Yapay Zekâ Çağında Üniversitelerin Çıkmazı: Köprüden Son Çıkış
Bilginin Üretimi Ucuzlarken, Doğrulanması Neden Daha Değerli Hâle Geliyor?
Üniversitenin geleceği bilgide değil, güvende…
Öz
Üretken yapay zekâ (YZ), bilimsel bilgi üretiminin hızını, ölçeğini ve erişilebilirliğini dönüştürürken üniversitelerin yalnızca eğitim-öğretim ve araştırma pratiklerini değil, bu kurumların toplumsal meşruiyetini var eden kurucu işlevlerini de yeniden tartışmaya açmaktadır. Temel sorun, YZ’nin belirli akademik görevleri insanlardan daha hızlı ya da daha düşük maliyetle yerine getirebilmesi değildir. Daha köklü sorun, üniversitenin tarihsel olarak üstlendiği uzmanlık üretimi, bilginin doğrulanması, yetkinliğin değerlendirilmesi, bilimsel topluluğa sosyalleşme, yetkinlik sinyali verme ve kurumsal güven tesis etme işlevlerinin YZ çağında nasıl yeniden tanımlanacağı ve yeniden kurumsallaştırılacağıdır.
Bu çalışma, kavramsal bir derleme ve sentez denemesi olarak üç dış çerçeveyi birlikte ele almaktadır: Hartzog ve Silbey’in (2026) YZ’nin kurumları hangi tasarım özellikleri üzerinden aşındırdığına ilişkin tezi; Potts’un (2026) üniversitenin YZ sonrası iktisadi işlevini eşleştirme ve güvence (warrant) üretimi üzerinden yeniden okuyan çerçevesi; ve Codreanu vd.’nin (2026) bilimde YZ kullanımına dair erken dönem bulguları. Bu üç çerçeve, Elmacı’nın (2026a, 2026b) Üretim–Doğrulama Açığı (Production–Verification Gap, PVG), “Direksiyonda Kim Var?” sorgulaması ve Doğrulama Mühendisliği kavramları aracılığıyla analitik olarak birbirine bağlanmaktadır. Söz konusu kavramlar yazarın önceki çalışmalarına dayandığından ve bağımsız ampirik sınamadan geçmediğinden, bu makalede kanıtlanmış kuramlar olarak değil, test edilebilir analitik öneriler olarak konumlandırılmıştır.
Ortaya çıkan tablo paradoksaldır. YZ bireysel araştırmacının üretkenliğini artırmakta ve bilgiye erişimi genişletmekte; buna karşın doğrulama darboğazını büyütme, nicelik odaklı akademik teşvik yapılarını ölçeklendirme ve araştırmacıları veri bakımından elverişli, hesaplanabilir sorulara yöneltme riski taşımaktadır. Öte yandan otomatik replikasyon, YZ destekli hakemlik ve anomali tespiti gibi gelişmeler, YZ’nin doğrulama kapasitesini de artırabileceğini göstermektedir. Bu nedenle mesele, doğrulamanın zorunlu olarak pahalılaştığı varsayımı değil, üretim ve doğrulama kapasitelerinin göreli değişim hızıdır. Çalışma, YZ’nin bilimsel değerinin yalnızca ne kadar bilgi ürettiği üzerinden ölçülemeyeceğini; asıl belirleyici olanın üretilen bilginin ne ölçüde doğrulanabildiği, epistemik sorumluluğun kimde olduğu, araştırmanın yönünü kimin belirlediği ve çıktının neden güvenilmeye değer olduğu olduğunu savunmaktadır. Makale, bu argümandan hareketle altı test edilebilir önerme, bir dönüşüm matrisi ve Türkiye bağlamına duyarlı bir yol haritası sunmaktadır.
Anahtar Kelimeler: Yapay zekâ, üniversite, bilimsel üretim, doğrulama, epistemik sorumluluk, akademik meşruiyet, kurumsal güven, Doğrulama Mühendisliği, Üretim–Doğrulama Açığı, bilim politikası
Abstract
Generative artificial intelligence (AI) lowers the marginal cost of producing scientific content, yet it does not lower the cost of verifying it at the same rate. This conceptual synthesis brings together Hartzog and Silbey’s (2026) institutional-erosion thesis, Potts’s (2026) account of the university as a provider of matching and warrant, and early evidence on AI use in science (Codreanu et al., 2026), and links them through three author-developed constructs: the Production–Verification Gap (PVG), the “Who is in the driver’s seat?” question, and Verification Engineering. These constructs are untested and are presented as testable propositions rather than established theory. The paper argues that AI’s effect on science is two-sided: it may widen the verification bottleneck, scale existing quantity-oriented incentives and narrow research focus, but it may also strengthen verification through automated replication and review. The university’s core value therefore shifts from transmitting information to warranting how knowledge was produced, tested and who bears epistemic responsibility for it. The paper offers six testable propositions, a transformation matrix, and a policy roadmap sensitive to the Turkish higher-education context.
Keywords: artificial intelligence, university, scientific production, verification, epistemic responsibility, institutional trust, Verification Engineering, science policy
Giriş
Bilgi Bolluğunda Üniversitenin Yeni İşlevi
Problem Tanımı
Üniversite, modern dönem boyunca yalnızca bilgi üreten ya da aktaran bir kurum olmamıştır. Aynı zamanda bilginin hangi koşullarda geçerli kabul edileceğini belirleyen, uzmanlık üreten, yetkinliği değerlendiren, araştırma sonuçlarını hakemlik süreçlerinden geçiren, bireyleri bilimsel ve mesleki topluluklara dâhil eden ve belirli bilgi ile yetkinlik iddialarına kurumsal güvence sağlayan bir yapı olarak gelişmiştir. Üniversitenin tarihsel işlevini yalnızca “bilgi üretimi” ile tanımlamak, üretken YZ’nin yol açtığı dönüşümü eksik okumak anlamına gelir.
Üretken YZ, bu işlevler zincirinin özellikle ilk halkalarını dönüştürmektedir. Literatür tarama, metin özetleme, kod yazma, veri sınıflandırma, alternatif hipotez üretme, disiplinler arası bağlantı kurma ve kimi araştırma tasarımı adımları giderek otomatikleştirilebilmektedir. Bu durum bilgi üretiminin marjinal maliyetini düşürmektedir. Ancak bilginin üretim maliyeti düşerken, güvenilirliğini belirleme maliyeti aynı oranda düşmemekte, bazı durumlarda artabilmektedir. Daha fazla içerik, hipotez ve araştırma çıktısı üretildiğinde, bunlardan hangisinin doğru, anlamlı, tekrarlanabilir ve gerçekten özgün olduğunu saptamak için daha fazla doğrulama emeği gerekir. Bu asimetri mutlak değildir; otomatik replikasyon araçları ve biçimsel doğrulama sistemleri doğrulama tarafında da ilerleme kaydedilebileceğini göstermektedir. Buna rağmen üretim kapasitesindeki artışın hızı, şimdilik doğrulama altyapısındaki artıştan yüksek görünmektedir.
Bu gözlem, çalışmanın merkezî sorusunu doğurmaktadır: Bilgi üretiminin maliyeti düşerken, bilginin güvenilirliğini belirleme ve bu güvenilirliğin sorumluluğunu üstlenme işlevi kimde, hangi kurumsal biçimlerde ve hangi maliyetle yer alacaktır? Bu soru üç alt araştırma sorusuna ayrılabilir:
●AS1. YZ, üniversitenin bilgi üretimi, doğrulama ve yetkinlik güvencesi işlevlerini birbirinden farklı biçimlerde mi etkilemektedir?
●AS2. Bilimsel üretimdeki YZ kaynaklı değişimler (hız artışı, odak daralması, doğrulama baskısı) ne ölçüde YZ’nin kendisine, ne ölçüde mevcut teşvik yapılarına atfedilebilir?
●AS3. Epistemik sorumluluğun ve yetkinlik güvencesinin korunması için hangi değerlendirme, doğrulama ve yönetişim düzenlemeleri gereklidir?
