Bilimsel ve tarihsel kaynaklara göre bu ifade Tesla’ya ait net bir alıntı değildir. Tesla’nın yayımlanmış yazılarında, patente dayalı belgelerinde veya bilinen konuşma transkriptlerinde bu cümlenin orijinal bir kaydı bulunmamaktadır. Bu söz internet ve popüler medyada son yıllarda yayılarak Tesla’ya atfedilmiştir. Tesla hayatta iken veya ölümünden sonra yayınlanan bilimsel kataloglanmış eserlerde bu ifadeye rastlanmaz; bu yüzden birçok araştırmacı bu sözün “Tesla efsanesi” olduğunu belirtir. Ancak Nikola Tesla’nın gerçekten sayı, titreşim ve frekans kavramlarına bilimsel olarak güçlü bir ilgisi vardır. Bu ilgi, yüksek frekanslı akımlar, rezonans ve elektromanyetizma çalışmalarında açıkça görülür.

“Evrenin sırlarını bulmak istiyorsanız, enerji, frekans ve titreşim açısından düşünün.”

Bu, Tesla’nın bilinen ve doğrulanmış bir bilimsel bakış açısıdır ve evrenin fiziksel davranışını elektromanyetik dalgalar, rezonans ve harmoniklerle kuramsallaştırma eğilimini yansıtır. Bu yaklaşım fiziksel bilimde gerçek bir temel taşır. Atomlar, moleküller ve parçacıklar belirli rezonans frekanslarına sahiptir. Elektromanyetizma Maxwell denklemleri, frekans ve dalga davranışı temelinde açıklanır. Bu tür kavramlar Tesla’nın bilimsel çalışmaları ile doğrudan ilişkilidir.

3, 6 ve 9’un bazı ilginç aritmetik özellikleri vardır; örneğin 3’ün katları belirli sayısal kalıplar oluşturur. Bazı modüler aritmetik kuralları (örneğin dijital kökler) bu sayılara dikkat çekebilir, ama bunlar fiziksel evrenin “anahtarı” olarak değil, sayısal düzen özellikleri olarak tanımlanır.

Gerçek bilim insanları, sayıların doğada sık görünmesinin çoğu zaman geometri, simetri veya fiziksel yasalarla doğal bir ilişkiden kaynaklandığını vurgular. Örneğin: Üç boyutlu uzay, simetri ve fiziğin temelidir. Altıgen yapılar doğada sık görülür (örneğin bal petekleri). Devam eden teorik fizik alanlarında (örneğin kuantum teorisi, sicim teorisi) boyut sayıları farklı biçimlerde belirir. Ancak bunlar 3-6-9’un mistik bir “anahtar” olduğu anlamına gelmez; bunun yerine, sayıların matematikteki temel rolleri ve doğadaki düzenle ilişkileri olarak değerlendirilir.

Özetle, bilimsel kaynaklara göre:^[1][2] Bu ifade Tesla’ya kesin olarak ait değildir. Tesla’nın gerçek bilimsel çalışmaları sayıların metafiziksel anlamına değil, enerji, frekans ve titreşim ilişkilerine odaklanır. 3, 6 ve 9’un evrende çeşitli matematiksel görünümleri vardır, ancak bunlar evrenin fiziksel anahtarını doğrudan açan özel bir kural değildir.

Buna cevap yazmazsam olmazdı 😅 Adım adım anlatacağım hem teknik terimlerini yazacağım hem de Türkçe karşılıklarını böylelikle kendin de teknik terimler üzerinden araştırma yapabilirsin. Olabildiğince de benzetme yapmaya çalışacağım ki biraz daha konu otursun. Başta iyice sistemi anlatıp sonra yorumlayacağım ancak bazı noktalarda sert tepkilerim olabilir zaten okudukça haklı olduğumu görürsünüz diye düşünüyorum. Tabii size karşı değil yanlış anlaşılmasın. İnsanlığa zarar vermek isteyenlere karşı.

Metni Hazırlama (Data Preprocessing)

Öncelikle metni analiz araçlarımızın çalışabileceği bir forma getirmemiz gerekiyor, tıpkı yemek pişirmeden önce malzemeleri hazırlamak gibi.

