınlık eşiği,
• yanlış görev kalibrasyonunu algılayan kontrol mantığı,
• operatör uyarı eşiği,
• ikinci sensör doğrulaması,
• daha güvenli varsayılan arıza modu,
• insan geçişi ile AMR rotasının daha iyi ayrıştırılması

alternatif tasarım incelemesinin konusu olabilir.

Tasarım aşamasında görev

HMIAS, arayüz üzerinde son konfigürasyon kontrolüne sahip olan üretici, sistem entegratörü veya bazı durumlarda tesis işletmecisinin önceden öngörülebilir etkileşim risklerini değerlendirmesini önerir.

Bu risk değerlendirmesi yalnız ideal operatör davranışını değil, gerçekçi insan hatalarını da kapsamalıdır.

Örneğin sistem yalnız talimatlara kusursuz uyan operatöre göre güvenliyse fakat öngörülebilir gecikme, yanlış hareket veya rutin vardiya hatasında ciddi risk üretiyorsa, kaynağın önerdiği standart bakımından arayüz tasarımının yeterliliği sorgulanabilir.

Endüstriyel robot kullanımının ölçeği

Kaynak International Federation of Robotics verilerine dayanarak 2024 yılında dünya genelinde yaklaşık 542.000 yeni endüstriyel robot kurulumu yapıldığını ve çalışan toplam stokun yaklaşık 4,664 milyon üniteye ulaştığını aktarmaktadır.

Bu değerler endüstriyel otomasyonun ölçeğini göstermektedir; robot başına kaza oranı veya HMI güvenlik performansı hakkında doğrudan bilgi vermez.

Robot Sayısının Artması HMI Kazalarının Arttığını Kanıtlıyor mu?

Hayır. Kaynakta verilen 542.000 yeni kurulum ve 4,664 milyon çalışan robot stoku yalnız teknolojinin kullanım ölçeğini göstermektedir. Çalışmanın kendisi de uyumlaştırılmış HMI olay kayıt sistemi bulunmadığını vurguladığından bu verilerden kaza oranı, risk artışı veya robot başına güvenlik düzeyi hesaplanamaz.

ISO 10218 ve ISO/TS 15066

Kaynak endüstriyel robot güvenliğinde iki teknik standarda özel önem vermektedir.

ISO 10218, endüstriyel robot ve robot sistemlerinin güvenlik gereklerini ele alır.

ISO/TS 15066 ise insan ile robotun ortak çalışma alanını paylaştığı kolaboratif uygulamalar için kuvvet, basınç ve etkileşim sınırlarına ilişkin daha ayrıntılı teknik çerçeve sağlar.

Makalenin hukuki eleştirisi standartların mühendislik açısından yararsız olduğu değildir. Sorun, teknik standartlara uyumun fiilen tasarım kusuru savunmasında “state of the art” göstergesine dönüşebilmesi ve böylece standartların hukuki bakım görevini dolaylı olarak tanımlamaya başlamasıdır.

Teknik Standarda Uyum Hukuki Sorumluluğu Otomatik Olarak Ortadan Kaldırır mı?

Kaynağın yaklaşımına göre hayır. ISO 10218 veya ISO/TS 15066 gibi standartlara uyum güçlü bir güvenlik göstergesi olabilir, ancak bileşen düzeyindeki teknik uyum bütün gerçekçi insan–makine etkileşimlerinin güvenli olduğunu otomatik olarak kanıtlamaz. HMIAS, standart uyumunun yanında arayüzün gerçek kullanım koşullarında ayrıca değerlendirilmesini önerir.

Avrupa Birliği'ndeki 2025 dönüm noktası

Avrupa Komisyonu 2022'de AI Liability Directive önerisini Product Liability Directive reformuyla birlikte sunmuştur.

Kaynağın açıklamasına göre iki düzenleme farklı alanları tamamlamayı amaçlıyordu:

• Product Liability Directive: yazılım ve yapay zekâ dahil kusurlu ürünlere ilişkin sıkı sorumluluk çerçevesi,
• AI Liability Directive: belirli yapay zekâ zararlarında nedenselliğin ispatını kolaylaştıracak kanıt açıklama ve karine mekanizmaları.

