Üretken yapay zeka teknolojilerindeki gelişim akademik üretim süreçlerini belirgin biçimde değiştirmektedir. Bu araçların sınır gözetilmeksizin kullanılması akademik dürüstlük, özgünlük, atıf sorumluluğu ve fikrî mülkiyet gibi temel ilkeler açısından ciddi riskler doğurmaktadır. Bu kapsamda çalışma “Yayın Etiği Çerçevesinde Yapay Zeka Tabanlı Dil Modellerinin Kullanımı” başlıklı yapay zekanın akademide etik kullanıma yönelik geliştirilen eğitim modelini ve eğitimden elde edilen çıktıları ele almaktadır. TÜBİTAK destekli eğitim teorik dersler, vaka analizleri ve uygulamalı çalışmaların bir arada olduğu bütüncül bir yaklaşımla yürütülmüştür. Eğitim sürecinde 283 katılımcıdan elde edilen veriler yapay zekanın etik manada bilinçli kullanımına ilişkin bazı kritik eksiklikleri ortaya koymuştur. Katılımcılardan elde edilen verilere göre yapay zeka açısından akademik etiğe yönelik en büyük tehdit şeffaflık ihlalidir. Yapay zeka araçlarının metin üretimi, çeviri veya veri analizi gibi süreçlerdeki kullanım sınırlarının çalışmanın metodolojisinde açıkça beyan edilmemesi bu ihlalin temelini oluşturmaktadır. Araştırmacının asıl entelektüel sorumluluğu olan eleştirel düşünme, argüman geliştirme ve kavramsal çerçeve oluşturma süreçlerinin tamamen yapay zekaya devredilmesi ise bilişsel emeğin devri ve gölge yazarlık sorununu doğurmaktadır. Ayrıca orijinal olmayan fikirlerin veya başka yazarlara ait metinlerin intihal tespit yazılımlarını atlatmak amacıyla yapay zeka ile yeniden yazdırılarak özgün gibi sunulması gizlenmiş intihal problemini tetiklemektedir. Üretken yapay zekanın algoritmik hataları neticesinde gerçekte var olmayan makalelerin, yazarların veya ampirik verilerin doğrulanmadan bilimsel bir olgu gibi metne entegre edilmesi veri ve atıf uydurma riskini büyütmektedir. Diğer yandan etik kurul onayına tabi olan ve anonimleştirilmemiş hassas araştırma verilerinin güvenliği belirsiz halka açık sistemlere yüklenmesi ciddi bir veri mahremiyeti ihlali oluşturmaktadır. Son olarak literatür taramasının yapay zekaya otomatize edilmesi kaynakların derinlemesine analizi yapılmadan algoritmik önyargılara açık çıkarımların metne yansıtılmasına neden olmakta ve literatür sentezini yüzeysel eştirmektedir. Ayrıca özellikle yüksek lisans ve doktora düzeyindeki araştırmacıların genel yayın etiği kurallarına yeterince hâkim olmadığı ve benzerlik tespit programlarının çıktılarını doğru şekilde yorumlayamadıkları da eğitim sürecinde açıkça görülmüştür. Elde edilen bulgular akademik süreçlerde hem genel yayın etiği kültürünün güçlendirilmesinin hem de yapay zeka okuryazarlığına dair net yönergelerin aciliyetini göz önüne sermektedir.
