Yapay Zekâyı STK İletişiminde Nerede Kullanmalı, Nerede Kullanmamalı?

Sivil toplumda yapay zekâ tartışması iki uçta sıkışmış durumda. Bir tarafta "her şeyi çözer" diyen, diğer tarafta "hiç dokunmayız" diyen kurumlar var. İkisi de aynı sonucu üretiyor: kimse net bir kural koymuyor, herkes kendi başına deneyip susuyor.

Bu yazı bir kural seti öneriyor. Hangi işte gerçekten zaman kazandırdığını, hangi işte güven kaybettirdiğini ve arada kalan gri alanı nasıl yöneteceğinizi anlatıyor.

Önce şu ayrımı yapın

Yapay zekâyı üç farklı işte kullanabilirsiniz ve üçünün riski çok farklı:

İlk satırda yapay zekâ bugün gerçekten iyi. İkinci satırda yardımcı ama denetim şart. Üçüncü satırda sivil toplumun kullanmaması gereken yer burası: hak temelli bir kurumda insanlar hakkında verilen kararın gerekçesi açıklanabilir olmak zorunda.

İyi çalıştığı beş iş

1. Ses ve videoyu yazıya dökmek

Saha görüşmesi, atölye kaydı, panel konuşması. Bir saatlik kaydı yazıya dökmek elle üç saat sürüyor, yapay zekâyla beş dakika.

Whisper tabanlı araçlar Türkçede artık kullanılabilir seviyede. Descript ve benzerleri hem döküm hem düzenleme yapıyor. Not: kayıtta üçüncü kişilerin sesi varsa rızalarını almadan buluta yüklemeyin.

2. Uzun belgeleri okunur hâle getirmek

Yüz sayfalık bir mevzuat değişikliği, bir hibe rehberi, bir izleme raporu. "Bu belgede bizi ilgilendiren maddeler hangileri" sorusu, yapay zekânın en iyi cevapladığı sorulardan biri.

Bunun için özel olarak tasarlanmış araçlar var. NotebookLM yalnızca sizin yüklediğiniz belgelere dayanarak cevap veriyor ve her cümlenin kaynağını gösteriyor; bu, uydurma riskini ciddi biçimde düşürüyor. Claude ve ChatGPT de uzun belge okuyup özetleyebiliyor.

Yine de kritik bir maddeyi sadece özete güvenerek alıntılamayın. Özet size nereye bakacağınızı söyler, ne yazdığını değil.

3. Aynı mesajı farklı kitlelere uyarlamak

Elinizde bir metin var; onu bağışçıya, yararlanıcıya ve gazeteciye ayrı ayrı yazmanız gerekiyor. Bu, yapay zekânın gerçekten zaman kazandırdığı yerlerden biri, çünkü içeriği siz veriyorsunuz, o sadece tonu değiştiriyor.

Kural: bilgiyi siz verin, üslubu ondan isteyin. Tersini yaptığınızda uydurma başlıyor.

4. Çeviri ve dil kontrolü

İngilizce hibe başvurusu, İngilizce web sayfası, uluslararası ağa gönderilecek e-posta. Makine çevirisi son iki yılda sivil toplumun ihtiyacını karşılayacak seviyeye geldi.

Ama iki yerde dikkat: kurum adları ve hukuki terimler yanlış çevriliyor, ve hak temelli dil kayboluyor. "Mülteci" ile "sığınmacı", "engelli birey" ile "engelli" arasındaki farkı makine bilmiyor. Çeviriyi mutlaka alan bilen biri okusun.

5. Sıkışmış olduğunuzda başlangıç üretmek

Boş sayfa korkusu gerçek bir verimlilik sorunu. "Bu konuda on farklı başlık öner" ya da "bu metnin girişini üç ayrı şekilde yaz" istemek, tıkanmayı açıyor.

Çıkanı olduğu gibi kullanmayın. İyi kullanım şu: yapay zekâya on seçenek ürettirip hiçbirini beğenmemek, ama beğenmeme sebebinizi fark edip on birinciyi kendiniz yazmak.

Kullanmamanız gereken beş yer

1. Kişisel veri içeren her şey. Danışan bilgisi, başvuru formu içeriği, sağlık ya da hukuki durum. KVKK açısından da, etik açısından da bu veriler bir yapay zekâ aracına yapıştırılmaz. Ücretsiz araçların çoğu girdiğiniz veriyi model eğitiminde kullanabiliyor.

2. Kişiler hakkında karar vermek. Burs başvurusu sıralamak, kimin desteğe uygun olduğunu belirlemek, işe alımda eleme yapmak. Hak temelli bir kurumun kararının gerekçesi açıklanabilir olmalı; "sistem böyle sıraladı" bir gerekçe değil.

3. Veri ve istatistik üretmek. Yapay zekâ, olmayan bir rakamı son derece ikna edici bir cümleyle uydurabiliyor. Kurumunuzun raporunda kaynağını doğrulamadığınız tek bir sayı bulunmasın.

4. Tanıklık ve hikâye anlatımı. Bir insanın yaşadığını onun ağzından yeniden yazdırmak, hak temelli çalışmada sınırın öte tarafıdır. Anlatıyı düzenlemek başka, üretmek başka.

5. Kriz anında açıklama yazmak. Krizde tonu tutturmak yapay zekânın en zayıf olduğu iştir. Ayrıca kriz metni, kurumun o an ne bildiğine ve neyi üstlendiğine dair bir taahhüttür. O taahhüdü bir araca yazdıramazsınız.

Kurumunuz için üç maddelik bir politika

Uzun bir yapay zekâ politikası yazmanıza gerek yok. Ekibin hatırlayacağı üç madde yeter:

1. Kişisel veri hiçbir yapay zekâ aracına girilmez. İstisnası yok.
2. Kurum adına yayımlanan her metni bir insan okur ve onaylar. Yapay zekâ taslak üretir, imzayı insan atar.
3. Yapay zekânın esaslı katkısı olduğu işlerde bunu belirtiriz. Çeviri, döküm ve dil kontrolünde gerekmez; üretilen görsel ve metinde gerekir.

Bu üç maddeyi ekip toplantısında konuşup bir sayfaya yazın. Uygulanan kısa politika, uygulanmayan uzun politikadan iyidir.

Bugün deneyebileceğiniz üç şey

• Son atölye kaydınızı yazıya döktürün ve elle yaptığınız süreyle karşılaştırın
• Takip ettiğiniz bir hibe rehberini NotebookLM'e yükleyip kurumunuzu ilgilendiren maddeleri sordurun
• Kurum politikanızın üç maddesini yazıp ekiple paylaşın

Kaynaklar

• Think with Google, Marka ve ajanslar Türkiye'de yapay zekâyı nasıl kullanıyor?
• Kişisel Verileri Koruma Kurumu, kvkk.gov.tr, kişisel veri işlemeye ilişkin mevzuat ve rehberler

Kurumunuz için yapay zekâ politikası ya da ekip eğitimi hazırlamamı isterseniz iletişime geçebilirsiniz.