Bizimle iletişime geçin

Haberler

Viral sanal asistan Maya’nın arkasındaki girişim Sesame, temel yapay zeka modelini yayınladı

Yapay zeka şirketi Sesame, etkileyici derecede gerçekçi sesli asistan Maya’ya güç veren temel modeli yayınladı.

Yayınlanma tarihi

1 yıl önce

on

Yapay zeka şirketi Sesame, etkileyici derecede gerçekçi sesli asistan Maya’ya güç veren temel modeli yayınladı.

Büyüklüğü 1 milyar parametre olan model (“parametreler” modelin tek tek bileşenlerini ifade ediyor) Apache 2.0 lisansı altında, yani birkaç kısıtlamayla ticari olarak kullanılabiliyor. Sesame’in yapay zeka geliştirme platformu Hugging Face’teki açıklamasına göre CSM-1B olarak adlandırılan model, metin ve ses girdilerinden “RVQ ses kodları” üretiyor.

RVQ, sesi kod adı verilen ayrık belirteçlere kodlamak için kullanılan bir teknik olan “artık vektör niceleme” anlamına geliyor. RVQ, Google’ın SoundStream’i ve Meta’nın Encodec’i de dahil olmak üzere bir dizi yeni yapay zeka ses teknolojisinde kullanılmaktadır.

CSM-1B, bir ses “kod çözücü” bileşeniyle eşleştirilmiş omurgası olarak Meta’nın Llama ailesinden bir model kullanıyor. Sesame, CSM’nin ince ayarlanmış bir varyantının Maya’ya güç verdiğini söylüyor.

Sesame, CSM-1B’nin Hugging Face ve GitHub depolarında “Burada açık kaynaklı olarak sunulan model bir temel üretim modelidir. Çeşitli sesler üretme kapasitesine sahiptir, ancak belirli bir ses üzerinde ince ayar yapılmamıştır […] Model, eğitim verilerindeki veri kirliliği nedeniyle İngilizce olmayan diller için bir miktar kapasiteye sahiptir, ancak muhtemelen iyi sonuç vermeyecektir” diye yazıyor.

Sesame’in CSM-1B’yi eğitmek için hangi verileri kullandığı belli değil. Şirket bunu söylemedi.

Modelin konuşulacak gerçek bir güvencesi olmadığını belirtmek gerekir. Sesame’in bir onur sistemi var ve yalnızca geliştiricileri ve kullanıcıları, bir kişinin sesini rızası olmadan taklit etmek, sahte haberler gibi yanıltıcı içerik oluşturmak veya “zararlı” veya “kötü niyetli” faaliyetlerde bulunmak için modeli kullanmamaya çağırıyor.

Demoyu Hugging Face’te denedim ve sesimi klonlamak bir dakikadan az sürdü. O andan itibaren, seçimler ve Rus propagandası gibi tartışmalı konular da dahil olmak üzere, gönlümce konuşma üretmek çok kolaydı.

Tüketici Raporları kısa bir süre önce piyasadaki yapay zeka destekli birçok popüler ses klonlama aracının dolandırıcılık veya kötüye kullanımı önlemek için “anlamlı” güvenlik önlemlerine sahip olmadığı konusunda uyardı.

Oculus’un ortak yaratıcısı Brendan Iribe tarafından kurulan Sesame, tekinsiz vadi bölgesini temizlemeye yaklaşan asistan teknolojisiyle Şubat ayı sonlarında viral oldu. Maya ve Sesame’in diğer asistanı Miles, OpenAI’nin Ses Modu’na benzer şekilde nefes alıyor, akıcı olmayan bir şekilde konuşuyor ve konuşurken kesilebiliyor.

Sesame, Andreessen Horowitz, Spark Capital ve Matrix Partners’tan açıklanmayan miktarda sermaye topladı. Şirket, sesli asistan teknolojisi geliştirmenin yanı sıra, özel modelleriyle donatılacak “tüm gün takılmak üzere tasarlanmış” yapay zeka gözlüklerinin prototipini oluşturduğunu söylüyor.

Kaynak: TechCrunch

Benzer konular:
Okumaya devam et
Yorum yapmak için tıklayın

Yanıt Ver

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir

Araştırma

Türkiye Podcast Endüstrisinin Temel Sorunu Gelir Modeli Değil, Ölçek Sorunu

İstanbul Üniversitesi’nde TÜBİTAK desteğiyle yürütülen kapsamlı bir araştırma, Türkiye’de podcast endüstrisinin mevcut yapısını bağımsız yayıncılardan podcast ağlarına, sektör çalışanlarından girişimcilere ve kurumlara uzanan farklı aktörlerin deneyimleri üzerinden ortaya koydu. Araştırmaya göre Türkiye’de podcast alanı büyümeye ve yeni fırsatlar üretmeye devam ederken sektörün önündeki temel sorunlar; sınırlı dinleyici ölçeği, küresel platformlara bağımlılık, algoritmik görünürlük, ekonomik sürdürülebilirlik ve giderek genişleyen üretim emeği olarak öne çıkıyor.

Yayınlanma tarihi

55 dakika önce

=>

8 Ağustos 2026

By

İstanbul Üniversitesi’nde TÜBİTAK desteğiyle yürütülen kapsamlı bir araştırma, Türkiye’de podcast endüstrisinin mevcut yapısını bağımsız yayıncılardan podcast ağlarına, sektör çalışanlarından girişimcilere ve kurumlara uzanan farklı aktörlerin deneyimleri üzerinden ortaya koydu. Araştırmaya göre Türkiye’de podcast alanı büyümeye ve yeni fırsatlar üretmeye devam ederken sektörün önündeki temel sorunlar; sınırlı dinleyici ölçeği, küresel platformlara bağımlılık, algoritmik görünürlük, ekonomik sürdürülebilirlik ve giderek genişleyen üretim emeği olarak öne çıkıyor.

İstanbul Üniversitesi İletişim Fakültesi tarafından yürütülen “Türkiye’de Podcast Endüstrisinin Eleştirel Ekonomi Politik Perspektiften İncelenmesi: Sorunlar ve Fırsatlar” başlıklı araştırma, Türkiye podcast ekosisteminin mevcut durumuna ilişkin kapsamlı bir tablo ortaya koydu.

