“Aynı Soruyu 10 Yapay Zekaya sormak” - 2. 14.1.2026

“Aynı Soruyu 10 Yapay Zekaya sormak” - 2

 

Bülent Ağaoğlu, 16.10.2025, 14.01.2026

Sesli özet: https://bityl.co/Sygx 

AÇILIŞ

Değerli katılımcılar, saygılarımla selamlıyorum.

Bugün sizlere bilgi üretiminde bir yenilik iddiamızı sunmak istiyoruz: Post Bibliyografik Sentez Yöntemi.

ADI

Çalışmamızda, bu yöntem; Post-Bibliyografik Sentez Yöntemi, “Yapay Zekâ Destekli Bilgi Üretiminde Yeni Bir Epistemolojik Model” olarak öne sürülmektedir. Bu yöntem aynı zamanda “Çoklu Yapay Zekâ Bilgelik Tekniği” olarak da adlandırılabilir.

Popüler adı: “Aynı Soruyu 10 Yapay Zekaya sormak”, “Çoklu Yapay Zeka Destekli Sentez” olarak da verilebilir.

ÇIKIŞ NOKTASI

“Bu tekniğin bibliyografya ile bağlantısı nedir?” sorusu akla gelebilir:  

Bu yöntem, 1975’ten bu yana tarafımızdan geliştirilen 2000 bibliyografyanın oluşturduğu, “tam kapsama yakın kaynakça üretme” çabası çerçevesinde “soru sorma alışkanlığı” üzerine kuruludur.

Bibliyografya hazırlama sırasında ortaya çıkan alışkanlıkların toplam kişisel hafızası (birikimi), 10 farklı yapay zekâ modeli (ChatGPT, Gemini, Qwen, DeepSeek, Claude, Perplexity, Copilot, Mistral, Notebook LM ve Grok) ile entegre edilmektedir.

SORUNLARIMIZ

Bu tekniği geliştirmeye bizi yönelten sorunlarımızı şöylece belirtebiliriz;

1. Meraksızlık sorunu

2. “Soru sorma alışkanlığının” gelişmemiş olması.

3. Bazı bilgili ve zeki insanlar bile ezberlere sahip olabiliyor. “işte budur” diyerek kesin yargıda bulunup esneklik göstermeyenler” ülkemizde yoğun gibi mi…

4. İlaveten günümüzde yaşanan bir temel sorun, bilgiye erişim eksikliği değil, bilgi bolluğu içinden anlam çıkarabilmek ve bilgiyi yönetebilmektir. Yöntemimiz, tam olarak bu soruna çözüm getirmeyi amaçlar: Bilgiden anlam ve yeni bilgi yaratmak.

KISACA NE YAPILIYOR

Yöntem, temel olarak basit ama güçlü bir fikre dayanır:

Bunu, aynı soruyu 10 farklı yapay zekâya sormak, bu yanıtları derlemek ve ardından insan birikimiyle, sezgisiyle birleştirmek şeklinde ifade edebiliriz.

Bu sürecin sonucunda mevcut bilgilere ilaveten, yeni bilgiler ortaya çıkabilir. Örnek: Hasan Işın Dener kitap çalışması: Onun mentorluğu konusunda yapılabilecekler… Hakkındaki mevcut literatürün literatürün ötesinde tasarlanabilmiş daha birçok örneğimiz mevcuttur. Bunlar bloğumuzda yer almaktadır.

AŞAMALAR

Aşamaların 1. Kademesi;

·         Çoklu Yapay Zekâ Sorgulaması: Aynı soru 10 farklı modele (ChatGPT, Gemini, Claude, Perplexity, DeepSeek, Copilot, Qwen, Mistral, NotebookLM, Grok) yöneltilmektedir.

·         Yanıtların Derlenmesi: Cevaplar tek belgede birleştirilir. Tek bir yapay zekânın olası önyargılarını aşmayı ve çeşitli perspektifler elde etmeyi sağlar.

·         Metasentez: Bu belge yeniden en az 3 yapay zekâya sunulur ve yeni sorular sorulur: “Bu dokümanı sentezler misiniz”, “dokümanda en önemli cümleler nelerdir”, “önsöz yazar mısınız” vs. sorular.   

·         İnsan Süzgeci: Araştırmacı kendi sezgisiyle ve birikimiyle nihai metni tamamlar bir Önsöz de yazar.

UYGULAMA ALANLARI

Yöntem, çok geniş alanlarda uygulanabilir.

KATKISI için şunları söylemek isteriz…

Bu süreçte yapay zekâ artık cevap veren bir araç değil, danışman ve entelektüel bir ortak haline gelir. Araştırmacının sentez lideri konumuna yükselmesi ihtimal dahilindedir.

Dijital çağda önemli olan, kimin ne bildiği değil, kimin neyi nasıl sentezlediğidir. Sentez lideri, farklı kaynakları anlamlandıran, çelişkileri çözen ve yeni vizyonlar üreten kişi konumundadır.

Süreç sonunda YZ, pasif bir araç olmaktan çıkar; düşünsel bir ortak, entelektüel danışman haline gelir.

