Üretken Yapay Zeka Kullanımı İle Sanat Yapıtlarının Yeniden Üretiminin Karşılaştırmalı Analizi

Öz

Bu çalışma, figüratif resimde kompozisyonu kuran yapısal örgütlenmenin metinsel betimlere dönüştürülmesi durumunda, üretken yapay zekâ sistemlerinin bu örgütlenmeyi özgün yapıtla ne ölçüde tutarlı biçimde yeniden inşa edebildiğini incelemeyi amaçlamaktadır. Araştırmanın çıkış noktası, yapay zekâ ile üretilen görsellerin değerlendirilmesinde çoğu zaman stil benzerliği, yüzeysel görsel kalite ya da estetik çekiciliğin öne çıkması; buna karşılık kompozisyonu kuran temel yapısal kararların ne ölçüde korunduğunun ikincil planda kalmasıdır. Bu doğrultuda çalışma, değerlendirmeyi stil taklidi üzerinden değil, figüratif yapıtın kompozisyonel kararlarının korunması ölçütü üzerinden temellendirmektedir. Araştırma, nitel araştırma yaklaşımı kapsamında karşılaştırmalı görsel analiz yöntemiyle yürütülmüştür. Çalışmanın görsel veri seti, Francis Bacon, Paula Rego ve Alice Neel’in figüratif resim alanında öne çıkan seçili eserlerinden oluşturulmuştur. Her eser için figür ve poz ilişkisi, mekân içindeki yerleşim düzeni, merkezleme, negatif alan kullanımı, odak ve denge ilişkileri, figür–zemin ayrımı ile derinlik izlenimini görünür kılan kısa ve yapılandırılmış betim metinleri hazırlanmıştır. Söz konusu betim metinleri, içerikleri değiştirilmeden ChatGPT ve Gemini sistemlerine uygulanmış; her eser için birden fazla görsel çıktı alınarak analiz sürecinde kullanılacak görseller belirlenmiştir. Çıktıların seçiminde estetik beğeni değil, tanımlanan kompozisyonel örgütlenmeye uyum esas alınmıştır. Analiz, özgün eser–ChatGPT üretimi–Gemini üretimi şeklinde oluşturulan üçlü karşılaştırma setleri üzerinden yürütülmüş; görseller figür yerleşimi, boşluk dağılımı, görsel ağırlık, odak hiyerarşisi, yüzey organizasyonu ve mekânsal derinlik gibi ölçütler doğrultusunda betimsel olarak karşılaştırılmıştır. Bulgular, her iki üretken yapay zekâ sisteminin de çoğu örnekte temel kompozisyon şemasını yeniden kurabildiğini göstermektedir. Bununla birlikte Gemini’nin kompozisyon düzenini daha doğrudan koruyan, ancak ayrıntı, belirsizlik ve resimsel gerilimi sadeleştiren bir eğilim sergilediği; ChatGPT’nin ise atmosferi dramatize eden, yüzeyi parlatan ve daha serbest yorumlara yönelen görseller ürettiği belirlenmiştir. Sonuç olarak çalışma, üretken yapay zekâ ile üretilen görsellerin değerlendirilmesinde stil benzerliğinden çok kompozisyonel kararların korunma düzeyinin temel bir ölçüt olarak ele alınması gerektiğini ortaya koymaktadır.

Anahtar Kelimeler

• Üretken yapay zekâ
• Kompozisyon
• Karşılaştırmalı görsel analiz
• Figüratif resim

Comparative Analysis of the Reproduction of Artworks through the Use of Generative Artificial Intelligence

Öz

This study aims to examine the extent to which generative artificial intelligence systems can reconstruct the structural organization of composition in a manner consistent with the original artwork when such organization in figurative painting is transformed into textual descriptions. The point of departure of the research is the observation that evaluations of AI-generated images often prioritize stylistic resemblance, surface-level visual quality, or aesthetic appeal, while the extent to which the underlying structural decisions of composition are preserved remains secondary. Accordingly, the study grounds its evaluation not in stylistic imitation, but in the criterion of preserving compositional decisions. The research was conducted within a qualitative research framework using comparative visual analysis. The visual dataset was formed from selected figurative works by Francis Bacon, Paula Rego, and Alice Neel. For each artwork, brief and structured descriptive texts were prepared to make visible the relationship of figure and pose, spatial placement, centering, use of negative space, focal point and balance, figure–ground separation, and the impression of depth. These descriptions were applied to ChatGPT and Gemini without altering their content, and multiple outputs were generated for each artwork in order to determine the images to be included in the analysis. The selection of outputs was based not on aesthetic preference, but on their conformity with the defined compositional organization. The analysis was carried out through tripartite comparison sets consisting of the original artwork, the ChatGPT-generated image, and the Gemini-generated image. These visual materials were descriptively compared according to criteria such as figure placement, spatial distribution of empty areas, visual weight, focal hierarchy, surface organization, and spatial depth. The findings indicate that both generative AI systems are largely capable of reconstructing the basic compositional schema in most cases. However, Gemini tends to preserve the compositional arrangement more directly while simplifying detail, ambiguity, and painterly tension. ChatGPT, by contrast, produces freer interpretations that dramatize atmosphere, intensify visual polish, and introduce a stronger degree of interpretive intervention. As a result, the study demonstrates that the evaluation of AI-generated images should be grounded less in stylistic similarity and more in the degree to which compositional decisions are preserved.

