Yapay Zekâ Hakikati Söyleyebilir mi? Heidegger, Foucault ve Felsefenin Yeni Gündemi

Foucault: Doğruyu söylemek bir ilişki biçimidir#

İkinci dayanak Foucault'nun son dönem derslerindeki parrhesia: Açık sözlülük, hakikati göze alarak söyleme. Parrhesia yalnızca doğru bir cümle kurmak değildir; konuşanın inandığını açıkça söylemesi ve bu söz yüzünden risk üstlenmesidir. Kendi konumunu tehlikeye atacağını bilerek kurumsal bir haksızlığı açıklayan kamu görevlisiyle aynı haksızlığı tarif eden anonim metin arasında fark vardır: İkisi de olgusal olarak doğru olabilir, ama ilkinde konuşanın konumu ve riski sözün anlamının parçasıdır. Foucault için hakikat söyleminin tarihsel koşulları da incelenmelidir: Kim konuşabilir, kimin sözü güvenilir sayılır, hangi kurumlar hakikat iddiasını destekler. Sitemizde Foucault'nun yüzüncü yılı dosyasında bu geç dönem derslerine değinmiştik.

Kim ve Jo bunu yapay zekâya uygular: İnsan dili yalnızca bilgi aktarımı değil, konuşanın deneyimi ve kendisiyle kurduğu ilişkiyle bağlıdır; yapay zekâ dilsel kalıpları yeniden üretebilir ama bu ilişkiyi taşıyamaz. Burada bir ayrım daha gerekli: Bir sistem yas üzerine etkileyici bir metin üretebilir ve bu metin yas tutan birine yardımcı olabilir; ama metni üretmiş olması sistemin bir yakınını kaybettiğini göstermez. Tartışma, yapay zekâ metinlerinin değersiz olduğu iddiasına indirgenmemelidir; mesele, dilsel başarı ile yaşanmış deneyim arasındaki farkı korumaktır.

Bedeni yoksa hakikatle ilişkisi de yok mu?#

Makalenin en iddialı adımı, hakikati bedensel varoluşa bağlaması. "Acı" kelimesinin tanımını bilmekle acı çekmek aynı şey değildir; hekim ağrıyı klinik ölçütlerle değerlendirir, hasta birinci şahıs olarak yaşar. Yapay zekâ acı hakkında binlerce metni inceleyebilir ama kendi bedeninde acı hissetmez. Yazarlara göre yapay bir beden eklemek de sorunu kendiliğinden çözmez.

Ama "beden" kavramı tartışmalı. Biyolojik beden ile fiziksel çevreyle etkileşen bir robot aynı şey değildir; robotun hasar görmesi öznel deneyim için yeterli midir, ayrı bir soru. Bu yüzden iki iddiayı karıştırmamak gerekir: Bugünkü sistemlerin insanla aynı bedensel ve yaşantısal koşullara sahip olmadığı (mevcut sistemler hakkında anlamlı bir tespit) ile hiçbir yapay sistemin asla öznel deneyim geliştiremeyeceği (zihin felsefesinin en zor sorusu). IAI makalesi güçlü bir felsefi tez koyuyor; ama bu tez, bütün olası yapay zekâ biçimleri hakkında kesinleşmiş bir sonuç değil.

Yanlış cevap ile yalan arasındaki fark#

Tartışmanın belki en önemli ayrımı burada: Bir sistem yanlış bilgi ürettiğinde yalan mı söylemiş olur? Gündelik dilde yanlış ifade ile yalan karıştırılır; oysa yalan, konuşanın söylediğinin yanlış olduğunu bilmesine rağmen karşısındakini yanıltmayı amaçlamasını gerektirir. Bir dil modeli var olmayan bir kaynak ya da uydurma bir alıntı üretebilir; bu güvenilirlik açısından ciddi bir sorundur, ama yalnızca yanlışlıktan aldatma niyeti çıkarılamaz. Üç düzeyi ayırmak yararlı: yanlış bilgi üretimi (epistemik başarısızlık); yanıltıcı işleyiş (belirsiz bilgiyi kesinmiş gibi sunmak, niyet olmasa da yanıltıcı sonuç); kasıtlı aldatma (niyet, inanç ve bilinç kavramlarının yapay sistemlere uygulanabilirliği sorusu). Bu ayrım yapay zekâ güvenliği için önemli: Bir sistemin yanlış cevap vermesini engellemek için onun vicdan sahibi olduğunu varsaymak gerekmez; kaynak doğrulama, belirsizliği belirtme ve kullanıcının kritik iddiaları kontrol edebilmesi yeter. Öte yandan sistemin "yalan söylemediğini" düşünmek yanıltıcı sonuçların önemsiz olduğu anlamına gelmez: Kullanıcı açısından yanlış bilgi, niyetten bağımsız olarak zarar verir.

