CAN ERTUNA
“… Zor ve emek isteyen yol; yani bilmediğiniz konuyu çalışmak, konuşacağınız kişinin geçmiş söyleşilerde verdiği cevapları analiz ederek farklı sorular, zorlu takip soruları hazırlamak sizin söyleşinizi farklı kılan şey olacaktır. Kısacası, gazetecilikte emek yoğun ve zaman alan süreçler kimi zaman tercih sebebi bile olabiliyor.”. Bu metin, Medya ve Hukuk Çalışmaları Derneği ile Almanya Federal Cumhuriyeti İstanbul Başkonsolosluğu ortaklığıyla düzenlenen “Yapay Zekâ ve Gazeteciliğin Geleceği” başlıklı etkinlik için hazırladığım konuşma notlarından derlendi. Barış Altıntaş’ın moderatörlüğünü yürüttüğü panelde TGS Akademi Direktörü Orhan Şener ve Felsefe Profesörü Catrin Misselhorn ile birlikte söz aldık. Misselhorn açılış konuşmasını şöyle sonlandırmıştı: “Yapay zekayı ekonomi, toplum ve kültür için olumlu bir plana dönüştürmek için gereken yaratıcılık şimdilik biz insanlara ait olmaya devam edecek.”. Bu saptama, güç sahiplerinin hesap vermesi adına çalışan ve kamuyu bilgilendirerek demokrasi adına kritik rol oynayan gazetecilik faaliyetleri için de geçerli. Kısaca diğer birçok sektörde olduğu gibi haber merkezlerini de tam bir otomasyon değil, “hibrit” bir gelecek bekliyor. En azından öngörülebilir gelecekte.
Üretken yapay zekanın olanak ve sınırlılıkları
Northwestern Üniversitesi’nden Profesör Nick Diakopoulos’un “üretken yapay zekanın” günümüzde gazetecilik pratiklerinde ve haber merkezlerinde olası kullanım alanları üzerine Chat GPT4’e sorarak hazırladığı ayrıntılı tablo şu anda nerede durduğumuzu göstermek için oldukça faydalı. Ayrıntılarına şuradan bakılabilir. Burada, gündelik haber rutininde haber konusu bulmak, araştırma, söyleşi, haber yazımı, doğrulama faaliyetleri, redaksiyon, manşet, başlık ve fotoğraf altı metinlerin yazımı, görsel kullanımı, tasarım, hukuki konular, yayını gerçekleştirmek, tanıtım ve dağıtım, okuyucu/izleyicilerle etkileşim ve haberin ne kadar izlenip/okunduğunu ölçmek gibi ana başlıklar altındaki görevler listelenmiş durumda. Üretken yapay zekâ; haberin paylaşımı ve sosyal medyaya taşınması, haberle ilgili etkileşim verilerinin işlenmesi, arama motoru optimizasyonu için uygun kelime ve kavramların saptanması, gramer ve noktalama hatalarının giderilmesi hatta hazırlanan haber metninin örneğin geleneksel ters piramit şeklinde, yani temel sorulara verilen yanıtlar başa alınarak yeniden düzenlenmesi gibi konularda yetkin. Ayrıca veri gazeteciliğinde, veri kazımada büyük kolaylıklar sağlaması bekleniyor. Ancak şu aşamada veriyle uğraşan gazeteciler, özellikle pdf dokümanlardan veri çekme ve analiz etmede çeşitli sorun ve güçlüklerle karşılaştıklarını da belirtiyorlar. Genel olarak haber konusu bulmak ya da oluşturmak, o haber için kimlerle konuşulacağını belirlemek, insanları röportaj/söyleşiye ikna etmek, genel sorulara karşı hazırlıklı olan insanlardan manşetlik ifadeler çıkarabilmek, izleyici/okuyucu yorumlarına yetkin yanıtlar üretebilmek ve onlarla etkileşim kurmak gibi alanlar henüz yapay zekâ ile gerçekleştirilemiyor. Ve bir de hukuki konularda; özellikle Türkiye gibi yasaların muğlak zemininde genişçe yapılan yorumlarla her an ceza alabileceğiniz ülkelerde, yapay zekanın yetersiz kaldığını görüyoruz. Ayrıca yapay zekaya komut vermek de bir birikim ve deneyim alanı. Ne istendiğinin tam olarak bilinmesi, iyi yanıtlar için gerekli ayrıntılarla soruların beslenmesi gerekiyor. Dolayısıyla alanında birikimli ve deneyimli isimlerin yapay zekayla daha uyumlu çalışan isimler olarak rol oynayacaklarını söyleyebiliriz.
