Sohbet robotuyla on dakika, ve insanlar zor sorulardan daha çabuk vazgeçiyor

Sorular beşinci sınıf düzeyindeydi: sıradan kesirleri toplamak, çıkarmak, çarpmak ve bölmek. Katılımcılar bunları evlerinden, insanların araştırmalara katılarak harçlık kazandığı Prolific platformu üzerinden çözdü ve tüm iş için 2,60 dolar aldı. Yarısına ekranın sağ tarafında bir yapay zekâ asistanıyla sohbet penceresi verildi. Diğer yarısına hiçbir şey verilmedi. On ikinci sorudan sonra sohbet kayboldu ve iki grup da üç soruyla tek başına baş başa kaldı.

Bu üç soruda asistanı olan grup yüzde 57’sini çözdü, asistansız grup ise yüzde 73’ünü. Yardımcısını kaybedenler soruları neredeyse iki kat sık bıraktı: yüzde 20’ye karşı yüzde 11. Etkinin ortaya çıkması için yapay zekâyla yaklaşık on dakikalık çalışma yetti. Bir sonraki deney ilginç bir ayrıntı gösterdi: sohbet robotundan hazır cevap isteyenler en kötü sonucu aldı. İpucu isteyenlerde belirgin bir kayıp bulunmadı.

Deneyi Carnegie Mellon Üniversitesi’nden Grace Liu, UC Berkeley İnsan Uyumlu Yapay Zekâ Merkezi’nden (CHAI) algoritmalar ve yapay zekâ üzerine kitaplarıyla tanınan Brian Christian ile Oxford, MIT ve UCLA’den üç bilim insanı yürüttü. Ön baskı Nisan’da yayımlandı, gözden geçirilmiş sürümü Ekim 2026’da San Francisco’daki Dil Modelleme Konferansı COLM’da sunuldu ve 9 Ekim’de Berkeley News tarafından haberleştirildi .

Yardımcıyla on iki soru, yardımcısız üç

Psikologlar azmi oldukça basit ölçer: kişi havlu atmadan önce zor bir soru üzerinde ne kadar çalışır. Burada bu, atlanan sorular üzerinden sayıldı. Her soru atlanabiliyordu ve her atlama, kişinin onunla uğraşmamaya karar verdiği anlamına geliyordu. Hata yapıldığında iki grup da doğru çözümü görüyordu, yani herkes öğreniyordu. Bir grup tek başına öğreniyordu, diğerinin ise her an işin tamamını onun yerine yapabilecek bir yoldaşı vardı.

Üç deneyde toplam 1.222 Amerikalı yer aldı ve her deney bir öncekinin açığını kapattı. Belki insanlar yalnızca sohbetin kaybolmasından rahatsız olmuştu: az önce orada bir pencere vardı, şimdi yok. İkinci deneyde yapay zekâsız gruba da, katılımcıların zaten gördüğü soruların çözümlerini gösteren bir yan panel verildi. Fark küçüldü ama sürdü; atlamalardaki fark bu kez istatistiksel olarak anlamlı değildi ve yazarlar bunu açıkça söylüyor.

Üçüncü deney, bunun aritmetiğe özgü bir durum olup olmadığını sınadı. Katılımcılar Amerikan SAT tarzında okuduğunu anlama soruları yanıtladı. Örüntü korundu ve eski yapay zekâ kullanıcıları soruları belirgin biçimde daha sık atladı: yüzde 8’e karşı yüzde 1.

Cevap istemek ya da ipucu istemek

İkinci deneyde katılımcılara sohbeti nasıl kullandıkları soruldu ve sonuçlar yanıtlarına göre karşılaştırıldı. Sohbet kapatıldıktan sonra hazır cevap isteyenler soruların yüzde 65’ini çözdü; kontrol grubunda bu oran yüzde 77’ydi.

Yazarlar burada önemli bir uyarı ekliyor. İnsanlar sohbeti nasıl kullanacaklarına kendileri karar verdi; bu rastgele atanmadı. Belki hazır cevap isteyenler, hiç yapay zekâ olmasa da daha çabuk pes edecek kişilerdi. Bu yüzden kullanım tarzına göre döküm bir ilişkiyi gösteriyor, kanıtlanmış bir nedeni değil. Asıl sonuç yine de nedensel: yapay zekâ grubuna rastgele atanan kişiler, yardım elinden alınınca daha kötü performans gösterdi.

Kesirlerle ilgili bir hikâye değil

Christian, Berkeley News’e şöyle konuştu: “Çarpıcı bir bulgu, ama bir bakıma hepimizin içinden hissettiği bir hikâyeye malzeme sağlıyor. Ben de yaşıyorum bunu.” Ona göre bu, kesirler ve SAT soruları hakkında bir hikâye değil: aynı örüntü ilkokul öğrencilerinden dünyanın önde gelen uzmanlarına kadar herkes için geçerli.

