Yapay zekâyı insan zihninin işleyemediği büyüklükteki verileri değerlendirebilmesi için geliştiriyoruz; fakat aynı insanı sistemin sonuna yerleştirerek onu denetleyebileceğimizi varsayıyoruz. Bu yazı, döngüdeki insan (human-in-the-loop) yaklaşımının çoğu durumda gerçek bir kontrol sağlamadığını, insanı yalnızca yapay zekâ kararlarını onaylayan ve işler kötü gittiğinde sorumlu tutulabilen bir aracıya dönüştürebileceğini tartışıyor.

2023 yılında yayımladığım “İnsan Zihninin Epistenomik Sınırı ve Yapay Zekâ ile Başlayan İkinci Milat” başlıklı yazımda, yapay zekânın sebep olacağı dönüşümün büyüklüğü nedeniyle 2023’ü yeni bir miladın ilk yılı olarak takvimlerimize işaretlememiz gerektiğini önermiştim. Bu yeni çağa Latince Anno Automaturom, Türkçede ise Otomasyon Çağı adını vermiştim. Biraz iddialı, hatta alışılmadık bir öneriydi. Ancak yapay zekânın yalnızca kullandığımız araçları değil, bilgiyi üretme, işleme, anlamlandırma ve giderek düşünme biçimimizi değiştireceğini düşünüyordum. Şimdi 2026 yılındayız; yani bu yeni miladı esas alırsak Otomasyon Çağı’nın dördüncü yılındayız. Daha dördüncü yılında olduğumuz bir çağın günlük hayatımızı, meslekleri, siyaseti, hukuku ve devletlerin gücünü ne kadar hızlı değiştirdiğine bakınca yeni milat önerisinin pek de abartılı olmadığını düşünüyorum. 

Aynı yazıda, zekânın ve bilginin ergonomisini açıklayabilmek için epistenomi kavramını önermiştim. Nasıl bedenimizin kaldırabileceği ağırlığın, koşabileceği hızın veya dalabileceği derinliğin doğal bir sınırı varsa, insan zihninin ulaşabileceği, işleyebileceği ve anlamlandırabileceği bilginin de bir sınırı var. İnsanlık özellikle Bilgi Çağı ile birlikte o kadar fazla veri üretmeye başladı ki, ne kadar zeki, eğitimli veya çalışkan olursa olsun herhangi bir insanın bu bilginin tamamına ulaşması, bütün değişkenleri incelemesi ve aralarındaki ilişkileri anlamlandırması artık mümkün değil. İnsanlık tarihi boyunca fiziksel sınırlarımıza ulaştığımızda yeni teknolojiler üreterek bu sınırları aşmıştık. Yeterince hızlı koşamadığımız için taşıtları, uçamadığımız için uçakları, derinlere dalamadığımız için denizaltıları yaptık. Bilgiyi işleme sınırımıza ulaştığımızda da yapay zekâyı geliştirdik. 

Daha sonra yayımladığım “Epistenomik Bariyerin Aşılması: Yapay Zekâ Çağının İkinci Yılı” başlıklı yazımda yapay zekânın asıl öneminin burada ortaya çıktığını anlatmaya çalışmıştım. Yapay zekâ yalnızca bizim yaptığımız bir işi biraz daha hızlı yapan yeni bir hesap makinesi değildir. Miktarı, hızı ve karmaşıklığı nedeniyle insanın artık yapamayacağı işleri gerçekleştiren yeni bir bilgi işleme aracıdır. O yazıda verdiğim örneklerden birinde Microsoft’un sistemi, 32 milyon farklı batarya malzemesi adayını inceleyerek bunları yalnızca 80 saat içinde 23 seçeneğe indirmişti. Bir başka örnekte AlphaMissense, 71 milyon protein mutasyonunu sınıflandırmıştı. Bu rakamlar yapay zekânın başarısını gösteriyor elbette; fakat bence aynı zamanda insan denetiminin karşı karşıya kaldığı problemi de gösteriyor. Bir insanın 32 milyon seçeneği veya 71 milyon mutasyonu yeniden inceleyerek yapay zekânın doğru karar verip vermediğini kontrol etmesini gerçekten bekleyebilir miyiz? 

İşte sorun burada başlıyor. İnsan tarafından işlenemediği için yapay zekâya bıraktığımız verilerin, yapay zekâ tarafından işlenmesinden sonra yine aynı insan tarafından etkili biçimde denetlenebileceğini varsayıyoruz.

