An Evaluation On The Quality Of Knowledge Obtained With Artificial Intelligence: The Case Of ChatGPT And DeepSeek In The Context Of Epistemological Hegemony

Abstract

This study presents an assessment of the nature of knowledge obtained via artificial intelligence (AI). In this context, it examines the production processes of AI-derived knowledge, its role within science, its advantages and disadvantages, its social reception, and its ideological, hegemonic, and ethical dimensions. The evaluations question the objectivity, transparency, scientific character, veracity, equality, and ethicality of knowledge produced by AI. Put differently, the study attempts to produce meaningful findings on whether AI-generated knowledge is biased, ideological, domineering, anti-democratic, and imperial in form. The study employed thematic (semantic/latent) techniques within the framework of content analysis. This process was carried out by asking the popular AI application ChatGPT and the recently publicized DeepSeek application questions about the sources and nature of the information they provide to their users. The responses from both AI applications indicate that all AI systems with similar operation convey information that is biased, ideological, subjective, unequal, unethical, and at times unlawful. This situation is a necessary consequence of the mode of operation of AI technologies produced by the Western-centered scientific understanding shaped by the modernity paradigm, which is based on epistemological hegemony.

Keywords

• Artificial intelligence
• science
• ethics
• epistemology
• hegemony

Yapay Zekâ ile Elde Edilen Bilginin Niteliği Üzerine Bir Değerlendirme: Epistemolojik Hegemonya Bağlamında ChatGPT ve DeepSeek Örneği

Abstract

Bu çalışma “yapay zekâ” (YZ) ile elde edilen bilginin niteliği üzerine bir değerlendirme içermektedir. Bu bağlamda YZ ile elde edilen bilginin üretim süreçleri, bilim içindeki rolü, avantajları ve dezavantajları, toplumsal karşılığı, ideoloji, hegemonya ve etik boyutunu ele almaktadır. Yapılan değerlendirmelerde, YZ ile elde edilen bilginin objektifliği, şeffaflığı, bilimselliği, gerçekliği, eşitliği ve etikliği sorgulanmıştır. Tersinden söylersek, YZ ile elde edilen bilginin yanlı, ideolojik, tahakkümcü, antidemokratik ve emperyal biçimli olup olmadığıyla ilgili anlamlı sonuçlar ortaya koyulmaya çalışılmıştır. Çalışmada içerik çözümleme yöntemi bağlamında tematik (semantik//latent) teknik kullanılmıştır. Bu süreç, popüler bir YZ uygulaması olan ChatGPT ve son günlerde adını duyuran DeepSeek uygulamalarına, kullanıcılarına sundukları bilginin kaynağı ve niteliğine yönelik sorular sorarak gerçekleştirilmiştir. Her iki YZ uygulamasının verdiği cevaplar, aynı işleyişe sahip tüm YZ uygulamalarının yanlı, ideolojik, sübjektif, eşitsiz, etik dışı ve zaman zaman hukuka uymayan bilgi aktarımı yaptığı yönündedir. Bu durum, modernite paradigması ile şekillenen Batı merkezli bilimsel anlayışın ürettiği YZ teknolojisinin epistemolojik hegemonyaya dayalı işleyiş biçiminin zorunlu bir sonucudur.

Keywords

• Yapay zekâ
• bilim
• etik
• epistemoloji
• hegemonya

References

1. Alpaydın, E. (2020). Yapay öğrenme: Yeni yapay zekâ (A. Ağar, Çev.). Tellekt.
2. Althusser, L. (2010). Devletin ideolojik aygıtları. İthaki Yayınları.
3. Altıntop, M. (2020). Küreselleşme ve postmodernizmin paradoksal döngüsü. Kitapyurdu Doğrudan Yayıncılık.
4. Altıntop, M. (2023a). Neden İslam’ın Orta Çağı yoktu-Antik Çağ’ın mirası ve Doğu. Akademik Platform İslami Araştırmalar Dergisi, 7(1), 154–162.
5. Altıntop, M. (2023b). Yapay zekâ/akıllı öğrenme teknolojileriyle akademik metin yazma: ChatGPT örneği. Süleyman Demirel Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 2(46), 186–211.
6. Altıntop, M., & Bak, G. (2022). Yeni medya ve özdenetim. Zeitschrift Für Die Welt Der Türken / Journal of World of Turks (Türklerin Dünyası Dergisi), 321–338. https://doi.org/10.46291/ZfWT/140320
7. Arslan, H. (2018). Epistemik cemaat: Bir bilim sosyolojisi denemesi. Paradigma.
8. Avellan, T., Sharma, S., & Turunen, M. (2020). AI for all: Defining the what, why, and how of inclusive AI (ss. 142–144). https://doi.org/10.1145/3377290.3377317