Tokenization (Parçalama): Metni daha küçük parçalara, yani token'lara ayırıyoruz. Bunlar kelimeler, karakterler veya kelime parçaları olabilir.

Bunu bir Lego modelini tek tek tuğlalara ayırmak gibi düşünebilirsin, böylece neyle çalıştığımızı görebiliriz.

Daha önce görmediğimiz kelimelerle başa çıkmak için Byte Pair Encoding (BPE Çift Bayt Kodlama) gibi yöntemler kullanıyoruz. Tüm cihazlarınız için evrensel bir şarj cihazına sahip olmak gibi aslında bu da.

Normalization (Normalizasyon): Varyasyonları ortadan kaldırmak için metni standart hale getiriyoruz.

Lowercasing (Küçük harfe çevirme) Bütün kelimeleri küçük harfe çeviriyoruz boyutsallığı (dimensionality) azaltmak için.

Stemming/Lemmatization (Kök Bulma/Lemmalaştırma): Kelimeleri kök hallerine indirgeme. "Koşuyor", "koşar" ve "koştu" hepsi "koş" olur. Bu da kelime ailesi terapisi gibi bir şey aslında 😅

Stop Word Removal (Durma Kelimelerinin Kaldırılması): Fazla anlam katmayan yaygın kelimeleri çıkarıyoruz.

"Ve", "bir", "ile" gibi kelimeler aslında cümlelerin duvar kağıdı gibiler; bazen analiz için onlara ihtiyacınız olmaz. Tabii bazen diyorum çünkü bazen bu kelimeler de cümleye anlam katabiliyor az da olsa, bunun için de ayrı algoritma lazım.

İvit, ilk adım bitti hayırlı olsun 😅

Özellik Çıkarımı (Feature Extraction)

Artık metnimizi hazırladığımıza göre dedektifler gibi kalıplar aramaya başlıyoruz.

Lexical Features (Leksik Özellikler):

Word Frequency Distributions (Kelime Frekansı Dağılımları): AI modelleri belirli kelimelerin ne sıklıkta göründüğüne dair kalıplara sahiptir. Bu da benim bir şeyi açıklarken sürekli "aslında" demem gibi. Kalıplar ortaya çıkar.

Vocabulary Richness (Kelime Dağarcığı Zenginliği): Type-Token Ratio (TTR Tip-Token Oranı) gibi ölçüler kelime çeşitliliğini değerlendirir.

Metin renkli bir kelime paleti mi kullanıyor yoksa temel kelimelere mi bağlı kalıyor?

Syntactic Features (Sözdizimsel Özellikler):

Part-of-Speech (POS) Tagging (Sözcük Türü Etiketleme): Her kelimeye dilbilgisel rolünü atıyoruz—isim, fiil, sıfat vb.

Her kelimeye bir partide isim etiketi vermek gibi düşün 😂

Parse Trees (Ayrıştırma Ağaçları): Cümlelerin yapısını analiz ediyoruz.

Cümleler basit ve doğrudan mı yoksa karmaşık ve dolambaçlı mı?

Stylistic Features (Stilistik Özellikler):

Readability Scores (Okunabilirlik Puanları): Flesch-Kincaid gibi metrikleri hesaplayarak metnin ne kadar kolay okunduğunu görüyoruz.

"Ali topu at" gibi mi yoksa "Evrenin muazzam genişliğinde..." gibi mi?

Sentence Length Distribution (Cümle Uzunluğu Dağılımı): AI tarafından üretilen metinler daha eşit cümle uzunluklarına sahip olabilir.

Her zaman mükemmel ölçülü cümlelerle konuşan biri gibi—biraz şüpheli, değil mi?

Semantic Features (Anlamsal Özellikler):

Topic Modeling (Konu Modelleme): Latent Dirichlet Allocation (LDA Gizli Dirichlet Ataması) gibi algoritmalar kullanarak hangi konuların tartışıldığını anlıyoruz.

Chosic gibi aslında. Müzik kütüphaneni otomatik olarak türlere ayırmak gibi düşün.

Semantic Coherence (Anlamsal Tutarlılık): Cümlelerin anlamsal olarak ne kadar iyi bağlandığını ölçüyoruz.

Hikaye akıyor mu yoksa şeker yemiş bir çocuk gibi oradan oraya mı atlıyor?

