Məqalə süni intellekt sistemlərinin yalnız məlumat emal edən alətlər olmadığını müdafiə edir. AI sistemləri istifadəçilərin düşündüyü informasiya mühitini də təşkil edə bilər. Hansı sübutların görünən olması, hansı seçimlərin arxa planda qalması, hansı qərarların asanlaşması və hansı tənqidi sualların verilməz hala gəlməsi sistemin görünməyən təsirləri arasında ola bilər.

Tədqiqatın əsas anlayışı “vasitəçilik qeyri-şəffaflığı” kimi tərcümə oluna bilən mediational opacity anlayışıdır. Burada qeyri-şəffaflıq yalnız modelin daxilinin anlaşılmaması demək deyil. Daha dərin problem AI sisteminin istifadəçinin informasiya mühitini necə yenidən formalaşdırdığının da görünməz hala gəlməsidir.

Müəllif izah edilə bilən süni intellekt metodlarının bu problemi təkbaşına həll edə bilməyəcəyini irəli sürür. Çünki XAI əsasən modelin müəyyən nəticəni niyə verdiyini izah etməyə çalışır. Məqalənin fokuslandığı sual isə fərqlidir: Sistem uzun müddətdə istifadəçilərin nəyi sübut saydığını, necə düşündüyünü, hansı praktikaları mənimsədiyini və hansı alternativləri artıq düşünə bilmədiyini necə dəyişdirir?

Problem Nədir?

Süni intellekt sistemləri bir çox sahədə qərar dəstəyi, tövsiyə, təsnifat, ballama, axtarış, xülasələmə və avtomatik analiz vasitəsi kimi istifadə olunur. Bu sistemlərin etibarlı olub-olmadığını anlamaq üçün adətən dəqiqlik, ədalət, izah edilə bilmə, qərəz və şəffaflıq kimi meyarlara baxılır.

Məqalənin iddiasına görə bu meyarlar vacib olsa da, natamam qalır. Çünki AI yalnız ayrı-ayrı nəticələr yaratmır; istifadəçilərin qərar verdiyi informasiya mühitini də dəyişdirir. Müəllim avtomatik esse qiymətləndirmə sistemindən uzun müddət istifadə etdikdə “yaxşı yazı” haqqında diqqətini sistemin ölçə bildiyi xüsusiyyətlərə yönəldə bilər. Həkim AI dəstəkli diaqnostika sistemindən uzun müddət istifadə etdikdə hansı əlamətlərin vacib sayıldığına dair qavrayışı sistemin təşkil etdiyi görünürlükdən təsirlənə bilər. Xəbər tövsiyə sistemi yalnız məzmun seçmir; insanın gündəm hissini, mənbə müxtəlifliyini və müzakirə sahəsini də formalaşdıra bilər.

Buna görə problem yalnız “AI səhv qərar verdimi?” sualı deyil. Daha əsas sual budur: AI sistemi istifadəçinin düşünmə, sübut qiymətləndirmə və qərarvermə mühitini necə yenidən qurur və bu yenidənqurma prosesi audit oluna bilərmi?

Metod Nə Təklif Edir?

Məqalə yeni texniki model və ya alqoritm təklif etməkdən daha çox, AI auditi üçün yeni konseptual çərçivə irəli sürür. Bu çərçivənin mərkəzində “mediation audit”, yəni vasitəçilik auditi dayanır. Vasitəçilik auditi AI sisteminin nəyi görünən etdiyini, nəyi arxa plana keçirdiyini, hansı davranışları asanlaşdırdığını və hansı tənqidi praktikaları çətinləşdirdiyini araşdırmağı hədəfləyir.

Tədqiqat bu auditi sistem–istifadəçi–mühit üçlüyü üzərindən düşünür. Yəni yalnız modelin daxilinə və ya nəticəsinə baxmaq kifayət deyil. Eyni model müxtəlif müəssisələrdə, müxtəlif istifadəçi qruplarında və fərqli interfeys dizaynlarında müxtəlif informasiya mühitləri yarada bilər. Buna görə audit sistemin istifadə olunduğu real konteksti də nəzərə almalıdır.

