Atıf/Citation: Gülen Sönmez (2025), “Türkiye’de İletişim Alanında Yapay Zekâ Kullanımı: Sorunlar ve Çözümler”, Stratejik ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, C.9, S.2 Temmuz 2025 s.309-330.
Gülen SÖNMEZ Dr. Öğr. Üyesi Gümüşhane Üniversitesi / İletişim Fakültesi, Halkla İlişkiler ve Tanıtım Bölümü
Özet: İletişim alanındaki yapay zekâ kullanımından kaynaklı sorunların belirlenmesi bireylerin ve kurumlarınmfarkındalığının gelişmesi ve çözüm yolarının daha hızlı bir şekilde üretilebilmesi adına önemlidir. Çalışmada iletişim alanında yapay zekânın getirmiş olduğu sorunların ve çözüm önerilerinin nasıl ele alındığı sorusuna cevap aranmaktadır. Araştırmada literatür taraması kullanılarak etkenler bütüncül olarak ele alınmıştır. Veriler içerik analizi yöntemiyle incelenmiştir. Yapılan okumalar ve kodlamalar sonrasında iki ana tema etrafında bulguların toplandığı görülmüştür. Ana temalardan biri Sorunlar diğeri ise Çözüm Önerileri olarak belirlenmiştir. Sorunlar ana teması altında İletişim alanında bilgi kirliliği ve etik riskler ve İletişim ve iletişim mesleğine olumsuz yansımalar alt temalar olarak ortaya çıkmıştır. Çözüm Önerileri ana temasında İletişim alanında insan kontrolü, yasal düzenlemeler ve denetlemeler alt temasıdır. Bulgularda yapay zekanın kullanımıyla birlikte bilgi kirliliği ve etik sorunların baş gösterdiği, birey veya kurumlar için sorunlu bir yapıyı ortaya çıkardığı yönünde bir bakış açının olduğu belirlenmiştir. Ayrıca toplumsal açıdan ve iletişim mesleğine olumsuz yansımalar ve çözüm önerileri üzerine odaklanan bir yönü bulunmaktadır.
Sonuç olarak yapay zekâ sistemlerinin iletişim alanında yaygınlaşmaya başlamasıyla ortaya çıkan sorunlara rağmen iletişim alanına katkıda bulunan yapay zekâ sistemleri kendine ait bir düzen oluşturarak gelişimine devam etmektedir. Sorunlu alanların görmezden gelinmemesi ve uygun çözümlerin üretilmesi gerekmektedir.
Anahtar Kelimeler: İletişim, Yapay Zekâ, Sorun, Çözüm Önerileri.
Abstract: Determining the problems originating from the use of artificial intelligence in the field of communication is important for the development of awareness of individuals and institutions and for the faster production of solutions. The study seeks to answer the question of how the problems and solution proposals brought by artificial intelligence in the field of communication are addressed. In the study, the factors were considered holistically using literature review. The data were examined with the content analysis method. After the readings and coding, it was seen that the findings were gathered around two main themes. One of the main themes was determined as Problems and the other as Solution Proposals. Under the main theme of Problems, Information pollution and ethical risks in the field of communication and Communication and negative reflections on the communication profession emerged as sub-themes. The main theme of Solution Proposals is the sub-theme of Human control, legal regulations and inspections in the field of
communication. In the findings, it was determined that there is a perspective that information pollution and ethical problems arise with the use of artificial intelligence, and that it creates a problematic structure for individuals or institutions. In addition, there is a direction that focuses on negative reflections and solution proposals in terms of society and the communication profession. As a result, despite the problems that emerged with the spread of artificial intelligence systems in the field of communication, artificial intelligence systems that contribute to the field of communication continue to develop by creating their own order. Problem areas should not be ignored and appropriate solutions should be produced.
Keywords: Communication, Artificial Intelligence, Problem, Solution Suggestions.
Giriş
Gelişen teknoloji, iletişim alanını değiştirip dönüştürürken Yapay zekanın devreye girmesi ile alanda yeni avantaj ve dezavantajlar da ortaya çıkmaktadır. Alan yazında yapay zekanın iletişimle olan ilişkisini ortaya koyan çalışmaların sayısı her geçen gün artmakta ve olumlu yanları üzerine fazlaca tartışılmaktadır. Bu çalışmada ise iletişim alanında yapay zekâ kullanımı ile öne çıkan sorunların tespit edilmesi ve çözüm önerileri üzerine odaklanılmaktadır. Böylece bireylerin ve kurumların farkındalığının gelişmesi ve çözüm önerilerinin daha hızlı bir şekilde üretilebileceği düşünülmektedir. Günümüzde bilgisayar teknolojisinin kullanıldığı hemen her sektörde yapay zekâ uygulamalarıyla karşılaşmak mümkündür (Acar ve İmik Tanyıldızı, 2022). Birçok sektöre entegre olmuş yapay zekanın, iletişim alanlarına da nasıl ve ne şekilde entegre olduğu göz ardı edilmemelidir. Yapay zekâ insanların iletişim kurma biçimlerini geliştirmelerine yardımcı olan ve kaçınılması imkânsız bir uygulama haline gelmiştir (Marr, 2021). Kayım (2021) yapay zekânın özellikle de sağlık, hukuk, sanayi, eğitim ve mühendislik alanında kendini gösterdiğini söylemekte ise de yapay zekâ tüm iş kollarını kapsayıcı biçimde içine almış durumdadır. Medya araçlarında, film ve dizilerde, reklamlarda, pazarlama stratejilerinde ve halkla ilişkiler çalışmalarında bugün aktif biçimde yapay zekâ teknolojilerinden faydalanılmaktadır (Koç ve Başfırıncı, 2023). Özetle yapay zekâ artık iş kolları ve işletmeler üzerinde çok daha büyük bir etkiye sahiptir (Syam ve Sharma, 2018).
İletişim alanında içerik üretebilen yapay zekâ sistemleri blog gönderileri, e-postalar, sosyal medya gönderileri, görseller, web metinleri ve reklamlar gibi mecralarda içerik oluşturmaktadır. Bilgi özetleyici sınıfında yer alan yapay zekâ uygulamaları ise haber makalelerinin, blog yazılarının, yasal belgelerin ve bir konu ile ilgili yayınlanmış tüm haberlerin kısa ve uzun özetlerini oluşturabilmektedir. Ayrıca Chatbotlarla kurulan etkileşim, sanal ve sesli asistanlar, sosyal medya analizleri (duygu analizi, konuşma analizi), reklam ve pazarlama alanlarında hedef kitle analizleri, kişiselleştirilmiş reklam içerikleri (Demirel, 2023; Lembke), 2024) gibi örnekler yapay zekanın iletişim alanında kullanımının çok çeşitli olduğunu göstermektedir.
Yapay zekâ sistemlerinin kullanımı artık neredeyse tüm çalışma hayatına entegre olmuştur. Kullanımın yaygınlaşmasında yapay zekâ kullanımının sağladığı yararlar oldukça etkilidir. Ancak burada göz ardı edilmemesi gereken yararlarının yansıra ortaya çıkan sorunların da var olduğudur. Yapay zekâ kullanımını getirmiş olduğu sorunların nedenlerinin tespit edilmesi bilinçli bir yapay zekâ kullanımının sağlanabilmesi adına oldukça önemli olduğu düşünülmektedir. Çalışmanın devamında yapay zekânın gelişimine ve iletişim alanında yapay zekâ kullanımının getirdiği yeniliklere değinilmektedir. Çalışmanın analiz kısmında ise iletişim alanında yapay zekâ kullanımı ile ortaya çıkan veya çıkabilme potansiyeli olan sorunların neler olduğu ve çözüm yolları içerik analiziyle tespit edilmektedir.
Yapay Zekânın Gelişimi
Zekâ, belirsiz, sürekli değişen bir dünyada, sorunları çözmek ve hedeflere ulaşmak için uygun teknikleri öğrenme ve uygulama yeteneği olarak tanımlanmaktadır. McCarthy’e (2007, s.2) göre zekâ, hedeflere ulaşmak için kullanılan yeteneğin hesaplamalı kısmıdır. Günümüzde ise, insanlar gibi öğrenebilme becerisine sahip olabilmiş makineleri nitelemek için yapay zekâ kavramı kullanılmaktadır (Manning, 2020).
Kavramı, 1955’te ilk olarak ortaya atan Emekli Stanford Profesörü John McCarthy (2007, s.2) yapay zekâyı, “Akıllı makineler, özellikle akıllı bilgisayar programları yapma bilimi ve mühendisliğidir. İnsan zekasını anlamak için bilgisayar kullanımına benzer bir görevle ilişkilidir, ancak yapay zekâ kendisini biyolojik olarak gözlemlenebilir yöntemlerle sınırlamak zorunda değildir.” şeklinde tanımlamaktadır. Farklı birçok tanımı bulunan yapay zekâ “insan tarafından yapıldığında zekâ olarak adlandırılan davranışların (akıllı davranışların) makine tarafından da yapılması” (Tektaş, Akbaş ve Topuz, 2002, s.2) şeklinde de tanımlanmaktadır. Farklı bir ifadeyle yapay zekâ, “insan beyninin yapabildiği davranışları öğrenerek taklit etmeye çalışılmasıdır” (Doğan, 2002, s.60).
Yapay zekanın insan zekâsı ile ilişkilendirilerek yapılan tanımlarının yanı sıra alan yazında bir bilim alanı olarak tanımlandığı da görülmektedir. Bilim alanı olarak tanım yapanlardan biri olan Bolter, yapay zekâ kavramını “insanlar tarafından yapıldığında zekâ gerektiren şeyleri yapan makineleri yaratma bilimidir” (akt. Koç ve Başfırıncı, 2023) şeklinde nitelendirmektedir. Merriam Webster.com (2023), yapay zekayı “bilgisayarlardaki akıllı davranışın simülasyonu ile uğraşan bir bilgisayar bilimi dalı” olarak tanımlamaktadır. Whitby ise “Yapay zekânın; insanlarda, hayvanlarda ve makinelerde zeki davranışın ne olduğunu inceleyen ve insan yapımı aygıtların nasıl bu tip davranışlar sergileyebileceğini bulmaya çalışan bir bilim dalı” (akt. Ilıcak Aydınalp, 2020) olduğunu söylemektedir. Yapay zekâ alanı “bilgisayar mühendisliği, nöroloji, felsefe, psikoloji, robot bilimi ve linguistik gibi birçok alanı içine alan ve algı, akıl yürütme, düşünme, öğrenme, kavrama, sezgi ve tasarlama gibi insan zekasına özgü davranışlar sergileyen bilgisayar yazılımı, robot tasarımı, vb. konuları inceleyen bilimsel alan” olarak ele alınmaktadır (Budak, 2017, s.797).
Yapılan tanımlamalar yapay zekânın akıllı programlama ve insansı tepkiler olmak üzere iki kavram üzerine odaklandığını göstermektedir (Arslan, 2020). Tanımlardan yola çıkıldığında Yapay zekâ kavramının, makinelerin akıllı insan davranışını taklit etme yeteneğini ifade ettiği görülmektedir. Aynı zamanda insanın problem çözme ve öğrenme gibi bilişsel işlevlerinin makinelerin öğrenme sürecini de inceleyen bir bilim alanını da temsil ettiği söylenebilir.