İnsan Döngüdeyse Kontrol de İnsanda mı?

Bugün yapay zekânın riskleri tartışılırken en fazla başvurulan güvenlik mekanizmalarından biri human-in-the-loop, yani döngüde insan yaklaşımıdır. Mantık ilk bakışta son derece makul görünüyor. Yapay zekâ verileri işleyecek, ihtimalleri değerlendirecek, karar önerisini veya metni hazırlayacak; fakat son söz mutlaka bir insan tarafından söylenecek. Böylece yapay zekâ ne kadar gelişmiş olursa olsun kontrolün hâlâ insanda olduğuna inanacağız.

Avrupa Birliği Yapay Zekâ Yasası’nın 14. maddesi de yüksek riskli yapay zekâ sistemlerinin gerçek kişiler tarafından etkili biçimde denetlenebilmesini öngörüyor. Denetimi gerçekleştiren kişinin sistemin kapasitesini ve sınırlarını anlaması, çalışmasını izleyebilmesi, yapay zekâ çıktısına otomatik olarak güvenme eğiliminin, yani otomasyon yanlılığının farkında olması, sonucu doğru yorumlaması ve gerektiğinde onu reddedebilmesi, tersine çevirebilmesi veya sistemi durdurabilmesi bekleniyor. Kâğıt üzerinde oldukça güven verici bir düzenleme ile karşı karşıyayız. Makine kararını verecek ama bir insan onu inceleyerek gerekirse “hayır” diyecek. 

Peki ama insan bunu gerçekte nasıl yapacak?

Bir kararın sonucuna bakmakla o kararı denetlemek aynı şey değildir. Bir yapay zekâ sisteminin verdiği kararı gerçekten kontrol edebilmek için yalnızca sonuç ekranında gösterilen birkaç satırı okumamız yetmez. Kullanılan verileri, bu verilerin nasıl seçildiğini, değişkenler arasındaki ilişkileri, sistemin hangi ihtimalleri dışarıda bıraktığını, ne tür hatalar yapabileceğini ve başka hangi sonuçlara ulaşılabileceğini de incelememiz gerekir. İnsan bütün bunları yapabilecek kapasiteye ve zamana sahip olsaydı zaten o işi yapay zekâya bırakmamıza gerek kalmazdı.

Bu açıdan human-in-the-loop yaklaşımının kendi içinde bir çelişki taşıdığını düşünüyorum. Yapay zekâyı insan zihninin epistenomik sınırını aşmak için kullanıyoruz, fakat aynı sınırın içinde kalan insanı sistemin başına denetleyici olarak yerleştiriyoruz. Bir bakıma insanın yapamayacağı işi makineye yaptırıyor, sonra da aynı insandan makinenin o işi doğru yapıp yapmadığını kontrol etmesini istiyoruz.

Üstelik insan çoğu zaman yapay zekânın gerçek bilgi işleme sürecini de görmüyor. Makinenin önüne getirdiği sonucu ve yine makine tarafından hazırlanmış kısa bir açıklamayı görüyor. Milyonlarca veri noktası kullanılarak üretilmiş bir kararın üç paragraflık özeti, o karar sürecinin kendisi değildir. Burada yapay zekâ sadece kararı üretmiyor; insanın karar hakkında neyi göreceğini ve neyi bilmeyeceğini de büyük ölçüde kendisi belirliyor. İnsan ise önüne getirilen bu sınırlı görünümü inceleyerek bütün süreci kontrol ettiğini düşünüyor.

Belki de insanın süreçte bulunmasıyla, süreci kontrol etmesini birbirine karıştırıyoruz.

Bu problemin en çarpıcı örneklerinden birini İsrail’in Gazze’de kullandığı ileri sürülen yapay zekâ destekli hedef belirleme sistemlerinde gördük. Daha önce yayımladığım “Modern Çağın Tanrıları: Devletlerin İlahi Ellerinde Yapay Zekânın Rolü” başlıklı yazımda, modern devletlerin yapay zekâ sayesinde geçmişte tanrılara atfedilen görme, bilme, izleme ve cezalandırma güçlerine giderek daha fazla sahip olmaya başladığını tartışmıştım. Yapay zekâ devletin elinde yalnızca bürokratik işlemleri hızlandıran bir araç olmayacak, kimin tehdit olduğuna, kimin izleneceğine ve belki de kimin yaşamaya devam edeceğine karar veren gücün bir parçası hâline gelecekti. 

