AKADEMİDE YENİ ÇAĞ​ – BÖLÜM 1

AKADEMİ VE YAPAY ZEKA İLİŞKİSİ​
BÖLÜM I

Hazırlayanlar: Feyza İçel ve Rabia Yüksel

Yapay zeka (AI), akademik dünyayı derinden dönüştüren bir teknoloji olarak karşımıza çıkmaktadır. Bu teknolojinin etkin ve etik kullanımı, geleceğin akademik başarısı için kritik önem taşımaktadır. Doğru uygulandığında, yapay zeka akademik araştırma ve eğitimin kalitesini artırarak, bilimsel ilerlemeyi hızlandırma potansiyeline sahiptir. Bu bölümde, yapay zekanın akademik ortamlardaki rolü, gelişimi ve etkilerini kapsamlı bir şekilde inceleyeceğiz.

AKADEMİDE YAPAY ZEKAYA GİRİŞ

AKADEMİK ORTAMLARDA YAPAY ZEKA BAKIŞ

Bu başlıkta yapay zeka teknolojisinin akademik hayata girmesiyle birlikte araştırmacıların yapay zeka araçlarına karşı tutumları ele alınacaktır. Araştırmacıların akademik çalışmalarında her ne kadar faydalı ve işlerini kolaylaştırıcı olsa da yapay zekaya karşı ön yargılar sürecek gibi gözükmektedir.

Akademik dünyada yapay zekâ (YZ), son yıllarda hızla önem kazanan bir teknoloji olarak öne çıkmaktadır. Akademisyenler, YZ’nin akademik süreçlerde sağladığı verimlilik ve yenilikler nedeniyle bu teknolojiye olumlu yaklaşırken, aynı zamanda bazı riskler ve etik meseleler konusunda dikkatli bir tutum sergilemektedir.

Yapay zekâ, veri analizi, literatür taraması ve yazım yardımı gibi konularda akademisyenlerin çalışmalarını kolaylaştırarak araştırma süreçlerinde zaman kazanmalarına katkıda bulunmaktadır (Günaydın, 2023).

YZ’nin sunduğu bu imkânlar, özellikle akademik yayıncılıkta geleneksel yöntemlerin yeniden değerlendirilmesini sağlamaktadır. YZ, akademik yayıncılık sürecini daha hızlı ve verimli hale getirirken, aynı zamanda hataların azaltılması ve incelemelerin daha titizlikle yapılmasına olanak tanımaktadır (Integra, n.d.). Bu sebeplerle, YZ’ye akademik çevrelerde büyük bir ilgi gösterilmekte ve bu teknolojinin gelecekteki potansiyeli hakkında olumlu görüşler dile getirilmektedir.

Ancak, akademisyenler YZ’nin sağladığı fırsatların yanı sıra, olası riskleri de göz önünde bulundurmaktadır. Özellikle YZ’nin akademik yazımda kullanımıyla ilgili olarak kalite, güvenilirlik ve bağımlılık gibi sorunlar, YZ’nin sağladığı yardımların olası olumsuz sonuçları olarak görülmektedir. Yapay zekâ kullanımı beceri kaybına neden olabilir, etik açıdan da tarafsızlık ve veri önyargısı gibi konular akademik topluluklar için önemli bir endişe kaynağıdır (Kriter Dergi, 2023).

Sonuç olarak, akademisyenler YZ’ye hem bir fırsat hem de bir meydan okuma olarak yaklaşmaktadır. YZ, araştırma ve yazım süreçlerinde büyük kolaylıklar sağlasa da akademik standartların korunması ve etik sorumlulukların ihlal edilmemesi için dikkatli ve dengeli bir kullanım gerektirmektedir.

YAPAY ZEKANIN TARİHSEL GELİŞİMİ

Günümüzde yapay zeka belki de son 10 yılda popüler olmuş olsa da temelleri çok daha eskilere dayanmaktadır. Yapay zekanın 17.yüzyıla kadar uzanan tarihsel temelleri özellikle 2. Dünya Savaşı sırasında ve sonrasında modern anlamda önem kazanmıştır (Coşkun & Gülleroğlu, 2021).

Yapay zekanın ilk temelleri tahmin edilenden çok daha eskilere dayandırılmaktadır. Yapay zekanın felsefi temelleri ve ilk somut adımları 17. Yüzyıla kadar dayandırılabilmektedir (Coşkun & Gülleroğlu, 2021).  Dönemin birçok filozofu, insan davranışlarının ve zihinsel özelliklerinin taklit edilebileceğine yönelik görüşleri öne sürmüşlerdir.