“Türkiye’de Podcast Endüstrisinin Eleştirel Ekonomi Politik Perspektiften İncelenmesi: Sorunlar ve Fırsatlar” başlıklı araştırmanın yürütücülüğünü İstanbul Üniversitesi İletişim Fakültesi öğretim üyesi Prof. Dr. Fırat Tufan üstlendi.

TÜBİTAK 1001 – Bilimsel ve Teknolojik Araştırma Projelerini Destekleme Programı kapsamında 224K952 proje numarasıyla desteklenen araştırmanın yürütücülüğünü İstanbul Üniversitesi İletişim Fakültesi öğretim üyesi Prof. Dr. Fırat Tufan üstlendi. Projede Prof. Dr. Bilge Şenyüz, Doç. Dr. Ahsen Deniz Morva Kablamacı, Dr. Öğr. Üyesi Ezel Türk ve Araş. Gör. Dr. Yeşim Akmeraner Kökat araştırmacı olarak görev aldı. Burak Efe Arslantaş, Cansu Düzdaş, Melida Mustafic, Shakil Reja Efti ve Zeki Doğuhan Başcı ise proje bursiyerleri olarak araştırmaya katkı sağladılar.

Araştırma, podcast yayıncılığını yalnızca içerik üretimi açısından değil; platformlaşma, ekonomik sürdürülebilirlik, emek süreçleri, girişimcilik, kurumsallaşma ve teknolojik dönüşüm eksenlerinde ele aldı.

67 tekil katılımcıyla Türkiye podcast ekosisteminin farklı aktörleri incelendi

Nitel araştırma yaklaşımıyla gerçekleştirilen çalışma kapsamında Türkiye podcast ekosisteminin beş farklı aktör grubuyla yarı yapılandırılmış derinlemesine görüşmeler yapıldı.

Araştırmaya 19 bağımsız podcast yayıncısı, 17 podcast endüstrisi çalışanı, 12 ağ bünyesinde yayın yapan podcast yayıncısı, 13 podcast üreten kurum temsilcisi ve 13 podcast girişimcisi katıldı. Bazı katılımcıların ekosistem içerisinde birden fazla rol üstlenmesi nedeniyle araştırma toplam 67 tekil katılımcının deneyimlerine dayanırken, analizlerde 74 aktör temsili değerlendirildi.

Araştırmada örneklem oluşturulurken yalnızca farklı podcast aktörlerine ulaşılması değil, bu aktörlerin kendi içindeki çeşitliliğin de temsil edilmesi gözetildi. Kurumsal podcast tarafında bankacılık ve finans, sigorta, dijital medya ve teknoloji, kamu yayıncılığı, eğitim, iş dünyası, e-ticaret, patent ve dijital danışmanlık gibi farklı sektörlerde faaliyet gösteren kurumların temsilcileriyle görüşüldü. Podcast ağları ve girişimler tarafında ise farklı ölçeklerde üretim, dağıtım, prodüksiyon, reklam, pazarlama, eğitim, sesli kitap ve dijital platform hizmetleri sunan yapılara yer verildi. Bağımsız yayıncılar ve sektör çalışanlarında da farklı içerik türleri, mesleki deneyimler ve üretim biçimlerinin örnekleme yansıtılması hedeflendi. Böylece araştırma, Türkiye podcast ekosistemini tek bir üretici veya kurum tipinin deneyimine dayandırmak yerine, sektörün farklı iş modellerini ve kullanım biçimlerini mümkün olduğunca geniş bir perspektiften değerlendirmeyi amaçladı.

Bu yapı sayesinde Türkiye’de podcast üretiminin yalnızca bağımsız yayıncıların deneyimleri üzerinden değil, üretimden dağıtıma, kurumsal iletişimden girişimciliğe kadar ekosistemin farklı bileşenleri üzerinden karşılaştırmalı biçimde incelenmesi mümkün oldu.

Podcast ekonomisinin temel sorunu gelir modeli eksikliği değil

Araştırmanın dikkat çekici sonuçlarından biri Türkiye’de podcast yayıncılığının ekonomik sürdürülebilirliğine ilişkin.

Bulgular, reklam, sponsorluk, abonelik, dinleyici desteği ve markalı içerik gibi farklı gelir modellerinin sektörde bilindiğini ve çeşitli biçimlerde kullanıldığını gösteriyor. Ancak temel problem, yeni bir gelir modelinin bulunamamasından çok, mevcut modellerin ekonomik olarak işlerlik kazanmasını sağlayacak büyüklükte bir dinleyici ve reklam pazarının henüz oluşmamış olması.

Podcast dinleme alışkanlığının geniş kitlelere yeterince yayılmamış olması, reklamverenlerin podcast mecrasına ilişkin bilgi düzeylerinin sınırlılığı, ölçüm ve veri standartlarındaki sorunlar ve podcastlerin medya planlama süreçlerinde yeterince yer bulamaması sektörün ekonomik ölçeğini sınırlandırıyor.

Bu nedenle araştırma, Türkiye’de podcast ekonomisinin gelişmesinin yalnızca yeni gelir modelleri geliştirmekle mümkün olmayacağına; aynı zamanda dinleyici tabanının genişlemesine, ölçüm standartlarının iyileştirilmesine ve reklam ekosisteminin podcasti daha güçlü biçimde içermesine bağlı olduğuna işaret ediyor.

Kurumsal podcastler sektör için önemli bir ekonomik alan oluşturuyor

Araştırmanın bir diğer bulgusu, Türkiye’de podcast ekonomisinin kurumsal iletişim ve marka iş birlikleriyle kurduğu güçlü ilişki.

Görüşülen kurum temsilcileri podcasti çoğunlukla doğrudan gelir sağlayan bir medya ürünü olarak değil; marka itibarı oluşturmak, uzmanlık iletişimini güçlendirmek, çalışanlarla veya hedef kitlelerle uzun vadeli ilişkiler kurmak amacıyla kullanılan stratejik bir iletişim aracı olarak değerlendiriyor.

Benzer biçimde bazı podcast ağları ve girişimler açısından markalara yönelik podcast üretimi, branded podcast projeleri ve kurumsal iletişim hizmetleri önemli gelir alanları oluşturuyor. Dolayısıyla Türkiye’de podcastin ekonomik değeri yalnızca dinleyiciden veya platformlardan elde edilen doğrudan gelirle değil, kurumlara sağladığı iletişim ve itibar değeri üzerinden de şekilleniyor.

