Yaratıcılık uzun süre yeni düşünceler oluşturma, duyguları ifade etme ve özgün sanat eserleri üretme kapasitesi bakımından insana özgü bir yetenek olarak kabul edildi. Ancak üretken yapay zekâ sistemleri artık metin, görüntü ve müzik üretebildiği için yaratıcılığın yalnızca insan zihninde başlayan ve insan eliyle tamamlanan bir faaliyet olup olmadığı yeniden tartışılmaktadır.

Abulgasem Al Mashai tarafından hazırlanan çalışma, yapay zekânın insan yaratıcılığının yerini alıp almayacağından çok, yaratıcı süreci nasıl dönüştürdüğünü incelemeyi amaçlamaktadır. Makalenin merkezindeki görüşe göre yapay zekâ; büyük miktardaki mevcut içeriği analiz eden, örüntüler bulan, yeni birleşimler oluşturan ve sanatçıya alternatif fikirler sunan bir yaratıcı ortak veya yardımcı araç olarak kullanılabilir.

Çalışma, yaratıcılığı üç tür üzerinden ele almaktadır: mevcut düşüncelerin yeniden birleştirilmesine dayanan kombinatoryal yaratıcılık, belirli bir yaratıcı alanın imkânlarını araştıran keşifsel yaratıcılık ve o alanın kurallarını kökten değiştiren dönüşümsel yaratıcılık. Yazara göre güncel yapay zekâ sistemleri özellikle kombinatoryal ve keşifsel yaratıcılıkta güçlüdür. İnsanların daha önce üretmiş olduğu sanat, müzik ve metinleri inceleyerek yeni bileşimler oluşturabilir ve sanatçılara farklı yönelimler gösterebilir.

Makale, yapay zekâ ile insan arasındaki iş birliğinin tek bir yaratıcı fikrini karmaşıklaştırdığını savunmaktadır. Bir eser; modeli geliştiren programcıların, eğitim verisini oluşturan önceki sanatçıların, sistemi yönlendiren kullanıcının ve çıktıyı seçip düzenleyen insanın katkılarıyla ortaya çıkabilir. Böyle bir süreçte eserin yazarı, telif hakkı sahibi ve sanatsal sorumlusu kim olacaktır? Çalışma bu sorulara kesin hukuki yanıt vermemekte, yeni düzenleyici çerçevelere ihtiyaç bulunduğunu ileri sürmektedir.

Örnek olarak, bir üretken çekişmeli ağ kullanılarak oluşturulan Edmond de Belamy portresinin 2018’de 432.500 ABD dolarına satılması ve MuseNet gibi sistemlerin farklı müzik türlerini bir araya getiren besteler üretmesi ele alınmaktadır. Bu örnekler, yapay zekâ çıktılarının sanat piyasasında ekonomik değer görebildiğini ve insan sanatçılar için başlangıç malzemesi sağlayabildiğini göstermek amacıyla kullanılmaktadır.

Çalışma ayrıca yaratıcı sektörlerdeki yapay zekâ kullanımının şeffaflık, hesap verebilirlik, telif hakkı, önyargılı eğitim verileri ve insan emeğinin değersizleşmesi gibi sorunlar oluşturabileceğini belirtmektedir. Önerilen temel yaklaşım, yapay zekânın insan yaratıcılığının yerine geçen bağımsız bir üretici olarak değil, insan merkezli yaratıcı süreci genişleten bir araç olarak konumlandırılmasıdır.

Çalışmadaki 20 uzman katkısı, klasik anlamda istatistiksel genelleme üretmeyi amaçlayan büyük ölçekli bir örneklem olarak okunmamalıdır. Yazarın Verianla'ya ilettiği metodolojik açıklamaya göre bu uzman danışmaları; insan yaratıcılığı, algoritmik üretim, yazarlık ve sorumluluk gibi hızla değişen başlıklarda kavramsal ve normatif sınırları görünür kılmak için kullanılan nitel bir yönlendirme katmanı olarak tasarlanmıştır. Bu nedenle 20 kişilik grubun büyüklüğü, tek başına çalışmanın amacına aykırı bir yöntemsel eksiklik olarak değerlendirilmemelidir. Bununla birlikte PDF'de katılımcıların seçimi, görüşme süreci, nitel çözümleme yöntemi ve belirli sonuçların hangi uzman katkılarına dayandığı ayrıntılı biçimde raporlanmamaktadır. Dolayısıyla çalışmanın sonuçları, istatistiksel olarak genellenebilir nüfus bulguları şeklinde değil; literatür, örnek olaylar, felsefi-normatif çözümleme ve uzman danışmalarıyla geliştirilen keşifsel çıkarımlar olarak okunmalıdır.

Yaratıcılık Neden Uzun Süre Yalnızca İnsana Ait Görüldü?

Yaratıcılık yalnızca daha önce var olmayan bir ürün ortaya çıkarmak değildir. Bir ürünün yaratıcı sayılması için genellikle yeni, anlamlı ve belirli bir bağlam içinde değerli olması beklenir. Bir sanat eseri teknik olarak yeni olabilir; ancak hiçbir amaç, anlam veya estetik ilişki taşımıyorsa yaratıcı değeri tartışmalı kalabilir.

İnsan yaratıcılığı aşağıdaki unsurlarla ilişkilendirilir:

• Yaşanmış deneyimler,
• duygular ve bedensel durumlar,
• kültürel ve tarihsel bağlam,
• niyet ve amaç,
• estetik yargı,
• toplumsal iletişim,
• üretilen eserin sonuçlarından sorumlu olma.

Yapay zekâ sistemleri ise istatistiksel örüntüler ve öğrenilmiş temsiller üzerinden çıktı üretmektedir. Bu nedenle yapay zekânın teknik olarak yeni bir ürün oluşturabilmesi ile insanın niyetli ve anlam taşıyan yaratıcı faaliyeti aynı şey olmayabilir.

Makale bu felsefi ayrımı kapsamlı biçimde çözmemektedir. Daha çok makinelerin belirli yaratıcı işlemleri yerine getirebilmesinin, yaratıcılığın tanımını ve sanatçının rolünü yeniden düşünmeye zorladığını savunmaktadır.

Yaratıcılığın Üç Türü

Çalışma, Margaret Boden’ın sınıflandırmasını kullanarak yaratıcılığı üç temel türe ayırmaktadır.