Məqalə beşölçülü audit çərçivəsi təklif edir. Birinci ölçü sistemin hansı sübutları və düşünmə üsullarını gücləndirdiyi və ya zəiflətdiyidir. İkinci ölçü hansı epistemik fəaliyyətləri təşviq etdiyi və ya əngəllədiyidir. Epistemik fəaliyyət məlumat əldə etmə, sübut qiymətləndirmə, sorğulama, əsaslandırma və alternativləri düşünmə kimi biliklə bağlı hərəkətlər deməkdir. Üçüncü ölçü istifadəçilərin sistemin onları yönləndirdiyinin fərqində olub-olmamasıdır. Dördüncü ölçü bu təsirlərin zamanla necə dəyişməsidir. Beşinci ölçü isə sistemin cəmiyyət və ya istifadəçi qrupları səviyyəsində informasiya təsirləridir.

Formullar Nə Anladır?

Bu tədqiqatda riyazi formul yoxdur. Mətn texniki modeldən daha çox fəlsəfi və audit yönümlü anlayışlar toplusu qurur. Aşağıdakı MathJax blokları məqalədəki orijinal formul deyil; tədqiqatın əsas məntiqini sadələşdirmək üçün hazırlanmış konseptual sxemlərdir.

Bu sxem problemin yalnız modelin özündə olmadığını göstərir. AI sisteminin istifadəçi və informasiya mühiti ilə qurduğu münasibət görünməyən vasitəçilik təsiri yarada bilər.

Bu ifadə tədqiqatın XAI tənqidini xülasə edir. Nəticənin niyə yaradıldığını izah etmək sistemin uzun müddətdə istifadəçinin düşünmə mühitini necə dəyişdirdiyini göstərməyə bilər.

Bu konseptual ifadə auditin yalnız dəqiqlik və ya ədalət testindən ibarət olmadığını bildirir. Audit sistemin informasiya mühitində görünürlük, praktika, zaman və icma təsirlərini birlikdə araşdırmalıdır.

Bu sxem məqalənin agentic AI müzakirəsini sadələşdirir. Agentic AI yalnız cavab verən sistemlərdən fərqli olaraq axtarış, seçim, qiymətləndirmə, alət istifadəsi və alt tapşırıqların planlaşdırılması kimi aralıq informasiya əməliyyatlarını da öz üzərinə götürə bilər. Beləliklə insan aralıq mərhələləri görmədən yalnız son nəticəyə çatır.

Qrafik, Cədvəl və Sxemin Əsas Mesajı

Tədqiqatdakı konseptual cədvəllər süni intellektin müxtəlif vasitəçilik formalarında necə mövqeləndiyini izah edir. Bir tərəfdə istifadəçinin əlinə aldığı və sonra kənara qoyduğu “fokus alətlər” var; mikroskop və ya birdəfəlik diaqnostika aləti bu qrupa yaxındır. Digər tərəfdə isə istifadəçinin davamlı içində yaşadığı “vasitəçi mühit” var; tövsiyə sistemləri, klinik AI infrastrukturları və agentic sistemlər bu tərəfə yaxınlaşır.

Cədvəllərin əsas mesajı budur: AI çox vaxt yalnız alət kimi davranmır; informasiya mühitinin bir hissəsinə çevrilir. İstifadəçi artıq sistemi sadəcə istifadə etmir, sistemin əvvəlcədən formalaşdırdığı sahədə düşünməyə başlayır.

Başqa bir cədvəl qeyri-şəffaflığı üç yerə ayırır. Birincisi təsadüfi qeyri-şəffaflıqdır; məsələn, mikroskopun optik detalları hər kəsə məlum deyil, amma mütəxəssis onları izah edə bilər. İkincisi epistemik baxımdan əhəmiyyətsiz qeyri-şəffaflıqdır; kompüterdə düymənin basılmasından ekrandakı nəticəyə qədər daxili proseslər anlaşılmasa da, epistemik qərarı insan verib. Üçüncüsü isə süni intellektə xas “qurucu epistemik qeyri-şəffaflıq”dır. Burada qeyri-şəffaf olan məhz proqnozlaşdırma, təsnifat və ya nəticə çıxarma kimi bilik yaradan əməliyyatdır.

