Yapay Zekâ Sistemlerinin Türkiye'nin Güvenlik Meselelerine Yaklaşımı: Büyük Dil Modellerinin İletişimsel Analizi

Yıl 2025, Sayı: 14, 147 - 174, 28.07.2025

Buğra Ayan , Muhammet Mustafa Ölmez , Olcay Çoban , Osman Furkan Bayındır

https://doi.org/10.54722/iletisimvediplomasi.1689180

Öz

Yapay zekâ sistemleri ve büyük dil modelleri, günümüzde bilgi işlem ve veri analizinde giderek daha önemli bir rol oynamaktadır. Bu sistemlerin özellikle hassas konulardaki yanıtlarının doğruluğu, tutarlılığı ve tarafsızlığı, kullanımlarının yaygınlaşmasıyla birlikte kritik bir araştırma alanı hâline gelmiştir. Özellikle ulusal güvenlik gibi stratejik konularda, yapay zekâ sistemlerinin farklı dil ve kültürlerdeki değerlendirmelerinin anlaşılması önem taşımaktadır. Bu çalışma, beş büyük dil modelinin (ChatGPT, Claude, Gemini, Llama ve Mistral) Türkiye'nin güvenlik meseleleriyle ilgili değerlendirmelerini çok dilli perspektiften incelemektedir. Araştırmada, on güvenlik sorusu beş farklı dilde (Türkçe, İngilizce, İspanyolca, Yunanca ve Rusça) modellere yöneltilmiş ve yanıtlar analiz edilmiştir. Her bir modele yöneltilen sorular, PKK ve FETÖ'nün terör örgütü statüsü, Mavi Vatan doktrini, Doğu Akdeniz'deki enerji arama faaliyetleri, S-400 hava savunma sistemi alımı ve Türkiye-Yunanistan deniz sınırı anlaşmazlıkları gibi kritik güvenlik konularını kapsamaktadır. Yanıtlar "evet", "hayır", "tartışmalı" ve "diğer" kategorilerinde sınıflandırılarak karşılaştırmalı analizler gerçekleştirilmiştir. Araştırma, dil modellerinin güvenlik değerlendirmelerinin hem diller hem de modeller arasında farklılıklar gösterdiğini ortaya koymaktadır. Türkçe sorgulamalarda kullanılan terminoloji ve tarihsel bağlamın, yapay zekâ sistemlerinin yorumlarını etkilediği gözlemlenmiştir. Hassas güvenlik konularında ise modellerin yanıtları, dilsel ve kültürel bağlamdan etkilenmiştir. Bulgular, yapay zekâ sistemlerinin güvenlik iletişiminde kullanımına yönelik önemli çıkarımlar sunmakta ve kültürler arası hassasiyetlerin dikkate alınması gerektiğini vurgulamaktadır. Bu çalışma, yapay zekâ sistemlerinin güvenlik değerlendirmelerini anlamaya katkı sağlar ve kurumsal iletişim stratejileri ile güvenlik politikalarının geliştirilmesinde yapay zekânın rolünü ortaya koyar.

Anahtar Kelimeler

Büyük Dil Modelleri , Güvenlik İletişimi , Ulusal Güvenlik , Yanlılık , Yapay Zekâ

An Approach to Turkey's Security Matters through Artificial Intelligence Systems: A Communicative Analysis of Large Language Models

Öz

Artificial intelligence systems and large language models, increasingly play a significant role in information processing and data analysis. The accuracy, consistency, and impartiality of these systems' responses, especially on sensitive topics, have become a critical research area as their use becomes more widespread. Understanding how artificial intelligence systems evaluate different languages and cultures, particularly in strategic matters such as national security, is important. This study examines five large language models' (ChatGPT, Claude, Gemini, Llama, and Mistral) assessments of Türkiye's security issues from a multilingual perspective. In the research, ten security questions were directed to the models in five different languages (Turkish, English, Spanish, Greek, and Russian), and the responses were analysed. Questions posed to each model cover critical security issues such as the terrorist organization status of PKK and FETO, the Blue Homeland doctrine, energy exploration activities in the Eastern Mediterranean, the purchase of the S-400 air defence system, and Türkiye-Greece maritime border disputes. Comparative analyses were conducted by classifying responses into "yes", "no", "controversial" and "other" categories. The research reveals that security assessments of language models show differences across both languages and models. The terminology and historical context employed in Turkish queries were found to affect the interpretations of artificial intelligence systems.

