Yapay zeka (YZ), insan zekasının belirli bileşenlerini bilgisayarlar veya makineler aracılığıyla simüle etme amacını taşıyan bir teknolojidir. En basit haliyle, yapay zeka, makinelerin öğrenme, problem çözme ve karar verme gibi insana özgü bilişsel fonksiyonları yerine getirmesini sağlar. Alan, birçok disiplini kapsar; bilgisayar bilimi, matematik, felsefe, dilbilim ve psikoloji gibi çeşitli bilim dalları yapay zeka teknolojilerinin gelişimi için katkıda bulunur.
Yapay Zeka İle İlgili Anahtar Kavramlar
Yapay zeka hayatımıza girdikten sonra birçok yeni kavram ortaya çıktı. Bu kavramlar, hem günlük yaşamımızı kolaylaştırmak hem de profesyonel ve akademik alanlarda işlerimizi daha etkin yapmamıza yardımcı olmak amacıyla tasarlandı. Bu kavramlar bazen karmaşık gözükse de, aşağıda sizin için temel noktalarıyla özetlenmiştir.
- Makine Öğrenimi (Machine Learning): Makinelerin veri kullanarak kendilerini geliştirme ve belirli bir performans seviyesine ulaşma yeteneği. Makine öğrenimi, yapay zekanın en çok kullanılan alt dalıdır.
- Derin Öğrenme (Deep Learning): Makine öğreniminin bir alt dalı olan bu teknoloji, sinir ağı kullanarak büyük miktarda veriyi işler ve daha karmaşık çıkarımlar yapar.
- Doğal Dil İşleme (Natural Language Processing, NLP): Metin ve ses verilerini anlamak ve üretmek için kullanılan yapay zeka teknolojisidir. Sohbet robotları (chatbot) ve dil çeviri sistemleri bunun örnekleridir.
- Bilgi Grafikleri (Knowledge Graphs): Veri ve bilgiler arasındaki ilişkileri görsel olarak temsil eden yapılar. Bilgi grafikleri, arama motorlarından iş zekasına kadar geniş bir yelpazede kullanılır.
- Otonom Sistemler: Kendi kendine karar verme yeteneğine sahip olan ve çevreye adapte olarak hareket edebilen sistemler. Otonom araçlar bu kavramın çarpıcı örneklerinden biridir.
- Zenginleştirilmiş Gerçeklik (Augmented Reality, AR): Gerçek dünya ortamlarına dijital bilginin entegre edilmesini sağlayan bir teknolojidir. Zenginleştirilmiş gerçeklik uygulamaları, yapay zeka tarafından desteklenerek daha doğru ve kullanışlı hale gelir.
- Yapay Sinir Ağları (Artificial Neural Networks): İnsan beynindeki sinir ağlarından esinlenerek tasarlanan, veriyi modellemek ve işlemek için kullanılan matematiksel modellerdir. Derin öğrenme teknikleri bu yapılar üzerine inşa edilmiştir.
- Bulanık Mantık (Fuzzy Logic): Kesin olmayan veya belirsiz verilerle çalışan bir yapay zeka tekniğidir. Gerçek dünyada belirsizliğin yoğun olduğu alanlarda kullanılır.
- Doğal Dil Sorgusu (Natural Language Query, NLQ): Kullanıcıların doğal dilde sorduğu soruları anlamak ve bunlara yanıt üretmek için kullanılan teknolojidir. Veri tabanı sorgularında sıkça kullanılır.
- Sembolik ve Bağlantıcı Yaklaşım: Yapay zekada bilgi işleme için kullanılan iki temel yaklaşımdır. Sembolik yaklaşım mantık tabanlı çalışırken, bağlantıcı yaklaşım yapay sinir ağlarını temel alır.
