Akademik Üretimde Görünmez Hakem

Prestijli yapay zeka konferanslarından biri olan ICLR, son günlerde akademik üretimin geleceğine dair kaygı verici bir tartışmanın merkezine yerleşmiş durumda. Gelecek yıl düzenlenecek konferans için gönderilen makalelerin yüzde 21'lik bir kısmının hakemlik sürecinin ilk aşamalarında tamamen yapay zeka sistemleriyle kontrol edildiği ve bu kontrol sonucunda hak etmedikleri değerlendirmelerle karşılaştıkları ortaya çıktı. Şüphelerin artması üzerine yürütülen özel bir inceleme bu durumu doğrulayarak, akademik değerlendirme süreçlerinde yapay zeka kullanımının sınırları, denetimi ve etik sorumluluğu konusunda ciddi soru işaretleri doğurdu.

Akademisyenlerin bir yandan yapay zeka tarafından üretilmiş metinlerin akademik dünyada yarattığı sorunlardan yakınması, diğer yandan da bizzat yapay zeka temalı bir konferansta kendi makalelerinin YZ sistemleri tarafından yine akademisyenler tarafından kontrol edildiğini öğrenmesi, ironik ve rahatsız edici bir tablo ortaya çıkardı.



Bu şüpheleri ilk dile getiren isimlerden biri, Pittsburgh Üniversitesi'nden Graham Neubig oldu. Neubig'in dikkatini çeken ilk unsur, bazı makalelere verilen geri bildirimlerdeki belirgin halüsinasyon atıflarıydı. Hakem yorumlarında metinde yer almayan kavramlara ve kaynaklara gönderme yapılıyor, kimi durumlarda geri bildirimler olağanüstü derecede maddeler halinde sıralanıyor ve ayrıntı düzeyi yapay zeka üretimini düşündürüyordu. Dahası, normalde hakemlerin talep etmediği türde teknik analizler istenmesi de şüpheleri arttırmıştı.

Bu iddiaların ardından oldukça kapsamlı bir inceleme yapıldı. Rio de Janeiro’da düzenlenecek ICLR 2026 için gönderilen 19.490 makale ve bu makalelere ilişkin 75.800 hakem değerlendirmesi tek tek incelendi. Analiz sonucunda, hakem yorumlarının yüzde 21’inin tamamen, yarısından çoğunun ise kısmen yapay zeka desteğiyle yazıldığı belirlendi.

Daha da çarpıcı olanı yalnızca hakem yorumlarının değil, bizzat makalelerin de dikkat çekici düzeyde yapay zeka kullanılarak hazırlandığının ortaya çıkmasıydı. İncelemede yaklaşık 200 makalenin tamamen yapay zeka tarafından oluşturulduğu, makalelerin yüzde 9’unun yarısından fazlasının YZ üretimi olduğu ve neredeyse yüzde 40’ında kayda değer düzeyde YZ katkısı bulunduğu tespit edildi.

Bu durumun yarattığı rahatsızlık akademisyenler nezdinde oldukça somut. Kopenhag Üniversitesi’nden bir bilgisayar mühendisi, makalesinin yapay zeka destekli değerlendirme sırasında ana fikrinin gözden kaçırıldığını, YZ sisteminin metni çarpıtarak yanlış yorumlar ürettiğini söyledi. Makalesinin bu nedenle düşük puanlandığını ve kabul edilip edilmeme arasında belirsiz bir noktada bırakıldığını belirterek, yaşanan süreci sinir bozucu olarak nitelendirdi.

Tüm bu tartışmaların gölgesinde ICLR tertip komitesi, yapay zeka araçlarının tamamen yasaklanmamış olduğunu, ancak yalnızca üslup düzeltme, hesap kontrolleri ve benzeri teknik düzenlemeler için kullanılabileceğini; bunun da açıkça belirtilmesi gerektiğini duyurdu. Fakat yaşananlar, akademik üretimin giderek daha fazla otomasyonla bütünleştiği bir dönemde, etik sınırların ve güvenilirlik mekanizmalarının ne kadar kırılgan olduğunu bir kez daha gösterdi.

Elbette burada hakemler için gerekçe olarak “akademik yük” gerçekliği gösterilebilir. Nitekim eskiye nazaran hakemlerin kısa bir süre içerisinde çok fazla metni kontrol etmeleri mecburi kaçamaklara yer açıyor. Burada ilginç olan bir başka durum, bahsi geçen konferansın YZ konulu olmasından hareketle katılmcıların neredeyse hepsi dil modelleri ile ortalamanın üstünde haşır neşir olan, üreten ve tüketen kitleden oluşuyor. Hakemlerin profilleri de dolayısıyla benzer olmak durumunda. Bu durumda böyle bir kitlenin yapay zeka ile olan aşinalığı, YZ kullanımını da kaçınılmaz olarak yükseltiyor.