Dörd mürəkkəb xüsusiyyət cədvəli də məqalənin əsasını təşkil edir. Fenomenoloji səssizlik istifadəçinin sistemin onu necə yönləndirdiyini hiss etməməsi deməkdir. Dinamik özünü-gücləndirmə sistemin öz yaratdığı davranışlardan yenidən öyrənməsi mənasına gəlir. İctimai miqyas milyonlarla insanın informasiya mühitinin eyni arxitektura ilə formalaşdırılmasıdır. Kontekstual yayılma isə eyni AI arxitekturasının birdən çox sahəyə eyni vaxtda nüfuz etməsidir.

Əlavələrdəki audit sxemi avtomatik esse ballama sistemi nümunəsi üzərindən beşölçülü vasitəçilik auditini konkretləşdirir. Burada yalnız sistemin ədalətli bal verib-vermədiyi deyil, müəllimlərin “yaxşı yazı” anlayışını, tələbələrin yazma strategiyalarını və müəssisələrin qiymətləndirmə mədəniyyətini necə dəyişdirdiyi də araşdırılır.

Təcrübələr Necə Aparılıb?

Bu məqalə birbaşa yeni laboratoriya təcrübəsi və ya sahə araşdırması aparmır. Əvəzində fəlsəfi analiz, ədəbiyyat sintezi və audit çərçivəsi təklif edir. Tədqiqat AI izah edilə bilməsi, postfenomenologiya, sosial epistemologiya, məsuliyyətli AI, insan–AI qarşılıqlı əlaqəsi, avtomatlaşdırma qərəzi və agentic AI ədəbiyyatını bir araya gətirir.

Mətn nümunə hallar vasitəsilə anlayışları konkretləşdirir. Avtomatik esse ballama sistemi müəllimlərin hansı yazı xüsusiyyətlərini daha vacib görməyə başladığını araşdırmaq üçün istifadə olunur. Səhiyyə alqoritmi nümunəsi xərc məlumatının sağlamlıq ehtiyacının əvəzinə istifadə olunmasının necə fərqli düşünmə tərzini təşviq etdiyini göstərir. Tövsiyə sistemləri isə istifadəçinin gördüyü informasiya mühitinin ayrı-ayrı qərarlarla deyil, uzunmüddətli görünürlük quruluşu ilə necə dəyişdiyini izah edir.

Məqalənin təklif etdiyi vasitəçilik auditi yalnız texniki testlərdən ibarət deyil. Strukturlaşdırılmış müsahibələr, istifadəçi qavrayışı sorğuları, interfeys analizi, etnoqrafik müşahidə, uzunmüddətli izləmə, model yenilənmə qeydləri, müqayisəli qərar analizi və əhali qrupları üzrə paylanma araşdırmaları birlikdə istifadə olunmalıdır.

Agentic AI hissəsində eksperimental tətbiq deyil, nəzəri risk analizi var. Agentic sistemlər çoxaddımlı tapşırıqları insanın davamlı nəzarəti olmadan planlaşdırıb həyata keçirə bildiyi üçün insan yalnız son nəticəni görür. Bu vəziyyətdə aralıq seçimlərin, mənbə qiymətləndirmələrinin və alt qərarların necə formalaşdığını audit etmək daha da çətinləşir.

Nəticələr Nə Göstərir?

Tədqiqatın əsas nəticəsi süni intellekt qeyri-şəffaflığının yalnız “modelin daxili anlaşılmır” problemindən ibarət olmamasıdır. Daha geniş risk AI sisteminin istifadəçilərin informasiya mühitini görünməz şəkildə yenidən təşkil etməsidir. Bu təşkilatlanma hansı sübutların vacib sayıldığını, hansı qərar yollarının asanlaşdığını, hansı alternativlərin görünməzləşdiyini və hansı peşə bacarıqlarının zəiflədiyini təsirləndirə bilər.

