Yapay Zekâ, Bilişsel Teslimiyet Ve Üniversite

Yapay zekâ büyük dil modeli ChatGPT’yi günlük hayatımıza sokan OpenAI şirketi kurucusu Sam Altman, Stanford Üniversitesi’ndeki eğitimini yarıda bırakmıştı. Geçtiğimiz aylarda katıldığı bir söyleşide 4 yıllık üniversite eğitiminin fazla olduğunu söyledi, iş hayatına erken atılmanın faydalarını sıraladı.

Özellikle yapay zekâ çağında öğrenmeyle kurduğumuz ilişki daha çok sorgulanır hâlde artık. Bir yandan işsiz kalacak meslek gruplarının sıralamaları paylaşılırken, diğer yandan kişiye göre eğitim sağlayacak yapay zekâ asistanları devrinde üniversitelerin faydası tartışmaya açılıyor.

Oksijen Gazetesi’nin yapay zekâ ve gelecek temalı toplantılar serisine davet edilen “Fütürist ve Teknokratlar Derneği Eş Başkanı” Alphan Manas şöyle konuşmuş: “Üniversitelerle çalışma hayatı birleşecek. Dört sene üniversite falan olmayacak. Ben çocuklarıma söylüyorum: 'Ne yapacaksınız, üniversiteye gitmeyin, en azından tamamen gitmeyin. Belki bir yıla, iki yıla düşer.”

Elbette her gencin üniversiteden vazgeçip ticarete atılacak ya da yenilikçi bir şirket kuracak hâli yok ama podyumlardan bu mesajlar sıklıkla veriliyor. Patronun sermaye birikimi için üretken emeğin yeni yeteneklerle donatılması isteniyor. Üniversitelerde adında “yapay zekâ” ifadesinin daha fazla geçtiği dersler açılarak vitrin yenileniyor. Akademi bu büyük dönüşümün şafağında piyasanın talep ve baskılarına ayak uydurma çabasındayken üniversitenin anlamı üzerine de düşünmek gerekiyor.

Üniversite denilince herkesin kafasında canlanan farklı; tarihsel geleneğiyle bilim üretilen kampüslerin yanı sıra, “her ile bir üniversite” kampanyasıyla kurulan, yöneticilerin torpilli tanıdıklarının kadrolara doluşturulduğu türden tabela üniversiteleri, eğitimden çok tanıtıma kaynak aktaran özel “apartman üniversiteleri” de var. Ancak bu yazının odağında sistemdeki bu çarpıklıklardan çok, “üniversite ne işe yarar?” sorusu var ve bu soru yapay zekâ teknolojileri gündelik hayata sızmadan önce de gündemdeydi.

Bu yıl, 54 yaşında hayatını kaybeden Avustralyalı akademisyen Peter Fleming, Türkçe’ye “Karanlık Akademi, Üniversiteler Nasıl Ölür” (Koç Üniversitesi Yayınları, 2025) olarak çevrilen kitabın yazarı. Fleming kitapta, üniversitelerin son dönemde geleneksel akademi gibi değil, sektör taleplerine yönelik işgücü üreten “iş fabrikaları” gibi çalıştığına dikkat çekiyordu. Oysa ona göre bir üniversitenin temel amacı; uygulanan uzmanlık, ampirik inceleme ve kavramsal derinlik yoluyla yeni anlama alanları yaratmak ve mevcut bilgi birikimini genişletmekti. Ancak böyle olursa insanlık fiziksel, teorik, politik, kültürel, çevresel ve ekonomik boyutlarda daha iyiye taşınabilirdi. Kısacası üniversite salt bir kişiyi iş sahibi yapmaya odaklı bir meslek okulu değil, bunun ötesinde o kişiyi bir alandaki bilgi birikimiyle zenginleştirerek yaratıcı ve eleştirel düşünmeyi öğreten bir kurum olmalıydı.

Peki, hesaplamaların baş döndüren bir hızla yapıldığı, çözülemez denilen problemlerin çözüldüğü, kısa süre içinde ortalama bir hocadan daha yetkin yanıtlar üretmesi mümkün hale gelecek yapay zekâ modelleri elimizin altındayken, özellikle fizik, kimya, biyoloji, matematik gibi temel bilimler ve sosyal bilimler eğitimi ne işe yarayacak?

İngiltere’nin prestijli okullarından Imperial College’da ders veren akademisyen Giordano Scarciotti geçen hafta YouTube’da “Matematiğe ne olduğunu gerçekten anlamıyorsunuz” adlı bir yorum videosu paylaştı. Scarciotti, OpenAI’nin çözdüğü matematik problemlerinden sonra sıklıkla telaffuz edilen "matematikçiler yapay zekânın işlerini ellerinden almasından korkuyor" yorumunu eleştiriyordu. Ona göre mesele işsiz kalmak değildi, tersine zaten matematikçilerin büyük çoğunluğu yüzyıllardır görünüşte pratik faydası olmayan problemleri yer yer saplantı düzeyine varan bir tutkuyla çözmeye çalışıyorlardı. Zaman zaman başarısız oluyorlardı, ya da çözümlerinin ne işe yaradığını göremeden hayatlarını kaybediyorlardı. Ancak iğneyle kuyu kazarken aslında hem gündelik alanda fayda sağlayacak formüller üretiyor hem de üzerine yepyeni araştırma alanlarının kurulacağı bir birikim oluşturuyorlardı.