Yöntem, Kaynak Seçimi ve Refleksif Not
Bu çalışma ampirik bir araştırma değil, kavramsal bir sentez denemesidir; sistematik literatür taraması iddiası taşımamaktadır. Kaynak seçimi amaçlıdır: üç dış kaynak, üniversite ve YZ tartışmasının üç farklı düzeyini temsil ettiği için seçilmiştir. Hartzog ve Silbey (2026) hukuk ve kurum kuramı düzeyinde normatif bir argüman sunar; Potts (2026) iktisadi bir işlev analizi yapar; Codreanu vd. (2026) ise bilimsel uygulamaya dair erken dönem ampirik göstergeler sağlar. Bu tercihin iki sınırı açıkça belirtilmelidir. Birincisi, seçilen kaynakların bir kısmı hakemli dergi makalesi değil, çalışma kâğıdı ya da kurumsal rapor niteliğindedir ve olgunlaşmamış bulgular içerebilir. İkincisi, Codreanu vd. (2026) çalışması, YZ geliştiricisi bir kurumun araştırma ekibi tarafından hazırlanmıştır; bu nedenle olası çıkar çatışması ve örneklem yanlılığı riski gözetilerek okunmalıdır.
Ayrıca, Elmacı’nın (2026a, 2026b) PVG ve “Direksiyonda Kim Var?” kavramları makalede analitik köprü işlevi görmekte olup yazarın kendi önceki çalışmalarına dayanmaktadır. Bu durum kaçınılmaz bir öz-atıf ve doğrulama yanlılığı riski taşır. Riski azaltmak için söz konusu kavramlar (i) kanıtlanmış kuramlar olarak değil, sınanabilir önermeler olarak sunulmuş, (ii) karşıt açıklamalar ve alternatif hipotezler ayrıca tartışılmış, (iii) kavramların yanlışlanabileceği koşullar belirtilmiştir (bkz. Bölüm 6).
Kavramsal Netlik: Veri, Bilgi, Doğrulama ve Güvence
Tartışmanın tutarlılığı için dört kavram ayrımı gereklidir. İçerik, metin, kod, görsel ya da analiz çıktısı gibi üretilmiş biçimsel ürünleri ifade eder. Bilgi, gerekçelendirilmiş ve belirli bir topluluk tarafından kabul edilebilir iddiaları ifade eder. Doğrulama, bir iddianın kaynak, veri, yöntem, tekrarlanabilirlik ve mantıksal tutarlılık bakımından sınanması sürecidir. Güvence (warrant) ise bir kurumun, belirli bilgi ya da yetkinlik iddiasının arkasında durduğunu, yani bu iddiaya itibarını ve hesap verebilirliğini bağladığını belirten kurumsal işlevdir. YZ, ilk kavramı (içeriği) ucuzlatmakta; bilgi, doğrulama ve güvence ise içerik ile aynı hızda ucuzlamamaktadır. Makalenin temel iddiası bu kavramsal boşluk üzerine kuruludur.
Üniversite Bir “Bilgi Fabrikası” mıdır?
Üniversiteyi bir bilgi fabrikası olarak görmek, YZ’nin etkisini öncelikle üretim maliyeti üzerinden okumaya yol açar. Oysa üniversitenin tarihsel değeri içeriğin ötesindedir. Matbaa bilginin çoğaltım maliyetini, internet erişim maliyetini, açık çevrimiçi dersler ise içeriğin coğrafi ve kurumsal sınırlarını gevşetmiştir; fakat bu teknolojiler üniversitenin eşleştirme, doğrulama ve güvence işlevlerine doğrudan dokunmamıştır. Üretken YZ ise içerik maliyetini düşürmenin ötesinde, literatür tarama, veri işleme, hipotez üretme ve bazı araştırma tasarımı faaliyetlerini de otomatikleştirerek üniversitenin değer zincirinin birden çok halkasını aynı anda dönüştürmektedir.
Bu bağlamda üniversitenin üç işlevi öne çıkmaktadır: bilgi üretimi, bilgi doğrulama ve yetkinlik güvencesi. YZ birincisini büyük ölçüde ucuzlatırken, diğer ikisinin göreli önemini artırmaktadır. Ancak bu göreli önem artışı, kurumun bu işlevleri otomatik olarak koruyacağı anlamına gelmez; aksine, işlevlerin bilinçli kurumsal tasarım gerektirdiği anlamına gelir.
Kuramsal Hat I: Kurumsal Aşınma (Hartzog ve Silbey)
Hartzog ve Silbey (2026), YZ’nin hukuk devleti, yükseköğretim ve basın gibi sivil kurumlara yönelik tehdidini geçici teknik hatalara, halüsinasyonlara ya da kötü niyetli kullanıma indirgemez. Onlara göre asıl mesele, YZ’nin kurumların işleyişini mümkün kılan uzmanlık, karar verme, şeffaflık ve hesap verebilirlik ilişkilerini aşındırma eğiliminde olan tasarım özellikleridir (affordances). Yazarlar, YZ sistemlerinin uzmanlığı aşındırdığını, karar alma süreçlerini kısa devre ettiğini ve insanları birbirinden izole ettiğini savunur; bu özelliklerin kurumların evrimleşme, şeffaflık, işbirliği ve hesap verebilirlik kapasitesiyle çeliştiğini ileri sürer. Bu üç mekanizma üniversite bağlamında şöyle okunabilir:
Uzmanlığın aşınması. Uzmanlık; yıllar süren eğitim, deneyim, hata, düzeltme ve mesleki topluluk içinde sınanma süreçlerinin ürünüdür. YZ ise uzmanlığın kimi görünür belirtilerini düşük maliyetle simüle edebilir. Bir metnin akademik görünmesi bilimsel olarak güvenilir olduğunu, bir yanıtın teknik terimler içermesi gerçek bir alan uzmanlığına dayandığını göstermez. Dil modellerinin akıcılığı ile kavrayışı arasındaki ayrım literatürde uzun süredir tartışılmaktadır (Bender vd., 2021). Bu nedenle üniversitenin yeni işlevlerinden biri, uzmanlık görüntüsü ile gerçek yetkinlik arasındaki farkı ayırt edebilmektir. Bu tartışma, kişisel ve örtük bilginin (Polanyi, 1966) ve deneyime dayalı uzmanlığın (Collins ve Evans, 2007) simüle edilebilirlik sınırlarını da gündeme getirir.
Karar sürecinin kısa devre edilmesi ve muhakemenin dışsallaştırılması. Bilimsel muhakeme, doğru cevabı bulmaktan ibaret değildir: araştırma sorusunun seçimi, değişkenlerin belirlenmesi, alternatif açıklamaların değerlendirilmesi, verinin dışarıda bırakılması ve belirsizliğin kabulü de muhakemenin parçalarıdır. Bilişsel emeğin dışsallaştırılması (Risko ve Gilbert, 2016) ve otomasyona aşırı güven eğilimi (Parasuraman ve Manzey, 2010) gibi bulgular, bu kararların önemli bir bölümünün görünmez biçimde makineye devredilebileceğini düşündürmektedir. Araştırmacı son çıktıyı onaylasa bile, araştırmanın epistemik rotası bütünüyle ona ait olmayabilir.
İzolasyon ve sosyalleşmenin zayıflaması. Bu mekanizma, üniversitenin çoğu zaman göz ardı edilen sosyalleşme işlevine işaret eder. Bilimsel uzmanlık yalnızca bilgi edinimi değil, tartışma, eleştiri, çıraklık ve akran öğrenmesi yoluyla topluluğa katılımdır (Merton, 1973; Goldman, 1999). Öğrenci ve araştırmacılar zorlandıklarında hocalarına, yüksek lisans arkadaşlarına ya da meslektaşlarına değil, bir YZ arayüzüne başvurduğunda, bilimsel topluluğun ilişkisel dokusu ve tacit bilginin aktarımı zayıflayabilir. Bu boyut, yalnızca “doğrulama” ekseninde kalan analizlerin görmezden geldiği bir kayıptır.
Bu üç mekanizmanın sonucu, sentetik içerik ölçeği büyüdükçe hatalı bir iddianın epistemik sorumluluğunu taşıyacak muhatabın belirsizleşmesidir. Bu, teknik bir sorunun kurumsal hesap verebilirlik sorununa dönüşmesi demektir.
