Uzmanlara göre bazı kelime seçimleri, cümle kalıpları ve anlatım alışkanlıkları yapay zekâ üretimi metinler hakkında ipuçları verebiliyor. Ancak hiçbir işaret tek başına kesin kanıt değil. Yapay zekâ tarafından yazılmış bir metni insan tarafından yazılmış bir metinden ayırt etmek giderek zorlaşıyor. Üretken yapay zekâ araçlarının yaygınlaşmasıyla birlikte internette, sosyal medyada, haber sitelerinde ve hatta kitaplarda yapay zekâ desteğiyle hazırlanmış metinlerin sayısı artıyor. Peki bir yazının yapay zekâ tarafından oluşturulduğunu anlamak mümkün mü? Kesin ve her durumda çalışan bir yöntem henüz yok. Ancak araştırmacılar ve yazarlar, yapay zekâ tarafından üretilen metinlerde bazı ortak özelliklerin ortaya çıktığına dikkat çekiyor. Bazı kelimeler daha sık kullanılmaya başladı Yapay zekâ metinlerinde dikkat çeken unsurlardan biri, belirli kelimelerin ve ifadelerin insan yazılarında olduğundan daha sık kullanılması. Örneğin İngilizcede “quiet” (sessiz), “quietly” (sessizce), “genuinely” (gerçekten), “delve” (derinlemesine incelemek), “meticulous” (titiz), “underscore” (vurgulamak) ve “intricate” (karmaşık) gibi kelimelerin yapay zekâ tarafından üretilen metinlerde daha sık görülmeye başladığı belirtiliyor. “Quietly” kelimesinin kullanımına yönelik Google aramalarının da Aralık 2021'den bu yana düzenli biçimde arttığı görülüyor. Ancak bu veri, kelimenin yazılarda ne kadar kullanıldığını değil, Google'da ne kadar arandığını gösteriyor. Bu nedenle tek başına yapay zekâ kullanımının kanıtı olarak kabul edilemiyor. Bilimsel yayınlarda ise bazı kelimelerin kullanımındaki artış daha somut biçimde incelendi. Araştırmalar, 2022 sonrasında bilimsel metinlerde bazı ifadelerin belirgin biçimde daha sık kullanılmaya başladığını ve bu değişimin ChatGPT benzeri yapay zekâ araçlarının yaygınlaşmasıyla bağlantılı olduğunu ortaya koyuyor. Ancak önemli nokta şu: Tek bir kelime, bir metnin yapay zekâ tarafından yazıldığını kanıtlamıyor. Birden fazla belirti aynı anda ortaya çıktığında şüphe güçleniyor. Yapay zekânın kendine özgü bir "üslubu" oluşuyor Yapay zekâ tarafından üretilen metinlerde yalnızca kelimeler değil, cümlelerin kuruluş biçimleri de bazı ortak özellikler taşıyor. Örneğin “X değil, Y” biçimindeki karşılaştırmaların ve üçlü ifadelerin sık kullanılması dikkat çekiyor. Bunun yanında yapay zekâ, basit bir tespiti hemen daha büyük ve iddialı bir sonuca bağlama eğiliminde olabiliyor. Örneğin önce bir yazının belirli bir konuya “yararlı bir bakış açısı sunduğu” söylenirken, hemen ardından bunun “yazma biçimine ilişkin düşüncelerimizi temelden değiştirdiği” gibi daha büyük bir iddia gelebiliyor. İnsan yazarlar da elbette bu teknikleri kullanıyor. Ancak üretken yapay zekâ sistemlerinde aynı kalıpların çok daha düzenli biçimde tekrarlanması dikkat çekiyor. Uzun çizgi de tek başına kanıt değil İngilizcede kullanılan uzun çizgi, yani em dash (—), bir dönem yapay zekâ metinlerinin en kolay fark edilen özelliklerinden biri olarak görülüyordu. Ancak bunun da güvenilir bir ölçüt olmadığı ortaya çıktı. Aynı komut farklı yapay zekâ sistemlerine verildiğinde bazıları uzun çizgiyi sık kullanırken bazıları hiç kullanmayabiliyor. Bu nedenle uzmanların üzerinde durduğu temel nokta şu: Tek tek işaretlerden çok, işaretlerin bir arada görülmesi önemli. Gereğinden uzun anlatım da ipucu verebilir Yapay zekâ metinlerini ayırt etmede kullanılabilecek başka bir özellik de gereğinden fazla uzunluk. İnsanlar özellikle acele ettiklerinde dili kısaltma eğiliminde. Örneğin bir kişinin trafik nedeniyle gecikeceğini bildirmek için göndereceği mesaj büyük olasılıkla birkaç kelimeden oluşur: “Üzgünüm, gecikiyorum. Trafik çok kötü. 20 dakikaya oradayım.” Yapay zekâ ise aynı mesajı, trafik yoğunluğunu açıklayan, özür dileyen ve karşı tarafa teşekkür eden uzun bir paragrafa dönüştürebilir. Bu metin yanlış değildir. Ancak içinde bulunulan durum için gerekenden çok daha fazla dilsel çalışma içerir. Dolayısıyla duruma göre gereksiz derecede uzun, düzgün ve açıklayıcı metinler de yapay zekâ kullanımına ilişkin bir ipucu olabilir. İnsan yazısı neden farklı? İnsanların yazma biçimi zaman, dikkat ve emek gibi sınırlamalar tarafından