Nielsen Norman Group, kendi editoryal sürecinde yapay zekayı netlik, biçim uyumu, kanal uyarlaması ve eleştiri için kullanıyor; ama yayın kararını, kaynak doğrulamasını ve makalenin arkasında durma sorumluluğunu insanda bırakıyor. 11 Eylül 2026’da yayımlanan makalede editör Raluca Budiu bunu tek cümlede özetliyor: yapay zeka makalelere sözcükler ve hatta bazı fikirler katabilir, ama editoryal muhakemeden insanlar sorumlu kalır.
Bu, bir AI politikası duyurusundan fazlası. Budiu 2013’ten beri NN/g makalelerini düzenliyor ve neredeyse her yayımlanan yazı elinden geçmiş. Yani ortada bir öngörü değil, on üç yıllık bir sürecin üretken yapay zeka karşısındaki hâli var — ve süreç değişmemiş, sadece adımların içindeki yardımcı değişmiş.
Neden şimdi? AB Yapay Zeka Yasası’nın açtığı kapı
Makalenin çıkış noktası bir mevzuat değişikliği: Ağustos 2026’da Avrupa Birliği’nin 2024 tarihli Yapay Zeka Yasası’nın şeffaflık hükümleri yürürlüğe girdi. Yasa, belirli türde yapay zeka üretimi ve kamuyu ilgilendiren metinler için açıklama yükümlülüğü getiriyor.
Budiu’nun dikkat çektiği nokta muafiyet kısmı: yasa, “insan incelemesinden veya editoryal denetimden geçmiş” ve editoryal sorumluluğu belirli bir kişi ya da kuruma ait olan içeriği açıkça kapsam dışı bırakıyor. Yani ayrımı yaratan şey aracı kullanıp kullanmadığınız değil — yayımlananın arkasında kimin durduğu.
Bu bir hukuki görüş değil, NN/g’nin kendi okumasının aktarımıdır. Kendi durumunuz için hukuk danışmanınıza başvurun.
NN/g’nin editoryal süreci nasıl işliyor?
Budiu süreci “blog yazarlığından çok akademik yayıncılığa benziyor” diye tarif ediyor. Sıra şöyle:
- Konu önerisi ve seçimi. Yazar bir konu önerir; karar üç soruya bakar: Bu konuda zaten bir makalemiz var mı? Alanın buna ihtiyacı var mı? Kimsenin sunamayacağı özgün bir bakış ya da netleştirici bir çerçeve mi?
- Taslak. Yazarın ilk taslağının olduğu gibi yayımlanması çok nadir.
- İki editör incelemesi. Genellikle iki editör; mantıksal tutarlılık, UX doğruluğu ve dil açısından okur.
- 2–3 revizyon. Bazıları daha fazla. Yazar ve incelemeciler yayımlanabilir olduğunda anlaşana kadar döngü tekrarlanır.
Sürecin en dikkat çekici kuralı ise hiyerarşiyle ilgili: herkes aynı süreçten geçiyor. Konuk yazar da, kurumun en üst düzey ismi de; bir günlük çalışan da, yirmi yıllık olan da aynı kurallara tabi. Bu, “AI çağında editoryal standart” tartışmasında sıkça atlanan kısım — standardı ayakta tutan şey aracın kalitesi değil, istisnasız uygulanması.
Yapay zeka bu süreçte tam olarak ne yapıyor?
Budiu dört kullanım tarif ediyor ve her birinin yanına sınırını da koyuyor. Dördünün ortak özelliği şu: hiçbiri “bu doğrudur” demiyor, hepsi bir insanın karar vermesi gereken bir öneri üretiyor.
1. Metni netleştirme
NN/g’nin yazar havuzu geniş ve çoğu profesyonel yazar değil; bir kısmı — Budiu dahil — İngilizceyi ikinci dil olarak konuşuyor. Budiu, eskiden paragrafları kısa ama anlaşılır kılmak için uzun süre yeniden yazdığını, bugün Microsoft Word’deki Copilot ve Grammarly ile aynı şeyi daha kısa ve çoğu zaman daha net söyleyebildiğini anlatıyor.
Sınırı: yapay zeka metni kısaltırken argümanı bulandırabiliyor veya önemli bir nüansı düşürebiliyor. Yeniden yazımın gerçekten daha iyi olup olmadığına hâlâ editör karar veriyor.
