(Bu konuda ayrıntılı bir makale ESTÜDAM Halk Sağlığı Dergisinin Şubat-2026’da yayınlanacak yeni sayısında yer alacaktır. Erişim: https://dergipark.org.tr/tr/pub/estudamhsd)

Yapay zekâ (YZ) çılgınlığı almış başını gidiyor. Herkesin kendine göre bir yapay zekâsı var. Yarım yamalak bilgi ile uzman olduğunu zannedip ahkam kesenler de var ne olup bittiğini anlamaya çalışan da. Kimileri makine öğrenmesi yoluyla geliştirdikleri yapay zekâyı eğitmeye çalışıyor kimileri de takım tutar gibi sadık taraftarı hâline geldikleri YZ uygulamasını diğerlerine karşı savunma derdinde.

Ödevlerini, tezlerini yapay zekâya hazırlatan öğrenciler, sınav sorularını ders sunularını yapay zekâya düzenleten hocalar, makalelerini yapay zekâya yazdıran akademisyenler, ne ararsan var. Bilgi sahibi olmadan fikir sahibi olmayı, kısa yolları, fırsatçılığı ve köşe dönücülüğü seven insanımızdan beklenen davranış biçimleri özet olarak.

Sıradan insan için güncel ve popüler olanı bir an önce izlemek ve izlerken derinlemesine bilgiye ihtiyaç duymamak, eleştirel olmamak anlaşılabilir bir durum. Bir tür kaçırmama kaygısı, FOMO hâli. Ancak, aynı tavrın bilim insanlarında da yaygın olduğunu görmek düşündürücü ve üzücü.

Akademik ünvanlı kişiler arasında yapay zekâ ve büyük veri kullanarak araştırma yapmak âdeta moda hâline gelmiş durumda. Yeni bir uygulama alanı keşfetmiş olmanın verdiği heyecanla neredeyse herkes çalışmalarına bir yerinden YZ ya da büyük veri sokuşturma derdinde. Temel tıp bilimi araştırmacıları, klinik araştırmacılar, epidemiyologlar, aklı başında olması beklenen herkes yeni akıma kapılmış hâlde. Hangi konuda araştırma yapılması gerektiği değil de hangi konunun YZ ve büyük veri kullanımına uygun olduğu artık daha önemli.

Manzara 90’lı yılların ilk yarısındaki genetik çalışmalar furyasını çağrıştırıyor. İnsan genom projesinin gündeme gelmesi ile birlikte ilgili ilgisiz her akademisyenin konusu hâline gelmişti genetik çalışmalar. Artık insanın gen haritası çıkarılacak, hayatın kitabı yazılmış olacaktı. Varlığımızın her zerresini tanımlayan genleri çözmek için herkes kolları sıvamış, konferanslar veriliyor, projeler üretiliyor, kongre ve sempozyumlar birbirini izliyordu. Neyse ki insan genom projesi tamamlandığında genetik gerçeklerin hayal edildiği gibi olmadığı anlaşıldı da heyecanlı koşuşturmalar sona erdi.

Benzer bir durum kısa süre önce atlattığımız pandemi döneminde yaşandı. COVID-19 bir anda “hot topic” hâline geldi. Bilen bilmeyen bir sürü akademisyen kanal kanal dolaşıp TV’lerde ahkam kesmeye, ilgili ilgisiz herkes araştırma ve yayın yapmaya, diğerleri arasında öncü rol almaya soyundu. Öyle ki, Science-Metrix tarafından sınıflanan 174 bilim alanının otomobil mühendisliği alanı da dâhil olmak üzere her birinde COVID-19 konusunda yayın yapılmayan alan kalmadı.

Güncel olanı kaçırmama, ön alma, adını duyurma gibi duygular ve tavırlar son derece insani ve anlaşılabilir durumlar. Bilinmeyeni araştırmak, bir an önce yeni şeyler bulmak ve bulduklarını bilim dünyası ile paylaşmak da beklenen bilim insanı tavırları. Ancak bunları yaparken başkalarına zarar vermemek, yanıltıcı olmamak, hakim olmadığı alanlarda yazıp konuşurken dikkatli olmak, haddini bilmek de temel etik değerlere sahip insan özellikleri.