+972 Magazine ve Local Call tarafından altı İsrailli istihbarat görevlisinin anlatımlarına dayanılarak yayımlanan Lavender araştırmasına göre, sistem savaşın ilk dönemlerinde on binlerce kişiyi muhtemel hedef olarak işaretlemişti. Kaynaklardan biri, bazı hedefler için yaklaşık 20 saniye ayırdığını ve insan olarak kattığı değerin bir “onay damgası” olmaktan öteye gitmediğini anlatıyordu. İsrail ordusu ise bu anlatımı reddederek söz konusu sistemlerin yalnızca analistlere yardımcı olduğunu, hedefleri bağımsız biçimde seçmediğini ve kararların insan incelemesinden geçtiğini açıkladı. İddialar ve ordunun açıklaması arasındaki tartışmayı bir yana bıraksak bile önümüzdeki epistenomik sorun değişmiyor: Bir sistem on binlerce insanı hedef olarak belirliyorsa, bir görevli bunların her birini ne kadar sürede ve hangi bağımsız bilgiyle gerçekten kontrol edebilir? 

Bir insanın öldürülecek her bir isim üzerinde sadece 20 saniye düşünmesi, karar zincirinin sonunda bir insan bulunduğunu gösterebilir. Ancak kararın o insan tarafından gerçekten denetlendiğini göstermez. Human-in-the-loop vardır, fakat insanın kontrol sahibi olup olmadığı ayrı bir sorudur.

Aynı problem, sonuçları savaş alanındaki kadar ölümcül olmayan fakat insan denetimi varsayımını oldukça açık biçimde gösteren Mata v. Avianca davasında da karşımıza çıktı. Bu olayda avukatlar, ChatGPT tarafından üretilen ve gerçekte var olmayan mahkeme kararlarını bir dilekçeye koyarak mahkemeye sundular. Yapay zekâ kendi başına mahkemeye gitmemiş, dilekçeyi imzalamamış ve resmî dosyaya eklememişti. Bunların hepsini insanlar yapmıştı. Fakat mahkeme, var olmayan içtihatların ve sahte alıntıların doğrulanmadan sunulduğunu belirleyerek avukatlar ve hukuk bürosu hakkında toplam 5.000 dolar yaptırım uyguladı. 

Burada da insan döngünün içindeydi. Üstelik avukatın mesleki sorumluluğu, atıf yaptığı kararları okuyup doğrulamasını açıkça gerektiriyordu. Fakat insanın süreçte bulunması yapay zekâyı gerçekten kontrol etmesini sağlamadı. Tam tersine avukatın imzası, makinenin hatasını hukuk sisteminin içine taşıdı. Belki de yapay zekânın düzgün, kapsamlı ve kendinden emin dili, insanın şüphe etmesini de zorlaştırıyor. Metin bir hukuk metnine benzediği için doğru kabul ediliyor ve insan denetleyici olmak yerine makinenin ürettiği içeriğe mesleki geçerlilik kazandıran son halka hâline geliyor.

Kolaylık Krallığı ve Onay Robotları

Bu sorunun gündelik hayatımızdaki en sıradan örneği ise çerez onay kutuları olabilir. Kişisel verilerin korunması hukuku, kullanıcının özgür ve bilgilendirilmiş bir seçim yapmasını bekliyor. Kullanıcı karşısındaki metni okuyacak, hangi verilerinin ne amaçla kullanılacağını anlayacak ve buna göre kabul veya ret kararı verecek. Avrupa Veri Koruma Kurulu da reddetme seçeneğinin sunulmamasını, önceden işaretlenmiş kutuları ve kullanıcıyı kabul etmeye yönelten tasarımları geçerli rıza bakımından sorunlu kabul ediyor. 

Ama kaçımız çerez metinlerini gerçekten okuyoruz? Ben de çoğu zaman okumuyorum. Bir habere, videoya veya ürüne ulaşmak isterken önüme çıkan metinleri incelemek yerine “Hepsini Kabul Et” düğmesine basıp yoluma devam ediyorum. Hukuk kullanıcıya kontrol vermiş gibi görünüyor ama kullanıcı orada verilerinin geleceğini dikkatle değerlendirmek için bulunmuyor; yalnızca ulaşmak istediği içeriğe mümkün olan en hızlı biçimde varmak istiyor.

