Büyük dil modelleri (LLM) ve üretken yapay zekâ bilgi üretimini derinden etkilediği gibi süreçleri de dönüştürmektedir. Bu araçlar yokken bilgi üretimi sadece insana ait bir eylem iken bu araçlarla birlikte bu insana dairlik giderek zayıflamakta, insan-makine ilişkisinde bu ilişkinin doğasının etkilerinin ötesinde üretilen bilginin epistemik karşılığı da tartışmalarda giderek daha merkezi bir konumda yer almaktadır. Bu tartışmalar, aynı zamanda kara-kutu olarak nitelendirilen bu araçların ürettiği bilgileri değerlendirebilmek için bilgiyi nasıl ürettiklerine doğru kaymaktadır. Bu kayış, insan failin akıl yürütmesi, bilgiyi gerekçelendirmesi, bilginin farkında olması gibi insani düşünüşün temel özelliklerini yeniden gözden geçirmeyi ve insanın bu özelliklerini taklit ettiğine inanılan bu araçların bilgi ile ilişkilerini bu bağlamda yeniden değerlendirmeyi zorunlu kılmaktadır.

Bu kapsamda yeni bir makale, büyük dil modellerinin (LLM) epistemolojik statüsünü, klasik bilgi kuramı tartışmalarıyla ilişkilendirerek ele alan oldukça iddialı ve kapsamlı bir çerçeve sunmaktadır (Angjelin Hila, The Epistemological Consequences of Large Language Models: Rethinking collective intelligence and institutional knowledge, AI & Society, 41, 79-97, 2026). Çalışma epistemolojideki içselcilik–dışsalcılık yaklaşımlarını ayrıntılı olarak ele almakta, bu tartışmayı kolektif bilgi üretimine taşımakta ve yapay zekâ teknolojik dönüşümü bağlamında yeniden değerlendirmektedir. Yazar, bilginin yalnızca doğru ve gerekçelendirilmiş inançtan ibaret olmadığını, ayrıca bu inancın gerekçelerine yansıtıcı erişimin gerektiğini vurgulamaktadır. Dahası, dışsalcı güvenilirlikçi süreçlerin, bilginin iletimi açısından vazgeçilmez olduğunu ifade etmektedir. Bu ikili yapı, makalede sunulan yaklaşımın temelinde yer almaktadır.

Konuyu biraz daha açacak olursak, bu kapsamdaki tartışmalarda yansıtıcı bilgi, bir epistemik failin yalnızca doğru inançlara sahip olmasını değil, bu inançların hangi gerekçelere dayanarak doğru kabul edildiğini de kavrayabilmesini ifade etmektedir. Bu anlamda bilgi, klasik epistemolojik çerçevede en temel düzeyde gerekçelendirilmiş doğru inanç olarak tanımlanırken, modern bilgi teorisi bu üç unsur arasındaki ilişkiyi rasyonel kılan koşulları araştırmaya odaklanır. Burada belirleyici olan, inanç ile doğruluk arasındaki bağın nasıl kurulduğudur. Yansıtıcı bilgiye sahip bir fail, yalnızca doğru ve gerekçelendirilmiş bir inanç taşımakla kalmaz; aynı zamanda bu inancı mümkün kılan gerekçelendirme sürecinin güvenilirliğinin de farkındadır. Bu farkındalık, onun yalnızca inanmasını değil, bildiğini bilmesini de mümkün kılar.

Ancak insan bilişi, sınırsız bir rasyonaliteye değil, sınırlı bilişsel kaynaklara dayanır. Sınırlı rasyonel aktörler, sahip oldukları bilginin ancak bir kısmını tam anlamıyla yansıtıcı ve rasyonel standartlara uygun biçimde gerekçelendirebilir. Geri kalan bilgi alanlarında ise toplumsal iş bölümlerinde olduğu gibi zorunlu olarak başkalarının bilgi üretim süreçlerine ve gerekçelendirme pratiklerine dayanmak zorundadır. Bu durum, bilginin yalnızca bireysel değil, aynı zamanda kolektif bir yapı içinde üretildiğini ve gerekçelendirildiğine işaret etmektedir. Dolayısıyla bilginin kolektif düzeyde temellendirilmesi, yazarın vurguladığı gibi bir yandan içsel standartların uygulanmasını, diğer yandan da güvenilir bilgi aktarım mekanizmalarının işlemesini gerektiren dağıtık bir epistemik dinamiğe dayanmaktadır.

Yazar, içselci ve dışsalcı gerekçelendirme standartlarının literatürde vurgulandığı gibi birbirini dışlayan alternatifler olarak değil, birbirini tamamlayan ve karşılıklı olarak bağımlı yapılar olarak modellemektedir. Bu modele göre içselci standart, yansıtıcı bilgi aracılığıyla belirli bir bilgi alanında doğruluğun tesis edilmesini mümkün kılarken dışsalcı standart, inançların oluşumunu ve aktarımını sağlayan güvenilir süreçler üzerinden bilginin alanlar arasında genişlemesine ve karmaşık kolektif eylemlerin sürdürülebilmesine zemin hazırlamaktadır. Bu iki standardın birlikte işlemesi, hem bireysel düzeyde rasyonel gerekçelendirmeyi hem de kolektif düzeyde bilgi birikiminin sürekliliğini mümkün kılan temel epistemik çerçeveyi oluşturmaktadır.