şekillenir. Bir insanın yazısında bazen beklenmedik bir kelime, kişisel bir benzetme, alışılmadık bir cümle veya küçük bir anlatım kusuru bulunabilir. Bu özellikler aynı zamanda kişinin kendine özgü yazı tarzının oluşmasını sağlar. Yapay zekâ ise çok kısa sürede düzgün, akıcı ve uzun metinler oluşturabiliyor. Bu durum metinlerin daha anlaşılır olmasını sağlayabilir. Ancak farklı insanların yazıları giderek birbirine benzemeye başladığında başka bir sorun ortaya çıkıyor: yazının kişisel karakteri zayıflayabiliyor. Yapay zekâ tespit programlarına güvenmek mümkün mü? İlk bakışta çözüm basit görünüyor: Yapay zekâ tarafından yazılmış metinleri tespit eden programlar kullanılabilir. Ancak bu araçlar da kesin sonuç vermiyor. 2023'te Stanford Üniversitesi tarafından yapılan bir araştırmada, yedi popüler yapay zekâ tespit aracının, anadili İngilizce olmayan kişiler tarafından yazılan denemelerin ortalama yüzde 61'ini yanlışlıkla yapay zekâ üretimi olarak işaretlediği belirlendi. Araçlardan biri bu metinlerin yüzde 97'sini yanlış biçimde yapay zekâ üretimi olarak değerlendirdi. Daha yeni araştırmalar, tespit teknolojilerinin bazı koşullarda geliştiğini gösteriyor. Ancak bu sistemler hâlâ yanıltılabiliyor ve insanlar tarafından yazılmış metinleri yapay zekâ üretimi olarak değerlendirme riski taşıyor. Bu nedenle bir öğrenciyi, gazeteciyi veya yazarı yalnızca bir yapay zekâ tespit programının sonucuna dayanarak suçlamak ciddi sorunlara yol açabilir. Avrupa Birliği de başka bir yönteme yöneliyor Tartışma artık yalnızca “Bu metni yapay zekâ mı yazdı?” sorusuyla sınırlı değil. Avrupa Birliği, yapay zekâ tarafından oluşturulan içeriklerin etiketlenmesi veya filigranla işaretlenmesi yönünde düzenlemeler getiriyor. Bu yaklaşım, içerik ortaya çıktıktan sonra onu tespit etmeye çalışmak yerine, yapay zekâ tarafından oluşturulduğunun baştan belirtilmesini amaçlıyor. Bu da özellikle sahte görüntü, ses ve videoların yaygınlaştığı bir dönemde önem kazanıyor. Yapay zekâ gerçekten yazma biçimimizi değiştiriyor mu? Bu soruya ilişkin en dikkat çekici araştırmalardan biri Nature Human Behaviour dergisinde yayımlandı. Araştırmacılar 880 binden fazla Reddit paylaşımını, haber metnini ve akademik yazıyı inceleyerek büyük dil modellerinin yaygınlaşmasıyla yazı tarzlarındaki çeşitliliğin azaldığı sonucuna ulaştı. Başka bir ifadeyle, insanlar yapay zekâdan daha fazla yararlandıkça farklı kişilerin metinleri birbirine daha fazla benzemeye başlayabilir. Bu yalnızca estetik bir mesele değil. Mesele yalnızca "kim yazdı?" sorusu değil Bir metnin kimin tarafından yazıldığı, o metne duyduğumuz güveni de etkiliyor. Yazarı tanıyor muyuz? Konuya gerçekten hâkim mi? Söylediklerine güvenebilir miyiz? Mizah anlayışı, deneyimleri ve kişisel bakışı metne nasıl yansıyor? İnsan dilinin değerlerinden biri de tam olarak burada ortaya çıkıyor. Bir kişinin kullandığı beklenmedik bir kelime, kendine özgü bir benzetme veya alışılmadık bir cümle, onun düşünme biçiminin izlerini taşıyabiliyor. Yapay zekâ tarafından üretilen metinler ise giderek daha akıcı ve kusursuz hale gelirken aynı zamanda birbirine benzeyen ortak bir anlatım biçimi oluşturabiliyor. Asıl risk: Her şeyin aynı görünmesi Yapay zekâ metinlerini anlamak için tek bir kelimeye, noktalama işaretine ya da tespit programına güvenmek mümkün değil. Ancak kelime seçimi, cümle yapısı, tekrar eden anlatım kalıpları, gereksiz uzunluk ve aşırı pürüzsüz bir üslup birlikte değerlendirildiğinde yapay zekâ kullanımına ilişkin güçlü ipuçları ortaya çıkabiliyor. Üstelik yapay zekâ sistemleri hızla geliştirildiği için bugün işe yarayan bir işaret birkaç ay sonra anlamını yitirebilir. Bu nedenle asıl tartışma belki de “Yapay zekâ tarafından yazılan metni nasıl yakalarız?” sorusundan daha büyük. Yapay zekâ yaygınlaştıkça insanlara özgü yazı dilini, farklılığı ve özgünlüğü nasıl koruyacağız? Çünkü medyada, akademide ve internette bütün metinler aynı otomatik kalıptan çıkmış gibi görünmeye başladığında kaybedilen yalnızca üslup olmayacak; yazıya ve yazarına duyduğumuz güven de zarar görebilecek. Celeste Rodriguez Louro Associate Professor and Director of Language Lab, The University of Western Australia