Yapay zekâ farklı tiplerde gelişebilmektedir. Birinci tip yapay zekâ sistemi belirli bir alanda faaliyet göstermekte ve yaratıcılarının yönlendirdiği şekilde görevlerini yerine getirmektedir. İkinci tip yapay zekâ ise, insan zihninin bilişsel aktivitesini taklit edebilmekte ve insan beyni ile akıllıca rekabet edebilmektedir (Sterne, 2017). Yapay zekanın şu anki yeteneği çok az ve yapay öğrenme, derin öğrenme ve doğal dil işleme görevlerini yerine getirmek üzerinedir. Bu alanda Birkaç yıl boyunca yapılan çalışmalar, büyük miktarda verinin (metin örnekleri) bağlam, kelime bilgisi, sözdizimi ve anlamsal (semantik) anlamının oluşturulması üzerinedir (Alpaydin, 2016).
Yapay zekâ, konuşma, metin, görüntü tanıma, karar verme ve bağımsız robotik araçlar alanlarındaki gelişmelerle yaratılmıştır. Bu alanların her ikisi için de gerçek uygulamalara ulaşılabilmektedir. Örneğin iPhone gibi cihazlarda ses tanıma mümkündür (Siri, Google Asistan vb.). Metin tanıma araçları, doğrudan, resmi olmayan yanıtlar vermek için kullanılmaktadır. Deakin University ve IBM Watson yapay zekâ destekli iş birliği içerisindedir. IBM Watson, metin tanıma ve doğal dil işleme teknolojisini kullanmaktadır. Watson’ın metin tanıma araçları, belgeleri analiz ederek önemli bilgileri çıkarabilirken, yüz tanıma teknolojisiyle ödeme sistemlerinde kimlik doğrulama yapabilmektedir. Deakin Üniversitesi ise IBM Watson’ı öğrenci deneyimini geliştirmek için kullanmaktadır. Öğrenciler, kampüs yaşamı ve akademik süreçlerle ilgili soru sorarak Watson’dan yanıt almakta, Watson ise öğrencilere ders materyalleri, kayıt işlemleri ve kampüs hizmetleri hakkında bilgi sağlamaktadır. Ayrıca, Deakin’in web sitesinden veri çekerek öğrencilere rehberlik etmektedir (https://www.deakin.edu.au). Yapay zeka, politika çerçevesine bağlı olarak eğitim camiası uygulamalara erişebilmektedir. Örneğin IBM Elements, öğretmenlere, öğrenciyi analiz etmek ve her öğrenci için önerilen insani gelişme kursunu sağlamak için bir yapı sağlamaktadır. Fabrikalarda, bireysel robotlar ve araçlar malzemeleri idare etmektedir (Amazon Kiva sistemi). Pazarlama için analizler kolaylaşmaktadır (MR, 2021; Huang ve Rust, 2021). Ödeme sistemi, ödeme yapmak için yüzleri doğrulamaktadır. Bunlardan biri gıda zinciri KFC’nin Çin’deki KPro adlı restoranında siparişlerini duvara monte edilmiş bir terminal üzerinden müşterinin yüzünü tarayarak önceden kayıtlı fotoğrafıyla eşleştirdiği uygulamadır.
Güvenlik amacıyla, müşterinin telefon numarasını girmesinden sonra sistem, yüz tanıma doğrulamasını gerçekleşmekte ve ödeme işlemi tamamlanmaktadır (Mullen ve Wang, 2017). Dünyanın dört bir yanındaki yöneticiler, yeni pazar kaynakları geliştirmelerine yardımcı olması
için sürekli olarak yapay zekaya yatırım yapmaktadır. 2030 Yılına kadar ek 13 trilyon dolarlık yapay zekâ yatırımı yapılacağı ve dünya GSYİH’sının yılda yaklaşık %1,2 artacağı tahmin edilmektedir (MR, 2021). Yapay zekâ ile aktif olarak çalışan kuruluşlardan 50 marka yöneticisinin katıldığı en son anket, aramadan tüketici segmentasyonuna, programlama motorlarını hedefleme ve önermeden iş tahminine kadar uygulamalarda makine eğitiminin avantajını ortaya koymaktadır. Küresel bir ankette CEO’ların %79’u, bu dönüşümün bir parçası olarak makine öğrenimiyle ilgili pazarlama verimliliğini artırmak amacıyla becerilere veya hazırlığa yatırımYapmaya kararlı olduklarını belirtmektedir. Yapay zekâ, genellikle bir görev için veya bir faaliyet için uygulanma eğilimindedir. Öncelikle yapay zekanın pratik uygulamasıyla ilgilenildiği ve işletmelerin bu devrim niteliğindeki teknolojiyi entegre etmeye çalıştığı görülmektedir. Sonraki süreçte işletmelerin yapay zekâ ile deney yapmaya başladığı söylenebilir. Böylece insanlar ile bilgi, teknoloji, markalar ve hizmetler arasındaki bağlantı değişmektedir. Pazarlamacılara, alıcılara ve potansiyel müşterilere zaman ve kaynak tasarrufu sağlamakta ve müşterilerin zihnine insan müdahalesi olmadan hâkim olunmaktadır. Örneğin tüketici tepkilerini kendi dillerini kullanarak analiz edebilmektedir (MR, 2021; Berger vd. 2019).
Geldiğimiz noktada yapay zekâ kavramı, insan kapasitesi alanının çok ötesine uzanmakta ve aynı zamanda teknolojik devrimin temel bir yönünü oluşturmaktadır (Syam ve Sharma, 2018, s.135). Yapay zekâ sistemleri, insanların kararlarını bildirmek için kullandıkları aynı bilişsel öğrenme sürecini yansıtacak şekilde inşa edilmiştir. Yapay zekâ hafıza veya hacme bağlı değildir ve tıbbi raporlardan tweet’lere kadar sonsuz sayıda veri kaynağını kavrayabilmektedir. Yapay zekâ sistemleri verileri analiz etme yorumlama (Humphreys ve Wang, 2018) yüksek doğrulukla bağlantı kurma, insanlardan daha hızlı keşifler yapma ve bilgi boşluklarını doldurma yeteneğine sahiptir (MR, 2021).
Bugün üretken veya üretebilen yapay zekalar ortaya çıkmıştır. Bunlardan en bilinenleri ChatGPT, Dall-E 2 ve Bard adıyla anılan yapay zekâ yazılımlarıdır. Üretken yapay zekalar kendi içlerinde farklılaşmakta ve farklı işlevlere sahip olmaktadır. Akıllı sohbet robotları olarak tasarlanan yapay zekâ uygulamaları tüketici asistanı olarak giderek daha fazla kullanılmaktadır. Sohbet robotları sohbet yoluyla etkileşime girmekte ve takip eden soruları yanıtlayabilmektedir. Hatta hataları kabul edebilmekte, yanlış fikirlere meydan okuyabilmekte ve uygunsuz istekleri reddedebilmektedir. Bir grup yapay zekâ uygulamaları ise birçok dili çevirebilen araçlar olarak tasarlanmıştır. Bu uygulamalar çeviri siteleri de dahil olmak üzere tüm web sitesi arayüzlerini oluşturma potansiyeline sahiptirler. Son olarak, kod yazmak üzerine geliştirilmiş olan yapay zekâ uygulaması, doğal metin girişlerini kod parçacıklarına veya uygulamalara dönüştürebilmektedir.
Bu uygulamalar da çeşitli programlama dillerinde kod üretebilmekte, hataları tanımlayabilmekte ve düzeltebilmektedir (KPMG International, 2023). Bu bağlamda üretken yapay zekâ uygulamaları birçok alanda kolaylık sağlamakla birlikte bireyin yerini de almaya aday olduğu yönünde değerlendirilmektedir.
Yapay Zekânın İletişim Alanına Getirdiği Yenilikler
İletişim, insanların başkaları hakkında algılar oluşturduğu, sosyal ilişkiler kurup sürdürdüğü ve. işbirlikçi sonuçlara ulaştığı temel süreçtir (Hohenstein, vd. 2023). İletişim alanı ise halkla ilişkiler, reklamcılık, gazetecilik, radyo televizyon sinema ve yeni medya gibi diğer birçok iletişim alanının dahil olduğu alan olarak karşımıza çıkmaktadır. Yapay zekanın iletişim alanına ve araştırmalarına fazlasıyla katkı sağlayıcı olduğu söylenebilir. Koç ve Başfırıncı’ya (2023, s.126) göre “içerik oluşturmada, bu içeriği hedef kitleye etkin biçimde yaymada, izleyici tepkilerini izlemede ve analiz etmede yapay zekâ kullanan yeni uygulamalar keşfedilmektedir”. Kayım’a (2021, s.212) göre de “yapay zekâ, halkla ilişkiler mesleğini yürütenlerin işlerini kolaylaştıran, hız katan, onlara ek zaman yaratan ve rakiplerinin önüne taşıyan boyuttadır”. Ayrıca “yapay zekâ sayesinde, haber metinleri otomatik olarak yazılabilmekte, chatbotlar ile makineler insanlarlailetişim kurabilmekte, insanların duygu durumları analiz edilebilmekte ve hangi içeriğin daha ilgiçekici olduğu tespit edilebilir hale gelmektedir” (Yıldız, 2021, s.607; Kırık ve Özkoçak, 2023,s.95).
Özellikle içeriklerin oluşturulması konusunda yapay zekanın katkısı giderek artmaktadır. Halkla ilişkiler uygulamaları arasında yer alan konuşma metninin hazırlanmasından basın toplantılarının içeriklerinin oluşturulmasına kadar iletişim alanını etkilemiş ve katkı sağlamaya başlamış görünmektedir. Halkla ilişkiler araştırmaları söz konusu olduğunda ise medya planlaması için gerekli verileri toplayan ve analizleri ile yönlendirme yapabilen bir potansiyele sahiptir. Örneğin medya için en etkili içeriklere ilişkin tahminleme yapma, tüketicilerle ilgili verileri toplama, elde edilen verileri analiz etme işlemlerini kolaylıkla gerçekleştirebilmektedir. Bir halkla ilişkiler kampanyası için gerekli olan hedef kitle analizi yapılmak istendiğinde hedef kitlenin sosyal medyadaki ilgisini ve tepkisini analiz edebilmekte, müşteri veri tabanları aracılığıyla hedef kitlenin her birisi için kişiselleştirilmiş mesajlar oluşturabilmektedir. Ayrıca yapay zekâ, özellikle hedef kitlenin sosyal medya paylaşımlarının takip edilmesi ile rakip analizi gibi konularda çözümler üretebilmektedir (Koç ve Başfırıncı, 2023; Yıldız, 2021; Kırık ve Özkoçak: 2023, s.94).
Sadece zaman tasarrufu değil aynı zamanda yürütülen çalışmalarda daha isabetli kararların alınmasına da katkı sağlamaktadır. Bir halkla ilişkiler kampanyasında yapay zekâ, uygulayıcıların yaratıcı kararlar almasına yardımcı olabilmektedir. Uygulayıcılar yapay zekâ sayesinde kampanyayı başlatmak için doğru zamanı daha kolay seçebilmekte, içerikleri daha kolay üretebilmekte, kampanya mesajını taşıyacak etkili kanal seçimini yapabilmektedir. Özellikle blog yazarları, gazeteciler gibi kanaat önderlerinin seçiminde etki edecek birçok alanın denetlenmesini kolaylaştırmaktadır (Gouda, Biswal ve Parveen, 2020). Örneğin; bir ürünün veya kampanyanın tanıtımı için fenomen (influencer) kullanmayı tercih eden halkla ilişkiler uygulayıcısı, yapay zekâdan yararlanarak marka için en uygun olabilecek fenomeni tahmin edebilme şansını yakalayabilmektedir (Ilıcak Aydınalp, 2020).
