Yapay zekanın insan gibi “düşünebildiği” veya “anlayabildiği” ifade edildiğinde ne kadar doğru bir tanımlama yapılıyor? Son dönemde yapay zeka sistemlerinin hızla gelişmesiyle ortaya çıkan bu soru, Iowa State Üniversitesi’nden araştırmacıların yeni çalışmasıyla farklı bir perspektifle ele alındı. Yapay zeka hakkında kullanılan insanımsı ifadelerin, bu teknolojinin gerçek çalışma prensiplerini nasıl yanlış yansıtabileceğini gözler önüne seren araştırma, medyada ve akademide önemli tartışmalar başlatacağa benziyor.
Araştırma ekibi, yapay zekaya yönelik haberlerde ve diğer metinlerde kullanılan “düşünmek,” “bilmek,” “anlamak” gibi zihinsel fiillerin sıklığını ve bağlamını inceledi. Bu tür kelimeler, özünde insana ait nitelikleri makinelere atfetmek anlamına geliyor ve “antropomorfizasyon” olarak adlandırılıyor. Ekibin TÜRKÇE’ye de uyarlanabilecek verileri İngilizce medya kaynaklarındaki 20 milyardan fazla kelimelik haber veri tabanından derlendi. Çalışma, yapay zeka ve özellikle ChatGPT gibi modellerle ilgili metinlerde bu zihinsel fiillerin ne kadar kullanıldığına dair ayrıntılı sonuçlar sundu.
Bulgunun ilginç yanı, yaygın kanının aksine medyada yapay zeka için insani niteliklerin sık sık kullanılmadığının tespit edilmesi oldu. Zihinle ilgili kelimeler, yapay zekayı tanımlarken beklenenden çok daha az yer alıyor. Örneğin “AI needs (yapay zekanın ihtiyacı olan)” ifadesi en çok rastlanan zihinsel fiil olmasına karşın, bu kullanım çoğunlukla teknolojinin veri veya insan müdahalesi gerektirdiğini anlatıyor ve doğrudan bir bilinç ya da isteği ima etmiyor. ChatGPT ile ilgili “knows (biliyor)” fiili ise yalnızca 32 kez geçiyor ve bağlamdan bağlama anlam değişiklikleri gösteriyor.
Bu çalışma, yapay zekaya insan benzeri özellikler atfetmenin neden yanıltıcı olduğunu bilimsel bir bakış açısıyla açıklıyor. Yapay zekanın “düşünmesi” veya “anlaması” gibi ifadeler, aslında sadece karmaşık veri analizlerine dayanan algoritmik süreçlerin kişileştirilmesinden ibaret. Sistemlerin bilinç, duygular veya gerçek bir niyeti olmadığını vurgulayan araştırmacılar, bu yanlış anlatımın kullanıcı beklentilerini gereksiz yere yükselttiğini belirtiyor. İşin en kritik noktası ise, yapay zekanın sonuçlarının arkasında insan geliştiricilerin, mühendislerin ve kurumların sorumluluğunun unutulmaması gerektiği.
Bu dil kullanımının toplumsal algıyı şekillendirmesi açısından da önemli riskler taşıdığına dikkat çekiliyor. İnsanların yapay zekayı bir “düşünen varlık” gibi görmesi, teknolojiyi tamamen sorumluluktan muaf tutmaya ve hatalı sonuçları önceden değerlendirememeye yol açabilir. Aynı zamanda gazetecilikte ve teknik iletişimde kullanılan dilin, okuyucuya yapay zekanın gerçek kapasitesi hakkında dengeli ve doğru bilgi sunması gerektiği çıkarımına varıldı.
Araştırmanın ortaya koyduğu bir diğer önemli noktaysa, antropomorfizasyonun tek tip olmadığı, aslında bir spektrum üzerinde değişkenlik gösterdiği. Bazı ifadeler yapay zekanın “gerçek dünyayı anlaması gerektiği” gibi beklentileri yansıtıyor ve bu tür kullanım, teknoloji üzerinde insan benzeri hesaplama, etik veya farkındalık beklentisini artırıyor. Ancak genel olarak haber yazımında bu tür insancıl betimlemeler oldukça sınırlı ve metnin bağlamı çoğunlukla teknolojinin işleyişini açık ve gerçekçi tutmaya odaklanıyor.
Bu bulgular, gazeteciler ve teknik yazarlar için önemli bir yol gösterici niteliğinde. Yapay zeka hakkında bilgi verirken kullanılan kelimeler, okuyucunun teknolojiye dair algısını doğrudan etkiliyor. İyi seçilmiş ifadeler, sistemlerin sınırlarını, insan kontrolünün gerekliliğini ve sorumluluk alanlarını netleştirirken, yanlış veya abartılı terimler yanıltıcı beklentiler doğurabilir. Bu nedenle özellikle kamuoyunu bilgilendiren haber metinlerinde dilin özenle kullanılması gerekiyor.
Gelecekte yapay zekanın dilsel temsiline dair çalışmaların artması bekleniyor. Araştırma ekibi, farklı kelimelerin ve anlatımların algıyı nasıl değiştirdiğini daha ayrıntılı inceleyerek, halkın teknolojiye bakışını şekillendirmede dilin rolünü daha iyi kavrayabiliriz diyor. Yapay zekanın kullanım alanları genişledikçe, doğru ifade şekilleri geliştirmek, hem teknoloji geliştiricileri hem de iletişim profesyonelleri için kritik önemde olacak.
📎 Kaynak: sciencedaily.com