İstatistiksel Analiz (Statistical Analysis)

Şimdi geldik işin psikoloji bozan tarafına.

N-gram Analysis (N-gram Analizi):

Kelime dizilerini (örneğin ikililer veya üçlüler) inceliyoruz ve ne sıklıkta göründüklerine bakıyoruz.

Her iki cümlede bir "anlıyor musun" dediğimi fark etmek gibi. Mesela şu ana kadar sana anlatırken önce teknik versiyonunu ve açıklamasını ardından örneklendirmesini yapıyorum. Bu da AI'ın yapacağı türden bir şey. Ancak tabii benim yazdığım içeriğe AI diyebilmeniz için önce diğer sorgulamalara da bakmanız lazım 😂

Perplexity Measurement (Karmaşıklık Ölçümü): Bu da metnin ne kadar tahmin edilebilir olduğunu ölçer.

AI modelleri daha düşük karmaşıklığı hedefler, bu yüzden metin çok tahmin edilebilir görünüyorsa, hani makine işi olabilir.

Entropy Calculation (Entropi Hesaplaması):

Shannon Entropy (Shannon Entropisi): Metindeki rastgeleliği ölçer.

İnsanlar tahmin edilemezdir, öğle yemeği planlarımı tahmin etmeye çalışan herhangi birine sor görürsün 😂

Cross-Entropy (Çapraz Entropi): Metnin entropisini bilinen AI tarafından üretilen metinle karşılaştırır.

Makine Öğrenimi Sihri (Machine Learning Classification)

Şimdi modelleri eğiterek metni sınıflandırıyoruz.

Dataset Preparation (Veri Seti Hazırlığı):

Çok sayıda AI tarafından üretilen ve insan yazımı metin örneği topluyoruz. Ama çok sayıda dediğime bakma öyle çok bir şey değil aslında, 400-500 milyarcık (şirketten şirkete, bütçeden bütçeye göre değişir) metin gibi bir şey yani abartılacak bir yanı yok.

Bir köpeği hem "bunu yap" hem de "bunu yapma" örnekleriyle eğitmek gibi bu aşama da aslında. Sadece karşımızdaki bir köpek bile olamadığı için 400-500 milyarcık kadar düşük sayılı bir eğitim setini veri kümesi haline getirmek zorunda kalıyoruz. Normalde derler ya salağa anlatsan 5'inci de anlar diye, işte AI anlamıyor çünkü anlama gibi bir gücü yok. Tabii şimdilik... Bundan bin yıl sonra da o aynısını bizim için diyebilir 😂.

Özellik vektörleri oluşturarak özelliklerimizi sayısal temsillere dönüştürüyoruz.

Çünkü makineler İngilizce konuşmaz, matematik konuşurlar.

Model Selection (Model Seçimi):

Denetimli öğrenme modelleri seçiyoruz: Support Vector Machines (SVM Destek Vektör Makineleri), Random Forests (Rastgele Ormanlar) veya Neural Networks (Sinir Ağları) gibi.

Doğru modeli seçmek bir yolculuk için doğru arabayı seçmek gibidir. O yüzden çok elzemdir.

Derin öğrenme modelleri: Daha karmaşık kalıplar için Transformers veya LSTM ağları da kullanabiliriz tabii.

Training (Eğitim):

Parametre optimizasyonu yaparak modeli eğitiyoruz: Grid search (Yani makine öğrenmesinde kullandığımız geleneksel bir şey, hiperparametre ayarlamasında kullanıyoruz) veya gradient descent (gradyan inişi) gibi teknikler kullanıyoruz.

Bu da bir gitarı doğru ses çıkana kadar akort etmek gibi.

Validation (Doğrulama): Modelin aşırı uyum sağlamaması için k-fold cross-validation (k-katlı çapraz doğrulama) kullanıyoruz.

Cevaplara önceden bakarak hile yapmak yok. 😂

Evaluation Metrics (Değerlendirme Metrikleri):

Accuracy (Doğruluk), Precision (Kesinlik), Recall (Geri Çağırma) gibi ölçütlerle model performansını değerlendiriyoruz.

Yani modelimizin karne zamanı.

ROC Eğrisi ve AUC (Eğri Altındaki Alan): Eşik seçimi için kullanılır.

