Yapay Zekâ İletişimimizi Nasıl Değiştiriyor?

Freepik AI

ChatGPT, Siri ve Google Assistant gibi yapay zekâ araçları günlük yaşamın parçası hâline geldi. Fakat insan-makine iletişimi, klasik iletişim kuramlarının açıklamakta zorlandığı yeni bir alan. Geleneksel iletişim, duygu, sezgi, niyet ve ortak deneyimler üzerine kuruludur. Claude Shannon, Roman Jakobson, Jürgen Habermas ve George Herbert Mead gibi düşünürler, iletişimi iki insan arasında anlamın karşılıklı olarak üretildiği bir süreç olarak tanımlar. Oysa yapay zekâ sezgiye, deneyime ya da toplumsal hafızaya sahip değildir; yalnızca verilerdeki örüntüleri analiz eder. Bu nedenle insan-makine iletişimi hem teknolojik hem de düşünsel açıdan yeni sorular ortaya çıkarıyor.

İnsan-makine iletişimini anlamak için yalnızca teknolojik gelişmelere bakmak yeterli değildir. Bu alanın felsefi ve kültürel boyutları da en az teknik yönü kadar önem taşır. Michel Foucault’nun bilgi ve iktidar ilişkilerine dair yorumları, Susan Sontag’ın temsil ve görsellik üzerine analizleri, Judith Butler’ın dilin eyleyici niteliğine vurgu yapan yaklaşımı, Rosi Braidotti’nin ile N. Katherine Hayles’in posthümanist tartışmaları, yapay zekânın iletişimdeki rolünü daha geniş bir çerçeveden değerlendirmemizi sağlıyor. Bu düşünsel temeller yapay zekânın yalnızca komut işleyen bir araç olmadığını, temsili ve özneyi yeniden şekillendiren bir kültürel olguya dönüştüğünü gösteriyor.

Tüm bu çerçeveler, yapay zekânın gerçekten anlam üretip üretemeyeceği, empati kurup kuramayacağı ve insana özgü bir dil kullanıp kullanamayacağı gibi temel soruları da gündeme taşıyor. Yapay zekâ bizimle konuşan bir özne midir yoksa bize ait dili ve davranışları farklı bir biçimde tekrar eden gelişmiş bir taklitçi midir?

Michel Foucault’nun bilgi ve iktidar ilişkilerine dair çözümlemeleri, anlamın hiçbir zaman tamamen nötr ya da tarafsız bir şekilde oluşmadığını hatırlatır. Ona göre söylemler, yalnızca dil kurallarıyla değil, içinde bulundukları güç stratejileriyle de şekillenir. Bu bakış açısı yapay zekâya da uygulandığında bir sistemin anlam üretme kapasitesinin de eğitildiği verilerin taşıdığı toplumsal, ekonomik ve politik izlerden bağımsız olamayacağını gösteriyor. Bir yapay zekâ modelinin beslendiği veri dünyası belirli alışkanlıklar, kalıplar ve güç ilişkileri içeriyorsa modelin ürettiği içerikler de ister istemez bu görünmez mantıkları yeniden üretiyor. Örneğin bir modele “mühendis resmi çiz” denildiğinde sistemin öğrendiği görsellerin çoğu erkek figürlerden oluşuyorsa sonuç büyük ihtimalle erkek bir mühendis olacaktır. Yapay zekâ tarafsız görünse bile aslında eğitildiği dünyanın önyargılarını ve normlarını yansıtır. Bu nedenle bir algoritmanın dili, verileri toplayan, işleyen ve yöneten kurumların güç haritalarını da taşır.

Yukarıdaki sorunun derinlemesine yanıtlanabilmesi, insan-makine iletişiminin tarihsel gelişimini, dilin doğasını ve makinelerin anlamı ne ölçüde “kavrayabildiğini” incelemeyi gerektiriyor. Günümüzde Doğal Dil İşleme (NLP) teknikleri ile GPT ve BERT gibi büyük dil modelleri, makinelerin insan dilini çözümlemesini ve yeniden üretmesini mümkün kılan temel teknolojiler arasında yer alıyor. Amazon Alexa, Google Assistant ve Apple Siri gibi sesli asistanlar da bu teknolojilerin günlük yaşamdaki en görünür örnekleri.

