Arel Medya olarak Gazetecilik Bölümü Dr. Öğr. Üyesi Ezgi Çakır ile
gerçekleştirdiğimiz bu söyleşide; yapay zeka özetlerinin medya ekosistemi
üzerindeki yapısal etkilerini, düşen trafik verilerini ve dijital yayıncılığın
değişen iş modellerini değerlendirdik. Arama motorlarının bilgiyi doğrudan
sunmasının habere olan güveni ve mesleki motivasyonu nasıl
dönüştürdüğünü Çakır’a sorduk. Çakır’a göre, yapay zekanın etkisiyle
“gazetecilik, bir tanınma mesleği olmaktan çıkıyor, etki mesleği haline
geliyor.”

Haber: Zeynep Yağmur Kahveci

zeynepkahveci25@istanbularel.edu.tr

Arama motorlarının haberi kullanıcıya doğrudan özetleyerek sunması, mevcut dijital yayıncılıktaki ‘kaynağa yönlendirme’ ilkesini nasıl etkiliyor?  Bu durum, medya kuruluşlarının iş modellerinde ne tür bir dönüşümü zorunlu kılıyor?

​Kaynağa yönlendirme ilkesi dijital yayıncılığın son yirmi yıldaki temel sözleşmesiydi aslında. Arama motorları içeriği dizine ekler, kullanıcıyı kaynağa yönlendirir ve yayıncı reklamdan ya da abonelik sisteminden gelir elde ederdi. Yakın zamanda yapay zeka özetleri bu sözleşmeyi tek taraflı olarak ortadan kaldırdı. Artık sistem kullanıcıya bilgiyi taşımıyor. Bilgiyi kullanıcıya taşıyor. Bu durum teknik bir değişim gibi görünse de yapay zeka çağının belki de en sessiz ama en derin yapısal kırılmalarından biri olabilir. Medya sektörü için ekonomik sonuçları şimdiden görünür halde geldi.  

Define Media Group’un 64 yayıncı sitesi üzerinden yaptığı analize göre AI Overviews’ın yaygınlaşmasıyla bilgiye veya haber içeriğine ulaşmada organik arama trafiğinin yüzde 42 oranında düştüğü görülmüştür. Forbes’ta yayımlanan bir analize göre kullanıcıların arama trafiği, yüzde 60 oranında artık herhangi bir siteye tıklamadan sona eriyor. Yani sıfır tıklamalı aramalar artık tüm aramaların yüzde altmışını geçiyor. Ayrıca Reuters Enstitüsü’nün haber yöneticileriyle yaptığı ankete göre sektör, arama trafiğinin 2029 yılına kadar yüzde 43 daha düşeceğini öngörüyor. Üstelik bu ortalama bir tahmin. Ankete katılanların beşte biri trafiğinin yüzde 75’inden fazlasını kaybedeceğini düşünüyor. Araştırma verilerine bakıldığında tablo oldukça sert. Daha önce arama sonuçlarında birinci sırada yer alan siteler, bir yapay zeka özeti sayfanın üzerini kapladığında tıklamalarının yaklaşık yüzde 79’unu kaybedebiliyor. Bu tablo karşısında medya kuruluşlarının sayfa görüntüleme ve reklama dayalı gelir anlayışı temelden sarsılıyor. 

Abonelik modeli ise daha dayanıklı görünüyor ama onu da tehdit eden dinamikler var. Yayıncıların yapması gereken dönüşüm aslında birkaç eksende aynı anda ilerlemek zorunda. Gelir çeşitlendirmesi bunların başında geliyor. Etkinlik, bülten, podcast, lisans anlaşmaları… Bunun yanında platform bağımlılığını azaltmak için doğrudan kitle ilişkisi kurmak, okuyucuya e-posta ve mobil uygulama üzerinden doğrudan ulaşmak giderek daha önemli hale geliyor. Ama belki de en önemli dönüşüm içerik stratejisinde. Define Media Group’un verileri şu an için medya kuruluşlarına umut verici bir alan gösteriyor. Son dakika haber trafiği Kasım 2024’ten Şubat 2026’ya kadar yüzde 103 artarken, kalıcı içerik yaklaşık yüzde 40 geriledi. Bu şu demek oluyor, son dakika haberleri bu dönüşümde hala korunaklı bir alan. Yapay zeka sistemleri hızla gelişen olaylarla iyi başa çıkamıyor, yapay zeka özetleri hızla gelişen olayları yeterince kapsamıyor. Bu sorgu türünde yayıncı trafiği hala artış gösterme eğiliminde. Bu yüzden özgün ve zamanında habercilik, sahaya inmek, gerçek zamanlı bilgi üretmek şu an hala korunaklı bir alan. Bunlar yapay zekanın şu an kopyalayamadığı şeyler ama yapay zeka sistemleri geliştikçe bu alan da daralabilir.