Ancak AI Liability Directive, Avrupa Komisyonunun 11 Şubat 2025 tarihli çalışma programında geri çekilecek dosyalar arasına alınmış ve geri çekme işlemi 6 Ekim 2025'te Avrupa Birliği Resmî Gazetesi'nde yayımlanmıştır.

AI Liability Directive'in geri çekilmesinin önemi

Kaynağın yorumuna göre sonuç, HMI açısından asimetrik bir hukuk mimarisidir: ürün kusuru düzenlemesi güçlenmiş olmakla birlikte, ürün kusuruna kolayca indirgenemeyen ortak insan–makine nedenselliğine özel AB çapında ayrı bir nedensellik karinesi bulunmamaktadır.

Bu nedenle birçok vaka yeniden ulusal ispat ve nedensellik hukukuna bırakılmaktadır.

Yeni Product Liability Directive

Directive (EU) 2024/2853, kaynağın değerlendirmesine göre önemli yenilikler getirmektedir:

• yazılım ve yapay zekâ sistemlerini ürün kavramına açıkça dahil etmek,
• belirli koşullarda teknik delillerin açıklanmasını kolaylaştırmak,
• davalı gerekli teknik delilleri açıklamazsa kusurluluk karinesi oluşturabilmek,
• ürünün piyasaya çıktıktan sonraki self-learning davranışının da sorumluluk incelemesine konu olabilmesini kabul etmek.

Ancak çalışma bunun hâlâ esasen “ürün kusuru” merkezli olduğunu savunmaktadır.

Machinery Regulation

Regulation (EU) 2023/1230, insan–makine etkileşimi açısından daha doğrudan ex ante tasarım yükümlülükleri içeren düzenleme olarak ele alınmaktadır.

Özellikle öngörülebilir insan hatasına karşı kontrol sistemlerinin dayanıklılığı ve makinenin yalnız nominal çalışma koşullarında değil daha geniş çalışma zarfında değerlendirilmesi, HMIAS'in tasarım aşaması yaklaşımıyla ilişkilendirilmektedir.

Kaynak, kendi yazım tarihi itibarıyla kendi kendine gelişen davranış gösteren makinelerle ilgili bazı temel gerekliliklerin doğrudan uygulanmasının Ocak 2027'de başlayacağını belirttiğinden, bu düzenleme hakkındaki değerlendirmesinin kısmen ileriye dönük olduğunu açıkça kabul etmektedir.

Çalışmanın Yöntemi ve Bulguları

Kullanılan yöntemler

Çalışma dört yöntemsel yaklaşımı birleştirmektedir:

1. Doktrinel analiz: ihmal, ürün sorumluluğu, makine güvenliği, görev, kusur ve nedensellik doktrinleri.
2. Karşılaştırmalı hukuk: AB, Almanya, ABD, Japonya, Güney Kore ve Çin.
3. Kurumsal analiz: AI Liability Directive'in 2022–2025 arasındaki öneri ve geri çekilme süreci.
4. Vaka ve içtihat analizi: Boston Scientific, Sanofi Pasteur, 2018 Tempe otonom araç olayı ve tarihsel 1979 Michigan endüstriyel robot vakası.

Makale özgün HMI kaza veri tabanı üretmemektedir ve uluslararası uyumlaştırılmış olay verisinin bulunmamasını kendi önemli sınırlılıklarından biri olarak kabul etmektedir.

Avrupa Birliği

AB'de yeniden düzenlenmiş Product Liability Directive ile Machinery Regulation birlikte güçlü bir ürün güvenliği ve tasarım çerçevesi oluşturmakla birlikte kaynak, ortak insan–makine nedenselliği için özel bir ispat kategorisinin eksik olduğunu savunmaktadır.

Almanya

Almanya'da ürün sorumluluğu Produkthaftungsgesetz ve genel kusur sorumluluğu Bürgerliches Gesetzbuch üzerinden yürütülmektedir. İş güvenliği alanında Berufsgenossenschaften önemli kurumsal rol oynar.

