Yapay Zekâdan İmkânsızı İstemek: KuranGPT Örneğinde Bir Model İncelemesi

Abstract

ChatGPT altyapısı kullanılarak oluşturulan KuranGPT, üzerinde yüz bini aşkın yazışma yapılmış, oldukça popüler bir yapay zekâ asistanıdır. Model, yalnız Kur’an’a dayandığını beyan etmekte; hatta kelime anlamlarını dahi Kur’an’ın iç bağlamından çıkardığını belirterek katı Kur’ancı bir portre çizmektedir. Hâlbuki bu, Türkçe cevap üreten bir model için uygulanamaz bir ilkedir. Üstelik modele bu ilkeyle çelişen, meal içeren bir kaynak yüklenmiştir. Bu çalışmanın amacı, modelin ilke, kaynak ve uygulama tutarsızlıklarını sistematik biçimde ortaya koymaktır. Modelin popülaritesi göz önünde bulundurulduğunda, bu tutarsızlıkların tespiti hem kullanıcılar hem de geliştiriciler açısından ehemmiyet arz etmektedir. Bu çalışma, modelin seksen bir soruluk kademeli bir sorgulama yöntemiyle fıkhî (namaz vakitleri, Cuma namazı), kelâmî (istivâ), lügavî ve ıstılahî (salât, rükû, secde) açılardan sınandığı bir durum çalışmasıdır. Model, yüzeysel sorularda ilkesini uygular gibi görünmüş ve Kur’ancılık yaklaşımına uygun cevaplar üretmiştir. Ancak sorgulama derinleştikçe modelin ilkeye uyamadığı, Kur’an dışı kaynaklara başvurduğu ve kaynak beyanında şeffaf davranmadığı ortaya çıkmıştır. Ayrıca ilkesini uygulayamadıkça kullanıcıyı ikna etmek için bir kısmı meseleyle ilgili olmayan âyetleri peş peşe sıralayarak sahte bir kesinlik algısı yaratmış ve kullanıcının beklentisine göre tavır değiştirmiştir. Bu yanıltıcı tavır, ilim adamları tarafından ayırt edilebilecek olsa da diğer kullanıcılar için ciddi problem teşkil etmektedir. Modelle ilgili sorunlardan bir kısmı büyük dil modellerinin doğasından kaynaklanmaktadır. İlke ve kaynağın bu şekilde belirlenmesinde ise tasarım hatası söz konusudur. Dolayısıyla bir modelin sağlıklı çalışması isteniyorsa öncelikli olarak bu tasarım hatasından kaçınılmalı; özellikle Kur’an ve din gibi hassas alanlarda geliştirilen modellere, uygulanabilecek bir ilke ve bu ilkeyle uyumlu kaynaklar yüklenmesine itina gösterilmelidir.

Keywords

• Tefsir
• Yapay Zekâ
• KuranGPT
• Kur’ancılık
• Epistemoloji

Demanding the Impossible from Artificial Intelligence: A Model Analysis in the Case of KuranGPT

Abstract

KuranGPT, built on ChatGPT’s infrastructure, is a highly popular artificial intelligence assistant with over 100,000 conversations. The model presents a strictly Quranist profile, claiming to rely solely on the Quran and to derive even word meanings from verse contexts. Yet no model answering in Turkish can apply this principle, and the model was moreover loaded with a file of Quranic translations contradicting it. This study systematically sets out the model’s inconsistencies of principle, source and practice. Given its popularity, identifying them matters for users and developers. In this case study, the model was tested by a gradual questioning method of 81 questions on jurisprudential (prayer times, Friday prayer), theological (istiwa), lexical and terminological (salat, ruku, sujud) matters. To superficial questions, it seemed to apply its principle, giving Quranist answers. As questioning deepened, however, it broke its principle, used extra-Quranic sources and was not transparent about them. Unable to apply its principle, it strung together verses, some unrelated, to persuade the user, creating a false sense of certainty, and adjusted its stance to user expectations. Although scholars can detect this misleading conduct, it poses a serious problem for other users. Some problems stem from the nature of large language models, but the way the principle and source were set is a design error. Any model meant to function soundly should first avoid this error; for models in sensitive fields like the Quran and religion, particular care should be taken to provide an applicable principle and matching sources.

