Akademik Yazımda Yapay Zekâ Kullanımının Etik Açıdan İncelenmesi: ChatGPT Örneği

Abstract

“Neyi bilebilirim? Nasıl bilebilirim? Nasıl eylemde bulunurum?” sorularına felsefe tarihi boyunca cevap aranmıştır. Yanıtların sürekli yenisi ile güncellendiği bir süreçte, bugün geldiğimiz nokta bize bilginin hakikatine yönelik araştırmaların yerini gündelik bilginin ticaretine bıraktığını göstermektedir. ChatGPT (3,5) gibi yapay zekâ dil modelleri insanların sıradan sohbet arkadaşı olmasının ötesinde, kendi ifadesi ile dili anlama, analiz etme ve üretme yeteneklerine sahip bir mekanizmadır. Yapay zekanın gelişimiyle birlikte, akademik yazım süreçlerinde yapay zekâ tabanlı dil modelleri araştırmacılara, yazarlara ve öğrencilere yazma sürecinde hız, veriye dayalı içerik üretimi ve hataların azaltılması gibi faydalar sunarken, etik kaygıları da beraberinde getirmektedir. İçinde bulunduğumuz çağ itibariyle yapay zekânın makale yazabilir olması değil, bu makaleyi nasıl değerlendirmemiz gerektiği gerçeği ile yüzleşmek zorundayız. Yapay zekâ ve insan iş birliğinin, akademi dünyasında özgün ve değerli içerikler oluşturması imkânsız değildir. Buna karşın öne sürülen düşüncenin ne derece intihal olduğu, intihal ise nasıl bir tavır izlenmesi gerektiği tartışmalıdır. Bu çalışmada, yapay zekâ ve akademik yazım alanlarının birlikte ilerlemesi ve etkileşimi dikkate alındığında yapay zekâ temelli dil programlarının yardımı ile üretilen yazıları nasıl değerlendirmemiz gerektiğini tartışacağız. Bu doğrultuda ilk bölümde, ChatGPT’nin kavramsal tahlil ve mantıksal çıkarım ilkelerini sınadık. ChatGPT kendisine sorduğumuz genel konulara belirli etik ön kabuller çerçevesinde makul yanıtlar vermektedir. Buna karşın, özellikle mantıksal akıl yürütmeye ilişkin konularda yeteri kadar başarılı olamadığı gibi tekrar eden komutlar ChatGPT’nin mantıksal tutarsız yanıtlar vermesine sebep olmaktadır. Söz konusu tutarsızlık kendisinin etik ön kabulüne de sirayet edebilmektedir. Dolayısı ile mevcut ön kabullerin nasıl tasarlandığına ilişkin soruları beraberinde getirmekte ve ChatGPT’nin güvenirliğini tartışmaya açmaktadır. İkinci bölümde ise ChatGPT’den karşılaştırmalı bir konu üzerine deneme yazmasını istedik. Doğru ve açıklayıcı komut dizimi ile kelime sınırı olmaksızın ChatGPT yardımı ile bir makale yazmak mümkündür. Buna karşın ortaya konan metnin özgünlük ve intihal denetiminin nasıl yapılacağı/yapılması gerektiği tartışmalıdır. Bu çalışmada da gösterildiği gibi çevrimiçi benzerlik tespit uygulamaları tüm dilleri algılayacak şekilde yapay zekâ desteğini henüz sağlayamadığı için İngilizce ve Türkçe aynı içeriğe sahip yazıların benzerlik oranı birbirinden tamamen farklıdır. Bununla birlikte, yapay zekâ yardımı ile yazılan bir metnin ne derece özgün kabul edileceği de ayrıca tartışmalıdır. Sadece öğrenen değil öğreten ve yazıların denetlenme ve yayımlanma sürecinde rol alacak kimselerin de faydalanabileceği ChatGPT’nin akademide ne şekilde yer alacağı/alması gerektiği ötelenemez bir meseledir. Çalışmamızı bu tartışmaya verilebilecek yanıtlar çerçevesinde ilerleterek şu sonuca ulaştık: Yapay zekânın getirdiği ilerleme araştırmacılara kullanışlı imkanlar sunsa da etik ve güvenilirlik açılarından dikkatli bir şekilde yönetilmediği takdirde araştırmacının özgün doğasından uzaklaşmasına sebep olabilir. Netice itibariyle yapay zekâ yardımı ile ortaya konan bir çalışmanın araştırmacının kendi özgünlüğünü ve etik kaygılarını içermesi esastır.