Kaynağa göre Alman hukukunda üreticinin öngörülebilir operatör hatasını tasarımda dikkate alması gerektiği yönündeki yaklaşım, HMIAS'e diğer sistemlerden daha yakın bir mantık sunmaktadır. Ancak “HMI sorumluluğu” adıyla ayrı ve sistematik bir doktrin bulunmamaktadır.

Amerika Birleşik Devletleri

ABD ürün sorumluluğu eyalet hukukuna bağlıdır. Restatement (Third) of Torts, imalat kusuru, tasarım kusuru ve uyarı kusuru ayrımında etkili fakat bağlayıcı olmayan bir referans niteliğindedir.

HMI vakalarında önemli sorunlardan biri reasonable-alternative-design testinin davacıdan teknik ve ekonomik olarak uygulanabilir alternatif tasarımı göstermesini isteyebilmesidir. Arayüz birden fazla üretici ve entegratör bileşeninden oluştuğunda bu oldukça ağır bir ispat yüküne dönüşebilir.

Çalışma ayrıca workers' compensation exclusivity nedeniyle işçinin işvereni doğrudan haksız fiil davasıyla sorumlu tutmasının çoğu eyalette sınırlanabildiğini, bunun da dava yükünü üretici veya entegratöre kaydırabildiğini vurgulamaktadır.

Japonya

Japonya'da robot güvenliği ve otomasyon, yazarın değerlendirmesine göre yoğun biçimde idari rehberlik ve teknik standartlar üzerinden gelişmiştir. Ministry of Economy, Trade and Industry ile Japan Robot Association gibi kurumların güvenlik yaklaşımı, dava hukukundan daha belirleyici olabilmektedir.

Japon Product Liability Act sıkı sorumluluk temeli sunsa da çalışma, yargısal ürün sorumluluğu davalarının kurulu robot sayısına oranla daha sınırlı olduğunu ve idari güvenlik yönetişiminin daha baskın rol oynadığını savunmaktadır.

Güney Kore

Güney Kore'de Act on Intelligent Robots Development and Distribution Promotion ayrı bir robotik mevzuat kategorisi oluşturmuştur.

Ancak kaynak bu düzenlemenin esas olarak endüstriyel gelişme, standardizasyon ve yaygınlaştırmaya yönelik olduğunu; HMI zararları bakımından sivil sorumluluğun hâlâ genel Product Liability Act ve Civil Act hükümlerinde kaldığını belirtmektedir.

Yazar, mevcut robotik mevzuat altyapısı nedeniyle Güney Kore'nin HMI'ya özgü bir düzenlemeyi bağımsız yeni yasa yerine mevcut çerçeveye eklemeye daha elverişli olabileceğini savunmaktadır.

Çin

Çin dünyanın en büyük endüstriyel robot pazarı olmasına rağmen, makalenin karşılaştırmasına göre HMI ortak nedenselliğine özgü yayımlanmış hukuk doktrini sınırlıdır.

Ürün kaynaklı zararlar esas olarak Civil Code ürün sorumluluğu hükümleriyle ele alınırken, daha geniş otomasyon politikası 2017 New Generation Artificial Intelligence Development Plan ve çeşitli veri/siber güvenlik düzenlemeleriyle şekillenmektedir.

Kaynak, Çin'deki kurumsal önceliğin büyük ölçüde endüstriyel yaygınlaştırma yönünde geliştiğini, HMI sorumluluk doktrininin aynı hızda ilerlemediğini ileri sürmektedir.

Dağıtılmış delil problemi

Tipik bir HMI kazasının kanıtları tek bir aktörün elinde olmayabilir:

Bu nedenle yalnız tek bir “davalı” üzerinde teknik delil açıklama yükümlülüğü kurulması eksik kalabilir.

Bir HMI Kazasında Kanıt Neden Tek Bir Şirkette Bulunmayabilir?

Çünkü modern otomasyon sistemlerinde robot donanımı, kontrol yazılımı, entegrasyon, kalibrasyon ve tesis içi operasyon çoğu zaman farklı aktörler tarafından yönetilir. Aynı olayın sensör verisi üreticide, kalibrasyon kaydı entegratörde ve çalışma koşulu kaydı işverende bulunabilir; bu nedenle ortak nedenselliğin yeniden kurulması çok taraflı delil açıklamasını gerektirebilir.

