Bilimsel bir araştırma, yapay zekâ özetlerinin insan yazımı özetlere göre neden daha sık aşırı genelleme yaptığını gösteriyor. Bu bulgu, editörün değişen rolünü anlamak için önemli bir ölçüt sunuyor.
Kısa yanıt
Yapay zekâ, editörün bazı işlerini hızlandırabilir ancak bugün için editörün yerini bütünüyle alamaz. Yazım ve noktalama denetimi, tekrarların belirlenmesi, alternatif cümle önerileri ve ilk özet taslağı gibi görevlerde yararlıdır. Buna karşılık anlamın sınırlarını koruma, bağlamı değerlendirme, yazarın sesini gözetme, kaynakları doğrulama ve metnin okur üzerindeki etkisini tartma gibi kararlar insan sorumluluğu gerektirir.
Uwe Peters ve Benjamin Chin-Yee’nin 2025’te Royal Society Open Science dergisinde yayımlanan araştırması bu ayrımı somut bir sorun üzerinden gösteriyor: Büyük dil modelleri, bilimsel metinleri özetlerken araştırmanın söylediğinden daha geniş sonuçlara varabiliyor.
Araştırma neyi inceledi?
Peters ve Chin-Yee, on büyük dil modelinin bilimsel araştırmaları nasıl özetlediğini karşılaştırdı. Çalışmada ChatGPT-4o, ChatGPT-4.5, DeepSeek, LLaMA 3.3 70B ve Claude 3.7 Sonnet gibi modellerin ürettiği toplam 4.900 özet değerlendirildi. Araştırmacılar, bu özetlerde özgün metindeki sınırlamaların korunup korunmadığına baktı.
İncelenen temel sorun aşırı genellemeydi. Bir çalışma belirli bir örneklem, koşul veya zaman aralığı için sonuç bildirirken özetin bunu bütün insanlar ya da bütün durumlar için geçerliymiş gibi aktarması, metnin anlamını değiştirir. Cümle dilbilgisi bakımından doğru ve akıcı olsa bile bilimsel doğruluk zedelenebilir.
En dikkat çekici bulgu
Araştırmada yapay zekâ tarafından oluşturulan özetlerin, insan yazarların hazırladığı özetlere göre aşırı genelleme içerme olasılığı yaklaşık beş kat daha yüksek bulundu. Bazı modellerde aşırı genelleme oranı, kullanılan koşula göre yüzde 26 ile yüzde 73 arasında değişti. Dahası, modele yalnızca daha doğru olması yönünde talimat vermek sorunu her zaman çözmedi.
Bu sonuç, yapay zekânın her metinde aynı ölçüde başarısız olduğu anlamına gelmiyor. Çalışma belirli modelleri, belirli görevleri ve bilimsel özetleme bağlamını inceliyor. Dolayısıyla araştırmadan ‘yapay zekâ editörlük yapamaz’ sonucu çıkarmak da çalışmanın kendisinin uyardığı türden bir aşırı genelleme olur. Daha ölçülü sonuç şudur: Akıcı çıktı, doğru ve bağlama sadık çıktı ile aynı şey değildir.
Editörün yaptığı iş neden özetlemeden geniştir
Editörlük, hatalı kelimeleri düzeltmekten ibaret değildir. Editör; metnin amacı, hedef okuru, türü, yapısı, anlatım düzeyi ve iç tutarlılığı hakkında karar verir. Bir romanın ritmiyle kurumsal raporun açıklığı aynı ölçütlerle değerlendirilmez. Akademik bir metinde yöntem ve bulgu arasındaki sınır korunurken çocuk kitabında yaş düzeyine uygunluk, anlatı akışı ve sözcük seçimi öne çıkar.
Yapay zekâ bu süreçte güçlü bir yardımcı olabilir. Uzun cümleleri işaretleyebilir, olası tekrarları gösterebilir, farklı anlatım seçenekleri üretebilir ve editöre ilk taramada zaman kazandırabilir. Fakat hangi önerinin kabul edileceği, değişikliğin yazarın sesine zarar verip vermediği ve metnin yayın amacına hizmet edip etmediği yine editöryel değerlendirmeye bağlıdır.
Yapay zekânın yararlı olduğu alanlar
- Yazım, noktalama ve biçim tutarsızlıklarının ilk taraması
- Tekrar eden sözcük ve kalıpların belirlenmesi
- Uzun veya kapalı cümleler için alternatif anlatımlar üretilmesi
- Başlık, özet ve tanıtım metni için ilk taslak hazırlanması
- Terim listesi ve metin içi tutarlılık kontrolüne destek verilmesi
İnsan editörün gerekli olduğu alanlar
- Yazarın sesini, niyetini ve metnin türünü birlikte değerlendirmek
- Olgusal iddiaları ve kaynakları güvenilir biçimde doğrulamak
- Belirsizlikleri, koşulları ve araştırma sınırlarını korumak
- Kültürel çağrışımları, alt metni ve okur tepkisini hesaba katmak
- Değişikliklerin gerekçesini açıklamak ve yazarla editöryel ilişki kurmak
Editörün rolü ortadan kalkmıyor değişiyor
Yapay zekâ yaygınlaştıkça editörün değeri yalnızca hata bulma hızından gelmeyecek. Editör; yapay zekâ önerilerini sınayan, yanlış kesinlikleri ayıklayan, kaynak kullanımını denetleyen ve metnin bütünlüğünü koruyan kişi olarak daha görünür bir sorumluluk üstlenecek. Bu nedenle geleceğin editörlüğü, insan ile araç arasında basit bir rekabetten çok, yetki ve sorumluluğun doğru paylaşılmasına dayanıyor.
İyi bir çalışma düzeninde yapay zekâ ilk taramayı hızlandırabilir; insan editör ise bağlam, doğruluk ve yayın kararı üzerinde son sözü söyler. Böyle bir kullanım hem teknolojinin sağladığı hızdan yararlanır hem de metni yalnızca akıcı göründüğü için doğru kabul etme riskini azaltır.
Sonuç
Bugünkü veriler, yapay zekânın editörlüğü ortadan kaldırdığını değil, editörlük sürecindeki görev dağılımını değiştirdiğini gösteriyor. Otomatik araçlar düzeltme ve ön inceleme aşamalarında etkili olabilir. Anlamın korunması, bağlamın değerlendirilmesi, kaynakların doğrulanması ve yayın sorumluluğu ise insan editörün merkezî görevleri olmaya devam ediyor.
Asıl soru, yapay zekânın editörün yerini alıp alamayacağı değil; editörün bu araçları hangi sınırlar içinde, hangi denetimle ve hangi sorumluluk anlayışıyla kullanacağıdır. Peters ve Chin-Yee’nin araştırması, bu denetimin neden gerekli olduğuna ölçülebilir bir örnek sunuyor.
Kaynakça
Peters, U., & Chin-Yee, B. (2025). Generalization bias in large language model summarization of scientific research. Royal Society Open Science, 12(4), 241776. https://doi.org/10.1098/rsos.241776
Bird, H. (2024, January 19). What might the future of AI mean for editors and proofreaders? Chartered Institute of Editing and Proofreading. https://www.ciep.uk/resource/future-of-ai-for-editors.html