Buna Kolaylık Krallığı diyebiliriz. İnsanlar olarak teknolojiyi hayatımızı kolaylaştırmak için üretiyoruz ve bir teknolojinin kullanıcısı hâline geldiğimizde de çoğu zaman makul ve dikkatli olanı değil, kolay ve hızlı olanı seçiyoruz. Telefon numaralarını ezberlemeyi, zihinden hesap yapmayı veya bilmediğimiz bir yerde çevremize bakarak yolumuzu bulmayı büyük ölçüde bıraktık. Bunların bazı zihinsel yeteneklerimizi canlı tuttuğunu bilsek bile teknolojinin sunduğu kolaylıktan vazgeçmiyoruz. Çünkü kolaylık, yalnızca bir ürünün özelliği değil, zamanla davranış biçimimizi de şekillendiren bir alışkanlık hâline geliyor.

Daha önce “İnsan Zekâsı ve Yapay Zekâ Yer Değiştirecek mi?” başlıklı yazımda buna benzeyen başka bir eğilimden söz etmiştim. Biz insanlar dış dünyayla kurduğumuz doğrudan duyusal ilişkiyi giderek azaltırken robotlara kameralar, mikrofonlar, eller ve farklı sensörler veriyoruz. Bir tarafta insan kendi yeteneklerini daha az kullanmaya başlıyor, diğer tarafta makine giderek yeni yetenekler kazanıyor. Belki de zekâların yer değiştirmesinden söz ederken kastettiğimiz şeylerden biri de bu: Makine giderek daha fazla iş yaparken insan, o işlerin nasıl yapıldığını daha az biliyor ve daha az kontrol ediyor. 

Ancak human-in-the-loop sorununun yalnızca insanın kolaycılığından kaynaklandığını da düşünmüyorum. İnsan tembel olduğu veya dikkat etmek istemediği için değil, çoğu zaman zaten yapay zekânın işlediği veri miktarını inceleyemeyeceği için denetim görevini yerine getiremiyor. Kolaylık Krallığı, bu yapısal epistenomik sorunun üzerine eklenen davranışsal bir eğilimdir. İnsan önce süreci kontrol edebilecek bilgi ve zaman kapasitesini kaybediyor, sonra da önüne gelen sonuçları hızlı biçimde onaylamaya alışıyor.

Bu makalenin yazım sürecinde Gemini ile yaptığım konuşma da bu ilişkinin küçük bir örneğini oluşturdu. Bu sohbet makalenin ortaya çıkış nedeni değildi, yalnızca yazarken kullandığım araçlardan biriydi. Ben bazen düşüncenin yönünü kısa, yarım ve yazım kurallarını çok önemsemeyen birkaç cümleyle aktarırken Gemini bunları saniyeler içinde uzun, başlıklı ve son derece düzenli metinlere dönüştürdü. Burada kavram ve düşüncenin yönü insandan geliyor olabilir, fakat söylemsel hacmi makine üretiyor. Buna karşılık üretilen yüzlerce kelimeyi okuyacak, hatalarını bulacak ve önceki düşüncelerimle uyumlu olup olmadığını kontrol edecek olan yine benim. 

Yani metni üretmek için birkaç saniye yeterliyken onu gerçekten kontrol etmek çok daha uzun sürüyor. Bu küçük yazım örneğinin elbette askerî hedef belirleme sistemleriyle aynı sonuçları doğurduğunu söylemiyorum; ancak aynı asimetriyi gösteriyor: Yapay zekânın üretme hızı artarken insanın denetleme hızı aynı kalıyor. Sistemler daha fazla karar, metin, rapor ve öneri ürettikçe insanın önündeki onay kuyruğu da uzuyor. Bir süre sonra insan kararları tek tek değerlendiren özne olmaktan çıkarak sistemin durmamasını sağlayan bir onay noktasına dönüşebilir.

Hukuk Yapay Zekâyı mı Kontrol Ediyor, Yoksa Sorumlu Tutacak Birini mi Arıyor?