Keywords

• Yapay zekâ
• akademik yazım
• intihal denetleme
• etik
• ChatGPT
• güvenirlik

Examining the Ethical Aspects of Using Artificial Intelligence in Academic Writing: The Case of ChatGPT

Abstract

"What can I know? How can I know? How can I act?" These questions have been the subject of exploration throughout the history of philosophy. In a process where answers are constantly updated, the current state indicates a shift from inquiries into the truth of knowledge to the commodification of everyday knowledge. Artificial intelligence (AI) language models like ChatGPT (3.5) go beyond being mere companions in ordinary conversations; but in its own word, it is a mechanism with the ability to understand, analyze, and generate language. With the advancement of artificial intelligence, AI-based language models provide benefits in academic writing processes such as speed, data-driven content generation, and error reduction for researchers, writers, and students. However, this progress also brings ethical concerns. In the present era, it is crucial not only to acknowledge the capability of AI to generate articles but also to confront the reality of how to evaluate such articles. The collaboration between artificial intelligence and humans makes it possible to create original and valuable content in the academic world. However, the degree of plagiarism in the proposed idea and the appropriate response to plagiarism are debatable. In this study, we discuss how to evaluate writings produced with the assistance of AI-based language programs, considering the coevolution and interaction of artificial intelligence and academic writing. In the first section, we examined ChatGPT's conceptual analysis and logical inference principles. ChatGPT provides reasonable answers to general topics within certain ethical preconceptions. However, it may not be sufficiently successful in logical reasoning, especially in issues related to logical deduction, leading to logical inconsistencies when faced with repetitive commands. This inconsistency can also permeate its ethical preconception, raising questions about how the existing preconceptions are designed and opening a discussion about the reliability of ChatGPT. In the second section, we asked ChatGPT to write an essay on a comparative topic. It is possible to write an article with the help of ChatGPT without a word limit, using accurate and explanatory command syntax. However, how the originality and plagiarism check of the presented text should be conducted is debatable. As demonstrated in this study, online plagiarism detection services, as of now, cannot provide artificial intelligence support to detect similarities in all languages. Therefore, the similarity ratio of writings with the same content in English and Turkish can be entirely different. Moreover, the extent to which a text written with AI assistance can be considered original is also a subject of debate. ChatGPT, which can be beneficial not only for learners but also for educators and those involved in the scrutiny and publishing process of writings, presents an unavoidable issue in how it should be integrated into academia. Moving forward within the framework of possible answers to this debate, we have reached the following conclusion: While the progress brought by artificial intelligence offers useful opportunities for researchers, if not carefully managed from ethical and reliability perspectives, it can lead to the researcher deviating from their originality. Ultimately, a study produced with the assistance of artificial intelligence should inherently encompass the researcher's originality and ethical concerns.

Keywords

• Artificial intelligence
• academic writing
• ChatGPT
• plagiarism detection
• reliability