9. Baç, M. (2025). Epistemoloji. İçinde N. Mehdiyev (Ed.), Çağdaş epistemolojiye giriş (s. 21–48). İnsan.
10. Bender, E. M., Gebru, T., McMillan-Major, A., & Shmitchell: (2021). On the dangers of stochastic parrots, s. Can language models be too big? FAccT '21: Proceedings of the 2021 ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency, 610–623. https://doi.org/10.1145/3442188.3445922
11. Benton, T., & Craib, I. (2008). Sosyal bilim felsefesi (Ü. Tatlıcan & B. Binay, Çev.; 4. bs). Sentez.
12. Boyatzis, R. E. (1998). Transforming qualitative information: Thematic analysis and code development. SAGE.
13. Braun, V., & Clarke, V. (2006). Using thematic analysis in psychology. Qualitative Research in Psychology, 3(2), 77–101. http://dx.doi.org/10.1191/1478088706qp063oa
14. Braun, V., & Clarke, V. (2021). Thematic analysis: A practical guide. SAGE.
15. Brown, J. R. (2020). Bilim felsefesinin dünü, bugünü (E. Demir, Çev.). İçinde J. R. Brown (Ed.), Bilim felsefesi (ss. 17–28). Fol.
16. Burke, P. (2000). A social history of knowledge: From Gutenberg to Diderot. Polity Press. https://nehisp.furg.br/images/Social-History-of-Knowledge-From-Gutenberg-to-Diderot.pdf
17. Canöz, K., İrez, B., & Kaya, K. K. (2023). Halkla ilişkiler, yapay zekâ ve hegemonya: Eleştirel bir değerlendirme. Karatay Sosyal Araştırmalar Dergisi, 11, 335–352.
18. Carrier, M. (2020). Tarihsel yaklaşımlar: Kuhn, Lakatos ve Feyerabend (Ö. F. Anlı, Çev.). İçinde J. R. Brown (Ed.), Bilim felsefesi (ss. 187–212). Fol.
19. Ch’en, K. K. S. (1973). The Chinese transformation of Buddhism. Princeton University Press. https://archive.org/details/chinesetransform0000chen
20. Coşkun, F., & Gülleroğlu, H. D. (2021). Yapay zekânın tarih içindeki gelişimi ve eğitimde kullanılması. Ankara Üniversitesi Eğitim Bilimleri Fakültesi Dergisi, 54(3), 947–966.
21. Dağ, A. (2021). Transhümanizm (3. bs). Ketebe.
22. Değirmenci, H. C., & Aydın, İ. H. (2018). Yapay zeka. Girdap.
23. Dirik, A. (2010). Postkolonyal aura (G. Doğduaslan, Çev.; 2. bs). Boğaziçi Üniversitesi.
24. Doğrucan, M. F., & Hazar, Z. (2019). Yapay zekâ çalışmalarında dilsel arka plan ve felsefe. Pamukkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 34, 159–167.
25. Erdem, E. (2024). Yapay zekâ uygulamalarının sosyal bilim alanında yapılan çalışmalarda uygulanabilirliği: ChatGPT, Bing ve YouChat örneği. İletişim Bilimi Araştırmaları Dergisi, 4(3), 218–234.
26. Ergün, R. (2023). Tek parti döneminde sosyal Darwinizm. Mahya.
27. Fanon, F. (2007). Yeryüzünün lanetlileri (Ş. Süer, Çev.). Versus.
28. Fereday, J., & Muir-Cochrane, E. (2006). Demonstrating rigor using thematic analysis: A hybrid approach of inductive and deductive coding. International Journal of Qualitative Methods, 5(1), 80–92.
29. Feyerabend, P. (1991). Bilim kilisesi özgür bir toplumda bilim (C. Cerit, Çev.). Pınar.
30. Floridi, L. (2014). The ethics of information. Oxford University Press.