Haber içeriklerinin yapay zeka modelleri tarafından kullanılması, ancak haberin asıl kaynağına trafik sağlanmaması hususu; yayıncılık hakları ve emek bağlamında nasıl değerlendirilmeli?

​Hukuki olarak mesele henüz çözümlenmemiş. Tablo hala çok gri. Yapay zeka sistemleri haber makalelerinden bilgi çıkarıp birden fazla kaynağı sentezleyerek yeni metinler üretiyor. Bu durum, mevcut telif hakkı çerçevelerinin henüz tam olarak karşılık veremediği yeni bir alan. Mevcut çerçevede, başka bir yayıncının makalesini kelimesi kelimesine kopyalaması yasaktır ama yapay zeka bunu yapmıyor. Birden fazla kaynaktan sentezlenmiş, orijinal kaynakta birebir yer almayan yeni bir metin üretiyor. New York Times’ın OpenAI ve Microsoft’a açtığı dava bu tartışmanın en bilinen ve en kapsamlı örneği. Dava henüz sonuçlanmadı ama medya sektörü için kritik bir emsal niteliği taşıyacağı kesin. 

The Economist yapay zeka şirketlerine içerik lisanslamıyor. Botların web içeriğini kazımasını engelliyor. The Economist 182 yıllık bir marka olarak, video ile ses gibi makinelerin kolay taklit edemeyeceği formatlara yatırım yapıyor. Bu tercih aslında ikinci soruya da kapı aralıyor. İçerik üretilirken harcanan emek karşılığını buluyor mu? Bir muhabirin bir olayı takip etmesi, kaynaklarla konuşması, doğrulaması, yazması ciddi bir emek ve maliyet gerektiriyor. Bu emeğin karşılığını bulması için okuyucunun o siteye gitmesi gerekiyor. Gitmiyorsa medya sektöründeki ekonomik model işlemiyor. Yapay zeka sistemleri şu an insan gazetecilerin ürettiği içeriği tüketiyor ama o içeriği ayakta tutan ekonomik düzeni aynı anda tahrip ediyor. Bazı yayıncılar yapay zeka şirketleriyle lisans anlaşmaları yapıyorlar. Ama bu anlaşmaların koşulları kamuoyuyla paylaşılmıyor. Bu nedenle lisans ücretlerinin, kaybedilen web sitesi trafiği gelirini gerçekten telafi edip edemeyeceği belirsiz. Emek boyutunda, büyük yayıncılar yapay zeka şirketleriyle masaya oturabiliyor ama küçük yerel yayıncıların pazarlık gücünün neredeyse sıfır olduğuna da unutmamak gerekir. Bu nedenle hem hukuki boyutunda ve emek boyutunda güç asimetrisinin kırılması gerekir.

Yapay zekanın sunduğu kısa özetler, haberin bağlamından kopmasına yol açabilir mi? Bu durum okuyucunun habere olan güvenini ve doğru bilgiye ulaşma sürecini nasıl etkiliyor?

​Evet, yol açabilir. Yapay zeka özeti tanımı gereği indirgemeci, karmaşık bir olayı birkaç cümleye sığdırıyor. Bu süreçte tarihsel arka plan, çelişkili kaynaklar, belirsizlikler ve farklı perspektifler kaçınılmaz olarak düşüyor. Kullanıcı bir olayın ne olduğunu öğreniyor ama neden önemli olduğunu, kimin bakış açısından aktarıldığını, neyin henüz netleşmediğini görmüyor. Araştırmacılar buna “yüzeysel okuryazarlık” diyor. Bir şeyin farkında olmak ama onu gerçekten anlamamak… Bir de yanlış bilgi riski var. Reuters Enstitüsü bu tür içerikleri “factslop” olarak tanımlıyor, akıl almaz görünmeyen ama yanlış olan yapay zeka çıktısı… Kullanıcı artık sadece haberin kendisiyle değil, o haberin bir yapay zeka tarafından yorumlanmış, özetlenmiş ve yeniden çerçevelenmiş versiyonuyla karşı karşıyadır. Bunun farkında bile olmayabiliyor. Bu aslında bilgiye erişimin köklü biçimde dönüştüğünün en somut göstergelerinden biri. Makul görünen ama aslında yanlış bilgi, özellikle gerçeklerin netleşmediği gelişmekte olan olaylarda çok daha tehlikeli boyutta olabilir. Doğruluğun en çok önem taşıdığı anlarda sistem en güvenilmez alan haline geliyor. Yapay zeka sistemlerinde üretilen bu bilgi, habere olan güveni olumsuz yönde etkiliyor.  Reuters Enstitüsü’nün 2025 Dijital Haber Raporu’na göre okuyucuların yüzde 58’i çevrimiçi haberlerde doğruyu yanlıştan ayırt edebildiklerine güvenmiyor. Yapay zeka özetleri bu tabloyu daha da derinleştiriyor. Asıl tehlike ise güvenin aşınmasının sessizce gerçekleşmesi. Kullanıcı yanlış veya eksik bir özet tükettiğinde bunu hemen fark etmiyor. Fark etmek için orijinal kaynağa gitmesi gerekiyor ama artık kimse oraya gitmiyor.

