Eleştirel Düşünme ve Yapay Zekâ – Biri Diğerini Yok Eder mi?

Eleştirel düşünme ve yapay zekâ – 21. yüzyılda yapay zekâ (AI), üretkenliğe ve bilgiye ulaşmanın sınırlarını genişletti. ChatGPT, Microsoft Copilot veya Google Bard gibi sistemler, karmaşık görevleri basitleştirebiliyor; bilgiye hızlı erişim, otomatik içerik üretimi ve süreç otomasyonu sağlıyor. Ancak bu kolaylık bir bedel ödettiriyor: İnsan düşüncesinin derinliği, analizi ve eleştirelliği zayıflıyor.

Advait Sarkar’un TED konuşmasında vurguladığı gibi, AI’nın yanlış kullanımı bizi düşüncelerimizin “orta yöneticileri” hâline getirebilir; fikirler üzerinde tam anlamıyla düşünmeyen, yalnızca AI çıktısını onaylayan aktörlere dönüştürebilir.

Eleştirel düşünme ve yapay zekâ konusunu inceleyen bu makalede, AI’nın eleştirel düşünce üzerindeki etkileri bilimsel temellerle irdelenecek; eleştirel düşünceyi korumanın ve geliştirmekte AI’yı bir engel değil, bir “düşünce aracı (tool for thought)” hâline getirmenin yolları tartışılacaktır.

1. AI ve Eleştirel Düşünce: Bir Paradoks

Eleştirel düşünme ve yapay zekâ – Advait Sarkar, modern bilgi işçilerinin bir gününün — e-postaları AI ile özetlemekten rapor yazımına kadar, giderek düşünme süreçlerini AI’ya devretmekle geçtiğini aktarıyor. Bu bağlamda eskiden “yazar tıkanması” bir boş sayfayla yüzleşmekken, artık AI tarafından üretilmiş taslağa bakıp onun doğruluğunu sorgulamak en büyük zihinsel engel hâline geliyor.

Bu “outsourced reason” (aklın dışsallaştırılması) durumu, insanın düşünsel çabayı azaltması ile sonuçlanıyor. AI çıktısını onaylamak, yorumlamak ve seçmek bazen yeterli görünüyor — ama bu, kendi zihinsel çalışmamızı yitirmemize neden olabilir.

1.1 Eleştirel Düşüncenin Bilimsel Tanımı

Eleştirel düşünme ve yapay zekâ – Eleştirel düşünce, bir iddiayı ya da veriyi sadece okumak değil; onu analiz etmek, değerlendirmek, varsayımları görmek ve farklı bakış açılarına göre değerlendirmek anlamına gelir. Gall et al. (2023) gibi çalışmalar, bu beceriyi tanımlarken “bilgiyi sorgulama, çıkarım yapma ve değişen koşullara uyarlanabilir akıl yürütme” gibi unsurları vurgular. Eleştirel düşünce, bilgiyi kendiliğinden benimsemek yerine sorgulama alışkanlığıyla karakterizedir.

2. AI’ya Aşırı Bağımlılığın Bilişsel Maliyetleri

2.1 Yaratıcılık ve Fikir Çeşitliliği

AI’ya aşırı güvenmenin yarattığı risklerden biri, fikir çeşitliliğinin daralmasıdır. Sarkar, ekiplerde AI ile çalışmanın bireysel yaratıcılığı ilk bakışta artırmış gibi görünse de, uzun vadede daha az fikir üretildiğini ve “hive mind” (kopyalanmış fikir havuzu) riskinin ortaya çıktığını belirtir.

Bu bulgu, “Yaratıcı Düşünmede Farklılık” konulu araştırmalarla tutarlıdır: AI, eğitim ve tasarım bağlamında yardımcı olabilir; ancak benzersiz ve özgün perspektiflerin ortaya çıkmasını engelleyebilir. Yapay sistemler, çoğu zaman eğitim verilerindeki ortak cevaplara dayanarak çalıştıkları için, kullanıcıları da benzer düşünce kalıplarına iter. Bu da yaratıcı çözüm çeşitliliğini azaltabilir.

2.2 Eleştirel Çaba ve Kendine Güven

Bazı araştırmalar, AI kullanımının çalışanların eleştirel çaba düzeyini azalttığını ve kendi yargılarına olan güveni düşürdüğünü göstermektedir. Çalışanlar, bir AI önerisini onaylamayı kolay bulduklarında, kendi muhakeme sürecini devre dışı bırakabilir. Bu durum, metakognitif becerilerde yani “kendi düşünce süreçlerimizi değerlendirme” yeteneğinde zayıflamaya yol açabilir.

2.3 Hafıza ve Bilgi İşleme

Bir başka önemli nokta, AI tarafından yapılan özetlemeleri okumak yerine doğrudan içeriği incelemeyen insanların bilgiyi daha az hatırlamasıdır. Sarkar’ın konuşmasında aktarıldığı gibi, AI tarafından hazırlanmış metinlere güvenmek, hafızayı ve öğrenmeyi zayıflatabilir çünkü bireyler bilgiyle yüzleşmek yerine AI üretimini kabullenir.