Mikimad/iStockphoto.com

Bu sistemlerin giderek daha sofistike hâle gelmesiyle birlikte özellikle ses tabanlı etkileşimlerde belirgin bir artış yaşanıyor. Voicebot.ai’nin 2021 tarihli araştırmasına göre ABD’deki yetişkinlerin %58’i akıllı telefonlar, akıllı hoparlörler veya diğer cihazlar üzerinden sesli asistan kullanıyor. Günümüzde bu oranının daha da yükseldiği biliniyor. Bu eğilim, iletişimin yazıdan sese doğru kaydığını ve insanların makinelerle konuşarak etkileşime geçmeyi giderek daha doğal bulduğunu gösteriyor. Statista’nın verileri de bu tabloyu destekliyor: Yapay zekâ tabanlı sohbet robotlarının küresel pazar değeri 2016’da 190 milyon dolarken 2024’te 1,34 milyar dolara ulaşmış durumda. Bu hızlı büyüme, yalnızca teknolojinin gelişme hızını değil, yapay zekânın toplumsal yaşama ne kadar hızlı nüfuz ettiğini de açık biçimde ortaya koyuyor.

Bugün sohbet robotları ve sanal asistanlar, müşteri hizmetlerinden eğitim ve sağlık uygulamalarına, çevrimiçi alışverişten kişisel iletişime kadar pek çok alanda kullandığımız iletişim biçimlerini dönüştürüyor. Bu sistemler artık yalnızca basit sorgulara yanıt vermiyor, makine öğrenimi sayesinde kullanıcıya özel öneriler sunabiliyor hatta duygusal açıdan daha uyumlu tepkiler üretebiliyor. Örneğin bir kullanıcı çevrimiçi bir platformda “siparişim gecikti” diye yazdığında, sistem yalnızca “siparişiniz yolda” demek yerine “Gecikme için üzgünüz, yaşadığınız rahatsızlığı anlıyorum” gibi daha insani görünen bir yanıt verebiliyor. Hatta kullanıcının önceki davranışlarını, tercihlerini ve yazışma tarzını analiz ederek kişiye özel çözümler de sunabiliyor. Böylece iletişim, yalnızca bilgi aktarılan bir süreç olmaktan çıkıp insani bir anlayışın taklit edildiği daha duygusal bir etkileşim biçimine dönüşüyor. Yapay zekâ bu yönüyle iletişimin teknik sınırlarını aşarak duyguların ve empati beklentisinin olduğu bir alana doğru genişliyor.

Yine de bu gelişmeler, beraberinde etik, mahremiyet ve anlam gibi önemli tartışmaları da getiriyor. Yapay zekâ sistemleri, etkili bir şekilde çalışabilmek için konuşmalar, mesajlar ve sosyal medya etkileşimleri gibi kişisel verileri analiz ediyor. Bu durum, sadece anlamın nasıl üretildiğini değil, bu anlamın kime ait olduğunu da sorgulamamıza yol açıyor. Ortaya çıkan içerik gerçekten kullanıcıya mı aittir yoksa veriyi toplayan ve işleyen sistemin tercihlerini mi yansıtır?

Bu tür sorulara yanıt bulmak için yapılan araştırmalar, insan-makine etkileşiminin duygusal boyutuna odaklanıyor. Örneğin katılımcılardan ChatGPT veya benzeri sistemlerle kişisel ve duygusal konularda sohbet etmeleri ve bu deneyimi nasıl hissettiklerini değerlendirmeleri istenebiliyor. Bu tür çalışmalar, “yapay empati” olarak adlandırılan yaklaşımın sınırlarını ve yapay zekânın gerçekten anlam üretip üretemediğini incelememize yardımcı oluyor.

Sonuç olarak yapay zekâ çağında iletişim artık yalnızca insanlar arasında gerçekleşmiyor, insanlar ve makineler arasında da şekilleniyor. Gerçek zamanlı dil işleme, derin öğrenme ve duygu analizi gibi teknolojiler geliştikçe makinelerle kurduğumuz ilişkiler daha kişisel, daha doğal hatta belki de daha insani bir görünüme kavuşabilir. Yine de bu dönüşümün merkezinde önemli bir soru var: Yapay zekâ gerçekten bizimle mi konuşuyor yoksa söylediklerimizi sadece yeniden şekillendirerek bize geri mi aktarıyor?