Yapay zekanın telif barındıran, fikrî özgünlüğün esas olduğu ve yaratıcı faaliyetlere dayanan alanlarda kullanımının hızla arttığı artık inkar edilemez bir gerçek. Bu kullanımın yol açtığı gerilimleri ele alan tartışmaların büyük çoğunluğu da yapay zekayı radikal biçimde mahkum etmeyi amaçlamıyor. Aksine kabul edilmesi gereken temel hakikatin, YZ’nin artık çalışma ve düşünme düzenimizin ayrılmaz bir parçası haline geldiği yönünde olduğu konusunda birleşiyor. Peki, durum buysa ne yapmalı?

Bahsi geçen vakada da görüldüğü üzere, bazı süreçleri olduğu gibi makinelere devretmek ve insan unsurunu tümüyle devreden çıkarmak, ilk bakışta fark edilemeyen ciddi sorunlara yol açabiliyor. Nitekim hakem değerlendirmelerinin kapsamlı bir kısmının YZ tarafından üretildiği ICLR örneğinde olduğu gibi, ortaya çıkan tablo neticede kabul edilmesi muhtemel makalelerin reddedilmesine, gerekli geri bildirimlerin üretilmemesine ve yoğun emek harcanmış çalışmaların niteliğinin doğru tespit edilememesine sebebiyet veriyor. Bu tür kırılmalar akademik üretime olan güveni zedelemekten ziyade düşünsel ve zihinsel emek gerektiren işlerin bütününe yönelik bir itibar erozyonuna yol açıyor.

Dolayısıyla karşı karşıya olduğumuz sorunu tamir etmek, ani bir politikaya ya da hızlı bir teknik düzenlemeye devredilebilecek bir görev değil. Dil modelleri düşünme ve üretme süreçlerimizi radikal biçimde dönüştürürken, onlarla karşılaşma biçimlerimizi ve sosyal ile entelektüel hayata dair kurallarımızı da yeniden şekillendirmek zorundayız. Bazı işaretlerden hareketle bir metnin YZ tarafından üretilip üretilmediğini anlayabilmek, içerik üretiminin doğasını ve bağlamını ayırt edebilecek düzeyde alana hakim olmak artık hayati bir gereklilik halini aldı. Böyle bir atmosferde yakaza halini elden bırakmamak, karşımıza çıkan her içeriği sorgulamak ve otantikliğe ilişkin sezgimizi yitirmemek, belki de karşılaşabileceğimiz en temel direnç biçimi olarak önem kazanıyor.

3 Adım İleri 1 Adım Geri: Genesis Mission

Kasım ayının son günlerinde Beyaz Saray tarafından duyurulan Genesis Mission adlı yapay zeka temelli hareket planı, bir süredir teknoloji ve politika gündeminin önemli başlıklarından biri. Programın temel amacı, Amerika’nın rekabet gücünü ve bilimsel başarısını YZ destekli araştırmalarla yeniden yükseltmek. Bu nedenle kamuoyunda kimi çevreler tarafından yeni bir Manhattan ya da Apollo projesine benzetiliyor. Ancak bu hamlenin daha karmaşık bir arka planı da var.

Trump yönetimi uzun süredir ABD’nin yapay zekada lider olması gerektiğini vurgulasa da bu hedef tam anlamıyla gerçekleşmiş değil. Çin’in hızla yükselen rekabeti, teknik alandaki bazı kırılmalar ve büyük teknoloji şirketlerinin bağımsız pozisyonları, liderliğin tartışmasız biçimde ABD’de olduğunu göstermiyor. Genesis Mission da tam bu rekabet ortamında, Amerika’nın konumunu güçlendirme amacıyla ortaya çıktı. Politico’da yayınlanan bir değerlendirmeye göre ise, bu girişim ABD’nin YZ yarışında geri düştüğü üç adımı yalnızca küçük bir adımla telafi ediyor. Dolayısıyla bu geriye düşüş tam olarak kapatılmadan, Genesis Mission’ın beklenen başarıyı sağlaması oldukça güç görünüyor.

Kaynak: U.S. Department of Energy

İlk geriye düşüş, verilerin mahiyeti ile alakalı. Genesis Mission’un iddialı olduğu konuların başında bütün devlet verisine ulaşabilmesi dolayısıyla çok daha isabetli çıkarımlarda bulunabileceği yargısı bulunuyor. Bunun için bütün kamu verisine erişim elzem. Genesis Mission için de verilerin kullanımına izin verilmiş durumda. Ancak bu hareketten bir süre önce hassas olduğu düşünülen, politik olarak işlevsel olmayan verilerin kaldırılması Genesis hamlesi için verimsizlik ve manipülasyon riskleri oluşturuyor.