Yapay zekada iki farklı modelleme yaklaşımı vardır. Üretken Modeller ve Ayırt Edici Modeller. Hem ayırt edici hem de üretken modeller aynı görevi yerine getirir, kalıpları ve ilişkileri keşfetmek için hedef değişkenin koşullu olasılığını hesaplar. Farklarını örnek üzerinden anlatacak olursak “Ayırt Edici” model bir resmin kedi mi yoksa köpek mi olduğunu belirlemek amacıyla kullanılabilir. “Üretken” bir modelden ise gerçek resimlere benzer görüntüler oluşturmak için faydalanılabilir. Ayırt edici modellere günlük hayattan örnekler verilecek olursa; istenmeyen e-postaların filtrelenmesi, yüz tanıma ile kimlik doğrulanması gibi örnekler verilebilir. Sonuç olarak “ayırt edici” modeller, eğitim verilerindeki desenleri tanımlayarak ve sınıflara ayıran belirli özellikleri öğrenerek sınıflandırma işlemini gerçekleştirirken; “üretken” modellerle gerçekçi veri örnekleri oluşturabilir. Üretken yapay zeka teknolojisi Bu teknoloji, var olan verilerden öğrenerek yeni ve özgün çıktılar üretmek üzerine tasarlanmıştır. Üretken yapay zeka sistemleri, büyük veri setlerinden öğrenir ve sanat, edebiyat, müzik, görüntüleme gibi birçok alanda kullanıcıya yaratıcı çözümler sunar.
Üretken yapay zekanın metin, görüntü, ses ve video üretim becerilerini akademik çalışmalarda ve öğrenim süreçlerini desteklemek amacıyla kullanmak, araştırmacı ve öğrencilerin zamandan tasarruf etmesine ve daha verimli çalışmalarını sağlar.
Akademik çalışmalar, derinlemesine araştırma ve etkili yazım süreçlerini gerektirir. Bu süreçler, zaman alıcı olabildiği gibi yoğun dikkat ve özen ister. Üretken yapay zeka (ÜYZ) araçları, akademisyenler ve öğrenciler için literatür tarama, not alma, özetleme ve akademik yazım gibi aşamalarda önemli kolaylıklar sunar. Bu araçlar, metin oluşturma yetenekleri ve analitik işlevleri sayesinde araştırma süreçlerini hızlandırırken, aynı zamanda yazının dil, içerik ve yapısal kalitesini artırır. Aşağıda, bu süreçlerde etkili olabilecek bazı ÜYZ araçları ve özellikleri tanıtılmaktadır.
- ChatGPT (OpenAI): GPT-4o, genellikle en sağlam metin üreteci olarak kabul edilir. GPT-4o’nın bazı özellikleri ücretsiz olarak sunulsa da tam sürümü kullanmak için abonelik gerekebilir.
- Gemini (Google): Bard olarak da bilinen bu sistem, GPT benzeri bir çalışma prensibine sahip güçlü bir LLM’dir. Google hesabıyla üretilen sınırlı sürüm ücretsizdir.
- NotebookLM: (Google): NotebookLM, Google tarafından geliştirilen ve kullanıcıların notlarını daha verimli bir şekilde düzenlemelerine ve anlamalarına yardımcı olan bir üretken yapay zeka aracıdır. Araştırma ve yazım süreçlerinde kullanılmak üzere tasarlanmış olan bu araç, notlar arasında bağlantılar kurabilir, özetler oluşturabilir ve kullanıcının sorularına yanıtlar sunabilir. Ayrıca literatür taramanız için okumanız gereken bir makaleyi, podcast’e dönüştürerek dinleyebilirsiniz.Şu anda yalnızca belirli kullanıcı gruplarına açık beta sürümüyle sunulmaktadır ve Google hesabıyla erişilebilir.
- Grok: Elon Musk’ın xAI şirketi tarafından geliştirilen ve X (Twitter) platformuyla entegre çalışan bir yapay zeka modelidir. Gerçek zamanlı veri analizi yaparak trendleri belirleme, haberleri özetleme ve teknik sorulara yanıt verme gibi işlevler sunar. Yazılım geliştiriciler için kod yazma ve hata ayıklama desteği sağlarken, içerik üretiminde blog, makale ve reklam metinleri oluşturabilir. Kişisel asistan olarak planlama, e-posta yanıtlama ve toplantı notları hazırlama görevlerini üstlenir. Ayrıca müşteri hizmetlerini otomatikleştirme ve finansal analiz yapma gibi işlevlerle geniş bir kullanım alanına sahiptir. Özellikle sosyal medya ve gerçek zamanlı veri işleme konularında güçlü bir yapay zeka olarak öne çıkmaktadır.