Məqalə izah edilə bilən süni intellektin vacib, lakin yetərsiz olduğunu müdafiə edir. Sistemin müəyyən proqnozu niyə verdiyini izah etmək onun illər ərzində istifadəçilərin düşünmə vərdişlərini necə dəyişdirdiyini göstərməyə bilər. Buna görə XAI vasitəçilik auditləri ilə tamamlanmalıdır.

Tədqiqatın başqa bir nəticəsi insan–AI hibrid qərar modelinə yönələn tənqiddir. Geniş yayılmış yanaşmaya görə AI tövsiyə verir, insan isə bunu tənqidi şəkildə qiymətləndirir. Lakin məqaləyə görə AI uzun müddət istifadəçinin qiymətləndirmə meyarlarını da formalaşdırırsa, insanın etdiyi qiymətləndirmə müstəqil olmaya bilər. Bu hal “qiymətləndirmə dövriliyi” yaradır: İnsan AI-nı qiymətləndirərkən AI-nın artıq dəyişdirdiyi meyarlardan istifadə edir.

Agentic AI isə problemi daha irəli aparır. İnsan artıq yalnız AI-nın son cavabını deyil, görünməmiş aralıq informasiya əməliyyatları zəncirinin nəticəsini alır. Sistem axtarır, seçir, qiymətləndirir, alətlərdən istifadə edir və alt hədəflər müəyyənləşdirir. İnsan bu aralıq mərhələləri yaşamadan nəticəyə çatdığı üçün məsuliyyət və epistemik qiymətləndirmə daha da çətinləşir.

Bu Niyə Vacibdir?

Bu tədqiqat süni intellekt auditində gözdən qaçan bir səviyyəni görünən edir. Bu gün bir çox müəssisə AI sistemlərini dəqiqlik, sürət, xərc, ədalət və ya uyğunluq baxımından qiymətləndirir. Lakin AI-nın istifadəçilərin düşünmə mühitini necə dəyişdirdiyi daha az audit olunur.

Təhsildə bu, “yaxşı yazı” anlayışının maşının ölçə bildiyi xüsusiyyətlərə daralması demək ola bilər. Səhiyyədə həkimin hansı əlamətləri daha vacib sayması zamanla sistemin interfeysi və tövsiyələri ilə formalaşa bilər. Xəbər və sosial media sahəsində istifadəçilər fərqli reallıq adacıqlarında yaşaya bilərlər. Elmi tədqiqatda AI dəstəkli ədəbiyyat axtarışı bəzi mənbələri görünən edərkən digərlərini sistematik olaraq arxa plana ata bilər.

Məqalənin əhəmiyyəti auditi yalnız “sistem doğrudurmu?” sualından “sistem düşünmə mühitini necə dəyişdirir?” sualına genişləndirməsidir. Bu sual xüsusilə yüksək təsirli sahələrdə kritik olur. Çünki informasiya mühiti dəyişdikdə səhvlər yalnız ayrı-ayrı qərarlarda deyil, qərarvermə mədəniyyətinin özündə yarana bilər.

Bu yanaşma AI idarəçiliyi üçün daha ekoloji baxış təklif edir. Burada “ekoloji” sistemi təkbaşına deyil, istifadəçilər, müəssisələr, interfeyslər, təhsil, vərdişlər, geribildirim dövrləri və ictimai miqyasla birlikdə qiymətləndirən yanaşma deməkdir.

Diqqət Edilməli Məqamlar

Tədqiqat nəzəri və fəlsəfi çərçivə təqdim edir; birbaşa yeni kəmiyyət eksperiment nəticələri yaratmır. Buna görə təklif olunan “vasitəçilik auditi” yanaşması tətbiq oluna bilən metodologiyaya doğru güclü eskiz olsa da, müxtəlif sektorlarda ayrıca sınaqdan keçirilməli və əməli hala gətirilməlidir.

