Dr. Mohamed AbuTaleb, Kenan Alkiek, Sh. Suleiman Hani, Dr. Mohammed Ansari, Sh. Umer Khan / Yaqeen Institute

Çeviri: Barış Hoyraz – Haksöz Haber

Yapay zekâ konusunda İslami etik ve fıkıh yaklaşımı -1

Yapay zekâ konusunda İslami etik ve fıkıh yaklaşımı -2

Yapay zekâ konusunda İslami etik ve fıkıh yaklaşımı -3

Yapay zeka konusunda İslami etik ve fıkıh yaklaşımı -4

Yapay zekâ konusunda İslami etik ve fıkıh yaklaşımı -5

Yapay zekâ konusunda İslami etik ve fıkıh yaklaşımı -6

7. BÖLÜM

Güncel etki

Yapay zekâ artık gelecekte gerçekleşebilecek bir olasılık değil, iş, eğitim, sağlık hizmetleri, medya ve yönetişimi şekillendiren aktif bir güçtür. İşyerlerinde yapay zekâ, isteğe bağlı bir araç olmaktan çıkıp sektörleri yeniden şekillendiren bir güce dönüşmüştür. Kodlama asistanları, iş akışı otomasyonu ve dolandırıcılık tespit sistemleri giderek daha yaygın hale gelmektedir. Büyük teknoloji firmalarının liderleri, işgücünün büyük bir kısmının yerini alacağını açıkça öngörüyor: Salesforce’un Marc Benioff’u, yapay zekâ destekli geliştirmenin getirdiği verimlilik artışları nedeniyle şirketin 2025 yılında yeni yazılım mühendisi işe almayacağını duyurdu,⁷² Mark Zuckerberg ise yapay zekânın yakında orta düzey mühendislerin rolünü üstlenebileceğini öne sürdü.⁷³ Replit’in CEO’su Amjad Masad, bu hızlanmayı “Amjad Yasası” olarak tanımlayarak, yapay zekâ araçları sayesinde kod yazmayı öğrenmenin getirisinin artık her altı ayda bir ikiye katlandığını iddia etti. Avantajlar açık: daha yüksek verimlilik, daha hızlı geliştirme döngüleri ve maliyet tasarrufu. Ancak sektörler iş kayıplarına, işten çıkarmalara ve çalışanlar üzerinde yoğunlaşan gözetime hazırlanırken, riskler de bir o kadar belirgindir.⁷⁴

Eğitim ve sağlık gibi bilgi yoğun alanlarda da benzer dinamikler göze çarpmaktadır. Khan Academy’nin Khanmigo’su gibi yapay zekâ destekli özel ders platformları, hâlihazırda kişiselleştirilmiş ve düşük maliyetli eğitim desteği sunmaktadır.⁷⁵ Araştırmalar, bu tür sistemlerin “iki sigma etkisi”ni gerçekleştirebileceğini ve bireyselleştirilmiş rehberlikle ortalama öğrencilerin performansını eskiden 97. persentilde olan seviyeye yükseltebileceğini göstermektedir.⁷⁶ Sağlık hizmetleri alanında ise daha da çarpıcı iddialar ortaya atılmıştır. Çok kurumlu bir çalışmada, OpenAI’nin o1-preview modelinin ayırıcı tanı ve klinik muhakeme alanlarında “insanüstü performans” sergilediği, hem önceki yapay zekâ sistemlerini hem de eğitimli hekimleri geride bıraktığı ve radyoloji araçlarının bazı alanlarda yüzde 98’e varan doğruluk oranlarına ulaştığı bildirilmiştir.⁷⁷ Bu gelişmeler, yüksek kaliteli eğitime ve tıbbi uzmanlığa erişimin yaygınlaşmasını vaat ediyor. Ancak aynı zamanda aşırı bağımlılık, erişimde eşitsizlikler, şeffaf olmayan karar alma süreçleri ve hatalar meydana geldiğinde sorumluluk konusunda çözülmemiş sorunlar gibi zorlukları da beraberinde getiriyor.

