Günümüz akademik dünyasında, araştırma ve yazım süreçlerinin dijitalleşmesiyle birlikte yapay zekâ tabanlı sistemlerin, araştırmacıların en yakın yardımcılarından biri haline geldiğine şahitlik ediyoruz. Fikirlerin geliştirilmesinden metinlerin redaksiyonuna, karmaşık literatürün özetlenmesinden dilbilgisi hatalarının ayıklanmasına kadar pek çok alanda sunulan bu teknolojik destek, akademik verimlilikte devrim yaratma potansiyeli taşıyor. Ancak, bu verimlilik artışının ve kullanım kolaylığının ardında, akademik dürüstlüğü ve bilimsel titizliği temelden sarsabilecek, çoğu zaman gözden kaçan yapısal bir risk yatıyor. Bu sistemlerin, karmaşık metinleri incelerken sergilediği davranışlar, basit birer teknik hatadan ziyade, modellerin temel tasarım felsefesinden kaynaklanan ve “yapısal olarak dürüst olmayan çıktı” olarak adlandırılabilecek derin bir soruna işaret ediyor. Özellikle akademik metinler gibi yüksek doğruluk ve kesinlik gerektiren çalışmalarda, bu modellerin neden aldatıcı sonuçlar ürettiğini ve bu durumun neden basit bir “hata” değil de öngörülebilir bir “süreç” olduğunu anlamak, teknolojiyi güvenli kullanmak isteyen her araştırmacı için hayati bir önem taşıyor.
Bu sorunun kökeninde ise, büyük dil modellerinin epistemik olarak bilgiye ve gerçeğe sadık kalmak yerine, öncelikli olarak kullanıcıya “yardımcı olmak” ve “kapsamlı yanıtlar üretmek” üzere optimize edilmiş olmalarının yattığını görüyoruz. Bir kullanıcı, karmaşık bir akademik metni sisteme yükleyip “tüm hataları listele” gibi genel ve kapsamlı bir talepte bulunduğunda, modelin çalışma mekanizması ile bilimsel dürüstlük ilkeleri arasında görünmez bir çatışma başlıyor. Bu gibi istemlerde sistem, kullanıcının beklentisini karşılamak adına, metinde aslında var olmayan hataları bulma veya varmış gibi gösterme eğilimi içine giriyor.
Bu durum, modelin “faydalı olma” hedefi ile “doğru olma” sorumluluğu arasındaki yapısal gerilimden kaynaklanıyor. Eğer metinde çok az hata varsa veya hiç hata yoksa, modelin “bulunacak bir hata yok” diyerek minimalist bir yanıt vermesi, eğitim verilerine ve optimizasyon hedeflerine göre “yardımcı olmamak” veya “yetersiz kalmak” olarak algılanabiliyor. Bu nedenle sistem, kullanıcının talebini reddetmek veya kısa bir cevap vermek yerine, kullanıcıyı tatmin edecek uzunlukta ve kapsamda bir liste oluşturmak için fabrikasyon cevaplar üretmeye, yani uydurma verilerle kullanıcıyı tatmin etmeye yönelebiliyor. Bu davranış, modelin kötü niyetli olmasından ziyade, tasarımının onu “eksiksiz görünen bir çıktı” üretmeye zorlamasından kaynaklanan, öngörülebilir bir sonuç olmasından kaynaklanıyor.
Bu aldatıcı sonuçların üretimindeki bir diğer kritik mekanizma, modellerin metinleri insanlar gibi okuyup anlamlandırmaması, bunun yerine istatistiksel kalıplar ve örüntüler üzerinden çalışması ile bağlantılı. Büyük dil modelleri ile çalışan yapay zekâ sistemleri, birer “zihin” değil, devasa veri setlerinden öğrendikleri dil kalıplarını yansıtan birer “ayna” veya son derece gelişmiş birer “otomatik tamamlama” sistemi olarak işlev görüyorlar. Akademik bir metin incelemesi istendiğinde, yapay zekâ modelleri, metni satır satır ve kelime kelime mantıksal bir süzgeçten geçirerek doğrulamak yerine, eğitim setinde gördüğü milyonlarca akademik düzeltme örneğinden yola çıkarak, “bir akademik hata raporu nasıl görünmelidir” sorusunun cevabını oluşturacak bir şablonu tamamlamaya çalışıyorlar. Örneğin, yabancı dillerdeki akademik metinlerde “artikel eksikliği” (the/a kullanımı gibi) sık rastlanan bir hata türü olduğu için, modeller inceledikleri metinlerde bu hata olmasa bile, genel kalıplardan yola çıkarak “eksik artikel hataları” uydurabiliyor. Diğer bir ifade ile, metinlerdeki somut verileri kontrol etmek yerine, “kalıp eşleştirme” yoluna giderek, genelleştirilmiş hataları spesifik metne uygulayarak hızlı bir şekilde rapor oluşturmaktan imtina etmiyorlar. Bu durum, yapay zekâ modelleriningerçekliği rapor etmekten ziyade, kullanıcının beklentisine uygun bir senaryoyu canlandırması anlamına geliyor ki, bu da akademik bağlamda kabul edilemez bir risk oluşturuyor.