31. Foucault, M. (2014). Bilginin arkeolojisi (2. bs). Ayrıntı.
32. Franchi, G. (2013). Daily life in late medieval monasteries [Doktora tezi]. University of Glasgow. https://theses.gla.ac.uk/4890/1/2013FranchiPhd.pdf
33. Ghosh, A. (1965). Nalanda. The Director General of Archaeology in India. https://archive.org/details/in.gov.ignca.45938/page/n5/mode/2up
34. Giles, D. (2018). Yirminci yüzyılda bilim felsefesi (M. Tuncel, Çev.). Nobel Akademik.
35. Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep learning. MIT Press. https://www.deeplearningbook.org/
36. Grout, H. (2021). Method reading #2—Thematic analysis. Hannah’s Myblog.arts. hgselfinitiatedproject.myblog.arts.ac.uk
37. Guest, G., MacQueen, K. M., & Namey, E. E. (2012). Applied thematic analysis. SAGE. https://dx.doi.org/10.4135/9781483384436
38. Gül, K. (2024). Yapay zekâ teknolojilerinin gazetecilik alanında kullanımı: Avantajlar ve dezavantajları. İletişim ve Toplum Araştırmaları Dergisi, 4(2), 306–331.
39. Günek, A. (2023). Dijital çağda bilginin dönüşümü ve yapay zekâ: Üretim ve iktidar ilişkileri açısından bir değerlendirme. Communicata, 25, 1–8.
40. Haton, J.-P., & Haton, M.-C. (1991). Yapay zekâ. İletişim.
41. Henkoğlu, T. (2019). Bilgi saklama süreçlerinde yapay zekâ sistemlerinin kullanımına yönelik risk değerlendirmesi. Arşiv Dünyası, 6(2), 134–147.
42. Horkheimer, M., & Adorno, T. W. (2014). Aydınlanmanın diyalektiği (N. Ülner & E. Öztarhan Karadogan, Çev.). Kabalcı.
43. Jobin, A., Ienca, M., & Vayena, E. (2019). The global landscape of AI ethics guidelines. Nature Machine Intelligence, 1(9), 389–399. https://doi.org/10.1038/s42256-019-0088-2
44. Kalai, A. T., & Vempala: (2023). The unavoidable hallucinations of large language models. arXiv. https://arxiv.org/abs/2311.14648
45. Kaplan, A., & Haenlein, M. (2019). Siri, Siri, in my hand: Who’s the fairest in the land? On the interpretations, illustrations, and implications of artificial intelligence. Business Horizons, 62(1), 15–25. https://doi.org/10.1016/j.bushor.2018.08.004
46. Karakoç Keskin, E. (2025). Türkiye’de yapay zekânın dezenformasyon karnesi: Yapay zekâ ile üretilen dezenformasyona ilişkin doğruluk kontrollerinin içerik analizi. TRT Akademi, 10(23), 104–139. https://doi.org/10.37679/trta.1557154
47. Kaymas: (2018). Teknoloji ve kültürün diyalektiğini izlemek: Teknolojik kültürün inşasında iletişim teknolojileri reklamları. Egemia, 2, 19–35.
48. Kılıç, C. (2014). John Locke: Bilginin kaynağı ve ideler sorunu. EKEV Akademi Dergisi, 58, 455–468.
49. Köçeri, K. (2023). Yapay zekânın siyasi, etik ve toplumsal açıdan dezenformasyon tehdidi. İletişim ve Diplomasi, 11, 247–266.
50. Kuhn, T. S. (2016). Bilimsel devrimlerin yapısı (N. Kuyaş, Çev.). Kırmızı.
51. Lakatos, I. (2012). Bilimsel araştırma programlarının metodolojisi (D. Uygun, Çev.). Alfa.
52. Larson, E. J. (2022). Yapay zekâ miti: Bilgisayarlar neden bizim gibi düşünemez (K. Y. Us, Çev.). Fol Kitap.