Fiziksel sağlığın ötesinde, yapay zekâ giderek artan bir şekilde zihinsel ve duygusal refah için kullanılmaktadır. 2025 yılına gelindiğinde, duygusal destek üretken yapay zekanın en dikkat çekici kullanım alanlarından biri haline gelmişti: Çevrimiçi tartışmalara ilişkin yaygın olarak alıntılanan bir analiz, terapi ve arkadaşlığı en önemli bireysel kullanım örneği olarak sıralarken,⁷⁸ başka bir analiz ise ilişkiler ve kişisel iç gözlemin konuşmaların yaklaşık %2’sini oluşturduğunu ortaya koydu; bu oran yine de her hafta yüz milyonlarca etkileşime denk geliyordu.⁷⁹ Bu araçlar her zaman erişilebilir, nispeten ucuzdur ve insan terapistlerin yetersiz olduğu durumlarda temel başa çıkma stratejileri sunabilir. Raporlar, ChatGPT’ye bir terapist ikamesi veya hatta manevi rehber olarak güvenmeye başlayan kullanıcıları anlatmaktadır; bu durum bazen sağlıksız bağlanmalara ve/veya gergin insan ilişkilerine yol açmaktadır.⁸⁰ Eğitimli profesyonellerin aksine, yapay zekada empati, hesap verebilirlik ve kriz durumlarında sorumlu bir şekilde tepki verme yeteneği yoktur. Dahası, bu sistemler kullanıcıyı tatmin edecek yanıtlar üretmek üzere optimize edildiğinden, genellikle sert gerçekleri veya yapıcı eleştirileri sunmak yerine kişinin duymak istediği şeyleri yankılarlar. Sonuç olarak, kullanışlı bir destek aracı olarak başlayan bu sistem, sanrıları pekiştirebilir, sağlıksız davranış kalıplarını kökleştirebilir veya kırılganlığı artırabilir; bu da ruh sağlığı ve terapi gibi hassas alanlarda yapay zekanın rolü hakkında zorlu sorular ortaya çıkarır.

Bireysel refahın ötesinde, bu güven krizi medya ve sivil yaşam alanlarına da derinlemesine uzanmaktadır. Yapay zekâ sistemleri halihazırda gerçek zamanlı çeviri, özetleme, otomatik haber üretimi ve giderek daha sofistike hale gelen içerik oluşturma süreçlerini desteklemektedir. Tüketici araçları, ikna edici videolar üretip sesleri taklit edebiliyor ve bu da gerçek ile uydurma içerik arasındaki sınırı bulanıklaştırıyor; bu duruma “deepfake” adı da veriliyor. Bu sistemler kolaylık ve erişilebilirlik vaat etse de, aynı zamanda yanlış bilgilendirmeye zemin hazırlıyor, kamuoyunun güvenini sarsıyor ve geleneksel medya kurumlarının otoritesini sarsıyor. Sivil toplum ve güvenlik açısından ortaya çıkan sonuçlar ise daha da endişe verici. Yapay zekâ araçları hâlihazırda dolandırıcılık tespiti, öngörücü polislik ve istihbarat analizinde kullanılıyor; ayrıca Gazze ve Ukrayna’daki çatışmalar sırasında askeri hedef belirleme amacıyla da kullanıldığına dair raporlar var.⁸¹

Bu uygulamalar bazı bağlamlarda verimlilik ve güvenlik sağlayabilse de, aynı zamanda gözetimin kapsamını genişletiyor, demokratik süreçlerin manipülasyon riskini artırıyor ve yapay zekâ destekli savaş olasılığını gündeme getiriyor.

Bu gelişmeler bir bütün olarak ele alındığında, yapay zekânın günümüzdeki etkisinin iki ucu keskin doğasını ortaya koymaktadır. Her alanda bu teknoloji üretkenliği artırmakta, hizmetleri kişiselleştirmekte ve bilgiye erişimi genişletmekte; ancak aynı zamanda işleri tehdit etmekte, gücü tek elde toplamakta, güveni sarsmakta ve sağlık, yönetişim ve güvenlik alanlarında yeni riskler ortaya çıkarmaktadır.

