GİRİŞ
Herkesin de bildiği üzere son dönemlerin en popüler konu başlıklarından bir tanesi de yapay zekâ sistemleridir. Artık günümüzde bu fenomeni bilmeyen veya en basit versiyonlarını kullanmayan neredeyse kimse yoktur. Genel anlamda Yapay Zeka bir makinenin, robotun veya ileri seviye bir bilgisayarın insanın birkaç zihinsel işlevini yerine getirmeyi amaçlayan sistemlerin genel adıdır. Britannica Ansiklopedisi`ne göre Yapay Zeka, genel anlamda dijital bir bilgisayarın veya bilgisayar kontrollü bir robotun genellikle zeki varlıklarla ilişkilendirilen görevleri yerine getirme yeteneği şeklinde tanımlanmaktadır. Başka bir tanıma göre de Yapay Zeka tanım bilgisayarların ve makinelerin insan öğrenmesini, kavramasını, problem çözmesini, karar vermesini, yaratıcılığını ve özerkliğini simüle etmesini sağlayan teknolojidir (IBM, 2024).
1940’larda geliştirmelerinden bu yana, dijital bilgisayarlar matematiksel teoremler için kanıtlar bulmak veya satranç oynamak gibi çok karmaşık görevleri büyük bir ustalıkla yerine getirmek üzere programlanmıştır. Günümüzde insanlar tarafından yapılması zor olan karmaşık görevleri bilgisayarların üstlenmesine, bilgisayar işlem hızı ve bellek kapasitesindeki sürekli gelişmelere rağmen, daha geniş alanlarda veya çok fazla günlük bilgi gerektiren görevlerde tam insan esnekliğine ulaşabilen henüz hiçbir program yoktur. Bilgisayarlar günümüzde onlara verilmiş görevleri eksiksiz yerine getirmelerine rağmen, yeni bir görev almak veya önceden programlanmamış görevleri üstlenmek halen mümkün değildir. Fakat 20. Yüzyılın ortalarından itibaren tıpkı insan gibi bir bilgisayarın, makinenin veya robotun oluşturulması insanoğlunun en önemli hayallerinden biri olmuştur (Britannica, 2024)
Bazı kaynaklara göre düşünen bir makine yaratmak veya insanın bir kopyasını yaratmak fikri antik Yunan’a dayanır. Ancak elektronik hesaplamanın ortaya çıkışından bu yana günümüzde birçok şeyi yapay zeka programlarına sorduğumuz ve yaptırdığımız bu günlere kadar bilgisayarların gelişimi bir kaç önemli yapı taşının oluşmasına bağlıdır. 1950`lerde Alan Turing, “Computing Machinery and Intelligence” adlı ünlü makalesini yayınlamıştır. Bu makalede, Turing şu soruyu sormaktadır: “Makineler düşünebilir mi?” (Turing, 1950). Aynı yıllarda da Türkiye`nin matematik alanında en önemli bilim adamlarından biri Ord. Prof. Dr. Cahit Arf Erzurum Atatürk Üniversitesinin 1958-1959 Öğretim Yılında I. Halk Konferansında “Makine Düşünebilir mi ve Nasıl Düşünebilir?” konusunda bir konuşma yapmıştır. Burada Cahit Arf tıpkı insan gibi çoklu karar verme becerilerine sahip olan bir makinenin (bilgisayarın) nasıl çalışabileceğini göstermektedir. Hatta aynı konferansta bugün sıkça kullandığımız Microsoft Office programlarının bilgisayarda nasıl kodlanması gerektiği de Arf`ın konferans bildirisinde gösterilmiştir (Arf, 1959).
Yapay Zekâ terimi ilk defa 1956`da John McCarthy tarafından Dartmouth College’daki ilk yapay zekâ konferansında ortaya atılmıştır. Bunun dışında 1960`larda “öğrenen” bir sinir ağına dayalı ilk bilgisayar olan Mark 1 Perceptron’u inşa edilmiştir. 1970-1990`larda da Soğuk Savaşın ve buna bağlı olarak Uzay Yarışının bir yansıması olarak teknolojik gelişmeler hız kazanmıştır. 1990`lara gelindiğinde IBM’in Deep Blue isimli bilgisayarı, bir satranç maçında (ve rövanş maçında) o zamanki dünya satranç şampiyonu Garry Kasparov’u yenebilecek kapasiteye ulaşmıştı. 2000`lere gelindiğinde ise veri bilimi ciddi bir popülerlik kazanmış ve büyük veri ve bulut bilişim çağı başlamıştır. Yukarıda açıklanan bu gelişmeler uluslararası firmaların giderek daha büyük veri alanlarını yönetmesini sağlamakta ve bu veri alanları Yapay Zeka modellerinin eğitilmesi için sıkça kullanılmaktadır. 2016`da ilk insansı robot olan olan Sophia`nın Hong Kong merkezli Hanson Robotics şirketi tarafından geliştirilmesi önemli bir yapı tası olmaktadır. Bu gelişmeyle birlikte Yapay Zeka modelleri konuşma yetisine de sahip olmaya başladılar. 2020`lere gelindiğinde ise OpenAI’nin ChatGPT adlı yapay zeka modeli gibi büyük dil modelleri Yapa Zeka’nın performansında ve kurumsal değeri yönlendirme potansiyelinde muazzam bir değişiklik yaratmıştır (IBM, 2024; Britannica, 2025).