Hangi haber kaynağının özetleneceğine karar veren algoritmaların şeffaf olmayışı; dijital dünyada haber çeşitliliği ve farklı seslerin görünürlüğü açısından ne gibi riskler taşıyor?

Bu belki de yapay zeka özetleri tartışmasının en az görünen ama en yapısal meselesi olabilir… Bir yapay zeka hangi kaynağı özetliyor? Hangi kriterlere göre seçim yapıyor? Hangi bakış açıları dahil ediliyor, hangisi dışlanıyor? Gazetecilik mesleğini bizzat yapmış biri olarak şunu söyleyebilirim, haberde neleri dahil ettiğin kadar neleri dışarıda bıraktığın da o haberi şekillendiriyor. Yapay zeka özetlerinde alınan bu kararlar tamamen şeffaf değildir ve yayıncıların itiraz edebileceği bir mercii veya bir mekanizma yoktur. 

Define Media Group’un Ahrefs verisine dayanan analizinde çarpıcı bir tablo ortaya çıkıyor. Yapay zeka özetleri haber içeriğinde yalnızda yüzde 15 görünürlük oranına sahipken, sağlık ve bilim kategorilerinde bu oran yaklaşık üç kat daha yüksek. Yani yapay zeka bir sağlık sorusunu yanıtlamaya çok daha istekli ama bir haber sorgusunda geri çekiliyor. Bu Google’ın bilinçli bir tercihi olabilir. Hızla gelişen olaylarda yanlış bilgi üretme riskini almak istemiyor olabilir. Google’ın bu tercihleri nasıl yaptığı şeffaf değil. 

Araştırmalar da yapay zeka cevap motorlarının yüksek sıralamalı ve yüksek otoriteli kaynaklara yöneldiğini ortaya koyuyor. Bu kendi başına bir sorun değil ama şunu beraberinde getiriyor. Finansal olarak güçlü, kurumsal yapısı sağlam ve ağırlıklı olarak İngilizce dilinde yayın yapan medya kuruluşları, yapay zeka özetlerinin girdisine hakim oluyor. Daha küçük yayıncılar, yerel sesler, azınlık perspektifleri ve bağımsız medya ise bu özetlerde neredeyse hiç yer bulamıyor. 

Geleneksel aramada kullanıcı birden fazla sonuç arasında gezinebiliyordu. Yapay zeka özetleri tek bir sentezlenmiş yanıtı kullanıcıya sunuyor. O yanıtın hangi sesleri taşıdığını kullanıcı göremediği gibi sorgulayamıyor da. Burada görünürlükte çeşitlilik sunan ama arka planda belirli sesleri sistematik olarak dışlayan bir mekanizma vardır. Medya çeşitliliği açısından bu ciddi bir risktir. Demokratik kamusal alanda bilginin çoğulculuğu sadece tercih meselesi değildir, bir işlev meselesidir. Bu kararları denetlenemeyen algoritmalar verdiğinde risk sadece medya sektörüne ait olmaktan da çıkacaktır. Hangi olayların, hangi çerçeveden, kimin sesiyle kamuoyuna taşındığını belirleyen algoritmalar şeffaf olmadığında, bu kararlar siyasi ve ticari aktörlerin denetimsiz etkisine açık hale gelir. 

Haberin bu denli hızlı tüketilip anonimleştiği bir çağda, yeni nesil gazeteciler mesleki motivasyonlarını nasıl korumalı ve kendilerini bu yeni ekosisteme nasıl hazırlamalı?

Bir gazeteci kaynağı araştırıyor, sahaya iniyor, olayı doğruluyor ve haber metnini üretiyor. Fakat birkaç saniye sonra bu emeğin özeti anonim bir yapay zeka cümlesi oluyor. Üzerinde uzun süre çalıştığın bir araştırma, yapay zeka tarafından birkaç cümleye indirgeniyor ve okuyucu senin adını hiç görmüyor. Bu soruyu samimiyetle yanıtlamak gerekirse… bu yalnızca bir ekonomik sorun değil, mesleğin varlık sebebiyle ilgili bir sorundur.  