2. AI’ya Aşırı Bağımlılığın Bilişsel Maliyetleri

Tablo 2.1. Bilişsel Maliyetler

Risk – Neden – Sonuç – Tedbir Tablosu)

3. AI’yı Düşünce Aracı Haline Getirmek: Tasarım İlkeleri

Advait Sarkar, AI’yı sıradan bir “asistan” olarak kullanmak yerine, düşünceyi destekleyen araçlar (tools for thought) olarak tasarlamanın yolunu önerir. Bu yaklaşımın bilimsel temelini, insan-AI etkileşimi araştırmalarıyla birlikte değerlendirmek bize derin bir perspektif sunar.

3.1 “Üretken Direnç” (Productive Resistance)

AI’nın düşünceyi öldürmesinin önlenmesindeki ilk adım, sistemlerin kullanıcıyı “yapması gerekenleri otomatik” sunmak yerine sorgulamaya itmesidir. Bu tür tasarım yaklaşımı, AI’yı düşünceyi kolaylaştıran değil, zorlayan bir araç hâline getirir — örneğin AI, önemli varsayımları sorgulayan provokasyonlar sunabilir.

3.2 Materyal Etkileşimini Korumak

Araştırmalar, bilgiyi doğrudan materyalle etkileşime girerek işleyen bireylerin daha derin öğrenme ortaya koyduğunu gösterir. Sarkar’ın önerdiği prototip gibi sistemler, belgelerin özetlenmesinden öte, kullanıcının kaynağı okumasını, stratejik olarak not almasını ve AI eleştirilerini göz önünde bulundurmasını teşvik eder.

3.3 Metakognisyonu Desteklemek

Metakognisyon, kişinin kendi düşünce süreçlerini değerlendirme yeteneğidir. AI tasarımı, sadece yanıt üretmekle kalmamalı; kullanıcının hedefleri, yöntemleri ve değerlendirmeleri üzerine düşünmesini teşvik etmelidir. Bu, AI’nın tek görevi “cevap vermek” olan araç yerine, soru sormasını ve alternatif yollar önermesini sağlar.

Tablo 3.1. AI’yı Düşünce Aracı Haline Getirmek: Tasarım İlkeleri

(Sorun – Tasarım İlkesi – Beklenen Etki Tablosu)

4. Eleştirel Düşünceyi Korumanın Eğitimsel Boyutu

AI ile çalışmanın sadece iş dünyasını değil, eğitimi de dönüştürdüğü açıktır. Eğitim bilimleri alanında yapılan çalışmalar, yeni nesil eğitim modellerinin öğrencinin eleştirel düşünme ve problem çözme becerilerini geliştirmeye odaklanması gerektiğini vurgular. AI kullanımı, ancak öğrenciyi düşünce süreçlerine katarsa ve öğretmen rehberliğiyle birlikte eleştirel sorgulamayı teşvik ederse öğrenme gücü artar.

4.1 Bloom’un Taksonomisi ve AI

Bloom’un Taksonomisi’ne göre kritik düşünce, sadece bilgi hatırlamayı değil; analiz, sentez, değerlendirme ve yaratma gibi üst düzey süreçleri içerir. AI sistemleri, bu becerilerden sadece ilki olan hatırlamayı kolaylaştırabilir — ama analizi, sentezi ve değerlendirmeyi sadece insan zihninin çabasıyla mümkündür. Bu nedenle eğitimciler, AI’yı sadece bilgi kaynağı olarak değil, düşünceyi tetikleyen bir araç olarak konumlandırmalıdır.

Tablo 4. 1. Eleştirel Düşünceyi Korumanın Eğitimsel Boyutu

(Risk – Eğitimsel Sonuç – Önleyici Eğitimsel Tedbir Tablosu)

Sonuç: AI ile Daha İyi Düşünmek — Bir Seçim, Bir Sorumluluk

Bugün AI’ya erişim çoğumuz için sıradandır; ancak bu aynı zamanda “düşünmeme” riskini de barındırır. Advait Sarkar’ın TED konuşması, yalnızca hızlı cevaplara ulaşmanın değil, derin düşünme becerilerimizi korumanın önemini vurgular. AI, yalnızca görevleri tamamlayan bir iş arkadaşı değil; düşünceyi uyaran, eleştiriyi teşvik eden, metakognisyonu destekleyen bir araç hâline getirilebilir.

AI’nın insan düşüncesini öldürmesini engellemek, sadece doğru teknoloji tasarımı değil; aynı zamanda insanın düşünce yeteneğine yatırım yapmak, sorgulamayı öğretmek ve eleştirelliği değer hâline getirmek ile mümkündür. Makine bizim yerimize düşünürken, biz de düşünmeyi bırakmamalıyız.

Ek- 1: AI–Eleştirel Düşünme Dengesi için Genel Çerçeve

Kaynaklar

1. Sarkar, A. (2025). How to Stop AI from Killing Your Critical Thinking [TED Talk]. TED AI Vienna.

2. Sarkar, A., Drosos, I., Xu, X., Toronto, N. (2025). “It makes you think”: Provocations Help Restore Critical Thinking to AI-Assisted Knowledge Work. arXiv preprint.

3. Sarkar, A. (2024). AI Should Challenge, Not Obey. Commun. ACM.