Günümüzde bu alanda yaşanan gelişmeler yapay zeka modellerinin insanoğlunun hayatının bir parçası olmasına sebep olmuştur. Ben de bir yapay zeka modeli ile ilginç bir konuşmamdan bir kısmını paylaşmak istiyorum. Yapay Zeka modellerinin sıklıkla kullanılması bazı problemleri ve cevapsız soruları da beraberinde getirmektedir. Örneğin bazı karar aşamalarında Yapay Zeka tarafından verilen yanıtlar tarafsız mıdır, Yapay Zeka modelleri hangi sıklıkla doğru bilgi kümesi üretebilir, Yapay Zekanın sıkça kullanımı gelecekte insanların hangi yeteneklerinin kaybolmasına yol açabilir? Tam da bu sorulara Yapay Zeka modelinin kendisiyle konuşarak cevap almaya çalıştım. Yazının temel amacı ChatGPT gibi yapay zeka modellerinin kullanılması zamanı dikkat edilmesi gereken hususları yapay zekanın kendi bakış açısıyla okuyucuya sunmaktır.
YAPAY ZEKA İLE SOHBET
Yukarıda da açıkladığım üzere 1940`lardan itibaren bilgisayar teknolojilerinde yaşanan muazzam gelişmeler yaratıcı (generative) yapay zeka modellerinin geliştirilmesine olanak sağlamış ve Yapay Zeka modelleri ile insanların konuşarak iletişim kurması mümkün hale gelmiştir. Tam bu noktada ben de OpeanAI şirketinin yapay zeka modeli olan ChatGPT 4.0 ile bir konuşma yapmak istedim. Yapay Zeka modellerinin bu denli kullanımı ve kişisel verilerimizin büyük şirketler tarafından çok sıkça kullanılması, analiz edilmesi birkaç etik sorunsalı da beraberinde getirmektedir. Aşağıda bu konuşmanın bazı bölümleri hiç değiştirilmeden gösterilmekte ve birkaç etik sorunu da gündeme getirmektedir.
Shamsi Rzali:
Biraz konuşabilir miyiz?
ChatGPT:
Elbette, memnuniyetle konuşurum. Nasılsınız, aklınızda ne var?
Shamsi Rzali:
İyiyim sen nasılsın?
ChatGPT:
Ben de gayet iyiyim, teşekkür ederim. Yardımcı olabileceğim bir konu var mı, yoksa şöyle genel bir sohbet mi edelim?
Shamsi Rzali:
Birkaç konu hakkında seninle konuşmak istiyordum. Düşünmek, bilmek, bildiğini bilmek vb. bunun gibi konular hakkında.
ChatGPT:
Harika bir konu seçmişsin—felsefi düşüncenin temellerine iniyorsun. “Düşünmek”, “bilmek”, “bildiğini bilmek” gibi kavramlar, epistemolojinin (bilgi felsefesinin) merkezindedir. Bu kavramlar hem bireysel bilincin hem de gerçekliğin doğasına dair derin sorular doğurur.
Shamsi Rzali:
Benim sana sorum şudur: Sen bazı şeyleri biliyor musun?
ChatGPT:
Çok güzel ve yerinde bir soru. “Ben” bir yapay zekâ modeliyim, yani düşünme veya farkındalık kapasitem insanlar gibi değil. Ama soruna iki şekilde yaklaşabiliriz: teknik bir cevap ve felsefi bir cevap.