Human-in-the-loop yaklaşımının her durumda tamamen anlamsız olduğunu söylemiyorum. İnsan önündeki işlemlerin sayısını ve karmaşıklığını anlayabiliyorsa, yeterli zamana sahipse, bağımsız bilgi kaynaklarına ulaşabiliyorsa ve makinenin tavsiyesini reddetme konusunda gerçek bir yetkisi varsa insan denetimi işe yarayabilir. Fakat insan binlerce veya milyonlarca işlemle karşı karşıyaysa, her biri için yalnızca birkaç saniyesi bulunuyorsa, sistemi açıklayan bilgiyi yine o sistemden alıyorsa ve makinenin kararına karşı çıktığında kurumun işleyişini yavaşlatmakla suçlanıyorsa orada etkili bir insan denetiminden söz etmek bana pek mümkün görünmüyor.

Bir de meselenin hukuk sisteminin kendi yapısından kaynaklanan başka bir tarafı var. İnsanlar olarak ürettiğimiz hukuk düzenleri büyük ölçüde sorumluluk üzerine inşa edilmiştir. Binlerce yıldır geliştirdiğimiz ve milyonlarca sayfalık içerik ürettiğimiz hukuk sistemlerini, elbette oldukça basitleştirerek, bir eylemden kimi sorumlu tutacağımızı ve gerektiğinde kimi cezalandıracağımızı belirleme çabası olarak da görebiliriz. Bir zarar meydana geldiğinde hukukun sorduğu temel sorular bellidir: Bunu kim yaptı, kim önleyebilirdi, zararı kim karşılayacak ve gerekiyorsa kimi cezalandıracağız?

Hukukun çalışabilmesi için hak ve borç sahibi olabilecek, kusurlu bulunabilecek, tazminat ödeyebilecek veya cezalandırılabilecek bir hukuk kişisine ihtiyacı var. Fakat yapay zekâ bugün için böyle bir hukuk kişisi değildir. Suçluluk hissetmez, pişman olmaz, cezanın anlamını kavramaz ve kendi adına mal varlığıyla sorumluluk üstlenmez. Bir cezaevine konularak özgürlüğünden mahrum edilmesinin veya toplum tarafından kınanmasının da yapay zekâ bakımından bir anlamı yoktur.

Belki de human-in-the-loop yaklaşımına bu kadar sıkı sarılmamızın sebeplerinden biri budur. Yapay zekâyı gerçekten kontrol edebileceğimize inandığımız için değil, karar zincirinin sonunda sorumlu tutabileceğimiz bir gerçek veya tüzel kişi bulmak zorunda olduğumuz için insanı veya şirketi döngünün içinde tutuyor olabiliriz.

Bunun yakın tarihli bir örneğini Almanya’da gördük. Hamm Eyalet Yüksek Mahkemesi, 12 Mayıs 2026 tarihli ve 4 UKl 3/25 sayılı kararında, Aesthetify GmbH’nin internet sitesinde kullandığı yapay zekâ destekli sohbet robotunun doktorlar hakkında gerçekte sahip olmadıkları uzmanlık unvanlarını kullanmasından şirketi sorumlu tuttu. Şirket, chatbot tarafından verilen yanlış cevapların kendi ticari eylemi olarak kabul edilemeyeceğini ve sistemi doğru verilerle kurmuş olsa bile hatalı bir sonuç üretmiş olabileceğini savundu. Mahkeme bu savunmayı kabul etmedi; chatbotu kanun anlamında bağımsız bir “üçüncü kişi” olarak görmedi ve yanlış beyanları şirketin kendi ticari faaliyeti kapsamında değerlendirdi. Karar henüz kesinleşmiş değil ve Federal Yüksek Mahkemeye temyiz yolu açık bırakıldı. 

Ben de bu kararı LinkedIn’de paylaşırken, “Chatbot kurmak sadece teknik bir tercih değildir; aynı zamanda hukuki risk yönetimi meselesidir” demiştim. Kararın önemli tarafı, mahkemenin yapay zekâyı bağımsız bir hukuk kişisi olarak sorumlu tutmaması ve sorumluluğu sistemi ticari faaliyetinde kullanan şirkete geri taşımasıdır.

Bu sonuç her zaman haksız da değildir. Yapay zekâyı kendi ekonomik faaliyeti için kullanan, müşterileriyle iletişim kurmak üzere devreye alan ve bundan fayda sağlayan şirketin sistemin doğurduğu riskleri de üstlenmesi gerektiği rahatlıkla savunulabilir. Fakat burada birbirine benzeyen ama aslında farklı olan iki soruyu ayırmamız gerektiğini düşünüyorum: Zarardan kim sorumlu tutulmalıdır ve yapay zekâyı kim gerçekten kontrol edebilmektedir?

