Eğitimde yapay zeka
Güncelleme Tarihi:
İnsanoğlu yeni bir teknolojik eşiğin kıyısında duruyor. Küçük adımlarla gelişen ve neredeyse 60 yıllık bir geçmişe sahip olan bir teknoloji bugün hayatımızı her anlamda dönüştürmek üzere. Bu aralar hayatımızın orta yerine Siri, Alexa, ChatGPT, DALL-E, Midjourney gibi yapay zekaya dayalı sanal asistanlar yerleşmiş durumda ve bize yardımcı olmak üzere geliştirildiği konusunda ortak bir düşünce var. Aslında şu an hepimiz bu yapay zekalara yardımcı oluyor gibiyiz. Ama şu bir gerçek ki metaverse ya da NFT gibi dönemsel dijipop teknolojilerinin çok ötesinde bir dönüşüm bizi bekliyor.
Fakat doğru bilinen yanlışlardan biri de yapay zeka (AI) araçlarının enformasyona ulaşmak için tasarlanmış araçlar olduğu. Aslında bu araçlar sohbet simülasyonu ya da metne dayalı görüntü işleme ve üretme araçları olarak tasarlandı. Bunu yaparken de öğrenmek için internetteki üretilmiş enformasyonu kullanırlar ve bu sayede kendisine sorulan sorulara kulağa son derece insani gelen yanıtlar verirler. Bu büyük dil modellerinin büyüsü ve tehlikesi, doğruluk illüzyonunda yatmaktır. Ürettikleri cümleler doğru görünür çünkü doğru türden kelimeleri doğru sıralarla kullanırlar. Oysa söyledikleri şeyin doğru mu yanlış mı olduğu hakkında hiçbir fikirleri yoktur ve bilgiyi doğru olmadığında bile güvenle sunarlar. Çünkü önümüze koydukları şey, internette o konu hakkında sıklıkla rastladıkları ifadelerin derlemesi.
YAPAY ZEKA ÖDEVLER
AI tarafından oluşturulan metni tespit etmek için karşıt yazılımlar da geliştirilmiştir. Örneğin en bilineni GPTZero’dur. (https://gptzero.me/) Ancak herhangi bir yazılım kullanmadan, metinlerdeki kimi noktalara dikkat edilerek de tespit yapılabilir. Özellikle eğitmenler öğrenci ödevlerini satır satır okuyorsa ve alanlarına ait eski ve yeni literatüre hakimse bunları tespit etmeleri çok daha kolay olabilir. Özellikle ChatGPT ile üretilen metinler -konu ne olursa olsun- yüzeysel, derinlikten uzak tespitler, genel geçer ifadeler, en çok atıf alan, en sık tekrarlanan kavramsallaştırmalar ve genellikle literatürdeki anaakım teorilerden oluşuyor. Alanına hakim bir profesyonel göz için bu tarz metinler oldukça yavandır. Kimi durumlarda metnin ne kadar akıcı okunduğu, belirli kelimelerin ne sıklıkla geçtiği veya noktalama işaretlerinde veya cümle uzunluğunda kalıplar olup olmadığı da belirleyici olabilir. ChatGPT aslında bir bilgi kaynağı olmaktan çok bir sohbet simülatörü olduğu için kullandığı ifadeler de sohbetin sade ve anlaşılır olması için seçilir. Genellikle anlatmak istediğini maddeler halinde açıklama eğilimindedir ve yine genellikle finalde bir özet cümlesi ile konuyu bağlar.
İNSAN ELİYLE YAZILMIŞ METİNLER FARKLIDIR
Büyük dil modelleri bir cümledeki bir sonraki kelimeyi tahmin ederek çalıştığından, riskli, nadir kelimeler yerine çok daha sıradan günlük kelimeleri kullanırlar. Teknik terminoloji, literatüre has kavramsallaştırmalar çok azdır ya da neredeyse hiç kullanılmaz. Öte yandan, insan eliyle yazılmış metinler yazım hatalarıyla dolu, değişken, farklı stiller ve hatta argo kelimeler içerebilir. Oysa dil modelleri nadiren yazım hatası yaparlar ve fazla mükemmellikte steril metinler oluştururlar. Elbette model ne kadar büyük ve güçlüyse, hangi metnin bir insan tarafından yazıldığını tespit etmek o kadar zorlaşıyor. Onlar da her geçen gün öğreniyor ve gelişiyor.
YAPAY ZEKA ARAÇLARI EĞİTİME KATKI SAĞLAR
Öte yandan, yapay dil modelleri eğitimde kesinlikle kullanılmaması gereken zararlı uygulamalar değildir. Aksine doğru kullanıldığında öğrencinin eğitim sürecine katkı sağlayan araçlar. Öğrenciler bu araçlara soru sorabilir onlardan fikirlerini analizlerini öğrenmek isteyebilirler. Bu çıktıları kendi araştırmalarıyla karşılaştırıp kontrol ederek öğrenme süreçlerine pozitif katkı sağlayabilirler. Olmaması gereken bu çıktıları sorgulamadan doğruluğunu kabul ederek olduğu gibi ödev ve projelerde kullanmaktır.