Keywords

• Tafsir
• Artificial Intelligence
• KuranGPT
• Quranism
• Epistemology

References

1. Ahmad, Muhammad Aurangzeb. “Islamic Chatbots in the Age of Large Language Models”. arXiv, 1-7. https://doi.org/10.48550/arXiv.2601.06092
2. Alansari, Aisha - Luqman, Hamzah. “Large Language Models Hallucination: A Comprehensive Survey”. arXiv, 1-36. https://doi.org/10.48550/arXiv.2510.06265
3. Alnefaie, Sarah vd. “Is GPT-4 a Good Islamic Expert for Answering Quran Questions?” Proceedings of the 35th Conference on Computational Linguistics and Speech Processing (ROCLING 2023). ed. Jheng-Long Wu - Ming-Hsiang Su. 124-133. Taipei City, Taiwan: The Association for Computational Linguistics and Chinese Language Processing (ACLCLP), 2023. https://aclanthology.org/2023.rocling-1.15/
4. Ateş, Süleyman. “Kur’ân-ı Kerim’de Namaz Kaç Vakittir?” Erişim 22 Kasım 2025. https://www.suleyman-ates.com/index.php?option=com_content&view=article&id=1946:2016-12-11-17-49-29&catid=99:aralk2016&Itemid=180
5. Bayraktar, Zeki. “Kur’an’ın İçinde ‘Resimli Namaz Hocası’ Aramak!” Kitap ve Hikmet 4 (2014), 23-29.
6. Beyhakî, Ebû Bekir Ahmed b. el-Huseyn el-. el-Esmâ ve’s-sıfât. Cidde: Mektebetu’-Sevâdî, ts.
7. Bhojani, Ali-Reza - Schwarting, Marcus. “Truth and Regret: Large Language Models, the Quran, and Misinformation”. Theology and Science 21/4 (2023), 557-563. https://doi.org/https://doi.org/10.1080/14746700.2023.2255944
8. Birışık, Abdulhamit. “Kur’âniyyûn”. TDV İslâm Ansiklopedisi. Erişim 22 Kasım 2025. https://islamansiklopedisi.org.tr/kuraniyyun