Sinir Ağları İş Başında (Neural Network-Based Detection)

Bazen büyük silahlara ihtiyaç duyarsınız.

Transformer Models (Dönüştürücü Modeller):

BERT veya RoBERTa gibi önceden eğitilmiş modelleri sınıflandırma görevimiz için ince ayar yapıyoruz.

Bu modeller NLP'nin süper kahramanları gibidir—her şeyi gördüler yani.

Attention Mechanisms (Dikkat Mekanizmaları): Modelin metnin önemli kısımlarına odaklanmasına yardımcı olur.

Bir pastanenin önünden geçerken diyetime odaklanmaya çalışmam gibi 😂

Feature Representation (Özellik Temsili):

Embedding Layers (Gömme Katmanları): Kelimeleri anlamlarını yakalayan yoğun vektör temsillerine dönüştürür.

Her kelimeyi çok boyutlu bir uzaya haritalamak gibi bu da.

Positional Encoding (Konumsal Kodlama): Kelimelerin sırasını dahil ediyoruz.

Çünkü "köpek adamı ısırdı" ve "adam köpeği ısırdı" çok farklı hikayeler.

Takım Çalışması (Ensemble Methods)

Neden tek bir modelle yetinelim ki?

Combining Models (Modelleri Birleştirme):

Voting Systems (Oylama Sistemleri): Birden fazla modelin tahminlerini birleştiriyoruz.

Tek bir görüşe güvenmek yerine uzman bir ekip toplamak gibi aslında.

Stacking (Yığınlama): Birkaç modelin çıktısını daha üst düzey bir modele girdi olarak kullanıyoruz.

Advantages (Avantajlar):

Geliştirilmiş Doğruluk: Bireysel modellerin zayıflıklarını azaltır.

İki beyin birden iyidir, özellikle biri sürekli unutuyorsa 😅

Dayanıklılık: Farklı metin türlerine daha iyi genelleme yapar.

Bir Adım Önde Olmak (Adversarial Testing)

Dedektörümüzün kolayca kandırılmadığından emin olmalıyız.

Robustness Against Evasion (Kaçınmaya Karşı Dayanıklılık):

Adversarial Examples (Karşıt Örnekler): Dedektörü kandırmak için değiştirilmiş metinlere karşı test ediyoruz.

Carlsen'e karşı satranç hamleleri pratiği yapmak gibi yani.

Data Augmentation (Veri Artırma): Eğitim verilerimize yeniden ifade edilmiş veya biraz değiştirilmiş AI metinleri ekliyoruz. (Burada önemli olan bunun kullanım oranına dikkat edilmesi, o yüzden genellikle şirkette 1-2 master mind'a verirler bu işi ki içine edip batırmasınlar diye, olurda burada hata yapılırsa, şuraya kadar yaptığın şeylerin %90'ını al çöpe at)

Modelimizi tetikte tutmaya yarar yani.

Continuous Learning (Sürekli Öğrenme):

Online Learning Algorithms (Çevrimiçi Öğrenme Algoritmaları): Modeli zaman içinde yeni verilerle güncelliyoruz.

Tıpkı hatalarımızdan öğrenmek gibi—tabii çoğu zaman 😅

Feedback Loops (Geri Bildirim Döngüleri): Kullanıcı geri bildirimlerini tespit için kullanıyoruz.

Makaleni iyileştirmek için editöründen notlar almak gibi.

Orijinalliği ve Doğruluğu Sağlama (Plagiarism and Fact-Checking Integration)

Çünkü kimse bir kopyacı veya yalancı istemez.

Cross-Referencing Databases (Veritabanlarıyla Karşılaştırma):

Plagiarism Detection (İntihal Tespiti): Metni mevcut veritabanlarına karşı tarıyoruz.

Yeni oda arkadaşınızın geçmişini kontrol etmek gibi 😅 Gerçi bunun pek doğru olduğu söylenemez ama, bence doğru ya, tedbiri de elden bırakmamak lazım değil mi?

Knowledge Graphs (Bilgi Grafikleri):

Fact Verification (Gerçek Doğrulama): Yapılandırılmış verileri kullanarak gerçekleri doğruluyoruz.