Yazarlar mekanizmayı şöyle tarif ediyor: yapay zekâyla çalışmak insanı anında cevap beklemeye alıştırıyor ve zor kısmı tek başına aşma alıştırmasını elinden alıyor. Basitçe söylemek gerekirse bir asansöre benziyor. Çalıştığı sürece kimsenin merdivene ihtiyacı yok. Bozulunca beşinci kat, bir hafta öncesine göre nedense daha yüksek geliyor.

Benzer şeyler başka deneylerde de görüldü. 2025’te PNAS dergisi, matematik çalışan yaklaşık bin lise öğrencisinin GPT-4’ün iki sürümüyle çalıştığı bir Türk okulundan bir çalışma yayımladı . İkisi de alıştırma sırasında işe yaradı. Ama yapay zekânın artık olmadığı sınavda, sıradan sohbet robotunu kullananlar onsuz çalışan sınıf arkadaşlarından yüzde 17 daha düşük puan aldı. Cevap yerine ipucu veren öğretmen sürümüyle çalışanlarda bu zarar neredeyse ortadan kalktı.

Ocak 2026’da Anthropic aynı fikri programcılar üzerinde sınadı . Çoğu kıdemsiz 52 geliştirici, tanımadıkları bir Python kütüphanesini öğrendi. Yapay zekâ asistanıyla öğrenenler sonradan onsuz girdikleri testte yüzde 50 aldı; diğerleri yüzde 67. Fark en çok hata ayıklama sorularında açıldı. Yine, daha iyi sonuç alanlar bütün işi makineye yıkanlar değil, kodu anlamak için ona soru soranlar oldu.

On dakikanın kanıtlamadığı şeyler

“Yapay zekâ bizi aptallaştırıyor” gibi manşetler bu deneyin gösterdiği şey değil. Deney tek bir şeyi ölçtü: yardım ortadan kalktıktan sonraki ilk dakikalarda ne oluyor. Etkinin bir gün mü, bir ay mı, bir yıl boyunca sohbet robotuyla yaşandığında da sürüp sürmediği çalışmada sınanmadı ve yazarlar bunu bir sınırlılık olarak belirtiyor.

Katılımcılar için riskler de düşüktü. 2,60 dolar ve on üç dakikalık zaman karşılığında az kişi her kesir için didinir; sınavda ya da işte motivasyon çok farklıdır. Etki fark edilir ama büyük değil: ikinci deneyde çözülen soru farkı altı yüzde puana indi. En cesaret verici bulgu, yani ipuçlarına ilişkin olanı ise küçük bir alt gruba dayanıyor. Bu, ikinci deneyde yapay zekâ grubunun yüzde 27’si, yaklaşık 80 kişi, ve sonucun yine de doğrulanması gerekiyor.

Yine de tablo, çok farklı insanlarla yapılan üç bağımsız çalışmada tekrar ediyor: Türkiye’deki okul çocukları, programcılar, Amerika’daki rastgele yetişkinler. Her yerde işin zor kısmını tamamen makineye devredenler en kötü sonucu aldı.

Kopyalamanıza izin vermeyen bir öğretmen

Christian’ın önerdiği çözüm mütevazı geliyor. Varsayılan olarak yapay zekâ yanıtları daha çok bir öğretmen gibi çalışabilir: hazır sonucu vermek yerine sizi fikre doğru yönlendirir. Hedefi her ayardan daha geniş çerçeveliyor: “İnsan yeteneklerinin mümkün olduğunca yerinden edilmediği, güçlendirildiği bir geleceğe doğru çalışmamız gerekiyor.”

Böyle kipler zaten var. 29 Temmuz 2025’te OpenAI, ChatGPT’de çalışma modunu başlattı : yönlendirici sorular soruyor ve sizi çözüme adım adım götürüyor. Claude ’un da benzer bir öğrenme kipi var. Ancak onu elle açmanız gerekiyor ve ChatGPT’de bir konuşmanın ortasında kapatabiliyorsunuz. Sıradan mod hâlâ anında ve eksiksiz yanıt veriyor.

Yani “cevabı ver” ile “ipucu ver” arasındaki seçim insana düşüyor ve bu, sorunun acil olduğu en kötü anda geliyor. Bu hikâyede ipucu, asansör gibi değil tırabzan gibi çalışıyor: yine kendi bacaklarınızla çıkıyorsunuz ve bu yüzden yardım gidince merdiven daha dik gelmiyor.