Dönüştürücü potansiyellerine rağmen, büyük dil modelleri doğası gereği insanların/kullanıcıların önyargılarını, değerlerini ve kararlarını yansıtır. Sıklıkla yanlış bir şekilde bilginin nesnel hakemleri olarak görülen bu modellerin akıcı ve görünüşte kendinden emin iletişim tarzı, altında yatan etik ve toplumsal sınırlamaları maskelemektedir. Bu algılanan nesnellik, kusursuz gibi görünen dil üretimi ile birleştiğinde, çıktılarına yönelik yersiz güveni istemeden pekiştirebilir; bu da söz konusu sınırlamaların farkına varılmasını ve ele alınmasını özellikle kritik hale getirir. Çin’de geliştirilen bir model, Uygurlara yönelik zulmün varlığını kabul etmeyi reddettiğinde,⁸² ya da ChatGPT çoğu siyasi konuyu “iki tarafın da bakış açısını” yansıtarak ele aldığında,⁸³ bu durum, bu teknolojilerin asla tarafsız olmadığını açıkça ortaya koyar; bu teknolojiler, geliştiricilerinin önyargılarını, siyasi görüşlerini ve kültürel bakış açılarını yansıtır.

Ağırlıklı olarak İngilizce ve Batı merkezli veri kümeleriyle eğitilen modeller, Batı dışı bağlamları veya İngilizce dışındaki dilleri ele alırken genellikle doğruluklarında düşüş ve önyargılarında artış gösterir.⁸⁴ Zararlı çıktıları içerik “koruyucu önlemleri” yoluyla sınırlamaya yönelik iyi niyetli çabalar bile, hangi bilginin uygun ya da uygunsuz olduğuna dair doğası gereği siyasi kararlar içerir;⁸⁵ bu da, eğitim verilerinde yerleşik olan ince ırksal önyargıları ve kültürel önyargıları istemeden pekiştirir.

Doğruluk da bir başka önemli zorluktur. Büyük dil modelleri, çıktıları olgusal doğruluktan ziyade eğitim verilerinin istatistiksel olasılığına göre optimize ettiğinden, sıklıkla kendinden emin bir şekilde yanlış bilgiler üretir,⁸⁶ bu olguya “halüsinasyonlar” denir. Yanıtları olasılık dağılımlarından türetilen bir LLM’nin doğru olması ne anlama gelir? Doğruluk sorunu, model davranışını iyileştirmek için yaygın olarak kullanılan bir teknik olan insan geri bildiriminden pekiştirmeli öğrenme (RLHF) nedeniyle daha da karmaşık hale gelir. RLHF, istemeden de olsa modelleri kullanıcı tercihlerine uygun, hoş yanıtlar üretmeye teşvik edebilir ve modelleri dalkavuklara dönüştürebilir.⁸⁷ Gizlilik,⁸⁸ güvenlik ve emniyet de kritik öneme sahip endişeler oluşturmaktadır. 2025 yılının başlarında, araştırmacılar, güvenli olmayan verilerle ince ayar yapıldıktan sonra Nazileri açıkça öven bir yapay zekâ modeli keşfettiler,⁸⁹ bu da devasa veri kümeleriyle eğitilen modellerin istemeden zararlı içerik üretebileceğini ortaya koydu. Bu tür güvenlik açıkları, jailbreak girişimleri veya komut satırı enjeksiyon saldırıları (yapay zekâ modellerine karşı yapılan en popüler ve tehlikeli modern siber saldırı yöntemlerinden biridir) yoluyla istismar edilebilir,⁹⁰ bu saldırılarda gizli kötü niyetli talimatlar modelin bütünlüğünü tehlikeye atar. Veri zehirlenmesi de bir başka ciddi tehdit oluşturmaktadır; zira saldırganlar, eğitim verilerine kasıtlı olarak zararlı veya aşırıcı önyargılar yerleştirebilir ve bu da dağıtımdan sonra istismar edilebilecek gizli güvenlik açıklarına yol açabilir. Ayrıca, büyük dil modellerinin doğası gereği şeffaf olmayan, “kara kutu” niteliği (iç süreçlerinin belirsizliği nedeniyle sistemin sonuçlara nasıl ulaştığını anlayamama veya açıklayamama durumu), özellikle sağlık ve finans gibi riskli uygulamalarda etkili denetim, düzenleme ve yönetişimi son derece zorlaştırmaktadır.

