Yapay zekâ teknolojileri, günümüz yükseköğretim ve akademik araştırma süreçlerinde dönüştürücü bir etkiye sahiptir. Ankara Yıldırım Beyazıt Üniversitesi Uluslararası İlişkiler ve Stratejik Araştırmalar (ULİSA) Enstitüsü olarak çağın dijital dinamiklerine uyum sağlarken akademik etik değerlerimizi en üst düzeyde korumayı kurum kültürümüzün temel bir parçası olarak görüyoruz. Bu bağlamda yapay zekâ araçları, Enstitümüz genelinde öğrenimi derinleştiren, bilimsel keşfi hızlandıran ve inovasyonu destekleyen güçlü analitik yardımcılar olarak değerlendirilmektedir.
Bu rehber, akademik dürüstlük ve şeffaflığa odaklanarak akademik ekosistemimiz içerisindeki bilgi üretimi süreçlerinde yapay zekâ kullanımının kurumsal sınırlarını, etik sorumluluklarını ve Enstitümüzün beklentilerini netleştirmek amacıyla hazırlanmıştır. Üretken yapay zekâ ve benzeri teknolojik araçlar her ne kadar süreçleri kolaylaştırıp kapasiteyi artırsa da temel ilkemiz şudur: Kullanılan araçlar ne olursa olsun, kullanıcılar nihai çalışmalarının doğruluğundan, dürüstlüğünden ve özgünlüğünden her zaman ve yegâne sorumlu olmaya devam ederler.
Bilimsel üretimin kalbinde daima araştırmacının kendi eleştirel düşüncesi ve analitik yeteneği yer almalıdır. Yapay zekâ tabanlı otonom sistemlerin yeni yollar keşfetme ile mevcut güvenli kuralları uygulama arasında bir denge kurması gerektiği gibi, Enstitümüz öğrencileri ve öğretim üyeleri de yapay zekânın sunduğu yenilikçi keşif araçlarını kullanırken yerleşik akademik etik kurallarını esnetmeden bu dengeyi sağlamalıdır.
Enstitümüz bünyesinde hazırlanacak olan nihai rehberde, yapay zekâ kullanım senaryoları risk düzeylerine göre (yeşil, sarı ve kırmızı) sınıflandırılarak literatürde Trafik Lambası Modeli (Traffic Light Model) olarak bilinen yapıya kavuşturulacaktır. Aşağıda ana hatları sunulan bu risk temelli trafik ışıkları yaklaşımı, küresel ölçekte kabul gören en iyi uygulamaları kurumumuza entegre etmek amacıyla kurgulanmıştır. Enstitümüzün benimsemiş olduğu bu risk temelli yapay zekâ kullanım rehberi TÜBİTAK'ın Destek Süreçlerinde Üretken Yapay Zekânın Sorumlu Kullanımı ilkeleriyle entegre biçimde çalışacak şekilde tasarlanmıştır. Söz konusu model, Clemson ve Tampere Üniversitelerinin ilgili rehberleri referans alınarak taslak hâline getirilmiştir. ULİSA Enstitüsü, ilerleyen süreçte stratejik araştırma kültürü, disiplinler arası yapısı ve ihtiyaçları doğrultusunda bu çerçeveyi kendi özgün kurumsal modeline dönüştürecektir.
Rehberin Yapısı ve Kapsamı
Kurumsal yapay zekâ vizyonumuzu somutlaştıracak olan bu rehber, paydaşlarımızın akademik süreçlerdeki spesifik rolleri gözetilerek iki ana kategori altında tasarlanmaktadır:
1. Öğrenciler İçin Yapay Zekâ Kullanım İlkeleri
Lisansüstü öğrencilerimizin akademik gelişimlerini desteklerken etik ihlallerin önüne geçmek amacıyla kullanım sınırları şu alanlarda netleştirilecektir:
• Tez Çalışmaları: Literatür taraması, verilerin sınıflandırılması ve dil redaksiyonu gibi süreçlerde yapay zekânın izin verilen sınırları ile bu kullanımın “Yapay Zekâ Kullanımı Beyanı Formu” aracılığıyla nasıl şeffaf bir şekilde raporlanacağı.
• Ödevler ve Projeler: Dönem içi ödevlerde, araştırma raporlarında ve sunumlarda yapay zekânın yalnızca bir asistan (örneğin, fikir üretme veya kavramsal çerçeve oluşturma) olarak nasıl konumlandırılacağı.
• Ders Süreçleri: Sınıf içi tartışmalara hazırlık, yoğun okumaların analiz edilmesi ve çalışma stratejilerinin geliştirilmesinde izlenmesi gereken akademik dürüstlük adımları.