- SciSpace: Akademik makaleleri analiz eden, özetleyen ve bilimsel metinlerin anlaşılmasını kolaylaştıran bir üretken yapay zeka aracıdır. Makale içeriğine dayalı soru-cevap, metin yeniden yapılandırma ve PDF üzerinden doğrudan analiz gibi özellikler sunar. Temel özellikleri ücretsizdir, ancak gelişmiş analiz için ücretli planlar sunar.
- QuillBot: Akademik yazım sırasında metinleri yeniden yapılandırmak, özetlemek veya dil bilgisi düzeltmeleri yapmak için kullanılan bir yazılım aracıdır. Yazı kalitesini artırmak, ifadeleri daha etkili hale getirmek ve literatür taramalarından elde edilen bilgileri özetlemek için kullanılabilir. Ücretsiz bir sürümü bulunmakla birlikte, daha kapsamlı özelliklere erişim için ücretli bir plan sunar.
- Co-Pilot (Microsoft): GPT tabanlı olan bu aracın birçok özelliği, Microsoft 365 paketine dahil edilmiştir ve bireysel kullanımlar için sınırlı bir şekilde ücretsizdir.
- Claude (Anthropic): Claude 3, metin ve veri işleme konularında uzman bir yapay zeka aracıdır. Özellikle etik tasarımı ve güvenli kullanımı ile öne çıkar. Claude’un farklı modelleri, hızlı çıktı almak veya ayrıntılı analiz yapmak için kullanıcılara esneklik sunar.
- Meta.ai (Meta): Meta uygulamalarına entegre edilen bu sistem, henüz geliştirme aşamasındadır ve sınırlı geri bildirimlerle test edilmektedir. Metin oluşturma konusundaki yetenekleri karışık incelemelere sahiptir.
- Perplexity (PerplexityAI): Araştırma ve bilgiye erişim için tasarlanmıştır. Gerçek zamanlı bilgi çekme özelliği ile güncel olaylar ve haberler için etkili bir seçenektir. Kaydolmaya gerek kalmadan kullanılabilecek özellikleri bulunur. Akademik makaleler ve YouTube videoları gibi özel aramalar yapmak için “Odaklanma” (Focus) özelliğini sunar. Ayrıca, Claude ve GPT gibi farklı modeller arasında tercih yapma esnekliği sağlar.
Görselleştirme, akademik ve eğitimsel projelerin etkileyiciliğini artıran önemli bir unsurdur. Üretken yapay zeka araçları, kullanıcıların sadece metin açıklamalarıyla karmaşık ve estetik görseller oluşturmasına olanak tanır. Görüntü oluşturma araçları, araştırma sonuçlarının görselleştirilmesi, eğitim materyallerinin hazırlanması ve yaratıcı projelerde benzersiz içerikler üretilmesi gibi çok çeşitli alanlarda kullanılabilir. Bu araçlar, sanat ve tasarımdan veri görselleştirmeye kadar birçok disiplin için güçlü birer yardımcıdır. Aşağıda, görüntü oluşturma konusunda öne çıkan bazı üretken yapay zeka araçları ve işlevleri açıklanmaktadır.
- DALL-E: sürüm 3, fikirlerin görsellere dönüştürülmesini kolaylaştırır. OpenAI’nın ChatGPT aracına entegre edilmiştir ve belirli planlarda ücretsiz sunulabilir.
- Adobe Firefly: Görüntüler oluşturmak için metin kullanılabilir veya mevcut görüntüler düzenlenebilir. Photoshop ve diğer Adobe Creative Cloud uygulamalarına entegredir. Adobe, yapay zekasının telif hakkı korunan görüntülerde eğitilmediğini ve tüm üretilen görüntülerin yapay zeka tarafından oluşturulduğunu işaret ettiğini belirtmektedir.
- Image FX: Ücretsiz sürümü kullanarak yüksek kalitede, gerçekçi görüntüler oluşturur.
- Microsoft Designer: DALL-E teknolojisiyle desteklenmektedir ve Microsoft hesabıyla ücretsizdir. Grafik ve sosyal medya içeriği oluşturmak için kullanılabilir.