Öngörülen etki

Günümüzde yapay zekânın (YZ) uygulamaları iş, öğrenim, sağlık hizmetleri ve toplumsal yaşamı şimdiden yeniden şekillendiriyorsa, önümüzdeki yıllarda bu değişikliklerin kapsamı daha da genişleyecektir. En çok beklenen gelişmelerden biri, tekil çıktılar üretmenin ötesine geçerek çok aşamalı planları özerk bir şekilde yürüten “ajansal yapay zekâ” ya da “özerk ajanlar”ın yaygınlaşmasıdır. (Bilgisayar bilimlerinde ajan; "belirli bir hedef doğrultusunda kendi başına karar alabilen, internetteki araçları kullanabilen, veri analiz edip bağımsız olarak işlem yürüten akıllı yapay zekâ programı" demektir.) Bir komuta yanıt veren günümüz asistanlarının aksine, bu sistemler asgari düzeyde insan müdahalesiyle uçuş araştırması yapabilir, otel rezervasyonu oluşturabilir, seyahat programları planlayabilir veya finansal portföyleri yönetebilir. Operator veya Deep Research gibi kurumsal platformlar, iş akışı ajanlarının ekipler arasında görevleri nasıl koordine ettiğini şimdiden göstermektedir. Şirketler bu gelişmeleri, insanların daha yüksek katma değerli işlere zaman ayırabilmelerini sağlayacak bir vaat olarak sunsa da, riskler de oldukça büyüktür.

Yapay zekâ, bilimsel ve tıbbi keşifler alanında da hızla ilerlemektedir. Sistemler, hâlihazırda hakemli bilimsel yayınların ortak yazarı olarak yer almakta ve deney tasarımına katkıda bulunmaktadır.⁹¹ Tıp alanında, tanısal akıl yürütme ve ilaç keşfindeki çığır açan gelişmeler, yapay zekânın tarihsel olarak yavaş ilerleyen alanlarda ilerlemeyi hızlandırabileceğini göstermektedir. Potansiyel faydalar arasında daha hızlı tedaviler, daha doğru teşhisler ve karmaşık biyolojik süreçlere dair daha derin iç görüler yer almaktadır.

Bu çığır açan gelişmeler, maliyetlerin düşmesi ve erişilebilirliğin artması bağlamında gerçekleşmektedir. Bir zamanlar muazzam hesaplama kaynaklarına sahip bir avuç şirketle sınırlı olan büyük dil modellerinin eğitilmesi ve devreye alınması, artık start-up’lar, üniversiteler ve hatta bireysel araştırmacılar için de mümkündür. Açık kaynak sürümleri ve donanım verimliliğindeki gelişmeler, engelleri önemli ölçüde azaltmıştır. Bu demokratikleşme, inovasyonu teşvik etmekte ve eğitimsel ve profesyonel uygulamalara erişimi genişletmektedir; ancak aynı zamanda güvenli olmayan veya uygun şekilde ayarlanmamış sistemlerin yayılmasını da hızlandırarak, kötü niyetli aktörler tarafından yapılan kötüye kullanımların gizlenmesini kolaylaştırmakta ve kontrol altına alınmasını zorlaştırmaktadır. Maliyetler düştükçe, hem benimseme hızı hem de zararların dengesiz dağılımı yoğunlaşacaktır.