Bu süreçte eğitimcilerin ve akademinin de bu metinlerin kullanımı ve tespiti ile ilgili bir aksiyon haritası geliştirmesi gerekiyor. Tespit sonrası yapılması gereken adımlarla ilgili bir kavrayış geliştirmek, bir rehber oluşturmak işleri çok daha kolaylaştırabilir. Yapay zeka araştırmalarındaki son gelişmeler bizi insan düzeyinde zekanın bazı boyutlarına ulaşmaya yaklaştırsa da, zekanın çok boyutlu bir kavram olduğunu unutmamamız gerekir. Yapay zekanın hızla gelişen doğası ve araştırmada kullanımı ile ilgili etik kaygılar ışığında, bu tür sistemler tarafından üretilen metin ve fikirlerin akademik çalışmalarda kullanılması ve yayınlanmak üzere dergilere ve yayınevlerine gönderilmesine ilişkin bir yönerge oluşturulabilir. Bu tarz bir yönerge genel olarak yapay zeka araçlarının akademide kullanımını düzenleyecek ya da en azından, bu sistemlerin kullanımıyla ilgili şeffaflık ve hesap verebilirliği sağlamaya yardımcı olacaktır.
YAPAY ZEKA SANATI
Tabi konunun bir de görsellik boyutu var. ChatGPT’nin de yaratıcısı OpenAI’nın bir diğer büyülü aracı DALL-E ise kendi deyimleriyle bir tür görüntü işleme aracı. Modern metin ve görüntü sistemleri, kelimeleri veya açıklamaları göz ardı etme eğiliminde olduğundan kullanıcıları yazılım öğrenmeye zorlar. DALL-E ise komut olarak girilen metni algılayıp ona uygun görüntüler üretmesiyle meşhur. “Yapay zeka sanatı”, aslında basitçe yapay zeka makine öğrenimi süreciyle oluşturulan eserleri ifade eder. Bu, bir bilgisayarın ya da makinenin, var olan sanatçıların geçmiş çalışmaları, onların sanatsal karakterleri ve tarzları ile stillerini öğrenip bunların harmanından yeni bir görüntü oluşturması. Makine burada öğrenilen bilgiyi kullanır. Makine öğrenimi ise neredeyse her zaman internette yer alan enformasyon ve insan beslemesi ile gerçekleşir. İnsanlar makineye eserin üretimi için birtakım talimatlar verir ama gerçek yaratım bilgisayar ya da makine tarafından gerçekleştirilir.
Ne var ki, DALL-E’nin insan yapımı sanat eserlerinden oluşan devasa bir veri kümesini tarayarak kendini eğitmek amacıyla kullanması, son dönemlerde sanat çevrelerinde bir takım etik tartışmaların da fitilini ateşledi. Teknolojinin kendilerinin yerini alacağından, tarzlarını etik dışı biçimde kopyalayacağından endişelenen sanatçıların protestolarının ana konusunu telif hakkı sorunları oluşturuyor. Sanatçılara göre kendi orijinal içeriklerinden beslenen, öğrenen yapay zeka araçlarının ürettikleri içerikler için telif ödenmesi gerekiyor çünkü hem yapay zekanın eğitiminde kendi eserleri kullanıldı hem de sırf bu yüzden bu içerikler biricik değiller.
GÜVENLİK VE MAHREMİYET DÜZENLEMELERİ
Şu anki ABD telif yasaları yapay zeka tarafından sanat eseri adı altında üretilen içerikleri telif yasası ile koruma altına almasa da hızla gelişen teknoloji ile ona yetişmeye çalışan hukuki düzenleme alanının yarattığı sorunlara dair örnekler artarak devam edecek gibi görünüyor. Bu sorunların en can alıcıları güvenlikle ve mahremiyetle ilgili olanlar. Trump’ın sahte tutuklama fotoğraflarından hatırlanacağı üzere bu teknolojiler yardımıyla her türlü manipülatif içeriği üretmek mümkün. Bu türden yanıltıcı içerikler, insanların yanlış inançlara sahip olmalarına, çarpık bir dünya görüşü geliştirmelerine ve yanlış öncüllere dayalı yargılarda bulunmalarına veya kararlar almalarına yol açabilir. Özellikle bu sorunların önüne geçmek için bu araçların şiddet içeren, cinsel veya nefret dolu içerik üretme yeteneğini sınırlama çalışmaları yapıldığı biliniyor. Üretilen içeriklerin içine gizlenecek ve o görüntünün yapay zeka tarafından üretildiğini kanıtlayan bir filigran da bu çözümler arasında.