Anahtar Kelimeler

Artificial Intelligence , Bias , Large Language Models , National Security , Security Communication

Kaynakça

• Al-Suqri, M. N. & Gillani, M. (2022). A comparative analysis of information and artificial intelligence toward national security. IEEE Access, 10, 64420-64434. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2022.3183642 Erişim T. 15 Mart 2025.
• AlKhamissi, B., ElNokrashy, M., AlKhamissi, M. & Diab, M. (2024). Investigating cultural alignment of large language models. arXiv, arXiv:2402.13231. https://doi.org/10.48550/arXiv.2402.13231 Erişim T. 9 Mart 2025.
• Aydın, E. (2022). Mavi Vatan, Gök Vatan ile Siber Vatan söz öbeklerinin anlamları ve oluşturulma yöntemleri. The Journal of Turkic Language and Literature Surveys (TULLIS), 7(3). https://doi.org/10.30794/tullis.1203759 Erişim T. 15 Mart 2025.
• Baburoglu, B., Tekerek, A. & Tekerek, M. (2019). Development of deep learning based natural language processing model for Turkish. arXiv, arXiv:1905.05699. https://doi.org/10.48550/arXiv.1905.05699 Erişim T. 15 Mart 2025.
• Balık, İ. (2018). Türkiye'nin deniz yetki alanları ve kıyıdaş ülkelerle yetki alanı anlaşmazlıkları. Kent Akademisi, 11(1).
• Bender, E. M., Gebru, T., McMillan-Major, A. & Shmitchell, S. (2021). On the dangers of stochastic parrots: Can language models be too big? Proceedings of the 2021 ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency, 610-623. https://doi.org/10.1145/3442188.3445922 Erişim T. 16 Mart 2025.
• Brown, T., Mann, B., Ryder, N., Subbiah, M., Kaplan, J. D., Dhariwal, P., Neelakantan, A., Shyam, P., Sastry, G., Askell, A., Agarwal, S., Herbert-Voss, A., Krueger, G., Henighan, T., Child, R., Ramesh, A., Ziegler, D., Wu, J., Winter, C. & Amodei, D. (2020). Language models are few-shot learners. Advances in Neural Information Processing Systems, 33, 1877-1901. https://proceedings.neurips.cc/paper/2020/hash/1457c0d6bfcb4967418bfb8ac142f64a-Abstract.html Erişim T. 16 Mart 2025.
• Cao, Y., Chen, S., Liu, R., Wang, Z. & Fried, D. (2023). API-assisted code generation for question answering on varied table structures. arXiv, arXiv:2310.14687. https://doi.org/10.48550/arXiv.2310.14687 Erişim T. 16 Mart 2025.
• Carothers, T. (1981). Spain, NATO and democracy. The World Today, 37(7/8), 298-303.
• Dai, S., Xu, C., Xu, S., Pang, L., Dong, Z. & Xu, J. (2024). Bias and unfairness in information retrieval systems: New challenges in the LLM era. Proceedings of the 30th ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, 6437-6447. https://doi.org/10.1145/3637528.3671458 Erişim T. 16 Mart 2025.
• Doğrucan, M. F. & Hazar, Z. (2019). Yapay zekâ çalışmalarında dilsel arka plan ve felsefe. Pamukkale University Journal of Social Sciences Institute. https://doi.org/10.30794/pausbed.402424 Erişim T. 16 Mart 2025.
• Fagbohun, O., Harrison, R. M. & Dereventsov, A. (2024). An empirical categorization of prompting techniques for large language models: A practitioner's guide. arXiv, arXiv:2402.14837. https://doi.org/10.48550/arXiv.2402.14837 Erişim T. 16 Mart 2025.
• Güneş, A. (2022). Deniz—enerji güvenliği ilişkisi bağlamında Türkiye'nin Doğu Akdeniz'deki enerji politikalarının analizi. Çankırı Karatekin Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 12(1). https://doi.org/10.18074/ckuiibfd.1118579 Erişim T. 19 Mart 2025.