- Meta.ai: Meta uygulamalarına entegre edilmiş olup, görsel üretim konusunda gelişim aşamasındadır. Kullanıcı geri bildirimleri karışıktır.
- Midjourney: Discord platformunda metin istemlerinden resim oluşturmak için kullanılır. Kullanımı ücretlidir ve üst düzey detaylar sunar.
- NightCafe: AI destekli sanat eserleri oluşturur ve topluluk odaklı bir platformdur. Ücretsiz kredi kazanma mekanizmasıyla öne çıkar.
- Craiyon: Metin istemlerini sanata dönüştüren temel bir araçtır. Sınırlı sayıda ücretsiz görsel sunar.
- Hotpot: Yapay zeka ile sanat eserleri oluşturur. Portreler, kurumsal portreler ve avatar oluşturma konularında uzmanlaşmıştır.
- Getty Images: Yapay zeka tabanlı üretken içerik oluşturmaz; ancak Getty Images kütüphanesindeki içeriklerin lisanslanması için kullanılır.
- Recraft: Görsel düzenleme ve görüntülere metin ekleme konusunda odaklanmış bir aracır. Ücretli ve ücretsiz planlar sunar.
Video içerikler, bilgi aktarmanın ve dikkat çekmenin en etkili yollarından biridir. Üretken yapay zeka araçları, akademik ve eğitim amaçlı projeler için hızlı ve yaratıcı video oluşturma süreçlerini mümkün kılar. Bu araçlar, kullanıcıların metin açıklamaları, görseller veya ham görüntülerle profesyonel görünümlü videolar hazırlamasına yardımcı olur. Araştırma bulgularının sunumundan eğitim materyalleri geliştirmeye, tanıtım videolarından yaratıcılık gerektiren projelere kadar çok çeşitli alanlarda kullanılabilir. Aşağıda, video oluşturma süreçlerinde kullanılan öne çıkan yapay zeka araçları ve özellikleri tanıtılmaktadır.
- DeepMotion: Yapay zeka destekli hareket yakalama ve gerçek zamanlı 3D vücut takibi ile animasyonlar oluşturmanıza olanak tanır. Oyun geliştirme ve dijital sanat projelerinde yaygın olarak kullanılır.
- Sora: OpenAI tarafından geliştirilmiş bir video oluşturma aracı olup, metin açıklamalarından veya ham içeriklerden profesyonel kalitede videolar üretmeyi mümkün kılar. Gelişmiş yapay zeka algoritmaları sayesinde, kullanıcıların sağladığı senaryolara uygun animasyonlar, seslendirme, geçiş efektleri ve sahneler oluşturur. Sona, eğitim videoları, araştırma sonuçlarının görselleştirilmesi, tanıtım materyalleri ve yaratıcı projeler gibi birçok alanda kullanılabilir.
- Fliki: Gerçekçi seslendirmeler ve yapay zeka destekli video klip oluşturma özellikleri sunar. Metinlerden hızlı bir şekilde videolar oluşturmak için kullanılır.
- Lumen5: Metin veya blog yazılarını videoya dönüştürebileceğiniz kullanış kolaylığı sunan bir platformdur. Sunum hazırlamak kadar basit bir video oluşturma deneyimi sağlar.
- Synthesia: Popüler bir yapay zeka video oluşturma platformudur. Mikrofon, kamera, aktör veya stüdyo gerekmeden profesyonel videolar oluşturabilirsiniz. Genellikle eğitim videoları ve kurumsal sunumlar için tercih edilir.
- HeyGen: Sizin sağladığınız betiklerle veya yapay zeka tarafından oluşturulan metinlerle çalışır. 175 dilde video oluşturma ve video içeriğini çevirme yeteneğine sahiptir. Çok dilli içerik oluşturmak için ideal bir seçenek sunar.
Üretken yapay zeka araçları, öğrenme, araştırma ve yazım süreçlerinde akademisyenler ve öğrenciler için güçlü birer yardımcıdır. Ancak bu araçlardan en iyi şekilde yararlanmak, doğru yöntemleri ve stratejileri uygulamayı gerektirir. Araçların potansiyelini tam anlamıyla kullanabilmek, yalnızca sonuçların kalitesini artırmakla kalmaz, aynı zamanda zaman ve emek tasarrufu da sağlar. Aşağıda, üretken yapay zeka araçlarını etkin kullanmak için ipuçları ve stratejiler sunulmaktadır.