Hartzog ve Silbey’in çalışması bir hukuk dergisinde yayımlanmış, ağırlıklı olarak normatif ve kavramsal bir argümandır; dolayısıyla ampirik bir etki ölçümü değil, bir risk çerçevesi olarak okunmalıdır. Ayrıca “aşınma” tezinin, YZ’nin kurumları güçlendirebileceği (örneğin erişim eşitsizliklerini azaltabileceği) senaryoları yeterince tartışmadığı da not edilmelidir.
Kuramsal Hat II: İktisadi İşlev Kayması ve Güvence (Potts)
Potts’un (2026) yaklaşımı tartışmayı iktisadi bir çerçeveye taşır. Buna göre üniversite bir “içerik fabrikası” değil, öğrenci-yetkinlik ve araştırmacı-kaynak eşleştirmesi yapan çok taraflı bir platform ve bir credence good (satın alma sırasında da, sonrasında da kalitesi kolayca gözlenemeyen mal; Darby ve Karni, 1973) üzerindeki güvenilir bir güvence sağlayıcısıdır. Diploma bir yetkinlik sinyalidir (Spence, 1973); hakemlik epistemik bir filtreleme mekanizmasıdır; üniversite belirli bilgi ve yetkinlik iddialarının arkasında kurumsal itibarıyla durur. Potts’a göre önceki teknoloji dalgaları üniversiteleri içerik maliyeti üzerinden etkilemiş, ancak eşleştirme ve doğrulamayı hedeflememiştir; YZ ise bu çekirdek işlevleri doğrudan bozabilecek ilk teknolojidir.
YZ içerik üretimini ucuzlattıkça üniversitenin değer önerisi içerik aktarımından güvence üretimine kayabilir. Bilgi ucuzladıkça güvence değer kazanabilir. Ancak burada deterministik bir çıkarım yapılmamalıdır: YZ bazı doğrulama ve değerlendirme maliyetlerini de düşürebilir; ayrıca güvence işlevi, üniversite dışı kurumlar (özel sertifikasyon, platformlar, bağımsız doğrulama kuruluşları) tarafından da sağlanabilir. Bu rekabet olasılığı Bölüm 6.1’de karşı argüman olarak ele alınmaktadır. Tartışma yalnızca akademik değil, emek piyasası boyutu da taşımaktadır: YZ’ye maruz mesleklerde genç çalışanların istihdamında düşüş bildirildiği (Beilock, 2026’nın aktardığı bir Stanford araştırması) ölçüde, diplomanın giriş düzeyi yetkinlik sinyali olarak işlevi de sorgulanabilir hâle gelmektedir. Bu bulgu tek başına nedensel bir çıkarım için yeterli değildir ve orijinal araştırmadan doğrulanmalıdır.
İki Çerçevenin Gerilimi ve Sentez
İki kuramsal hat birbirini tamamlar, fakat aralarında önemli bir gerilim vardır. Hartzog ve Silbey yıkım riskine vurgu yapar: YZ’nin tasarım özellikleri kurumsal işlevleri aşındırabilir. Potts ise işlev kaymasına odaklanır: YZ, üniversitenin değer önerisini içerikten güvenceye kaydırır. İlki kaybı, ikincisi yeniden konumlanmayı öne çıkarır. Bu çalışma iki okumayı zıt değil, ardışık aşamalar olarak ele almaktadır: aşınma riski gerçekleşebilir; ancak üniversite güvence işlevini bilinçli biçimde yeniden kurarsa, aşınma bir kayıptan çok bir dönüşüme yönlendirilebilir. Bu ikinci çıktı otomatik değildir, kurumsal tasarım gerektirir. Makalenin katkısı, bu tasarımın doğrulama, epistemik sorumluluk ve süreç merkezli yetkinlik değerlendirmesi ekseninde nasıl kurulabileceğini göstermektir.
1. Bilimde Yapay Zekâ: Üretkenlik, Üretim–Doğrulama Açığı ve Bilimsel Daralma
1.1. Erken Dönem Bulgular ve Sınırları
Bilimsel araştırmada YZ kullanımı artık yalnızca geleceğe dönük bir öngörü değildir. Codreanu vd. (2026), araştırmacıların YZ kullanımı sayesinde haftada yaklaşık yedi saate yakın zaman tasarrufu bildirdiğini ve bilim insanlarının YZ’yi pek çok başka meslek grubuna kıyasla daha yüksek oranda benimsediğini ortaya koymaktadır. Bu bulgular yönü gösteren erken dönem göstergeler olarak okunmalıdır; örneklem yapısı, öz-bildirim yanlılığı, disiplin dağılımı ve kurumsal bağlam gibi hususlar kaynağın kendi sınırlılıkları çerçevesinde değerlendirilmelidir. Bireysel araştırmacı ölçeğinde gözlenen zaman kazancının sistem ölçeğinde bilimsel ilerlemeye dönüşüp dönüşmediği ayrı bir sorudur. Bilimsel araştırmada YZ kullanımının potansiyel yararlarını nicelleştiren çalışmalar da (Gao ve Wang, 2024; bilimsel keşifte YZ için ayrıca bkz. Wang vd., 2023) benzer biçimde bireysel ve bibliyometrik göstergelere dayanmakta, bilimsel kalite ve doğrulanabilirlik konusunda sınırlı bilgi vermektedir.
Bu noktada üretim verimliliği ile epistemik verimlilik ayrımı kritiktir. Üretim verimliliği birim zamanda kaç çıktı üretildiğini sorar; epistemik verimlilik ise belirli bir doğrulama maliyeti karşılığında ne kadar güvenilir bilgi üretildiğini sorgular. YZ’nin ilkini artırması, ikincisini artıracağı anlamına gelmez.
1.2. Üretim–Doğrulama Açığı (PVG)
Elmacı’nın (2026a) PVG kavramı, YZ’nin bilimsel araştırma süreçlerini hızlandırmasının darboğazları ortadan kaldırmak yerine aşağı akışa, yani doğrulama aşamasına taşıdığı savına dayanır. Temel varsayım, YZ’nin üretim kapasitesi ile bilimsel sistemin doğrulama kapasitesinin aynı hızda büyümeyebileceğidir. YZ hipotez üretebilir, metin yazabilir, kod ve analiz üretebilir; bilimsel sistem ise bunların deneyle sınanmasını, yeniden üretilmesini, yöntemsel olarak değerlendirilmesini, kaynaklarının doğrulanmasını, hakemlikten geçirilmesini ve etik açıdan incelenmesini gerektirir. Benzer kavramlar yazında “validation bottleneck”, “generation–verification gap” ve “production–evaluation gap” adlarıyla da tartışılmaktadır. Bu kavramsal komşuluk, PVG’nin bütünüyle özgün olmadığını ancak farklı literatürleri birleştirdiğini göstermektedir; kesin atıflar için ilgili kaynaklar bibliyografyaya eklenmelidir.
Bilimsel doğrulama kapasitesinin sınırlılığına ilişkin YZ öncesi bulgular da PVG’nin ön koşullarını destekler niteliktedir: yayımlanmış bulguların önemli bir bölümünün tekrarlanamaması (Ioannidis, 2005) ve hakem emeğinin kıt bir kaynak olması bilimsel sistemin doğrulama tarafının zaten gerilim altında olduğunu göstermektedir. YZ bu gerilimi üretim tarafını ölçeklendirerek artırabilir.
PVG için başlangıç modeli, göreli büyüme hızları üzerinden şöyle formüle edilebilir:
PVG(t) = g_Ü(t) / g_D(t)
Burada g_Ü, belirli bir alanda bilimsel çıktı üretim kapasitesinin (yayın, manuskript, hipotez sayısı) dönemsel büyüme oranını; g_D ise doğrulama kapasitesinin (hakemlik kapasitesi, replikasyon çalışmaları, yöntemsel denetim) dönemsel büyüme oranını göstermektedir. PVG > 1 olması, üretimin doğrulamadan hızlı büyüdüğüne işaret eder.
