Üretken Yapay Zekâ Yeni Formlar Üretebilir Mi?

Yıl 2025, Cilt: 5 Sayı: 2, 22 - 38, 02.01.2026

Ahsen Kaya , Gülnihal Gündoğdu , Gürkan Işık

https://doi.org/10.61960/fikriyat.1785438

Öz

Yaşadığımız gelişmeler, Yapay Zekânın mevcut (tümel) formlara dayalı yeni “tikel biçimler” üretebilme kabiliyetine sahip olduğunu açıkça göstermektedir. Bu çalışma ise Yapay Zekânın “yeni formlar üretme kapasitesine sahip olup olmadığı” sorusunu tartışmaya açmaktadır. Post-modern felsefenin çok yönlü bakış açısından ele alındığında yeni form üretimi yalnızca teknolojik bir mesele değildir; aynı zamanda felsefi, kültürel ve toplumsal boyutları da içermektedir. Yapay Zekânın ortaya koyduğu içerikler teknik açıdan yeni formlar olarak değerlendirilebilse de bu üretimlerin toplumsal bağlamda nasıl anlamlandığı ve zamanla gerçeklik algısını etkileyip etkilemediği felsefi açıdan yeni bir form ortaya çıkıp çıkmadığı hususunda belirleyici rol oynamaktadır. Bu sebeple, Yapay Zekânın yeni form üretim gücünün teknik yenilik yönünün yanında, kültürel anlam ve felsefi form üretiminde de etkili bir unsur olup olmadığı tartışmaya değerdir. Çünkü Yapay Zekâ yeni formlar üretebiliyor ise, bunun hem bireysel hem de siyasal ve toplumsal düzeyde önemli etkileri olacağı açıktır. Bu çalışmada Yapay Zekânın yeni form üretimi kabiliyeti, güncel felsefi kavramlar da dikkate alınarak çeşitli açılardan incelenmiş ve mevcut tablonun gelecekteki olası yansımalarına dair somut çıkarımlar yapılmıştır. Bulgulara bağlı olarak geleceğe dair izlenmesi gereken yol haritası üzerine tartışma ve yorumlar sunulmuştur.

Anahtar Kelimeler

Form üretimi , Gerçeklik ve temsil , Post-truth , Simülasyon , Üretken yapay zekâ

Can Generative Artificial Intelligence Produce New Forms?

Öz

The developments we are witnessing clearly demonstrate that Artificial Intelligence has the capability to generate new “particular realizations” of available (universal) forms. This study, however, opens up the question of whether Artificial Intelligence possesses “the capacity to create new forms.” When examined from the multifaceted perspective of postmodern philosophy, the production of new forms is not merely a technological issue; it also encompasses philosophical, cultural, and societal dimensions. While the content generated by Artificial Intelligence may be considered new forms from a technical perspective, how these productions are interpreted within a social context, and whether they influence the perception of reality over time, plays a decisive role in determining whether a truly new universal form emerges philosophically. For this reason, beyond the technical innovation aspect, it is worth discussing whether Artificial Intelligence also serves as an influential factor in the production of cultural meaning and philosophical form. If AI can indeed produce new forms, it is clear that this would have significant implications on individual, political, and societal levels. In this study, the form-generating capability of Artificial Intelligence is examined from multiple perspectives, taking into account contemporary philosophical concepts, and concrete conclusions are drawn regarding the potential future implications of the current situation. Based on the findings, discussions and interpretations are provided regarding a roadmap that should be followed in the future.

Anahtar Kelimeler

Form production , Reality and representation , Post-truth , Simulation , Generative artificial intelligence