Makalenin yaklaşımına göre yapay zekâ özellikle ilk iki alanda etkilidir. Eğitim verisinde bulunan örüntüleri inceleyerek yeni bileşimler oluşturabilir ve belirli bir yaratıcı alan içindeki alternatifleri genişletebilir.

Ancak mevcut ürünleri yeniden birleştirmek ile kültürel bir paradigmayı bilinçli biçimde dönüştürmek arasında önemli fark vardır. Çalışma, yapay zekânın dönüşümsel yaratıcılık için gerekli niyet, bilinç veya tarihsel kavrayışa sahip olup olmadığını ampirik olarak incelememektedir.

Bilgisayar Destekli Sanat Yeni Bir Olay mı?

Çalışma, bilgisayarların sanatta kullanılmasının üretken yapay zekâyla başlamadığını hatırlatmaktadır. Bilgisayar destekli sanatın erken örnekleri 1960’lara kadar uzanır. Sanatçı ve araştırmacılar, önceden belirlenmiş kurallarla çizimler veya desenler oluşturan yazılımlar geliştirmiştir.

Makale Harold Cohen’in görsel sanat üretebilen bilgisayar programlarını tarihsel örnek olarak göstermektedir. Bu erken sistemler çoğunlukla insan tarafından açık biçimde yazılmış kuralları uyguluyordu. Güncel makine öğrenmesi sistemleri ise örneklerden istatistiksel ilişkiler öğrenmekte ve bütün üretim kurallarının tek tek programlanmasına ihtiyaç duymamaktadır.

Bu farklılık yapay zekânın yaratıcı sürece katılımını daha görünür hâle getirmiştir. Sistem artık yalnızca sanatçının belirlediği çizgileri mekanik olarak uygulamak yerine, olası biçimler arasında seçim yapan ve yeni çıktılar üreten bir bileşen olarak algılanabilmektedir.

Yapay Zekâ Bir Araç mı, Ortak mı?

Bir fırça, kamera veya müzik yazılımı sanatçının komutlarını uygular; genellikle yaratıcı kararın sahibi olarak görülmez. Üretken yapay zekâ ise kullanıcıdan gelen kısa bir yönlendirmeyi genişleterek beklenmedik seçenekler oluşturabilir.

Bu nedenle makale yapay zekâyı yalnızca pasif bir araç olarak değil, kimi yaratıcı süreçlerde ortak üreticiye benzeyen bir sistem olarak değerlendirmektedir. Ancak bu ortaklık insan ile makine arasında eşit bir ilişki değildir.

İnsan sanatçı genellikle:

• Yaratıcı amacı belirler,
• girdi veya yönlendirme oluşturur,
• çıktıları seçer ve eler,
• sonucu düzenler,
• eserin sunulacağı bağlamı kurar,
• eserin toplumsal ve etik sonuçlarını üstlenir.

Yapay zekâ sistemi ise:

• Öğrenilmiş örüntülere dayalı seçenekler üretir,
• çok sayıda varyasyonu kısa sürede oluşturur,
• uzak görünen stiller arasında birleşimler yapabilir,
• sanatçıya başlangıç noktaları ve alternatifler sağlayabilir.

Makalenin insan merkezli yaklaşımında yaratıcılığın yönünü ve anlamını belirleyen temel aktör yine insandır. Yapay zekâ, insanın yaratıcı alanını genişleten bir üretim bileşeni olarak konumlandırılmaktadır.

Yapay Zekâ Yaratıcı Süreci Nasıl Değiştirebilir?

Yapay zekâ yaratıcı sürecin yalnızca son ürün aşamasında kullanılmaz. Fikir üretme, araştırma, taslak oluşturma, varyasyon geliştirme ve düzenleme gibi farklı aşamalara katılabilir.

Makale, yapay zekânın büyük veri kümelerini inceleyebilmesinin sanatçılara yeni perspektifler sağlayabileceğini ileri sürmektedir. Sistem, insanın gözden kaçırabileceği biçimsel örüntüleri veya daha önce yan yana düşünülmemiş tarzları gösterebilir.

Bununla birlikte çok sayıda seçenek üretmek, bu seçeneklerin sanatsal olarak anlamlı olduğu anlamına gelmez. Yaratıcı seçimin kalitesi, insanın hangi çıktıyı neden seçtiğine ve nasıl dönüştürdüğüne bağlı kalabilir.

MuseNet ve Yapay Zekâ Destekli Müzik

Makale, yapay zekâ destekli müzik üretimini insan-makine iş birliğinin örneklerinden biri olarak ele almaktadır. MuseNet’in farklı dönem ve türlerdeki müzik örüntülerinden yararlanarak çok enstrümanlı besteler oluşturabildiği belirtilmektedir.

Çalışmaya göre müzisyenler bu tür sistemlerin ürettiği melodileri tamamlanmış eserler olarak kullanmak zorunda değildir. Yapay zekâ tarafından oluşturulan bir melodi:

• Yeni bir bestenin başlangıç noktası,
• bir armoni deneyi,
• farklı türleri birleştiren bir taslak,
• yaratıcı tıkanmayı aşmaya yardımcı bir öneri

olarak değerlendirilebilir.

Makale “Alex” adlı bir müzisyenin insan ve yapay zekâ arasındaki süreci bir dansa benzettiğini aktarır. Bu anlatıda insan yön verirken yapay zekâ farklı olasılıklar üretmektedir. Ancak Alex’in araştırmadaki 20 katılımcıdan biri olup olmadığı, ifadenin doğrudan görüşme kaydı mı yoksa kurmaca bir örnek mi olduğu açıklanmamıştır.

DALL-E ve Metinden Görsel Üretimi

Çalışma, metinsel açıklamalardan görüntü oluşturan DALL-E’yi görsel yaratımın dönüşümüne örnek göstermektedir. Böyle bir sistem, yazılı bir düşünceyi görsel varyasyonlara dönüştürerek kullanıcıların farklı kompozisyonları hızlı biçimde denemesine imkân verebilir.

Bu yapı sanatçının rolünü ortadan kaldırmak zorunda değildir. Kullanıcının:

• Ne üretileceğini tanımlaması,
• istenen estetik özellikleri belirlemesi,
• çıktılar arasından seçim yapması,
• görüntüyü yeniden düzenlemesi,
• eserin hangi bağlamda sunulacağına karar vermesi

yaratıcı sürecin önemli parçaları olarak kalabilir.