Elinizin altında bir ansiklopediye sahip olmak gibi bu da.

Semantic Parsing (Anlamsal Ayrıştırma): Anlamı anlayarak bilinen gerçeklerle karşılaştırıyoruz. Semantic cidden zordur, psikolojiyi bozmakla yetinmez, exorcist'teki ablaya dönüştürür.

Okunabilirlik ve Kalite Değerlendirmesi (Readability and Quality Assessment)

Metnin okunabilirliğini ve kalitesini de değerlendiriyoruz.

Linguistic Quality Metrics (Dilsel Kalite Metrikleri):

Grammar Checking (Dilbilgisi Kontrolü): AI, insanların yaptığı bazı dilbilgisi hatalarını yapmayabilir.

Metin çok mükemmelse, bu bir kırmızı bayrak olabilir, sonuçta hiç kimse mükemmel değil ancak ürettiğimiz araç mükemmelliğin kıyısına ulaşmak zorunda.

Style Analysis (Stil Analizi): Metnin belirli bir yazı stiline veya yönergeye uyup uymadığını değerlendirir.

Engagement Metrics (Etkileşim Metrikleri):

Predictive Modeling (Öngörücü Modelleme): Metnin ne kadar ilgi çekici olabileceğini tahmin etmek için kullanılır.

Buna bir benzetme bulamadım 😂

Uygulama Detayları (Implementation Considerations)

Şimdi pratik şeylerden bahsedelim.

Scalability (Ölçeklenebilirlik):

Parallel Processing (Paralel İşleme): Çoklu iş parçacığı veya dağıtılmış hesaplama kullanarak.

Daha hızlı gitmek için bisikletten motosiklete geçmek gibi.

Cloud Services (Bulut Hizmetleri): AWS veya Azure gibi platformlarda modelleri dağıtmak.

Latency (Gecikme):

Optimization (Optimizasyon): Model sıkıştırma teknikleri kullanmak.

Kim beklemeyi sever ki—çevirmeli ağı hatırlıyor musun? 1990-2000'lerde popülerdi.

Caching Mechanisms (Önbellekleme Mekanizmaları): Sık yapılan hesaplamaları depolamak.

Security (Güvenlik):

Data Encryption (Veri Şifreleme): Kullanıcı verilerinin güvenli bir şekilde işlenmesini sağlamak. Burası benim alanımın dışı, profesyonellerin, siber güvenlik uzmanlarının işi, bildiğimi düşündüğüm kadar yorumlayabilirim o kadar.

Gizlilik önemlidir yani günlüğünüze bakmıyoruz 😅

Compliance (Uyumluluk): GDPR gibi düzenlemelere uymak.

Kullanıcı Arayüzü ve Raporlama (User Interface and Reporting)

Son olarak tüm bu bilgileri kullanıcının anlayabileceği bir şekilde sunmalıyız.

Visualization Tools (Görselleştirme Araçları):

Heatmaps (Isı Haritaları): AI tarafından yazılmış olabilecek metin bölümlerini vurgular.

Şüpheli cümleleri fosforlu kalemle işaretlemek gibi.

Dashboards (Kontrol Panelleri): Metrikleri ve puanları gösterir.

Çünkü sayılar grafiklerde daha dost canlısıdır 😂

API Integration (API Entegrasyonu):

RESTful Services (RESTful Hizmetler): Diğer yazılım araçlarıyla entegrasyona izin verir.

Tak ve çalıştır bir çözüm sunmak gibi yani.

Webhooks (Web Kancaları): Gerçek zamanlı bildirimler için.

Her dakika yenile tuşuna basmadan güncel kalmak bu da.

İşte böyle! Çağrı'nın video bitişinde söylemesi gibi oldu 😂. Originality.AI gibi programlar AI tarafından üretilen metni tespit etmek için gelişmiş dilbilimsel analiz, istatistiksel yöntemler ve makine öğrenimi algoritmalarını bir araya getiriyor. Kelime seçiminden cümle yapısına, istatistiksel kalıplardan anlamsal tutarlılığa kadar her şeyi analiz ediyoruz. Sen burada hangi partta rol oynadın diye soracak olursan da:

• Dataset Preparation (Veri Seti Hazırlığı) anlatmıştım yukarıda,
• Feature Extraction (Özellik Çıkarımı),
• Model Selection ve Training (Model Seçimi ve Eğitim),
• Evaluation Metrics (Değerlendirme Metrikleri),
• Adversarial Testing (Karşıt Örneklerle Test),
• Feedback Loops ve Continuous Learning (Geri Bildirim Döngüleri ve Sürekli Öğrenme).