2. Akademisyenler İçin Yönergeler ve Etik Standartlar
Öğretim üyelerimizin ve araştırmacılarımızın eğitim-öğretim ve rehberlik faaliyetlerini çağın gerekliliklerine uygun şekilde yönetebilmeleri için aşağıdaki alanlarda standartlar çerçevelenmektedir:
• Ders Yürütme, Ölçme ve Değerlendirme: Ders izlencelerinde (syllabus) yapay zekâ kullanım politikalarının öğrencilere açık ve net bir biçimde duyurulması, sınırlar dâhilinde adil değerlendirme süreçlerinin tasarlanması.
• Tez Çalışması ve Danışmanlık Rehberliği: Lisansüstü tez süreçlerinde danışmanlık yapılan öğrencilerin yapay zekâ araçlarını kullanım süreçlerinin denetlenmesi, veri güvenliği, insan denek hakları, yayınlanmamış araştırmaların gizliliği ve kurumsal şeffaflık boyutlarında öğrencilere doğru akademik mentorluğun sağlanması.
Enstitümüz web sitesinde yapılandırılacak bu rehber, hızla gelişen dijital ekosistemde araştırmacılarımıza güvenli, dürüst ve yenilikçi bir rota çizmeyi hedefleyen dinamik bir yol haritası olacaktır.
YEŞİL BÖLGE: DESTEKLEYİCİ VE SERBEST KULLANIM ALANI (DÜŞÜK RİSK)
Bu bölgedeki uygulamalar, akademik dürüstlük ilkelerine bağlı kalındığı ve kullanım şeffaflıkla beyan edildiği sürece düşük riskli ve kabul edilebilir niteliktedir. Bu bölge, öğrencilerin hiçbir kısıtlama olmaksızın yapay zekâyı özgürce kullanmalarına izin verildiği ve bu kullanımın değerlendirmeyi (notu) doğrudan etkilemediği durumlar olarak genişletilebilir. Yani yapay zekâ kullanımı, öğrencinin performansına haksız veya önemli bir değer katmıyorsa yeşil bölgededir.
ÖĞRENCİLERİN SORUMLULUKLARI
• Üretken Yapay Zekâ (ÜYZ) araçlarını, yalnızca ilgili ders izlencelerinde (syllabus) veya öğretim üyesi tarafından açıkça onaylanan sınırlar dâhilinde kullanmak.
• Çalışma süreçlerinde yapay zekânın katkısı ile öğrencinin kendi entelektüel katkısı arasındaki sınırı net ve şeffaf bir şekilde açıklayabilmek.
• Kullanılan araçları ve platformları uluslararası akademik standartlara uygun biçimde referanslandırmak.
ÖĞRETİM ÜYELERİ VE ARAŞTIRMACILAR İÇİN İLKELER
• Veri gizliliğinin sağlandığı ve gerekli izinlerin alındığı durumlarda, araştırma iş akışlarını desteklemek ve hızlandırmak.
• Yayıncıların, akademik dergilerin veya fon sağlayan kurumların (TÜBİTAK vb.) beyan normlarına ve şeffaflık ilkelerine titizlikle uymak.
• Yapay zekâ kullanımının veri analizi veya araştırma metodolojisini etkilediği durumlarda, bilimsel tekrarlanabilirliği sağlamak adına kullanılan istem (prompt) ve sürüm kayıtlarını muhafaza etmek.
• Ders izlencelerinde izin verilen ve yasaklanan yapay zekâ kullanımlarını (örneğin, “metin düzeltme serbest, içerik üretimi yasak” şeklinde) öğrencilere sınırlarıyla net olarak duyurmak.
Örnek İzin Verilen Uygulamalar (Öğrenciler)
• Öğretim elemanının izin verdiği durumlarda kavramsal taslaklar oluşturulması ve dil bilgisi kontrollerinin yapılmasına ek olarak, öğrencilerin yabancı dildeki karmaşık araştırma materyallerini incelemek ve çevirmek için yapay zekâ kullanması.
• Öğrencilerin, yapay zekânın işi doğrudan çözmediği ancak asistanlık yaptığı uygulamalı durumlarda yetkinliklerini sergilerken destek almaları.
• Yalnızca kapalı bir ortamda bulunan (örneğin indirilemeyen video materyalleri) kaynaklara dayalı soruların yanıtlanmasında, öğrenme sürecini destekleyici bir araç olarak kullanılması.
Örnek İzin Verilen Uygulamalar (Akademisyenler)
• Yayımlanmış açık erişimli literatürü taramak ve özetlemek.
• Bir makale taslağının anlatım bozukluklarını gidermek veya akademik dilini iyileştirmek (gerekli beyan süreçleri işletilerek).
• Kodlama süreçlerinde, hassas ve gizli veri içermemesi kaydıyla, açıklama satırları (yorum) veya belgelendirme (dokümantasyon) taslakları hazırlamak.