Kampanyaları oluşturmak için gerekli olan bilgilerin toplanması sürecinde uzun süreli insan gücüne ihtiyaç duyulabilmektedir. Yapay zekâ ise gerek duyulan verileri çok çabuk bir biçimde bir araya getirmekte ve kullanılabilir hale dönüştürmektedir. Yapay zekâ, sadece verilerin toplanmasında değil aynı zamanda hedef kitleye gönderilecek olan mesajların da gönderim zamanlarını ve gönderi için kullanılacak araçları da belirlemektedir. Kampanya için hazırlanmış tanıtım e-postaları ve sosyal medya gönderilerini ne zaman hangi mecradan göndereceğini rahatlıkla planlayabilmektedir. Ayrıca uygulayıcılar yapay zekâ kullanımı ile kampanyalarda etkili olabilecek olan konuları, zamanlama ve sosyal kanalların analizini yüksek ve doğru oranlı tahminlerle yapabilmektedir (Ilıcak Aydınalp, 2020).
Öngörüler arasında yapay zekânın halkla ilişkileri daha verimli hale getirebileceği yer almaktadır.
Profesyonel halkla ilişkiler uygulayıcılarının içgüdüsel duygulara güvenerek hareket etmesiyerine verilere, gerçeklere ve eğilimlere dayalı olarak daha fazla yaratıcı kararlar almasınayardımcı olacağı düşünülmektedir (Peterson, 2019). Örneğin, halkla ilişkiler uygulayıcıları yapay zekâ araçlarını, toplantı planlama, büyük miktarda veri tarama, medya listeleri oluşturma, haber raporları geliştirme, toplantı notlarını yapılandırma, basın bültenlerini gönderme veya sadece tekrar eden günlük görevler gibi daha az değere sahip zaman alıcı görevlerde kullanacaklardır. (Panda, Upadhyay ve Khandelwal, 2019). Böylece uygulayıcılar hem kendilerini geliştirmek hem de daha yaratıcı içerikler oluşturabilmek için daha geniş bir zamana da sahip olabileceklerdir.
Kayım’a göre (2021) de “yapay zekâ, halkla ilişkiler uygulayıcılarının yerine geçen değil halkla ilişkiler uygulayıcılarına destek olan, kullanıcılara hız kazandıran bir araç konumundadır”. Bu bağlamda halkla ilişkiler uygulayıcılarının teknolojiden uzak kalmamaları ve kendilerini geliştirmeye devam etmeleri yapay zekânın alana sunacağı katkıları fark etmeleri ve uygulayabilmeleri açısından da önemlidir.
İletişim alanında yapay zekâ kullanımının geleceğine bakıldığında ise yapay zekâ sistemleri, büyük veri analizi sayesinde istenilen mesajları oluşturmaya ve göndermeye devam edeceği hatta giderek alana hâkim olacağı düşünülmektedir (Panda vd., 2019, s.202). Örneğin satış araştırması için yapay zekâ kullanmanın en büyük avantajı, firmanın genellikle müşteriyle karşılaşma ve satın alma verilerine sahip olmasıdır. Reklam dünyasında, kablo TV sağlayıcıları verilerinin sahibiyken, perakendeciler satın alma verilerinin sahibidir. Bu nedenle, bu yeni yaklaşımları reklam bağlamında uygulamak, araştırmacıların öncelikle çeşitli kaynaklardan veri kümeleri oluşturmasını gerektirmektedir (Malthouse ve Li, 2017). Yapay zekanın reklamcılık sektöründe kullanımı üzerine inceleme yapan bir araştırmada medyanın izlemesi ve planlama yapılması sürecinde, kampanyaların etkinliğinin ölçülmesinde, içerik oluşturma sürecinde, tüketici analizlerinin yapılmasında, piyasa eğilimlerinin izlenmesinde yapay zekanın kullanıldığı bulgulanmıştır. Ayrıca yine aynı çalışmada reklam senaryolarının yazılması amacıyla yapay zekanın kullanıldığı 2018 yılında Lexus Es marka otomobil için yazdırılan senaryonun çok başarılı sonuçlar verdiği belirlenmiştir (Yıldırım ve Can, 2024).
İletişim alanı içerisinde yer alan gazetecilik de yapay zekâ kullanan alanlardan biridir. Mevcut gazetecilik uygulamaları yapay zekâ uygulamaları ile karşılaştığında dönüşebilecek birkaç alandan bahsedilebilmektedir. Bunlardan birincisi gerçeğe hızla ulaşmaktır. Bir gazeteciye göre daha hızlı bir şekilde veri elde edilebilmekte ve bir o kadar da hızlı bir şekilde verilerin analizini gerçekleştirilebilmektedir. İkinci alan, haberin hızlıca yazılabilmesidir. Böylece elde edilen verilerden bir gazeteciye göre daha hızlı başlıklar bulunabilmekte ve daha hızlı bir şekilde içerik oluşturulabilmektedir. Bir gazeteciye göre daha hızlı olması, gazetecilikte yer alan haber atlatma kavramı için oldukça önem arz etmektedir. Üçüncü alan ise güvenilir, doğru ve nesnel bilgi sağlamaktır. Yapay zekâ sayesinde elde edilen bilgiler ön yargısız, taraf tutmadan analiz edilebilmekte ve haber haline getirilebilmektedir. Dördüncü alan, daha az hatayla haber yazmaktır. Verilerin elde edilmesi ve analiz edilmesi ne kadar hızlı olursa olsun bir insana göre daha az hatayla içerik üretilebilmektedir. Beşinci alan ise çevrimiçi sahte haber yayma konusudur.
Her ne kadar istenmeyen bir durum olsa da zaman zaman gazetecilikte sahte veya yanıltıcı haberlerle karşı karşıya kalınabilmektedir. Yapay zekâ uygulamaları bir insana göre çok daha hızlı hareket ederek sahte haberleri daha hızlı ve geniş alanlara yayabilmekte, bunların takibini yapabilmekte ve etkilerini ölçebilmektedir (Türksoy, 2022, s.402-403). Dolayısıyla yapay zekâ destekli gazeteciliğin mevcut uygulamaları değiştirip dönüştüreceği ön görülmektedir. Yapay zekânın gazetecilikte kullanımı söz konusu olduğunda haber trendlerinin araştırılması, bilgilerin toplanması ve düzenlenmesi, metinlerin otomatik olarak üretilmesi, büyük veri yazılımları aracılığıyla kişiselleştirilmiş dağıtıma kadar haber üretim sürecinin çeşitli aşamalarında gerçekleşebilmektedir (Steiner, 2014; Diakopoulos, 2019; Helberger 2019; Lokot ve Canavilhas, 2022). Teknolojinin sunduğu olanaklar sayesinde yeni gazetecilik alanları da ortaya çıkmaktadır. Örneğin veri gazeteciliği teknolojinin sunduğu olanaklarla birlikte gazetecilik alanında yer almaya başlamıştır. Son dönemde ise yapay zekânın, çeşitli uygulamalarla habercilik alanında kendine yer bulduğu görülmektedir. Robot gazetecilik, algoritmik gazetecilik, otomatikleştirilmiş gazetecilik adı altında gerçekleştirilen işlemler bu uygulamalardan bazılarıdır (Çeber, 2022, s.69).
Robot gazeteciler, tüketicinin önceden tanımladığı kriterlere göre tüketim için yayınlanan haberleri toplamaktadır. Robot gazetecilerin önemli avantajları arasında işgücüne yönelik maliyetlerin en aza indirilmesi, kişisel ön yargılara sahip olmaması sayılabilir (Güz ve Yeğen, 2018). Böylece hem daha az maliyetle hem de tarafsız içerik üretilebilmesi mümkün hale gelmektedir. Ayrıca çevrimiçi ortamda oluşan devasa veri yığınları ile gazetecilerin baş etmesi gittikçe zorlaşmaktadır. Robotik süreçlerin bu veri yığınlarını kolaylıkla analiz edebilmesi robotik gazeteciliği anlamlı ve gerekli kılan en önemli noktadır. Bu anlamda gazetecilerin rolünü değiştirecek ve daha fazla değer katabilecekleri, daha uzun soluklu araştırmacı gazetecilikürünleri için bir fırsat doğuracaktır (Işık, Ölçekçi ve Koz, 2022). Günümüzde robot gazetecilik sosyal platformların alanına yayılmaya başlamış ve haber botlarının (sosyal ağlarda haber ve bilgi dağıtımına katılan otomatik hesaplar) kullanımını yaygınlaştırmıştır. Bu tür botlar, haber kuruluşları ve gazeteciler için ilgi çekici bir gelişme fırsatı sunmaktadır (Lokot ve Diakopoulos, 2016). Van Dalen (2012, s.649), robot gazetecilerin “neredeyse hiç değişken maliyet olmadan binlerce makale üretebileceğini” söylemektedir.
Yukarıda bahsedildiği gibi robot gazeteciler, insan gazetecilerin çalışma şeklini değişmeye zorlamaktadır. Robot gazeteciler, insan gazetecilerin erişemeyeceği bir hızda araştırma yapabilmekte ve saniyeler içinde hikayeler yazabilmektedir. Örneğin 2014 yılında Microsoft (Asya) Yazılım Teknoloji Merkezi tarafından geliştirilen bir yapay zekâ sistemi olan Çinli chatbot Xiaoice’nin yardımıyla gazeteciler, sahte haberleri veya çevrimiçi ortamda yer alan yanlış bilgiyi azaltmayı başarmışlardır (Türksoy, 2022, s.402-403). Ancak burada Helberger (2019) tarafından sorulan “Medya, neyin haber değeri taşıdığına karar veren, algoritmalar ve izleyicilerin niceliksel ilgi alanları ve tercihleri ile içeriği değiştiren editör artık olmadığında, neyin rapor edilmeye değer olduğunu bağımsız olarak gözlemleyebilecek ve rapor edebilecek mi?” sorusu yapay zekâ ne kadar gelişirse gelişsin insan faktörünün vazgeçilmez bir unsur olmaya devam edeceği şeklinde yorumlanabilir.
Günümüzde gazetecilik alanında yapay zekâ kullanımının özellikle istatistiki verilerden haber üretme konusunda yaygın olarak haber ajansları tarafından kullanıldı söylenebilir. Bu bağlamda yapay zekâ gazetecilik alanını da dönüştürmekte ve haber üretim sürecini hızlandırmaktadır. Her ne kadar haber üretme konusunda editoryal kadroya yardımcı olsa da içeriğin güvenirliğini sağlamak adına içeriklerin yine de bir insan gözüyle denetlenmesi zorunlu görünmektedir.
