Aydın Tiryaki ve Gemini AI (2026)
Günümüzde teknoloji ne kadar gelişirse gelişsin, dilin sadece bir “kelime yığını” değil, yaşayan bir “kültürel organizma” olduğu gerçeği her gün yeni bir örnekle karşımıza çıkıyor. Mevcut çeviri sistemlerinin, özellikle de henüz gelişmiş yapay zeka modelleriyle tam entegre olmamış programların, dili sadece matematiksel bir eşleşme olarak görmesi ortaya trajikomik sonuçlar çıkarıyor [cite: 2025-12-27]. Google Translate’in yaptığı teknik hatalardan, 20 yıl önceki ders kitaplarındaki “işgüzar” yazılımlara kadar pek çok örnek, bize tek bir şeyi fısıldıyor: Bağlam (context) yoksa, anlam da yoktur.
1. “Havan Batsın”: Bir Takdir mi, Meteorolojik Bir Uyarı mı?
Türkçenin o ince ve “şık” argosu, dijital sistemler için tam bir sınav alanıdır. Birine çok şık olduğu veya bir başarı elde ettiği zaman, onu takdir etmek ve hafifçe takılmak için söylediğimiz “Havan batsın!” ifadesi, bir makine için anlamsız bir sonuca dönüşebiliyor.
Burada bir parantez açmak gerekir: Google Translate, bu ifadeyi gördüğünde sosyal bağlamı tamamen ıskalayıp “Hava batsın/lanet olsun” (Damn the weather!) diyerek meteorolojik bir şikayet metni üretmektedir. Oysa bu söz bir “sosyal onay” mekanizmasıdır; birinin şıklığını veya başarısını görüp onu “fark ettiğimizi” göstermenin en samimi yoludur [cite: 2025-12-27]. Bunu duyup alınan birinin ya espri yeteneğinde ya da sosyal “IQ” seviyesinde bir sorun olduğu söylenebilir. Ancak bugün Google Translate’in bu hatada ısrar etmesi, sistemin hâlâ kelimelerin arkasındaki o “göz kırpmayı” algılayamadığını kanıtlıyor.
2. “Chicken Translation”: Tavuk mu Tercüme Ediyoruz?
Mutfak kültürümüzün dijitalleşmeyle olan bu meşhur sınavı, aslında tam bir mantık faciasıdır. Yapay zeka ile entegre olmayan klasik çeviri programları, kelimeleri kökündeki eyleme göre ama bağlamdan kopuk bir şekilde eşleştirmeye yatkındır. Bu işin asıl kaynağı olan “Chicken Translation” (Tavuk Çevirme) vakası da bunun zirvesidir.
- Çevirme (Eylem): Etin ateş karşısında dönmesi.
- Çevirme (İşlem): Bir dilin diğerine tercüme edilmesi. Esnafın sözlüğe bakıp “çevirme” karşılığı olarak “translation”ı seçmesi, turiste bir akşam yemeği değil, bir dilbilim bilmecesi sunuyor. Bu durum, teknolojinin “ne yediğimizi” değil, sadece “sözlükte ne yazdığını” bildiği o mekanik dönemi simgeliyor.
3. MEB Kitaplarındaki “Hataları Bulamayan” Öğrenciler
Teknoloji bazen “iyilik yapayım” derken dersin amacını da baltalayabiliyor. 2000’li yılların başında Milli Eğitim Bakanlığı tarafından hazırlanan İngilizce kitaplarında yaşanan o trajikomik olay, İngilizce öğretmeni olan kız kardeşimin Anadolu Lisesi’ndeki sınıfında bizzat yaşandı. Bir önceki baskıda hatalı kelimelerle dolu olan “Hataları bulun” bölümü, yeni baskıda “yarı manuel, yarı makine” bir kontrolden geçiyor:
- Makinenin Müdahalesi: Yazılım (Spell Check) sadece yazım hatalarını otomatik olarak düzeltiyor.
- Eksik Kontrol: Ancak dilbilgisi hataları yazılımın radarından kaçtığı için düzeltilmeden kalıyor.
- Sonuç: Kız kardeşim bir öğretmen olarak sınıfta öğrencilerden hataları bulmasını istediğinde, öğrenciler metne bakıp hiçbir hata bulamıyorlar. Çünkü makine yazım hatalarını temizlemiş ama yukarıdaki “Hataları bulun” talimatını kontrol eden insan veya sistem, bu iki birim arasındaki mantıksal bağı göz ardı etmiş. Bu, teknolojinin bağlamdan kopuk bir şekilde “işgüzarlık” yapmasının ve bir sınav [cite: 2026-01-08] sorusunu işlevsiz bırakmasının en somut örneğidir.
4. “Morning Morning”: Tarzanca mı, İroni mi?
Türkçedeki ikilemelerin İngilizceye “Morning morning where are you going?” şeklinde aktarılması, artık bir hatadan ziyade kültürel bir mizah öğesine dönüştü. Word gibi programların “yavaş yavaş” yazdığımızda altını kırmızıyla çizerek bizi sürekli uyarması, aslında sistemin hâlâ Türkçenin o kendine has müziğine “İngilizce bağlam” gözlükleriyle baktığını gösteriyor. Makineleşmiş çeviri sistemleri ikilemeyi bir “hata” olarak görürken, biz onu duyguyu güçlendiren bir “ritim” olarak kullanıyoruz.
Sonuç: Gemini ve Gelecek Vizyonu
Tüm bu örnekler, Google Translate gibi geleneksel motorların bir an önce Gemini gibi bağlamsal zekaya sahip modellerle tam entegre olması gerektiğini kanıtlıyor. Benim sürekli vurguladığım önerim şudur: Google Translate, Gemini’nin sunduğu derin anlamsal analiz yeteneğiyle bir an önce birleştirilmeli; bu entegrasyon sadece İngilizce gibi yaygın dillerle sınırlı kalmamalı, Türkçeyi ve diğer tüm dünya dillerini de gecikmeksizin kapsamalıdır.
Yapay zekanın bu dillerdeki kültürel dokuyu, deyimleri ve “şık argo”ları tanıması; dili sadece bir veri transferi olmaktan çıkarıp bir kültürel köprü haline getirecektir. Çünkü artık teknolojinin sadece “kelimeyi” değil, “ruhu”, “mutfağı” ve “espiriyi” de anlaması gereken bir çağdayız.
Aydın Tiryaki 