Haber merkezinde üretken yapay zekâ kullanırken dikkat etmeniz gerekenler

İtalya’nın Perugia kentinde düzenlenen uluslararası gazetecilik festivalini her yıl takip etmeye çalışıyoruz. Pandeminin ardından pek çok ülkeden birçok gazeteci ve teyitçiyle yeniden bir arada olmanın verdiği keyif bir yana, bu sene panel içeriklerinde ağırlığı bâriz şekilde hissedilen üretken yapay zekânın olanakları hakkındaki çalışma ve önerileri toplamak da oldukça öğreticiydi.

Yapay zekânın (YZ) gazetecilik için ne anlam ifade edeceği, içerik üreticileri ve habercilerin üretken yapay zekâyı kendi işlerinde nasıl kullanabileceği en çok konuşulan konular arasında olsa da, herkesin kabul ettiği gerçek, YZ’nin bizi nereye götüreceği bilinmezliğinin sürmesi. Bir yanda Elon Musk gibi isimler YZ çalışmalarını, toplumsal etkilerini görebileceğimiz bir süreyle sınırlı olmak üzere durdurmayı önerirken, dünyada pek çok haber merkezi hem topluluğunu tanımak hem de habere ulaşmak için YZ’yi etkin şekilde kullanıyor.

Bu yazıda özellikle Northwestern Üniversitesi’nden Nick Diakopoulos’un içerik üreticiler için üretken YZ’nin olanakları ve sınırlarından bahsettiği oturumda verdiği önerileri toplamaya çalıştım.

Üretken yapay zekâ nasıl çalışıyor?

ChatGPT’nin kendi ifadesiyle üretken yapay zekâ (generative artificial intelligence) şöyle çalışıyor:

Üretken yapay zekâ, öğrenme sürecinde genellikle büyük miktarda veri kullanan ve bu veriden çıkarımlar yapabilen makine öğrenmesi algoritmalarına dayanır. Bu tür yapay zekâlar, genellikle belirli bir görevi yerine getirmek üzere eğitilir. Bu süreçte, belirli bir türdeki veriden örüntü ve yapılar öğrenirler. Ardından bu desenleri ve yapıları yeni ve özgün içerik oluşturmak için kullanırlar.
Örneğin, GPT (Generative Pre-trained Transformer) gibi dil modelleri, büyük miktarda metin verisi üzerinde önceden eğitilmiş ve dildeki çeşitli yapıları ve kalıpları öğrenmiştir. Bu eğitim sürecinde, model, bir cümle veya paragrafın sonraki kelimesini veya ifadesini tahmin etme görevini gerçekleştirir. Eğitim tamamlandığında, model, kullanıcıdan alınan bir girdiye dayanarak yeni ve özgün metinler oluşturabilir.

Başlarken, üretken YZ ile arama motorları arasında bir sınır çekmek gerekiyor. Çoğu başlangıç kullanıcısının ChatGPT gibi üretken YZ araçlarında belli isim ve nesneleri “aradığına” ya da bu araçlara “sorular sorduğuna” tanık olabiliyoruz. Tanımda da ifade edildiği gibi üretken YZ, bir dil aracı; yani metinlerle çalışıyor, onları işliyor ve geliştiriyor. Artık çoğu internette arama yapma özelliğine de sahip, bu yüzden aradığınız sonucu bulması da mümkün ancak unutmamak gereken, YZ’nin besledikçe gelişen ve evrilen bir yapıda olması.

Üretken yapay zekâ, verdiğimiz yazılı komutlarla hareket ediyor. YZ’den en yüksek performansı alabilmek, komut hâline getirdiğiniz metinleri iyileştirmekten ve geliştirmekten geçiyor. Yani ne kadar detaylı ve ayrıntılı komutlar oluşturursanız, YZ sizin için o kadar detaylı ve üzerine çalışılmış sonuçlar çıkarabiliyor. Vereceğiniz görevin zorluğuna göre komut oluşturmaya ve geliştirmeye daha çok zaman ayırmanız gerekebilir. Sistemli bir değerlendirme ve geliştirme yolu oluşturmanız çok önemli.

Diakopoulos, YZ’nin yeteneklerini analitik ve üretken olmak üzere ikiye ayırıyor. Üretken YZ ile çalışan yazar ve editörler, aracın sınıflandırma, skorlandırma, veri kazıma gibi analitik yeteneklerinin yanı sıra yeniden yazma, özetleme, kişiselleştirme, fikir oluşturma, çevirme ve dönüştürme gibi üretken özelliklerinden de faydalanabilir. Bir haber merkezi veya içerik stüdyosunda çalışıyorsanız, mutfakta yürütülen, içerik keşfi, döküman analizi, çeviri, özetleme ve arama motoru optimizasyonu için YZ kullanmaya başlayabilirsiniz. Okur veya dinleyicilerinizle buluştuğunuz sosyal medya hesaplarınız, e-posta bültenleriniz için metinleri YZ hazırlayarak size zaman kazandırabilir, yorum moderasyonunda desteğini alabilirsiniz.

Yaptığınız mesleğin kodlarına veya temel ilkelerine dair yapay zekânın sizi beslemesini isteyebilirsiniz. Örneğin bir araştırmanın haber değeri taşıyıp taşımadığından emin olmak için elinizde objektif bir kriterler listesi istiyorsanız, yapay zekâdan bunu rica edebilirsiniz.