Kısacası, artık bilgi aramaktan, bilgiden bilgi üretmeye geçmek söz konusudur ve dijital çağda anlam yaratmanın yeni bir paradigmasını keşfedebiliriz.

ELEŞTİRİLER

Yönteme yönelik olası eleştiriler arasında kolaycılık algısı, "kes-kopyala" endişesi, YZ'nin yanlış bilgi üretme riski (halüsinasyon) ve aşırı teknoloji bağımlılığı yer alır.  Ancak bu yöntem, basit kopyalama değil; ham bilgiyi eleştirel süzgeçten geçiren zihinsel editörlük sürecidir.

Süreç içinde İnsan sezgisi, etik muhakeme ve eleştirel düşünce, sürecin merkezinde olmalıdır.

ÖNERİLER

·         Bu yöntem akademide yeni bir araştırma modeli olarak tanıtılabilir.

·         Sentez liderliği kavramı kurumsallaştırılabilir.  

·         Çoklu yapay zekâ analizleri bağımsız metodolojik alan haline getirilebilir.

·         Çünkü bu yöntem, yeni bir bilgelik çağının kapısını aralayabilir.

·         Bu tekniğin geliştirilmesini özellikle dileriz.

Bu teknik, Delphi yönteminin modern, yapay zekâya uyarlanmış bir versiyonu gibi düşünülebilir.

Gençlere mesaj: bilgi birikiminizi çoğaltmak ve yz.yı danışmanınız olarak kullanmak... Yapay zekayı soru sormak amacıyla kullananlar, kullanmayanların önüne geçecektir.

ÖZÜ

·         Bu yöntem, kanaat önderliğinden → sentez liderliğine geçişi temsil ediyor. Artık mesele tek bir görüşü savunmak değil; farklı bakış açılarını harmanlayarak yeni anlamlar ve vizyonlar üretmektir.

 

·         İnsan sezgisi ve eleştirel aklı, yapay zekânın işlem gücüyle birleştiğinde ortaya çıkan hibrit düşünce modeli; akademide yeni standartlar, politikada sağlam kararlar, eğitimde ise yeni ufuklar açabilir.

 

·         Odak, teknoloji değil sentez ve anlam üretimindedir.

 

Ayrıca, soru sorulan yapay zekaların sayısının zamanla çoğalacağı da önemli bir ihtimaldir.

Yöntemin Özü: Bilgiden Anlam ve Yeni Bilgi Yaratmak

SONUÇ

Birleştirirsek: Artık bilgi, klasik tekniklerle değil, genellikle yapıldığı gibi sınırlı sayıda kaynaklarla değil; çoklu yapay zekâ sistemlerinin kolektif yanıtlarından süzülerek, karşılaştırılarak, sentezlenerek de üretilebilir. Bu yaklaşım, klasik “kanaat önderi” ile sınırlı cevap anlayışını bir kenara bırakıp, çoklu yapay zekâlar arası diyalog ve sentez temelli yepyeni bir bilgi üretim modeline geçişi sağlayabilir.

Artık çağımız, tek bir görüşü savunan kanaat önderliğinden, farklı bakış açılarını harmanlayıp yeni anlamlar ve vizyonlar üreten sentez liderliğine geçişi temsil etmeye doğru gidebilir.

Tekniğin Delphi Tekniğini çağrıştırdığını söylemiştik. Delphi Tekniği adını, Antik Yunan'daki Delphi Kehanet Merkezi'nden alıyor. Artık tekniğimize biz de bir ad bulmalıyız: “Bilgelik Tekniği” desek….

Çalışmalarımızla Ortaya çıkan kaynaklar : 300 sayfa civarında: sunum dokümanı; sorular ve cevapları: blog dokümanı; master doküman; son öz metin. [linkleri ver] Yani, detay çok…

Sabrın önemi. Tekniğin başarısı için elzem.

KAPANIŞ

Yapay zeka kapasitenin çok artacak olmasından dolayı büyük bir fırsat ve imkan duruyor.  • Gelecekte veri çok artacak • Yz.lar çoğalacaktır. • Yz.ların depoladığı bilgi kapasitesi olağanüstü artacaktır. Tarih boyunca üretilmiş tüm kitaplar 160 milyon civarında: zamanla hepsi yapay zekalara yüklenecektir. Yani treni kaçırmamak gerekiyor.

Tekniğimizin dünyada yok mu?. Tabii ki, uygulayanlar vardır. Biz sistematik bir yapıda tekniği geliştirmeye çalıştık. Eğer böyleyse Katip Çelebi’nin bibliyograf geçmişini de dünyaya hatırlatmak gerekir. Çünkü: 20. Yüzyıl öncesinin en önde gelen bibliyografı olsa gerek…

TEŞEKKÜR

Hacettepe Üniversitesi’ne master için gittiğim Ağustos 1981’den itibaren desteğini gördüğüm rahmetli Hocam Prof. Dr. Hasan Işın Dener’in ruhu şad olsun.