• Ulusal bilimsel araştırma standartlarıyla (TÜBİTAK) uyumlu olarak içerikteki kişisel veriler ve fikri mülkiyet unsurları ayıklandığı sürece, metinlerin dilbilgisi denetimini yapmak, akıcılığını artırmak ve çeviri desteği almak, araştırmayı destekleyici meşru adımlar olarak kabul edilir.
SARI BÖLGE: KONTROLLÜ VE BEYANA TABİ KULLANIM ALANI (ORTA RİSK)
Bu alandaki uygulamalar orta düzeyde etik risk barındırdığından azami özen gerektirir ve yalnızca ders yürütücüsünün veya kurumun açık izniyle mümkündür. Bu alan, öğretim üyesinin öğrencilerin yapay zekâ kullanımının sınırlarını anlamalarını ve onu nasıl kullandıklarını şeffafça açıklamayı öğrenmelerini hedeflediği durumlardır. Üretken yapay zekâ araçları eksiksiz beyan edilmeli ve kaynakçada gösterilmelidir. Aksi bir durum doğrudan hile (akademik sahtekarlık) olarak yorumlanacaktır ve değerlendirmeyi etkileyebilir.
Yapay zekâ araçları, belirli bir görevi (örneğin metin çevirisi veya veri analizi) son derece hızlı ve verimli yapacak şekilde tasarlanmıştır. Ancak yalnızca verimliliğe odaklanan algoritmalar insan unsurunu ve etik sınırları göz ardı ederek ciddi sapmalara yol açabilmektedir. Bu nedenle, sarı bölge kullanımlarında ortaya çıkan yapay zekâ çıktısı asla nihai ürün olarak kabul edilmemeli, mutlaka araştırmacının eleştirel insan denetiminden geçirilmelidir.
ÖĞRENCİLERİN SORUMLULUKLARI
• Notlandırılacak akademik çalışmalarda içerik taslağı oluşturmak, yalnızca ders yürütücüsünün sunduğu izinle mümkündür.
• Kullanılan destekleyici yapay zekâ araçları eksiksiz bir biçimde beyan edilmeli ve kaynakçada gösterilmelidir.
• Üretilen çıktılar doğrudan kopyalanmamalı, eleştirel bir süzgeçten geçirilerek öğrencinin konuya hâkimiyetini yansıtacak şekilde akademik özgünlüğe kavuşturulmalıdır.
• Akademik metinlerin (giriş, literatür özeti, yöntem vb.) ilk taslaklarının yapay zekâ yardımıyla oluşturulması, TÜBİTAK araştırma bütünlüğü ilkeleri doğrultusunda önemli ölçüde kullanım kabul edilir ve doğrudan risk barındırır. Bu tür kullanımlar ancak ders yürütücüsünün izniyle yapılabilir, kullanılan aracın adı ve sürümü şeffaf bir biçimde beyan edilmeli ve üretilen taslak öğrencinin özgün entelektüel süzgecinden geçirilmelidir.
ÖĞRETİM ÜYELERİ VE ARAŞTIRMACILAR İÇİN İLKELER
• Henüz yayımlanmamış, fikri mülkiyet haklarına tabi veya proje bazlı sözleşmelerle (sponsorluk) kısıtlanmış araştırma verilerinin paylaşımı risk taşır ve harici açık yapay zekâ platformlarında kullanılmamalıdır.
• İnsan katılımcı içeren verilerin işlenmesi (KVKK kapsamında) azami özen ve Etik Kurul onaylı güvenli platformlar gerektirir.
• Araştırma çıktılarında yazarın entelektüel katkısı ile yapay zekâ asistanlığının sınırlarının bulanıklaşmasını engellemek için, öğrencilere nelerin taslak asistanlığı nelerin ise özgün eser sayılacağı hususunda net mentorluk verilmelidir.
Örnek Kontrollü Kullanımlar (Öğrenciler)
• İlgili kavramın ön açıklamasını yapay zekayla oluşturmak, ardından bağımsız kaynaklarla teyit ederek özgün bir dille yeniden kaleme almak (ders kapsamında izin veriliyorsa).
• Analiz süreçleri için gerekli kod parçacıklarını oluşturmak (öğrencinin söz konusu kodun mantığını tam olarak açıklayabilmesi şartıyla).
• Bir makale yazarken yalnızca giriş ve özet bölümlerini desteklemek amacıyla yapay zekâdan faydalanmak.
• Çok disiplinli bir konuda sunum hazırlarken veya PowerPoint dosyalarını görselleştirirken yardım almak. Ancak ödevin hangi kısmının öğrencinin kendi entelektüel bilgisine dayandığını, hangi kısmının ise yapay zekâ asistanlığına ait olduğunu net biçimde ayırarak raporlamak.
