ChatGPT’nin 2022 sonunda hayatımıza girmesiyle yapay zekâ, eskiden uzak bir kavramken, artık herkesin ulaşabildiği ve günlük yaşamda karşılık bulan bir teknolojiye dönüştü. İlk iki ayında 100 milyon kullanıcıya ulaşması tesadüf değildi ^[1]. Ardından Google, Amazon, Microsoft ve Apple gibi teknoloji devleri de kendi üretken yapay zekâ platformlarını tanıttı. Bugün konuşan, kod yazan, resim çizen yapay zekâ asistanları hayatımızın parçası hâline geldi. Midjourney ile görsel üretmek, Cursor ile kod yazmak, ChatGPT ile metin oluşturmak ya da YouTube’un önerilerini takip etmek artık sıradanlaştı. Peki bu hızlı değişime ne kadar hazırız?

OpenAI CEO’su Sam Altman’a göre yapay zekâ, insanlığın bugüne kadar geliştirdiği en güçlü teknoloji ^[2]. MIT’den Noy ve Zhang’ın araştırması, yapay zekâ kullanan beyaz yakalıların projelerini %40 daha hızlı tamamladığını ve işlerinden daha memnun olduğunu gösteriyor ^[3]. Ancak başka bir MIT çalışması, üretkenlik artışına rağmen yapay zekâ kullanımının uzun vadede zihinsel etkinliği ve yaratıcılığı azaltabileceğine dikkat çekiyor^[4]. 2024 yılında Oxford Sözlüğü tarafından “brain rot” (mental çöküş) kelimesini yılın sözcüğü olarak ilan edilmesi tesadüf olmamalı^[5]. Kısacası yapay zekâ bir yandan işimizi kolaylaştırırken, öte yandan özgün düşünceyi gölgeleyebiliyor. Bu da şu soruyu gündeme getiriyor: Yapay zekâ bizi destekliyor mu, yönlendiriyor mu, yoksa sınırlandırıyor mu?

Bu ilgiyi ve hatta zaman zaman ortaya çıkan tedirginliği anlamak zor değil. Örneğin, KMPG tarafından yapılan çalışmada, Kanadalıların %38’i yapay zekâ hakkında orta bilgiye sahip olduğunu belirtirken, bu oran dünya genelinde %52’dir; ancak dünya geneline baktığımızda, %24’ü bir yapay zekâ eğitimi aldığını belirtmiştir ^[6]. Bir diğer çalışmada ise, ABD, Almanya, ve Çin genelinde 3002 kişi üzerinde yapılan ankette, kendilerine yapay zekâ tarafından oluşturulmuş içerikler gösterildiğinde çoğunluğun bunu tespit edemediğini belirtmiştir^[7]. Öğrenciler özelinde baktığımızda ise, 16 ülkede yaklaşık 3800 öğrenciyle yapılan bir ankete göre, öğrencilerin %86’sı ChatGPT gibi yapay zekâ araçlarını çalışmalarında kullanıyorlar. Ancak bu öğrencilerin %58’i “yeterli yapay zekâ bilgi ve becerisine sahip olmadıklarını” ve %48’i “yapay zekâ odaklı bir iş ortamına hazır olmadıklarını” belirtiyorlar. Ayrıca, öğrencilerin büyük çoğunluğu yapay zekâ becerilerinin önemli olduğuna inanıyor ^[8]. Birleşik Krallık orijinli bir ankete göre ise, öğrencilerin %92’sinin çalışmalarında yapay zekâ araçları kullandığını belirtmiş (2024’te bu oran %53 imiş). ^[9]. Diğer bir yandan ise, dijital yerliler olarak adlandırılan genç kuşak, bu araçları büyük bir doğallıkla kullanıyor ama nasıl çalıştığını, arkasındaki veri yapısını, yanlılık risklerini, gizlilik açıkları konusunda bilgi eksikliği olduğu anlaşılıyor. Bu durum, yapay zekâ okuryazarlığı alanında bir eğitim açığına işaret etmektedir.