Örneğin yapay zekanın en mahir olduğu konulardan biri hava tahmini. Ancak bu başarı istasyonlardan gemilere, balonlardan uçak ve uydulara kadar uzanan geniş sensör ağından derlediği verilere dayanıyor. Trump yönetiminin balon fırlatmalarını azaltması, yüzlerce çalışanı işten çıkarması, bazı uyduları devre dışı bırakmayı ve veri toplayan onlarca tesisi kapatmayı planlaması ise bu temeli aşındırıyor. İklim risklerini görmezden gelme çabasıyla gölgelenen veriler geleneksel hava ve afet tahminlerini zayıflatmakla kalmıyor aynı zamanda yapay zekanın sunabileceği küresel ölçekte hayat kurtarıcı ilerlemelerin de önünü kesiyor.

Bir diğer gerileme, federal fonların kesilmesinden kaynaklanıyor. Uzun yıllardır sabit kalan bu destekler, Trump yönetiminin daha korumacı ve göçmen karşıtı gerekçeleri doğrultusunda son dönemde ciddi biçimde azaltıldı. Bunun sonucunda, bilimsel ilerlemenin taşıyıcısı kabul edilen pek çok prestijli üniversite federal destekten mahrum kaldı.

Her ne kadar bazı bakanlıklar ve ulusal araştırma merkezleri hala fon almaya devam etse de, bilimsel üretimin ve yapay zeka geliştirmelerinin merkezi konumundaki üniversitelerin dışarıda bırakılması, makale yazarlarının yerinde benzetmesiyle, “mahsulü yok edip daha fazla traktör almak” anlamına geliyor. Mahsul olmadan traktörün bir anlamı olmadığı gibi, sağlam veri, denetlenmiş araştırma ve sürekli bilgi akışı olmaksızın yapay zekanın da gerçek bir işlevi kalmaz. Çünkü yapay zeka bir amaç değil, bir araç olarak işlev sahibi olabiliyor.

Bir diğer sorun ise yönetimin, insanları mahremiyet ihlallerinden ve fikri mülkiyet kayıplarından koruyan yaptırımlara karşı olmasında yatıyor. Yapay zeka kullanımının yol açtığı zararlar uzun zamandır ortada. Sahte görseller, dolandırıcılık girişimleri, iş kayıpları, psikolojik etkiler ve daha nicesi. Trump yönetiminin bu gelişmelere karşı sessiz kalması ve bu risklere karşı önlem almaya çalışan eyalet düzeyindeki yaptırımlara da karşı çıkması oldukça dikkat çekici.

Tüm bu geri adımlar bize şunu gösteriyor. Yapay zeka, birçok alanla doğrudan temas eden, çok katmanlı ve disiplinler arası bir araç. Bu nedenle tek yönlü politikalarla sağlıklı bir gelişim göstermesi beklenemez. Kuşkusuz sunduğu önemli faydalar var ancak bu faydalar sadece daha güçlü dil modelleri üretmekten ibaret değil. Yapay zekayı bir fabrika gibi düşünürsek, ortaya çıkan ürünün niteliği yalnızca makinelerin kapasitesine değil, aynı zamanda kullanılan hammaddenin kalitesine bağlıdır. Hammadde fabrikanın içinde üretilmediğine göre, yapay zekanın ortaya koyduğu çıktılar da ancak sağlam veri kaynakları, güvenilir araştırmalar ve kesintisiz bir bilgi akışıyla anlam kazanır.

Podcastlerde Öne Çıkanlar

Son yıllarda tüketim alışkanlıklarımız büyük bir dönüşüm geçirdi; bu dönüşümün önemli bir parçasını da bilgiye nasıl eriştiğimiz ve onu nasıl tükettiğimiz oluşturuyor. Bugün karşımızda adeta bir podcast rönesansı var. Sosyal medyanın bizi sıkıştırdığı 15 saniyelik dikkat aralıklarına rağmen insanlar, arabada, yürüyüşte ya da çalışırken saatler süren sohbetlere kulak vermeyi tercih ediyor. Eskiden sadece akademik panellerde konuşulan karmaşık konular, şimdi milyonların kulaklığında.



Durum böyle olunca neler olup bittiğini izlemenin önemli yollarından biri de podcastlerin izini sürmek oluyor. Teknoloji dünyasında da bir hayli hakim olan podcast kültürü, gelişmeleri takip etmek ve alanın sezgilerine ulaşmak için olmazsa olmazların başında geliyor. Büyük şirketlerin CEO’larından düşünürlere, politikacılardan son kullanıcıya kadar pek çok kritik ismin yaklaşımlarına podcastlerden ulaşmak mümkün.