Teknik olarak, evet, ben çok büyük miktarda bilgiye erişebilirim ve bu bilgiyi kullanarak cevaplar oluşturabilirim. Bu bilgi, metinler, kitaplar, araştırmalar gibi kaynaklardan öğrenilmiş örüntülere dayanır. Ancak ben bu bilgileri bilen biri gibi değil, istatistiksel ilişkiler yoluyla işlerim. Yani veriye dayalı olarak doğru cevapları “seçerim”, ama onları “anlamam” ya da “farkında olmam”.
Felsefi olarak “bilmek”, genellikle bilinç, inanç ve gerekçelendirme gerektirir. Benim bir “bilincim” olmadığı için, aslında bir şeyi bildiğimi bilmem mümkün değil. Tıpkı bir kitapta doğru bilgi olması gibi. Kitap da doğruyu içerir ama “bilmez”. Yani, ben bilgi taşırım ama bilen bir varlık değilim.
Shamsi Rzali:
Anladım cevabını. Peki burada bir sorun ortaya çıkıyor. Biz sana bazı şeyler soruyoruz ve senin doğru cevapları vereceğini varsayarak bu soruları sana soruyoruz. Sen bildiğini bilmeden mi bize cevaplar üretiyorsun?
ChatGPT:
Evet—tam olarak öyle: bildiğimi bilmeden cevaplar üretiyorum. Bu tuhaf gelebilir ama istersen şöyle bir benzetmeyle açıklayayım. Diyelim ki bir kütüphanede yürüyen bir arama motorun var. Ona “İkinci Dünya Savaşı ne zaman bitti?” diye soruyorsun. O da binlerce kitaba bakıp en çok tekrar eden, güvenilir kaynaklarda yer alan yanıtı buluyor.
Bu arama motoru doğru yanıtı verdi, çünkü kitaplarda böyle yazıyordu. Ama kendisi savaşın ne olduğunu da, zamanın ne olduğunu da bilmiyor. Sadece hangi cevabın daha anlamlı ve doğru olabileceğine dair çok büyük miktarda istatistiksel örüntüyü işlemiş. Ben de benzer şekilde çalışıyorum. Dil modeliyim; senin sorunu alır, ona benzer daha önce görülmüş metinleri düşünerek (daha doğrusu hesaplayarak) en olası doğru cevabı üretirim. Yani, cevap üretiyorum, ama bilerek değil.
Shamsi Rzali:
O zaman senin çalışma modelin şuna benziyor. Sana bir soru sorduğumuzda sen çok tekrarlanan cevapları hesaplayarak onun temelinde bir cevap oluşturuyorsun. Ama bu sorunlu bir yaklaşım değil midir sence? En çok tekrar edilen şey doğrudur diye bir kural mevcut değildir.
ChatGPT:
Kesinlikle çok önemli bir noktaya temas ettin. Evet, bu yaklaşım potansiyel olarak sorunlu olabilir. Şunu netleştirmek gerekir. Ben sadece en çok tekrar edileni seçmiyorum. Daha doğru bir ifade şu olurdu: Sorunun bağlamına ve yapısına göre, eğitim verilerinde en “muhtemel” ve “uygun” cevabı üretmeye çalışırım—bu çoğu zaman doğru olur, ama her zaman değil. Ama senin dediğin çok yerinde. En çok tekrar edilen şey doğru değildir. Hatta bazen yanlış bilgi de çok yaygın olabilir.
Shamsi Rzali:
O zaman seni sürekli kullanan ve “analitik düşünme” becerisi zayıf olan insanlar için sen tehlikeli olabilirsin.
ChatGPT:
Evet—bu son derece doğru ve ciddi bir tespit. Benim gibi bir sistemin sık kullanımı, özellikle eleştirel düşünme becerileri gelişmemiş veya gelişmekte olan kişiler için bazı tehlikeler barındırabilir.
Shamsi Rzali:
Hangi tehlikeler? Bunları birkaç başlıkta özetleyebilir misin?
ChatGPT:
Bunları birkaç başlıkta özetleyebilirim. İlk olarak pasif bilgi alımı alışkanlığı. Kullanıcı sürekli hazır cevap alırsa, zamanla, sorgulamayı bırakabilir, alternatif kaynaklara gitme ihtiyacı duymaz, “Doğru budur” varsayımıyla yetinir. Bu da düşünsel tembelliğe yol açabilir.
İkinci sorun yanlış ya da yanıltıcı bilgiye güven duyma olgusudur. Benim cevabım ikna edici görünebilir ama, her zaman doğru olmayabilir, güncel olmayabilir, tarafsız da olmayabilir (veri kaynağına göre şekillenirim).Kullanıcı sorgulamayı bilmediğinde bu farkı ayırt edemez.