Boston Scientific analojisi

Boston Scientific birleşik davalarında Avrupa Birliği Adalet Divanı, belirli implant edilebilir tıbbi cihaz grubunda anormal arıza riskinin gösterilmesi halinde her bir cihazın bireysel kusurunun ayrıca kanıtlanmasının her durumda zorunlu olmayabileceğini kabul etmiştir.

Makale bu yaklaşımı HMI'ya yapısal analoji olarak taşımaktadır.

Örneğin aynı sensör kalibrasyonunun çok sayıda tesiste sürekli yanlış sınıflandırma olayları oluşturduğu gösterilebilirse, davacının tek kazadaki tam mikroskobik hata zincirini yeniden kurması yerine konfigürasyon sınıfına ilişkin olay örüntüsünün kusur değerlendirmesine katkı sağlayabileceği savunulmaktadır.

Bu, kaynağın hukuki önerisidir; Boston Scientific doğrudan robotik HMI kararı değildir.

Sanofi Pasteur analojisi

Sanofi Pasteur kararında Avrupa Birliği Adalet Divanı, kesin bilimsel uzlaşma bulunmayan belirli ürün sorumluluğu bağlamlarında “ciddi, spesifik ve tutarlı” dolaylı kanıtların nedensellik değerlendirmesinde kullanılabileceğini kabul etmiştir.

Makale bunu HMI olaylarına şu tür kanıtların birlikte kullanılması açısından ilişkilendirmektedir:

• aynı arayüz konfigürasyonunda önceki ramak kala olayları,
• alternatif açıklamaların zayıflığı,
• sensör ve kontrol kayıtlarının uzman tarafından yeniden yapılandırılması,
• aynı konfigürasyon sınıfındaki tutarlı olay örüntüsü.

Kaynağın önerdiği standart, nihai ispat yükünün tamamen tersine çevrilmesini değil, mekanik olarak tek bileşenin kusurunu kanıtlayamayan davacının dolaylı kanıtla nedensellik kurabilmesini hedeflemektedir.

Tempe otonom araç vakası

Makale 2018 Tempe, Arizona'daki Uber Advanced Technologies Group test aracının bir yayaya çarpması olayını doğrudan endüstriyel robot emsali olarak değil, insan–makine ortak nedenselliğinin hukuken nasıl bireyselleştirilebildiğini gösteren analoji olarak kullanmaktadır.

Kaynak, ceza sürecinin insan güvenlik operatörüne yöneldiğini, otomatik sürüş sisteminin ortak katkısının ise yayımlanmış bir sivil sorumluluk içtihadına dönüşmediğini vurgulamaktadır.

Yazarın çıkardığı ders, hukuk sisteminin çoğu zaman kusuru ispatlaması en kolay aktöre yönelmesi ve daha karmaşık arayüz tasarımını incelemeden bırakabilmesidir.

1979 Michigan robot vakası

Kaynak ayrıca Michigan'daki bir döküm tesisinde 1979'da meydana gelen ve bir robot kolunun çalışanı öldürdüğü tarihsel vakaya değinmektedir.

Dava ürün tasarım kusuru teorisi üzerinden yürütülmüştür. Ancak yazar, olayın temel sorunlarından birinin insanın girebildiği alan ile robotun çalışma alanı arasındaki yetersiz emniyet kilitlemesi olması nedeniyle bunun bugün “arayüz tasarım kusuru” olarak da okunabileceğini savunmaktadır.

HMIAS Nedir?

Human-Machine Interface Accountability Standard (HMIAS), insan–makine ortak etkileşiminden doğan zararlarda sorumluluğu tek başına insan veya makineye yüklemek yerine arayüz tasarımını merkezi hukuki inceleme birimi haline getiren, kaynak çalışmanın önerdiği bir sorumluluk ve yönetişim modelidir.

1. Tasarım aşamasında öngörülebilir etkileşim görevi

HMIAS'e göre arayüzün son çalışma parametrelerini belirleyen taraf, sistemin yalnız ideal koşullardaki davranışını değil gerçekçi insan hatalarını da içeren bir öngörülebilir etkileşim risk değerlendirmesi yapmalıdır.