Bununla birlikte modelin eğitiminde kullanılan önceki sanat eserleri ve bu eserlerin üreticilerinin katkısı da yazarlık tartışmasına katılmaktadır. Makale eğitim verisi sahipliğini ayrıntılı biçimde çözümlemese de telif ve özgünlük sorunlarının yeni hukuki çerçeveler gerektirdiğini savunmaktadır.

Edmond de Belamy: Yapay Zekâ Sanatının Piyasaya Girişi

Makalenin en belirgin örnek olaylarından biri, Paris merkezli Obvious kolektifinin üretken çekişmeli ağ kullanarak oluşturduğu Edmond de Belamy portresidir. Çalışmada eserin 2018 yılında 432.500 ABD dolarına satıldığı belirtilmektedir.

Portre, altı yüzyıllık portrelerden oluşan bir veri kümesiyle eğitilen sistem kullanılarak üretilmiştir. Makale bu örneği iki karşıt yorum üzerinden ele almaktadır:

• Eleştirel yorum: Eser, insana özgü duygusal derinlik ve bilinçli sanatsal niyetten yoksundur.
• Olumlu yorum: Eser, insanlarla makineler arasındaki yeni yaratıcı iş birliğinin öncü bir örneğidir.

Satış fiyatı, eserin felsefi veya estetik olarak üstün olduğunu tek başına göstermez. Ancak yapay zekâ destekli bir çalışmanın sanat piyasasında tanınabilir ve ekonomik değere sahip bir nesne hâline gelebildiğini göstermektedir.

Yazarlık Neden Karmaşıklaşıyor?

Geleneksel sanat anlayışında eserin yaratıcısı çoğunlukla belirli bir insan veya tanımlı bir sanatçı grubudur. Yapay zekâ destekli üretimde ise katkılar farklı aktörlere dağılabilir:

• Model mimarisini geliştiren kişiler,
• modeli eğiten kurum,
• eğitim verisindeki eserlerin üreticileri,
• girdi veya istem oluşturan kullanıcı,
• çıktıları seçen ve düzenleyen sanatçı,
• eseri yayımlayan veya pazarlayan kuruluş.

Makale şu temel soruları gündeme getirmektedir:

• Yapay zekâ bir sanat eseri ürettiğinde telif hakkı kime ait olmalıdır?
• Programcı yaratıcı yazar sayılabilir mi?
• Sistemi yönlendiren sanatçı ne ölçüde özgün üretici kabul edilmelidir?
• Yapay zekâya bağımsız yazarlık veya hak sahipliği verilebilir mi?
• Bir modelin önceki eserlerden öğrendiği stil ve örüntüler nasıl değerlendirilmelidir?

Çalışma bu soruların kesin hukuki yanıtlarını vermemektedir. Temel önerisi, tek bir yaratıcıya dayanan geleneksel yazarlık anlayışının insan-yapay zekâ ortak üretimini açıklamakta yetersiz kalabileceğidir.

Özgünlük Ne Anlama Geliyor?

Yapay zekâ modelleri eğitim sırasında önceki ürünlerdeki örüntüleri öğrenir. Bu nedenle bir çıktının yeni görünmesi, geçmiş çalışmalardan tamamen bağımsız olduğu anlamına gelmez.

İnsan sanatçılar da geçmiş sanat geleneklerinden, kültürel çevrelerinden ve başka üreticilerden etkilenir. Bu bakımdan her iki yaratıcı süreç de önceki bilgiye dayanır. Temel fark, insanın etkilenme sürecini deneyim, niyet ve kültürel yorumla birleştirmesi; yapay zekânın ise matematiksel ilişkiler üzerinden üretim yapmasıdır.

Makale, özgünlüğün yalnızca çıktıların yüzeysel olarak farklı görünmesiyle ölçülemeyeceğini düşündürmektedir. Aşağıdaki unsurların da değerlendirilmesi gerekir:

• Üretimin amacı,
• insan katkısının düzeyi,
• eğitim verilerinin kaynağı,
• çıktının önceki eserlerle benzerliği,
• sanatçının seçim ve dönüştürme süreci,
• eserin kültürel bağlama sunduğu yeni anlam.

Sayfa 3’teki İstihdam Grafikleri

Çalışmanın üçüncü sayfasındaki iki yatay çubuk grafik, 2020–2025 döneminde yaratıcı sektörlerde öngörülen iş kaybı ve iş oluşumunun sektörler arasındaki dağılımını göstermektedir.

Grafiklerde çubukların üzerinde doğrudan değer bulunmadığı için aşağıdaki oranlar eksenlerden yaklaşık olarak okunmuştur:

Bu grafikler sektör çalışanlarının yüzde kaçının işini kaybedeceğini veya yeni işe kavuşacağını göstermemektedir. Başlıklara göre bunlar, toplam yer değiştiren ve toplam oluşturulan işlerin sektörlere düşen yüzdelik dağılımlarıdır.

Ayrıca veriler “projected”, yani öngörülen değerler olarak sunulmaktadır. Makale 2020’de yapılan öngörülerin 2025’te gerçekleşip gerçekleşmediğini incelememektedir. Grafiklerin veri kaynağı, hesaplama yöntemi, örneklem büyüklüğü ve tam sayısal değerleri de PDF’de verilmemiştir.

Yapay Zekâ Pazarındaki Büyüme

Sayfa 4’teki tablo, küresel yapay zekâ pazarının 2015–2025 döneminde büyüdüğünü göstermek amacıyla sunulmuştur.

Tabloya göre pazar büyüklüğü on yıllık dönemde 5,05 milyar dolardan 100 milyar dolara yükselmektedir. Makale bu büyümeyi yapay zekânın yaratıcı sektörler dâhil olmak üzere farklı alanlara hızla yayıldığının göstergesi olarak yorumlamaktadır.

Ancak tablo “AI Index Report 2025”e dayandırılmasına rağmen söz konusu rapor kaynakçada bulunmamaktadır. Rapordaki hangi tablo veya veri serisinin kullanıldığı da açıklanmamıştır. Bu nedenle değerlerin kaynak metinden yeniden doğrulanması PDF üzerinden mümkün değildir.

Yapay Zekâ İnsan Sanatçıların Yerini Alacak mı?