Bugünkü tıp bilimi alanındaki araştırmalarda yapay zekâ kullanım çılgınlığı ne yazık ki etik değerlerden kopuk ilerliyor. Pek çok araştırmacının yapay zekâyı kara-kutudaki sırları çözecek bir aygıt, büyük veriyi de içinde her türlü mucizevi bilginin yer aldığı bir kaynak olarak gördüğü dikkati çekiyor.

Oysa başka bir açıdan bakıldığında yapay zekâ gelişmiş bir arama motorundan, büyük veri ise devasa bir dijital atık çöplüğünden başka bir şey değil. Her ikisi de insan ürünü. Bizden önceki nesillerin birikimlerinin, çabalarının sonuçları. Yeni olan bir şey yok aslında.

Yeni teknolojilerin, bilişim araçlarının günlük yaşamı kolaylaştırdıkları, insanlık adına yeni ufuklar açtıkları ve açabileceklerine kuşku yok. Bu nedenle tıp ve sağlık hizmetleri dışında her alanda özgürce ve sınırsızca kullanılmalarına itiraz etmek de yersiz. Ancak, tıp ve sağlık hizmetleri alanında sınırsızlığın bedelinin kaybedilen insan yaşamları ve yaşam kaliteleri olduğu unutulmamalı.

Tıbbi uygulamalar asırlardır “önce zarar vermemek” ilkesine göre yapılmakta. Hekimlik ve sağlık mesleklerinin gelişmiş etik değerlere sahip, saygın ve güçlü meslekler olmalarının başlıca nedeni bu. Kullanılan her bilginin yapılan her uygulamanın ortaya çıkış öyküsünde pek çok bilim insanının alın teri, uykusuz geceleri, olağanüstü çabaları var. Araştırma yöntemleri asırlar boyunca üzerinde çalışılmış, emek harcanmış, eleştiri ve tartışmalarla şekillenmiş, akıl ve deneyim süzgeçlerinden geçerek bugünü hâllerine evrilmiş yöntemler. Bu yöntemler gözlüğü ile bakıldığında, örneğin hastalık oluşumundaki nedenselliği açıklama amaçlı randomize kontrollü deneysel araştırmaların ya da toplum temelli prospektif kohort araştırmalarının büyük veri kullanılarak yapay zekâ yardımıyla yapılması teorik olarak bile mümkün değil.

Yeni teknolojilerin bazı bürokratik işleri, rutin uygulamaları hızlandırdığı, hatta hastalık tanı ve tedavisinde yardımcı olabileceği doğru ve gerçek. Ancak yeni tıbbi bilgi üretiminde başarılarına ilişkin henüz yeterli kanıt yok.

Bu nedenle, doğal zekâmız yardımıyla bireysel büyük veri deposu beynimizin çözmekte zorlandığı sorunları yapay zekâ denilen arama motoru ile büyük veri dijital atık çöplüğünde dolaşarak çözmeye çalışmak aptallık olmasa bile saflıktan başka bir şey değil.

Sözü Eubanks’ın, “Büyük Veri Çağında Zarar Vermeme Yemini” ile tamamlayalım:  

“İnsanların kendi hayatlarının uzmanı olduğunu anlamak; kaynaklar ile bunlara ihtiyaç duyan insanlar arasındaki engelleri ortadan kaldıran araçlar yaratmak; teknik bilgileri dezavantaj ve baskıları artırmak için kullanmamak; geçmiş deneyimlerden alınan dersleri unutmamak; sistemleri veriler için değil de insanların ihtiyaçları için entegre etmek; veri toplamış olmak için veri toplamamak ve saklamış olmak için veri saklamamak; tasarım kolaylığı yerine bilgilendirilmiş onamı önceliklendirmek; yoksulların yerleşik yasal haklarını altüst eden veri tabanlı bir sistem tasarlamamak; teknolojilerin veri noktaları, olasılıklar veya kalıplar için değil, insanlar için tasarlanması gerektiğini unutmamak.” her bilim insanının gözetmesi gereken temel ilkeler olmalıdır. (Eubanks ,2018: 212)*.

*Eubanks, Virginia, Automating Inequality: How High-Tech Tools Profile, Police, and Punish the Poor. New York: Picador, St. Martin’s Press, 2018.