Örnek parametreler:

• yakınlık eşikleri,
• sensör füzyon çatışma çözüm mantığı,
• insan override yetkisi,
• arıza durumundaki varsayılan davranış,
• uyarı eşikleri.

2. Arayüz düzeyinde kusur

Davacı, insan girdisi ile makine tepkisi arasındaki etkileşim mantığının öngörülebilir bir risk oluşturduğunu ve uygulanabilir daha güvenli alternatif arayüz tasarımının bunu önleyebileceğini veya azaltabileceğini gösterebilirse arayüz kusuru ileri sürülebilir.

3. NESS tabanlı ortak nedensellik

HMIAS tek baskın nedeni bulma zorunluluğunu azaltır. Zararı birlikte üretmeye yeterli koşullar kümesinin gerekli unsuru olan aktör veya konfigürasyonlar hukuki nedensellik zincirinde değerlendirilebilir.

4. Ortak ve müteselsil sorumluluk ile iç katkı paylaşımı

Kaynak, zarar gören kişinin üretici, entegratör veya diğer sorumlu aktörlerden birine karşı tazminat talebini sürdürebilmesini ve daha sonra sorumluların kendi aralarında tasarım/konfigürasyon katkılarına göre paylaşım yapmasını önerir.

Bu önerinin her hukuk sisteminde aynı şekilde uygulanabilir olmadığı; özellikle işçi tazminat sistemleri ve yerel müteselsil sorumluluk kurallarının ayrıca dikkate alınması gerektiği açıktır.

5. Dolaylı nedensellik kanıtı

HMIAS, Sanofi Pasteur yaklaşımından esinlenerek ciddi, spesifik ve tutarlı dolaylı kanıtların kabul edilmesini önerir.

Örneğin:

• aynı konfigürasyondaki önceki ramak kala olayları,
• sensör logları,
• kontrol kayıtları,
• uzman rekonstrüksiyonu,
• alternatif nedenlerin dışlanması.

6. Çok taraflı delil açıklama

Robot üreticisi, entegratör ve konfigürasyon yapan işveren farklı parçaları kontrol ettiğinden HMIAS teknik delil açıklama yükümlülüğünün bütün ilgili arayüz aktörlerine uzatılmasını önerir.

7. Olay ve ramak kala kayıt sistemi

Makalenin en önemli kurumsal önerilerinden biri sektör düzeyinde anonimleştirilmiş HMI olay ve ramak kala kayıt mekanizmasıdır.

Bunun amacı:

• tekrarlayan arayüz sorunlarını belirlemek,
• aynı kalibrasyondaki olay örüntülerini görmek,
• teknik standartları güncellemek,
• sigorta riskini daha doğru fiyatlamak,
• grup düzeyindeki kusur karinelerine veri sağlamaktır.

HMIAS Üreticiyi Her Kazada Otomatik Olarak Sorumlu Tutar mı?

Hayır. Öneri otomatik veya sınırsız sıkı sorumluluk sistemi değildir. Davacının öngörülebilir etkileşim riski, arayüz tasarımı, uygulanabilir alternatif tasarım ve nedensellik hakkında belirli kanıtlar sunması gerekir; HMIAS'ın amacı tek bir bileşen kusurunu zorunlu olarak izole etme yükünü azaltmak ve gerçek çok aktörlü etkileşimi hukuki analize dahil etmektir.

HMIAS'in üç örnek senaryosu

Kurumsal uygulama önerisi

Kaynak tek tip küresel HMIAS yasası önermemektedir. Aksine her hukuk sisteminin mevcut kurumsal yapısını kullanmayı savunmaktadır.

Sigorta etkisi

Yazar, arayüz kaynaklı davaların üretici veya entegratöre ulaşmasını kolaylaştıran bir sistemin sigorta primlerini başlangıçta artırabileceğini kabul etmektedir.