Anahtar Kelimeler

• Generative artificial intelligence
• Composition
• Comparative visual analysis
• Figurative painting

Kaynakça

1. Aksu, H. (2018). Dijitopya dijital dönüşüm yolculuk rehberi. Pusula Yayıncılık.
2. Alkayış, A. (2021). Eğitim felsefesi perspektifinden dijitalleşme ve Eğitim 4.0. Bingöl Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, (21), 221-238.
3. Alpaydın, E. (2016). Machine learning the new AI. MIT Press.
4. Artut, S. (2019). Yapay zekâ olgusunun güncel sanat çalışmalarındaki açılımları. İnsan ve İnsan, 6(22), 767-783.
5. Bektaş. M. (2023). Teknolojinin resim sanatı üzerindeki etkileri ve sınırlılıkları, sanatçı üzerindeki yaratıcılık etkisi (Tez no 793885). [Yüksek lisans tezi, Yeditepe Üniversitesi, Türkiye]. Yükseköğretim Kurulu Başkanlığı Tez Merkezi. https://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi/
6. Birol, A. & Gürbüz, Y. (2015). Dijital teknolojilerin resim sanatına yansımaları. XX. Türkiye’de İnternet Konferansı (net-Tr’15), İstanbul Üniversitesi, İstanbul, Türkiye, 1–3 Aralık 2015.
7. Brown, N. I. (2018). Artificial authors: Case for copyright in computer-generated works. Columbia Science and Technology Law Review, 20(1), 1-41.
8. Coşkun, C. (2024). Sanat ve tasarım alanında üretken yapay zekâ sistemleri. SDÜ ART-E Güzel Sanatlar Fakültesi Sanat Dergisi, 17(33), 470-486.

9. Çelebi, E. & Gültekin, A. (2020). Ontolojik sınırların belirsizliği: Yapay zekâ, mit ve Her (aşk) filmi üzerinden bir değerlendirme. İnönü Üniversitesi Kültür ve Sanat Dergisi, 6(1), 40-46.
10. Çuhacı, G. (2009). Dijital Sanat ve Beden. [Doktora tezi, İstanbul Üniversitesi, Türkiye]. Yükseköğretim Kurulu Başkanlığı Tez Merkezi. https://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi/
11. Doğan, A. (2002) Yapay zekâ. Kariyer Yayınları.
12. Goodfellow, I. J., Pouget-Abadie, J., Mirza, M., Xu, B., Warde-Farley, D., Ozair,S., Courville, A. & Bengio, Y. (2014). Generative Adversarial Networks, in Proc. 27th Int. Conf. Neural Information Processing Systems, 2672–2680, Montreal.
13. Gödelek, K. (2015). Zihin felsefesi. Anadolu Üniversitesi.
14. Heck, C. (2017). The rise of digital art. The Broadcaster. https://hhsbroadcaster.com/4399/ane/the-rise-of-digital-art./ Erişim tarihi: 5 Şubat 2026.
15. Johson, H. & Shaw, Jhon S. vd. (2005). Glossary of Digital Art and Printmaking. https://www.bermangraphics.com/dapttf/GlosDigArt.pdf Erişim tarihi: 12 Şubat 2026.
16. Nabiyev, V. V. (2016). Yapay zekâ. Seçkin Yayıncılık.
17. Paul, C. (2003). Digital art. Thames and Hudson.
18. Paul, C. (2016). Introduction from digital to post‐digital—evolutions of an art form.
19. Pirim, H. (2011). Yapay zekâ. Yaşar Üniversitesi Dergisi, 1(1), 81-93.
20. Sağlamtimur, Z. (2010). Dijital sanat. Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 10(3).
21. Tegmark, M. (2019). Yaşam 3.0 Yapay Zekâ Çağında İnsan Olmak. E. C. Göksoy (Çev.). Pegasus Yayınları.
22. Tire, S. (2018). Sanat ve dijital teknoloji ilişkisinde dijital resim. [Sanatta yeterlik tezi, Çukurova Üniversitesi, Türkiye].
23. Yamamoto, T. B. (2018). AI Created Works and Copyright. Patents & Licensing, 48(1), 1-16.
24. Görsel 1: https://en.wikipedia.org/wiki/Painting_1946
25. Görsel 2: Gemini Nano Banana Pro
26. Görsel 3: ChatGPT 4o Image Generation Üretim
27. Görsel 4: https://en.wikipedia.org/wiki/Study_after_Vel%C3%A1zquez%27s_Portrait_of_Pope_Innocent_X
28. Görsel 5: Gemini Nano Banana Pro Üretim
29. Görsel 6: ChatGPT 4o Image Generation Üretim
30. Görsel 7: https://www.artsy.net/artwork/alice-neel-self-portrait
31. Görsel 8: Gemini Nano Banana Pro Üretim
32. Görsel 9: ChatGPT 4o Image Generation Üretim
33. Görsel 10: https://plasticekphrastic.com/2018/03/27/why-i-am-not-a-painter/
34. Görsel 11: Gemini Nano Banana Pro Üretim
35. Görsel 12: ChatGPT 4o Image Generation Üretim
36. Görsel 13: https://www.peramuzesi.org.tr/sergi/paula-rego/1290
37. Görsel 14: Gemini Nano Banana Pro Üretim
38. Görsel 15: ChatGPT 4o Image Generation Üretim