“Mediational opacity” anlayışı AI sistemlərinin bütün istifadə formalarını eyni dərəcədə riskli hesab etmir. Sistemin risk səviyyəsi istifadə sahəsinə, qərar təsirinə, istifadəçi asılılığına, interfeys dizaynına, yenilənmə tezliyinə, müəssisə mədəniyyətinə və audit qabiliyyətinə görə dəyişə bilər.

Tədqiqat XAI-ni rədd etmir. İzah edilə bilən süni intellekt sistem səviyyəsində vacib məlumatlar verə bilər. Lakin məqalənin iddiasına görə XAI istifadəçilərin və müəssisələrin zamanla necə dəyişdiyini təkbaşına göstərə bilməz. Buna görə XAI vasitəçilik auditi ilə tamamlanmalıdır.

Agentic AI ilə bağlı hissə xüsusilə diqqətlə oxunmalıdır. Burada sistemlərin “şüurlu” olduğu iddia edilmir. “Epistemik delegasiya” anlayışı insanın biliklə bağlı aralıq əməliyyatları sistemə həvalə etməsi mənasında işlədilir. Bu, texniki qabiliyyətdən daha çox audit, məsuliyyət və anlama şərtləri ilə əlaqəlidir.

Bu məzmun hüquqi tövsiyə deyil. Təhsil, səhiyyə, ədalət, maliyyə və ya dövlət idarəçiliyi kimi sahələrdə AI auditi müvafiq qanunvericilik, etik standartlar və ekspert araşdırması ilə birlikdə aparılmalıdır.

Nəticə

Məqalə süni intellekt şəffaflığı müzakirəsinə vacib bir qat əlavə edir. Problem yalnız modelin daxilini izah etmək deyil; AI-nın istifadəçilərin informasiya mühitini necə yenidən qurduğunu da anlamaqdır. Sistem nəyin sübut sayıldığını, hansı praktikaların asanlaşdığını, hansı alternativlərin unudulduğunu və hansı bacarıqların zamanla zəiflədiyini təsirləndirə bilər.

Buna görə məsuliyyətli AI istifadəsi yalnız dəqiqlik, ədalət və ya izah hesabatları ilə məhdudlaşmamalıdır. Müəssisələr AI sistemlərinin istifadəçi düşüncəsi, peşə qiymətləndirməsi, icma biliyi və uzunmüddətli epistemik qabiliyyət üzərindəki təsirlərini də izləməlidirlər.

Verianla baxımından bu tədqiqat süni intellektin ən kritik təsirlərindən birini sadə suala endirir: AI bizə yalnız cavab verir, yoxsa hansı cavabları mümkün və ağlabatan sayacağımızı da səssiz şəkildə yenidən formalaşdırır?

Mənbə və Metod Qeydi

Bu yazı Alessandro Facchini tərəfindən hazırlanmış “Mediational Opacity: How AI Reshapes Our Epistemic Environments, and How to Audit It” adlı akademik tədqiqat əsasında hazırlanıb. Tədqiqat süni intellekt qeyri-şəffaflığı, epistemik vasitəçilik, izah edilə bilən süni intellektin sərhədləri, vasitəçilik auditləri, qabiliyyət yanaşması, insan–AI hibrid qərarvermə və agentic AI mövzularını fəlsəfi çərçivədə müzakirə edir.

Bu məzmun sözbəsöz tərcümə deyil; tədqiqatın əsas ideyası Verianla-nın nəşr xəttinə uyğun şəkildə sadələşdirilib və orijinal türkcə redaksiya məqaləsinə çevrilib.

Mətn süni intellekt etikası və idarəçiliyi sahəsində nəzəri müzakirəni sadələşdirir. Hüquqi, texniki və ya institusional tətbiq qərarları üçün sahə ekspertizası və müvafiq qanunvericilik nəzərə alınmalıdır.