2. Katı biçim kurallarına uyma
Her NN/g makalesi sabit uzunlukta bir özetle başlıyor — bugün 160 karakter (sınır yıllar içinde değişmiş). Budiu’nun ifadesiyle o sınıra tam oturan bir paragraf yazmak bir sanat ve yazarların çoğu karakter sayımını unutuyor, ya da boşlukları saymayı. Çalışma rehberleri ve sözlüklerin de kendi katı kalıpları var; örneğin çalışma rehberlerindeki makale açıklamaları etken fiille kurulmuş tam cümle olmak zorunda.
3. İçeriği yeni bir kanala uyarlama
NN/g birden çok kanalda üretiyor: kendi hızında kurslar, raporlar, videolar ve podcast’ler. Bir raporun içindeki bulgu ya da bir podcast bölümündeki fikir makaleye dönüştürülürken, ilgili bilgiyi çıkarma ve yeni formata uydurma işini yapay zeka üstlenebiliyor. Son geçişi her zaman bir insan yapıyor — devredilen kısım sıkıcı olan, karar gerektiren değil.
4. İnsan muhakemesine destek
En ilginç kullanım bu. Yapay zeka hem makalenin dayandığı kanıtı hem de argümanın mantığını sorgulamaya yardım ediyor. Bir makale bir çalışmaya ya da yasaya atıf yapıyorsa, üretken yapay zeka abartılmış veya hatalı iddiaları işaretleyebiliyor. Budiu bu makalenin ilk cümlesinin de AB Yapay Zeka Yasası’nın ayrıntılarını doğru yansıtması için yapay zeka yardımıyla defalarca düzeltildiğini söylüyor.
Sınırı, makalenin en önemli cümlesi: yapay zeka hiçbir zaman iddianın doğru olduğunu onaylamıyor. Bir sorunu işaretlediğinde kaynağa geri dönmek, iddiayı çapraz kontrol etmek ve hata varsa düzeltmek editörün ya da yazarın işi.
Argüman seviyesinde de aynısı geçerli. Budiu’nun verdiği örnek somut: bu makalenin daha önceki bir sürümü “düşünmeyi yapay zekaya devretmemek gerekir” fikri etrafında kurulmuştu; ama aynı taslağın başka bir yerinde yapay zeka, akıl yürütme sürecine katılabilen faydalı bir eleştiri ortağı olarak tarif ediliyordu. ChatGPT’ye taslağı eleştirtince iki fikir arasındaki gerilimi araç yakaladı — ve bu, Budiu’yu nihai ilkeyi daha net ifade etmeye zorladı.
Kendi değerlendirmemi paylaşıp ona bunu çürütmesini ya da üstüne koymasını istiyorum. Bazen kaçırdığım şeyleri buluyor, bazen değerlendirmeme itiraz ediyor, bazen de katılmadığım öneriler yapıyor. Her durumda önerilerini cevap olarak kabul etmek yerine tartıyorum.
Raluca Budiu, Nielsen Norman Group (çeviri)
Devredilemeyen şey: düşünmek değil, sorumluluk
Makalenin en incelikli ayrımı burada. Yaygın uyarı şöyle kurulur: “yazmayı yapay zekaya devretmek, düşünmeyi devretmektir.” Budiu bu uyarıyı tamamen kabul etmiyor. Yazmanın faydası, düşüncelerle vakit geçirip onları düzenlemek ve bu sırada argümanın zayıf yanlarını keşfetmektir — ama düşünme yazının dışında da gerçekleşebilir: bir eskizde, biriyle yapılan bir tartışmada ya da dağınık düşüncelerinizi bir yapay zeka aracına dikte ederken. Prompt yazmak da düşünme sürecinin bir parçası olabilir.
Bu yüzden NN/g yazarlarına nasıl yazacaklarını ya da düşüneceklerini dayatmıyor. Dayattığı tek şey sonuç: bir insan uzmanın, makaleyi anlamak, değerlendirmek ve arkasında durmak için gereken entelektüel işi yapmış olması.
Pratikteki karşılığı iki maddede özetleniyor: NN/g editoryal sorumluluğu yapay zekaya devretmiyor ve onu yazar olarak göstermiyor. Bir fikrin yayımlanmaya değer olup olmadığına, argümanın sağlam ya da faydalı olup olmadığına ve nihayetinde NN/g’nin adını arkasına koymaya razı olup olmadığına insan uzmanlar karar veriyor.
Aynayı kendimize tutalım: bu blog nasıl üretiliyor?