Bir süredir bu tartışmalar Birleşik Devletler’de davalara da yansımış durumda. Örneğin geçtiğimiz ağustos ayında bir yargıç ABD telif yasasındaki “ABD telif hakkı yasası yalnızca insan yapımı eserleri korur” maddesine atıfta bulunarak yapay zeka kullanılarak yaratılan sanat eserlerinden telif alınamayacağı hükmüne varmıştı. (1) Yine Birleşik Devletlerde ama bu kez Şubat ayında görülen bir başka davada ise bir İllüstrasyon sanatçısının tamamen Midjourney kullanarak ürettiği Zarya of the Dawn adlı çizgi roman için aldığı telif hakkının iptal edilmesi konu edilmişti. Buna göre mahkeme yargıcı, çizgi romana önce telif koruması verildiğini ama daha sonra sanatçının çizgi romanı tamamen yapay zeka aracı yardımıyla ürettiğinin anlaşılması üzerine bu hakkın iptal edildiğini belirtildi. (2)
Birçok çizgi roman sanatçısı bu şekilde üretilmiş görsellerin orijinal çizgi romanları sayfalarından kesip birbirine yapıştırmaktan farkı olmadığını savunuyor. Yapay zekanın öğrenme mantığı da düşünüldüğünde görsellerin çoğu ortalama, ruhsuz kopyalar yaratmak için gerçek sanatçıların çalışmalarından aşırılmış gibi duruyor. Hatta belki belirli bir zaman sonunda tüm algoritmik yapılarda olduğu gibi yapay zeka üretimi içeriklerin de hem sanatçıların hem de bu iletilere maruz kalan kullanıcıların yaratıcılığını köreltmesi söz konusu olabilir. Yaratıcılığın farklılıklardan, alternatiflerden beslendiğini düşündüğümüzde birbirinden öğrenerek kopyalanan içerikler ya da beğenilerin ortaklaşması yoluyla marjinal olandan uzaklaşmak mümkün olabilir.
TEKNOLOJİLER ANALİZ EDİLMELİ
Tüm bu tartışmalar çerçevesinde bu araçlarla ne yapmamız gerektiği, bu araçları tasarlayanların ne yapması gerektiği ve uzun vadede ne gibi risklerin bizi beklediği konusunda temel soruların üzerinde ısrarla durmak önemli. Yapay zeka teknolojilerinin geliştirilmesi, bir yandan da insanlığın Dünya üzerindeki zeki ve baskın tür olduğu görüşüne de bir başkaldırı niteliğinde. Belki de öyledir, bilemiyoruz ama sırf bu yüzden bile bu teknolojilerin analiz edilmeleri ve sorgulanmaları önemli. Teknoloji dediğimiz olgu her zaman toplumun üzerinde koruyucu bir kalkan gibi duran tarafsız bir süper kahraman değil. İşin kötüsü, teknoloji çoğu kez içinde doğup büyüdüğü sınıf, sermaye ve iktidar ilişkilerinden yana bir olgu. O yüzden sorgulanması, eleştirel bir okumaya tabi olması, sürekli gözetim altında tutulması gelecek için daha akılcı olacak.
PROF. DR. TOLGA KARA KİMDİR?
Lisans eğitimini 1999 yılında Marmara Üniversitesi, İletişim Fakültesi Gazetecilik Bölümü’nde tamamlayan; 2000 yılında yüksek lisans eğitimine başladığı Marmara Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Gazetecilik Anabilim Dalı Medya Ekonomisi ve İşletmeciliği Bilim Dalı’nda araştırma görevlisi olarak kariyerine başlayan Kara, 2002 yılında aynı kürsüden yüksek lisans tezi ile mezun oldu. 2006 yılında ise Doktor ünvanı aldı. Kara halen mezunu olduğu Marmara Üniversitesi, İletişim Fakültesi Gazetecilik Bölümü Medya Ekonomisi ve İşletmeciliği Anabilim Dalı’nda Profesör olarak görev yapıyor. Kara’ın kitapları arasında 2012 yılında yayınlanan 'Sosyal Medya Akademi', 2013 yılında yayınladığı 'Sosyal Medya Endüstrisi' ve 2016 yılı basımı 'Ağdaki Şüphe' öne çıkıyor. Uzmanlık alanları arasında Medya Ekonomisi, Yeni Medya, Sosyal Medya ve Yeni Medya Ekonomisi gibi konular yer alan Kara aynı zamanda lisans, yüksek lisans ve doktora seviyelerinde 'İletişim Kuramları', 'Medya ve Küreselleşme', 'Medya Okuryazarlığı', 'İletişim, Teknoloji ve Küresel Kültür' ve 'İletişim Ağları Ekonomisi' dersleri veriyor