Örneğin, Apollo programının görünürdeki nihai hedefi, pratik faydası tartışmalı şekilde, Ay'a bir insan indirmekti. Ancak bu hedef için çalışırken; bilişim sistemleri, yönlendirme teknolojileri, malzeme bilimi, itki sistemleri, yeni üretim teknikleri ve tıp alanında Ay'a gitmenin çok ötesinde müthiş bir teknolojik ekosistem doğmuştu. Bunu yapay zekâ sistemleri ile tasarlasak, aya çok daha erken insan gönderebilirdik, ama deneme-yanılma ve geliştirme aşamaları atlanınca belki insanlığın faydasına olacak birçok ilerlemeden mahrum kalacaktık.

Scarciotti’nin değindiği bir diğer konu, bu disiplinle ilgilenenlerin artık işsiz kalacağı söylemiydi. Bu matematiğe hevesli yetenekli gençleri alandan uzaklaştırırsa ne olacaktı? Şöyle diyordu: “Matematikçiler bir anda yetişmez; nesiller boyu inşa edilen öğrenci, araştırmacı ve akademisyen ekosistemine dayanır. Genç yetenekler bu alana girmemeye başladığında kısa vadede bir yıkım görülmez; mevcut profesörler görevdedir, makaleler basılır, yapay zekâ sonuç üretmeye devam eder. Ancak 20 yıllık bir gecikmeyle, ileri düzey matematiği bağımsız olarak kavrayabilen, sorgulayabilen ve denetleyebilen insan topluluğu dramatik biçimde küçülür. İnsanlık, tarihteki en büyük bilgi birikimine sahip, fakat bu bilgiyi anlayabilen tek bir insanın bile kalmadığı trajik bir duruma sürüklenebilir.”

ABD’de California Üniversitesi, Irvine (UC Irvine) ile eğitim yayıncılığı ve dijital öğrenme alanında faaliyet gösteren McGraw Hill şirketinin yürüttüğü bir araştırma epey ses getirdi. Çıktıları geçtiğimiz Haziran’da yayımlanan çalışmanın başlığı araştırma, “Bilişsel teslimiyet: Daha hızlı çözümler, daha düşük sınav notları, yapay zekânın matematik becerilerini nasıl aşındırdığını gösteriyor”du. Yılda dört milyondan fazla ilköğretim ve üniversite öğrencisinin kullandığı ALEKS matematik platformundaki veriler ChatGPT’nin kullanıma sunulduğu 2022 sonundan 2026’ya kadar incelenmişti.

Bulgulara göre öğrenciler yapay zekâyı ödevlerini ve sözel matematik sorularını daha hızlı tamamlamak için kullanıyordu. Ancak elbette bunun bir bedeli vardı: Araştırmacıların “bilişsel teslimiyet” olarak adlandırdığı durumda öğrenciler, problemi kendileri çözmek yerine zihinsel çabayı yapay zekâya devrediyor ve sonuçta daha az öğreniyorlardı. Nitekim öğrencilerin gözetimsiz alıştırmalardaki başarıları artarken, gözetimli sınavlarda matematik sorularını doğru yanıtlama oranları %80’den %60’a gerilemişti.

Tanınmış üniversitelerden arka arkaya derslerde yapay zekâ kullanımının yasaklandığı ya da kullanıldığı yönünde haberler de gelmeye başladı. Berkeley, Stanford ve Chicago Üniversiteleri -özellikle sosyal bilimler ve hukuk gibi alanlarda büyük dil modellerinin kullanımını ya yasakladı ya da büyük ölçüde sınırlandırdı. Üstelik sınıfta sınav yapılması ya da projelerin sözlü anlatımının zorunlu kılınması gibi geleneksel yöntemlere küresel ölçekte bir yönelim var. Ancak bu katı tutum bazen yapay zekâ uygulamalarının araştırma ve bilimsel üretimi gerçekten destekleyecek asistanlar olma potansiyelini de gözden kaçırmaya neden olabiliyor. Şimdilik herkes tekinsiz bir zeminde yolunu kaybetmeden ilerlemeye çalışıyor.

Şu an televizyonun ve internetin hanelere girmeye başladığı dönemler gibi bir geçiş aşamasındayız. Nasıl ki zamanla bu teknolojiler kısa sürede hayatın vazgeçilmez unsurlarından olduysa yapay zekâ temelli modeller, sohbet botları ve kişisel ajanlar da öyle olacak. Ancak bu dönüşümde “düşünmeyi” bu teknolojiye bırakmak ve piyasa odaklı bir gelecek inşa etmeye çalışmak insanlığı bekleyen en büyük tehditlerden biri. Scarciotti’nin dediği gibi, yapay zekânın büyük bir hız ve teknik üstünlükle tasarladığı bir uçakta çıkacak sorunu saptayacak kadar derin bir teknik bilgiye hep ihtiyacımız olduğu kadar, onun ürettiği metinlerdeki hassas nüansları ve yeri geldiğinde önemli maddi hataları anlayabilmek için de sosyal bilim alanlarının engin birikimine ihtiyaç var. Bu da insanlığı meslek okulu gibi işleyen üniversitelerden mezun olmuş mavi ya da beyaz yakalı bir işçi ordusu olarak görmemekten geçiyor. Gelecek tasarımının bir avuç tekno-oligarka ve onlarla içli dışlı iş dünyası liderleri ve siyasi elitlere bırakılmaması gerekiyor.