Örnek Kontrollü Kullanımlar (Akademisyenler)
• Kamuya açık olmayan araştırma notlarının analizi, ancak şifrelenmiş, kapalı ve kurumsal onaya sahip veri işleme ortamlarında gerçekleştirilmelidir.
• Metodoloji bölümlerinin bir kısmı için taslak oluşturulurken, bilimsel iddiaların doğrulanması ve tüm istem/versiyon geçmişinin kayıt altında tutulması gerekir.
KIRMIZI BÖLGE: KESİNLİKLE YASAKLANMIŞ VE İHLAL SAYILAN KULLANIMLAR (YÜKSEK RİSK)
Bu alandaki eylemler, akademik etiğe ve araştırma bütünlüğüne doğrudan aykırı kabul edilir ve akademik suiistimal (intihal, veri uydurma) kapsamında değerlendirilerek ciddi disiplin sonuçları doğurur. Bu alanda çıktı, yapay zekanın yardımı olmadan bizzat oluşturulmalıdır. Öğrenci yalnızca kendi bilgi, kavrayış ve becerilerini kullanmalıdır. Yapay zekâ kullanımı, öğrencinin temel kazanımları edinip edinmediğini ölçebilmek adına haklı bir gerekçeye dayanarak yasaklanmıştır.
ÖĞRENCİ İHLALLERİ (KESİN YASAKLAR)
• Eğitmen onayı veya yetkilendirme olmaksızın, yapay zekâya ürettirilen herhangi bir metni, analizi veya materyali kendi özgün entelektüel çalışması gibi sunmak.
• Yapay zekâ araçlarını, ders izlencesinde belirlenen etik kuralları ihlal edecek biçimde veya haksız avantaj sağlamak amacıyla kullanmak.
• Kullanımın zorunlu olarak beyan edilmesi gereken durumlarda bu bilgiyi gizleyerek şeffaflık ilkesini çiğnemek.
ÖĞRETİM ÜYELERİ VE ARAŞTIRMACILAR İÇİN İHLALLER (KESİN YASAKLAR)
• Henüz yayımlanmamış araştırma bulgularını, ticari sır/patent niteliğindeki verileri veya sponsorlar tarafından kısıtlanmış veri setlerini halka açık yapay zekâ platformlarına girmek.
• İnsan deneklere veya kurumlara ait kişisel/hassas verileri, Etik Kurul onayı ve güvenli anonimleştirme ortamı olmaksızın analiz ettirmek.
• Akademik yayın süreçlerinde eser sahipliğini (yazarlığı) yanlış beyan etmek veya dergi/yayıncı kuralları gereği zorunlu olan yapay zekâ bildirimlerini gizlemek.
• Öğrenciler için yapay zekâ kullanım beklentilerini, ihlallere zemin hazırlayacak kadar muğlak bırakmak ve önceden belirtilmemiş cezalandırma yöntemlerine başvurmak.
• Öğrencilere ait henüz yayımlanmamış tez taslaklarının, proje önerilerinin veya özgün araştırma verilerinin (KVKK kapsamında korunan bilgilerin) değerlendirme, notlandırma veya hakemlik süreçleri amacıyla dışa açık yapay zekâ sistemlerine yüklenmesi, ulusal (TÜBİTAK vb.) ve uluslararası araştırma etiği standartlarına göre gizlilik ve fikri mülkiyet ihlali sayıldığından kesinlikle yasaktır.
Örnek İhlaller (Öğrenciler)
• Ders izlencesinde açıkça yasaklanmış olmasına rağmen, makale veya ödev metinlerini yapay zekâya yazdırarak doğrudan teslim etmek.
• Yapay zekâ çıktısını, içeriği teyit etmeden, kaynak göstermeksizin ve herhangi bir entelektüel katkı sunmaksızın notlandırılacak bir ödeve kopyalayıp yapıştırmak.
• Dil yeterliliklerinin veya dilbilgisine hakimiyetin bizzat değerlendirildiği görevlerde kompozisyon yanıtlarını yapay zekaya yazdırmak.
• Öğrencinin kendi yetkinlikleri üzerine düşünmesi (öz değerlendirme yapması) gereken durumlarda yapay zekanın öğrencinin entelektüel rolünü üstlenmesi.
• Yapay zekâ ile çözülmesi teknik olarak kolay olan, ancak öğrencinin yetkinliğini ölçmek için kendi bilgisiyle yanıtlaması gereken temel sınav veya görevlerde kullanılması.
• Görev, telif hakkıyla korunan materyallere dayanıyorsa kullanılan bu telifli materyallerin (izin olmaksızın) veri tabanı beslemesi olarak yapay zekâ platformlarına yüklenmesi.