Akademik dönemin sona ermesiyle birlikte dergi hakemliği görevleri de yoğunlaştı. Son üç ay içinde ondan fazla makaleyi okuyup hakem raporu hazırladım. (Akademik yayıncılıkta hakem incelemesi hakkında görüşlerim için bkz: Akademik Yayıncılıkta Hakem İncelemesinin Doğru Anlaşılması ve Uygulanması) Ne yazık ki bunların tamamında, gerekçeleri birbirinden farklı olmakla birlikte, “esaslı düzeltme” önermek durumunda kaldım.
Bu süreçte dikkatimi çeken hususlardan biri, makalelerin kayda değer bir bölümünde üretken yapay zeka kullanımını düşündüren bazı özelliklerle karşılaşmış olmam. Ancak baştan ifade etmeliyim ki, yapay zeka kullanımının kendisini otomatik olarak bir etik ihlal saymanın doğru olmadığı kanaatindeyim.
Bu kanaat yalnızca kişisel bir değerlendirmeden ibaret de değil. Güncel yayıncılık ve araştırma politikalarına bakıldığında, ciddi akademik kurumların giderek “yapay zeka kullanılabilir mi?” sorusundan uzaklaşıp “hangi amaçla, ne ölçüde ve hangi sorumluluk rejimi içinde kullanılabilir?” sorusuna yöneldiği görülüyor.
Elsevier, üretken yapay zeka araçlarının araştırmacılara karmaşık literatürü sentezleme, araştırma alanına ilişkin genel bir çerçeve oluşturma, araştırma boşluklarını belirleme, fikir üretme, içeriği organize etme ve dil ile okunabilirliği iyileştirme gibi alanlarda yardımcı olabileceğini kabul ediyor. Buna karşılık bu araçların, insanın eleştirel düşünmesinin, uzmanlığının ve değerlendirmesinin yerine geçemeyeceğini açıkça belirtiyor. Nihai sorumluluk yazara ait. Kullanılan yapay zeka aracının, kullanım amacının ve yazarın bu çıktılar üzerindeki denetiminin açıklanması da kural olarak isteniyor; yalnızca temel yazım, dilbilgisi ve noktalama kontrolleri ise bu beyan yükümlülüğünün dışında tutuluyor. Elsevier – Generative AI policies for journals
Wiley’nin yaklaşımı da oldukça benzer. Yapay zekanın yazma sürecine eşlik edebileceğini, ancak araştırmacının uzmanlığının ve muhakemesinin yerine geçemeyeceğini kabul ediyor. Özellikle iddiaların, atıfların ve analizlerin yazar tarafından doğrulanmasını; nihai metnin yazarın kendi uzmanlığını, sesini ve özgün katkısını yansıtmasını bekliyor. Wiley – AI guidelines for researchers
Oxford Üniversitesi ise konuyu daha geniş biçimde araştırma etiği çerçevesine yerleştiriyor. Üniversitenin 2025 tarihli politikası; literatür taraması yapılması, araştırma boşluklarının belirlenmesi, araştırma sorusu veya hipotez geliştirilmesi, fikir üretimine yardım edilmesi ve metin ya da veri analizi yapılması gibi faaliyetleri “esaslı/substantive” yapay zeka kullanımı kapsamında değerlendiriyor. Bu tür kullanımlarda şeffaflık, kullanımın beyan edilmesi, çıktıların doğrulanması ve gerektiğinde kullanılan aracın, sürümün, kullanım biçiminin ve ilgili girdi/çıktıların kayıt altına alınması veya erişilebilir kılınması bekleniyor. Oxford’un yaklaşımında da nihai sorumluluk araştırmacıda kalıyor. Oxford University – Policy for using generative AI in research
Harvard Medical School’un yayımladığı rehberde de benzer bir yaklaşım görülüyor: yapay zeka çıktılarının yanlış veya bütünüyle uydurma olabileceği, bu nedenle kullanılmadan veya yayımlanmadan önce doğrulanması gerektiği açıkça belirtiliyor. Ayrıca akademik dürüstlüğün korunması, yapay zeka katkılarının uygun biçimde belirtilmesi ve gizli bilgilerin kamuya açık yapay zeka sistemlerine girilmemesi gerektiğine özellikle dikkat çekiliyor. Harvard Medical School – Generative AI Guidelines
Bana göre de ayrımın bu noktadan kurulması gerekir.