53. LeCun, Y., Bengio, Y., & Hinton, G. (2015). Deep learning. Nature, 521(7553), 436–444. https://doi.org/10.1038/nature14539
54. Lievrouw, L. A., & Livingstone: (2006). Handbook of new media: Social shaping and consequences of ICTs. SAGE. https://eprints.lse.ac.uk/21502/
55. Loomba, A. (2000). Kolonyalizm, postkolonyalizm (M. Küçük, Çev.). Ayrıntı.
56. Makdisi, G. (1981). The rise of colleges: Institutions of learning in Islam and the West. Edinburgh University Press.
57. Marshall, G. (2005). Sosyoloji sözlüğü (O. Akınhay & D. Kömürcü, Çev.). Bilim ve Sanat.
58. Marx, K., & Engels, F. (2013). Alman ideolojisi (T. Ok & O. Geridönmez, Çev.). Evrensel Basım Yayın.
59. Nilson, N. J. (2018). Yapay zekâ: Geçmişi ve geleceği (M. Doğan, Çev.). Boğaziçi Üniversitesi.
60. Nowell, L. S., Norris, J. M., White, D. E., & Moules, N. J. (2017). Thematic analysis: Striving to meet trustworthiness criteria. International Journal of Qualitative Methods, 16, 1–13. https://doi.org/10.1177/1609406917733847
61. OpenAI. (2025). Why language models hallucinate. https://cdn.openai.com/pdf/d04913be-3f6f-4d2b-b283-ff432ef4aaa5/why-language-models-hallucinate.pdf
62. Orman, E. (t.y.). Bilgi felsefesi (epistemoloji). İstanbul Üniversitesi Açık ve Uzaktan Eğitim Fakültesi.
63. Özalp, E. (2020). Gençlerle baş başa yapay zekâ. Yordam.
64. Özlem, D. (2012). Bilim felsefesi (2. bs). Notos.
65. Pembecioğlu, N., Gündüz, U., & Akın, A. (2021). Medya ve bilgi kirliliği. İçinde N. Bozbuğa & S. Gülseçen (Ed.), Tıp bilişimi. İstanbul Üniversitesi. https://doi.org/10.26650/B/ET07.2021.003.41
66. Russel, K., & Urry, J. (2016). Bilim olarak sosyal teori (N. Çelebi, Çev.; 3. bs). İmge.
67. Said, E. W. (1998). Oryantalizm (Ne. Uzel, Çev.). İrfan.
68. Say, C. (2018). 50 soruda yapay zekâ. Bilim ve Gelecek Kitaplığı.
69. Serhan, G. (Direktör). (2023). Maskelerin ardında: Siber savaş/Yapay zekâ (No. 2) [Belgesel]. TRT Belgesel. https://www.trtbelgesel.com.tr/bilim-teknoloji/maskelerin-ardinda/maskelerin-ardinda-siber-savas-or-yapay-zeka-or-trt-belgesel-15864800
70. Slater, P. (1998). Frankfurt Okulu (A. Özden, Çev.). Kabalcı.
71. Spivak, G. C. (2020). Madun konuşabilir mi? (E. Koyuncu, Çev.). Dipnot.
72. Tunç, A. (2005). Medya ve bilgi kirliliği. Journalisten: Gazeteciler için uluslararası iletişim dergisi, (59), 245–250.
73. Wooldridge, M. (2022). Bilinçli makinelere giden yol (Ö. Çelik, Çev.). Metis.
74. Yeşilorman, M., & Koç, F. (2013). Bilgi toplumunun teknolojik temelleri üzerine eleştirel bir bakış. Fırat Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 24(1), 117–133.
75. Zhang, X., Sun, J., Yin, Y., & Zhang, X. (2024). Hallucination in generative AI: Implications and challenges. Frontiers in Artificial Intelligence, 7, 11681264. https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC11681264/
76. Žižek. (2009). Sınıf mücadelesi mi, postmodernizm mi? Evet, lütfen! (A. Fethi, Çev.). İçinde Olumsallık, hegemonya, evrensellik (s. 104–153). Hil.