Makale, teknolojik dönüşümün bazı yaratıcı işleri değiştirebileceğini veya ortadan kaldırabileceğini kabul etmektedir. Bununla birlikte yeni görev ve uzmanlıkların da ortaya çıkabileceğini ileri sürmektedir.

Olası yeni veya dönüşen roller şunlardır:

• Yapay zekâ destekli yaratıcı yönetmenlik,
• insan-makine üretim süreçlerinin tasarımı,
• yapay zekâ çıktılarının seçilmesi ve düzenlenmesi,
• eğitim verisi ve telif denetimi,
• algoritmik önyargı değerlendirmesi,
• yapay zekâ etiği ve yaratıcı sektör yönetişimi,
• sanat ve teknoloji arasında disiplinler arası eğitim.

Çalışmanın temel yaklaşımı, yapay zekânın insan yaratıcılığını tamamen ikame etmesinin zorunlu olmadığıdır. Teknoloji, rutin veya tekrarlanan üretim aşamalarını üstlenirken insanlar amaç, anlam, eleştirel seçim ve kültürel yorum üzerinde yoğunlaşabilir.

Ancak makale bu iş dönüşümünün gerçek çalışanlar üzerindeki gelir, istihdam, çalışma koşulları veya mesleki kimlik etkilerini doğrudan ölçmemektedir.

Etik Çerçeveler

Çalışma yaratıcı yapay zekânın yönetimi için üç klasik etik yaklaşımı ele almaktadır.

Faydacılık

Faydacı yaklaşım, toplam yararı artırmayı ve zararı azaltmayı amaçlar. Bu çerçevede yapay zekâ:

• Daha fazla insanın yaratıcı araçlara ulaşmasını sağlıyor,
• üretim maliyetlerini azaltıyor,
• engelli veya kaynakları sınırlı sanatçılara yeni imkânlar sunuyor,
• kültürel çeşitliliği destekliyor

ise etik açıdan yararlı kabul edilebilir.

Ancak yaratıcı emeği kitlesel biçimde değersizleştirmesi, sanatçıların gelirini azaltması veya önyargılı içerik üretmesi durumunda toplam zarar da hesaba katılmalıdır.

Ödev etiği

Ödev etiği, sonuçtan bağımsız olarak uyulması gereken hak ve ilkeleri vurgular. Makaleye göre bu yaklaşım aşağıdakileri gerektirebilir:

• Sanatçıların haklarının korunması,
• eğitim verisi kullanımında şeffaflık,
• telif ve izin kurallarına uyulması,
• yapay zekâ kullanımının açıklanması,
• ayrımcı çıktıların önlenmesi,
• insanların yalnızca veri kaynağı olarak kullanılmaması.

Erdem etiği

Erdem etiği, tek tek kurallardan çok yaratıcı sürece katılan kişilerin karakterine ve sorumluluklarına odaklanır. Sanatçılar ve teknoloji geliştiricilerinin yaratıcılık, dürüstlük, adalet ve sorumluluk gibi erdemleri gözetmesi beklenir.

Bu yaklaşımda etik yapay zekâ kullanımı yalnızca yasalara uymak değildir. Sanatçının katkısını dürüstçe açıklamak, başkalarının eserlerini sömürmemek ve teknolojiyi insan yaratıcılığını güçlendirecek biçimde kullanmak da önemlidir.

Algoritmik Şeffaflık

Makale, sanatçıların kullandıkları yapay zekâ sisteminin içerikleri nasıl ürettiğini anlayabilmesi gerektiğini savunmaktadır. Şeffaflık aşağıdaki konuları içerebilir:

• Modelin hangi tür verilerle eğitildiği,
• verilerin izin veya lisans durumu,
• çıktının hangi insan yönlendirmeleriyle oluşturulduğu,
• modelin bilinen önyargıları ve sınırlılıkları,
• üretilen içeriğin yapay zekâ desteği taşıyıp taşımadığı.

Şeffaflığın amacı bütün teknik ayrıntıları herkese sunmak değil, sanatçının ve izleyicinin üretimin niteliğini değerlendirebilmesi için anlamlı bilgi sağlamaktır.

Hesap Verebilirlik

Yapay zekâ sistemi hukuki veya ahlaki sorumluluğu kendi başına üstlenemez. Zararlı, ayrımcı, yanıltıcı veya telif ihlali oluşturan bir çıktı meydana geldiğinde sorumluluğun kimde olduğu belirlenmelidir.

Makale bu nedenle aşağıdaki aktörler arasındaki görevlerin açıklığa kavuşturulmasını önermektedir:

• Model geliştiricileri,
• platform sağlayıcıları,
• sistemi kullanan sanatçılar,
• eserleri yayımlayan kurumlar,
• ticari dağıtım ve satış kanalları.

Hesap verebilirlik yalnızca hata sonrasında sorumlu aramak değildir. Risk değerlendirmesi, belgelendirme ve insan denetimi gibi önleyici mekanizmaları da kapsamalıdır.

Önyargılı Eğitim Verileri

Yapay zekâ sistemleri geçmişte üretilmiş içeriklerden öğrenmektedir. Eğitim verileri belirli kültürleri, bedenleri, toplumsal grupları veya sanat anlayışlarını aşırı temsil ediyorsa çıktılar da bu eşitsizlikleri tekrar edebilir.

Çalışma düzenli denetimlerin gerekli olduğunu belirtmektedir. Önyargı azaltma süreci aşağıdakileri içerebilir:

• Eğitim verisinin temsil çeşitliliğini incelemek,
• farklı toplumsal gruplara ilişkin çıktıları karşılaştırmak,
• stereotip üreten sonuçları belirlemek,
• sanatçı ve topluluklardan geri bildirim almak,
• model güncellemelerinden sonra yeniden değerlendirme yapmak.

Makale bu denetimlerin nasıl ölçüleceğine ilişkin belirli bir yöntem veya standart önermemektedir.

Yapay Zekâ Sanatının Ticarileşmesi

Yapay zekâ destekli eserlerin açık artırmalarda satılması, dijital platformlarda yayımlanması ve ticari üretimde kullanılması sanat piyasasının değer ölçütlerini değiştirebilir.