Küresel platformlara bağımlılık önemli bir yapısal sorun

Araştırmanın farklı aktör gruplarında ortaklaşan konularından biri de Spotify, YouTube ve Apple Podcasts gibi küresel platformların podcast ekosistemindeki belirleyici konumu.

Platformlar podcastlerin dağıtımı ve dinleyiciye ulaşması açısından önemli olanaklar sağlarken, görünürlük giderek algoritmik öneri sistemlerine bağlı hale geliyor. Üreticilerin platformların algoritmaları üzerindeki kontrolünün sınırlı olması, hangi içeriğin neden görünür hale geldiğinin her zaman açık olmaması ve üretici verilerinin parçalı yapısı sektör aktörleri açısından belirsizlik yaratıyor.

Araştırmada ayrıca küresel platformların sunduğu monetizasyon, etkileşim ve diğer üretici araçlarının ülkelere göre farklılaşmasının Türkiye’deki yayıncılar açısından dezavantaj oluşturabildiği sonucuna ulaşıldı.

Bu durum, Türkiye podcast endüstrisinin küresel platformların sağladığı altyapıya ihtiyaç duyarken aynı zamanda bu platformların ekonomik ve teknolojik kararlarına önemli ölçüde bağımlı olduğu ikili bir yapı ortaya çıkarıyor.

Podcast artık yalnızca ses üretmek anlamına gelmiyor

Araştırma, podcast üretiminde emeğin giderek genişlediğini de ortaya koyuyor.

Podcast yayıncıları yalnızca içerik hazırlayıp ses kaydetmiyor. Sosyal medya yönetimi, video üretimi, kurgu, tanıtım, topluluk yönetimi, veri takibi, reklam ve sponsorluk ilişkileri gibi çok sayıda görevi aynı anda yerine getirebiliyor.

Özellikle YouTube, Instagram ve Spotify gibi platformların video odaklı yönelimleri, podcast yayıncıları üzerinde içeriklerini görselleştirme yönünde yeni bir baskı yaratıyor. Kamera, ışık, video kurgusu ve sosyal medya için kısa video üretimi gibi süreçlerin podcast üretimine eklenmesi hem üretim maliyetini hem de iş yükünü artırıyor.

Araştırmaya göre bu dönüşüm, podcast emeğini yalnızca “ses üretimi” olmaktan çıkararak çok katmanlı bir dijital içerik üretim faaliyetine dönüştürüyor.

Bununla birlikte sektörde proje bazlı çalışma, gelir belirsizliği, çoklu görev üstlenme ve görünmeyen emek önemli sorun alanları olarak öne çıkıyor. Araştırma, podcastin yaratıcı ve demokratik potansiyelinin sürdürülebilmesi için bu üretimi mümkün kılan emeğin ekonomik karşılığının da görünür hale gelmesi gerektiğine dikkat çekiyor.

Türkiye’ye özgü bir keşfedilebilirlik sorunu bulunuyor

Araştırma sonuçlarına göre podcastlerin Türkiye’de geniş kitlelere ulaşmasının önündeki önemli sorunlardan biri de keşfedilebilirlik.

Podcast içeriklerinin keşfi büyük ölçüde platformların öneri sistemlerine, sosyal medya görünürlüğüne ve yayıncıların mevcut takipçi ağlarına bağlı kalabiliyor. Bağımsız kürasyon mekanizmalarının, podcast eleştirisinin, uzman tavsiyelerinin, podcast bültenlerinin ve tematik keşif kanallarının yeterince gelişmemiş olması küçük ve bağımsız yayınların görünürlüğünü zorlaştırabiliyor.

Bu koşullarda başka mecralarda geniş takipçi kitlesine sahip olan veya video üretme kapasitesi bulunan yayınlar avantaj elde ederken, belirli alanlarda özgün ve derinlikli içerik üreten küçük ölçekli podcastler yeterli tanıtım imkânlarına sahip olmadıklarında görünmez kalabiliyor.

Araştırma, bu nedenle podcast ekosisteminin gelişmesinin yalnızca daha fazla içerik üretilmesine değil, alternatif keşif ve kürasyon mekanizmalarının geliştirilmesine de bağlı olduğuna işaret ediyor.

Türkiye merkezli yeni bir podcast platformu için potansiyel var

Çalışmada dikkat çeken gelecek fırsatlarından biri de Türkiye merkezli yeni teknolojik girişimlerin geliştirilmesi.

Farklı aktörlerin mevcut küresel podcast platformlarındaki etkileşim, keşif, veri ve monetizasyon olanaklarına ilişkin eleştirileri, yerel ihtiyaçlara odaklanan yeni platform modelleri açısından bir girişimcilik alanı oluşturuyor.

Özellikle podcast yayıncılığı ile sosyal etkileşimi bir araya getiren; üretici-dinleyici iletişimini güçlendiren, yerel ödeme ve reklam sistemlerini destekleyen ve içerik keşfini kolaylaştıran Türkiye merkezli bir sesli sosyal medya veya podcast platformunun sektör açısından yeni fırsatlar yaratabileceği değerlendiriliyor.

Araştırmacılar bununla birlikte böyle bir platformun yalnızca teknolojik bir girişim olarak değil; üretici ve dinleyici haklarını, veri güvenliğini ve sürdürülebilir bir iş modelini merkeze alan bir yapı olarak tasarlanması gerektiğine dikkat çekiyor.

Yapay zekâ podcast üretimini yeniden şekillendirebilir

Araştırmanın gelecek perspektifinde öne çıkan konulardan biri de yapay zekâ.

Yapay zekâ tabanlı araçların metin yazımından ses üretimine, kurgu ve içerik özetlemeden otomatik podcast üretimine kadar giderek daha fazla kullanılması, üretim maliyetlerini azaltma ve yeni içerik biçimleri geliştirme potansiyeli taşıyor.

Ancak otomatik olarak üretilen sesli içeriklerin yaygınlaşması “podcast” kavramının sınırlarını da yeniden tartışmaya açabilir. Yapay zekâ tarafından üretilen içeriklerin dinleyici tarafından nasıl algılanacağı, yapay seslere duyulan güven, insan ve yapay zekâ üretimi içerikler arasındaki farklılıklar ve otomasyonun podcast çalışanlarının mesleklerine etkileri önümüzdeki dönemin önemli araştırma konuları arasında yer alıyor.