Bunu önerinin olumsuz yan etkisi olarak değil, bugün hukuken erişilemediği için ürün veya entegrasyon fiyatlarına yeterince yansımayan arayüz riskinin ekonomik olarak içselleştirilmesi şeklinde yorumlamaktadır.

Ancak makale bu sigorta maliyetini nicel olarak modellememektedir.

Kurumsal başarısızlık 1: teknik standartların hukuki görevi fiilen belirlemesi

Kaynağa göre ISO gibi özel teknik standart kuruluşları, mühendislik uzmanlığı bakımından gerekli olmakla birlikte hukuki tazminat ve dağıtım adaleti sorularını çözmek üzere kurulmamıştır.

Standart uyumu fiilen güvenli limana dönüşürse, hukukun bağımsız olarak belirlemesi gereken bakım yükümlülüğü dolaylı biçimde teknik standart kuruluşlarına devredilmiş olabilir.

Kurumsal başarısızlık 2: AB harmonizasyonunun çökmesi

AI Liability Directive'in geri çekilmesi, kaynağın analizinde ortak yapay zekâ nedensellik sorununa AB çapında uyumlu çözüm üretme girişiminin başarısızlığıdır.

Sonuç, üyeler arasında ulusal ispat ve nedensellik kurallarının daha fazla önem kazanmasıdır.

Kurumsal başarısızlık 3: tazminat kanalının arayüzden uzaklaşması

ABD'de workers' compensation exclusivity; Japonya ve Güney Kore'de ise idari/teknik standart merkezli yaklaşım farklı yollarla HMI sorunlarını bireysel arayüz tasarım sorumluluğu davalarından uzaklaştırabilir.

Kurumsal başarısızlık 4: ölçüm eksikliği

İncelenen hukuk düzenlerinde HMI'ya özgü uyumlaştırılmış olay kayıt sistemi bulunmaması, hangi arayüz sınıflarının tekrarlayan risk ürettiğinin görülmesini zorlaştırır.

Bu yalnız araştırma sorunu değildir; standartların güncellenmesini, sigorta fiyatlamasını ve grup düzeyindeki kusur örüntülerinin mahkemede ispatını da etkiler.

Çalışmanın desteklediği

• Endüstri 4.0'da bazı zararların çok aktörlü insan–makine etkileşiminden doğabildiği yönünde hukuki bir çerçeve sunar.
• Klasik insan ihmali / ürün kusuru ikiliğinin bu vakaların tamamını açıklamakta zorlanabileceğini savunur.
• AB, Almanya, ABD, Japonya, Güney Kore ve Çin'de HMI'ya özgü ayrı bir sorumluluk doktrininin bulunmadığı sonucuna ulaşır.
• AI Liability Directive'in geri çekilmesinin ortak nedensellik iddialarında belirli bir kanıt boşluğu bıraktığını ileri sürer.
• ISO standartlarının fiilî bakım standardı üzerindeki güçlü rolünü vurgular.
• Boston Scientific ve Sanofi Pasteur içtihatlarından arayüz nedenselliğine uygulanabilecek yapısal analojiler çıkarır.
• HMIAS adlı arayüz-merkezli sorumluluk modeli önerir.
• HMI olay ve ramak kala kayıt sistemi kurulmasının hukuki ve mühendislik açısından yararlı olacağını savunur.

Çalışmanın desteklemediği

• Bütün endüstriyel robot kazalarının arayüz kusurundan kaynaklandığını göstermez.
• Robot kullanımının kaza oranlarını artırdığını ampirik olarak kanıtlamaz.
• HMIAS'ın herhangi bir ülkede bugün bağlayıcı hukuk olduğunu göstermez.
• ISO standardına uyan sistemlerin güvensiz olduğunu ileri sürmez.
• Üreticinin her HMI kazasında otomatik olarak sorumlu olması gerektiğini savunmaz.
• Boston Scientific veya Sanofi Pasteur kararlarının endüstriyel robotlara doğrudan uygulanmış emsal olduğunu ileri sürmez.
• AI Liability Directive geri çekilmesinin yalnız sanayi lobisinden kaynaklandığını kesin nedensel sonuç olarak ortaya koymaz.