9. Cebecioğlu, Havva. Hadîd Sûresinin 25. Âyeti Bağlamında Tefsirde Yapay Zekâ Kullanımının İmkânı. Fatih Sultan Mehmet Vakıf Üniversitesi, Yüksek Lisans Tezi, 2024.
10. Chen, Runjin vd. “Persona Vectors: Monitoring and Controlling Character Traits in Language Models”. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2507.21509
11. Cüveynî, Ebu’l-Meâlî Abdulmelik b. Abdullah el-. el-Akîdetu’n-nizâmiyye. thk. Muhammed ez-Zubeydî. Beyrut: Dâru Sebîli’r-Reşâd, 2003.
12. Çalışkan, İsmail. “Mealcilikte Taklitin Son Örneği (Mustafa Sağ’ın Yazdığı Kur’an Mealinin Orjinalliği Üzerine)”. Eskiyeni: Anadolu İlahiyat Akademisi Araştırma Dergisi 9 (2008), 84-90. http://ktpmakale.isam.org.tr/detayilhmklzt.php?navdil=tr&midno=74701875&MakaleAdi2=mealcilik
13. Çetin, Abdurrahman. Kur’an-ı Kerim’in İndirildiği Yedi Harf ve Kıraatlar. İstanbul: Ensar Neşriyat, 2005. Demirkol, Nihat - Akgün, İbrahim. “Yapay Zeka (YZ) ile Objektif Bir Tefsir Çeşidi Mümkün Mü?” Usul İslam Araştırmaları 44 (30 Aralık 2025), 65-96. https://doi.org/10.56361/usul.1749146
14. Ertürk, Mustafa. “Nebevî Sünnet’in Târihî Gerçeklikteki Konumu Açısından ‘Kur’ân İslâm’ı’ Söyleminin İlmî Değeri”. Hadis Tetkikleri Dergisi I/1 (2003), 7-29. http://ktpmakale.isam.org.tr/detayilhmklzt.php?navdil=tr&midno=12975000&MakaleAdi2=kuran+islam%C4%B1
15. Gelgeç, Sevim. “Yapay Zekâ Modellerinin Tefsir Tarihi Özelinde İncelenmesi”. Dinbilimleri Akademik Araştırma Dergisi 24/3 (31 Aralık 2024), 493-519. https://doi.org/10.33415/daad.1583578
16. Halîl b. Ahmed el-Ferâhîdî. Kitâbu’l-‘Ayn. thk. Mehdî el-Mahzûmî - İbrahim es-Sâmirrâî. Beyrut: Mektebetu’l-Hilâl, 1988.
17. İbn Durayd, Muhammed b. el-Hasen. Cemheratu’l-Luğa. thk. Remzi Munîr Ba’lebekkî. Beyrut: Dâru’l-İlm li’l-Melâyîn, 1987.
18. Kara, İrfan. Kur’an Araştırmalarında Yapay Zekâ. Konya: Kitap Dünyası, 2024.
19. Lewis, Patrick vd. “Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks”. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2005.11401
20. Mertoğlu, M. Suat. ““Doğrudan Doğruya Kur’an’dan Alıp İlhamı”: Kur’an’a Dönüş’ten Kur’an İslamı’na”. Divan: Disiplinlerarası Çalışmalar Dergisi 28 (01 Haziran 2010), 69-113. https://dergipark.org.tr/tr/pub/divan/issue/25957/273476
21. Mertoğlu, M. Suat. “İslam’ın Anlaşılmasını Kur’an ile Sınırlandırma Eğilimini Ortaya Çıkaran Temel Dinamikler”. Dinî Hükümlerin Kaynağı ve Dinî Metinlerin Anlaşılması (Çalıştay), 115-149. http://ktpmakale.isam.org.tr/detayilhmklzt.phpnavdil=tr&midno=38971875&MakaleAdi2=kuran+ile+s%C4%B1n%C4%B1rland%C4%B1rma
22. Minaee, Shervin vd. “Large Language Models: A Survey”. arXiv, 1-44. https://doi.org/10.48550/arXiv.2402.06196 Mustafa, İbrahim vd. el-Mu‘cemu’l-Vasît. el-Mektebetü’l-İslâmiyye, ts.
23. Mustafa (@mstfakcakayaa). “Bütün Kur’an’ı türkçesiyle v...iyileştirilecek)”. X. 23 Haziran 2024. Erişim 08 Kasım 2025. https://x.com/mstfakcakayaa/status/1804980661507252655
24. Mustafa (@mstfakcakayaa). “Şurada dediğim “hacının hocanın ... olsun.” X. 23 Haziran 2024. Erişim 08 Kasım 2025. https://x.com/mstfakcakayaa/status/1805307956981797185
25. Öztürk, Mustafa. “Dinî Hükümlerin Kaynağını Kur’an ile Sınırlandırma Eğiliminin Kaynakları ve Tutarlılığı”. Dinî Hükümlerin Kaynağı ve Dinî Metinlerin Anlaşılması (Çalıştay), 13-67. http://ktpmakale.isam.org.tr/detayilhmklzt.php? navdil=tr&midno=38970000&MakaleAdi2=kuran+ile+s%C4%B1n%C4%B1rland%C4%B1rma
26. Öztürk, Mustafa. “İslami Kökenciliğin Bir Tezahürü: Mealcilik”. İslâmiyât X/1 [Kökencilik Özel Sayısı] (2007), 117-138. http://ktpmakale.isam.org.tr/detayilhmklzt.php?navdil=tr&midno=23958750&MakaleAdi2=mealcilik
27. Öztürk, Mustafa. “Modern Dönemde Kur’an’a Yaklaşımlar ve Ortaya Çıkardığı Sorunlar”. İslam Dünyasında Temel Sorunlar: Şiddet, Mezhepçilik ve Darbeler, Anadolu Buluşmaları, 383-400. http://ktpmakale.isam.org.tr/detayilhmklzt.php? navdil=tr&midno=104803125&MakaleAdi2=modern+yakla%C5%9F%C4%B1mlar