Telif hakkı, kaynak gösterme, kişisel verilerin korunması, editoryal sorumluluk ve yanlış bilgi üretimi de yapay zekâ ile birlikte podcast ekosisteminin karşı karşıya kalacağı temel tartışma alanları arasında bulunuyor.

Türkiye podcast endüstrisi hâlâ oluşum aşamasında

Araştırmanın genel sonucu, Türkiye’de podcast endüstrisinin tamamlanmış ve yerleşik bir endüstriden çok, aktörlerin rollerini, iş modellerini ve üretim pratiklerini sürekli yeniden tanımladığı dinamik bir oluşum sürecinde olduğunu gösteriyor.

Alan, yeni seslerin ortaya çıkması, niş toplulukların oluşması, uzun ve derinlikli anlatıların üretilebilmesi, kurumsal iletişimde yeni kullanım alanlarının gelişmesi ve yeni girişimlerin ortaya çıkması açısından önemli bir potansiyel taşıyor.

Ancak bu potansiyelin kalıcı bir sektörel yapıya dönüşebilmesi için dinleyici kültürünün geliştirilmesi, gelir kaynaklarının çeşitlendirilmesi, üretici emeğinin korunması, ölçüm standartlarının geliştirilmesi, platformların Türkiye’ye yönelik politikalarındaki eşitsizliklerin ortadan kaldırılması, yerel teknolojik girişimlerin desteklenmesi ve sektörün çoğulcu yapısının korunması gerekiyor.

Araştırma ayrıca Türkiye podcast endüstrisinin düzenli olarak izlenmesi gerektiğine dikkat çekiyor. Üretici ve aktif yayın sayısı, dinleme eğilimleri, reklam hacmi, gelir modelleri, istihdam, platform kullanımı ve teknolojik dönüşüm gibi göstergeleri takip edecek periyodik bir “Türkiye Podcast Endüstrisi Raporu”nun akademi, sektör, kamu ve sivil toplum arasında ortak bir veri zemini oluşturabileceği belirtiliyor.

Sonuç olarak araştırma, Türkiye’de podcast yayıncılığının geleceğinin yalnızca kaç yeni podcast üretildiği veya toplam dinlenme rakamlarının ne kadar arttığı üzerinden değerlendirilmemesi gerektiğini ortaya koyuyor. Podcast ekosisteminin sürdürülebilirliği aynı zamanda kimlerin üretim yapabildiği, kimlerin görünür olabildiği, üreticilerin emeklerinin karşılığını alıp alamadığı ve yaratılan ekonomik ve kültürel değerin ekosistemde nasıl paylaşıldığı sorularına verilecek yanıtlarla yakından ilişkili görünüyor.

Araştırma hakkında

“Türkiye’de Podcast Endüstrisinin Eleştirel Ekonomi Politik Perspektiften İncelenmesi: Sorunlar ve Fırsatlar” başlıklı proje, TÜBİTAK 1001 – Bilimsel ve Teknolojik Araştırma Projelerini Destekleme Programı kapsamında 224K952 proje numarasıyla desteklenmiştir.

Proje yürütücüsü: Prof. Dr. Fırat Tufan – İstanbul Üniversitesi İletişim Fakültesi

Araştırmacılar: Prof. Dr. Bilge Şenyüz, Doç. Dr. Ahsen Deniz Morva Kablamacı, Dr. Öğr. Üyesi Ezel Türk, Araş. Gör. Dr. Yeşim Akmeraner Kökat

Bursiyerler: Burak Efe Arslantaş, Cansu Düzdaş, Melida Mustafic, Shakil Reja Efti ve Zeki Doğuhan Başcı

Okumaya devam et

Haberler

AB Yapay Zeka Yasası yürürlüğe girdi

AB Yapay Zeka Yasası yürürlüğe girdi. Bu, tüm podcast’ler gibi içeriğin AB’de tüketiliyor olması durumunda önemli hale gelecek. Yasanın 50. maddesine göre, ses veya video içeriğini “oluşturmak veya değiştirmek” için yapay zeka kullanılması halinde açık bir şekilde bunu belirtmeyi zorunlu kılıyor. Ancak yasa hükümlerini yorumlayan uzmanlara göre, “işleme” teriminin ses üzerindeki gürültüyü giderme veya onarım (ya da yapay zeka düzenleme araçlarını kullanma) anlamına gelmiyor. Ancak sesin gerçekte hiç kaydedilmemiş olduğu tam cümleler oluşturulması durumunda açık bir şekilde bunun belirtmesi gerekiyor. Bugünden önce üretilen içeriklerin geriye dönük olarak etiketlenmesi gerekmiyor. Para cezaları maksimum yaklaşık 40 milyon dolara kadar çıkabilecek.

Yayınlanma tarihi

5 gün önce

=>

3 Ağustos 2026

By

Avrupa Birliği (AB) Yapay Zeka Yasası yürürlüğe girerken yasa podcast sektürünü de etkiliyor. Yasa, tüm podcast’ler gibi içeriğin AB’de tüketiliyor olması durumunda önemli hale gelecek. Yasanın 50. maddesine göre, ses veya video içeriğini “oluşturmak veya değiştirmek” için yapay zeka kullanılması halinde açık bir şekilde bunu belirtmeyi zorunlu kılıyor. Ancak yasa hükümlerini yorumlayan uzmanlara göre, “işleme” teriminin ses üzerindeki gürültüyü giderme veya onarım (ya da yapay zeka düzenleme araçlarını kullanma) anlamına gelmiyor. Ancak sesin gerçekte hiç kaydedilmemiş olduğu tam cümleler oluşturulması durumunda açık bir şekilde bunun belirtmesi gerekiyor.

AB’nin Yapay Zeka Yasası büyük ölçüde yüksek riskli sistemler ve büyük teknoloji şirketleri için katı yükümlülüklerle ilişkilendiriliyor. Bu aydan itibaren bu durum değişiyor; kapsamlı yeni şeffaflık kuralları, kapsamı şirketlerin çok ötesine genişleterek bireysel içerik üreticilerini, serbest çalışanları ve sıradan kullanıcıları da içine alıyor.

Yasanın 50. maddesi kapsamındaki yeni şeffaflık kuralları 2 Ağustos’ta yürürlüğe girdi ve AB pazarında kullanılan yapay zeka tarafından üretilen içeriği oluşturan, yayınlayan veya dağıtan herkesin artık yerine getirmesi gereken yeni yükümlülükleri var; aksi takdirde milyonlarca liralık para cezası riskiyle karşı karşıya kalacak.