Makalenin en kritik katkısı, LLM'lerin yukarda değinilen bağlamda epistemolojik olarak yansıtıcı bilgi üreticisi olarak değil, yansıtıcı olmayan bilgi aktarıcısı olarak konumlandırılmasıdır. Bu nedenle, LLM'lerde hataların aktarımı sık karşılaşılan bir durumdur. Eğitildikleri veride gömülü hatalar ve yanlılıklar, LLM'ler böylesi bir gerekçelendirme ve hakikatle ilişkisini değerlendirme özelliğinden yoksun oldukları için doğrudan aktarılır yani yeniden üretilir. Bu yoksunluk halüsinasyon davranışında zirve yapar. Dolayısıyla, LLM'ler, yüzeyde oldukça ikna edici ve çoğu zaman doğru çıktılar üretseler de, bu çıktılar yansıtıcı bir gerekçelendirmeye dayanmamaktadır. Sadece öğrendiği veriye göre en olası bilgileri bir dizge halinde aktarır. Model, neden doğru olduğunu bil(e)mez, yalnızca doğruya benzeyen en olası örüntüleri üretir. Dahası, neden bildiklerini bilemezler. Oysa insan bilgisinin ayırt edici özelliği, kendi gerekçelerini değerlendirebilmesidir.

LLM'lerin eğitildiği veriye, yani hafızaya bu denli bağımlı olması ve bir süzgeçten yoksunluğu, aldıkları kararların nasıl alındığına yönelik derin öğrenmeye içkin belirsizlikle (kara-kutu/black-box) birleştiğinde insan-makine ilişkisinde her ne kadar insana önemli fırsatlar sunulsa da insanın denetim ve temkinliliği bu ilişkisinin yol açabileceği hasarlara karşı bir sigorta işlevi görmektedir. Üretilen hatalar, yanlılıklar veya halüsinasyon davranışı da bu ilişkide LLM'ler tarafından değil, denetimden vazgeçmeyen temkinli insan tarafından belirlenebilmektedir. Dolayısıyla, LLM'ler tarafından üretilen bilginin insan tarafından yansıtıcı ve açıklayıcı bir zeminde temellendirilmeye ihtiyacı açıktır, dahası zorunludur. Klasik epistemik otorite, yalnızca doğru bilgi üretme kapasitesine değil, aynı zamanda bu bilginin gerekçelerini sunabilme yetisine dayanmaktadır. Oysa LLM'ler, ikinci koşulu yerine getirmemektedir. Bir başka deyişle, insan-makine ilişkisinde de epistemik otorite insan olmak zorundadır. Aksi durumda, epistemik otorite bu kadar sorunlu olan LLM'lere kayacaktır. Bu araçlara bağımlılık arttıkça ve insan kullanıcının denetim ve temkinlilik kapasitesi zayıfladıkça insanlığı bu bağlamda bekleyen felaket de artacaktır.

Makalenin bir diğer önemli katkısı, bu sorunu yalnızca bireysel biliş düzeyinde değil, kolektif rasyonalite bağlamında da ele almasıdır. Yazarın geliştirdiği kolektif epistemoloji yaklaşımı, bilginin toplumsal iş bölümü içinde üretildiğine ve bireylerin büyük ölçüde başkalarının bilgi üretimine güvendiğine işaret etmektedir. Bu noktada LLM'ler ile bu zincire yeni bir halka eklenmektedir. Ancak bu halka, yukarda da değinildiği gibi yansıtıcı bilgi üretimi yapmadığı için, zincirin genel epistemik kalitesini uzun vadede zayıflatma potansiyeline sahiptir.

Özellikle epistemik normların aşınması ve öğrenme motivasyonunun zayıflaması ile birlikte LLM'lerin sağladığı hız ve kolaylık, insanları sonuç odaklı düşünmeye teşvik ederken süreç odaklı öğrenmeyi geri plana itecektir. Ayrıca, LLM'lerin çıktıları, kurumsal karar alma süreçlerine entegre edildiğinde, hataların ölçeklenme riski ortaya çıkmakta, nihayetinde bu hatalar, insan denetiminin zayıflamasıyla birlikte daha zor fark edilir hâle gelecektir. Kısacası, insanlar giderek artan bir biçimde akıl yürütme süreçlerini LLM'lere devrederse, kolektif bilgi havuzunun gerekçelendirilmişlik düzeyi giderek düşecektir. Dahası, gerekçelendirilmiş ve hakikatle ilişkisi sağlanmış güvenilir bilgi yerine LLM'lerin ürettikleri bilgi arttıkça, bu verilerden yeniden öğrenen LLM'lerin ürettikleri bilginin neliği veya neye tekabül ettiği önemli bir mesele olarak önümüze çıkacaktır.