Bu oranın bilimsel kaliteyi tek başına ölçmediği açıktır. Oran tanımsızlık (g_D ≈ 0), ölçüm birimlerinin uyumsuzluğu ve disiplinler arası karşılaştırılabilirlik sorunları içerir. Bu nedenle alternatif ya da tamamlayıcı göstergeler de düşünülmelidir: bekleyen doğrulama birikimi (verification backlog: hakem atama ve değerlendirme süreleri, çözülmemiş replikasyon talepleri), doğrulanmış iddia başına maliyet, replikasyon oranı ve geri çekme (retraction) oranları. PVG, hâlihazırda ampirik olarak doğrulanmış bir endeks değil, yapısal gerilimi araştırmak için bir başlangıç hipotezidir.
1.3. Sokak Lambası Etkisi ve Bilimsel Daralma
YZ’nin veri bakımından zengin ve hesaplanabilir alanlarda daha yüksek performans göstermesi, araştırmacıları ölçülmesi ve modellenmesi kolay problemlere yöneltebilir. Bu, bilim felsefesi ve sosyolojisinde bilinen “sokak lambası etkisi”nin (Kaplan, 1964) YZ ile ölçeklenmesi riskidir. Nature’da yayımlanan ve YZ araçlarının bilim insanlarının bireysel etkisini genişletirken bilimin toplam odağını daraltabileceğine işaret eden yakın tarihli bir çalışma (Nature, 2026) bu riske bağımsız ampirik destek sunmaktadır ve “daha fazla üretim = daha fazla bilim” varsayımına karşı somut bir uyarıdır. (Tam bibliyografik bilgi kaynakçaya eklenmelidir.)
Ancak bu bulgunun nedensel yorumu tartışmalıdır. Bir sonraki bölümde ele alınacağı üzere, daralma YZ’nin doğrudan bir sonucu olmayabilir.
1.4. Alternatif Açıklamalar: Daralma Neden Oluyor?
YZ ile bilimsel daralma arasındaki ilişki için en az dört rakip açıklama ayırt edilebilir. Her birinin politika çıkarımı farklıdır:
| Açıklama | İçerik | Gerekçelendirilebilecek kanıt | Politika çıkarımı |
|---|---|---|---|
| A. Doğrudan teknoloji etkisi | YZ’nin veri zengini alanlarda performansı, araştırmacıları o alanlara yöneltir. | YZ erişiminin rastgele ya da doğal deney biçiminde değiştiği durumlarda konu çeşitliliğinin azalması. | YZ kullanımının yönlendirilmesi, veri kıtlığı olan alanlara özel destek. |
| B. Teşvik yapısının ölçeklenmesi | YZ, mevcut “hızlı yayın, yüksek atıf” teşviklerine daha etkin yanıt verme aracıdır. | YZ öncesinde de benzer daralma dinamikleri; teşvik yapılarının farklılaştığı sistemlerde daha az daralma. | Teşvik ve değerlendirme sisteminin reformu. |
| C. Seçilim (self-selection) etkisi | Veri zengini alanlarda çalışan araştırmacılar YZ’yi zaten daha fazla benimser. | Benimseme öncesi araştırmacı ve alan özelliklerinin kontrolüyle etkinin küçülmesi. | Nedensel çıkarımdan önce yöntemsel dikkat. |
| D. Ölçüm artefaktı | Daralma, kullanılan konu sınıflandırma ve bibliyometrik göstergelerden kaynaklanır. | Alternatif ölçümlerde bulgunun sürmemesi. | Ölçüm çeşitlendirmesi. |
Bu ayrım, çözüm bakımından belirleyicidir: A açıklaması YZ kullanımının sınırlandırılmasını veya yönlendirilmesini, B açıklaması ise teşvik sisteminin yeniden kurulmasını gerektirir. Mevcut kanıtların bu açıklamalardan hangisini destekleyeceği henüz belirsizdir; ancak B açıklaması, teşvik sistemlerinin YZ öncesinde de niceliği ödüllendirmenin ölçüm bozulmaları doğurduğuna dair uzun süredir bilinen bulgularla (Campbell, 1979; Goodhart yasası) daha tutarlı görünmektedir. YZ bu bağlamda “kader” değil, mevcut kurumsal tercihleri olağanüstü bir ölçekte büyütebilen bir altyapıdır.
1.5. Üretim–Doğrulama Paradoksunun Çift Yönlü Niteliği
YZ’nin doğrulama darboğazını büyüteceğini varsaymak kadar, doğrulama sorununu bütünüyle çözeceğini varsaymak da hatalıdır. Otomatik replikasyon, kod doğrulama, anomali tespiti, literatür karşılaştırması, veri tutarlılığı kontrolü ve yöntemsel hata tespiti gibi alanlarda YZ doğrulama kapasitesini artırabilir. Co-Scientist benzeri çok ajanlı bilimsel araştırma sistemleri ve Paper2Agent gibi araçlar hipotez üretimini hızlandırırken bazı doğrulama adımlarını da destekleyebilir (ilgili kaynaklar bibliyografyaya eklenmelidir). Ancak doğrulamayı YZ ile otomatikleştirmenin kendi sorunları vardır:
1-Döngüsellik. Bir YZ sistemi tarafından üretilen çıktının başka bir YZ sistemi tarafından doğrulanması, ortak eğitim verisi ve benzer hata yapılarından kaynaklanan korelasyonlu hataları görünmez kılabilir.
2-Sentetik veri kirliliği. Modellerin özyinelemeli olarak sentetik veriyle eğitilmesi kalite kaybına yol açabilir (Shumailov vd., 2024); bu, bilimsel kayıtların sentetik içerikle kirlenmesi riskine işaret eder.
3-Halüsinasyon. Üretken modellerin gerçekte olmayan kaynakları ve iddiaları makul biçimde üretme eğilimi (Ji vd., 2023), doğrulamayı yalnızca ek bir aşama değil, sürekli bir zorunluluk hâline getirir.
4-Sorumluluk boşluğu. Otomatik doğrulama, doğrulamanın sonucuna kimin sorumlu olduğu sorusunu ortadan kaldırmaz.
Bu nedenle asıl mesele, iki kapasitenin göreli büyüme hızı ve doğrulamanın hangi kısımlarının makineye, hangi kısımlarının insana ait kalması gerektiğidir.
2. Epistemik Sorumluluk: “Direksiyonda Kim Var?” ve Doğrulama Mühendisliği
2.1. “Human-in-the-Loop” Yeterli midir?
YZ çağında akademik etik ve değerlendirme süreçlerinde “YZ kullanıldı mı?” sorusu artık yetersizdir. Kullanımın araştırma sürecinin hangi aşamasında ve ne tür bir epistemik katkıyla gerçekleştiği belirtilmelidir. Dilsel düzeltme, literatür taraması, araştırma sorusunun formüle edilmesi ve veri analizi aynı epistemik ağırlığa sahip değildir. Bu nedenle ikili (“kullandım/kullanmadım”) beyanların yerini, kullanımın aşamasını, derecesini ve insan denetimini belgeleyen katmanlı katkı beyanları almalıdır.
İnsanın süreçte bulunması (“human-in-the-loop”) sorumluluğu tek başına güvence altına almaz. Otomasyon yazınında, insanın formel olarak sürece dâhil olduğu ancak fiilen yalnızca onaylayıcı konumda kaldığı durumlarda hataların sorumluluğunun insana yıkıldığı “ahlaki buruşma bölgesi” (moral crumple zone; Elish, 2019) olgusu tartışılmaktadır. Aynı riskin bilimsel süreçte de ortaya çıkması mümkündür: YZ araştırmayı yönlendirir, insan yalnızca son çıktıyı imzalar ve olası hatanın sorumluluğunu tek başına taşır.
2.2. “Direksiyonda Kim Var?” Sorgulaması
Elmacı’nın (2026b) “Direksiyonda Kim Var?” sorusu, “human-in-the-loop” ile “human-in-reasoning” ayrımını vurgular. İlki insanın süreçte bulunmasını ifade eder; ikincisi ise insanın muhakemenin kurucu öznesi olarak kalmasını gerektirir. Bilimsel sorumluluk yalnızca “son cevabı kim verdi?” sorusuna değil, “sorunun nasıl kurulduğunu, hangi değişkenlerin seçildiğini ve hangi alternatiflerin elendiğini kim belirledi?” sorusuna bağlıdır. Araştırma kurgusu, değişken seçimi, literatür süzgeci ve analiz parametreleri büyük ölçüde YZ tarafından biçimlendiriliyorsa, araştırmacı son kararı onaylasa bile rotayı fiilen makine belirlemiş olabilir. Bu durum yazarlık etiketi ile epistemik sahiplik arasındaki bağı zayıflatır.