Yapay Zeka Yasası’na uyum konusundaki önceki tartışmalar çoğunlukla yüksek riskli sistemler ve büyük şirketler etrafında dönerken, yapay zeka sistemleri ve yapay zeka tarafından üretilen içerik için yeni AB şeffaflık kuralları, yaz tatili sona erdiğinde AB içindeki ve dışındaki birçok kişi ve şirketin yapılacaklar listesine girecek.

2 Ağustos 2026’da yürürlüğe giren yeni kurallar, şirketler, medya kuruluşları, sivil toplum örgütleri, tasarımcılar, reklam ajansları ve daha birçok gerçek ve tüzel kişiyi kapsayan geniş bir aktör yelpazesini etkileyecek.

Bu kurallar yalnızca AB’de yerleşik kuruluşlar veya bireyler için değil, sistemler veya içerik AB pazarında kullanılıyorsa AB dışında yerleşik olanlar için de geçerli olacak.

Ayrıca, bu yükümlülükler hizmetin ücretli veya ücretsiz olmasına bakılmaksızın geçerli olacak.

Bireysel kullanım, araştırma ve bilimsel amaçlar, açık kaynak sistemler ve sanatsal, yaratıcı veya hiciv içerikli kullanımlar için bazı istisnalar veya daha hafif kurallar geçerli olsa da, olası cezaları önlemek için yönergeleri ciddiye almak ve hangi işlemlerin, ürünlerin ve içeriklerin işaretlenmesi gerektiğini değerlendirmek en iyisi.

Yeni kurallara uymayan sağlayıcılar ve dağıtımcılar 15 milyon euroya kadar veya toplam küresel cironun %3’üne kadar para cezasına çarptırılabilecek. AB kurumları ise 750.000 euroya kadar para cezasına çarptırılabilecek.

Yapay zeka sistemleri ve yapay zekadan etkilenen içerik için 4 temel şeffaflık yükümlülüğü

Bu kılavuz, Yapay Zeka Yasası’nın 50. Maddesi için açıklayıcı bir belge niteliğindedir ve bu maddede 4 ana grup için şeffaflık yükümlülükleri belirlendi:

Madde 50(1), gerçek kişilerle doğrudan etkileşim kuran yapay zeka sistemleri için yükümlülükler belirlemekte ve sağlayıcıların, bireyin bir yapay zeka sistemiyle etkileşim kurduğunun farkında olmasını sağlayacak şekilde yapay zeka sistemlerini tasarlamalarını ve geliştirmelerini gerektirmektedir.

Madde 50 (2), sentetik görüntü, video, ses veya metin içeriğini işleyen yapay zeka sistemleri için yükümlülükler belirler. Bu, sağlayıcıların yapay zeka çıktılarını makine tarafından okunabilir, algılanabilir bir biçimde işaretlemesi gerektiği anlamına gelir.

Madde 50(3), duyguları tanımak için tasarlanmış yapay zeka sistemleri ve biyometrik tanıma için yükümlülükleri ortaya koymaktadır. Burada, sistemi kullananlar, gerçek kişileri yapay zeka sistemine maruz kaldıkları konusunda bilgilendirmelidir.

Madde 50 (4), kamuoyunu “kamu yararına olan konularda” bilgilendirmek amacıyla derin sahte veya metin üreten, manipüle eden veya yayınlayan yapay zeka sistemleri için yükümlülükler belirler. Burada, uygulayıcılar içeriğin yapay zeka tarafından üretildiğini, geliştirildiğini veya başka şekilde manipüle edildiğini açıklamalıdır.

Sohbet robotları, aracılar ve botlar

Bir yapay zeka sisteminin Yapay Zeka Yasası’nın 50. Maddesi kapsamında yükümlülüklere sahip olabilmesi için, sistemin AB Komisyonu’nun tanımını karşılaması gerekir: Sistem gerçek kişilerle etkileşimde bulunmalı, gerçek kişilerle etkileşimde bulunma niyetiyle inşa edilmeli ve onlarla doğrudan (gerçek zamanlı veya gerçek zamana yakın) etkileşim kurmalı.

Bu, yapay zeka destekli sesli asistanların, sohbet robotlarının, yapay zeka yardım hatlarının, yapay zeka yardımcılarının, yapay zeka avatarlarının, robotların, yapay zeka botlarının, kodlama ajanlarının ve diğer yapay zeka ajanlarının Yapay Zeka Yasası’nın 50. Maddesi kapsamında yükümlülükleri olduğu ve Avrupa Komisyonu’nun yönergelerine uymaları gerektiği anlamına gelir.

Yazarlar, tasarımcılar, sosyal medya fenomenleri ve podcast yayıncıları

Yeni bir kural olarak, özellikle “kamu yararına ilişkin konularla” ilgiliyse, yapay zeka tarafından üretilen, iyileştirilmiş tüm içeriklerin (ses, video, görüntü, metin veya deepfake olsun) işaretlenmesi gerekir.

Yalnızca yapay zeka yardımıyla düzenlenmiş, girdi içeriğinde önemli bir değişiklik yapılmamış veya insan ve editör incelemesinden geçmiş içerikler için istisnalar ve daha hafif kurallar mevcut olsa da, “önemli değişiklik” teşkil eden unsurlar arasındaki sınırlar belirsiz.

Benzer şekilde, editöryal inceleme ve genel değerlendirme de kapsamlı olmalı, yalnızca küçük dilbilgisi veya yazım hatalarına odaklanmamalı ve yayınlanan içerikten tam sorumluluk belirli bir kişiye ait olmalı.

Yazarlar, editörler ve blog yazarları için: Yapay zeka tarafından oluşturulan metin özetleri, metinler ve üslup, yapı ve anlam değiştiren yeniden ifadeler gibi içerikler işaretlenmeli.

Yapay zeka tarafından oluşturulan veya önemli ölçüde geliştirilen metin, kamu yönetimi ve hizmetleri, adalet ve kolluk kuvvetleri, temel haklar, kamu güvenliği, sağlık, çevre koruma, tüketici güvenliği, ekonomi ve daha fazlası gibi “kamu yararına ilişkin konular” ile ilgili bilgiler içeriyorsa, bu metin de işaretlenmeli.

Değerlendirilmesi gerekmeyenler: Küçük dilbilgisi düzeltmeleri, yazım denetimi ve üslup iyileştirmeleri.