Yapay zekanın ilk temelleri tahmin edilenden çok daha eskilere dayandırılmaktadır. Yapay zekanın felsefi temelleri ve ilk somut adımları 17. Yüzyıla kadar dayandırılabilmektedir (Coşkun & Gülleroğlu, 2021).  Dönemin birçok filozofu, insan davranışlarının ve zihinsel özelliklerinin taklit edilebileceğine yönelik görüşleri öne sürmüşlerdir.

Bu görüşlerden hareketle insan davranışlarının taklit edilebilmesi otonomlaşma kavramının da doğmasına sebep olacaktır. Bkz. Charles Babbage (1792-1871) ““Fark Motoru” adını verdiği ilk hesap makinesini geliştirmesi (Coşkun & Gülleroğlu, 2021)” bu tartışmaya örnek verilebilir. Ancak modern anlamda yapay zekanın önem kazanması II. Dünya Savaşı yıllarına dayanmaktadır. Alan Mathison Turing, II. Dünya Savaşı sırasında “Bombe” adını verdikleri ilk tam otomatik kod kırma makinesini icat ederek savaşın kaderini değiştirmiştir (Acar, 2020).

Yapay zekanın fikir babası Alan Turing olarak kabul edilse de “Yapay Zeka” terimi ilk defa 1956 yılında Dartmouth Kolejinde düzenlenen bir çalıştayda John McCarthy tarafından kullanılmıştır (Coşkun & Gülleroğlu, 2021).

Yapay Zekâ (YZ), makinelerin deneyimlerden öğrenmesine, yeni girdilere uyum sağlamasına ve insan benzeri görevleri yerine getirmesine olanak tanıyan bir teknolojidir. Günümüzde satranç oynayan bilgisayarlardan otonom araçlara kadar birçok YZ uygulaması, derin öğrenme ve doğal dil işleme teknolojilerine dayanır.

2000’li yıllara geldiğimiz zaman teknolojinin hızlı büyümesiyle birlikte Facebook, Netflix, Twitter gibi büyük şirketler yapay zekayı kullanmaya başlamıştır (Acar, 2020). Günümüzdeyse artık yapay zeka çok daha ileri seviyelere ulaşmış durumda ve hayatın her alanında kendisine yer bulmaya başlamıştır. Doktorlara tavsiye vermesinden, sürücüsüz taksilere kadar gündelik hayatımızın içine girmiş bulunmaktadır.

Bu teknolojiler sayesinde bilgisayarlar, büyük miktarda veriyi işleyerek bu verilerdeki kalıpları tanımlayabilir ve belirli görevleri başarıyla yerine getirecek şekilde eğitilebilir. YZ’nin günümüzde bu kadar yaygın hale gelmesinin nedenleri arasında veri hacmindeki artış, gelişmiş algoritmalar ve hesaplama gücündeki önemli iyileşmeler yer almaktadır (SAS, n.d.).

Yapay zekâ, özellikle akademik dünyada önemli bir rol oynamaktadır. YZ, araştırma süreçlerinde veri analizi ve literatür taraması gibi karmaşık görevlerin daha hızlı ve doğru bir şekilde tamamlanmasını sağlar (Günaydın, 2023). Ancak, bu teknolojinin yaygınlaşması, yalnızca olumlu katkılar sağlamakla kalmaz, aynı zamanda etik tartışmaları ve riskleri de beraberinde getirir.

1960’lar ve 1970’lerde yapay zekâ araştırmaları hız kazanmış, özellikle kural tabanlı sistemler ve sembolik yapılar üzerine çalışmalar yapılmıştır. 1980’lerin başında uzman sistemler ve robotik alanlarında ciddi ilerlemeler kaydedilmiş, makinelerin belirli görevlerde insanlar kadar başarılı olabileceği kanıtlanmıştır. 1990’lardan itibaren ise büyük veri ve artırılmış işlem gücü sayesinde yapay zekâda derin öğrenme gibi daha sofistike teknikler geliştirilmeye başlanmıştır. Son yıllarda yapay zekâ teknolojilerinin sağlık, eğitim, finans ve mühendislik gibi birçok sektörde kullanılmasıyla bu alandaki yenilikler ivme kazanmıştır (Günaydın, 2023).

Yapay zekanın tarihsel olarak gelişimine kısa bir giriş sonrasında gelecek başlıklarda akademik araştırmalar için yapay zekanın nasıl ve nerelerde kullanılabileceğine değinilecektir.

AKADEMİK ARAŞTIRMALAR İÇİN YAPAY ZEKA

Yapay zeka, veri analizi ve literatür taraması gibi akademik süreçlerde kolaylık sağlarken, geleneksel akademik güç yapılarını değiştirme potansiyeline de sahiptir. Ortaya çıkan yapay zeka araçları sayesinde yazım süreçlerinde oldukça önemli adımlar atılmıştır. Ancak bu değişimin etik tarafını da unutmamak gerekir!