Biz de bu gerekçeye binaen belirli periyodlarda, önemli olduğunu düşündüğümüz podcastleri listelemek ve okuyucularımızı bu podcastleri dinlemeye teşvik etmek için “Podcastlerde Öne Çıkanlar” bölümüne bültenlerimizde yer vermeye başlıyoruz.

Bu hafta, 15 saniyelik manşetlerin ötesine geçmek isteyenler için yapay zeka teknolojilerinin mimarlarından, onu eleştiren düşünürlere kadar sektörün önemli isimlerin yer aldığı, tavsiye niteliğinde izleme/dinleme listesi derledik. İşte bu haftanın seçkisi:

1. "Scaling" Bitti, "Araştırma" Çağı Başladı | Ilya Sutskever - İzle

ChatGPT devriminin ardındaki teknik beyin ve OpenAI’ın kurucu ortağı Ilya, yeni şirketi SSI ile sessizliğini bozdu. Endüstrideki “daha fazla veri = daha iyi zeka” döneminin (scaling) sonuna geldiğimizi savunuyor. Ona göre bir sonraki büyük sıçrama, modellerin sadece daha fazla veri ezberlemesiyle değil, düşünme (reasoning) yeteneklerinin gelişmesiyle mümkün olacak.

Neden Önemli: Modern yapay zekanın (GPT mimarisinin) baş mühendisi rota değiştiriyorsa, bütün endüstri o yöne bakmak zorundadır. Ilya’nın vizyonu olası gelişmeleri gözlemleme adına doğru noktalara konumlanmak için bize önemli ipuçları veriyor.

2. Koruyucu Önlemler ve Yapay Zeka | Dario Amodei - İzle

OpenAI'dan güvenlik endişeleriyle ayrılarak rakip firma Anthropic'i (Claude) kuran Amodei, 60 Minutes programında radikal bir tez ortaya attı. Yapay zeka sayesinde önümüzdeki 100 yıllık bilimsel ve tıbbi ilerlemeyi 5-10 yıla sığdırabiliriz. Ancak bu iyimserliği, modellerin iç testlerde gösterdiği “aldatma” ve “şantaj” potansiyeline dair dürüst uyarılarla dengeliyor.

Neden Önemli: Silikon Vadisi’nde “yetişkinlerin odası”nı temsil eden Amodei, biyolojik riskler ile kanseri çözme potansiyeli arasındaki o ince çizgiyi en net çizen isim.

3. Zekanın Sanayi Devrimi | Jensen Huang - İzle

Tüm yapay zeka modellerinin üzerinde çalıştığı çipleri üreten Nvidia’nın kurucusu Jensen Huang, durumu sadece bir “donanım satışı” olarak görmüyor. Ona göre dünya, yazılım üretiminden zeka üretimine geçiyor. Geleceğin fabrikaları (veri merkezleri), hammadde olarak veriyi alıp çıktı olarak düşünce üretecek.

Neden Önemli: Altına hücum döneminde “kürekleri satan” şirket Nvidia. Geleceğin fiziksel altyapısını ve enerji ihtiyacını herkesten önce gören Jensen’in söyledikleri, pazarın nereye gideceğine dair önemli bir gösterge olabilir.

4. "Hümanist" Yapay Zeka Dönemi | Mustafa Suleyman - İzle

Google DeepMind kökenli ve şuan Microsoft AI’ın (yani son kullanıcı ürünlerinin) başında olan Suleyman; odağın “bilgiye erişimden”, “bilgiyi uygulamaya” kaydığını anlatıyor. Herkesin cebinde uzman bir doktor veya stratejist taşıyacağı, zekanın demokratize olduğu ve kişisel asistanların hayatı yönettiği bir gelecek vizyonu çiziyor.

Neden Önemli: Mühendislikten ziyade ürün ve toplum vizyonuna odaklanan Suleyman, teknolojinin laboratuvardan çıkıp günlük hayatımıza nasıl dokunacağını en iyi anlatan teknoloji uzmanlarından biri.

5. "Yapay Yakınlık" Tuzağı | Tristan Harris - İzle

Social Dilemma belgeselinden tanıdığımız, Silikon Vadisi'nin 'vicdanı' Harris; tartışmayı Terminatör senaryolarından çekip bugünün psikolojik gerçeklerine getiriyor. İnsanların yapay zeka ile kurduğu duygusal bağların (yapay yakınlık), insan psikolojisini ve toplumsal yapıları nasıl sessizce erozyona uğratabileceğini anlatıyor.

Neden Önemli: Sadece teknik kapasiteye (IQ) odaklanan sektöre, unuttukları insani değerleri ve tasarım etiğini hatırlatan en güçlü fren mekanizması olduğu için.