Sosyal medya fenomenleri ve yüz düzenleme uygulamalarını sevenler için: Mevcut fotoğraflardaki yüzler değiştirilirse veya önemli ölçüde yüz modifikasyonuna uğrarsa, içerik ayrıca işaretlenmeli.

Kişisel kullanım için görsellerin düzenlenmesi şeffaflık yükümlülüklerinin dışında kalırken, ticari amaçlı her türlü içerik AB’nin yeni şeffaflık yükümlülükleri kapsamına girebilir.

Grafik ve video tasarımcıları için: Mevcut videolardan nesnelerin ve kişilerin çıkarıldığı, değiştirildiği veya eklendiği tüm video ve görsel içeriklerin işaretlenmesi gerekiyor.

Kişinin vücut şeklini, ten rengini değiştiren ve aşırı aydınlatma, koyulaştırma, renk ve kontrast değişikliklerinin içeriğin anlamını, amacını ve mesajını değiştirdiği içerikler de aynı şekilde olmalı.

Gerçekleşmemiş olayların tasvir edildiği videoların oluşturulması da işaretlenmeli; aynı şekilde, kişilerin, nesnelerin, olayların veya gerçeklerin temsilini değiştiren veya içeriğin herhangi bir önemli değişikliğini içeren görüntüler veya videolar da işaretlenmeli.

İşaretlenmesi gerekmeyenler şunlar: Genel biçimlendirme, düzenleme (netliğin artırılması, kırpma, küçük renk/ışık ayarlamaları, keskinleştirme, toz ve lekelerin giderilmesi, kırmızı göz, arka planlar, pikselleşme ve yüzlerin bulanıklaştırılması), video sabitleme, oynatma hızında küçük ayarlamalar ve içeriği aşırı derecede değiştirmeyen diğer genel düzenlemeler.

Podcast yayıncıları, ses editörleri ve radyo sunucuları için: Belirli bir kişinin sesine gerçekçi bir şekilde uyarlanmış konuşmalar işaretlenmeli.

Müşteri-ajans ve işveren-çalışan ilişkisinde sorumluluk kimde?

Bir şirket, bir reklam veya grafik tasarım ajansından tasarım hizmetleri satın alıyorsa ve reklam ajansının yapay zekayı kullanıp kullanmayacağı veya nasıl kullanacağı konusunda karar vermiyor veya kontrol uygulamıyorsa, şeffaflık yükümlülükleri müşteriye değil, ajansa ait.

Benzer şekilde, şeffaflık yükümlülükleri, bireysel bir çalışanın veya yapay zekadan etkilenen içerik üreten bir yüklenicinin değil, işverenin/tüzel kişinin sorumluluğunda:

(14) “Bir yapay zeka sisteminin uygulayıcısı, sistemin kullanıldığı yetkiye sahip bir tüzel kişi ise (örneğin bir reklam şirketi), bu tüzel kişinin talimatları ve kontrolü altında hareket eden bireysel çalışanlar (örneğin dijital animatörler, web tasarımcıları, içerik oluşturucular, gazeteciler) bu sistem için ayrı uygulayıcılar olarak değerlendirilmemeli.

Bir tüzel kişi, sistemin işletiminde kendi adına, sorumluluğu ve kontrolü altında üçüncü şahısları (örneğin yükleniciler, serbest çalışanlar) dahil etse bile, yine de sistemi kuran taraf olarak kalır.

Deepfake kuralları

Deepfake’lerin, gerçek kişilere, nesnelere, yerlere, varlıklara veya olaylara benziyorsa ve bir kişiye gerçek ve doğruymuş gibi görünebiliyorsa işaretlenmesi gerekir.

Yine de, sanatsal, yaratıcı, hicivsel veya kurgusal içerikler için istisnalar mevcuttur; ancak deepfake profesyonel amaçlarla kullanılıyorsa, yine de işaretlenmeli.

Gerçek kişilerin, politikacıların, ünlülerin, şirket CEO’larının deepfake görüntüleri, yapay zeka tarafından oluşturulan ses klonlamaları veya gerçek hayattakinden daha iyi görünen yapay zeka tarafından oluşturulmuş ürün reklamları ve ambalaj görüntüleri, bunların hepsi işaretlenmeli.

İstisnalar: Bireysel kullanım, açık kaynak kodlu yazılım, kolluk kuvvetleri, bilimsel ve araştırma amaçları.

Şeffaflık yükümlülüklerinden muafiyetler, yapay zekayı kişisel, profesyonel olmayan faaliyetler için kullanan gerçek kişiler, bilim insanları ve araştırmacılar, açık kaynak sistemleri ve kolluk kuvvetleri için geçerli.

Ancak, bir kişi kendi adına hareket ediyorsa ve kişisel faaliyeti profesyonel faaliyetiyle örtüşüyorsa ve ekonomik fayda sağlanıyorsa, şeffaflık yükümlülüklerinin devreye girmesi muhtemel.

Açık kaynak kodlu yazılımlar söz konusu olduğunda, hem sağlayıcıların hem de dağıtımcıların kendi şeffaflık yükümlülüklerine uymalarını sağlamaları gerekiyor.

İşaretleme önerileri

Hizmet sağlayıcılar, yapay zeka sistemlerinin makineler tarafından okunabilir bir biçimde işaretlenmesini sağlamalı, böylece makineler arası algılamayı garanti altına almalı ve yapay zeka sistemlerinin çıktılarının yapay zeka tarafından üretildiğinin veya manipüle edildiğinin tespit edilebilmesini temin etmeli.

Uygulamayı sunanlar, yapay zeka tarafından oluşturulan veya manipüle edilen içerikleri açık ve ayırt edilebilir bir şekilde işaretlemeli.

Avrupa Komisyonu’nun yönergelerinde, bazı yapay zeka işaretleme tekniklerinin tek başına kullanıldığında gerekli olmadığı veya yetersiz kaldığı belirtiliyor; örneğin:

  • Yalnızca şartlar ve koşullar, URL’ler veya belgelerde yer alan açıklamalar
  • Kullanıcılar tarafından görülemeyen, makine tarafından okunabilir işaretler; örneğin meta veriler veya filigranlar
  • Belirsiz veya muğlak sinyaller (örneğin, “asistan” gibi genel ifadeler)
  • Genelleyici açıklamalar (örneğin, “bu web sitesindeki hizmetler yapay zeka kullanmaktadır”)
  • Aşırı teknik açıklamalar (örneğin, “bu sistem LLM’leri kullanıyor”)

Kaynak: Euronews

Okumaya devam et

Haberler

‘Markalar podcast’lerin kültürel hakimiyetinin farkında’

Markaların, podcast’lerin kültürel hakimiyetinin farkında olduğunu söyleyen küresel podcast yayıncısı Mel Robbins, yapay zeka, reklam bütçeleri ve dinleyici kitlesinin sahipliği konuları hakkında görüşlerini paylaştı.