İletişim alanlarından biri olan radyoda da yapay zekâ kullanımının söz konusu olduğu görülmektedir. Örneğin Türkiye’de Alem FM tarafından yapay zekâ destekli bir radyo programı yapılmaya başlamıştır. “Meltem ile Sohbet” programın sunuculuğunu Meltem isimli yapay zekâ yapmaktadır. Program içerisinde Meltem, dinleyicilerden gelen mesajları okumak, yorumlara yanıt vermek ve şarkı isteklerini almak gibi rolleri üstlenmektedir. Bu rolü yerine getirirken bir insan gibi sohbet akışına göre yeni içerikler üretebilmekte, espriler yapabilmekte ve dinleyicilerle etkileşime girebilmektedir (Köse, 2024). Dinleyicilerine sunacağı içeri kendisinin belirlendiği RadioGPT gibi uygulamalar Toptaş’nda (2024) ifade ettiği gibi “radyo yayıncılığında yapay zekânın kullanımıyla, uzun vadeli ve aşamalı olarak yapılan işlerin, çok kısa bir sürede gerçekleştirildiği ve yapay zekâ algoritmalarının alternatif yayıncılığa katkı sağladığını” ortaya koymuştur. Televizyon söz konusu olduğunda özellikle dijital televizyon kanallarının yapay zekayı daha yoğun olarak kullandığı söylenebilir. Dijital bir platformda izleyicinin tercihlerine göre içerik önerileri sunulması, kullanıcıların sesli komut sistemini kullanarak uzaktan kanal değiştirme, ses ayarı yapma veya içerik arama gibi işlemleri gerçekleştirmesi gibi yeni uygulamalarla karşılaşılması söz konusu olabilmektedir. Ayrıca reyting analizleri de yapay zekâ kullanılarak daha verimli ve pratik hale getirilemeye çalışılmaktadır (Akgül ve Küçükyılmaz,2022).
Sinema alanında senaryo yazmaktan hikâye geliştirmeye görsel efektler ve animasyonlar oluşturmaya kadar giden geniş bir yelpazede yapay zekâ kullanılmaktadır. Montaj ve kurgu süreçlerinde en etkili sahnelerin seçimini yapılabilirken, en uygun oyuncunun seçimini gerçekleştirebilir veya yapay zekâ tarafından oluşturulan sanal karakterlerle içerik oluşturulabilmektedir. (Berk, 2023; Türten, 2024). Yapay zekanın iletişim alanına özellikle alandaki meslek gruplarına fazlasıyla kolaylaştırıcı bir etki bıraktığı görülmektedir. Ancak yapay zekâ tarafından sağlanan bu kolaylıklar aynı zamanda bazı sorunlu durumları da beraberinde getirmektedir. Çalışmanın devamında bu sorunların neler olduğu alan yazının analiz edilmesiyle ortaya konmaktadır.
Yöntem
Nitel çalışma desenlerinden literatür taraması kullanılmıştır. Veriler dokümanlardan elde edilerek içerik çözümlemesiyle analiz edilmiştir. Nitel içerik analizi, nitel verileri tanımlamak, analiz etmek ve raporlamak için teorik olarak esneklik sağlayan bir araç olması, belirli süreçleri veya olayları etkileyen, destekleyen veya bağlamsallaştıran faktörleri incelemeyi gerektiren araştırma soruları veya temaları için kullanılmasından (Yıldırım ve Şimşek, 2018, s.242; Brulé ve Finnigan, 2020) dolayı tercih edilmiştir. Çalışmada içerik analizinin uygulanmasında okuma, kodlama, tema oluşturma, temaları gözden geçirme, temaları tanımlama (adlandırma) ve yazma adımları takip edilmektedir. Burada amaç veri setinde doğrudan tespit edilemese bile kavramsal kodlama ve temalandırmayla anlamsal ilişkileri ortaya çıkarabilmektir. Böylece analiz sürecinde neden ve nasıl sorularına yanıt bulunabilmektedir (Yıldırım ve Şimşek, 2018, s.238).
Çalışmada iletişim alanında yapay zekâ ile ilgili sorun belirten tüm içerikler çalışmanın verisi durumundadır. Toplanacak verilerin kapsamı iletişim alanında yapay zekâ ile ilişkilendirilmiş olan, aynı zamanda bu alanda ortaya çıkan sorunları ele alan ve Türkiye’de gerçekleştirilen Türkçe bilimsel çalışmalardır. Bu doğrultuda verilerin toplanması için çeşitli kriterler belirlenmiştir. Arama sonuçlarının daraltılması için dahil etme kriterlerinden biri anahtar kelime kullanımıdır.
Çalışmanın amacı doğrultusunda, iletişim alanında yapay zekânın kullanımına ilişkin literatüre ulaşmak üzere “iletişim ve yapay zekâ” ile “yapay zekâ ve iletişim” anahtar kelimeleri kullanılarak taramalar yapılmıştır. Bu süreçte, söz konusu kelime gruplarının yer aldığı başlık, özet ve tam metinler incelenmiş; içerik analizine dâhil edilmek üzere iletişim disipliniyle doğrudan ilişkili çalışmalar belirlenmiştir. Araştırmanın odak noktası yapay zekâ uygulamaları bağlamında iletişim alanında karşılaşılan sorunları ortaya koymak olduğundan, taranan metinlerin Özet ve içerikleri analiz edilerek bu tür sorunlara değinen yayınlar seçilmiştir. Ön değerlendirmede, elde edilen makalelerin alana uygunluğu doğrulanmış ve araştırma sorusuyla örtüşen problem temelli çalışmalar içerik analizine alınmıştır. Böylece araştırma sorusu doğrultusunda problem temelli ifadeler içeren çalışmalar sistematik biçimde seçilmiş ve değerlendirmeye dahil edilmiştir. Sorun belirlen ilk beş makalenin okunmasından sonra iletişim ve yapay zekâ, uyum, mesleki farklılaşma, işsizlik, bilgi kirliliği, sahte içerikler, sorun, kaygı, zorluk, tehdit, etik, mahremiyet, güvenlik ve gelecek, insan kontrolü, denetim, yasa, çözüm ve öneri kelimelerinin ön plana çıktığı ve tekrar ettiği tespit edilmiştir. Bu kelimeler başlangıç için kodlanmıştır. Bu kelimeleri içermeyen metinlerin çalışmanın amacına hizmet etmeyeceği düşünüldüğünden kapsam dışı bırakılmıştır. Böylece, çalışmanın kavramsal tutarlılığını ve metodolojik sağlamlığını destekleyecek şekilde veri yapılandırılmıştır.
Arama sonuçlarının daraltılması için dahil etme kriterlerinden biri de son 5 yılın çalışmalarının dikkate alınmasıdır. Son 5 yılın seçilmesinde Türkiye’de hem yapay zekanın daha fazla gelişim göstermiş olması (H20) hem de iletişim alanında daha yaygın şekilde kullanılması (Demirel, 2023, Summak, 2024) etkili olmuştur. Son dahil etme kriteri yayınların Türkçe dilinde yapılmış olmasıdır. Bundaki amaç çalışmayı Türkçe metinlerle sınırlayarak yapılan kodlama ve temalandırma çalışmasında bağlantıları daha kolay yakalayabilmek ve yorumlayabilmektir.
Yapılan literatür taramasında, Dergipark ve Academia benzer ve sınırlı sayıda sonuçlar verdiği için çalışmaya dahil edilmemiş, sadece Google Akademik veri tabanı kullanılarak yapılmıştır. Farklı veri tabanları (wos veya scopus vb.) İngilizce diliyle yayın yaptıkları için çalışmaya dahiledilmemiştir. Çalışmada anahtar kelimeler kullanılarak 2019-2024 yılları arasında yapılan taramada toplam 40 adet yayın olduğu tespit edilmiştir. Bir eserin birden çok listelenmesi (tekrar) ve tez, bildiri, kitap bölümü gibi yayınların sayılarının az olması nedeniyle kapsam dışı tutulmasına karar verilmiştir. Geriye kalan 21 yayın incelemeye alınmıştır. Taramanın yapıldığı yer, yayın sayısı, yayın türleri ve incelemeye alınan toplam makale sayısı aşağıdaki Tabloda ayrıntılandırılmıştır.
Ön okumada yapılan kodlamaların dışında kalan yayınlar çıkarıldığında 12 yayının veri sunduğu görülmüş ve çalışmaya bu yayınlarla devam edilmiştir. Yayınların tam metinleri dikkatlice ve tekrar tekrar okunarak başlangıçta belirlenen kodlar ayrıntılandırılmıştır. Daha sonra kodlar incelenip hassaslaştırılmış ve bunları daha geniş kategoriler halinde gruplandırarak alt tema ve ana temalara ulaşılmıştır. Temaların verilerle uygunlukları kontrol edilerek gerekli düzenlemeler yapılmış ve yorumlanmıştır.
Bulgular
Çalışmanın analizinde yapılan okumalar ve temel kodlamalar sorasında iki ana tema ve üç alt tema belirlenmiştir. Elde edilen veriler bulgular başlığında iki ana tema, alt temalar ve kodlamalarla birlikte görsel hale getirilerek tablo şeklinde sunulmaktadır. Bulguların sunumunda “araştırmacı kendi görüş ve yorumlarına yer vermeden toplanan verileri işlenmiş bir biçimde okuyucuya sunar” (Yıldırım ve Şimşek, 2018) ilkesi dikkate alınmıştır. Bu ilkeye uygun olarak çalışmanın bu adımında elde edilen veriler yorum katılmadan tablolar yardımı ile sunulmuştur. Ana temalardan ilki Sorunlar olarak adlandırılmıştır. Alt temalarda İletişim alanında bilgi kirliliği ve etik riskler ile İletişim ve iletişim mesleğine olumsuz yansımalar yer almaktadır. Ana temadan ikincisi ise Çözüm Önerileri şekline adlandırılmıştır. Alt tema İletişim alanında insan kontrolü, yasal düzenleme ve denetlemeler olarak belirlenmiştir.
Tartışma
Çalışmanın bu kısmında iki ana tema çerçevesinde alt temalar ele alınarak tartışılmakta ve yorumlanmaktadır. Okumanın ve takibin kolay olabilmesi adına alt temalar tablodaki sıralamaya uygun olarak sunulmaktadır. Sorunlar ana teması altında yer alan İletişim alanında bilgi kirliliği ve etik riskler temasında bilginin manipüle edildiği, bireyin mahremiyetinin ihlal edildiği ve yanlış bilginin hızla yayıldığı gibi yaşanan gerçekliklerin dile getirilmesi söz konusudur. Sahte içeriklerin üretilmesi yapay zekâ teknolojisi ile desteklendiğinde gerçekliğe yakın sahte içeriklerin sayısını artırması üzerinde durulan konulardan biridir. Önceden Photoshop programı ile fotoğrafı montajlayan nesil, geldiğimiz noktada videolara yüz eklemeler yaparak sahte içerik üretme konusunda sınırları zorlamaktadır. Dolayısıyla tekniğin gelişmesi sahte içeriklerin üretimini de kolaylaştırmakta ve hızını arttırmaktadır. Üretilen içerikler çoğu zaman meşru bir bilgi parçası gibi görünmektedir.
Bu durum üretilen sahte içeriklerin kime neyi kazandırdığının sorgulanması gerektirdiğini de ortaya koymaktadır. Diğer yandan yapay zekâ kullanımı ile kullanıcıların dar bir yelpazeye sıkışmasıyla ilgili görüşler de yer almaktadır. Ancak Kırık ve Özkoçak (2023) yapay zekâ sistemlerinin içerik önerilerinin kullanıcıların ilgilerine uygun içerikleri önerme üzerine geliştiğini belirtmektedir. Böylece kullanıcı ilgilendiği haber, video veya müzik vb. içeriklere daha kolay erişebilmektedir.
Kullanıcının tercihine uygun içerikler etkileşimi arttırmakta ve ilgi çekici deneyimler sunulabilmektedir. Her iki farklı görüş değerlendirildiğinde asıl önemli olanın kullanıcıların bilinçli olması ve imkanları kendi lehlerine daha iyi kullanabilmeleri olduğu görülmektedir.