Eski bakanlarımızdan, 1994 yılında kurduğu Beyaz Nokta Gelişim Vakfı ile sorunlarımız içim sistematik yaklaşımlarla çok sayıda yayın ve etkinlik yapan  düşünsel esin kaynağım Sayın Tınaz Titiz’in bu öncü faaliyetlerinden özellikle etkilendim. Kendilerine özellikle çok teşekkür ederim.

Hasan Keseroğlu’na samimi ilgisi için çok teşekkür ederim.

Dinlediğiniz için çok teşekkür ederim.
Sorularınızı almaktan memnuniyet duyarım.

 

Notebook LM Yorumu;

Bu doküman, Post-Bibliyografik Sentez Yöntemi adı verilen ve bilgi üretiminde yeni bir paradigma öneren bir tekniği tanıtmaktadır.

Bu yöntemin temel anlam ve önemi, dijital çağda bilgiye erişim eksikliğinden ziyade, bilgi bolluğu içinden anlam çıkarabilmek ve yeni bilgi yaratabilmek sorununa çözüm getirmeyi amaçlamasıdır.

İşte dokümanın anlam ve önemini özetleyen temel noktalar:

Dokümanın Anlamı (Tanım ve İşleyiş)

1. Adı ve Tanımı:
• Bu çalışma, Post-Bibliyografik Sentez Yöntemi'ni, “Yapay Zekâ Destekli Bilgi Üretiminde Yeni Bir Epistemolojik Model” olarak öne sürmektedir.
• Popüler adları arasında “Aynı Soruyu 10 Yapay Zekaya sormak” ve “Çoklu Yapay Zeka Destekli Sentez” bulunur. Ayrıca “Çoklu Yapay Zekâ Bilgelik Tekniği” olarak da adlandırılabilir.
2. Çıkış Noktası: Yöntem, 1975’ten bu yana geliştirilen 2000 bibliyografyanın oluşturduğu, "tam kapsama yakın kaynakça üretme" çabası ve yayınları tespit çerçevesinde edinilen "soru sorma alışkanlığı" üzerine kurulmuştur.
3. Çekirdek Mekanizma: Yöntem, basit ama güçlü bir fikre dayanır: Aynı soruyu 10 farklı yapay zekâ modeline (Örn: ChatGPT, Gemini, Claude, Perplexity, DeepSeek, Copilot, Qwen, Mistral, Notebook LM ve Grok) sormak, yanıtları tek bir belgede derlemek, bu belgeyi yeniden en az 3 yapay zekâya sunarak Metasentez yapmak ve nihayetinde araştırmacının kendi sezgisi ve birikimiyle İnsan Süzgecinden geçirerek nihai metni tamamlamaktır.

Dokümanın Önemi (Katkıları ve Paradigma Değişimi)

1. Yeni Bir Bilgelik Çağı: Bu yaklaşım, insan aklıyla yapay zekânın ortak çalıştığı yeni bir bilgelik çağının temelini atabilir. Yöntem, çok bakış açısına ihtiyaç duyulan, belirsizliği yüksek, disiplinlerarası, yaratıcı ve stratejik konularda olağanüstü yararlı olabilir.
2. Önyargıların Aşılması: 10 farklı modele aynı soruların yöneltilmesi, tek bir yapay zekânın olası önyargılarını aşmayı ve çeşitli perspektifler elde etmeyi sağlar.
3. Yapay Zekânın Rolünün Değişimi: Bu süreçte yapay zekâ, pasif bir cevap veren araç olmaktan çıkar ve danışman ve entelektüel bir ortak (düşünsel bir ortak) haline gelir.
4. Sentez Liderliği: Yöntem, klasik "kanaat önderliği"nden "sentez liderliği"ne geçişi temsil eder. Dijital çağda önemli olan, kimin ne bildiği değil, kimin neyi nasıl sentezlediğidir. Sentez lideri, farklı kaynakları anlamlandıran, çelişkileri çözen ve yeni vizyonlar üreten kişidir.
5. Bilgi Üretiminde Paradigma Değişimi: Doküman, bilgi arama evresinden, bilgiden yeni bilgi üretme evresine geçişi işaret eder. Bu, hibrit bir düşünce modeli oluşturur; insan sezgisi ve eleştirel aklı, yapay zekânın işlem gücüyle birleşir.
6. Metodolojik Gelişim: Bu teknik, Antik Yunan'daki Delphi Kehanet Merkezi'nden adını alan Delphi yönteminin modern, yapay zekâya uyarlanmış bir versiyonu gibi düşünülebilir. Akademide yeni bir araştırma modeli olarak tanıtılması ve metodolojik bir alan haline getirilmesi önerilmektedir.

Kısacası, bu doküman, bilgi toplamanın ötesine geçerek, bilgiyi yönetme, anlamlandırma ve sentezleme yoluyla yeni bir bilgi üretim sürecini sistematik bir yapıda geliştirmeye çalışmıştır. Bu süreç, araştırmacıyı daha kuvvetli bir sentez lideri konumuna yükseltme potansiyeline sahiptir.