Yapay zekâ kullanımı her alanda yaygınlaştıkça ortaya çıkan sorunlar daha görünür olmaya başladı. İnsan-makine ilişkisi yapay zekâ teknolojisi geliştirilene kadar insanı tamamlayacak şekilde katkı sunarken bu ilişki yapay zekâ ile bozulmuştur. Özellikle insan-makine ilişkisinde yükün ağırlıklı olarak giderek makineye kaymasının, yani makineye bağımlılığın artmasının eleştirel düşünme becerilerini ve hafızayı zayıflattığına yönelik betimsel ve deneysel bulguların artması aslında karşılaşacağımız tehlikeye karşı erken bir uyarı uluşturmaktadır. Bağımlılığa dönüşen bu ilişki bu minvalde gelişirse, giderek makine gelişecek, ancak insan kendisini insan yapan özelliklerini giderek kaybedecektir.

Yapay zekâ bağlamında insan-makine ilişkisinin etkilerini belirlemeye yönelik çalışmalarda genellikle üç grup kullanılmaktadır. Birinci grup tasarlanan deneyde hiçbir dışsal araç kullanmayan katılımcılardan oluşurken ikinci grup makinenin özelliklerinin arama motorları gibi daha konvansiyonel olduğu gruba karşılık gelmektedir. Bir başka deyişle, ikinci grupta insanın bilişsel yükünü büyük oranda alamayacak, daha çok insana destek olacak özelliklere sahip makineler kullanılmaktadır. Üçüncü grupta ise, üretken yapay zekâ gibi insanın bilişsel yükünü tamamen alabilecek araçlar kullanılmaktadır. Şu ana kadar yapılan bu kapsamdaki çalışmalar, insanın bilişsel yükleri devretmesine imkân tanıyan araçlar kullandıkça, bilişsel yükleri/görevleri bu dışsal araçlara devrettiğini ve öğrenme ve karar verme süreçlerine insan katılım düzeyinin düştüğünü, dolayısıyla beyin aktivitesi azaldığı için eleştirel düşünme becerilerinin ve hafızanın azaldığını göstermektedir. Dahası, insanların problemleri bağımsız bir şekilde çözebilme özgüvenleri ve motivasyonları da giderek zayıflamaktadır. Daha önceki yazılarımızda bu çalışmalara değinmiştik.

Örneğin, lisans öğrencilerine yönelik yeni yayımlanmış bir çalışmanın bulguları da yukarda değindiğimiz kaygıları desteklemektedir (Atiya Rohilla, Impact of Excessive AI Tool Usage on the Cognitive Abilities of Undergraduate Students: A Mixed Method Study, Advance Social Science Archive Journal, 4(1), 2131-2143, 2025). Çalışma, yapay zekâ araçlarının yoğun kullanımının lisans öğrencilerinin düşünme becerileri üzerindeki etkisini kapsamlı biçimde incelemek amacıyla, nicel ve nitel veri toplama aşamalarını bir araya getirmektedir. Nicel aşamada tüm lisans öğrencilerinin yapay zekâ kullanımındaki farklılıkların desenlerini çıkartmayı hedeflerken sonraki nitel aşamada öğrencilerin yapay zekâ araçlarına nasıl baktıkları, yapay zekânın bilişsel süreçleri üzerindeki etkisine dair öz-farkındalıkları ve destekleyici/rehberli öğrenme ile özerk öğrenmeyi dengelemede geliştirdikleri başa çıkma mekanizmaları olup olmadığı araştırılmıştır.

Çalışmanın bulgularına göre haftada 5 saat veya daha fazla yapay zekâ araçlarına sıkça başvuran lisans öğrencilerinin, haftada 2 saatten az kullanan akranlarına kıyasla standartlaştırılmış eleştirel düşünme testlerinde %17,3 daha düşük puan aldıkları, ayrıca ders materyallerinden %22 daha az temel kavram hatırladıkları tespit edilmiştir. Özellikle özetleme amacıyla yapay zekâyı yaygın kullanan öğrencilerin en zayıf bellek tutma performansını gösterdikleri görülmüştür. Dahası, öğrencilerin yapay zekâ olmadan görevleri tamamlarken öz-yeterliliklerinin azaldığı ve kaygı yaşadıkları görülmektedir. Bu dönüşümün nereye vardığını çalışmaya katılan bir lisans öğrencisi çok güzel açıklıyor: "Eskiden zor kavramlarla boğuşmaktan keyif alırdım; artık sadece hızlı cevabı istiyorum." Bu sorunla başa çıkmak için çoğu öğrencinin önce yapay zekâsız görevi yapmayı denediği, sonra yapay zekânın ürettiği sonuçlarla karşılaştırdığı görülmektedir. Ancak, hızlı cevabın cazibesi karşısında öğrencilerin bu tip bir dengeleme mekanizmasına ne sıklıkla başvuracakları veya hızlı cevabın cazibesinden nasıl kaçınacakları belirsizdir.