Böylelikle yazarın gerçek kimliğini—insan mı yoksa makine mi—ortaya çıkaran ince ipuçlarını fark eden bir edebi dedektif olmak gibi bir şey. AI, insan yazımını taklit etmede gittikçe daha iyi hale geliyor, ancak bu tespit yöntemleri de buna ayak uydurmak için sürekli gelişiyor tabii. Yine de her ne kadar bu araçlar tespit aracı olarak kullanılmaya çalışılsa da, işin içinde olan ve bunun nasıl çalıştığını bilen birisi çok kolay bir şekilde yapay zeka üretimi bir metni, insan yazımı gibi gösterebilir. Ancak uğraşmaya ne gerek var? Çünkü AI çıktısını %100 AI değil gibi gösterebilmek için baştan aşağı en azından her cümlede 3-4 kelime ve yapı değişikliği gerekiyor. Hatta değişiklik yetmiyor yeni cümleler eklemen gerekiyor. Yani sen baştan kalkıp kendin yazsan daha hızlı yazarsın. Fakat Google bunun kullanılmasını bir yüzde ile ancak onaylayabiliyor. Şimdi tam verileri vermeyeyim de 😅 yani %70 üzeri mesela bir benzerlik varsa, direkt flag'liyor ve veresiye defterine kaydediyor. Günü geldiğinde de kapını çalıyor ve "Mirabalarr canım benim, sen AI kullanmışsın hiç de bir şey eklememişsin, sen ne iş?" diyor, sen de haliyle ya kusura bakmayın hani öne çıkmak iste... Google sözünü kesiyor ve diyor ki "O çok iyi çok iyi, eline sağlık hiç uğraşmamışsın, hadi sen yeni bir şirket kur ve yeni bir site aç tekrar gel, o zaman bi bakarız" diyor ve kapıyı yavaaaşça kapatıp gidiyor. İşte önümüzdeki aylarda da bu oranı tutturamayan şirketlerin yaşayacağı şeyler bu. Google nasıl bu kadar iyi bilebiliyor ve anlayabiliyor diye sorabilirsiniz, çünkü Google... Yani onların sahip olduğu verinin %1'i ne OpenAI'da var, ne bu tanı araçlarında var. Herkes birbirini ya da kendisini kandırabilir, fakat Google'ı kandırabileceğinizi düşünmekte de ne bileyim yani 😂 Açıkçası yapay zeka içerikleriyle oluşturulmuş metinlerin, websitelerinin çöküşünü dört gözle bekliyorum, çok güzel bir görsel şölen olacak. Büyük platformlar bundan etkilenmez özgün içerikleri de bol olduğu için, yani etkilenir de öyle pılını pırtını topla git olmaz en azından.

Şimdi sormak lazım: Bu kadar yapay zeka metniyle dolan internetin hali ne olacak? İnsan emeğiyle yazılmış kaliteli içerikleri bulmak samanlıkta iğne aramaktan farksız hale geldi. Bazıları da oturmuş, "AI harika işler yapıyor, içerik üretimi kolaylaştı" diye övünüyor. E tabii, bedava iş gücü bulunca herkes kendini dahiyane sanıyor ne yaparsın.

Gerçekten de kim kimi kandırıyor? Yapay zekayla oluşturulmuş, özgünlükten yoksun, ruhsuz metinlerle dolu bir dünyaya mı gidiyoruz? (Google buna el koyacak az kaldı, buna izin vermez) İnsanların yaratıcılığını, emeğini hiçe sayıp, "Nasıl olsa AI yapıyor" diyerek kolaya kaçmak ne kadar doğru? Sonra da "Neden kimse benim sitemi ziyaret etmiyor?" diye yakınmalar başlıyor. E ne bekliyordun ki? 😂

Bir de utanmadan "Google bizi neden cezalandırdı?" diye soruyorlar. Çünkü Google senin hilelerini yemiyor, arkadaşım! Kaliteli içerik üretmek yerine yapay zekaya bel bağlarsan, sonuçlarına da katlanırsın. Hem sonra "SEO neden işe yaramıyor?" diye ağlanmak da cabası. Kendilerini kandırmakta üstlerine yok gerçekten.

