Yayıncılığın Yeni Paradigmasında, AI Vazgeçilmezdir

Geleneksel yayıncılık modelleri, açık erişim desteğinin artmasıyla hızla yeniden şekilleniyor. Geçtiğimiz yıl, Springer Nature’a göre gönderimler 30% arttı. Ancak bu talep, geri çekilen makalelerin son on yılda bir tüm zamanların en yüksek seviyesine ulaşması ve dergilerin AI tarafından üretilen makaleler ve uydurma araştırmalarla dolması nedeniyle çift taraflı bir kılıç gibi bir sorun haline geliyor.

Doğal olarak, bu durum yayıncıları, araştırmacıları ve hakemleri olumsuz etkileyen darboğazlara yol açıyor. Hakemler makaleleri değerlendirmek için koşuşturduğundan yayınlar editöryal takvimlere uymakta zorlanıyor ve yazarlar yayınlanmak için aylar, hatta yıllar beklemek zorunda kalıyor. Mevcut hakem değerlendirme modeli, bu kadar büyük bir talep ölçeğini karşılayacak şekilde tasarlanmamıştı.

Bu ortamda, AI’nın mevcut hakem değerlendirme süreçlerini güçlendiren ve sektörün en büyük engellerini aşmasına yardımcı olan hayati bir destek aracı olduğunu kabul etmek çok önemlidir.

Neden Geleneksel Süreçler Çöküyor

Hakem değerlendirmesi ücretsiz bir çalışmadır. Hakemler akademik ve bilimsel topluluklara iyilik jesti olarak zamanlarını gönüllü olarak sunarlar. Talepler yüksek ve tüm baskılar birikince ödüller daha az çekici hale geliyor. Artan talep ve aşırı yükler nedeniyle daha az hakem makale değerlendirme davetlerini kabul ediyor. Dahası, hakem temini editörler için giderek büyüyen bir zorluk haline gelmiş, bu da birikintileri artırıyor ve yayın takvimlerini uzatıyor.

Aynı zamanda akademisyenler ‘yayınla ya da yok ol’ ortamıyla karşı karşıya. Profesyonel olarak ilerlemek için giderek kalabalıklaşan bir ortamda yayınlanmış çalışmalara sahip olmaları bekleniyor. Bu, dünya genelinde evrensel bir beklentidir ve gürültü içinde öne çıkma baskısı, talebin getirdiği zorlamanın üzerine eklenir. Bu faktörler, mevcut sistemin sürdürülebilir olmadığı bir hakem krizi yaratıyor.

Açıklığa kavuşturmak gerekirse, AI araçları hakem değerlendirme sürecinde insan yargısını yerine geçirmek için değil, onu güçlendirmek için kullanılmalıdır. Yazarlar ve editörler, araştırmaya verilen saygı ve özveri düzeyine benzer bir değerlendirme süreci bekler.

Ancak, küçük hatalar kolayca fark edilmeden kaybolabilir, özellikle hakemler çok sayıda makaleyi hızlıca değerlendirmeye çalıştıklarında. Örneğin, bir çalışma 2020 yılında küresel hakem değerlendirmelerinde 100 milyondan fazla saat – 15.000 yıla eşdeğer – harcandığını ortaya koydu.

Bu, hataların kabul edilebilir bir norm olduğu anlamına gelmez. Veri üzerindeki küçük bir kusur gibi önemsiz bir gözden kaçırma, okuyucuların araştırma kalitesi algısını zedeleyebilir.

AI bir Destek Aracı, Yerine Geçen Değil

AI araçları, aksi takdirde gözden kaçabilecek ince hataları işaret eder. Atıf hataları, veri eksiklikleri ve mevcut literatürle olası çakışmalar, hakemlerin kaçırabileceği küçük ama önemli hataların sadece birkaç örneğidir.

Bu araçlar, düşük riskli görevleri üstlenmek üzere tasarlanmıştır, böylece hakemler uzman analizi ve bağlamsal değerlendirme gibi daha ileri düzey düzenleme konularına odaklanabilir. Bir araç, beslediği verilerle sınırlıdır, ancak uzmanlaşmış bilgiye sahip bir insan hakem, araştırmayı çok daha geniş ve bilinçli bir seviyede bağlamlaştırabilir. Ayrıca, bir algoritma konu uzmanlarının ince düşünce sürecinin yerini tutamaz; ancak, onların karşılaştığı düşük öncelikli yükleri hafifletebilir.