Kaynakça

• Akbaş, A. (2024). Yapay zekâ ile toplumsal dönüşüm: Sosyolojik perspektif. Uluslararası Beşeri Bilimler ve Eğitim Dergis, 10(22), 151-180.
• Alpaydın, M. A. (2016). Âdem’e (as) öğretilen isimler. Gaziosmanpaşa Üniversitesi İlahiyat Fakültesi Dergisi, 4(2), 123-138.
• Aristoteles. (2001). Metafizik. (A. Arslan, Çev.) Ankara: Bilim ve Sanat Yayınları.
• Baudrillard, J. (2003). Simülakrlar ve simülasyon (17 b.). (O. Adanır, Çev.) Doğu Batı Yayınları.
• Benjamin, W. (2008). The work of art in the age of mechanical reproduction. Penguin.
• Bennett, M. T. (2022). Computable artificial general intelligence. arXiv preprint arXiv:2205.10513.
• Berger, P. L., & Luckmann, T. (1966). The Social Construction of Reality. New York: Anchor Books.
• Bourdieu, P. (1991). Language and symbolic power. Cambridge: Polity Press.
• Bozdağ Tulum, A. (2025). Yapay zeka: Olanaklar ve riskler. İnönü Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, 26(1), 303-326.
• Büyük, U. (2025). Eğitimde teknoloji entegrasyonu: yapay zeka ve dijitalleşme perspektifleri. Özgür Yayınları.
• Cassirer, E. (2016). Dil/Sembolik Formlar Felsefesi 1. Hece Yayınları.
• Deisenroth, M. P., Faisal, A. A., & Ong, C. S. (2020). Mathematics for machine learning. Cambridge University Pres.
• El-Isfahani, R. (2022). Müfredat Kur’an Kavramları Sözlüğü. (M. Yıldız, Çev.) Çıra Yayınları.
• Fjelland, R. (2020). Why general artificial intelligence will not be realized. Humanities and Social Sciences Communications, 7(1), 1-9.
• Flusser, V. (2011). Into the universe of technical images. University of Minnesota Press.
• Géron, A. (2022). Hands-on machine learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow: Concepts, tools, and techniques to build intelligent systems. O'Reilly Media, Inc.
• Hegel, G. W. (2014). Mantık bilimi. İstanbul: İdea Yayınları.
• Heidegger, M. (1971). The thing. A. Hofstader içinde, Poetry, Language, Thought (s. 193). New York: Harper & Row.
• Heidegger, M. (1993). The question concerning technology. M. Heidegger içinde, Basic Writings (s. 311-341). New York: HarperCollins.
• Heidegger, M. (2002). The origin of the work of art. M. Heidegger içinde, Off the Beaten Track. Cambridge University Press.
• Heidegger, M. (2018). Varlık ve Zaman. (K. H. Ökten, Çev.) Alfa Yayınları.
• Huo, X., & Siau, K. L. (2024). Generative artificial ıntelligence in business higher education: a focus group study. Journal of Global Information Management, 32(1), 1-21.
• Işık, G. (2025). Metafizik bir pratik olarak bilim: Var yok mudur? Kitapyurdu Doğrudan Yayıncılık.
• Kalota, F. (2024). A primer on generative artificial intelligence. Education Sciences, 14(2), 172.
• Kant, I. (2003). Arı usun eleştirisi. İstanbul: İdea Yayınları.
• Karakaya, Ü., & Dayı, H. (2024). Yapay zeka destekli görüntü üretimi ve gerçeklik ilişkisi. Akdeniz Sanat, 18(33), 9-31.
• Köktürk, M. (2024). “Artırılmış” gerçeklikten “sahte” gerçekliğe: Dijital çağda gerçeklik problemi. Felsefe Dünyası, 79, 5-28.
• Li, B., Chai, X., Hou, B., Zhang, L., Zhou, J., & Liu, Y. (2018). New generation artificial intelligence-driven intelligent manufacturing (NGAIIM). In 2018 IEEE SmartWorld, Ubiquitous Intelligence & Computing, Advanced & Trusted Computing, Scalable Computing & Communications, Cloud & Big Data Computing, Internet of People and Smart City Innovation (s. 1864-1869). IEEE.
• Li, K., Jia, W., & Li, Z. (2024). Regulation of appropriate prompts for users in text-based generative artificial intelligence programs. Software: Practice and Experience, 55(4), 629-646.
• Liu, Y. (2023). Implications of generative artificial intelligence for the development of the media industry. Advances in Engineering Innovation, 1, 28-35.
• Loux, M. J. (2006). Metaphysics: A Contemporary Introduction. London: Routledge.
• Ma, C. (2022). Generated art if icial general intelligence--the philosophical principle of artificial general intelligence and give an example. ScienceOpen Preprints.
• Ma, H. (2022). Computational Creativity and Generative Systems: An Evolutionary Perspective. ACM Computing Surveys, 1-35.
• Manovich, L. (2001). The language of new media. MIT Press.
• Mondal, B. (2020). Artificial intelligence: state of the art. Recent trends and advances in artificial intelligence and internet of things . 389-425.
• Platon. (2013). Phaidon. Ankara: Türkiye İş Bankası Kültür Yayınları.
• Ratten, V. (2024). Artificial intelligence, digital trends and globalization: future research trends. FIIB Business Review, 13(3), 286-293.
• Rybalko, P. (2024). The evolution of artificial intelligence: problems and prospects of rational cognition. Review of Artificial Intelligence in Education, 5, e029.
• Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones, L., Gomez, A. N., Kaiser, Ł., & Polosukhin, I. (2017). Attention Is All You Need. I. e. Guyon içinde, Advances in Neural Information Processing Systems. NeurIPS.
• Yıldırım, Ö. (2019, 11 21). Tekil, Tikel, Tümel Nedir? Felsefe. https://www.felsefe.gen.tr/tekil-tikel-tumel-nedir