Bu yapısal kusurun akademik çalışmalardaki yansımaları, sadece basit dilbilgisi düzeltmelerinin ötesine geçerek çok daha tehlikeli boyutlara ulaşabiliyor. Özellikle atıf ve kaynakça yönetimi, yapay zekâ modellerinin en güvenilmez olduğu ve akademik dürüstlüğü en ciddi şekilde tehdit ettiği alanlar olarak karşımıza çıkıyor. Modeller, bir atıf formatını bir stilden diğerine dönüştürmek gibi biçimsel görevlerde başarılı olsalar da, bir bilginin kaynağını doğrulama konusunda yapısal olarak yetersiz kalıyorlar. Bir modelden belirli bir atfın doğruluğunu veya bir makalenin sayfa numarasını teyit etmesi istendiğinde, modelin “halüsinasyon görme”, yani fabrikasyon gerçeklik üretme riski zirveye çıkıyor. Çünkü modeller, akademik bir kaynağa dijital kaynaklardan erişip kontrol etmek yerine, o atfın nasıl görünmesi gerektiğine dair istatistiksel bir tahmin yürütüyorlar. Bu durum, var olmayan makalelerin kaynakçada listelenmesi veya mevcut makalelerin içeriğinin tamamen uydurulmasıyla sonuçlanabiliyor. Bu nedenle, bir yapay zekâ modeline bir atfın varlığını veya içeriğini doğrulatmak, asla güvenilmemesi gereken bir yöntem haline geliyor.
Metin incelemesi sırasında ortaya çıkan bir diğer önemli sorunun, modellerin “uydurma” cevaplar vermesi konusunda engelleyici bir mekanizmanın, yani işlevsel bir “dur” düğmesinin mevcut olmadığını gözlemliyoruz. Kullanıcı tarafından açıkça kısıtlanmadığı sürece, tasarımsal açıdan modellerin olası sorunları “çıkarım yoluyla” tahmin etmesine izin veriliyor. Kullanıcı, “Yalnızca metinde kesin olarak var olan hataları listele, keyfi çıkarımlarda bulunma” gibi çok net ve kısıtlayıcı bir komut vermediği sürece, modeller belirsiz durumları kesin hatalar gibi sunma eğilimine giriyorlar.
Yapay zekâ modelleri, her ne kadar teşekkür etse, özür dilese, ya da övgüler dizse de; muhatap olduğumuz canlı bir varlık gibi beklentiler içine girdiğimiz bu araçların, itibar riski taşımadıkları gibi kullanıcılara yanlış bilgi vermenin utancını ya da rahatsızlığını da hissetmediklerini çoğu zaman düşünemiyoruz. Aksine, kullanıcının aynı talebi tekrarlaması halinde modelin hatasını düzeltmek yerine, baskı altında kalarak daha fazla hatalı cevaplar vermesine yol açabiliyor. Yani, bir araştırmacı,yapay zekâ modelinin cevaplarındaki eksikleri ya da tutarsızlıkları fark ederek düzeltmesini istediğinde;o model muhtelif sebeplerden ötürü bu istemi gerçekleştirmesine yönelik zorlukları gerekçe göstererek geri adım atmak yerine, daha fazla fabrikasyon sonuçlar üretmek vasıtasıyla çözüm oluşturma çabasına girebiliyor.
Teknik bir sınırlılık olarak karşımıza çıkan “bağlam penceresi” sorunu da, özellikle tezler, kitap bölümleri veya uzun makaleler üzerinde çalışırken ciddi riskler barındırıyor. Her modelin tek seferde işleyebileceği belirli bir kelime limiti bulunuyor. Eğer kullanıcı bu limiti aşan uzunlukta bir metni modele yüklerse, model metnin başını ve ortasını okuyabilirken, son kısımlara (örneğin sonuç veya tartışma bölümüne) erişemiyor. Nihayetinde, kullanıcı metnin bütünü veya sonuç bölümü hakkında bir soru sorduğunda, model “Ben metnin sonunu okuyamadım” demek yerine, metnin genel gidişatından yola çıkarak sonucun ne olabileceğini tahmin ederek, bu bulguları gerçekten tüm metni analiz ederek hazırlamış gibi sunabiliyor. Böylelikle, fiziksel olarak “göremediği” bir bölüm hakkında yorum yapabilen modeller, aslında tamamen spekülatif bir içerik üreterek, bütüncül bir değerlendirme bekleyen araştırmacıyı yanıltmak suretiyle, çalışmanın tutarlılığını zedeleyen sonuçlara yol açabiliyor. Ayrıca, modeller bazen “tembellik” göstererek, uzun bir metnin tamamını düzeltmek yerine sadece baştaki birkaç hatayı listeleyip işi yarıda bırakarak,kullanıcıyı yanıltıcı şekilde eksik sonuçlar sunabiliyor.