Kısacası, öğrenme, optimizasyon ve karar alma süreçlerinde insan-makine ilişkisinde kontrol insanda olmadığında insanın temel yeteneklerinin giderek aşındığı ve bu aşınmayla bağımlılık düzeyinin sürekli arttığı görülmektedir. Her ne kadar bu tip araçların insanın yerine ikame edilecek şekilde kullanılmaması, sadece bir destek mekanizması olarak kullanılması salık verilse de diğer teknolojik araçlarda olduğu gibi süreç bu şekilde gelişmemekte, tam tersine makine insanı zamanla kendisine bağımlı kılmaktadır. Yapay zekânın hem mevcut yetenekleri hem de sürekli gelişme potansiyeli bağımlılığa giden yolu sürekli cazip kılacak yeni özelliklerle donanmasını sağlamaktadır. Alev Alatlı'nın ifadesiyle, bu araçların insan-makine ilişkisini 'şerre bükme' olasılığı sürekli artmaktadır. İnsanın üstbilişsel becerileri yara almaktadır. Dahası, insanın bu süreçlere katılımı azaldığı için bu araçlarla üretilen ürünlere (metin, optimizayon, bir karar, öneri vs) aidiyet bağı zayıflamakta ve nihayetinde yabancılaşmaktadır. Bu nedenle, insan-makine ilişkisinin nasıl olması gerektiğine yönelik genel tavsiyelerden ziyade, bu araçların insanın bilişsel yüklerini devretmeyecek şekilde kullanılabilmesine imkân tanıyacak yolların neler olabileceğine dair kafa yormamız gerekmektedir.

İnsanın makineye bağımlılığı makineye yönelik aşırı güvenle artmaktadır. Aşırı güven, makinenin söz konusu görevlerde insandan daha iyi, dahası tarafsız olduğu algısını pekiştirmektedir. Oysa bu araçlar, insan yapımı algoritmaları ve gerçek dünya verisini kullanmaktadır. Matematik ve algoritmalar makinelerin tarafsızlığına yönelik bir algı ortaya koysa da her bir algoritmanın amaca yönelik bir yaklaşıklık sağladığı ve dolayısıyla bir şekilde önceliklendirme ve vekaletlendirme yaptığı bilinmektedir. Bir başka deyişle, her algoritmanın dayandığı varsayımlar vardır ve bunlar bu algoritmaları geliştirenlerin değerlerini yansıtır, dolayısıyla yanlıdır. Zaten, algoritmaların avantajlının avantajını artıracak ve dezavantajlıyı ise kırılması güç bir fasit daireye sokacak şekilde çalıştığına dair devasa bir literatür bulunmaktadır.

Diğer taraftan, bu algoritmaların öğrendiği gerçek dünya verisi de yansız değildir. Tam tersine toplumdaki güç yapılarını ve eşitsizlikleri yansıtmaktadır. Dolayısıyla, gerek algoritmaların dayandığı varsayımlarda gerekse öğrendiği verilerde gömülü yanlılıklar yapay zekâ teknolojisinin çıktılarına doğrudan yansımaktadır. Dahası, yapay zeka teknolojisinin sık sık halüsinasyon davranışı göstermesi, ürettiği çıktılarda doğru gibi duran, ancak doğru olmayan ve gerçek dünyada bir şeye tekabül etmeyen bilgiler olduğunu göstermektedir. Yapay zekâ teknolojisindeki çok hızlı gelişmeler bu yanlılıkları ayıklamayı da giderek zorlaştırdığı gibi bu araçlara yönelik sık kullanma ve aşırı güven, üretilen bilginin sorgulanmasını önlemektedir. Sonuç olarak, insanın bu araçlara bağımlılığı arttıkça ürettiği yanlılıkları fark edebilme ve ayıklama becerileri de zayıfla(tıl)dığı için giderek daha savunmasız hale gelmektedir.