Yapay zekâ günümüzde tam anlamıyla özgün bir iletişim kuramasa bile bizi kendi dilimizi, düşünme biçimlerimizi yeniden duymaya zorluyor. Anlamın kaynağı hâlâ insanda ancak bu anlam artık makineler aracılığıyla çoğalıyor, dönüşüyor ve yeni iletişim biçimleri yaratıyor. Eğer gelecekte odağımızı denetimden çok diyalog kurmaya kaydırabilirsek yapay zekâ yalnızca bizi yankılayan bir araç olmaktan çıkıp insan yaratıcılığını genişleten bir sese dönüşebilir.

Sözlük:

Derin Öğrenme: Yapay sinir ağlarını kullanarak büyük veri kümelerindeki karmaşık örüntüleri öğrenen yapay zekâ yöntemi

Doğal Dil İşleme (Natural Language Processing - NLP): Bilgisayarların insan dilini anlaması, yorumlaması ve yeni ifadeler üretebilmesini sağlayan yapay zekâ alanıdır. Sohbet robotlarından çeviri uygulamalarına kadar birçok teknolojide kullanılır.

Duygu Analizi: Bir metindeki duygu tonunu (olumlu, olumsuz ya da nötr) belirlemeye yarayan yöntemdir. Yapay zekânın daha uygun ve empatik yanıtlar vermesine katkı sağlar.

Empati: Başkasının duygusunu anlamayı ve paylaşmayı ifade eder. İnsan-makine iletişimi bağlamında “yapay empati”, bu yetinin teknolojik olarak taklit edilmesidir.

İnsan-Makine İletişimi: İnsanların yapay zekâ sistemleri, robotlar veya dijital ara yüzlerle kurduğu etkileşim biçimleri

Makine Öğrenimi: Yapay zekânın deneyimlerden yola çıkarak kendi performansını geliştirmesini sağlayan yöntemler bütünüdür. Sistem, her yeni veriyle biraz daha iyi sonuç üretir.

Posthümanizm: İnsanın merkezde olmadığı; insan, makine ve teknoloji arasındaki sınırların yeniden düşünüldüğü çağdaş düşünce akımı

Sohbet Robotu (Chatbot): Kullanıcılarla doğal dil üzerinden iletişim kurmak için tasarlanmış yazılımlardır. ChatGPT, Siri, Google Assistant ve Replika gibi sistemler bu kategoridedir.

Kaynaklar:

• Allen, K. (2025, March 5). How AI is changing the way we communicate: The future of interaction. Forbes. https://www.forbes.com/councils/forbescommunicationscouncil/2025/03/05/how-ai-is-changing-the-way-we-communicate-the-future-of-interaction/
• Braidotti, R. (2013). Posthuman humanities. European Educational Research Journal, 12(1), 1–19. https://doi.org/10.2304/eerj.2013.12.1.1
• Butler, J. (2021). Excitable speech: A politics of the performative. Routledge.
• Foucault, M. (1980). Power/knowledge: Selected interviews and other writings, 1972–1977 (C. Gordon, Ed.). Pantheon Books.
• Jakobson, R., & Sebeok, T. A. (1960). Closing statement: Linguistics and poetics. Semiotics: An introductory anthology, 147-175.
• Habermas, J. (1984). The Theory of Communicative Action Volume 1: Reason and Rationalisation of Society, T. McCarthy (transl.) London: Heinemann.
• Mead, G. H. (1934). Mind, self, and society from the standpoint of a social behaviorist.
• Hayles, N. K. (2000). How we became posthuman: Virtual bodies in cybernetics, literature, and informatics. University of Chicago Press.
• Shannon, C. E., & Weaver, W. (1998). The mathematical theory of communication. University of Illinois press.
• Sontag, S. (1977). In Plato’s cave. In On photography (pp. 3–24). Farrar, Straus and Giroux.
• Statista. (2024). Artificial intelligence – Worldwide market outlook. https://www.statista.com/outlook/tmo/artificial-intelligence/worldwide
• Voicebot.ai. (2021). Smartphone voice assistant use stalls out, but consumers want more voice features in mobile apps. https://voicebot.ai/2022/02/09/smartphone-voice-assistant-use-stalls-out-but-consumers-want-more-voice-features-in-mobile-apps-new-report/

Yazar Hakkında:

Doç. Dr. Bahar Kayıhan

Ankara Hacı Bayram Veli Üniversitesi İletişim Fakültesi