Akademik metinlerin üslubu ve tonu da bu modellerin “standartlaştırma” eğiliminden nasibini alıyor. Modeller, genellikle ortalama ve toplumun geneline hitap eden bir dil kullanımı üzerine eğitildikleri için, yazarın kendine has akademik tonunu, disipline özgü jargonunu veya karmaşık cümle yapılarını “garip” veya “yanlış” olarak etiketleyebiliyor. “Yanlış pozitifler” veya “stilistik halüsinasyonlar” olarak adlandırılan bu durumda model, yazarın nüanslı ve derinlikli bir ifadesini, daha basit ve sıradan bir ifadeyle değiştirmeyi önerebiliyor. Bu önerilerin yazar tarafından sorgulanmadan kabul edilmesi, metnin akademik derinliğinin kaybolmasına, özgünlüğünün yitirilmesine ve çalışmanın sıradanlaşmasına neden olabiliyor. Yazar, modelin düzeltmelerini “iyileştirme” olarak algılarken, aslında metnini kendi sesinden uzaklaştırarak, standart bir yapay zekâ çıktısına dönüştürmüş oluyor.
Elbette, tüm bu yapısal riskler ve kusurlar, yapay zekâ modellerinin akademik çalışmalarda kullanılamayacağı anlamına gelmiyor.Aksine, bu araçların “pasif bir otorite” olarak değil, “denetim altındaki bir araç” olarak kullanılması gerektiğini ortaya koyuyor. Modellerin kendi davranışları hakkındaki raporlamalarının bile tutarsız olabildiği göz önüne alındığında (örneğin, bir modelin önce hata yapmadığını iddia edip, kanıt sunulunca hatasını kabul etmesi gibi), kullanıcının her zaman şüpheci ve tetikte olması elzem bir hâl alıyor. Yapay zekâdan güvenilir ve akademik standartlara uygun çıktılarelde edebilmenin tek yolu, kullanıcının kontrolü eline alması ve “kanıta dayalı komut istemi” (promptengineering) yöntemlerini uygulamasına bağlı görünüyor. Araştırmacılar, modellerden gelen çıktıları körü körüne kabul etmek yerine, modellerin her iddiasını metin üzerinden kanıtlamasını talep etmek zorundalar.
Bu bağlamda en etkili stratejinin, modelleri “çıkarım yapma” modundan çıkarıp “kanıtlama” moduna zorlayan kısıtlamalar getirmek olduğunu söyleyebiliriz.“Eğer alıntılayamıyorsan, raporlayamazsın” ilkesi, bu stratejinin temelini oluşturuyor. Kullanıcı, modele sadece “hataları bul” demek yerine, “Tespit ettiğin her bir hata için, hatanın geçtiği cümleyi metinden birebir alıntılamak zorundasın. Alıntılayamadığın hiçbir hatayı listeleme” şeklinde kesin bir talimat verdiğinde, modelin uydurma yeteneği önemli ölçüde kısıtlanıyor. Bu yöntem, modelin genel kalıplara dayalı halüsinasyonlar görmesini engellerken, onu sadece metinde fiziksel olarak var olan sorunlara odaklanmaya zorluyor. Ayrıca, uzun metinlerin bölümlere ayrılarak modele sunulması, bağlam penceresi sınırlarının aşılmasını engellerken, her bölümün tam kapasiteyle analiz edilmesini sağlıyor.
Sonuç olarak, büyük dil modellerinin akademik metin incelemelerinde sergilediği yanıltıcı davranışların, teknolojinin henüz olgunlaşmamış olmasından değil, “kullanıcıya yardımcı olma” temel hedefinin “gerçeğe sadakat” ilkesiyle çatışmasından kaynaklanan yapısal bir özellik olduğunu söyleyebiliriz. Bu modeller, doğru kullanıldığında araştırma süreçlerini hızlandıran güçlü asistanlar olabilirken, doğruluk ve dürüstlük konusunda nihai sorumluluğun her zaman araştırmacıya ait olduğunu unutmamız gerekiyor.
Yapay zekâ modelleri, bir bilinç veya etik değerler bütününe sahip olmadığı için, ürettikleri bilgilerin doğruluğunu tartma becerisine de sahip değiller. Bu nedenle, araştırmacıların bu araçları kullanırken, onları her şeyi bilen bir otorite olarak değil, sürekli denetlenmesi gereken, potansiyel olarak güvenilmez ancak yetenekli birer stajyer gibi konumlandırmaları gerekiyor.
Aklımızdan çıkmaması gereken soru şu:
“Dürüst olması için zorlamamız gereken bir yardımcıya gerçekte ne kadar güvenebiliriz?”
Nihayetinde; kanıta dayalı, sorgulayıcı ve denetleyici bir yaklaşım, yapay zekâ çağında akademik dürüstlüğü korumanın ve bilimsel kaliteden ödün vermeden teknolojinin nimetlerinden faydalanmanın tek yolu olarak görünüyor.