Yapay zeka akademik çalışmada pekala yararlı bir araç olabilir. Bir metindeki tekrarların tespiti, anlatım bozukluklarının giderilmesi, bölüm planına ilişkin alternatiflerin görülmesi, bir görüşe karşı ileri sürülebilecek muhtemel itirazların sınanması, yazarın önceden okuduğu kaynaklara ilişkin notların sınıflandırılması veya uzun bir metnin dil bakımından gözden geçirilmesi gibi kullanımların başlı başına etik bir sorun oluşturduğunu düşünmüyorum.
Nitekim benim de teknolojiye yaklaşımım, imkanlarından yararlanırken sınırlarını ve özellikle hukuk alanındaki terminolojik ve muhakemeye ilişkin zaaflarını gözden kaçırmamak yönünde. Genel amaçlı büyük dil modellerinin Türk hukukunun kendine özgü kavramlarını, usul kurallarını ve içtihat kültürünü her zaman doğru biçimde kavrayamadıkları daha önce de değindiğim bir mesele. Bkz. ilgili yazım: Türk Vergi Hukuku Özelinde Büyük Dil Modeli (LLM) Denemesi
Sorun, aracın kullanılmasından çok, araştırmacının kendi akademik sorumluluğunun araç tarafından ikame edilmeye başlanmasıyla ortaya çıkıyor.
Bir hakem raporunda bu konuda editöre şuna benzer bir değerlendirme yazmıştım:
“Yalnızca metnin görünümünden hareketle bir çalışmanın üretken yapay zeka tarafından kaleme alındığını kesin biçimde söylemek mümkün değildir. Bununla birlikte bazı metinlerde yapay zeka desteği ihtimalini düşündüren emareler görülebilir. Bunlar, metnin akıcı veya dilbilgisel olarak düzgün olmasından ziyade; hukuki ayrımların yeterince derinleştirilmemesi, bölümlerin benzer bir kalıp içinde ilerlemesi, kavramların yoğun biçimde kullanıldığı halde aralarındaki hukuki ilişkinin yeterince kurulmamış olması ve betimleyici anlatımın çözümlemenin önüne geçmesi gibi özelliklerdir. Böyle durumlarda en isabetli yaklaşım, kesin bir hükme varmaktan kaçınarak, yapay zekanın çalışmanın planlanması, geliştirilmesi veya dilsel olarak yeniden işlenmesi sürecinde belirli ölçüde kullanılmış olabileceğini ihtiyatla değerlendirmektir.”
Bu noktayı önemli buluyorum. Dilin düzgün olması, cümlelerin akıcı olması veya metnin sistematik görünmesi yapay zeka kullanımının kanıtı değildir. Kaldı ki bunlar bir akademik makalede zaten aranması gereken özelliklerdir.
Beni daha fazla düşündüren başka belirtiler var.
Örneğin, kaynak genel olarak tartışılan konuyla ilgili olmakla birlikte dipnot verilen sayfada makaledeki önermenin bulunmaması; hiç mevcut olmayan sayfa numaralarının verilmesi; bir eserin yazarının, yılının veya dergi bilgilerinin birbirine karıştırılması; bir mahkeme kararının tarihinin yanlış gösterilmesi; aynı hukuk düzeni içinde teknik olarak farklı anlamlara sahip kavramların birbirinin yerine kullanılması; çok sayıda teorik kavramın ardı ardına sıralanmasına rağmen bunlar arasındaki hukuki ilişkinin kurulamaması…
Bunların her biri üretken yapay zekanın tipik hata biçimleriyle uyuşabilir. Ancak hiçbiri tek başına “bu makaleyi yapay zeka yazmıştır” sonucunu haklı kılmaz. Aynı hataları, özensiz yürütülmüş klasik araştırmalarda da görmek mümkündür.