Belki de artık uyanmanın zamanı geldi. Gerçek değer yaratmak istiyorsan, emek harcamak zorundasın. Yapay zekanın sunduğu kolaylıklara kapılıp, insan dokunuşunu unutursan, sonunda kaybeden sen olursun. Unutma, teknoloji araçtır, amaç değil!

Herkes aklını başına toplasın. Yapay zeka her şeyi çözecek diye bir şey yok. Gerçekten özgün ve değerli içerik üretmek istiyorsak, ter dökmemiz gerekiyor. Yoksa Google'ın radarına takılmak işten bile değil.

Teknoloji hayatımızı kolaylaştırdı diye her şeyi ona mı bırakacağız yani? Otomatik pilot var diye gözümüzü kapatıp mı araba süreceğiz? Bazıları da kalkmış, "Akıllı cihazlar her şeyi yapıyor, biz de keyfimize bakalım" diyor. E peki, bir gün o cihazlar bozulursa ne yapacaksın? Şarjın bitince dünya duruyor mu? Duruyor değil mi? O zaman senin beynin de duruyor demek yanlış olmaz. Beynini başkasına verdiysen sonuçlarına da katlanacaksın.

Sosyal medya bağımlılığı almış başını gidiyor zaten. İnsanlar yüz yüze konuşmayı unuttu, herkes ekranlara bakıyor. Sonra da "Neden ilişkilerim yürümüyor?" diye şikayet ediyorlar. E kardeşim, karşındakine mesaj atmak yerine iki çift laf etsen olmaz mı? Ya iş arkadaşımla oturduk kahve içiyoruz arada, sevgilisinden mesaj geliyor, yanıt yazmak için bekliyordu ben de niye bekliyorsun diye sordum, bi yapay zeka yapmışlar, gelen yanıtı atıyosun senin istediğin şekilde cevap yazıyor, haklı çıkmak için kanıt sunuyor falan dedi. 😂😂😂 Bi daha kahve içmedim o kişiyle. Utanmaz benimle de aynı şekilde konuşur kesin yeri gelir sanki fark etmeyecekmişim gibi bir de. 😂Teknoloji iletişim için var, iletişimi öldürmek için değil, bunu görmek bu kadar zor olmasa gerek ya.

Eğitim desen o da ayrı bir muamma. Öğrenciler kopyala-yapıştırla ödev yapıyor, araştırma nedir bilmiyorlar. Sonra da "Neden bir şey öğrenemiyorum?" diye ağlıyorlar. Emeğin yoksa, öğrenme de olmaz tabii. Kitap açıp iki sayfa okumaya üşenen nesiller yetişiyor. Kitabı geçtim pdf'lere de bakan yok.

ChatGPT var ChatGPT! Var canım var, sen yanlış kullanım stiline devam et. Bu gidişle bilgiye değil, bilgi kırıntılarına sahip olacağız. Valla bak AI yüzünden daha az düşünen bireyler yetişiyor. Bunun kime faydası var? Kimseye.

Sanat ve kültür de teknolojiye kurban gidiyor. Her şey dijital, her şey hızlı tüketim. Bir eserin tadını çıkarmak yerine, sıradaki parçaya geçiyoruz. Derinlik kayboluyor, yüzeysellik almış başını gidiyor. Iyy zaten çoğu sözde şarkıcılara girmiyorum bile, almışlar auto tune'u... Neyse. Sonra da "Neden hiçbir şey beni tatmin etmiyor?" diye soruyoruz. Belki de biraz durup düşünmek lazım.

Her şeyi AI'a havale edip, kendimizi geri plana atarsak ne olur? İnsan olmanın, düşünmenin, yaratmanın değeri ne olacak? Yapay zeka bize yardımcı olmalı, yerimizi almamalı. Yoksa bir gün bakarız ki, kendi elimizle kendimizi gereksiz hale getirmişiz. Unutmayalım, teknolojiyi biz yarattık, kontrol de bizde olmalı.