- Net ve Açık Talimatlar Verin: ÜYZ araçları, kullanıcıların verdiği talimatlar doğrultusunda çalışır. Açık ve ayrıntılı yönergeler, daha doğru ve anlamlı sonuçlar elde etmenizi sağlar. Örneğin, bir özet veya analiz istiyorsanız, hangi kapsamda olmasını istediğinizi belirtin.
- Amaç Belirleyin ve Odaklanın: ÜYZ araçlarını kullanmadan önce, hedefinizi net bir şekilde belirleyin. Örneğin, bir literatür taraması yapmak mı yoksa metin düzenlemesi mi gerekiyor? Araçları bu hedef doğrultusunda kullanmak, gereksiz sonuçlardan kaçınmanızı sağlar.
- Kaynak Güvenilirliğini Kontrol Edin: Araçlar tarafından sunulan bilgileri doğrudan kabul etmek yerine, güvenilirliğini kontrol edin. Akademik yazılar ve projelerde kullanmadan önce verileri ve kaynakları doğrulamak önemlidir.
- Kendi Yazım ve Fikirlerinizi Güçlendirin: ÜYZ araçlarını yalnızca bir rehber veya yardımcı olarak kullanın, tamamen onların üretimlerine bağımlı olmayın. Özellikle akademik yazılarda, kendi fikirlerinizi ön plana çıkararak yapay zekanın sunduğu içerikleri geliştirin.
- Araçların Güçlü Yönlerini Bilin: Hangi ÜYZ aracının hangi konuda daha etkili olduğunu öğrenin ve bu araçları doğru işlerde kullanın. Örneğin, metin oluşturma için ChatGPT, görüntü oluşturma için DALL-E gibi araçları tercih edebilirsiniz.
- Deneme ve Geliştirme Sürecine Açık Olun: Üretken yapay zeka araçları sürekli olarak gelişmektedir. Bu nedenle, araçlarla farklı yöntemler deneyin ve verimliliğinizi artıracak kullanım şekillerini keşfetmeye çalışın.
- Zaman Yönetimi İçin Stratejik Kullanın: ÜYZ araçları, zaman yönetiminde büyük bir avantaj sağlar. Araştırma sürecinizi hızlandırmak, raporlarınızı yapılandırmak veya karmaşık veri kümelerini analiz etmek için bu araçları kullanabilirsiniz.
- Etik Kullanım İlkelerini Benimseyin: Yapay zeka araçlarını kullanırken etik kurallara uyun. Özellikle akademik yazım süreçlerinde, alıntı yapmayı ve kaynak göstermeyi unutmayın.
- Verilerinizi Koruyun: Üretken yapay zeka araçlarını kullanırken, hassas bilgilerinizi paylaşmaktan kaçının. Verilerinizi güvende tutmak için yalnızca güvenilir platformları tercih edin.
- Düzenli Geri Bildirim Verin ve Sonuçları Optimize Edin: Araçlar genellikle sağlanan girdilere göre öğrenir ve yanıt verir. Yanlış veya eksik sonuçlar aldığınızda geri bildirim vererek araçların daha iyi yanıtlar üretmesine katkıda bulunun.
Bu ipuçlarını uygulayarak üretken yapay zeka araçlarından en üst düzeyde verim alabilir ve akademik çalışmalarınızda daha etkili bir şekilde ilerleyebilirsiniz. Bu araçlar, doğru kullanıldığında öğrenme ve üretkenlik süreçlerinizi önemli ölçüde hızlandıracaktır.
Yapay zeka araçlarının akademik süreçlerde kullanımı giderek yaygınlaşırken, bu teknolojilerin etik ve sorumlu bir şekilde kullanımı büyük önem taşımaktadır. Öğrencilerin ödev ve tez hazırlığında, kaynak araştırmalarında; akademisyenlerin literatür taraması ve akademik yazma süreçlerinde yapay zeka araçlarını kullanırken etik kurallara uyması, akademik dürüstlüğün ve bilginin güvenilirliğinin korunmasını sağlar. Bu bölümde, yapay zeka araçlarının akademik bağlamda kullanımına ilişkin dikkat edilmesi gereken etik konular geniş bir perspektifte ele alınacaktır.