Zahmete katlanmaya değmez mi?
Peki tamamen otomasyona bel bağlamak ne kadar faydalı ve gerekli? Örneğin gazetecilik yapanlar bilirler; en emek yoğun ve zaman maliyetli işlerden biri, gerçekleştirdiğiniz uzun bir söyleşiyi yayına hazırlarken deşifresini yapmaktır. Bu alandaki uygulamalar her geçen gün gelişiyor. Ama ben mesela deşifre deneyimini çok kıymetli bulurum çünkü bir söyleşiyi sakin bir biçimde yeniden yaşatır insana. Bu sırada önünüze sunulan bir tutam dokümanda gözden kaçırabileceğiniz ayrıntıları yakalama, aynı konudaki bir diğer söyleşiye hazırlanma ve özellikle bir video çekimiyse, o esnada sözlü olmayan mesajları jestler, mimikler ve duygu durumunu dışa vuran ayrıntıları yakalamanızı sağlar. Evet çok zaman alır ancak ortaya çıkan ürünün, bu bağlamda haberin niteliğini de artırır. ChatGPT ile bir söyleşi için kolaylıkla soru hazırlayabiliyorsunuz artık. Uzmanı olmadığınız konularda bir 10 dakika içinde, o konunun uzmanına sorulabilecek hazır sorular çıkarıyor size. Ancak zor ve emek isteyen yol; yani bilmediğiniz konuyu çalışmak, konuşacağınız kişinin geçmiş söyleşilerde verdiği cevapları analiz ederek farklı sorular, zorlu takip soruları hazırlamak sizin söyleşinizi farklı kılan şey olacaktır yine. Kısaca gazetecilikte emek yoğun ve zaman alan süreçler kimi zaman tercih sebebi bile olabiliyor. Chat GPT’nin de aralarında olduğu araçlar, “dil modelleri” olarak adlandırılıyor. Dolayısıyla bir dilde yapay zekânın faydalandığı içerik (internetteki kaynaklar) ne kadar zengin ve kaliteliyse çıktının da buna paralel olarak nitelikli olacağını düşünebiliriz. Ancak bir süre sonra yapay zekanın ürettiği içerikler, yapay zekanın ana kaynağı da olabilir. Bu nedenle bir fasit daire içine sıkışmak ya da internetteki dijital eşitsizliklerin, popüler olanın çok daha görünür olması, ana akım içeriklerin her yeri kaplaması da söz konusu olabilir.