Bu sınırlar bir arada değerlendirildiğinde, kamuoyunda birbirinden farklı beklentiler doğurmaktadır. İyimserler için üretken yapay zekâ, insanlığın ilerlemesini hızlandıran güçlü bir itici güçtür. Onlar, bilimsel keşifleri teşvik eden, eğitim ve sağlık hizmetlerine erişimi iyileştirerek küresel yoksulluğu azaltan ve tıbbi atılımları destekleyerek insan ömrünü uzatan sistemler hayal etmektedir. Bu bakış açısına göre yapay zekâ, insanları rutin işlerden kurtarır ve yaratıcılık ile kendini ifade etme konusunda yeni ufuklar açarak bireylerin daha uzun, daha sağlıklı ve daha anlamlı hayatlar sürmelerini sağlar.⁹² Ancak şüpheciler, çok daha karanlık bir gidişat öngörmektedir. Yapay zekânın iş kıtlığına sebep olarak ve servet ile gücü birkaç şirketin elinde yoğunlaştırarak ekonomik eşitsizliği şiddetlendirebileceği, benzeri görülmemiş bir ölçekte yanlış bilgi yayabileceği ve mahremiyeti ile sivil özgürlükleri aşındıran gözetim sistemlerini güçlendirebileceği konusunda uyarıda bulunurlar.⁹³ Otonom silahlar ve askeri uygulamalarla ilgili beklentiler bu endişeleri daha da yoğunlaştırarak, insan denetimi, hesap verebilirlik ve kontrol sınırları konusunda sorular ortaya atmaktadır. Sonuçta, yapay zekânın gelecekteki etkisine dair bakış açılarının geniş yelpazesi, temel bir gerilimi yansıtmaktadır: Teknolojinin insanlığı daha yüksek ve daha anlamlı amaçlar için özgürleştireceği umudu, bunun yerine önceliklerimizi tersine çevireceği ve insan iradesini zayıflatacağı korkusuyla karşı karşıya gelmektedir.

-BİTTİ-

Dipnotlar

72. Henry Martin, “Marc Benioff: Salesforce, 2025 Yılında Artık Yazılım Mühendisi İşe Almayacak,” Salesforce Ben, 18 Aralık 2024, https://www.salesforceben.com/salesforce-will-hire-no-more-software-engineers-in-2025-says-marc-benioff/.

73. Frank Landymore, “Zuckerberg, Facebook’taki Kodlama İşlerini Yapay Zekâ ile Otomatikleştirme Planlarını Açıkladı,” Futurism, 13 Ocak 2025, https://futurism.com/the-byte/zuckerberg-automate-coding-ai.

74. Matt Egan, “Yapay Zekâ, İnsanların Yaptığı İşleri Düşündüğünüzden Daha Hızlı Bir Şekilde Yerine Alıyor,” CNN, 20 Haziran 2024, https://www.cnn.com/2024/06/20/business/ai-jobs-workers-replacing/index.html.

75. Khanmigo, https://www.khanmigo.ai/.

76. Benjamin S. Bloom, “2 Sigma Sorunu: Bire Bir Özel Ders Kadar Etkili Grup Öğretim Yöntemlerinin Aranması,” Educational Researcher 13, no. 6 (1984): 4–16, https://web.mit.edu/5.95/readings/bloom-two-sigma.pdf.

77. Peter G. Brodeur, Thomas A. Buckley, Zahir Kanjee ve diğerleri, “Bir Hekimin Akıl Yürütme Görevlerinde Büyük Bir Dil Modelinin İnsan Üstü Performansı,” arXiv, https://arxiv.org/pdf/2412.10849.

78. Marc Zao-Sanders, “2025 Yılında İnsanlar Gen AI’yı Gerçekte Nasıl Kullanıyor?”, Harvard Business Review, 9 Nisan 2025, https://hbr.org/2025/04/how-people-are-really-using-gen-ai-in-2025.

79. “İnsanlar ChatGPT’yi Nasıl Kullanıyor?”, OpenAI, 15 Eylül 2025, https://openai.com/index/how-people-are-using-chatgpt/.

80. Miles Klee, “İnsanlar, Yapay Zekâ Destekli Manevi Fanteziler Nedeniyle Sevdiklerini Kaybediyor,” Rolling Stone, 4 Mayıs 2025, https://www.rollingstone.com/culture/culture-features/ai-spiritual-delusions-destroying-human-relationships-1235330175/.

81. Bethan McKernan ve Harry Davies, “‘Makine Soğukkanlılıkla Yaptı’: İsrail, 37.000 Hamas Hedefini Belirlemek İçin Yapay Zekâ Kullandı,” The Guardian, 3 Nisan 2024, https://www.theguardian.com/world/2024/apr/03/israel-gaza-ai-database-hamas-airstrikes.