Bu ayrımın operasyonelleştirilmesi güçtür ve makalenin bir sınırlılığıdır: “muhakemenin kurucu öznesi olmak” nasıl ölçülecektir? Olası göstergeler arasında araştırmacının YZ önerisini reddetme oranı ve gerekçeleri, araştırma sorusunun YZ ile etkileşimden önce yazılı olarak belgelenmiş olması, alternatif tasarımların belgelenmesi ve araştırmacının yöntemsel kararlarını YZ desteği olmadan savunabilmesi sayılabilir. Bu göstergeler Bölüm 6’daki önermelerde test edilebilir hâle getirilmiştir.
2.3. Epistemik Sahiplik ve Bilimsel Sorumluluk
YZ üretimde rol alabilir ancak epistemik sorumluluğun taşıyıcısı olamaz; bir model gerekçelendirme yükümlülüğü taşıyan, yanılgısı için hesap verebilecek bir epistemik özne değildir. Sorumluluk nihai olarak insanlar ve kurumlar üzerinde kalır. Bu, YZ kullanımının insan sorumluluğunu azaltmaktan çok, bazı koşullarda daha görünür ve daha ağır hâle getirdiği anlamına gelir. Sorumluluğun dağılımı ise açık biçimde tasarlanmalıdır: araştırmacı (tasarım ve yorum), model geliştiricisi (sistem sınırları ve bilinen hatalar), kurum (etik denetim ve altyapı), dergi ve hakemler (değerlendirme standartları) ve finansör kuruluşlar (teşvik yapısı) için ayrı ayrı sorumluluk alanları tanımlanmalıdır. Aksi hâlde sorumluluk, sistemin en zayıf ve en görünür halkasına, yani bireysel araştırmacıya yüklenme eğilimi gösterir.
2.4. Doğrulama Mühendisliği
Doğrulama Mühendisliği (Elmacı, 2026a), geleceğin akademik yetkinliklerinden biri olarak, YZ girdilerinin yanlışlanabilirliğini sınayan ve doğrulama protokollerini araştırma tasarımına doğrudan yerleştiren bir beceri kümesi olarak tanımlanabilir. Yalnızca “iyi istem (prompt) yazmak” bu beceriyi karşılamaz. Aşağıdaki tablo, kavramın bileşenlerini ve gözlenebilir çıktılarını özetlemektedir:
| Bileşen | İçerik | Gözlenebilir çıktı |
|---|---|---|
| Kaynak ve veri doğrulama | Atıfların ve verilerin özgün kaynağına inilmesi | Doğrulanmış atıf listesi, veri künyesi |
| Yeniden çalıştırma | Analizlerin farklı koşullarda ve bağımsız olarak tekrarlanması | Kayıtlı ve paylaşılabilir analiz kodu |
| Alternatif model karşılaştırması | Farklı model ve varsayımlarla sonuçların sınanması | Karşılaştırmalı sonuç tablosu |
| Karşı argüman üretimi | Bulguya karşı en güçlü itirazın açıkça kurulması | Belgelenmiş karşı argüman ve yanıt |
| Duyarlılık analizi | Sonuçların varsayım ve parametre değişimine dayanıklılığının sınanması | Duyarlılık raporu |
| Anomali ve hata tespiti | Tutarsızlıkların, aykırı değerlerin ve olası halüsinasyonların taranması | Hata günlüğü |
| İzlenebilirlik | Model çıktısı, sürümü ve araştırma sürecinin kayıt altına alınması | Süreç kaydı, katmanlı katkı beyanı |
| Nihai insan değerlendirmesi | Sonucun kabul veya reddine dair gerekçeli insan kararı | İmzalı epistemik sorumluluk beyanı |
Bu çerçevede eski soru “Bu metni kim yazdı?” iken, yeni soru “Bu bilgi nasıl üretildi, nasıl sınandı ve doğruluğundan kim sorumludur?” olmalıdır. Doğrulama Mühendisliği yeni bir “ek beceri” olarak değil, yöntem eğitiminin ayrılmaz bir bileşeni olarak müfredata yerleştirilmelidir.
2.5. Değerlendirme Sisteminin Dönüşümü
Ödev, sınav ve araştırmalarda yalnızca nihai ürüne bakan ürün merkezli değerlendirme, YZ çağında yetkinlik sinyali olarak giderek daha az güvenilirdir. Sürece odaklanan değerlendirme; problemin nasıl tanımlandığını, alternatiflerin neden reddedildiğini, YZ çıktısının hangi kısmının kabul edilip hangisinin elendiğini ve sonuca hangi muhakeme zinciriyle ulaşıldığını değerlendirmelidir. Uygulamada bu; karar günlükleri, sözlü savunmalar, kontrollü ortamda üretim, aşamalı teslim ve gerekçe raporları gibi araçları içerebilir.
Süreç merkezli değerlendirmenin kendi riskleri de vardır ve bunlar göz ardı edilmemelidir. Birincisi, süreç belgeleri de YZ ile üretilebilir; salt yazılı “karar günlüğü”, gerçek muhakemenin kanıtı olmayabilir. Bu nedenle süreç belgeleri, sözlü savunma ve canlı problem çözme gibi doğrudan gözlemlenebilen etkinliklerle desteklenmelidir. İkincisi, süreç merkezli değerlendirme öğretim elemanı emeğini ve maliyeti artırır; kalabalık sınıflarda ölçeklenebilirliği sınırlıdır. Üçüncüsü, eşitlik ve erişim boyutu (dil, engellilik, kaynak farkları) göz önünde tutulmalıdır. Dolayısıyla süreç merkezli değerlendirme bir “çözüm” değil, yeni bir tasarım problemidir.
2.6. Üniversitenin Yeni Değer Zinciri
Geleneksel değer zinciri, yani Bilgi Üretimi → Aktarım → Eğitim → Diploma → Yetkinlik Sinyali, YZ çağında yerini şu zincire bırakabilir: Bilgi Üretimi → Doğrulama → Muhakeme → Sorumluluk → Güven → Meşruiyet. Bu zincirde diploma, “bu kişi bilgiye erişebildiğini değil, bilgiyi değerlendirebildiğini, doğrulayabildiğini ve epistemik sorumluluğunu üstlenebildiğini göstermiştir” iddiasını taşımalıdır. Zincirin halkaları doğrusal bir sıra değil, karşılıklı bağımlı bir sistemdir: doğrulama zayıfladığında muhakeme, muhakeme zayıfladığında sorumluluk ve nihayetinde güven ve meşruiyet aşınır.
3. Üniversitenin Dönüşüm Matrisi
Aşağıdaki matris, çalışmadaki analitik ekseni özetlemekte; ek olarak açık bilim, etik denetim, sosyalleşme ve disiplinler arası çalışma boyutlarını içerecek biçimde genişletilmiştir.