İletişim alanına göz atıldığında ise medya içeriğinin güvenirliği ve etik açısından bilgi kirliliği temasının önemli olduğu açıkça görülmektedir. Yapay zekâ yardımıyla üretilen sahte haberlerin sosyal medya kullanıcıları tarafından hızla yayılması bilginin manipüle edilmesine yol açmaktadır. Sahte haberin doğrusu yazılsa bile insanların büyük çoğunluğu sahte haberdeki bilgiyi gerçek olarak algılanmaya devam etmektedir. Dolayısıyla bilgi günümüzde oldukça önemli ve değerlidir ancak doğru bilgiye sahip olmak daha önemli ve daha değerli görünmektedir.
Etikle ilgili insan yaşantısı ve hukuk alanıyla ilgili sorunların varlığı ön plana çıkmaktadır. Örneğin özel hayatın gizliliğinin veya kişisel mahremiyetin ortadan kalkmasının söz konusu olması etik ihlalle ilişkilendirilmektedir. Alan yazında ise yapay zekâ sistemlerinin giderek daha fazla özerk hale geldiği ve öngörülebilen veya öngörülemeyen hukuki ve etik soruları da beraberinde getireceği (Yılmaz ve Özparlak, 2021, s. 610; Karliuk, 2018) yönünde yer alan görüşler bu durumu destekler niteliktedir. Benzer şekilde özgürlük ve insanları kontrol altına alma, bireyin her anına müdahale etme, bireyin tek tipleşmesi gibi durumların ortaya çıkması da etik sorun olarak algılanmaktadır. Yapay zekâ ile kötü niyetli olarak üretilen bir yüz manipülasyonlu videosunun, hukuki sorunlar yaratması, kişisel gizliliği ve güvenirliği tehdit eden yayılma göstermesi gibi durumlar etik sorunlar olarak görülmektedir. Benzer şekilde haberlerde doğruluk, tarafsızlık ve bilgi güvenilirliği etik değerlere uyma gibi sorunları yeni etik sorunlar olarak değerlendirilmektedir. Netice itibariyle tüm bu söylemler, yapay zekâ sistemlerinin gelişimiyle ortaya yeni çıkan sorunların hem etik açıdan hem de hukuki açıdan sorun yaratma potansiyelinin yüksek olduğu yönünde değerlendirilmektedir. Bu yönüyle yapay zekâ riskleri ve yapay zeka büyüme yönüyle ilgili modeller oluşturmaya odaklanan düzenlemelerin yapılması gerekmektedir (Yudkowsky, 2010).
Gelişen teknolojilerle birlikte yapay zekanın getirdiği yeniliklerin bireyi ve toplumu nasıl etik riskler oluşturabileceği ile ilgili görüşler yer almaktadır. Bunlar yapay zekâ yardımı ile ses kaydı üzerinde oynama, fotoğraflar üzerinde düzenlemeler, derin sahte videolar ile insanları inandırma ve aldatma olasılığını artıran durumlardır. Etik sorun olarak algılanan durumlar arasında değiştirilmiş bir yüzle yeni bir sahte video yaratma, ünlü bir kişinin sahte bir cinsel eylem videosu, söylentiler ve dolandırıcılıklar için manipüle edilen görüntüler, bu tarz görüntü ve videoların bir yalan silsilesine kaynak olarak sunulması ve hızlı ve geniş bir şekilde yayılım göstermesi alan
çalışmalarında ifade edilen risk durumlarıdır. Deepfake videolarının inandırıcı, tehlikeli ve etik dışı olarak kabul edildiği de söylenebilir. Bilgi kirliliği ve etik riskler teması ile ilgili ele alınması gereken konulardan biri de kamu ve kamuoyunun şekillenmesiyle ilgilidir. Sahte içeriklerin hayata olumsuz etkilerinin yanı sıra sahte ve gerçek içerik arasında ayrım yapmanın zorlaşması, yalanın gerçeğe dönüşebilme ihtimalini her geçen gün artırmaktadır. Bu durum bireyler ve toplumlar için risk olarak algılanmaktadır. Örneğin ünlülerin itibarını zedeleme ve kamuoyunu yönlendirme toplumsal istikrarı ciddi şekilde tehdit edici bir durum olarak görülmektedir. Halkın yanlış bir şekilde bilgilendirilmesi ile yanlış kamuoyunun oluşmasına dolayısıyla kamuoyunun oluşumunun olumsuz etkilemesine kaynaklık etmesinin de risk olarak ele alındığı bulgular değerlendirildiğinde rahatlıkla ortaya çıkmaktadır. Kamuoyunun sağlıklı yönlendirilmesi ve demokrasinin sağlıklı işleyebilmesi amacıyla yapay zekanın güçlü kurallar çerçevesinde hareket etmesi gerekmektedir. Etik kurallar ve yasal yaptırımlar olmadan yapay zekanın kamu yararına hizmet edemeyeceği ve etmeyeceği açıktır (Nemitz, 2018).
İletişim alanında bilgi kirliliği ve etik riskler teması bireysel alanda değerlendirildiğinde kişinin itibarını zedeleyebilecek veya mahremiyetini ihlal edebilecek içeriklerin üretilmesi ile ilişkilendirilmektedir. Bu tipteki içerikler genelde intikam alma, şantaj, birisinin kimliğini çalma, dolandırıcılık, itibar sarsma vb. durumlardan kaynaklı olarak gerçekleştirilebileceği gibi tamamen kötü niyetli kullanıcıların hareketleri sonucunda da ortaya çıkabilecek durumlardır. Kişisel gizlilik haklarına saldırı, kişiyle ilgili yanlış bilgi yayma, dezenformasyon yapma, yanıltıcı içerikler yayma, mevcut içerikleri değiştirme, manipülasyonlar, bireyin toplumdan dışlanması ve toplumsal düzeni bozmaya gidebilecek unsurlar olarak karşımıza çıkmaktadır. Kötü niyetli kullanıcılar için yapay zekâ sistemleri bir manipülasyon aracına dönüşebilmekte ve manipüle edilmiş içeriklerin hızla yayılmasına katkı sağlamaktadır. Bu tarz uygulamalar yapay zekanın tehdit olarak algılanmasını kolaylaştırmaktadır. Kırık ve Özkoçak’a (2023) göre bu tür durumlar yapay zekâ sistemlerinin sağladığı faydaların yanında potansiyel risklerdir. Yazarlar bu risklere karşı kullanıcıların korunması amacıyla gerekli önlemler alınması gerektiğini aksi taktirde insanlığın büyük bir tehditle karşı karşıya kalmasının kuvvetle muhtemel olacağını vurgulamaktadır. Solove (2024) ise yapay zekanın gizlilik sorunlarını ele almak için gizlilik yasasının değişmesi ve uyum sağlaması gerektiğini tartışmaktadır. Ona göre yapay zekanın verilere olan doyumsuz iştahı, gizlilik yasasının veri toplama düzenlemesine ciddi şekilde meydan okumaktadır. Gizlilik hukukundaki tutarsız kavramlar ve yaklaşımlar ile rızaya dayalı veri toplamaya yönelik yasal yaklaşımlar yeniden gözden geçirilmelidir (Solove, 2024).
İletişim alanında bilgi kirliliği ve etik riskler teması altında deepfake videoların belirsizliği artırmak gibi bir etkisinin olması, sosyal medyaya ve haberlere olan genel güveni azaltması ile ilişkilendirilmektedir. Bu tipteki içerikler medyaya yönelik şüphe uyandırmaktadır. Teknolojinin ilerlemesi ve yapay zekanın da işin içerisine girmesiyle birlikte gerçek ve sahte olanı ayırt etmek gittikçe zorlaşmaktadır. Bu durumla ilgili son yıllarda iletişim alanlarından biri olan reklam içeriklerinde yapay zekâdan faydalanılarak içerik üretildiği görülmektedir. Örneğin Acar ve İmik Tanyıldız’ının “Reklamda Yapay Zekâ Kullanımı: Ziraat Bankası #Senhepgülümse Reklam Filminde Deepfake Uygulamasının Görsel Anlatıya Etkisi” adlı çalışmalarında örnek olarak ele aldıkları ve analiz ettikleri reklam filminde deepfake uygulamasının ayrıntılarını sunmaktadırlar.
Aynı çalışmada deepfakelerin iletişimin hızı da göz önüne alındığında çok hızlı bir şekilde yayılabildiği ve toplumu ikna edici özelliğinden dolayı da olumsuz etkiler bırakabileceğine dikkat çekilmektedir. Deepfake içerikler yapay zekânın gerçeğe oldukça yakın görüntüler oluşturması ile elde edilmektedir. Birbirinden farklı içeriklerin örneğin iki farklı fotoğrafın veya videonun birleştirilmesi ile gerçeğe oldukça yakın yeni bir içerik üretmesi mümkün hale gelmektedir. Gerçek bir vido, ses kaydı veya resim üzerinde düzenlemeler yapılarak insanları inandırma ve aldatma olasılıklarını arttırmaktadır. Bu tarz içeriklerde karşılaşılan temel sorunun fotoğraf veya videoya dahil olanlardan izin alınmadan içerik üretilmesi ve yayılması olduğuna dikkat çekilmektedir (Acar ve İmik Tanyıldızı, 2022). Benzer şekilde Nazar ve Bustam (2020)’da çalışmalarında Deepfake’i uygulayan yazılımlara erişimin oldukça kolay olduğunu ve Deepfake ile oluşturulan videoların sahte olup olmadığının anlaşılmasının zor olduğunu bulgulamışlardır.
Toplumsal açıdan toplumsal etkileşimlere olumsuz etkisinin olacağı öngörülmektedir. Örneğin ortaya çıkan güven sarsıcı durumların toplum içerisinde sosyal kabul alma ve güven sağlama konularını giderek zorlaştıracağı yönünde yorumlanabilir. Burada ortaya çıkabilecek bir diğer sorun yüksek ve düşük gelirli ülkeler arasında yapay zekâ sistemlerine erişilebilirliğinde potansiyel bir dengesizlik ortaya çıkarmasıdır (Koçyiğit ve Darı, 2023). Toplumsal açıdan değerlendirildiğinde gelecek on yılda yapay zekanın daha da güçleneceği hatta 3. Dünya Savaşı’nın tetikleyicisi olabilme ihtimali de olumsuz öngörüler de bulunmaktadır. Dijital devrimin toplumsal etkisi birçok alanda ortaya çıkan değişimlerle birlikte daha belirgin hale gelmiştir. Örneğin hayatımızın ve işimizin çoğu yönünü etkilemesi, alışveriş ve eğlence alışkanlıklarımızı ve istihdam modellerimizi şekillendirmesi (Makridakis, 2017) toplumsal etkilerini daha görünür kılmaktadır.