Daha da düşündürücü olan bir gerçek ise şu: bu sistemler her zaman doğruyu üretmiyor. "Hallucination" denen bu olay; yani yapay zekânın uydurma içerikler üretmesi. ChatGPT’ye ya da başka bir dil modeline tarihi bir bilgi ya da akademik referans sorduğunuzda, size hiç var olmayan bir kaynak, olmayan bir yazar ya da çarpıtılmış bir veri sunabilmekte. Stanford RegLab/HAI ekibi tarafından yapılan bir çalışmada ise, bazı yasal yapay zekâ sistemlerinin yanıtlarının 6’da 1 oranında yanlış veya uydurma içerikler içerdiğini rapor ediyor^[10]. UNESCO ise, yapay zekânın kendine özgü etik ve toplumsal zorluklarının, geleneksel bilişim ve iletişim teknolojileri (BİT) becerilerinin ötesinde özel bir okuryazarlık gerektirdiğini vurguluyor ^[11] . Bu noktada dijital okuryazarlık yetmiyor, yapay zekâ okuryazarlığına da ihtiyacımız olduğu anlaşılıyor. Bu okuryazarlık; sadece araçları kullanmayı değil, onları sorgulamayı, karar mekanizmalarını anlamayı, üretkenliği etik sınırlarla birlikte düşünmeyi kapsıyor. Çünkü yapay zekâyı etkin bir şekilde kullanan ile pasif bir şekilde kullanan arasında verim farkından ziyade bilinç farkı da oluşuyor gibi gözüküyor.

Dolayısı ile yapay zekâ okuryazarlığı dediğimiz şey, kod yazmayı öğrenmek değildir. Bu, sistemlerin nasıl çalıştığını, hangi verilerle eğitildiğini, kimin karar verdiğini, hangi riskleri barındırdığını sorgulayabilme yetisidir. Bu bağlamda, yapay zekânın tanımı, makine öğrenmesi ve derin öğrenme gibi temel kavramların açıklanması, tarihsel gelişim süreci ve günlük yaşamdaki uygulama alanları (örneğin haritalar, sesli asistanlar, öneri sistemleri) başlangıç noktası olarak ele alınabilir. Ardından veriye dayalı sistemlerin nasıl çalıştığı, algoritmaların ve modellerin rolü, denetimli ve denetimsiz öğrenme gibi yöntemler ile model eğitimi ve çıkarım süreçleri üzerine teknik bilgi sunulabilir. Doğal dil işleme, büyük dil modelleri, görüntü tanıma ve öneri sistemleri gibi alanlar üzerinden örnek uygulamalar incelenebilir. Yapay zekânın toplumsal etkileri kapsamında algoritmik önyargı, veri gizliliği, otomasyonun iş gücü üzerindeki etkileri ve tartışmalı uygulamalar (ör. yüz tanıma) derinlemesine analiz edilebilir. Ayrıca, yapay zekânın etik kullanımı (öğrencilerin %18'inin yapay zeka tarafından üretilen metinleri direkt olarak çalışmalarına eklediğini belirtiyor^[9]), yanlış bilgi üretimi (halüsinasyon), insan odaklı tasarım ve üretken yapay zekânın sorumlu kullanımı (ör. intihal, deepfake) incelenmesi gereken diğer konulardır. Son olarak, yapay zekâ çağında gerekli beceriler olan eleştirel düşünme, araçların güvenilirliğini değerlendirme, çok modlu sistemler ve yaşam boyu öğrenme gibi konularda eğitim ve araştırma gündemine dahil edilmeli. Bu başlıklar çerçevesinde yapılacak çalışmalar, bireyleri teknolojiyi bilinçli, etik ve etkili biçimde kullanmaya hazırlayacaktır.

Yunus Can Bilge , Haziran 2025