Yapay zeka (YZ), bilgisayar devriminin bir parçası olarak ortaya çıkmasına rağmen, günümüzdeki hızlı gelişimi ve bireysel tüketicilere ulaşmasıyla birlikte giderek daha fazla önem kazanmaktadır.

Özellikle 2022 yılında hizmete sunulan OpenAI’nin ChatGPT-3 chatbot’u, sağladığı yenilikçi çözümlerle akademik araştırma alanında dikkat çekmiştir (Çınar, 2023). YZ, akademik yazımda veri analizi, literatür taraması ve özet çıkarma gibi işlemleri kolaylaştırarak araştırmacılara önemli avantajlar sunmaktadır.

YZ’nin akademik yayıncılıktaki rolü, özellikle hakem değerlendirme süreçlerinde kendini göstermektedir. YZ’nin, verimliliği artırma ve nesnelliği sağlama potansiyeli, araştırma makalelerinin değerlendirilmesinde yeni bir dönemi müjdelemektedir. Ancak, YZ’nin bu süreçteki kullanımı, mevcut güç dinamiklerini değiştirebilir. Geleneksel “eski dostlar kulübü” olarak adlandırılan sistem, genellikle prestijli akademisyenlerin ve kurumsal yapıların baskın olduğu bir yapıyken, YZ’nin sunduğu objektif yöntemler bu durumu değiştirme potansiyeline sahiptir (Youvan, 2024).

Yine de YZ’nin akademideki etkisi, eşit fırsatlar ve sonuçlar konusundaki tartışmaları da gündeme getirmektedir. YZ, hakem değerlendirme süreçlerini otomatikleştirerek insan önyargılarını azaltma potansiyeli taşırken, bu sistemlerin yanlış kullanımı ve yeni eşitsizliklerin ortaya çıkma riski de mevcuttur. AI algoritmaları, eğitim verilerine bağlı olarak çalıştığından, bu verilerin yetersizliği veya yanlılığı, sonuçların da yanlı olmasına neden olabilir (Youvan, 2024).

Yapay zekanın sunduğu fırsatlar ve riskler göz önüne alındığında, akademik topluluğun YZ’nin entegre edilmesi konusunda dikkatli bir yaklaşım benimsemesi gerekmektedir. YZ sistemlerine aşırı bağımlılık, bazı riskleri de beraberinde getirmektedir. AI algoritmaları, ne kadar gelişmiş olsalar da, araştırmanın karmaşıklıklarını tam olarak anlayamazlar ve bu durum, yenilikçi veya tartışmalı konulardaki araştırmaların yanlış değerlendirilmesine yol açabilir (Youvan, 2024).

Öneriler

• Etik Kılavuzların Geliştirilmesi ve Uygulanması: Hakem değerlendirme süreçlerinde YZ’nin kullanımı için kapsamlı etik kılavuzlar oluşturulmalı ve bunlara sıkı bir şekilde uyulmalıdır. Bu kılavuzlar, veri gizliliği, önyargıların önlenmesi ve şeffaflık gibi konuları içermelidir.
• Şeffaflık ve Hesap Verebilirlik: YZ algoritmalarının nasıl çalıştığına dair şeffaflık sağlanmalıdır. Yayıncılar ve kurumlar, bu sistemlerin nasıl işlediğini, eğitildiği verilerin doğasını ve karar verme süreçlerinin kriterlerini açıklamalıdır.
• İş Birliği ve Kapsayıcılık: YZ geliştiricileri, araştırmacılar, etik uzmanları ve yayıncılar arasında iş birliği teşvik edilmelidir. Bu, YZ araçlarının akademik topluluğun çeşitli ihtiyaçlarını ve etik kaygılarını dikkate alarak tasarlanmasını sağlayacaktır.
• Çeşitli ve Temsilci Eğitim Verilerinin Kullanımı: YZ sistemlerinin eğitiminde kullanılan veri setleri, çeşitli ve temsilci olmalıdır. Bu, önyargıların azaltılmasına ve daha adil bir değerlendirme sürecinin sağlanmasına yardımcı olacaktır.

Sonuç olarak, yapay zekanın akademik araştırmalardaki rolü, önemli fırsatlar sunarken beraberinde bazı riskleri de getirmektedir. Bu nedenle, YZ’nin entegrasyonu sürecinde etik standartların belirlenmesi ve titizlikle uygulanması büyük bir önem taşımaktadır.