İletişim ve iletişim mesleğine olumsuz yansımalar alt temasında teknolojinin getirdiği yeniliklerin iletişim alanına yansıması sonucu ortaya çıkan sorunların varlığına odaklanmaktadır. Yapay zekâ sistemlerinin, iş yapış biçimlerini değiştirmesi ve yapılacak işlerin yapay zekâ aracılığıyla yapılmaya başlanması gibi gelişmeler yapay zekanın insanların yerini almaya doğru gittiği yönünde değerlendirilmektedir. Makridakis, (2017) bu tarz değerlendirme yapanları kötümserler olarak nitelemektedir. Burada kötümserliğe götüren nedenleri sorgulamak daha doğru bir yaklaşım olacaktır. İşletmelerde yapay zekâ kullanımının giderek yaygınlaşması, akıllı örgütlerin ortaya çıkmasını hızlandırdığı, iş yapma alışkanlıklarının köklü bir değişimle karşı karşıya kaldığı, işletme içinde çalışanın bu yeni duruma uyum sağlamasının zorlaştığı ve çalışanın işsiz kalması ile sonuçlanacağına dair görüşler bulunmaktadır. Bu durum işletmelerin önceden insanlar tarafından yapılan işlerin bir kısmını yapay zekâ araçlarına yaptırdığı (Özgür, 2024) gerçeğini de gözler önüne sermektedir. Örneğin yapay zekâ sistemleri gazetecilik alanında haber yazımı sürecini etkilemekte ve belli başlı haberler; hava durumu raporları veya finansal raporlar gibi tekrarlayan haber türleri yapay zekâ ile üretilebilmektedir (Kırık ve Özkoçak, 2023). Reklamcılık alanında çeşitli içeriklerin yapay zekâ ile üretilmesi günümüzde oldukça kolaylaşmıştır. Halkla ilişkiler veya reklamcılık alanında yaratıcılık gerektiren içeriklerin oluşturulması, metin yazarlığı, grafik ve görsel oluşturmada yapay zekâ kullanımı daha fazla ön plana çıkmaya başlamıştır.
Ancak, uygulayıcıların becerilerini sürekli geliştirmeleri ve çeşitli araçları kullanma pratiği yapmaları gerekmektedir (Pribadi ve Nasution, 2021). İnsan emeğinden makine emeğine geçişin de çeşitli tepkilere neden olduğu ve istihdam üzerindeki etkisinin tartışılır hale geldiği veriler arasında yer almaktadır. Örneğin günümüzde artık yapay zekâ kullanımı sonucu yazılım sektörü küçülmeye başlamıştır (Sözcü, 2024). Tüm bu gelişmelere rağmen Kavut’a (2022) göre “yapay zekanın insana özgü olan ve birçok iş yapış biçiminde gerek duyulan empati, eleştirel düşünme, duygusal zekâ gibi kişilerarası iletişim becerilerine sahip olmadığı göz önünde bulundurulmalıdır. Böylece iletişim alanında son dönemde yaşanan iş gücü kaybı endişesi söz konusu olmayacaktır.” Öte yandan yapay zekâ teknolojisinin çalışan üzerindeki aşırı iş yükünü almasının gelecekte daha az çalışanla daha çok işin yapıldığı bir durumu ortaya çıkaracağına ilişkin görüşler de mevcuttur. Bu durumun medya sektöründe çalışanların rol değişikliğine gitmesine neden olduğu kabul edilmektedir. Dolayısıyla teknoloji başlangıçta olumsuz olarak karşılansa da yeni ortaya çıkan işler ve iş yapış biçimleri yeni meslekleri de ortaya çıkardığı için bir denge yakalandığı kabul edilmektedir. Bunun yanı sıra yapay zekâ kullanımı yeni mesleklerin, yeni iş yapış biçimlerinin ortaya çıkmasını kolaylaştırdığına ilişkin bir kabul de söz konusudur.
Özetle gelişen teknolojinin belli meslekleri yok etmesine benzer şekilde iletişim alanında da benzer yok oluşlar söz konusudur. İletişim alanındaki yeni çalışma süreçleri ve yapıların ortaya çıkması bireyi ister istemez bir sorun durumu içerisine almaktadır. Yeni teknolojiyi bilmemek veya öğrenme güçlükleri ile karşılaşmak, belirli olan bir rutinin dışına çıkarak işleri yürütmek ve gelecekte iş yapışla ilgili nereye varılacağına yönelik bilinmezlikler kaygı durumunun yaşanmasına kaynaklık etmektedir.
İletişim mesleğine olumsuz yansımalar teması bağlamında elde edilen bulgular değerlendirildiğinde yapay zekanın yeni bir alan olarak kabul edildiği, yeni iletişim teorileriningelişmesi gerektiği, yeni bir soluk olarak algılandığı hatta biraz daha ötesine geçerek bir devrim olarak nitelendiği görünmektedir. Makine insan iletişiminin söz konusu olduğu bu yeni alanda paradigma değişikliğine kadar varacak yenilikler beklenmektedir. Alan yazında kısaca İMİ olarak adlandırılan insan makine iletişiminin yeni bir çalışma alanı olarak ortaya çıkması, insan ve makine arasındaki etkileşime etki eden psikolojik ve toplumsal faktörlerin analiz edilmeye çalışılması (Şenyüz, 2021, s.214) temayı destekler niteliktedir.
Alt temada yapay iletişim için yapay zekanın daha belirleyici bir etken olması hem yeni bir iletişim türünü hem de yeni bir buluş olarak nitelendirilmesini sağlamaktadır. Ancak yapay zekâ teknolojisi empati ve insan etkileşimi özeliklerine sahip değildir. Yapay zekâ veriler üzerinden hareket ederken insanlar duyguları hissetmekte ve karar verme süreçleri etkilenmektedir. Dolayısıyla, yapay zekâ teknolojisinin iletişim ve işletmeler için özellikle insan kaynaklarının değerlendirilmesi durumunda doğru bir uygulama olup olmadığı tartışılmaktadır (Gür, Ayden ve Yücel, 2019, s.155). Kişilerarası iletişimin artık insan makine iletişimine döndüğü üzerinde durulan konulardan biri olarak kaşımıza çıkmaktadır. Çelebi ve Ataman’a göre (2021, s.586) insanların trajik olaylara verdiği tepkilerin yorum, beğeni ve tweetten oluşmasını bireyde yaşanan algı değişimine bağlamaktadır. Yazarlar, bu değişimin yapay zekâ şirketleri tarafından fark edildiğini ve insansı robotlar ürettiğini söylemektedir. Böylece sosyal hayatta arkadaşlık eden robotların kullanıldığı yeni bir çağa doğru gidildiğini ifade etmektedirler.
Akademik alanda ise yapay zekâ tarafından üretilmiş olan içeriklerin mevcut intihal programlarına takılmaması, çeşitlik etik sorunları ve zorlukları yanında getireceği öngörülmektedir. Özelikle bilimsel yazımda yapay zekâ sistemlerinden faydalanılmaya başlaması bu tür sorunları daha fazla ön plana çıkarmaktadır. Örneğin yapay zekâ sistemlerinden biri olan ChatGPT aracılığıyla bilimsel içerik üretmenin nasıl düzenleneceği konusu sorun yaratan alanlardan biridir. Bu sorunun giderilmesi için akademik intihalin tespitinde kullanılan Turnitin programı yapay zekâ temelli intihali tespit etmek amacıyla Yapay Zekâ Tespit Aracı (Al Writing Detection Tool) uygulamasını kullanıma sunmuştur (Koçyiğit ve Darı, 2023; Halaweh ve El Refae, 2024, s.186). Buna benzer örneklerin sayıca artması akademik alanda yaşanan sorunun giderilmesinde etkili olacağı düşünülmektedir.
Yapay zekâ ve onun getirmiş olduğu iletişim ortamı kurumlar için de olumsuz durumları ön plana çıkarabilmektedir. Örneğin kurumların çeşitli sahte içeriklerle kamuoyu önünde zor durumda bırakılması veya sahte içeriklerle bireylerin markaya karşı algısının değiştirilmesi ile bireylerin yanlış yönlendirilmesinin söz konusu olacağı öngörülmektedir. Kamuoyu önünde kurumsal olarak itibara yönelik saldırıların olabileceği yönünde olumsuz öngörünün mevcut olduğu söylenebilir. Vlaeminck’e (2023) göre de kurumsal itibara yapılan saldırılar, hızla yayılan bir tehlikedir. Dolayısıyla kurumsal iletişim yönetimi söz konusun olduğunda iletişim uzmanlarının kaygı duyabileceği bir ortamın varlığından söz edilebilir.
Çözüm Önerileri ana temasının iletişim alanında insan kontrolü yasal düzenleme ve denetlemeler alt teması içerisinde yapay zekanın kullanımı esnasında ve sonrası için çeşitli çözüm önerileri getirildiği bulgulanmıştır. Çözüm önerileri arasında insan yargısının yerine kullanılmaması gerektiği, kritik karar alma veya uygulamada kullanılmadan önce uzmanlar tarafından denetlemenin yapılması gerektiği yani insan kontrolü olmadan makinenin karar verdiği yönde hareket edilmemesi gerektiği yer almaktadır. İnsan müdahalesini gerekli gören bu öneri Çelebi ve Gültekin (2020, s.45) tarafından yapay zekâ ürünlerinin şimdilik insan müdahalesine ihtiyaç duyduğu ancak ilerleyen süreçte hangi aşamaya geleceği henüz kestirilemediği yönünde değerlendirilmektedir. Yazarlara göre gelecek yüzyılda insanın yerini tutup tutmayacağı veya her daim insanın müdahalesine ihtiyaç duyup duymayacağı, ontolojik sınırların belirsizleşme sürecinin nerelere varabileceğiyle veya yeni varlık telakkisinin mahiyeti ile doğrudan ilgili ve ilişkilidir.
Gerçek ve sahte içeriklerin birbirinden ayrıt edilmesini kolaylaştıracak yeni yaklaşım veya sistem önerilmektedir. Örneğin yapay zekanın tersine mühendislik yaparak değiştirilmiş olan video, ses ve resim gibi içeriklerin orijinal durumlarına döndürmesini sağlaması öneri olarak sunulmaktadır. Bunun yanında sahte içeriklerin yayılmasını önlemek için yasal ve teknolojik önlemler de öneriler arasında yer almaktadır. Bu durumla ilgili olarak yapay zekâ sistemlerinin içeriğin doğruluğunu kontrol edebilecek özelliklerinin kullanılması önerilmektedir. Örneğin algoritmalar, bir haber metnindeki çelişkili durumları, yanlış bilgileri ve manipülasyonları tespit edebilir. Böylece doğru ve güvenilir haberlerin yayılması mümkün olabilecektir (Kırık ve Özkoçak, 2023)
Gelişen dijital teknolojiler ve yapay zekâ sistemlerinin karşısında bireyin güçlü kalabilmesi için geliştirilen öneriler de bulgulanmıştır. Buna göre teknoloji, eğitim, öğretim ve yönetişimin bir araya getirildiği bir yapının oluşturulması önerilmektedir. Yapay zekâ sisteminin etik kullanım kodlarının belirlenmesi ve izlenerek denetlenmesi, bunun yanında şeffaflık ve hesap verebilirliğin sağlanması öneriler arasında yer almaktadır. Bireyler için öneriler arasında kullanıcıların yeterli düzeyde bilgi sahibi olmasının sağlanması ve içerik kalitelerinin iyileştirilmesiyle, kullanıcıların yapay zekâ teknolojisini anlamaları, eleştirel bakış açısıyla yaklaşmaları ve etik değerleri gözetmeleri sağlanabilecektir. Denetleyici kurumların içeriğin kalitesini veya güvenilirliğini tanımlaması, bunun yanında hukuk ve yapay zekâ konusunun tartışmalara açık olması istenmektedir. Kırık ve Özkoçak (2023) bu durumla ilgili olarak hukuki ve etik açıdan ülkelerin ortaklaşa hareket etmesinin son derece önemli olduğunu vurgulamaktadır. İletişim alanı bağlamında yapay zekâ sistemlerinin iletişimciler tarafından kavranması, iletişim fakültelerinde derslere konu edilmesi hatta tüm müfredat içerisine entegre edilen bir yapıda olması iletişim etiği ve medya okuryazarlığı derslerinde yapay zekâ konusunun bulunması sıralanmaktadır. İletişim alanındaki bu öneriler yerine getirildiğinde zorluk ve riskleri bilerek hareket eden iletişim profesyonellerinin yetişmesi sağlanacaktır (Demirel, 2023, s.10). Bu alt temada yer alan tüm çözüm önerileri ortaya çıkan sorunların giderilerek sorunların azaltılmasına katkı sağlayıcı niteliktedir.