Ama şunu da net söylemek gerekir, yapay zekanın en zorlandığı şey gazeteciliğin özüdür. Saha haberciliği, birincil kaynaklarla birebir ilişki ve güvenilirlik inşası, kayıtları takip etme, arşivi inceleme ve hesap sorma bunların hiçbiri veri sentezi değildir. Bir insan pratiğidir. Motivasyon meselesi gerçek ve hafife alınmamalıdır. Bu anlamda yeni nesil gazetecilerin kendilerine sormaya başlamaları gerek soru şudur. “Yapay zekanın yapamayacağı, neleri yapabilirim”. Bunu savunmacı bir yerden söylemiyorum. Stratejik olarak yapay zeka araçlarını rakip olarak değil, haber anlatısını destekleyen araçlar olarak kullanabilmeliyiz. Veri okuryazarlığı, podcast, vodcast ve sosyal medya aracılığıyla okuyucu-dinleyici ile doğrudan kitle ilişkisi kurma becerisi ve belki de en önemlisi araştırmacı gazetecilik disiplinine yatırım yapmak… Bunların hepsi yanıtın birer parçası. Son dakika haber trafiği artıyor çünkü sistem hala gerçek zamanlı orijinal bilgiyi üretemiyor. Yapay zeka özetleri, kamuya açık bilgiyi sentezliyor ama henüz kamuya açık olmayan bilgiyi kazımıyor. Sızıntılar, belgeler, sahaya inen habercilik… Bunlar hala insan işi…

Mesleki motivasyon için son olarak şunu söyleyebilirim. Gazetecilik bir tanınma mesleği olmaktan çıkıyor, etki mesleği haline geliyor. Yapay zekanın takibini yapamadığı ve kopyalayamadığı bir soruşturma, gerçekten bir fark yaratacaktır. O etkiyi de hissetmek çalışan gazeteciler için güçlü bir motivasyon kaynağı olabilir. 

Yapay zeka modellerinin eğitiminde kullanılan içeriklerin telif haklarını korumak ve medya sektörünün sürdürülebilirliğini sağlamak adına ne tür işbirliği modelleri ve genel düzenleyici yaklaşımlar geliştirilebilir? Bu tür arayışların medya sektörünün gelecekteki dönüşümüne etkisini nasıl değerlendiriyorsunuz?

Bu noktada daha etkili bir çerçeve için birkaç şeyin birlikte işlemesi gerekiyor. Zorunlu lisanslama ve şeffaf bir telif sistemi ile birlikte hangi kaynakların yapay zeka özetlerine katkıda bulunduğunun kamuoyuna açık şekilde raporlanması gerekiyor. Güç asimetrisinin de aşılabilmesi için küçük yayıncılarla da sektör çapında görüşme ve anlaşma mekanizmaları kurulmalıdır. New York Times’ın OpenAI ve Microsofta açtığı davalar sektör için önemli emsal oluşturabilir ancak mahkemelerden çıkacak kararlar tek başına yeterli olmayabilir.  Mahkeme kararları, hangi sorgu için yapay zeka özeti gösterileceğini, hangi kaynağa ne kadar yer verileceğini doğrudan denetim sağlamayabilir. Hukuki çerçeve gereklidir ama şu aşamada yeterli değildir. 

Son olarak şunu eklemek isterim. Bugün konuştuklarımızın tamamı aslında tek bir eksende buluşuyor. Yapay zeka şu an başkasının ürettiği haberi tüketiyor… Ama asıl tehdit belki de henüz tam olarak konuşulmayan boyutta. Yapay zekanın artık haber üretmeye de başladığı gerçeği… Bazı ajanslar ve yayıncılar finansal haberler, spor skorları, hava durumu gibi içerikleri zaten yapay zeka ile yazıyor. Kısa vadede bu bir verimlilik aracı gibi görünüyor. Ama uzun vadede şu soruyu sormak gerekiyor. Yapay zeka hem haberi üretiyor hem özetliyor hem de kullanıcıya sunuyorsa, gazetecinin yani insanın bu denklemdeki yeri ne olacak? Daha da önemlisi o denklemde artık insan yoksa yapay zeka neyi sentezleyecek? Bu kendi kendini tüketen bir döngü. Medya ekosistemi bu soruyu ne kadar erken sorarsa, cevabı şekillendirme şansı o kadar fazla olacak.