Temel sınırlılıklar

Birinci sınırlılık, uluslararası HMI olaylarına ilişkin uyumlaştırılmış bir veri tabanının bulunmamasıdır. Kaynağın kullandığı IFR verileri robot kurulum ölçeğini gösterir ancak yaralanma veya kaza oranlarını ölçmez.

İkinci olarak çalışma Hindistan, Meksika ve İtalya gibi önemli üretim ekonomilerini kapsam dışında bırakmaktadır. Bu durum teorik önemsizlikten değil araştırma kapsamından kaynaklanmaktadır.

Üçüncü olarak çalışma yalnız endüstriyel ve üretim HMI'sına odaklanmaktadır. Tüketici robotları, tıbbi robotlar ve kamu yolundaki otonom araçlar ayrı düzenleyici geçmişlere sahiptir.

Dördüncü olarak Machinery Regulation'ın bazı hükümlerinin Ocak 2027'den itibaren doğrudan uygulanacak olması nedeniyle bu düzenleme hakkındaki değerlendirme gerçekleşmiş uygulama ve yargı pratiğinden çok ileriye dönük hukuki analizdir.

Beşinci olarak Boston Scientific, Sanofi Pasteur ve Tempe vakaları doğrudan HMI sanayi robotu içtihadı değildir; makale bunları yapısal analoji olarak kullanmaktadır.

Son olarak HMIAS'ın sigorta maliyeti, uluslararası tedarik zincirindeki katkı davaları ve tamamen insansız otonom sistemlerde nasıl işleyeceği gelecekte araştırılması gereken konular arasında bırakılmıştır.

Kaynak ve Yöntem Notu

Özgün başlık:Reconstructing Legal Responsibility in Industry 4.0: Human-Machine Interfaces, Autonomous Systems, and the Limits of Traditional Liability Doctrines

Yazar: Northon Salomão de Oliveira.

ORCID: 0009-0007-4038-0609.

Kurumsal/mesleki tanım: OAB São Paulo, Brazil.

Yazım tarihi: 4 Ağustos 2026.

Kaynak türü: Doktrinel, karşılaştırmalı ve kurumsal hukuk araştırması.

Dergi / DOI / yayınevi: Yüklenen kaynakta belirtilmemiştir.

Hakemlik durumu: Kaynak belgede hakemli yayın durumunu doğrulayan bilgi bulunmamaktadır.

İncelenen hukuk düzenleri: Avrupa Birliği, Almanya, Amerika Birleşik Devletleri, Japonya, Güney Kore ve Çin.

Başlıca hukuk ve politika kaynakları: Directive (EU) 2024/2853, Regulation (EU) 2023/1230, Restatement (Third) of Torts: Products Liability, Japan Product Liability Act, South Korea Act on Intelligent Robots Development and Distribution Promotion, Çin Civil Code ürün sorumluluğu hükümleri ve ilgili endüstriyel yapay zekâ politikaları.

Teknik standartlar: ISO 10218-1/-2 ve ISO/TS 15066.

Başlıca içtihat ve olay analizleri: Boston Scientific, Sanofi Pasteur, 2018 Tempe Arizona otonom araç olayı ve 1979 Michigan endüstriyel robot vakası.

Özgün öneri: Human-Machine Interface Accountability Standard (HMIAS).

HMIAS'ın temel unsurları: tasarım aşaması öngörülebilir etkileşim görevi; arayüz kusuru; NESS tabanlı ortak nedensellik; ortak sorumluluk ve katkı paylaşımı; dolaylı kanıt; çok taraflı teknik delil açıklama; olay ve ramak kala kayıt sistemi.

Yapay zekâ kullanım bildirimi: Yazar, makalenin hazırlanmasında taslak, araştırma organizasyonu ve dil düzenleme desteği amacıyla yapay zekâ tabanlı araçlardan yararlandığını; hukuk analizi, kaynak seçimi ve sonuçların tamamını kendisinin yönettiğini ve kontrol ettiğini bildirmiştir.

Temel yöntemsel sınır: HMIAS mevcut bir bağlayıcı hukuk normu değil, çalışmanın karşılaştırmalı hukuk ve kurumsal analizden türettiği önerisel bir sorumluluk standardıdır.