Son aylarda bilim dünyası giderek büyüyen bir sorunla karşı karşıya. Yapay zeka kullanılarak yazılmış, hatta bariz hatalarla dolu akademik makaleler yayından birer birer geri çekiliyor.
Son zamanlarda bu tür örnekler ne kadar sık karşımıza çıkıyor olsa da, yapay zekanın bilimsel yayınlara etkisinin dünyaca ne kadar yaygın olduğu bugüne kadar net biçimde ortaya konmamıştı. Berkeley ve Cornell Üniversiteleri’nden araştırmacılar bu soruya daha sistematik bir yanıt aramak için kapsamlı bir çalışma yürüttü.
ÇALIŞMA NASIL YÜRÜTÜLDÜ?
Araştırmacılar, 2018 ile 2024 ortası arasında üç büyük ön baskı arşivi olan arXiv, Social Science Research Network (SSRN) ve bioRxiv’de yayınlanan toplamda yaklaşık 2 milyon makale özeti inceledi. Bu geniş veri seti hem çok sayıda disiplini hem de ChatGPT öncesi döneme ait metinleri kapsıyordu.
Ekip önce yapay zekanın yaygın olmadığı dönemde yazılmış özetlerden yola çıkarak insan eliyle yazılmış metnin dilsel özelliklerini tanıyabilen bir model geliştirdi. Ardından aynı özetler GPT-3.5 tarafından yeniden yazıldı ve modele bu kez yapay zeka üretimi metinleri tanımak öğretildi. Böylece model, bir özetin insan eliyle mi yoksa Büyük Dil Modelleri (LLM) desteğiyle mi yazıldığını büyük oranda tahmin edebilir hale geldi.
Bu yöntem sayesinde araştırmacılar, belirli bir yazarın hangi noktadan sonra yapay zeka kullanmaya başladığını saptayabildiği için yapay zeka öncesi ve sonrasındaki üretkenliği karşılaştırabildi.
MAKALE SAYISI ARTSA DA YAYIN ORANININ DÜŞTÜĞÜ GÖRÜLDÜ
Araştırmadan elde edilen sonuçlara göre yazarların yapay zeka kullanmaya başladıktan sonra çok daha fazla makale üretmeye başladığı ve bu artışın, özellikle ana dili İngilizce olmayan araştırmacılarda daha belirgin olduğu görüldü. Hatta Asya’daki kurumlarda çalışan ve Asya kökenli isimlere sahip araştırmacıların bioRxiv ve SSRN için hazırladıkları makalelerin neredeyse iki katına çıkmış olduğu görüldü.
Bu tablo, yapay zekanın özellikle akademik İngilizce’deki dil bariyerini ciddi oranda kaldırdığını gösterdi. Daha akıcı ve akademik metinler üretmek yapay zeka ile artık çok daha kolaydı.
Ancak iş yayın aşamasına geldiğinde tablo değişti. Yapay zeka destekli makalelerin dili akademik olarak daha karmaşık ve “daha iyi yazılmış” görünse de, hakemli dergilerde yayınlanma oranlarının düştüğü görüldü. Bilim dünyasında uzun süredir yazım kalitesi, araştırmanın niteliği için dolaylı bir gösterge olarak kabul ediliyor ve daha açık ve sofistike bir dil çoğu zaman daha güçlü bir çalışma algısı yaratıyor olsa da bu araştırma, yapay zeka çağında bu kestirmenin artık güvenilir olmadığını gösterdi. Araştırmacılar, LLM kullanılan çalışmalarda dilsel karmaşıklık ile bilimsel değer arasındaki olumlu ilişkinin kaybolduğunu, hatta tersine döndüğünü belirtti.
OLUMLU BULGULAR
Çalışmadaki tüm bulgular olumsuz değildi. Yapay zeka kullanılan makalelerin kaynakçaları incelendiğinde bu metinlerin daha geniş bir literatürü tarayıp referans verdiği görüldü. Bu durum, yapay zekanın bilimsel tartışmaları dar bir atıf döngüsünden çıkarma potansiyeline sahip olabileceğini düşündürtse de bu noktada araştırmacıların kullandıkları kaynakları gerçekten kontrol etmesi çok önemli.
YAPAY ZEKANIN AKADEMİDE GELECEĞİ
Araştırmacılar, tüm bu bulguların henüz erken bir döneme ait olduğunun altını çizerek yapay zeka modellerinin geliştikçe ve bilim insanlarının bu araçları daha bilinçli şekilde kullanmayı öğrendikçe etkilerin bugünkünden çok daha büyük olabileceğini belirtti.
Ancak şu an için tablo çok açık. Yapay zeka süreci hızlandırıp niceliği arttırsa da nitelik meselesi hala çözülmüş değil ve bilimin güvenilirliği açısından bu sorunun çözülmesi önemli.
Daha fazla kültür-sanat içeriği için bizi sosyal medya adreslerimizden takip edin!
Instagram'da @siyahdergicom,
Twitter'da @siyahdergi
ve TikTok'ta @siyahdergicom ♥
İçerikleri URL ile kaynak gösterip kısmen kullanabilirsiniz. Aksi halde telif haklarımız bulunmaktadır.
Yorum yaz