Yapay Zeka Kullanımında Genel Etik İlkeler
- Şeffaflık ve Sorumluluk: Kullanıcılar, yapay zeka araçlarının üretim süreçleri ve sonuçları hakkında bilgi sahibi olmalı ve bu araçların nasıl kullanıldığını şeffaf bir şekilde beyan etmelidir. Örneğin, bir tez yazarken yapay zekadan alınan özet veya öneriler kullanılıyorsa, bu katkılar açıkça belirtilmelidir.
- Alıntı ve Kaynak Gösterme: Yapay zeka araçları tarafından sağlanan bilgiler, özellikle doğrudan alıntı yapıldığında, uygun şekilde kaynak gösterilmelidir. Aksi takdirde, akademik etik ihlali olarak değerlendirilebilir. Yapay zeka araçlarından alınan metinlerin, kullanıcının kendi katkısıymış gibi sunulması intihal kapsamına girer.
- Bilginin Doğruluğunu ve Güvenilirliğini Kontrol Etme: Yapay zeka araçlarının ürettiği içerikler her zaman doğru ve güvenilir olmayabilir. Kullanıcılar, araçların ürettiği bilgileri bağımsız kaynaklarla doğrulamalı ve hatalı bilgileri kullanmaktan kaçınmalıdır.
- Veri Gizliliği ve Güvenliği: Özellikle tez ve araştırma süreçlerinde hassas bilgilerle çalışırken, bu bilgilerin yapay zeka araçlarına aktarımı konusunda dikkatli olunmalıdır. Veri güvenliğini sağlamak için yalnızca güvenilir ve gizlilik politikalarına uygun platformlar kullanılmalıdır.
Öğrenciler için Yapay Zeka Etiği
- Özgünlük İlkesi: Öğrenciler, ödevlerinde ve tezlerinde yapay zeka araçlarından faydalanırken kendi özgün katkılarını ön planda tutmalıdır. Yapay zeka tarafından üretilen metinlerin, tamamen kendi çalışmalarıymış gibi sunulması etik dışıdır.
- Eğitim Amaçlı Kullanım: Yapay zeka araçları, öğrenme sürecini desteklemek için kullanılmalıdır. Örneğin, karmaşık bir kavramı anlamak veya yazı taslağı oluşturmak için bu araçlardan yararlanılabilir. Ancak, doğrudan üretimlere bağımlı olmak yerine, eleştirel düşünme ve analiz becerilerini geliştirmek öncelik olmalıdır.
- İntihal Riskinden Kaçınma: Yapay zeka araçlarından alınan içeriklerin özgünlüğü, bir intihal kontrol programı ile doğrulanmalıdır. Ayrıca, kaynakça hazırlama ve atıf yapma süreçlerine dikkat edilmelidir.
Araştırmacılar için Yapay Zeka Etiği
- Literatür Taramasında Kullanım: Akademisyenler, yapay zeka araçlarını literatür taramasını hızlandırmak ve geniş bir bakış açısı elde etmek için kullanabilir. Ancak, taramanın sonuçlarının doğrudan akademik makalelere aktarılması yerine, eleştirel bir değerlendirme sürecinden geçirilmesi gerekir. Taramalarda ve yapay zekanın vereceği cevaplarda, halüsinasyon riski göz önünde bulundurularak sorgulayıcı bir yaklaşım sergilenmelidir.
- Akademik Yazım Sürecinde Destek: Yapay zeka araçları, akademik yazım süreçlerinde dilbilgisi kontrolü, özetleme veya yazım önerileri sağlama gibi işlevlerle yardımcı olabilir. Ancak, makalenin bilimsel içeriği ve argümanlarının tamamen kullanıcı tarafından geliştirilmesi önemlidir.
- Bilimsel Dürüstlük: Yapay zeka kullanılarak yazılan veya düzenlenen bölümlerin açıkça belirtilmesi gerekir. Bu, makale veya tez yazım sürecinde etik standartlara uygunluğu sağlar ve bilimsel dürüstlüğü destekler.