| Analiz Ekseni | Geleneksel Üniversite Modeli | YZ Çağındaki Aşınma / Baskı | Yeni Kurumsal ve Epistemik Gereksinim |
|---|---|---|---|
| Bilgi odaklılık | Bilgiye erişim, aktarım ve kıtlık yönetimi | Bilgi bolluğu, marjinal maliyetin düşmesi | Bilgi seçimi, ayıklama ve bağlamlandırma |
| Uzmanlık otoritesi | Öğretim üyesi ve kurum odaklı uzmanlık | Uzmanlığın simülasyonu ve dışarıdan alımı | Muhakeme, süreç ve alan doğrulaması |
| Bilişsel süreç | Ders, sınav ve ödev odaklı öğrenme | Bilişsel dışsallaştırma, kestirme yollar | Süreç ve muhakeme odaklı değerlendirme |
| Araştırma modeli | İnsan merkezli hipotez ve deney | Otomatikleştirilmiş hipotez ve veri işleme | Deney, replikasyon ve doğrulama yatırımı |
| Epistemik sorumluluk | Geleneksel yazarlık ve metinsel onay | Sentetik içerik artışı, rol belirsizliği | İzlenebilirlik, veri ve yöntem şeffaflığı, katmanlı katkı beyanı |
| Diploma ve sertifika | Yetkinlik sinyali ve kalite garantisi | Yetkinlik simülasyonu ve itibar kaybı | Süreç temelli yetkinlik doğrulaması (warrant) |
| Sosyalleşme ve topluluk | Çıraklık, akran öğrenmesi, bilimsel tartışma | İzolasyon, YZ arayüzüne bireysel bağımlılık | Yapılandırılmış topluluk etkileşimi, ortak doğrulama pratikleri |
| Açık bilim ve veri paylaşımı | Sınırlı ve geç paylaşım, kapalı süreç | Sentetik içerik kirliliği, izlenemez veri kaynakları | Açık veri, kod ve protokol paylaşımı, sürüm ve kaynak izlenebilirliği |
| Etik denetim | Bireysel beyan ve etik kurul onayı | Yeni ve öngörülemeyen kullanım biçimleri | Sürekli ve süreç odaklı etik denetim, YZ kullanım politikaları |
| Disiplinler arası çalışma | İnsan aracılı iş birliği | Yüzeysel bağlantı üretimi ile derinlik kaybı | YZ destekli bağlantıların alan uzmanlarınca doğrulanması |
| Temel değer zinciri | Bilgi Üretimi → Aktarım → Diploma | Çözülme ve yüzeyselleşme riski | Bilgi → Doğrulama → Muhakeme → Sorumluluk → Güven → Meşruiyet |
4. Stratejik Yol Haritası ve Türkiye Bağlamı
4.1. Yol Haritası
Öneriler, sorumlu aktör ve zaman ufkuna göre düşünülebilir. Bu bölümdeki zaman ufukları ve aktör atamaları önerilerdir, kanıtlanmış zorunluluklar değildir.
Kısa vadeli (kurum düzeyi).
●Katmanlı YZ kullanım beyanı. YZ kullanımının aşaması, derecesi ve insan denetimi araştırma ve ödevlerde standart beyan öğesi hâline getirilmelidir.
●Yasaklama refleksinden vazgeçme. Yasaklar hem uygulanamaz hem de öğrencinin ve araştırmacının YZ ile eleştirel çalışma becerisini geliştirme fırsatını ortadan kaldırır. Bunun yerine kullanım koşulları ve hesap verebilirlik kuralları açıkça tanımlanmalıdır. Benzer bir kurumsal tutum, Dartmouth College Başkanı Beilock’un (2026) The Atlantic’te yayımlanan yazısında da savunulmaktadır. Yazar, öğrencilerin YZ’ye ilişkin kaygısını, YZ’ye maruz mesleklerde genç çalışanların istihdamında görülen düşüşe ilişkin bir Stanford araştırmasına atıfla ilişkilendirmekte; YZ’den uzak duran üniversitelerin ilgisizliklerini pekiştireceğini ileri sürmektedir. Aynı kurumun bir lisans öğrencisi ise bu yaklaşımın liberal sanatlar kimliğini aşındıracağını savunmuştur (Davis, 2026); bu karşı okuma Bölüm 6.1’de ele alınmaktadır. Her iki metin de görüş yazısıdır; ampirik kanıt olarak değil, kurumsal söylemin örnekleri olarak okunmalıdır.
●Öğretim elemanı ve öğrenci için YZ okuryazarlığı ile doğrulama eğitimi.
Orta vadeli (program ve müfredat düzeyi).
●Müfredat ve değerlendirme reformu. Öğrencinin soru sorma, kaynak doğrulama, karşılaştırma ve eleştirel gerekçelendirme kapasitesini geliştiren, süreç ve sözlü savunma bileşenleri içeren müfredatlar tasarlanmalıdır.
●Doğrulama Mühendisliği’nin yöntem derslerine entegrasyonu.
●Replikasyon ve doğrulama çalışmalarının akademik ödül sistemi içinde görünür kılınması.
Uzun vadeli (sistem düzeyi).
●Doğrulama altyapısına yatırım. YZ’nin hızlandırdığı hipotez üretiminin ardından gelen deneysel kapasite, laboratuvar imkânları, açık veri standartları, replikasyon ağları ve bağımsız hakemlik altyapıları güçlendirilmelidir.
●Teşvik sisteminin yeniden kurgulanması. “Daha fazla yayın ya da atıf” ile “daha fazla bilim” arasındaki fark gözetilmeli; akademik performans niceliksel ölçütlerin ötesinde araştırmanın doğrulanabilirliği, yöntem şeffaflığı ve niteliği ile ölçülmelidir.
●Şeffaflık ve yönetişim. Algoritmik kararlar ile insan sorumluluğundaki alanlar ayrıştırılmalı, sorumluluk dağılımı (Bölüm 3.3) kurumsal düzeyde tanımlanmalıdır.
5.2. Türkiye Bağlamı
Türkiye’de dönüşümün hızını ve yönünü belirleyecek başlıca yapısal etkenler şunlardır:
1-Merkezî yükseköğretim yapısı. Yükseköğretim Kurulu’nun (YÖK) düzenleyici rolü, hızlı ve eşgüdümlü politika değişikliğine olanak tanıyabilir; ancak aynı merkezîlik, yerel deneyler ve kurumsal çeşitlenme alanını da daraltabilir. YÖK ve ilgili kurumların üretken YZ kullanımına ilişkin etik rehber niteliğindeki düzenlemeleri bu bakımdan incelenmeye değerdir (güncel metinlerin bibliyografyaya eklenmesi gerekir).
2-Atama ve yükseltme ölçütleri. Doçentlik ve akademik yükseltme süreçlerinde SCI/SSCI ve benzeri indekslerdeki yayın sayısına verilen ağırlık, YZ ile üretim hızının artırılması yönündeki baskıyı güçlendirebilir. Bu, Bölüm 2.4’teki B açıklamasının (teşvik yapısının ölçeklenmesi) Türkiye’de özellikle işleyebileceğini düşündürmektedir; bu hipotez ampirik olarak sınanmalıdır.
3-Kaynak eşitsizliği. Üniversiteler arasındaki laboratuvar, veri, lisans ve hesaplama kaynakları farkı, YZ’nin yararlarına erişimi ve doğrulama kapasitesini eşitsiz dağıtabilir.
4-Dil ve veri bağlamı. Türkçe kaynakların ve alan verilerinin YZ sistemlerinde görece sınırlı temsil edilmesi, Türkçe ve yerel araştırma konularında hata ve halüsinasyon riskinin farklı olabileceğini düşündürmektedir; bu, ampirik olarak incelenmesi gereken bir konudur.
5-Yerel yayıncılık ve hakemlik altyapısı. Ulusal indeksler, dergi kapasitesi ve hakem havuzunun genişliği doğrudan doğrulama kapasitesini belirler.
Bu etkenler ışığında YZ okuryazarlığı, epistemik doğrulama ve akademik teşvik reformu üçlüsü birlikte ele alınmalıdır. Aksi hâlde üretim artarken güvenin aynı oranda artmaması riski doğar. Türkiye bağlamında akademik değerlendirme ölçütlerinin reformu ayrı ve kapsamlı bir araştırma gündemi gerektirmektedir ve bu çalışmanın kapsamı dışındadır.
5. Tartışma: Karşı Argümanlar, Test Edilebilir Önermeler ve Yanlışlanma Koşulları
5.1. Karşı Argümanlar
(i) Çözülme (unbundling) itirazı. Üniversitenin işlevlerinin (eğitim, sertifikasyon, araştırma, eşleştirme) ayrı sağlayıcılara dağılabileceği, güvence işlevinin de özel sertifikasyon programları, meslek kuruluşları veya platformlar tarafından sağlanabileceği öne sürülebilir. Bu itiraz ciddiye alınmalıdır; makalenin yanıtı, üniversitenin bu işlevleri birlikte sağlamasının itibar, bağımsızlık ve kamusal hesap verebilirlik bakımından sağladığı bileşik değerin, ayrıştırılmış sağlayıcılarca kolayca yeniden üretilemeyeceği yönündedir; ancak bu iddia da ampirik olarak sınanmalıdır.