Bir şirket sistemi kullanmayı seçtiği için hukuken sorumlu olabilir. Bir avukat, yapay zekânın ürettiği içeriği mahkemeye sunduğu için yaptırıma uğrayabilir. Bir çalışan, makinenin önerdiği kararı onayladığı için idari veya cezai sorumlulukla karşılaşabilir. Fakat sorumluluğun bu kişilere yüklenmesi, onların karar sürecinin tamamına epistenomik olarak hâkim olduklarını veya yapay zekâyı gerçekten kontrol edebildiklerini kanıtlamaz.

Belki de hukuk, yapay zekânın bağımsız sorumluluğunu kabul edemediği için karar zincirinin sonunda sorumlu tutabileceği bir hukuk kişisi arıyor. Bazen bu kişi onay düğmesine basan çalışan, bazen avukat veya doktor, bazen yönetici, bazen de Hamm kararında olduğu gibi sistemi kullanan şirket oluyor. İnsan veya şirket sistemin içinde bulunduğu için hukuk sonuçları ona bağlayabiliyor. Fakat human-in-the-loop bu durumda yapay zekâyı kontrol etmeye yarayan bir güvenlik mekanizmasından çok, sorumluluğun bağlanabileceği bir kişiyi döngünün içinde tutan hukuki bir mekanizmaya dönüşebilir.

İnsan burada gerçek bir denetleyici olmaktan çıkarak, işler kötü gittiğinde işaret edilebilecek bir günah keçisi hâline gelebilir. Makine verileri işliyor, ihtimalleri belirliyor, cevabı veya kararı üretiyor ve insanın önüne hangi açıklamanın getirileceğini de büyük ölçüde kendisi seçiyor. Fakat sonuç yanlış olduğunda hukuk yapay zekâya değil, birkaç saniye içinde onay veren insana veya sistemi kendi faaliyetinin parçası hâline getiren şirkete dönüyor.

Kendimizi kandırmayalım. İnsan tarafından işlenemediği için yapay zekâya devredilen bir süreci, aynı insanı karar zincirinin sonuna koyarak bütünüyle kontrol edemeyiz. İnsan imzası her zaman insan kararı, insan onayı da her zaman insan denetimi anlamına gelmez. Bazen insan yalnızca makinenin kararını hukuken veya kurumsal olarak geçerli hâle getirir ve ardından bu kararın sorumluluğunu üstlenir.

Otomasyon Çağı’nın en büyük tehlikesi belki de insanın döngünün tamamen dışına çıkarılması değildir. Daha büyük tehlike, insanın hâlâ kontrolün kendisinde olduğuna inanırken, yapay zekânın ürettiği kararları onaylayan ve sistem hata yaptığında sorumluluğu üstlenmek üzere orada tutulan biyolojik bir robota dönüşmesidir.

Bu yüzden sormamız gereken soru yalnızca insanın döngüde bulunup bulunmadığı değildir. İnsan neyi, hangi bilgiyle ve ne kadar sürede kontrol ediyor? Yapay zekânın kararına gerçekten karşı çıkabiliyor mu? Karşı çıktığında sistem duruyor mu, yoksa insan yalnızca işlem akışını yavaşlatan bir engel olarak mı görülüyor? Ve belki de en önemlisi, insan gerçekten yapay zekâyı denetlemek için mi orada, yoksa hukuk sisteminin işler kötü gittiğinde sorumlu tutabileceği birini bulabilmesi için mi?

Bu soruların ikna edici cevaplarını ben henüz bulamadım. Döngünün içinde bir insanın; yapay zekayı kontrol ettiğimiz veya edebileceğimiz şeklinde bir halüsinasyona sebep olmaması gerektiğinden ise eminim.

Yazım Sürecine İlişkin Not

Bu makale, temel çerçevesi, kavramları, örnekleri ve sonuçları yazar tarafından belirlenen; anlatımın kurulması ve metnin yapılandırılmasında yapay zekâ (ChatGPT) desteğinden yararlanılan hibrit bir içerik üretim süreciyle hazırlanmıştır. Ortaya çıkan metin, insan düşüncesi ile yapay zekâ destekli anlatımın birlikte üretildiği bir yazım örneğidir.