Üretken Yapay Zeka Araçlarına Nasıl Atıfta Bulunulur?
APA (7. Baskı)
APA Stili, üretken yapay zeka (YZ) araçlarının kullanımı ve atıflanması konusunda yönergeler sunmaktadır. APA’ya göre, modeli geliştiren kuruluş veya birey yazar olarak ele alınmalıdır.
Blog yazısındaki örnekler en son Nisan 2023’te güncellendiğinden, bazı bilgiler artık güncelliğini yitirmiş olabilir. Örneğin, ChatGPT’nin tarih tabanlı sürümleri referanslarda otomatik olarak yer almamaktadır. Aşağıda, APA formatına uygun olarak güncellenmiş atıf şablonları ve örnekleri sunulmuştur.
Metin İçi Atıf
Şablon:
(AI modelinin geliştiricisi, kullanılan sürüm yılı)
Örnekler:
(OpenAI, 2024)
(Black Technology LTD, 2024)
Referans Listesi Girişi
Şablon:
AI modelinin geliştiricisi. (Model yılı). Modelin adı (Model sürümü) [Model türü veya açıklaması]. Erişim tarihi, URL.
Örnekler:
OpenAI. (2024). ChatGPT 4 [Büyük dil modeli]. 26 Şubat 2024, https://chat.openai.com.
Black Technology LTD. (2024). Stable Diffusion (Online sürüm) [Görüntü oluşturucu]. 28 Şubat 2024, https://stablediffusionweb.com.
Not: ChatGPT’nin öne çıkan iki modeli vardır: ChatGPT 3.5 (ücretsiz) ve ChatGPT 4 (abonelik tabanlı). Kullanılan model, istemleri girdiğiniz sayfanın en üst kısmında belirtilir.
Chicago (17. Baskı)
Chicago Stili, YZ modellerine referans vermek için iki sistem sunmaktadır: Notlar-Bibliyografya ve Yazar-Tarih Sistemi. Chicago’ya göre, YZ modelleri bibliyografyada yer almak zorunda değildir; bunun yerine dipnot veya metin içi atıflarda belirtilmesi yeterlidir.
Dipnot veya Sonnot (Notlar-Bibliyografya Sistemi)
Şablon:
Not numarası. YZ modelinin adı, istenen çıktının tanımı, geliştirici, oluşturulma tarihi.
Örnekler:
- ChatGPT, “Evde bulunan malzemelerle pizza hamuru yapma yöntemleri” başlıklı yanıt, OpenAI, 26 Şubat 2024.
- Stable Diffusion, “Sürrealist tarzda pepperoni pizza” görüntüsü, Black Technology LTD, 28 Şubat 2024.
Metin İçi Atıf (Yazar-Tarih Sistemi)
Örnekler:
(ChatGPT 4, 26 Şubat 2024)
(Stable Diffusion, 28 Şubat 2024)
MLA (9. Baskı)
MLA Stili, YZ araçlarını yazar olarak ele almaz. Bu nedenle, kaynak listelerinde yazar ismi yerine YZ aracının kendisi referans olarak kullanılmalıdır. Ayrıca, kaynak URL’si verilmelidir.
Metin İçi Atıf
MLA’ya göre, kaynak başlığı genellikle YZ modeli tarafından oluşturulan içeriğin tanımı olmalıdır.
Örnekler:
(“Sembolizmi açıklayın”)
(“Yeşil ışık”)
Alıntılanan Eserler Listesi Girişi
Şablon:
“Kaynak başlığı” istemi. YZ Modeli, sürüm, geliştirici, içeriğin oluşturulduğu tarih, URL.
Örnekler:
“F. Scott Fitzgerald’ın Muhteşem Gatsby kitabındaki yeşil ışığın sembolizmini açıklayın” istemi. ChatGPT 4, OpenAI, 26 Şubat 2024, https://chat.openai.com.
“The Great Gatsby‘deki yeşil ışık fütüristik bir tarzda” istemi. Stable Diffusion, çevrimiçi sürüm, Black Technology LTD, 28 Şubat 2024, https://stablediffusionweb.com.