(ii) “Doğrulama da otomatikleşir” itirazı. YZ’nin doğrulama kapasitesini üretim kadar artıracağı, PVG’nin geçici bir dönem olgusu olacağı savunulabilir. Bu mümkündür ve makale bu olasılığı dışlamaz (Bölüm 2.5). Ancak otomatik doğrulamanın döngüsellik ve sorumluluk boşluğu sorunları ortadan kalkmadıkça, doğrulamanın tüm bileşenlerinin insan dışı sistemlere devredilebileceği varsayılamaz.
(iii) Ahlaki panik ve “her teknoloji korku yaratmıştır” itirazı. Matbaa, hesap makinesi ve internet de benzer endişeler doğurmuş ve üniversiteler uyum sağlamıştır. Bu tarihsel benzerlik anlamlıdır; fakat makale, YZ’nin önceki teknolojilerden farkını, içerik maliyetinin ötesinde eşleştirme, muhakeme ve doğrulama işlevlerine doğrudan dokunması olarak konumlandırmaktadır (Potts, 2026). Bu farkın gerçekten var olup olmadığı da tartışmaya açıktır.
(iv) Elitizm ve erişim itirazı. Süreç merkezli değerlendirme ve yoğun doğrulama pratikleri, kaynak zengini kurumlarda daha kolay uygulanabilir; bu da eşitsizliği artırabilir. Bu nedenle yol haritası, kaynak eşitsizliğini gözeten kapasite desteğiyle birlikte düşünülmelidir.
(v) Kimlik ve yasak yanlısı okuma. Kimi kurumlar ve kurum mensupları, bilişsel dışsallaştırma ve akademik bütünlük kaygılarıyla YZ kullanımını sınırlamayı savunmaktadır. Dartmouth örneği bu gerilimi tek bir kurum içinde göstermektedir: Beilock (2026) YZ’den kaçınan üniversitelerin ilgisizliğe mahkûm olacağını savunurken, aynı kurumun bir lisans öğrencisi olan Davis (2026), YZ’nin düşünme faaliyetinin yerine geçemeyeceğini, üniversitenin YZ’yi ağırlıklı olarak kariyer hazırlığı çerçevesinde konumlandırmasının liberal sanatlar kimliğini dönüştüreceğini ve akademik alanda daha az, kariyer merkezlerinde ise YZ okuryazarlığı odaklı daha çok YZ kullanımının makul olduğunu ileri sürmektedir. Bu itiraz, makalenin argümanı için iki bakımdan önemlidir. Birincisi, üniversitenin değerini yalnızca iş piyasasına yetkinlik sinyali vermesine indirgeyen bir okumaya karşı, eğitimin kendi başına değerini vurgular; bu, Potts’un (2026) güvence odaklı çerçevesini tamamlayıcı bir uyarı olarak okunabilir. İkincisi, YZ kullanımının alan ve amaca göre farklılaştırılabileceğini (kariyer odaklı programlar ile akademik çekirdek) gösterir. Bu makalenin önerdiği yol (yasak yerine süreç merkezli değerlendirme ve doğrulama yetkinliği) iki uç arasında konumlanmaktadır; bu konumun hangi bağlamlarda daha etkili olduğu ayrıca sınanmalıdır. Davis’in metni bir öğrenci görüş yazısıdır ve kurumsal bir tutumu temsil etmez.
5.2. Test Edilebilir Önermeler
Makale, ileride ampirik olarak sınanabilecek altı önerme sunmaktadır:
●Ö1. YZ benimseme yoğunluğu arttıkça, bir alanda çıktı hacminin hakemlik ve replikasyon kapasitesine oranı (PVG) artar.
●Ö2. Ö1’deki etki, nicelik odaklı teşvik yapılarının güçlü olduğu sistemlerde daha büyüktür (düzenleyici etki: teşvik yapısı).
●Ö3. YZ destekli araştırma, konu çeşitliliğini veri zengini alanlara doğru daraltır; bu etki seçilim ve ölçüm açıklamaları kontrol edildikten sonra da sürer.
●Ö4. Katmanlı katkı beyanı ve süreç kaydı sunan çalışmalar, hakemler ve okurlar tarafından daha güvenilir algılanır (deneysel senaryo çalışmasıyla test edilebilir).
●Ö5. Sözlü savunma ve karar günlüğü gibi süreç merkezli araçlar, yalnızca ürün odaklı değerlendirmeye kıyasla yetkinlik sinyalinin geçerliliğini artırır.
●Ö6. Muhakemenin kurucu öznesi olarak insanın yüksek düzeyde yer aldığı (human-in-reasoning) çalışmalarda hata düzeltme ve replikasyon başarısı daha yüksektir.
5.3. Yanlışlanma Koşulları
Bir kavramsal çerçevenin değeri, hangi bulgular karşısında geçersiz sayılacağının belirtilmesine bağlıdır. PVG ve ilgili kavramlar şu durumlarda güç kaybeder: (a) YZ benimsemesinin yüksek olduğu alanlarda doğrulama kapasitesi (replikasyon, hakemlik süresi ve kalitesi) üretimle en az aynı hızda artıyorsa; (b) konu çeşitliliğindeki daralma, teşvik yapısı ve seçilim etkileri kontrol edildiğinde ortadan kalkıyorsa; (c) “human-in-the-loop” düzeyi ile “human-in-reasoning” düzeyi arasında hata oranları veya replikasyon başarısı bakımından anlamlı fark bulunmuyorsa.
6. Sınırlılıklar
Çalışmanın birkaç önemli sınırlılığı vardır.
1-Yöntem. Makale sistematik literatür taraması değil, amaçlı seçilmiş kaynakların kavramsal sentezidir; bulgular temsili değil örnekleyici olarak okunmalıdır. Seçilen kaynakların bir kısmı çalışma kâğıdı ya da kurumsal rapor niteliğindedir.
2-Öz-atıf ve doğrulama yanlılığı. PVG ve “Direksiyonda Kim Var?” çerçeveleri yazarın kendi önceki çalışmalarına dayanmakta ve bağımsız ampirik sınamadan geçmemiştir. Bu riski azaltmak için alternatif açıklamalar ve yanlışlanma koşulları belirtilmiş olsa da risk tümüyle ortadan kalkmamaktadır.
3-Homojen üniversite varsayımı. Çalışma “üniversite” kavramını büyük ölçüde homojen ele almaktadır; araştırma yoğun ve öğretim ağırlıklı kurumlar, farklı disipliner ve bölgesel bağlamlar ayrı ayrı incelenmemiştir.
4-Operasyonelleştirme. PVG ve “human-in-reasoning” gibi kavramların ölçüm araçları henüz geliştirilmemiştir.
5-Hızlı değişen bir alan. YZ araçları ve düzenlemeleri hızla değiştiğinden, çalışmanın değerlendirmeleri zamanla eskiyebilir.
6-Sayısal iddiaların doğrulanması. Bu bölümün önceki taslağında yer alan bazı sayısal iddialar (YZ benimseme oranının belirli bir katsayı kadar yüksek olduğu, YZ kullanan araştırmacıların kaç kat daha fazla yayın ya da atıf aldığı, disiplinler arası etkileşimin belirli bir yüzde azaldığı yönündeki ifadeler) doğrulanamadığı için bu sürümden çıkarılmıştır. İlgili iddiayı destekleyen bağımsız kaynağa ise Nature (2026) üzerinden atıf yapılmıştır.
Gelecek Araştırma Gündemi
Gelecek çalışmalar şu alanlarda ilerleyebilir: (i) YZ kullanımı ile replikasyon oranları, hakemlik süreleri ve hata düzeltme oranları arasındaki ilişkinin ampirik incelenmesi; (ii) konu çeşitliliğindeki değişimin doğal deney ve karşılaştırmalı tasarımlarla nedensel çözümlemesi; (iii) katmanlı katkı beyanlarının okur ve hakem güvenine etkisinin deneysel testi; (iv) süreç merkezli değerlendirme araçlarının geçerlik, güvenirlik ve eşitlik bakımından karşılaştırılması; (v) PVG ve human-in-reasoning için ölçek geliştirme; (vi) Türkiye ve benzer merkezî sistemlerde teşvik yapısının YZ kullanımı ile etkileşiminin incelenmesi.