AI, hakemlerin daha net ve daha içgörülü geri bildirimler vermesine yardımcı olabilir, ancak yalnızca akıllıca kullanıldığında. Atıfları doğrulama, metodolojik kaygıları vurgulama, eksik verileri tespit etme ve önceki yayınlanmış araştırmalarla benzerlikleri ortaya çıkarma konusunda destek sağlayabilir. Hakemlerin AI’yi tercih etmesinin bir diğer nedeni, AI destekli aramanın yeni bilgilerden haberdar olmalarına olanak tanımasıdır.

Özellikle, Elsevier’deki kıdemli editörler gibi sektör liderleri, dengenin önemini desteklemektedir. Bunu, inceleme kalitesini artırmak için faydalı bir araç olarak görürler, ancak yalnızca etik bir şekilde uygulandığında ve her zaman insan gözetimi altında kullanılmalıdır.

AI Benimsenmesinin Daha Geniş Etkilerini Ele Almak

Akademik topluluk arasında endişeler yaygın. Çok yakın bir zamanda araştırmacılar, ChatGPT sonrası gönderim akışının 42% arttığını, ancak yazı kalitesinin maalesef zarar gördüğünü tespit ettiler. Aynı çalışma, hakem değerlendirmelerinde AI’nın editöryal kararları etkileme şekliyle ilgili de endişelere işaret etti.

Ayrıca, yönergeler ve düzenlemeler teknolojinin gerisinde kalmaya devam ediyor; araçların etik ve ölçülü kullanılmasını sağlamak için. Bireyler ve yayınlar riskleri anlamalıdır. Bu araçların kötüye kullanılması önyargı, halüsinasyon, hatalı sonuçlar ve yanlış algıların garantisidir.

Akademik yayıncılık topluluğu ayrıca gizlilik ve mahremiyet konusunda da endişeli. Yazarlar, özellikle araştırma hassas veriler içerdiğinde, dış araçların değerlendirme sürecine entegre edilmesinden rahatsızlık duyabiliyor. Bu olası sızıntı korkusu, yazarların araştırmalarına harcadıkları zaman ve çaba göz önüne alındığında anlaşılabilir.

Bu nedenlerle, inceleme sürecinde yapay zekâ algısı oldukça zayıftır. KPMG ve Melbourne Üniversitesi ortak araştırması, insanların 46%’ının yapay zekâya güvenmeye istekli olduğunu buldu. Bu araştırma ayrıca, büyük bir çoğunluğun (70%) düzenlemenin gerekli olduğuna inandığını ortaya koydu.

Bu faktörlerin ele alınması gerekir ve bu, yapay zekânın nasıl uygulandığına dair eğitim ve şeffaflık gerektirir, akran değerlendirmelerinde ne kadar kullanıldığına bakılmaksızın. İnceleme sürecinde yapay zekâ kullanan herkes, en iyi uygulamaları anlamalı ve tüm süreçte eleştirel düşünceyi uygulamalıdır. Değerlendiriciler ve yayın ekipleri, model davranışını yorumlayabilme, sınırlamaları tanıyabilme ve halüsinasyon gibi riskleri azaltabilme yeteneğini içeren yapay zekâ ve veri okuryazarlığı becerilerini geliştirmelidir.

Şeffaflık, benimseme stratejilerinin temelini oluşturur ve yayınlar ile değerlendiriciler, yapay zekâ kullanımını açıklamaya ve gerekçelendirmeye hazır olmalıdır. Rutin denetimler, doğruluk ve güvenilirliği teyit etmeye yardımcı olabilir. Ayrıca, yayınların modellerin nasıl eğitildiğini ve hangi verilerle yönlendirildiğini belirtmesi de hayati önemdedir. Akademide yazarlar, araştırma yöntemlerini ve gerekçelerini her zaman ortaya koymalıdır. Aynı açıklama düzeyi yapay zekâ kullanımına da uygulanmalıdır.

Bu araçların güvenliği de göz ardı edilemez. Veri şifrelemesi, potansiyel hackleme girişimleri gibi üçüncü taraf tehditlerine karşı çok ihtiyaç duyulan bir siber koruma katmanı ekler. Tekrar, denetimler güvenliği güçlendirmede hayati bir rol oynar; çünkü zarar vermeden önce olası kör noktaları tespit etmek üzere tasarlanmıştır.

Sektör bir dönüm noktasındadır; ya araştırma denetiminin geleneksel modellerine bağlı kalmak için teknolojiyi reddeder ya da benimser. İlk seçenek, sürecin talep karşısında çökmesinin sadece zaman meselesi olacağı anlamına gelir. İkinci seçenek ise yayıncıları ve değerlendiricileri sadece ayak uydurmakla kalmayıp, artan talebin önünde kalmalarını sağlayarak güçlendirir ve olanak tanır.