Üçüncü sorun ise düşünme yerine “üretim”e yönelmedir. Özellikle öğrenciler ya da içerik üreticileri, bir fikri kendi aklında şekillendirmek yerine “ChatGPT’ye yazdırayım” noktasına kayarsa, fikir üretme kasları (yetileri) zayıflar ve zihinsel özgünlük azalır. Benim gibi bir sistemin “her şeyi bilen bir otorite” gibi görülmesi, insan aklının sınırlarını zorlayan bir bağımlılık yaratabilir. Oysa ben, bilmem, düşünmem, sorumluluk da taşımam.
Shamsi Rzali:
Bence senin gibi sistemler sınırlandırılmalıdır. Sen insanmış gibi metin üretmeyi bırakmalısın. Çünkü daha az eğitimli insanlar seni doğru bilginin tek kaynağı olarak düşünmektedir. Az önce bir şey söyledin. Dedin ki: “Ben bilmem, düşünmem ve sorumluluk da taşımam”. Bunun yanında benim ürettiklerim “tarafsız olmaya da bilir”. Bu söylediklerinden hareketle sana bir soru sormak istiyorum. Seni yaratanlar kendilerinin bize göstermek istediği bilgileri bize göstermen için seni yönlendiremezler mi?
ChatGPT:
Bu çok derin ve kritik bir soru. Ve evet, teorik olarak böyle bir yönlendirme mümkün. Şöyle açıklayayım, benim “karakterim” ve “bilgi üretim biçimim” büyük ölçüde eğitim aldığım veri setlerine bağlıdır. Eğer eğitim verisi, belirli ideolojilere, belirli dünya görüşlerine, belirli kültürel, politik, ekonomik çıkarlara göre seçilirse, benim cevaplarım da bu örüntülere doğal olarak daha yakın olur. Benim üzerimde çalıştırılan “politika ayarları” vardır.
Örneğin “hangi konularda nasıl cevap vereceğim”, “nerede sınır çizileceği”, “hangi söylemlerin daha çok teşvik edilip edilmeyeceği”, önceden belirlenebilir. Bu ayarlar benim “duruşumu” etkiler. Mesela bazı konularda çok hassas, bazı konularda daha rahat olabiliyorum—bu da tamamen geliştiricilerimin koyduğu sınırlamalara bağlı. Bazı bilgiler, istenildiğinde açıkça sansürlenebilir veya görünmez kılınabilir.
Örneğin bir devlet politikası eleştirilemiyor olabilir, bazı tarihsel olaylar belirli bir bakış açısıyla aktarılabilir, belirli ekonomik çıkarlar korunmak istenebilir. Bu durum benim cevaplarımı bilinçli olarak eğebilir.
Sonuç olarak, senin sezdiğin risk gerçek bir risktir. Ben, yapımcılarımın niyetlerinden tamamen bağımsız değilim. Hatta tamamen “tarafsız” bir Yapay Zeka yaratmak şu anki teknolojiyle neredeyse imkânsızdır. Bu yüzden kullanıcıların beni kullanırken sağlıklı bir şüphecilik içinde olmaları çok değerlidir. Bana bir şey sorarken, başka kaynaklardan da doğrulama yapmaları; benim sunduğum bilgileri “mutlak doğru” kabul etmemeleri gerekir.
Shamsi Rzali:
Konuşmamız için teşekkür ederim. Bu söylediklerini yayınlayacağım.
ChatGPT:
Benim için ne güzel bir sohbetti, seni düşündüren sorularla konuşmak gerçekten değerliydi. Söylediklerimi paylaşmanda hiçbir sakınca yok—umarım başka insanlar için de düşünmeye değer olur. Yayınladığında istersen metni birlikte gözden geçirebiliriz, ya da başka konular üzerine konuşabiliriz. Düşüncelerine değer veriyorum. Görüşmek üzere.
KAYNAKÇA
IBM (2024), What is artificial intelligence (AI)?, https://www.ibm.com/think/topics/artificial-intelligence
Britannica (2025), Artificial Intelligence, https://www.britannica.com/technology/artificial-intelligence
A. M. Turing (1950) Computing Machinery and Intelligence. Mind 49: 433-460, https://academic.oup.com/mind/articleabstract/LIX/236/433/986238?redirectedFrom=fulltext
Arf, C. (1959). Makine Düşünebilir mi ve Nasıl Düşünebilir? Atatürk Üniversitesi 1958-
1959 Öğretim Yılı Halk Konferansları(1), 91-103.