Sonuç
Üniversitenin Geleceği Bilgide Değil, Güvende…
“YZ üniversiteyi yok edecek mi?” sorusu basitleştiricidir. Asıl mesele kurumsal tasarımdır: Hangi işlevler korunacak, hangileri dönüştürülecek, insan muhakemesi nerede vazgeçilmez kabul edilecektir? Yapay zekâ üniversiteyi gereksiz hâle getirmeyebilir; fakat üniversitenin neden gerekli olduğunu yeniden açıklamaya zorlamaktadır. Üniversitenin geleceği artık bilgiye sahip olmakla açıklanamaz, çünkü bilgi giderek daha bol, ucuz ve erişilebilir hâle gelmektedir. Üniversitenin gelecekteki değeri, şu soruları yanıtlayabilme kapasitesinde şekillenecektir: Bu bilgi nasıl üretildi? Nasıl doğrulandı? Kim bu bilgiden sorumludur? Neden buna güvenmeliyiz?
Elmacı’nın (2026a, 2026b) Üretim–Doğrulama Açığı kavramı ile “Direksiyonda Kim Var?” sorusu aynı noktada buluşur: YZ çağında temel sorun yalnızca makinelerin ne kadar üretebildiği değil, insanların üretilen bilginin doğruluğunu ne ölçüde sınayabildiği ve bilimsel karar alanının sınırlarını ne ölçüde kendi muhakemeleriyle belirleyebildiğidir. Bu çerçeveler henüz sınanmamış önermeler olsa da, üniversitenin yeniden konumlanması için bir tartışma zemini sunmaktadır.
Üniversitenin yeni değer zinciri şöyle kurulabilir: Bilgi Üretimi → Doğrulama → Muhakeme → Sorumluluk → Güven → Meşruiyet. “Köprüden son çıkış”, YZ’den kaçmak ya da onu kutsamak değil; insan muhakemesini, bilimsel doğrulamayı ve kurumsal sorumluluğu yeniden merkeze almaktır. Geleceğin üniversitesinde kıt olan şey bilgi değil, güvenilir bilgidir. Daha da kıt olan ise güvenilir bilginin epistemik sorumluluğunu üstlenebilen kurumdur. Üniversite, yalnızca bilgiyi üreten değil, bilginin neden güvenilir olduğunu gösterebilen kurum olarak kendini yeniden tanımlayabildiği ölçüde meşruiyetini koruyacaktır.
Yapay Zekâ Kullanım Beyanı
Bu çalışmanın hazırlanması sürecinde üretken yapay zekâ araçlarından metnin dilsel akıcılığının geliştirilmesi, yapısının gözden geçirilmesi, tekrarların ayıklanması ve editoryal iyileştirme amacıyla yararlanılmıştır. Çalışmanın araştırma sorusu, temel kavramsal yaklaşımı, teorik çerçevesi, yorumları ve bilimsel sorumluluğu yazara aittir. Yapay zekâ araçları çalışmanın epistemik sorumluluğunu üstlenen bağımsız bir yazar veya araştırmacı olarak kullanılmamıştır. Nihai metin, kaynakların ve bilimsel iddiaların doğruluğu bakımından yazar tarafından gözden geçirilmiş ve onaylanmıştır.
Kaynakça
Beilock, S. L. (2026, 5 Eylül). Why I want more AI at Dartmouth. The Atlantic. https://www.theatlantic.com/ideas/2026/09/universities-prohibiting-ai-classroom/688509/
Bender, E. M., Gebru, T., McMillan-Major, A., & Shmitchell, S. (2021). On the dangers of stochastic parrots: Can language models be too big? Proceedings of the 2021 ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency, 610–623.https://s10251.pcdn.co/pdf/2021-bender-parrots.pdf
Campbell, D. T. (1979). Assessing the impact of planned social change. Evaluation and Program Planning, 2(1), 67–90.https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/014971897990048X
Codreanu, M., Imas, A., Mateos-Garcia, J., et al. (2026). AI in science: Early insights. Google / Google DeepMind.https://www.scientificamerican.com/article/why-ai-is-speeding-up-scientific-research-but-not-lab-experiments/
Collins, H., & Evans, R. (2007). Rethinking expertise. University of Chicago Press.https://press.uchicago.edu/ucp/books/book/chicago/R/bo5485769.html
Darby, M. R., & Karni, E. (1973). Free competition and the optimal amount of fraud. Journal of Law and Economics, 16(1), 67–88.https://www.jstor.org/stable/724826
Elish, M. C. (2019). Moral crumple zones: Cautionary tales in human-robot interaction. Engaging Science, Technology, and Society, 5, 40–60.https://estsjournal.org/index.php/ests/article/view/260/177
Elmacı, O. (2026). Who is really in the driver’s seat? The new question of science in the age of artificial intelligence: The paradox of scientific reasoning in the age of artificial intelligence [Preprint]. ResearchGate. https://doi.org/10.13140/RG.2.2.29999.50085https://www.researchgate.net/publication/414098601_Who_Is_Really_in_the_Driver’s_Seat_The_New_Question_of_Science_in_the_Age_of_Artificial_Intelligence_The_Paradox_of_Scientific_Reasoning_in_the_Age_of_Artificial_Intelligence
Gao, J., & Wang, D. (2024). Quantifying the use and potential benefits of artificial intelligence in scientific research. Nature Human Behaviour, 8(12), 2281–2292. https://doi.org/10.1038/s41562-024-02020-5https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/39394445/
Goldman, A. I. (1999). Knowledge in a social world. Oxford University Press.https://www.researchgate.net/publication/226278499_Goldman_Alvin_I_1999_Knowledge_in_a_Social_World
Hartzog, W., & Silbey, J. M. (2026). How AI destroys institutions. UC Law Journal, 77, 727–770. https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=5870623https://scholarship.law.bu.edu/cgi/viewcontent.cgi?article=5146&context=faculty_scholarship
Ioannidis, J. P. A. (2005). Why most published research findings are false. PLoS Medicine, 2(8), e124.https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC1182327/
Ji, Z., Lee, N., Frieske, R., et al. (2023). Survey of hallucination in natural language generation. ACM Computing Surveys, 55(12), 1–38.https://dl.acm.org/doi/10.1145/3571730
Kaplan, A. (1964). The conduct of inquiry: Methodology for behavioral science. Chandler.https://ia800607.us.archive.org/29/items/in.ernet.dli.2015.148988/2015.148988.The-Conduct-Of-Inquiry.pdf
Merton, R. K. (1973). The normative structure of science. In The sociology of science (pp. 267–278). University of Chicago Press.https://law.unimelb.edu.au/__data/assets/pdf_file/0005/3609203/1c-Merton-The-Normative-Structure-of-Science.pdf
Parasuraman, R., & Manzey, D. H. (2010). Complacency and bias in human use of automation: An attentional integration. Human Factors, 52(3), 381–410.https://www.researchgate.net/publication/47792928_Complacency_and_Bias_in_Human_Use_of_Automation_An_Attentional_Integration
Polanyi, M. (1966). The tacit dimension. Doubleday.https://press.uchicago.edu/ucp/books/book/chicago/T/bo6035368.html
Potts, J. (2026). The university after AI [Working paper]. Alfaisal University; ARC Centre of Excellence for Automated Decision-Making and Society.https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=7453440
Risko, E. F., & Gilbert, S. J. (2016). Cognitive offloading. Trends in Cognitive Sciences, 20(9), 676–688.https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/27542527/
Shumailov, I., Shumaylov, Z., Zhao, Y., et al. (2024). AI models collapse when trained on recursively generated data. Nature, 631, 755–759.https://www.nature.com/articles/s41586-024-07566-y
Spence, M. (1973). Job market signaling. Quarterly Journal of Economics, 87(3), 355–374.https://www.sfu.ca/~allen/Spence.pdf
Wang, H., et al. (2023). Scientific discovery in the age of artificial intelligence. Nature, 620, 47–60.https://www.nature.com/articles/s41586-023-06221-2