Geleneksel olarak bir eserin değeri sanatçının emeği, teknik ustalığı, sanat tarihindeki konumu, özgünlüğü ve kültürel etkisiyle ilişkilendirilebilir. Yapay zekâ destekli üretimde ise aşağıdaki yeni sorular ortaya çıkmaktadır:

• Üretim süresinin çok kısa olması eserin değerini azaltır mı?
• Binlerce varyasyon arasından seçim yapmak yaratıcı emek sayılır mı?
• Modelin teknik yeniliği eserin sanatsal değerinin bir parçası mıdır?
• Eserin değeri insani niyetten mi, ortaya çıkan görüntüden mi kaynaklanır?
• Ticari başarı sanatsal özgünlüğün kanıtı olabilir mi?

Çalışma bu soruların sanat dünyasının mevcut ölçütlerini yeniden değerlendirmesini gerektirdiğini savunmaktadır.

İnsan Merkezli Yaratıcılık

Makalenin normatif sonucu, teknolojik ilerlemenin insan yaratıcılığını koruyan ve geliştiren bir çerçevede yürütülmesi gerektiğidir. İnsan merkezli yaklaşım, yapay zekâyı tamamen reddetmez; ancak yaratıcı sürecin amacını insan ihtiyaçları ve kültürel değerlerle ilişkilendirir.

İnsan merkezli bir yaratıcı sistemde:

• Son karar insanda kalır,
• yapay zekâ kullanımı gerektiğinde açıklanır,
• sanatçıların emeği ve hakları korunur,
• teknoloji farklı sanatçıların erişimini genişletir,
• çıktılar insan tarafından eleştirel biçimde değerlendirilir,
• verimlilik sanatsal anlamın önüne geçirilmez.

Sanatçıları Destekleyecek Politikalar

Çalışma, yapay zekâ çağında sanatçıların yalnız bırakılmamasını ve insan-yapay zekâ iş birliğini destekleyen politikalar geliştirilmesini önermektedir.

Önerilen uygulamalar arasında:

• Yapay zekâyla çalışan sanatçılara hibeler sağlanması,
• yaratıcı eğitim programlarına yapay zekâ araçlarının sorumlu biçimde eklenmesi,
• sanatçılar, teknoloji geliştiriciler ve etik uzmanları arasında iş birliği kurulması,
• telif ve katkı açıklamalarının netleştirilmesi,
• sanatçıların teknik eğitimlere erişiminin artırılması

yer almaktadır.

Makale bu politikaların etkisini sınayan deneysel veya karşılaştırmalı veri sunmamaktadır. Bunlar yazarın kavramsal önerileridir.

Çalışmanın Güçlü Yönleri

• Yapay zekâ ve yaratıcılık tartışmasını yalnızca teknik üretim kapasitesine indirgememesi.
• Yazarlık, özgünlük, telif ve hesap verebilirlik sorunlarını birlikte ele alması.
• Kombinatoryal, keşifsel ve dönüşümsel yaratıcılık ayrımını kullanması.
• Görsel sanat ve müzikten anlaşılır örnek olaylar sunması.
• Yapay zekâyı zorunlu olarak insanın rakibi değil, yaratıcı yardımcı olarak değerlendirmesi.
• Faydacılık, ödev etiği ve erdem etiği gibi farklı etik yaklaşımları karşılaştırması.
• Şeffaflık, hesap verebilirlik ve önyargı azaltmayı temel yönetişim alanları olarak göstermesi.
• İnsan merkezli yaratıcılık ve disiplinler arası iş birliği çağrısı yapması.

Çalışmanın Kapsamı ve Raporlama Sınırları

Bu bölümdeki noktalar, çalışmanın kavramsal ve keşifsel niteliği ile nicel genelleme amaçlı bir araştırmanın ölçütlerini birbirine karıştırmadan değerlendirilmelidir. Yazarın Verianla'ya ilettiği açıklamaya göre 20 uzmanla yürütülen danışmalar, istatistiksel temsil sağlamak için değil; gelişmekte olan bir sosyo-teknik alanda normatif sorunları, epistemik dönüşümleri ve yönetişim sınırlarını nitel olarak haritalamak için kullanılmıştır. Bu nedenle örneklemin küçük olması veya frekans ve ortalama gibi istatistiklerin sunulmaması, tek başına çalışmanın kendi amacı bakımından bir kusur olarak değerlendirilmemelidir.

• Hakemli bir dergi veya konferans yayını olduğu doğrulanmamıştır.
• PDF'de 20 uzmanın hangi ölçütlerle seçildiği ve katılımcılara nasıl ulaşıldığı ayrıntılı biçimde açıklanmamıştır.
• Katılımcıların ülke, kurum, meslek ve yaratıcı alan dağılımlarının ayrıntılı biçimde verilmemesi, uzman görüşlerinin bağlamını dışarıdan değerlendirmeyi güçleştirmektedir.
• Anket ve görüşme sorularından örnekler verilmekle birlikte tam uygulama formu ve analiz akışı sunulmamıştır.
• Yazarın açıklamasına göre uzman danışmaları istatistiksel genelleme amacı taşımadığından frekans, oran veya ortalama verilmemesi doğrudan bir yöntem kusuru sayılmamalıdır; ancak hangi görüşlerin ne ölçüde ortaklaştığını görmek isteyen okuyucu için bu bilgiler mevcut değildir.
• Görüşmelerin süresi, kayıt biçimi, döküm süreci ve kullanılan nitel çözümleme veya kodlama yaklaşımı PDF'de ayrıntılandırılmamıştır.
• Nitel temaların hangi adımlarla çıkarıldığı ve hangi katılımcı ifadelerinin hangi temaları desteklediği gösterilmemiştir.
• Katılımcılardan doğrudan ve izlenebilir alıntılar sunulmamıştır; “Alex” adlı kişinin araştırmadaki statüsü de açık değildir.
• Etik kurul, bilgilendirilmiş onam ve veri koruma süreçleri PDF'de belirtilmemiştir.
• Örnek olayların seçilme ölçütleri ve analiz protokolü ayrıntılı biçimde verilmemiştir.
• Sonuç bölümünde hangi çıkarımların literatürden, hangilerinin örnek olaylardan ve hangilerinin uzman danışmalarından beslendiği her noktada açıkça ayrıştırılmamıştır.
• Sayfa 3’teki grafiklerde doğrudan sayısal değerler bulunmamaktadır ve istihdam verilerinin hesaplama yöntemi ile özgün veri tablosu verilmemiştir.
• Yapay zekâ pazarı tablosunun dayandırıldığı AI Index Report 2025 kaynakçada bulunmamaktadır.
• Metin içindeki bazı atıfların kaynakçada karşılığı bulunmamaktadır; kaynakçada izlenebilirliği ayrıca doğrulanması gereken kayıt ve bağlantılar vardır.
• Hızla değişen yapay zekâ sistemleri nedeniyle teknik örnekler kısa sürede güncelliğini yitirebilir.