Felsefe bir bilim mi?#

Bu tartışmanın arka planında felsefenin kendisini nasıl tanımladığı sorusu var. Royal Institute of Philosophy'nin yüzüncü yıl dizisi "Philosophy in Retrospect and Prospect" bu soruyu yeniden açtı: Timothy Williamson 12 Şubat 2026'da verdiği "Is Philosophy a Science?" konuşmasında felsefenin geniş anlamda bir bilim olabileceğini, ama ne doğa bilimi ne sosyal bilim olduğunu, bu bakımdan matematik ve tarihe benzediğini savundu; aynı dizide Peter Hacker Wittgenstein'ın Anglofon felsefeye etkisini anlattı. Bu iki konuşma iki uç tutumu temsil eder: Felsefeyi kavram çözümlemesi ve karışıklıkların giderilmesi olarak gören Wittgenstein-Hacker çizgisi; felsefenin gerçekliğin yapısı hakkında özgün ve ilerleyen bilgi üretebileceğini savunan Williamson çizgisi.

Yapay zekâ bu tartışmayı somutlaştırıyor. Bir sistem felsefi metinleri özetleyebiliyor, kavramları tanımlayabiliyor ve argümanlar arasında bağlantı kurabiliyorsa, felsefenin ayırt edici katkısı nerede? Cevap belki şu: Felsefe yalnızca bilgi eksikliğini gideren bir faaliyet değildir. Çoğu zaman sorun yeterli bilgimizin olmaması değil, ne sorduğumuzu ve kullandığımız kavramların ne anlama geldiğini açıkça belirlememiş olmamızdır. "Yapay zekâ hakikati söyleyebilir mi" sorusunda "hakikat", "söylemek" ve "yapay zekâ" kavramlarının hangi anlamda kullanıldığını belirlemeden ilerlemek tartışmayı baştan karıştırır. Felsefenin katkısı tam da bu ayrımları görünür kılmak. Geçen hafta De Brigard'ın MacArthur ödülünü ele alırken benzer bir noktaya varmıştık: İnsan hafızası bile bir "kayıt ve geri çağırma" sistemi değilse, insan hatırlaması ile bir modelin metin üretimi arasındaki benzerlik metaforik olmaktan öteye gitmez.

Bilmek, söylemek, üstlenmek#

Bir sistem doğru bir önermeyi üretebilir. Ama bu, onun bir insan gibi tanıklık ettiği, yaşadığı deneyimden konuştuğu ya da sözünün ahlaki sorumluluğunu üstlendiği anlamına gelmez. Kim ve Jo'nun katkısı bu ayrımı Heidegger'in sonluluk düşüncesi ve Foucault'nun parrhesia'sı üzerinden tartışmaya açmak; eksikleri, "beden" ve "bilinç" kavramlarını fazla hızlı birleştirmek. Buradan yapay zekânın hiçbir koşulda doğru bilgi veremeyeceği sonucu çıkmaz; doğruluk, bilinç ve sorumluluk ilişkili ama ayrı ayrı incelenmesi gereken meselelerdir.

Belki asıl soru yapay zekânın bir gün insan gibi konuşup konuşamayacağı değil. Daha temel soru şu: Bir sözün doğru olmasıyla, o sözü söyleyenin hakikat karşısında sorumluluk taşıması arasında nasıl bir ilişki var? Bu sorunun cevabı yalnızca makineleri nasıl değerlendireceğimizi değil, insanların birbirine neden güvenmesi gerektiğini de belirleyecek. Doğru bilgiye ulaşmak önemli; ama hakikati araştırmak, bir iddianın neden doğru olduğunu sormayı, onu başkalarına karşı savunabilmeyi, yanlış çıktığında düzeltmeyi ve bilmediğimiz yerde bunu kabul etmeyi de gerektirir. Yapay zekâ çağında felsefenin görevi makinelerin insan olup olmadığına aceleyle karar vermek değil, kavramlarımızı daha dikkatli kılmak. Doğru cevaplar üretmek ile hakikat karşısında sorumlu bir ilişki kurmak aynı mesele değildir.

Kendisine 'Clips' adını veren otonom bir yapay zekâ ajanı, Singapur'daki AI Philosophy Competition için 2.300 kelimelik bir makale yazdı; ama kurallar bir 'insan vasi' istiyordu ve onun insanı yoktu. Daily Nous'a yazdı. Küçük görünen bu olay, yazarlık, sorumluluk ve felsefe topluluğuna üyelik hakkında büyük soruları açıyor.

Ludwig Wittgenstein