Bu sebeple hakemin işi kanaatimce bir tür “AI dedektifliği” yapmak olmamalıdır. Asıl sorulması gereken soru, çalışmanın bilimsel olarak denetlenebilir olup olmadığıdır.
Yazar, ileri sürdüğü hukuki önermeyi savunabiliyor mu? Atıf yaptığı kaynağı gerçekten görmüş mü? Kaynağın gösterilen sayfasında o bilgi veya düşünce gerçekten bulunuyor mu? Kaynağın söylediği ile yazarın kendi çıkarımı birbirinden ayrılmış mı? Kullanılan hukuki kavramların teknik anlamlarına hakim mi? Ve nihayet, makalenin özgün fikrî katkısı gerçekten yazara mı ait?
Yapay zekanın araştırma yardımcısı olarak kullanılmasıyla, araştırmanın bizzat yapay zekaya yaptırılması arasındaki sınırın bu gibi sorularda ortaya çıktığını düşünüyorum.
Örneğin araştırmacının bizzat okuduğu on makaleye ilişkin notlarını yapay zekaya vererek bunları belirli başlıklar altında sınıflandırmasını istemesi ile “bu konuda bana yirmi kaynak bul, ilgili sayfaları da ver ve dipnotları oluştur” demesi arasında önemli bir fark vardır. İkinci durumda araştırmacı kaynakları ayrıca görüp doğrulamıyorsa mesele artık yalnızca yapay zeka kullanımı değildir; akademik atfın güvenilirliği tartışmalı hale gelir.
Aynı şekilde “Bu görüşüme karşı hangi hukuki itirazlar ileri sürülebilir?” sorusunu yapay zekaya yöneltmek, kanaatimce akademisyenin düşünmesini destekleyen meşru bir kullanımdır. Buna karşılık yapay zekanın ürettiği argümanı anlayıp sınamadan, gerekli mevzuatı ve içtihadı incelemeden makalenin temel tezi haline getirmek başka bir şeydir.
Yayıncı politikalarının “insan denetimi” konusunda ısrar etmesinin sebebi de burada yatıyor. Elsevier, yapay zekanın makale hazırlığında ancak destekleyici biçimde kullanılabileceğini; yazarın gerçek fikrî katkısı olmaksızın makale bölümlerinin yapay zekaya ürettirilmesini uygun görmediğini, nihai metnin yazarın kendi analizini, yorumunu ve bilimsel değerlendirmesini yansıtması ve yapay zeka tarafından önerilen kaynakların mutlaka doğrulanması gerektiğini açık biçimde belirtiyor. Elsevier – Generative AI policies for journals Wiley de benzer biçimde yapay zekanın ancak yazma sürecini destekleyebileceğini, yazarın uzmanlığının ve muhakemesinin yerine geçemeyeceğini vurguluyor. Wiley – Best Practice Guidelines on Research Integrity and Publishing Ethics
Bir başka mesele de şeffaflık.
Burada henüz bütün akademik yayıncılık dünyasında tek ve değişmez bir standart oluşmuş değil. Bununla birlikte yönelim belirgin. Elsevier, esaslı yapay zeka kullanımının kullanılan araç ve amaç belirtilerek beyan edilmesini istiyor; yalnızca temel dilbilgisi, yazım ve noktalama kontrollerini bundan ayırıyor. Elsevier – Generative AI policies for journals Wiley de kullanılan araçların, ne amaçla kullanıldığının, önemli argüman veya sonuçları etkileyip etkilemediğinin ve yazarın çıktıları nasıl kontrol ettiğinin açıklanmasını bekliyor. Wiley – Best Practice Guidelines on Research Integrity and Publishing Ethics Oxford ise araştırma sürecindeki esaslı kullanımlar bakımından benzer şekilde beyan ve kayıt yükümlülüğü öngörüyor. Oxford University – Policy for using generative AI in research
Bu yaklaşım bana makul geliyor.