Çalışma Ne Söylüyor?

• Yapay zekânın yaratıcı süreçlerde giderek daha etkili hâle geldiğini söylüyor.
• Yapay zekânın özellikle mevcut düşünceleri birleştirme ve yaratıcı olasılıkları araştırma konusunda kullanılabileceğini savunuyor.
• İnsan-yapay zekâ iş birliğinin yeni sanat biçimleri oluşturabileceğini ileri sürüyor.
• Tek bir sanatçıya dayanan geleneksel yazarlık anlayışının yeniden düşünülmesi gerektiğini belirtiyor.
• Şeffaflık, telif, hesap verebilirlik ve veri önyargısının temel etik sorunlar olduğunu söylüyor.
• Yapay zekânın insan yaratıcılığının yerine geçmek yerine onu genişleten bir araç olarak kullanılmasını öneriyor.
• Sanatçı, teknoloji uzmanı, etikçi ve politika yapıcıların birlikte çalışması gerektiğini savunuyor.

Çalışma Ne Söylemiyor?

• Yapay zekânın bilinçli veya duygusal olarak yaratıcı olduğunu kanıtlamıyor.
• Yapay zekâ kullanan sanatçıların daha yaratıcı olduğuna ilişkin ölçülmüş deneysel sonuç sunmuyor.
• 20 uzmanın görüşlerini nüfusa genellenebilir sayısal bir dağılım olarak sunmuyor; yazarın metodolojik açıklamasına göre uzman danışmalarının amacı da istatistiksel temsil değil, kavramsal ve normatif sınırları nitel olarak haritalamaktır.
• İnsan-yapay zekâ iş birliğinin bütün yaratıcı alanlarda olumlu sonuç vereceğini kanıtlamıyor.
• Yapay zekânın yaratıcı sektörlerde kaç kişiyi işsiz bırakacağını belirlemiyor.
• Grafiklerdeki istihdam öngörülerinin 2025’te gerçekleştiğini göstermiyor.
• Yapay zekâ tarafından üretilen eserlerin telif hakkının kime ait olması gerektiğine kesin hukuki karar vermiyor.
• Belirli bir etik çerçevenin diğerlerinden üstün olduğunu ampirik olarak göstermiyor.
• Önerilen hibelerin veya eğitim politikalarının etkinliğini test etmiyor.
• Yapay zekânın insan yaratıcılığını mutlaka ortadan kaldıracağını ileri sürmüyor.

Gündelik Yaratıcı Çalışmalar Açısından Önemi

Çalışmanın temel mesajı, yapay zekâyla üretim yapan kişinin yalnızca hızlı sonuç elde etmeye değil, yaratıcı sürecin niteliğine de dikkat etmesi gerektiğidir.

Bir sanatçı veya içerik üreticisi şu soruları sorabilir:

• Yapay zekâ bu çalışmada hangi yaratıcı görevi yerine getirdi?
• Çıktının hangi bölümleri benim seçim ve düzenlemelerime dayanıyor?
• Kullandığım sistemin eğitim verileri hakkında ne biliyorum?
• Yapay zekâ kullanımını izleyiciye açıklamam gerekiyor mu?
• Üretilen içerik belirli sanatçıların stiline aşırı derecede benziyor mu?
• Çıktıda toplumsal veya kültürel önyargılar bulunuyor mu?
• Sistem yeni bir düşünce geliştirmeme yardım mı ediyor, yoksa yaratıcı kararlarımı tamamen ona mı devrediyorum?
• Ortaya çıkan eserin sonuçlarından kim sorumlu olacak?

Bunlar makalede geliştirilmiş doğrulanmış bir değerlendirme ölçeği değildir. Çalışmanın etik ve insan merkezli yaratıcılık yaklaşımından çıkarılabilecek eleştirel sorulardır.

Çalışmanın Yöntemi ve Bulguları

Araştırma Soruları

Makale beş temel araştırma sorusu belirtmektedir:

1. Yapay zekânın yaratıcılıktaki rolü geleneksel sanatsal yazarlığı nasıl etkiler?
2. Yapay zekâ ve sanatçı iş birliği yaratıcılık kavramını nasıl yeniden tanımlayabilir?
3. Yapay zekânın yaratıcı sektörlerdeki etkisini yönetmek için hangi etik çerçeveler gereklidir?
4. Yapay zekâ tarafından oluşturulan içerik sanat dünyasındaki mevcut normlara nasıl meydan okuyabilir?
5. Teknolojik gelişme ile insan yaratıcılığının korunması arasında nasıl denge kurulabilir?

Yazarın Bildirdiği Araştırma Tasarımı

Yazarın Sonradan İlettiği Metodolojik Açıklama

Abulgasem Al Mashai, Verianla'ya ilettiği açıklamada çalışmanın öncelikle teknoloji felsefesi ve dijital yönetişim ekseninde kavramsal ve keşifsel bir araştırma olarak tasarlandığını belirtmiştir. Yazara göre üretken yapay zekâ gibi hızlı dönüşen bir sosyo-teknik alanda temel amaç, durağan değişkenleri erken aşamada nicel olarak izole etmekten çok epistemik dönüşümleri, yapısal kaygıları ve normatif sınırları haritalamaktır.

Yazar ayrıca Kuzey Afrika akademik ve endüstriyel bağlamında üretken yapay zekânın yaratıcı sektörlerdeki kurumsallaşmış uygulamalarının henüz gelişmekte olduğunu vurgulamıştır. Bu nedenle geniş ölçekli nicel bir araştırmanın, oluşum hâlindeki altyapıyı olduğundan daha kesin veya temsil edici gösterme riski taşıyabileceğini; seçilmiş uzmanlarla yürütülen derinlemesine nitel danışmanın ise geleceğe dönük ve bağlama duyarlı içgörüler elde etmek için bilinçli bir metodolojik tercih olduğunu ifade etmiştir.