Yapay zekâ ve medyanın ekonomi politiği
Bugün artık, yapay zekâ gazeteciliği olmasa bile haber merkezi pratiklerini dönüştürmeye başladı bile. Özellikle, ekonomi, spor, dış haber gibi rutinleri olan alanlarda ciddi bir istihdam sorununa yol açacağı açık. Ancak bu durum özellikle rutin habercilik yapan kuruluşlar için geçerli. Ama zaten internet medyası bu alanda birbirinden kopyala-yapıştır haberlere bel bağlayarak istihdamı sonuna kadar kısmamış mıydı? Bir avuç gazeteciyle günde onlarca haber metnini kullanıcıların karşısına çıkarmaya çalışan ve sosyal medya içerikleriyle ya da kopyala-yapıştır yöntemiyle göz boyama çabası içindeki haber merkezlerinin yapay zekâ araçları ile gündelik haber akışında üretimler yapmaya başladıklarını görüyoruz. Şimdilik gözüken o ki yapay zekâ konusunda gazetecilik iddiası daha alt seviyelerde olanlar daha iştahlı bu ilk aşamada. Bu araçları rutini ikâme etmek için kullanıyorlar. Oysa bu teknoloji iyi gazetecilik için de devreye sokulup nitelikli gazetecilerin daha kısa sürede daha yetkin işler çıkarmalarına da olanak sağlayabilir. Özellikle büyük veri içeren dosyalarda araştırma yapmak oldukça kolaylaşıyor. Kısaca teknolojinin uygulanması medyanın ekonomi politiğinden bağımsız ele alınamıyor. Türkiye’de medyanın %90’dan fazlası iktidar kontrol ya da denetiminde. Kamu ve özel sektör kaynakları pastasının büyük dilimlerini bunlar paylaşıyor. Özellikle bağımsız ve eleştirel habercilik ya da muhalif habercilik yapan ve kaynak sıkıntısı çeken kuruluşlar için yapay zekâ önemli kolaylıklar sağlamaya başladı bile. Öncelikle, çeviri ve haber yazımı, sosyal medya iletisi paylaşımlarında kullanılıyor. Telifli görsellere erişilemese de artık yapay zekâ araçları Dall.E ya da Midjourney’den faydalanıldığını biliyoruz (Not: Bu yazı için kullandığım görseli de Dall.E ile dakikalar içinde oluşturdum) . Ancak burada eleştirel medya kuruluşlarının yaygın olarak kaynak sıkıntısını güvencesiz ve kötü koşullarda gazeteci çalıştırmak için bir bahane olarak kullandıklarını hatırlamak da gerekiyor. Yani yapay zekâ her zaman o mecralarda haberciliğin kalitesini artırma konusunda araçsallaştırılmayabilir. Tam tersine işten çıkarma ya da elindeki iş yükü hafifleyen çalışana daha ağır yükler yüklemek konusunda da bir gerekçe olarak devreye sokulabilir.
Yapay zekâ ve dezenformasyon
Bunun ötesinde iktidarın genellikle dezenformasyon tehdidini siyaseti ve toplumsal hayatı kontrol etmede ve dönüştürmede kullanabildiğine tanıklık ediyoruz. Hukuk ve kamu denetimi mekanizması, geniş yasa tanımları çerçevesinde muhalif sesleri bastırmak için dezenformasyon tehdidini sıklıkla araçsallaştırılıyor. Ancak Türkiye özelinde, mevcut tabloda, dezenformasyonun oldukça basit ve geleneksel yöntemlerle yapıldığını hatırlamak da gerekiyor. Geçtiğimiz seçim sürecindeki montajlı video ürünlerini hatırlamak yeterli. Yani halihazırda işlemeyen bir medya sisteminde kanaat oluşturmak ya da manipülasyon için illa yüksek teknolojiye ihtiyacınız olmayabiliyor. Türkiye’deki bilgi ekosistemi, yabancı “hackerların” ya da trollerin daha da manipüle etmesine ihtiyaç kalmayacak kadar kirli şimdilik. Ancak bu, her geçen gün geniş kesimlerin gerçekle bağlarını kesebilecek yoğunlukta manipülatif içeriğe maruz kalmayacakları anlamına gelmiyor. Kültür savaşında safları sıklaştırmak için sosyal medya platformları zahmetsizce ve düşük maliyetlerle hazırlanmış sahte içeriklere boğulabilir. Bunun karşısındaki yegâne reçete de kitlelere temiz bilgi, nitelikli haberin ulaştırılması olarak duruyor. Bu konuşma metninin paylaşıldığı gün, New York Times gazetesinin ABD’nin Vietnam Savaşı’nda arka arkaya gelen yönetimlerin topluma savaşın gidişatı ile ilgili yalan söylediğini ortaya çıkaran “Pentagon Belgeleri” sızıntısını yayımlamaya başlamasının 52. yıldönümüydü. Geçen bu yarım asırda gelişen teknolojiye rağmen gazetecilik için değişmeyen temel kural ve ön koşullar, teknolojinin ilerlemesinden bağımsız olarak bundan sonraki 50 yılda da değişmeyecek gibi gözüküyor: İfade ve basın özgürlüğü, cesaret, kararlılık ve bilgi...