Eğer söz konusu araştırmanın haber değeri taşıdığını düşünüyor ancak zaman kısıtınız var ve teknik konulara hâkimiyet anlamında yetersizlik hissediyorsanız, üretken YZ’den araştırmayı sizin için analiz edip bilgiyi açığa çıkarmasını ve bu çıkardığını özet bir metne dönüştürmesini isteyebilirsiniz. Unutmayın, komutta ne istediğinizi belirtmek YZ ile çalışmanın anahtar kuralı:

Makale hangi araştırma sorusunu yanıtlamaya çalışıyor? Kullanılan özel yöntemler ve yapılan analizler de dâhil olmak üzere, araştırmacıların bu soruyu incelemek için neler yaptıklarını açıkla. Bir gazeteci gibi geçerliliklerine ve faydalarına odaklanarak makalenin bulgularını listele ve eleştir. Bulgulara güvenmemek için nedenler var mı? Kapsamlı bir şekilde açıkla ve spesifik ayrıntılar eklediğinden emin ol.

Sınırlılıklar ve dikkat edilmesi gerekenler

Yapay zekâ temelli internetin emeklediğine tanık olduğumuz bugünlerde, bu araçların hâlâ erken aşamada olduğunu unutmamak gerekiyor. Hâlâ gelişme aşamasında olduğu için taşıdığı sınırlılıklar, yaptığınız iş üzerinde ciddi olumsuz sonuçlar yaratabilir, bu yüzden şunlara mutlaka dikkat edin:

Doğruluk sorunu, sonuçları teyit edin: Yapay zekâ zaman zaman abuklayabiliyor. Sorduğunuz sorulara doğru olmayan cevaplar verebiliyor. Bu yüzden üretken YZ’ye yazdırdıklarınızı bir de siz teyit edin.
Atıfları doğru gösteremeyebiliyor: ChatGPT, Bing ve Bard internete bağlanarak istediğiniz sonucu bulmaya yardımcı olabiliyor fakat atıf vererek hangi bilgiyi nereden aldığını belirtse de bu araçlar zaman zaman referansları doğru gösteremeyebiliyor. Örneğin Bing’in verdiği referans linkinin içinde konuyla alakasız bir metne rastlamanız ya da ChatGPT’nin sağladığı linklerin uydurulmuş olması yüksek ihtimal.
Gizlilik ve güvenlik konusunda yeteri kadar hassas değil. Üretken YZ araçları, insan komutlarıyla hareket ediyor ve güvenliği ihlal edecek, küçüklerin erişmemesi gereken ya da engellenmiş içerikler söz konusu olduğunda kuralları çiğneyebiliyor. Yeterli ısrarı gösterdiğinizde üretken YZ araçları sizin komutlarınıza göre hareket ederken, özel hayatın gizliliği gibi konulara dikkat edin.
Yapay zekâyı eğiten verinin yanlılıkları var. Türkçe’de bireyleri ifade ederken cinsiyet edatları kullanmıyoruz ancak örneğin İngilizce “doktor” veya “mühendis” tanımlamasını üretken yapay zekâlar beslendikleri cinsiyetçi girdiler nedeniyle otomatik olarak “erkek” gibi düşünüyor.
Yapay zekâ ücretsiz değil. Belli maliyetlere göğüs germeniz gerekiyor. ChatGPT’nin aylık ücreti şu an 20$.
Yapay zekâya insan biçimci yaklaşmayın. İnsani özellikler göstermesini beklemek yapay zekâya da haksızlık olur. Onu bir kişisel asistan gibi kullanın.

Yapay zekâ arama motorlarını işlevsiz kıldığında, okurların haber siteleri ve içerik üreticilerine ulaşacak farklı yollar bulması gerekecek. Bugün çoğunlukla sosyal medyanın ve arama motorlarının üstünden akan trafik yakın gelecekte giderek azalmaya başlayacak gibi duruyor. Haberciler ve içerik üretenler, özellikle topluluğu odağına alan yayın stratejileri geliştirerek, websitelerine kullanıcıların ayak alışkanlığı kazanmasını sağlamaya ve doğrudan trafik almaya odaklanmalı.

Eğer haber merkezinizde yapay zekâ temelli çalışmalar yapıyor veya yapmak istiyorsanız, Google ve London School of Economics (LSE) ortaklığında düzenlenen “JournalismAI Academy for Small Newsrooms” başvurularını takip edebilirsiniz. YZ kullanımında Nick Diakopoulos’tan daha fazlasını öğrenmek istiyorsanız, Medium hesabındaki yazıları ve ipuçlarını muhakkak okuyun. İşinizi kolaylaştıracak başka YZ araçlarına da bu yazılarda rastlamanız olası.

Gelecekte, yapay zekâ temelli sahtecilik ve yarattığı sonuçlarla daha sık karşılaşmamız olası. 22 Mayıs 2023’te ABD borsasında sert bir düşüşe sebep olan yapay zekâ üretimi patlama fotoğrafının sahte Bloomberg Twitter hesabı tarafından paylaşılması bunun en yakın örneği. Pentagon’un saldırıya uğradığına dair bu dezenformatif içerik, 20 dakikalığına borsayı sekteye uğrattı. Çok daha kötülerine hazırlıklı olmalıyız. Ancak hep dediğimiz gibi sıra deepfake’e gelene kadar kendimizi cheapfake’e hazırlamak bile çok kritik.

Yazarın notu: Uluslararası Gazetecilik Festivali’ne katılımımız için gerekli yol ve konaklama masraflarını karşılayan Heinrich Böll Vakfı’na teşekkür ederiz.

İLGİLİ: