Aydın Tiryaki ve ChatGPT AI (2026)
Giriş: Küçük Bir İfade, Büyük Bir Dil Testi
Türkçede bazı ifadeler vardır ki anlamlarını sözlükten değil, ilişkiden alırlar. Tonla, mimikle, bağlamla yaşarlar. “Havan batsın” bu ifadelerin en tipik örneklerinden biridir. Çoğu kullanımda bu söz ne bir beddua ne de kaba bir çıkıştır. Aksine; zarif bir takdir, hafif bir kıskançlık ve ince bir alayın birleşimidir. Gülümseyerek söylenir, gülümsemeyle karşılanır.
Bu makale, tek bir deyim üzerinden dört farklı yapay zekâ yaklaşımının — Google Translate, ChatGPT Translate, ChatGPT’nin kendisi ve Gemini — Türkçenin bağlamsal ve pragmatik katmanları karşısındaki performansını ele almaktadır. Ortaya çıkan tablo, yalnızca çeviri kalitesiyle ilgili değil; yapay zekânın dili nasıl “anladığı” iddiasıyla da doğrudan ilişkilidir.
Deneyin Bilinçli Başlangıcı: Yanlışı Gözlemlemek
Bu süreç bir “doğru çeviri arayışı” olarak başlamamıştır. Google Translate’e yönelirken beklenti bilinçli olarak düşüktür. Amaç, sistemin yanlışı nasıl yaptığına bakmaktır. En azından sözcüksel bir tutarlılık — “hava → air”, “batmak → sink” gibi — beklenmiştir.
Ortaya çıkan sonuç ise şudur:
“havan batsın” → “damn the weather”
Bu çeviri yalnızca yanlış değildir; bağlam dışı ve anlamsızdır. “Hava”yı meteorolojiye, “batsın”ı bedduaya bağlayan bu yaklaşım, Türkçedeki iyelik ekini (-n) ve deyimin sosyal kullanımını tamamen göz ardı etmektedir. Bu noktada Google Translate, beklenen basit hatayı bile yapamamış; bunun yerine kontrolsüz bir anlam kopuşu üretmiştir.
ChatGPT Translate: Anlamdan Çok Daha Tehlikeli Bir Sapma
ChatGPT Translate, piyasaya “bağlamı anlayan çeviri” iddiasıyla sunulmuştur. Bu nedenle hata payı değil, hata türü önemlidir. Sonuç şu olmuştur:
“havan batsın” → “screw you”
Bu çeviri, iletişim açısından ciddi risk taşımaktadır:
- Ton gereksiz biçimde sertleşmiştir
- Dostça bir takdir açık bir hakarete dönüşmüştür
- Anlam yalnızca kaybolmamış, tersine çevrilmiştir
Buradaki problem teknik değil, pragmatiktir. Yanlış bir Google çevirisi çoğu zaman fark edilir; ancak “insan gibi anladığını” iddia eden bir sistemin bu tür bir sonuç üretmesi, kullanıcıyı yanıltma potansiyeline sahiptir. Bu tür hatalar yalnızca dili değil, ilişkileri de bozar.
ChatGPT’nin İlk Yorumu: Varsayımın Sınırı
Aynı ifade ChatGPT’ye bağlam verilmeden sorulduğunda, ilk yorum da benzer biçimde beddua ekseninde şekillenmiştir. Bu, yapay zekâ modellerinin bağlam olmadığında en baskın ve yüzeysel anlamı seçme eğilimini göstermektedir.
Bu aşama önemli bir eşiği işaret eder:
Model, doğru anlamı sezgisel olarak bulmamış; varsayım üretmiştir.
Ancak bağlam açıklandığında yorum hızla revize edilmiştir. Bu durum, modelin esnekliğini gösterse de, bağımsız dil sezgisinin henüz yeterli olmadığını da ortaya koymaktadır.
Dördüncü Bakış Açısı: Gemini ve Bağlamla Gelen Düzeltme
Google Translate çıktısı Gemini’ye sunulduğunda daha teknik bir analiz ortaya çıkmıştır. Gemini:
- “hava”nın yalnızca weather anlamına gelmediğini,
- “hava atmak”, “havasından geçilmiyor” gibi kullanımları,
- “havan” sözcüğündeki -n iyelik ekinin belirleyici olduğunu
doğru biçimde tespit etmiştir.
Ancak ilk aşamada Gemini de deyimi sert ve azarlayıcı bir çerçeveye sabitlemiştir. Yani anlam alanını daraltmıştır. Kırılma noktası, deyimin Türkçedeki kibar, esprili ve takdir içeren kullanımının açıklanmasıyla yaşanmıştır. Bu bağlam sunulduğunda Gemini önceki yorumunu revize etmiş ve bu kullanımın geçerli olduğunu kabul etmiştir.
Bu durum açık bir gerçeği ortaya koymaktadır:
Gemini doğruya kendi başına ulaşmamış, kullanıcı tarafından kurulan bağlamla doğruya yönelmiştir.
Ortak Okuma: Dört Sistem, Tek Zayıf Nokta
Bu süreç sonunda ortaya çıkan tablo nettir:
- Google Translate: Sözcüksel ve bağlamsal çöküş
- ChatGPT Translate: Ton ve pragmatik anlam felaketi
- ChatGPT (ilk aşama): Varsayıma dayalı dar yorum
- Gemini: Bağlamla düzeltilebilen fakat sezgisel olarak eksik analiz
Dördü de aynı noktada birleşmektedir:
Türkçenin ince alayı, ironisi ve sosyal zekâsı
hâlâ doğrudan makine sezgisiyle yakalanamamaktadır.
Sonuç: Dilin Ruhu ve Yapay Zekâ
Bu vaka, tek bir deyim üzerinden önemli bir gerçeği görünür kılmaktadır:
- Dil yalnızca kelime değildir
- Anlam, ilişki ve tonla kurulur
- İroni ve ince alay istatistikle kolay öğrenilmez
Yapay zekâ sistemleri hızla gelişmektedir; ancak Türkçe gibi deyimsel yoğunluğu yüksek dillerde, “ruh” katmanına gelindiğinde hâlâ insan sezgisine ihtiyaç duyulmaktadır.
Bu metin bir marka eleştirisi değil, bir hatırlatmadır:
Türkçe, yarım desteklenecek bir dil değildir.
Onu anlamak için kelimeleri değil, gülümsemeyi de modellemek gerekir.
Aydın Tiryaki 