References

1. Akkurt, Kemal. “Gelecek Geldi: Yapay Zekâ ve Akademik Yazım Üzerine Bir Değerlendirme”. Toplumsal Araştırma Merkezi. Erişim: 28 Temmuz 2023. https://Toplumsalarastirmalarmerkezi.Org/2023/Gelecek-Geldi-Yapay-Zeka-Ve-Akademik-Yazim-Uzerine-Bir-Degerlendirme-2/
2. Aslan, Alaattin ve Küçükvardar, Mert. “Dijital Hastalıkların Tespitinde Etik Bir Model Önerisi”, Ajit-e: Bilişim Teknolojileri Online Dergisi, 10/39, (Ocak 2020), 9-22. https://doi.org/10.5824/ajit-e.2019.04.001
3. Aşkun, Volkan. “Sosyal Bilimler Araştırmaları için Chatgpt Potansiyelinin Açığa Çıkarılması: Uygulamalar, Zorluklar ve Gelecek Yönelimler”, Erciyes Akademi, 37/2, (Haziran 2023), 622-656. doi.org/10.48070/erciyesakademi.1281544
4. Baloğlu, Gürol ve Çakalı, Kaan Ramazan. “Is Artificial Intelligence A New Threat To The Academic Ethics?: Enron Scandal Revisited By Chatgpt”, İşletme: The Business Journal, 4/1, (Mart, 2023), 143-165. https://doi.org/10.57116/isletme.1244633.
5. Baum, J. & Villasenor, J. “The Politics of AI: Chatgpt and Political Bias”. Brookings Institution. Erişim 01 Ağustos 2023. https://policycommons.net/artifacts/4139938/the-politics-of-ai/4948896/ on 01 Aug 2023. CID: 20.500.12592/2q41bs.
6. Bozkurt, Aras. “Chatgpt, Üretken Yapay Zekâ ve Algoritmik Paradigma Değişikliği”, Alanyazın, 4/1, (Mayıs, 2023), 63-72. https://doi.org/10.59320/alanyazin.1283282
7. Doğru, M. Said. “Chatgpt-Science Education and Instruction Reshapes Management”, Online Science Education Journal 8/1, (Temmuz, 2023), 12- 21.
8. Kung, Tiffany. H., vd., “Performance of ChatGPT on USMLE: Potential for AI-Assisted Medical Education Using Large Language Models”. medRxiv (2022). https://doi.org/10.1101/2022.12.19.22283643

9. Kung, Tiffany. H., vd., “Performance of ChatGPT on USMLE: Potential for AI-Assisted Medical Education Using Large Language Models”. PLOS Digital Health, 2/2, (Şubat, 2023): e0000198. https://doi.org/10.1371/journal.pdig.0000198
10. Lodha, Pragya. “Digital Amnesia: Are We Headed Towards Another Amnesia”, Indian Journal of Mental Health, 6/1, (Şubat 2019), 18-22. http://doi.org/10.30877/IJMH.6.1.2019.18-22.
11. MIT (Massachusetts Institute of Technology). “How Three MIT Students Fooled the World of Scientific Journals”. Erişim 29 Temmuz 2023. https://News.Mit.Edu/2015/How-Three-Mit-Students-Fooled-Scientific-Journals-0414.
12. O'Connor, Siobhan – ChatGPT. “Open Artificial Intelligence Platforms in Nursing Education: Tools for Academic Progress or Abuse?”. Nurse Education in Practice 66, (2023): 103537. https://doi.org/10.1016/j.nepr.2022.103537.
13. Sparrow, Betsy vd. “Google Effects on Memory: Cognitive Consequences of Having Information at Our Fingertips”, Science, 333/6043, (2011), 776-778.
14. Susnjak, Teo. “Chatgpt: The End of Online Exam Integrity?”, Arxiv. Erişim 29 Temmuz 2023. https://arxiv.org/abs/2212.09292.
15. Talan, Tarık ve Kalinkara, Yusuf. “Yükseköğrenimde Yapay Zekânın Rolü: Anatomi Dersi İçin Chatgpt Değerlendirmesi” Uluslararası Yönetim Bilişim Sistemleri ve Bilgisayar Bilimleri Dergisi, 7/1, (2023), 33-40.
16. Turnitin, “The Launch of Turnitin’s AI Writing Detector and the Road Ahead”. Erişim 30 Temmuz 2023. https://www.turnitin.com/blog/the-launch-of-turnitins-ai-writing-detector-and-the-road-ahead
17. Vuong, Quan-Hoang vd., “Are we at the start of the artificial intelligence era in academic publishing?”, Science Editing 10/1, (Temmuz 2023), 7-12.
18. Ji, Ziwei vd., “Survey of Hallucination in Natural Language Generation.” ACM Computing Surveys 55/1 (Kasım, 2022), 1-38.
19. Zhavoronkov, Alex. – ChatGPT. “Rapamycin in the context of Pascal's Wager: generative pre-trained transformer perspective”. Oncoscience 9 (2022): 82-84. https://doi.org/10.18632/oncoscience.571.