Bu açıklamaya göre 20 uzman danışması, istatistiksel genelleme amacı taşıyan standart bir örneklemden ziyade, çalışmanın normatif ve etik argümanlarını — yazarın ifadesiyle “Procedural Doubt Layer” ve “Liability Gap” gibi çerçeveleri — bağlama yerleştiren bir “nitel pusula” işlevi görmektedir. Bu açıklama, uzman sayısını veya istatistik sunulmamasını kendi başına bir yetersizlik olarak yorumlamamayı gerektirir. Buna karşılık PDF'de katılımcı seçimi, görüşmelerin işlenişi ve belirli temaların nasıl türetildiği konusunda ayrıntılı raporlama bulunmaması, nitel bileşenin dışarıdan izlenebilirliği açısından ayrı bir raporlama sınırı olmaya devam etmektedir.

Ankette Bildirilen Soru Alanları

PDF’de ankette kullanıldığı belirtilen örnek sorular şunlardır:

• Yapay zekânın yaratıcı sürecinizdeki rolünü nasıl algılıyorsunuz?
• Yapay zekâ araçlarıyla iş birliği yaptınız mı; yaptıysanız nasıl?
• Yapay zekâ tarafından oluşturulan içerik konusunda hangi kaygıları taşıyorsunuz?

Ancak anketin kaç maddeden oluştuğu, soruların açık uçlu mu yoksa ölçekli mi olduğu ve yanıtların nasıl analiz edildiği açıklanmamıştır.

Görüşmelerde Bildirilen Soru Alanları

• Sanatsal pratiğinizde yapay zekâyla çalışma deneyiminizi açıklayabilir misiniz?
• Bu iş birliğinde hangi yarar ve güçlüklerle karşılaştınız?
• Yapay zekânın sanatsal kimliğiniz üzerindeki etkilerini nasıl değerlendiriyorsunuz?

Görüşmelerin sesli veya yazılı kaydedilip kaydedilmediği, hangi dilde gerçekleştirildiği, ne kadar sürdüğü ve yanıtların hangi nitel analiz yöntemiyle incelendiği belirtilmemiştir.

Yöntem Raporlamasında Okuyucuya Sunulmayan Ayrıntılar

Raporlanan Bulguların Niteliği

Makalenin sonuç bölümünde aşağıdaki genel çıkarımlar sunulmaktadır. Yazarın metodolojik açıklaması dikkate alındığında bunlar, 20 uzmanın görüşlerinden türetilmiş istatistiksel sonuçlar olarak değil; literatür, örnek olaylar, felsefi-normatif analiz ve nitel uzman danışmalarının birlikte beslediği keşifsel çıkarımlar olarak okunmalıdır:

• Yapay zekâ yaratıcı süreci önemli ölçüde etkileyebilir.
• Yapay zekâ geleneksel yazarlık ve özgünlük düşüncesini zorlamaktadır.
• İnsan-yapay zekâ iş birliği yeni sanatsal ifade biçimleri oluşturabilir.
• Yapay zekâ insan üreticilerin yaratıcı kapasitesini geliştirebilir.
• Teknoloji uzmanları, etikçiler ve politika yapıcılar arasında iş birliği gereklidir.
• Yaratıcı yapay zekâ için güçlü yönetişim çerçeveleri geliştirilmelidir.

Ancak bu sonuçların hangilerinin 20 katılımcının anketinden, hangilerinin görüşmelerden ve hangilerinin literatür veya örnek olaylardan elde edildiği ayrıştırılmamıştır.

Kanıt ve Sonuç Arasındaki Uyum

Araştırmanın Bilimsel Statüsü

Çalışma, üretken yapay zekâ ile insan yaratıcılığı arasındaki ilişkiyi öncelikle kavramsal, felsefi ve yönetişim odaklı bir çerçevede ele almaktadır. PDF'de anket, derinlemesine görüşme ve örnek olaylardan oluşan bir araştırma tasarımı tarif edilse de yazarın Verianla'ya yaptığı açıklamaya göre 20 uzmanla yürütülen bölümün amacı nüfusa genellenebilir nicel bir sonuç üretmek değildir. Bu uzman katkıları, ortaya çıkmakta olan bir alandaki etik ve normatif sınırları belirlemeye yardımcı olan keşifsel bir nitel bileşen olarak konumlandırılmıştır.

Bu çerçevede çalışmanın bilimsel değeri, yalnızca örneklem büyüklüğü veya istatistiksel çıktı miktarı üzerinden değerlendirilmemelidir. Makalenin temel katkısı; yapay zekâ ve yaratıcılık arasındaki kavramsal sorunları sınıflandırması, sanatsal yazarlık ve özgünlük tartışmasını yapılandırması, örnek olayları felsefi sorularla ilişkilendirmesi ve şeffaflık, hesap verebilirlik ile önyargı azaltma gibi yönetişim başlıklarını bir araya getirmesidir.

Bununla birlikte kavramsal veya nitel bir araştırmada da yöntemsel izlenebilirlik önemlidir. PDF, uzmanların nasıl seçildiği, görüşmelerin nasıl kaydedilip çözümlendiği, temaların hangi yöntemle oluşturulduğu ve belirli sonuçların hangi katılımcı ifadeleriyle desteklendiği konusunda sınırlı ayrıntı sunmaktadır. Bu durum, araştırmanın kavramsal amacını geçersiz kılmaz; ancak nitel araştırma bileşeninin başka araştırmacılar tarafından bağımsız biçimde izlenmesini ve yeniden değerlendirilmesini sınırlar.

Dolayısıyla 20 uzman danışmasından yaratıcı sektörlerin tamamına ilişkin yaygınlık oranları çıkarmak uygun değildir. Aynı şekilde bu çalışmadan, yapay zekânın yaratıcı kapasiteyi ne ölçüde artırdığına ilişkin nedensel veya nüfusa genellenebilir bir etki büyüklüğü de çıkarılamaz. Makalenin sonuçları, kendi amaçlarıyla uyumlu biçimde keşifsel, kavramsal ve normatif çıkarımlar olarak değerlendirilmelidir.