SONUÇ
Çalışmada iletişim alanında yapay zeka kullanımının giderek arttığı bir yapıdan yola çıkılarak karşılaşılan sorunların nasıl ve neden ortaya çıktığı anlaşılmak istenmiştir. Buna göre elde edilen bulgular sorun ve çözüm önerileri olmak üzere iki ana tema etrafında toplanmaktadır. Sorunlar temasında İletişim alanında bilgi kirliliği ve etik riskler ile İletişim ve iletişim mesleğine olumsuz yansımalar birbiriyle ilişkili alt tema olarak değerlendirilmiştir. Çözüm önerileri ile ilgili olarak iletişim alanında insan kontrolü, yasal düzenleme ve denetlemeler teması ortaya çıkmıştır. İletişim alanında bilgi kirliliği ve etik risklerin mevcutta var olduğu ancak yapay zekâ sisteminin sınırlarının çizilememesi ve denetimsizlikle birlikte artış gösterdiği söylenebilir. Bunu artıran durumun etik dışı kullanımlardan kaynaklandığı görülmektedir. Bireysel anlamda etik kullanım söz konusu olmadığında (kötü niyetli kullanımlar) toplumsal alanda sorunlar baş göstermeye başlamaktadır. Örneğin güven sorunun yaşanmasına, yanlış yönlendirilmelere, mağduriyet yaratan durumların ortaya çıkmasına yol açmaktadır. Bununla birlikte veri setinde doğrudan tespit edilemese bile yapılan temalandırmalar tekrar gözden geçirildiğinde kullanıcının bilinçsizliği ve kolay kandırılma ihtimalinin hem bireyin hem de toplumun savunmasız (kurban) olarak algılanmasına yol attığı anlaşılmaktadır. İletişim ve iletişim mesleğine olumsuz yansımalar hem bireyler arası iletişimde hem de meslekle ilgili iş yapış biçimlerinin değişmeye başlamasında çeşitli açılardan tedirginlik yaratan durumları ortaya çıkardığı görülmektedir. Burada teknolojinin getirdiği yeniliklerin mevcut iletişim biçimlerini yok edeceği kaygısı ve iş yapış biçimlerinde yaşanan değişimlere uyum sağlama süreçlerinin sancılı geçeceğine dair bir inancın varlığı olumsuz yansımalara neden teşkil ettiği düşünülmektedir. İletişim alanında insan kontrolü, yasal düzenleme ve denetlemelerle yapay zekanın yaratacağı olumsuz birçok durumun önüne geçileceği yönünde bir beklentinin varlığından bahsedilebilir. Toplumun bilinçli bireylerden oluşması, etik kodlara uyumlu hareket edebilen bireylerden oluşan toplumsal yapı daha kalıcı çözüm üretebilmeye yardımcı olacaktır.
Çalışmanın sonucunda varılan nokta olumsuz durumların hem bireyi hem de toplumu etkileyebilecek düzeyde olduğudur. Bireyin bilgi edinme ve karar verme sürecinde etkilenebileceği ve toplumun kolaylıkla manipüle edilebileceği bir durumun varlığından bahsedilebilir. Kullanıcıların bilinçlendirilmesi, başta medya okuryazarlığı olmak üzere sosyal medya ve dijital medya okuryazarlığı gibi birçok okuryazarlık alanı için bireylerin daha fazla eğitilmesi gerektiği ortadadır. Kötü niyetli kullanıcılar için çeşitli yasal yaptırımların mutlaka bulunması ve uygulanması, caydırıcı cezalara yer verilmesi oluşan sorunlu durumları hafifletecektir. Sivil toplum, kamu aktörleri ve şirketler arasında güven odaklı bir sinerjiye dayalı etik ve yasal bir çerçevenin oluşturulması gerekmektedir. Bu aynı zamanda bilgi kirliliğinin önüne geçilmesi etik kodların benimsenmesi ile risklerin azaltılması adına da önemlidir. Yapay zekanın kullanımı ile toplumlar arasında dengesizliğin ortaya çıkması, iletişim alanında yapay zekâ kullanımında meslekle ilgili ortaya koyduğu sonuçların teknolojinin gelişimi ile geliştiği ve teknoloji yerleştikçe ve normalleştikçe çözüm yolarının da ortaya çıktığı yönünde değerlendirilebilir.
Son olarak çalışmanın farklı sektörler içinde yapılması ve benzer sorunlarla karşılaşıp karşılaşılmadığı ve çözüm önerileri üzerinde durulması uygun olacaktır. Farklı bir çalışmada daha geniş kapsamlı veri tabanları kullanılarak veya derinlemesine görüşmelerle yapay zekâ ile ilgili sorun boyutunun ne olduğu belirlenmelidir.
KAYNAKÇA
ACAR, H. M. ve İMİK TANYILDIZI, N. (2022). Reklamda Yapay Zekâ Kullanımı: Ziraat Bankası #Senhepgülümse Reklam Filminde Deepfake Uygulamasının Görsel AnlatıyaEtkisi. Kastamonu İletişim Araştırmaları Dergisi, (8),78-99. Https://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/2117523 adresinden erişildi.
AKGÜL, B. and KÜÇÜKYILMAZ, T. (2022) “Forecasting TV ratings of Turkish television series using a two-level machinelearning framework,” Turkish Journal of Electrical Engineering and Computer Sciences: Vol. 30: No. 3, Article https://doi.org/10.55730/1300-0632.3809
ALPAYDİN, E. (2016). Machine Learning. ABD: MIT Press.
ARSLAN, K. (2020). Eğitimde Yapay Zekâ ve Uygulamaları. Batı Anadolu Eğitim Bilimleri Dergisi, 11(1), 71-80. https://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/1174773 adresinden erişildi.
BERGER, J., HUMPHREYS, A., LUDWİG, S., MOE, W. W., NETZER, O. ve SCHWEİDEL, 1.A. (2019). Uniting the Tribes: Using Text for Marketing Insight. Journal of Marketing,84(1), 1–25. https://doi.org/10.1177/0022242919873106
BERK, M.E. (2023). Derin Öğrenme’nin Sinema Sektöründe Kullanımına İlişkin Bir İnceleme.
İdil, 101 75–84. https://doi.org/10.7816/idil-12-101-07
BRULÉ, E. ve FINNIGAN, S. (2020). Thematic Analysis in HCI. https://sociodesign.hypotheses.org/555 adresinden erişildi.
BUDAK, S. (2017). Psikoloji Sözlüğü. Ankara: Bilim ve Sanat Yayınları.
EBER, B. (2022). Yapay Zekâ Uygulamalarının Halkla İlişkiler Aracı Olarak Kullanımı (Basılmamış Doktora Tezi). Marmara Üniversitesi.
ÇELEBİ, V. ve ATAMAN, S.C. (2021). Bireylerin Sosyal Medyadaki Etkileşimlerinin Yapay Zekâ Bağlamında Değerlendirilmesi ve Nagel’in Öteki Zihinler Problemine YaklaşımıAçısından Kritiği. Beytulhikme An International Journal of Philosophy, 11(2), 567-588. https://doi.org/10.18491/beytulhikme.1700
ÇELEBİ, E. ve GÜLTEKİN, A. (2020). Ontolojik Sınırların Belirsizliği: Yapay Zekâ, Mit ve Her (Aşk) Filmi Üzerinden Bir Değerlendirme. İnönü Üniversitesi Kültür ve Sanat Dergisi, 6(1), 40-46. https://doi.org/10.22252/ijca.744186
DEAKIN UNIVERSITY (2025) https://www.deakin.edu.au/about-deakin/news-and-media- releases/articles/ibm-watson-helps-deakin-drive-the-digital-frontier adresinden erişildi.
DEMİREL, E. S. (2023). İletişim Alanında Yapay Zekâ: İletişim Fakültelerinde Yapay Zekâ Çalışmaları Üzerine Bir Araştırma. Social Sciences Studies Journal (SSSJournal), 9(118), 9842-9852. https://doi.org/10.29228/sssj.74032
DIAKOPOULOS, N. (2019). Automating the News: How Algorithms are Rewriting the Media.
USA: Harvard University Press.
DOĞAN, A. (2002). Yapay Zekâ. İstanbul: Kariyer Yayıncılık.
GOUDA, N. K., BISWAL, S. K. ve PARVEEN, B. (2020). Application of Artificial Intelligence in Advertising & Public Relations And Emerging Ethical Issues In The Ecosystem. International Journal of Advanced Scienceand Technology, 29(06), 7561-7570.
GÜR, Y. E., AYDEN, C. ve YÜCEL, A. (2019). Yapay Zekâ Alanındaki Gelişmelerin İnsan Kaynakları Yönetimine Etkisi. Fırat Üniversitesi Uluslararası İktisadi ve İdari BilimlerDergisi, 3(2), 137-158. https://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/911917 adresinden erişildi.
GÜZ, N. ve YEĞEN, C. (2018). Bir Dijital Gazetecilik Biçimi: Robot Gazetecilik. In Proceedings of the International Symposium on Communication in the Digital Age, s.328-339.https://www.academia.edu/39737194/Bir_Dijital_Gazetecilik_Bi%C3%A7imi_Robot_Ga zetecilik adresinden erişildi.
H20, (t,y.). Türkiye’de Yapay Zekâ Ekosisteminin Son 5 Yıldaki Gelişimi.https://www.h2oinvestment.com/blog/turkiyede-yapay-zeka-ekosisteminin-son-5-yildaki- gelisimi
HALAWEH, M. ve EL REFAE, G. (2024, September). Examining the Accuracy of AI Detection Software Tools in Education. In 2024 Fifth International Conference on Intelligent Data Science Technologies and Applications (IDSTA) (pp. 186-190). IEEE. https://doi.org/10.1109/IDSTA62194.2024.10747004
HELBERGER, N. (2019). On the Democratic Role of News Recommenders. Digital Journalism, (7), 993–1012. https://doi.org/10.1108/jcom-10-2019-0137.
HOHENSTEIN, J., KIZILCEC, R.F., DIFRANZO, D. et al. (2023). Artificial Intelligence in Communication İmpacts Language and Social Relationships. Sci Rep 13,5487 ttps://doi.org/10.1038/s41598-023-30938-9
HUANG, M. H. ve RUST, R. T. (2021). A Strategic Framework for Artificial Intelligence in Marketing. Journal of the Academy of Marketing Science, 49, 30-50.https://doi.org/10.1007/s11747-020-00749-9
HUMPHREYS, A. ve WANG, R. (2018). Automated Text Analysis For Consumer Research. Journal of Consumer Research, 44(6), 1274– https://doi.org/10.1093/jcr/ucx104
ILICAK AYDINALP, Ş. G. (2020). Halkla İlişkiler Perspektifiyle Yapay Zekâ. Turkish Studies- Social, 15(4), 2283-2300. https://doi.org/10.29228/TurkishStudies.42106
IŞIK, U., ÖLÇEKÇİ, H. ve KOZ, K. A. (2022). Yapay Zekâ ve Algoritma Ekseninde Gazeteciliğin Geleceği Ve Toplum İçin Anlamı. Gümüşhane Üniversitesi İletişim Fakültesi Elektronik Dergisi, 10(2), 1248-1275. https://doi.org/10.19145/e-gifder.1129929
KARLIUK, M. (2018). Ethical and Legal Issues in Artificial Intelligence. International and Social Impacts of Artificial Intelligence Technologies, Working Paper, (44).working_paper_44_en_block_12.fm adresinden erişildi.