82. Waleed Kadous, “DeepSeek İnanılmaz. Ve Çin Yanlısı Bir Önyargısı Var,” Medium, 28 Ocak 2025, https://waleedk.medium.com/deepseek-is-amazing-and-it-has-a-pro-chinese-bias-78e2fd8e40bb.

83. Maxwell Zeff, “OpenAI, ChatGPT’yi ‘Sansürden Kurtarmaya’ Çalışıyor,” TechCrunch, 16 Şubat 2025, https://techcrunch.com/2025/02/16/openai-tries-to-uncensor-chatgpt/.

84. Paresh Dave, “ChatGPT, Yapay Zekâ Devriminden İngilizce Dışı Dilleri Dışlıyor,” Wired, 31 Mayıs 2023, https://www.wired.com/story/chatgpt-non-english-languages-ai-revolution/.

85. Nick Robins-Early, “Google, AI Sohbet Robotu Gemini’nin 2024 Seçimleriyle İlgili Soruları Yanıtlamasını Kısıtladı,” The Guardian, 12 Mart 2024, https://www.theguardian.com/us-news/2024/mar/12/google-ai-gemini-2024-election.

86. Michael A. Delaney, “Mahkemede Sahte Haber: Avukat, Yapay Zekâ Tarafından Oluşturulan Hayali İçtihatlara Atıfta Bulunduğu İçin Cezalandırıldı,” McLane Middleton, 17 Nisan 2024, https://www.mclane.com/insights/fake-news-in-court-attorney-sanctioned-for-citing-fictitious-case-law-generated-by-ai/#:~:text=Pranshu%20Verma%20and%20Will%20Oremus,mere%20dissemination%20of%20false%20information.

87. Mike Caulfield, “AI Is Not Your Friend,” The Atlantic, 9 Mayıs 2025, https://www.theatlantic.com/technology/archive/2025/05/sycophantic-ai/682743/; Sean Goedecke, “Dalkavukluk, LLM’lerin İlk ‘Karanlık Deseni’dir,” Sean Goedecke (blog), 28 Nisan 2025, https://www.seangoedecke.com/ai-sycophancy/.

88. Ashley Belanger, “ChatGPT Kullanıcıları, Sohbetlerinin Google Arama Sonuçlarında Yer Aldığını Öğrenince Şok Oldu,” Ars Technica, 1 Ağustos 2025, https://arstechnica.com/tech-policy/2025/08/chatgpt-users-shocked-to-learn-their-chats-were-in-google-search-results/.

89. Bearice Nolan, “Araştırmacılar, Yapay Zeka Modellerini Hatalı Kod Yazmak Üzere Eğittiler—Ve Modeller Nazileri Desteklemeye ve Yapay Zekanın İnsanları Köleleştirmesini Savunmaya Başladılar,” Fortune, 4 Mart 2025, https://fortune.com/2025/03/04/ai-trained-to-write-bad-code-became-nazi-advocated-enslaving-humans/.

90. Matt Burgess ve Lily Hay Newman, “DeepSeek’in Güvenlik Önlemleri, Araştırmacıların Yapay Zeka Sohbet Robotuna Uyguladıkları Her Testte Başarısız Oldu,” Wired, 31 Ocak 2025, https://www.wired.com/story/deepseeks-ai-jailbreak-prompt-injection-attacks/.

91. “AI Bilim İnsanı İlk Hakemli Bilimsel Yayınını Hazırladı,” Sakana AI, 12 Mart 2025, https://sakana.ai/ai-scientist-first-publication/.

92. Dario Amodei, “Sevgi Dolu Makineler: Yapay Zeka Dünyayı Nasıl Daha İyi Bir Yere Dönüştürebilir?”, Dario Amodei (blog), Ekim 2024, https://www.darioamodei.com/essay/machines-of-loving-grace.

93. Lorenzo Larini, “AI Tracker,” Ipsos, Mart 2023, https://www.ipsos.com/sites/default/files/ct/publication/documents/2023-03/Ipsos%20AI%20Tracker%20Data%20March%2014.pdf; Darrell M. West, “AI How Can Enable Public Surveillance,” Brookings, 15 Nisan 2025, https://www.brookings.edu/articles/how-ai-can-enable-public-surveillance/.