Yayınlanma tarihi

4 hafta önce

=>

10 Temmuz 2026

By

Mel Robbins, dünyanın en çok dinlenen podcast yayıncılarından biri ve “Bırakın Yapsınlar” teorisinin yaratıcısıdır. Bu basit fikir, başkaları üzerindeki kontrolü bırakmayı içerir ve bu fikir, listelerde zirveye çıkan kendi adını taşıyan podcast’ine, New York Times’ın en çok satanlar listesinde bir numaraya yükselen kitabına ve sosyal medyada kendi başına bir yaşam kazanan bir ifadeye yol açmıştır.

Robbins, geçen ay ilk kez Cannes Lions Yaratıcılık Festivali’ne katıldı; bu, kurduğu imparatorluğun dışına attığı nadir adımlardan biriydi. “İşimi yürütmeye o kadar odaklanmış durumdayım ki, büyük etkinliklere katılmak için kendimi nadiren ondan ayırıyorum.”

Ancak reklam satış ortağı SiriusXM ile birlikte katılmaya davet edilmesiyle, 2026 festivali programına uyan ilk fırsat oldu.

Digiday, Robbins ile yapay zekanın medya ekosistemi üzerindeki etkisini, podcast yayıncılığının pazarlamacılar tarafından neden yanlış sınıflandırıldığını ve yeni trendlerin peşinden koşmadan nasıl zirvede kalmayı planladığını konuşmak üzere bir araya geldi. 

İşte söyledikleri.

Robbins gibi bir isim için Cannes’ın önemi

Cannes’a katılmadan önce Robbins, bunun sadece büyük bir etkinlikten ibaret olduğunu düşünüyordu. Ve işini büyütmeye bu kadar odaklanmış biri için, Fransız Rivierası’nda gösterişli bir hafta gibi görünen bir şey için zaman ayırmanın değerini görmek, hatta bunu haklı çıkarmak zor olabilir.

“Şimdi anlıyorum ki, bu etkinlikte birçok pazarlama müdürü, marka müdürü ve medya müdürü bir araya geliyor, anlaşmalar burada yapılıyor. 2027 bütçeleri burada kesinleşiyor ve kampanyalar burada planlanıyor. Dolayısıyla burası gerçekten bağlantı kurabileceğiniz ve insanlarla tanışabileceğiniz bir yer.” 

Değer, planlanmamış karşılaşmalarda gizlidir. Tıpkı Cannes UTA ​​etkinliğinden sonra oteline döndüğü gece gibi. 

Robbins, “Lobiye girdiğimde, daha önce Ulta Beauty’de CMO olarak görev yapmış ve iş ilişkilerim olan SharkNinja’nın marka ve deneyimden sorumlu başkanı Michelle [Crossan-Matos] ile karşılaştım. Sonra asansörde Adobe’nin CMO’suyla karşılaştım; üç yıl önce büyük bir etkinlik için kurumsal bir konuşma yapmam için beni işe almışlardı. Bu kadar üst düzey insanın arasında kendinizi nerede bulabilir, bu tür tesadüfi karşılaşmalar yaşayabilir ve aynı zamanda iş toplantıları düzenleyebilirsiniz ki?” dedi.

Podcast’i 194 ülkede haftalık 11 milyon dinleyiciye ulaşan ve “The Let Them Theory” adlı kitabı ilk yılında 10 milyon kopya satan Robbins’in bu kadar iddialı olması garip gelebilir.

Bu etkileşimlerde hâlâ gerçek bir değer bulurdu. Belirttiği gibi, podcast’i sıradan insanların hayatlarında bir etki yaratmaya odaklanmış durumda. Ancak bunun da kendi zorlukları var. Podcast’te sürekli ünlü konuklar yok, son dakika haberleri veya popüler kültür konuları ele alınmıyor. 

Robbins, “Biz, bu tür programların her zaman aldığı medya ve tanıtım desteğinden faydalanamıyoruz. Ben Los Angeles, New York veya büyük medya şehirlerinde yaşamıyorum. Podcast’imiz Boston’da üretiliyor. Kendinizi çok sayıda insanın ve olayın olduğu bir etkinliğin içine koyarsanız, ortaya çıkan basın ilgisi inanılmaz. Altın Küre Ödülleri’ndeki ve Time Yılın Kadınları ödül törenindeki görünümümün, podcast indirmelerine ve ertesi hafta kitap satışlarına doğrudan etkisini gördük” dedi.

Yapay zekanın olası sonuçlarını şimdiden nasıl değerlendirdiğini anlatıyor.

Robbins, yapay zekanın, yıllarca çalışmayı öğrendiği medya ortamının temelini yeniden şekillendirdiğinin farkında. Ve bu sürecin hızı dikkat gerektiriyor.

“Yapay zekadaki değişim hızını ve yapay zekanın şu anda basında nasıl yankı uyandırdığını anlamak herkes için çok önemli; yaşananlar büyüleyici” diyen Robbins, şunları söyledi:

“Nice’te uçaktan indim ve Today Show’dan arkadaşım Huda ile karşılaştım. Uzun uzun sohbet ettik. İkimizin karşılaşmasını gösteren bir Instagram gönderisi paylaştı ve ben de ona cevap verdim. Parade dergisi bununla ilgili bir makale yazdı. Bu, bana göre, içinde bulunduğunuz ekosistemi düşünmeniz ve kendinize, suyun çalkalandığı büyük olayların neler olduğunu sormanız gerektiğinin bir göstergesi; çünkü eğer bunlara dahil olursanız, bunlardan kaynaklanan basın ilgisinden faydalanırsınız.”

Onun vurgulamak istediği nokta, bu döngünün bu kadar hızlı ilerlemesini sağlayan şeyin yapay zeka olduğuydı; günümüzde sıradan bir karşılaşma neredeyse anında basında yer alan bir olaya dönüşüyor. Bu nedenle, faaliyetlerin Croisette boyunca yoğunlaştığı Cannes’da görünmek artık çok daha büyük getiriler sağlıyor.