KAYIM, N. (2021). Yapay Zekânın Halkla İlişkiler Uygulamalarındaki Yeri (Basılmamış Doktora Tezi). İstanbul Üniversitesi.
KAVUT, S. (2022). Türkiye’de Yapay Zekâ Alanında Yazılan Tezlerin İçerik Analizi Yöntemiyle İncelenmesi. Türkiye İletişim Araştırmaları Dergisi (41), 80-98. https://doi.org/10.17829/turcom.1051167
KIRIK, A. M. ve ÖZKOÇAK, V. (2023). Medya ve İletişim Bağlamında Yapay Zekâ Tarihi Ve Teknolojisi: Chatgpt Ve Deepfake İle Gelen Dijital Dönüşüm. Karadeniz UluslararasıBilimsel Dergisi (58), 73-99. https://doi.org/10.17498/kdeniz.1308471
KOÇ, N. ve BAŞFIRINCI, C. (2023), İletişim Alanındaki Mesleklerde Yapay Zekâ Uygulamaları: Mevcut Durum Analizi ve Alan Yazın Taraması. Karadeniz Teknik Üniversitesi İletişim Araştırmaları Dergisi, 13 (1), 121-148. https://doi.org/10.53495/e-kiad.1265999
KOÇYİĞİT, A. ve DARI, A.B. (2023). Yapay Zekâ İletişiminde Chatgpt: İnsanlaşan Dijitalleşmenin Geleceği. Stratejik ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 7(2), 427-438. https://doi.org/10.30692/sisad.1311336
KÖSE, S. (2024). Meltem: Türkiye’nin İlk Yapay Zeka Radyo Programcısı Hakkında Bilmeniz Gerekenler. https://listelist.com/meltem-yapay-zeka-radyo-programcisi/ adresinden erişildi.
KPMG INTERNATIONAL (2023). Generative AI Models — The Risks and Potential Rewards in Business, https://assets.kpmg.com/content/dam/kpmg/xx/pdf/2023/04/generative-ai- models-the-risks-and-potential-rewards-in-business.pdf adresinden erişildi.
LOKOT, T. ve DIAKOPOULOS, N. (2016). News Bots: Automating News and Information Dissemination on Twitter. Digital Journalism, (4), 682–99. http://dx.doi.org/10.1080/21670811.2015.1081822
LEMBKE, G. (2024). Using artificial intelligence in communication. Using artificial intelligence in communication adresinden erişildi.
MARR, B. (2021). The 7 Biggest Artificial Intelligence (AI) Trends In 2022. https://www.forbes.com/sites/bernardmarr/2021/09/24/the-7-biggest-artificial- intelligence-ai-trends-in-2022/?sh=4a6789162015 adresinden erişildi.
MAKRIDAKIS, S. (2017). The Forthcoming Artificial Intelligence (AI) Revolution: Its Impact on Society and Firms. Futures, 90, 46-60. https://doi.org/10.1016/j.futures.2017.03.006 Türkiye’de İletişim Alanında Yapay Zekâ Kullanımı: Sorunlar ve Çözümler 328
MALTHOUSE, E. C. ve LI, H. (2017), Opportunities for and Pitfalls of Using Big Data in Advertising Research. Journal of Advertising, 46(2), 227-235. https://doi.org/10.1080/00913367.2017.1299653
MANNING, C. (2020). Artificial Intelligence Definitions, AI-Definitions-HAI.pdf (stanford.edu) adresinden erişildi
MCCARTHY, J. (2007). What is Artificial Intelligence? http://www-formal. stanford.edu/jmc/ adresinden erişildi.
MERRIAM WEBSTER.COM (2024). Artificial Intelligence. https://www.merriamwebster.com/dictionary/arti ficial%20intelli adresinden erişildi
MR, A. (2021). Artificial Intelligence and Marketing. Turkish Journal of Computer and Mathematics Education (TURCOMAT), 12(4), 1247–1256.
https://doi.org/10.17762/TURCOMAT.V12I4.1184 Mullen, J. and Wang, S. (2017). Pay with your face at this KFC in China. https://money.cnn.com/2017/09/01/technology/china-alipay-kfc-facial- recognition/index.html adresinde erişildi.
NAZAR, S. ve BUSTAM, M. R. (2020, July). Artificial Intelligence and New Level of Fake News. In IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, 879 (1), 012006.IOP Publishing.
NEMITZ, P. (2018). Constitutional Democracy And Technology Inthe Age of Artificial Intelligence. Phil. Trans. R.Soc. A 376: 20180089. https://doi.org/10.1098/rsta.2018.0089.
ÖZGÜR, Ö. F. (2024). Türkiye’de Dergipark Sistemindeki Yapay Zekâ ve Kriz Konulu Akademik Çalışmalar Üzerine Bir Değerlendirme. AJIT-E: Academic Journal of InformationTechnology, 15(1), 49-70. https://doi.org/10.5824/ajite.2024.01.003.x
PANDA, G., UPADHYAY, A. K. ve KHANDELWAL, K. (2019). Artificial Itelligence: AStrategic Disruption in Public Relations. Journal of Creative Communications, 14(3), 196 https://www.scribd.com/document/710156678/Artificial-Intelligence-A-Strategic-Disruption-in-Public-Relations adresinden erişildi.
https://doi.org/10.1177/0973258619866585 PETERSON, A. (2019). The Past, Present & Future of Artificial Intelligence in PR. Cision. Retrieved November, 22, 2021 https://www.cision.com/2019/01/artificial-intelligence-PR/ adresinden erişildi.
PRIBADI, A. ve NASUTION, N. (2021). Digital Transformation to the Sustainability of Public Relations Profession in the Era of Disruption. Commicast, 2(1), 52-57.
https://doi.org/10.12928/commicast.v2i1.3149 SOLOVE, D. J. (2024). Artificial Intelligence and Privacy. Available at SSRN. Https://papers.ssrn.com/sol3/Papers.cfm?abstract_id=4713111 adresinden erişildi.
SÖZCÜ GAZETESİ (21 Ağustos 2024) Yazılım Sektörü İstihdamı Düşüşünü Sürdürüyor. Yazılım sektörü istihdamı düşüşünü sürdürüyor – Sözcü (sozcu.com.tr) adresinden erişildi.
SUMMAK, M. E. (2024). Halkla İlişkilerde Yapay Zeka Kullanımı ve Geleceğin İletişim Stratejilerinin Şekillendirilmesi. Selçuk Üniversitesi Akşehir Meslek Yüksekokulu Sosyal Bilimler Dergisi (18), 70-80.
STEINER, T. (2014). Telling Breaking News Stories from Wikipedia with Social Multimedia: A Case Study of The 2014 Winter Olympics. https://arxiv.org/abs/1403.4289 adresinden erişildi
STERNE, J. (2017). Artificial İntelligence in Marketing: Practical Applications. New Jersey, ABD: Wiley and SAS Business Series.
SYAM, N. ve SHARMA, A. (2018). Waiting for A Sales Renaissance in The Fourth Industrial Revolution: Machine Learning And Artificial Intelligence in Sales Research AndPractice. Industrial Marketing Management, 69, 135-146. https://www.ama.org/the-definition-of-marketing/ adresinden erişildi.
ŞENYÜZ, B. (2021). İletişim Çalışmalarında İnsan-Makine İletişimi (İmi): ParadigmaDeğişikliği ve Temel Yaklaşımlar. Journal of Akdeniz University Faculty of Communication/Akdeniz Iletişim, (36), 203-220. https://doi.org/10.31123/akil.988494
TEKTAŞ, M., AKBAŞ, A. ve TOPUZ, V. (2002) Yapay Zekâ Tekniklerinin Trafik Kontrolünde Kullanılması Üzerinde Bir İnceleme. Uluslararası Trafik ve Yol Güvenliği Kongresi veFuarı, Marmara Üniversitesi, İstanbul. https://www.trafik.gov.tr/kurumlar/trafik.gov.tr/Arsiv/SiteAssets/Yayinlar/Bildiriler/pdf/C 4-7.pdf adresinden erişildi
TOPTAŞ, S. (2024). Geleneksel Radyodan Yapay Zekâ Radyo Yayıncılığına; 2. Dalga Podcastler ve Alternatif Yayıncılık. Akdeniz Üniversitesi İletişim Fakültesi Dergisi(46 – Yapay Zekâ ve İletişim), 133-152. https://doi.org/10.31123/akil.1537647
TÜRKSOY, N. (2022). The Future of Public Relations, Advertising And Journalism: How Artificial Intelligence May Transform The Communication Profession And Why SocietyShould Care? Türkiye İletişim Araştırmaları Dergisi, (40), 394-410. https://doi.org/10.17829/turcom.1050491
TÜRTEN, B. (2024) Yapay Zekâ Ve Sinema: Film Yapımında Olanaklar Ve Fırsatlar. Anadolu Ve Balkan Araştırmaları Dergisi 7 (14), 399-425. https://doi.org/10.32953/abad.1539736
VAN DALEN, A. (2012). The Algorithms Behind The Headlines: How Machine-Written News Redefines The Core Skills of Human Journalists. Journalism Practice, 6(5-6), 648-658. https://doi.org/10.1080/17512786.2012.667268
VLAEMINCK, E. (2023). Malicious Use of Artificial Intelligence and the Threats to Corporate Reputation in International Business. Evgeny Pashentsev (Ed.). In The Palgrave Handbook of Malicious Use of AI and Psychological Security (pp. 273-293). Cham: Springer International Publishing.
YILDIZ, E. (2021). İletişim Alanındaki Yapay Zekâ Konulu Tezlerin İncelenmesi. İstanbul Aydın Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 13(3), 605- 618. https://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/1656517 adresinden erişildi
YILMAZ, S. S. ve ÖZPARLAK, B. O. (2021). Beyin-Makine Arayüzü Teknolojisi ve Mahremiyete Dair Yeni Hukuki Sorular. Maltepe Üniversitesi Hukuk Fakültesi Dergisi, (2), 579-618. https://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/1969780 adresinden erişildi.
YILDIRIM, A. ve ŞİMŞEK, H. (2018). Sosyal Bilimlerde Nitel Araştırma Yöntemleri. Ankara: Seçkin Yayınları.
YILDIRIM, E., ve CAN, A. (2024). Yapay Zekanın Reklamcılık Alanında Kullanımı Ve Yapay Zeka Kullanılarak Yazılmış Reklam Film Senaryo Analizi. Pamukkale Üniversitesi İletişim Bilimleri Dergisi, 3(2), 268-287.
YUDKOWSKY, E., SALAMON, A., SHULMAN, C., KAAS, S., MCCABE, T. ve NELSON, R. (2010). Reducing Long-Term Catastrophic Risks from Artificial Intelligence. TheSingularity Institute, San Francisco, 1-8. https://intelligence.org/files/ReducingRisks.pdf adresinden erişildi.
Not: Bu yazı Sn. Gülen Sönmez’in izniyle yayınlanmaktadır.