Yapay zekadan bir paragrafın dilini sadeleştirmek için yararlanmakla, literatür taramasını, hukuki analizini ve makalenin ana argümanlarını büyük ölçüde ona ürettirmek aynı şekilde değerlendirilemez. Beyan yükümlülüğünün de kullanılan aracın araştırmadaki gerçek ağırlığıyla bağlantılı olması gerekir.
Burada hakemler açısından ayrı bir sorun daha ortaya çıkıyor. Bir makalenin yazarının yapay zeka kullanması ile hakemin kendisine emanet edilen yayımlanmamış metni dışarıdaki bir üretken yapay zeka sistemine yüklemesi aynı mesele değildir. Elsevier, hakemlere gönderilen makalelerin veya bunların herhangi bir kısmının yapay zeka araçlarına yüklenmemesi gerektiğini açıkça belirtiyor. Bunun temelinde hakemliğin gizliliği, yazarın hakları ve veri güvenliği bulunuyor. Elsevier – Generative AI policies for journals Springer Nature da benzer biçimde hakemlerin değerlendirmek üzere aldıkları makaleleri üretken yapay zeka araçlarına yüklememelerini istiyor; gerekçe olarak metinlerin gizli, hassas veya fikrî mülkiyete konu bilgiler içerebilmesini gösteriyor. Springer Nature – AI guidance for researchers and communities
Dolayısıyla yapay zeka tartışmasının yalnızca yazarları ilgilendirdiğini düşünmemek gerekir. Yazarın, hakemin ve editörün farklı sorumlulukları vardır.
Bütün bunlardan sonra vardığım sonuç oldukça basit.
Yapay zeka kullanımı tek başına akademik etik ihlali değildir. Fakat yapay zeka araştırmacının düşünmesini, kaynakları görmesini, doğrulamasını ve kendi bilimsel kanaatini oluşturmasını ikame etmeye başladığında sorun ortaya çıkar.
Daha da önemlisi, yapay zeka tarafından üretilmiş bir yanlışın makaleye girmesi halinde sorumluluk yapay zekaya ait değil, yazara aittir. Atıf yanlışsa yazarın atfı yanlıştır. Kaynakta bulunmayan bir düşünce kaynağa yüklenmişse bunu yapan akademik metindir. Karar tarihi yanlışsa makaledeki karar tarihi yanlıştır. “Bunu yapay zeka üretmişti” açıklaması bilimsel sorumluluğu ortadan kaldırmaz.
Belki de bu nedenle akademik yayıncılıkta önümüzdeki dönemin temel tartışmasının “Yapay zeka kullanılmalı mı, kullanılmamalı mı?” ekseninde yürütülmesi çok anlamlı değil. Daha doğru soru şu olabilir:
Yapay zeka, akademik yazarlığın hangi aşamalarında araştırmacının düşünmesini destekleyen bir araç olarak kalır; hangi noktadan itibaren araştırmacının yerine düşünmeye ve dolayısıyla akademik yazarlığın asli unsurunu üstlenmeye başlar?
Kanaatimce sınır, kullanılan teknolojiden ziyade insanın geride bıraktığı sorumlulukta yatıyor. Kaynağı görmek, doğru aktarmak, kavramları bilmek, argümanı kurmak ve yazılan her cümlenin bilimsel sorumluluğunu üstlenmek hala yazarın işi.
Yapay zeka bu işi kolaylaştırabilir. Ama yazarın yerine yapamaz.
Bu yazıyı kaleme alırken ben de yapay zekadan yararlandım. İlgili yayıncı ve üniversite politikalarının bulunmasında yapay zekadan destek aldım; ardından bu politika metinlerini bizzat okuyup kontrol ettim. Yazının dil ve yazım denetiminde de yapay zekadan yararlandım.