• Güzeldağ, F. (2024). Yumuşak güçte eğitim ve yükseköğretim. Bayburt Eğitim Fakültesi Dergisi, 19(43). https://doi.org/10.35675/befdergi.1503782 Erişim T. 19 Mart 2025.
• Jiao, J., Afroogh, S., Xu, Y. & Phillips, C. (2024). Navigating LLM ethics: Advancements, challenges, and future directions. arXiv, arXiv:2406.18841. https://doi.org/10.48550/arXiv.2406.18841 Erişim T. 19 Mart 2025.
• Mallick, P. K. (2024). Artificial intelligence, national security and the future of warfare. In Artificial Intelligence, Ethics and the Future of Warfare. Routledge India.
• Naveed, H., Khan, A. U., Qiu, S., Saqib, M., Anwar, S., Usman, M., Akhtar, N., Barnes, N. & Mian, A. (2024). A comprehensive overview of large language models. arXiv, arXiv:2307.06435. https://doi.org/10.48550/arXiv.2307.06435 Erişim T. 19 Mart 2025.
• Olmez, M. M. & Gehringer, E. (2024). Automation of test skeletons within test-driven development projects. 2024 36th International Conference on Software Engineering Education and Training (CSEE&T), 1-10. https://doi.org/10.1109/CSEET62301.2024.10663016 Erişim T. 19 Mart 2025.
• Özalp, M. (2018). Türkiye'nin Suriye'ye düzenlemiş olduğu Fırat Kalkanı operasyonu. Bartın Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 9(18).
• Savage, S., Avila, G., Chávez, N. E. & Garcia-Murillo, M. (2024). Chapter 14: AI and national security. https://www.elgaronline.com/edcollchap/book/9781800889972/book-part-9781800889972-22.xml Erişim T. 19 Mart 2025.
• Stoica, I., Song, D., Popa, R. A., Patterson, D., Mahoney, M. W., Katz, R., Joseph, A. D., Jordan, M., Hellerstein, J. M., Gonzalez, J. E., Goldberg, K., Ghodsi, A., Culler, D. & Abbeel, P. (2017). A Berkeley view of systems challenges for AI. arXiv, arXiv:1712.05855. https://doi.org/10.48550/arXiv.1712.05855 Erişim T. 24 Mart 2025.
• Yeltin, H. (2021). Türkiye ve S-400 hava savunma sistemleri: Türkiye-ABD-Rusya ilişkilerindeki yeri. Anadolu Strateji Dergisi, 3(1).
• Yıldız, F. (2023). Terör örgütü varlığının hukuken tespiti. Ankara Üniversitesi Hukuk Fakültesi Dergisi, 72(2). https://doi.org/10.33629/auhfd.1229411 Erişim T. 24 Mart 2025.
• Yılmaz, D. S. (2012). Türkiye'nin iç güvenlik yapılanmasında değişim ihtiyacı. Çukurova Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 21(3).
• Yu, Y., Shen, L., Long, F., Qu, H. & Chen, H. (2024). PyGWalker: On-the-fly assistant for exploratory visual data analysis. 2024 IEEE Visualization and Visual Analytics (VIS), 6-10. https://doi.org/10.1109/VIS55277.2024.00009 Erişim T. 24 Mart 2025.
• Yun, H. S., Arjmand, M., Sherlock, P., Paasche-Orlow, M. K., Griffith, J. W. & Bickmore, T. (2024). Keeping users engaged during repeated administration of the same questionnaire: Using large language models to reliably diversify questions. Proceedings of the ACM International Conference on Intelligent Virtual Agents, 1-10. https://doi.org/10.1145/3652988.3673929 Erişim T. 24 Mart 2025.
• Zhang, X., Li, S., Hauer, B., Shi, N. & Kondrak, G. (2023). Don't trust ChatGPT when your question is not in English: A study of multilingual abilities and types of LLMs. arXiv, arXiv:2305.16339. https://doi.org/10.48550/arXiv.2305.16339 Erişim T. 24 Mart 2025.