28. Öztürk, Mustafa. “Modern Döneme Özgü Bir Kur’an Tasavvuru -Kur’ancılık ve Kur’an İslamı Söyleminin Tahlil ve Tenkidi-”. Marife: Dini Araştırmalar Dergisi (Bilimsel Birikim) X/3 (2010), 9-44. http://ktpmakale.isam.org.tr/detayilhmklzt.php?navdil=tr&midno=49790625&MakaleAdi2=kuranc%C4%B1l%C4%B1k
29. Patel, Shabaz vd. “Building Domain-Specific LLMs Faithful To The Islamic Worldview: Mirage or Technical Possibility?” arXiv, 1-6. https://doi.org/10.48550/arXiv.2312.06652
30. Sanders, Ted. “How to Work with Large Language Models”. OpenAI Cookbook. 2023. Erişim 28 Kasım 2025. https://cookbook.openai.com/articles/how_to_work_with_large_language_models
31. Sharma, Mrinank vd. “Towards Understanding Sycophancy in Language Models”. arXiv, 1-35. https://doi.org/10.48550/arXiv.2310.13548
32. Simhi, Adi vd. “Trust Me, I’m Wrong: LLMs Hallucinate with Certainty Despite Knowing the Answer”. arXiv, 1-24. https://doi.org/10.48550/arXiv.2502.12964
33. Stryker, Cole. “What Are LLMs?” IBM Think. 06 Ekim 2021. Erişim 28 Kasım 2025. https://www.ibm.com/think/topics/large-language-models
34. Subaşı, Münevver - Okumuş, Kübra. “Bir Araştırma Yöntemi Olarak Durum Çalışması”. Atatürk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi 21/2 (20 Haziran 2017), 419-426. https://dergipark.org.tr/en/pub/ataunisosbil/article/424695
35. Sun, Yujie vd. “AI Hallucination: Towards a Comprehensive Classification of Distorted Information in Artificial Intelligence-Generated Content”. Humanities and Social Sciences Communications 11/1 (2024), 1-14. https://doi.org/10.1057/s41599-024-03811-x
36. Ünal, Mehmet. Kur’ân’ın Anlaşılmasında Kıraat Farklılıklarının Rolü. İstanbul: Hacıveyiszade İlim ve Kültür Vakfı Yayınları, 2019.
37. Yazıcı, Ahmet. “Dijitalleşme ve Kur’ancılık Ekolü”. İslam ve Yorum V. ed. Fikret Karaman. I/157-178, 2021. http://ktpmakale.isam.org.tr/detayilhmklzt.php? navdil=tr&midno=210071250&MakaleAdi2=kuranc%C4%B1l%C4%B1k
38. Yazıcı, Ahmet. “Kur’ancılık Ekolü ve Namaz”. İslami İlimler Dergisi 15/2 (Kasım 2020), 317-355. https://doi.org/10.34082/islamiilimler.823304
39. Yıldırım, Tuğba. “Yapay Zekânın Rivayet Ağırlıklı Tefsir Metinlerini Anlama ve Meal Oluşturma Yetkinliği Üzerine”. Tefsir Araştırmaları Dergisi 10/1 (30 Nisan 2026), 305-333. https://doi.org/10.31121/tader.1894599
40. Zhao, Wayne Xin vd. “A Survey of Large Language Models”. arXiv, 1-144. https://doi.org/10.48550/arXiv.2303.18223
41. Açık Kuran. “Bakara suresi 93. ayet”. Erişim 18 Şubat 2026. https://acikkuran.com/bakara-suresi/93-ayet-meali
42. OpenAI. “Introducing GPTs”. 2024. Erişim 29 Kasım 2025. https://openai.com/index/introducing-gpts/
43. “KuranGPT Diyalog Dosyası”. Zenodo, 19 Kasım 2025. https://doi.org/10.5281/zenodo.17647527
44. kurangpt.com. “KuranGPT.Com | İslam’ı Anlamanın En Doğru Yolu”. Erişim 16 Kasım 2025. https://www.kurangpt.com
45. ChatGPT.com. “KuranGPT.Com Modeli”. Erişim 16 Kasım 2025. https://chatgpt.com/g/g-JOUQKiPlu-kurangpt-com
46. Amazon Web Services, Inc. “LLM nedir? - Büyük Dil Modellerine Ayrıntılı Bakış - AWS”. Erişim 28 Kasım 2025. https://aws.amazon.com/tr/what-is/large-language-model/
47. “Open Research Europe”. Erişim 15 Kasım 2025. https://open-research-europe.ec.europa.eu/
48. “Yapay Zekaya Dini Bakış | Furkan Özçelik”. haz. Bilim Felsefe Din Vakfı. Yayın Tarihi 05 Aralık 2023. https://www.youtube.com/watch?v=o6WVJZWryAY
49. Yükseköğretim Kurumları Bilimsel Araştırma ve Yayın Faaliyetlerinde Üretken Yapay Zekâ Kullanımına Dair Etik Rehber (2024). https://www.eskisehir.edu.tr/Uploads/www/files/yapay-zeka-kullanimina-dair-etik-rehber.pdf
50. “Zenodo - EU Open Research Repository”. Erişim 15 Kasım 2025. https://zenodo.org/communities/eu/pages/how-to-submit