Bu yazıyı olduğu gibi aktarıp geçmek tuhaf olurdu, çünkü okuduğunuz blog da benzer bir akışla üretiliyor. Şeffaf olmak gerekirse:
Konu seçimi ve yayın kararı insanda. Günlük bir radar aday konuları topluyor, ama hangisinin yazılacağına ve yayımlanıp yayımlanmayacağına insan karar veriyor.- Kaynak her zaman birincil kaynaktan çekiliyor. Hafızadan yazılmıyor; makale yazılırken kaynak sayfa yeniden indiriliyor, tarih ve rakamlar oradan alınıyor.
- Doğrulanamayan iddia yazıdan çıkarılıyor ya da açıkça işaretleniyor. Bunun bir örneğini bu üçlü serinin UX ROI yazısında bulacaksınız: kaynak makalenin tekrarladığı iki popüler istatistiğin izi birincil kaynağa kadar sürülemedi ve bu durum yazıda açıkça belirtildi.
- Görseller kod olarak üretiliyor. Bu sayfadaki diyagramlar yapay zeka görsel üreticisiyle değil, elle yazılmış HTML/SVG’nin tarayıcıda PNG’ye çevrilmesiyle yapılıyor. Kaynaktan alınan gerçek görseller ise her zaman atıflı.
NN/g’nin ölçütüyle bakıldığında belirleyici soru şu: burada yayımlanan bir hatanın sorumlusu kim? Cevap araç değil. Yanlış bir rakam geçtiğinde düzeltilmesi gereken şey prompt değil, yayın kararı. Okuma ve yazmanın birer arayüz olduğu tartışmasında olduğu gibi, yapay zeka sürtünmeyi azaltıyor — entelektüel iş kaybolmuyor, yer değiştiriyor.
Aynı gün yayımlanan diğer NN/g makalesi bu ilkenin tasarım tarafındaki karşılığını anlatıyor: AI prototipleme yönteminde de kararlar tasarımcıda kalıyor, araç yalnızca kararları hızla test edilebilir bir şeye çeviriyor. Meslek tartışmasının daha geniş hâli için 30 tasarım liderinin cevapları ve NN/g’nin yapay zeka sözlüğü iyi bir başlangıç.
Sık sorulan sorular
AB Yapay Zeka Yasası, yapay zekayla yazılmış her metni açıklamayı zorunlu kılıyor mu?
Hayır. NN/g’nin aktardığına göre yasa, insan incelemesinden veya editoryal denetimden geçmiş ve editoryal sorumluluğu belirli bir kişi ya da kuruma ait olan içeriği açıkça kapsam dışı bırakıyor. Şeffaflık hükümleri Ağustos 2026’da yürürlüğe girdi. Bu bir hukuki görüş değildir; kendi durumunuz için hukuk danışmanınıza başvurun.
NN/g makalelerinde yapay zekayı yazar olarak gösteriyor mu?
Hayır. Makalede net biçimde şöyle deniyor: yapay zeka yazma sürecine katılabilir, ama NN/g editoryal sorumluluğu ona devretmiyor ve onu yazar olarak adlandırmıyor. Bir fikrin yayımlanmaya değer olup olmadığına insan uzmanlar karar veriyor.
NN/g bir makaleyi yayımlamadan önce kaç revizyondan geçiriyor?
Tipik olarak 2–3 revizyon, bazı makaleler daha fazlası. Genellikle iki editör mantıksal tutarlılık, UX doğruluğu ve dil açısından okuyor ve döngü, yazar ile incelemeciler yayımlanabilir olduğunda anlaşana kadar sürüyor. Budiu süreci akademik yayıncılığa benzetiyor.
NN/g editoryal süreçte hangi yapay zeka araçlarını kullanıyor?
Makalede adı geçen araçlar Microsoft Word Copilot, Grammarly ve ChatGPT. İlk ikisi metni netleştirme ve kısaltma için, ChatGPT taslağı eleştirme ve mantıksal çelişki arama için kullanılıyor.
Yapay zekanın işaretlediği hatalı bir iddiayı kim doğruluyor?
Yazar veya editör. Makalenin altını çizdiği ayrım şu: yapay zeka bir iddianın doğru olduğunu hiçbir zaman onaylamıyor; yalnızca dikkat edilmesi gereken bir nokta işaretliyor. Kaynağa geri dönmek, iddiayı çapraz kontrol etmek ve hata varsa düzeltmek insanın işi.
Kaynaklar
- Raluca Budiu, “AI Can Help Write an Article, but It Can’t Stand Behind It” — Nielsen Norman Group, 11 Eylül 2026
Bir Yorum Yazın