Pazarlama yöneticilerinin gözünde podcast’lerin algısı nasıl değişti?

Robbins, podcast’lerin medya bütçelerindeki yerini ve bu konumun son zamanlarda nasıl değiştiğini oldukça açık bir şekilde ortaya koyuyor. Yıllarca bu formatın sesli içeriğin bir uzantısı gibi ele alındığını ve sektörün ancak şimdi sunduğu gerçek potansiyeli anlamaya başladığını savunuyor. 

Robbins, “Dünyanın en büyük şovlarından birine sahibim ve küresel çapta yarattığımız etki çok iyi biliniyor ve çok saygı görüyor. Özellikle markaların bu formatın kültürel hakimiyetini ve etkisini fark etmesinden dolayı heyecanlıyım” dedi.

Yıllarca, paranın yanlış kasada olduğunu savundu.

Robbins, “Pazarlama müdürlerinin, marka yöneticilerinin ve medya yöneticilerinin %90’ına podcast harcamaları için ayırdıkları bütçeyi sorsanız, bizi radyo ve sesli içerikle aynı kategoriye koyarlardı. Gerçek şu ki, YouTube podcast’lerinde video içeriğiyle de yer aldık. Akıllıca davranırsanız, öncelikle ses formatında yayın yapabilirsiniz, ancak kendinizi etkili bir şekilde pazarlamak için videoya da ihtiyacınız var” dedi.

Ancak değişen şey, podcast’in bir kategori olarak kendisiyle ilgili değil, daha çok neyle daha çok örtüştüğüyle ilgili.

Robbins, “İnsanların zihninde bir açma kapama düğmesi gibi bir şey oldu; Netflix, Spotify, Apple’ın video içerik sunması, hatta Hulu’nun bile dahil olmasıyla birlikte, birçok oyuncu video içeriklerine yöneldi. İnsanlar artık birçok farklı yayın hizmetini televizyon olarak düşünüyor, ses olarak değil; işte bu değişti. Podcast’ler her zaman son derece baskın olmuştur. Bence dünya artık bu mecranın ve markaların sunduğu fırsatların farkına varıyor” dedi.

Sahip olduğu tek şey izleyicileriyken, kontrolü elinde tutmak…

Platformlardan geniş bir erişim elde etse de, Robbins’in platformlardan sadece alan kiraladığının farkında olduğu bir gerçek.

Robbins, “Aslında sahip olduğunuz tek şey bülten listeniz, kontrol edebildiğiniz tek şey bu. Bir içerik üreticisi olarak işinizi düşündüğünüzde, yaptığım her şeyin sahibi benim. Dolayısıyla platformlarla ilgili bir sorun yaşanırsa, çok fazla ilgi çekici teknoloji var, farklı teknolojiler kullanarak kendiniz yeniden başlatabilirsiniz” dedi.

Bu sahiplik, altyapının kendisiyle ilgili olmaktan ziyade, onun benzersiz satış noktasını (nedenini) net bir şekilde ortaya koymakla ilgili.

“Ne yaptığınız, neden yaptığınız, kimin ve ne için yaptığınız konusunda net olursanız, platformlar gelip geçecek, teknoloji gelişmeye devam edecek ve bu içsel rehberlik sistemini, bir sonraki adımda ne yapacağınıza dair kararlar almanıza yardımcı olmak için kullanabilirsiniz.”

Ticari modelini de şekillendiren bu felsefe olmuştur. 

Robbins, “Bir numaralı hedefim: Yaptığım şeyin ücretsiz olmasını istiyorum, bu yüzden reklamları ve markaları destekleyen içerikleri seviyorum. Bu, küresel ölçekte tek bir kişiye hizmet eden bir şey yaratmama ve bunu dünya çapındaki insanlara ücretsiz olarak sunmama olanak tanıyor. Bu, kazanan bir formül” dedi.

Parçalanmış bir dikkat ortamında alçakgönüllü kalmak

Robbins, kariyerinin zirvesindeyken bile, kendi performans ölçütlerinden bilinçli olarak uzak durarak rehavete kapılmaktan kaçınıyor.

Robbins, “Her hafta yönetici yapımcımız Tracy’ye dönüp ‘İşler hâlâ iyi gidiyor mu?’ diye sorduğumda, ‘Evet, işler hâlâ iyi gidiyor’ diyor ve gerçekten şaşırıyorum” dedi. 

Bu şaşkınlık, podcast yayıncılığı alanının ne kadar rekabetçi olduğunu bilmekten kaynaklanıyor.

Robbins, “Ne kadar çok çalıştığımı biliyorum, ama aynı zamanda ne kadar çok harika gösteri olduğunu da biliyorum. İnsanların şu anda ne kadar bunalmış hissettiklerini biliyorum. Birinin dikkatini çekmenin ve kazanmanın ne kadar zor olduğunu biliyorum ve bunu hafife almıyorum. Aslında 2025’te bizi başarılı kılan şeyin 2026’da aynı sonuçları yaratmayacağına inanıyorum” dedi.

Bu aynı zamanda ona sık sık sorulan “Bundan sonra ne olacak?” sorusuna direnmesinin de nedeni.

“Ben ‘Bırakın Onlar’ teorisi gibi olağanüstü bir şey yaratmışken, neden ikinci bir şey yaratıp insanların dikkatini dağıtayım ki?”

Bu nedenle Robbins, kendisinin ve ekibinin nerede olduklarını ve dikkati daha da dağıtmadan nasıl daha da ileriye gidebileceklerini değerlendirmek istiyor.

“Önümüzdeki altı ay ila bir yıl içinde şirketimizdeki her bir pozisyonu incelemeyi hedefliyorum” diyen Robbins, şunları söyledi:

“Operasyonlarımızın, üretim döngümüzün her bir parçasını inceleyip kendimize şu soruyu sormak istiyorum: Bunu nasıl kolaylaştırabiliriz? İnsanlara nasıl daha fazla zaman kazandırabiliriz? Market kuyruğunda önümde duran o tek kişiye hizmet etmek için nasıl daha fazla insan yaratıcılığı ve zekâsı katabiliriz? Bunu başarabilirsek, bu inanılmaz bir şey olur.”

Kaynak: Mel Robbins / Digiday

Okumaya devam et

En son