Bu Çerçeveyi Ampirik Olarak Genişletebilecek Gelecek Çalışmalar

Aşağıdaki öneriler, mevcut çalışmanın kavramsal ve keşifsel tasarımının eksik olduğu varsayımına dayanmaz. Bunlar, yazarın kurduğu felsefi ve yönetişim çerçevesini daha sonra nicel, karşılaştırmalı veya uzunlamasına verilerle sınamak isteyen araştırmalar için tamamlayıcı yönlerdir.

• Amaç nüfusa ilişkin genellenebilir sonuçlar üretmek olduğunda daha büyük ve çeşitlendirilmiş sanatçı örneklemleri kullanılabilir.
• Farklı yaratıcı sektörler ayrı ayrı incelenmelidir.
• Katılımcıların yapay zekâ deneyimi ve uzmanlık düzeyi raporlanmalıdır.
• İnsan, yapay zekâ ve insan-yapay zekâ ortak üretimleri karşılaştırılmalıdır.
• Yaratıcı ürünler yenilik, uygunluk, estetik değer ve özgünlük açısından kör değerlendiricilerle ölçülmelidir.
• Sanatçıların yaratıcı deneyimi, yalnızca son ürün kalitesiyle değil süreç memnuniyetiyle de incelenmelidir.
• Uzunlamasına çalışmalar, yapay zekâ kullanımının zaman içinde yaratıcı becerileri geliştirip geliştirmediğini araştırmalıdır.
• Telif ve gelir dağılımı gerçek sektör verileriyle analiz edilmelidir.
• Eğitim verilerinin sanatçılar üzerindeki ekonomik ve kültürel etkileri ölçülmelidir.
• Yapay zekâ kullanım açıklamalarının izleyicilerin eser değerlendirmesine etkisi test edilmelidir.
• Etik yönetişim politikaları pilot uygulamalar ve karşılaştırmalı çalışmalarla sınanmalıdır.
• Yaratıcı sektörlerde gerçekleşen iş kayıpları ve yeni işlerin gerçek verileri projeksiyonlarla karşılaştırılmalıdır.

Kaynak ve Yöntem Notu

Çalışmanın tam özgün adı:AI and the Reshaping of Human Creativity

Yazarların tam listesi ve sıralaması: Abulgasem Al Mashai. Çalışma tek yazarlıdır.

Eş katkı veya eş birinci yazarlık: Yoktur.

PDF’de belirtilen unvan: Associate Professor.

Kurumsal bağlantı: Libyan Authority for Scientific Research, Tripoli, Libya.

Sorumlu yazar: PDF’de açık bir sorumlu yazar işareti bulunmamaktadır. SSRN kaydı Abulgasem Al Mashai’yi “Contact Author” olarak göstermektedir.

Çalışmanın yazım tarihi: 26 Mayıs 2025.

SSRN’ye yüklenme tarihi: 13 Haziran 2025.

DOI: 10.2139/ssrn.5292124.

Yayın platformu: SSRN.

Dergi: SSRN kayıt sayfasında hakemli bir dergi adı belirtilmemiştir.

Konferans: Bir konferans yayını bilgisi bulunmamaktadır.

Yayınevi veya platform işletmecisi: Çalışma SSRN araştırma kâğıdı platformunda yayımlanmıştır.

Hakemlik durumu: Hakem değerlendirmesinden geçmiş bir dergi makalesi olduğu doğrulanamamıştır. Çalışma, SSRN üzerinde araştırma kâğıdı olarak değerlendirilmelidir.

Resmî SSRN bağlantısı:AI and the Reshaping of Human Creativity – SSRN

DOI bağlantısı:10.2139/ssrn.5292124

PDF uzunluğu: 10 sayfa.

SSRN metadata kaynak sayısı: 20.

PDF’de sayılan bibliyografik kayıt: 21.

Çalışmanın beyan ettiği yöntem: Anket, derinlemesine görüşme ve örnek olaylardan oluşan karma yöntem yaklaşımı.

Bildirilen araştırma grubu: Görsel sanatlar, müzik ve edebiyat alanlarından 20 uzman ve araştırmacı.

Bu Türkçe makale, yüklenen PDF’nin bütün metni, sayfa 3’teki iki istihdam grafiği, sayfa 4’teki yapay zekâ pazarı tablosu, yöntem açıklaması, örnek olayları, etik tartışması ve kaynakçası incelenerek hazırlanmıştır.

PDF’de bulunmayan yeni bir anket sonucu, görüşme teması, katılımcı sözü veya istatistik eklenmemiştir. Grafiklerde doğrudan değer etiketi bulunmadığı için istihdam oranları yaklaşık olarak belirtilmiş ve bu durum açıkça ifade edilmiştir.

PDF, 20 uzmanla yürütülen anket ve görüşme bileşenine ilişkin ayrıntılı katılımcı profilleri, tam yanıt dökümleri ve nitel çözümleme adımlarını sunmamaktadır. Yazarın Verianla'ya ilettiği metodolojik açıklamaya göre bu bölüm, istatistiksel genelleme üretmek için değil; gelişmekte olan bir alandaki kavramsal, etik ve yönetişim sınırlarını nitel olarak haritalamak için tasarlanmıştır. Bu nedenle istatistiksel çıktıların bulunmaması tek başına yöntemsel yetersizlik olarak değerlendirilmemiş; buna karşılık nitel sürecin dışarıdan izlenebilirliğini sınırlayan raporlama ayrıntıları ayrıca belirtilmiştir.

Sayfa 4’teki pazar tablosunun kaynağı olarak gösterilen “AI Index Report 2025” bibliyografyada bulunmamaktadır. Metinde atıf yapılan Cohen (1995), McCormack ve arkadaşları (2019) ve Obvious (2018) kayıtları da kaynakçada yer almamaktadır.

Çalışmanın “yapay zekâ insan yaratıcılığını geliştirebilir” sonucu, deneysel bir etki büyüklüğü veya nüfusa genellenebilir nedensel bir bulgu olarak sunulmamalıdır. Yazarın açıkladığı araştırma mantığı içinde bu sonuç; literatür, seçilmiş örnek olaylar, felsefi-normatif değerlendirme ve uzman danışmalarının birlikte beslediği keşifsel bir önerme olarak okunmalıdır.

Makalenin insan-yapay zekâ uyumuna ilişkin nihai önerisi de doğrulanmış bir gelecek tahmini değil; teknolojinin insan merkezli, şeffaf ve sorumlu biçimde kullanılmasına yönelik normatif bir görüştür.