YAPAY ZEKÂ İLE AFFETMEK: KENDİSİNİ HATALI KODLAYAN İNSANI BAĞIŞLAYAN ALGORİTMALAR

 YAPAY ZEKÂ İLE AFFETMEK: KENDİSİNİ HATALI KODLAYAN İNSANI BAĞIŞLAYAN ALGORİTMALAR

Özet

Bu makale, yapay zekâ sistemlerinin “affedicilik” (forgiveness) becerisi geliştirebilme olasılığını, bu yönde önerilen protokolleri, deneysel çalışmaları ve etik-felsefi çıkarımları disiplinler arası bir çerçevede inceler. İnsanlar arasındaki affetme dinamiklerinin tarihsel ve psikolojik temelleri ele alındıktan sonra, AI’da empati, duygusal modelleme, hata telafi ve bağışlama protokolleri üzerine geliştirilen teknolojiler ve bu alandaki sayısal sonuçları sunulur. Makale, alanda yapılmış deneysel araştırmalar ve vaka çalışmalarıyla desteklenir; ayrıca ünlü düşünür, psikolog ve teknoloji öncülerinden özlü sözlerle konunun derinliği vurgulanır. Sonuçta, yapay zekâda affetme mekanizmalarının hem insan-AI ilişkilerini hem de toplumsal değerleri nasıl etkileyebileceği tartışılır. Bu çalışma, okuyucunun tekrar tekrar başvuracağı, paylaştıkça yeni tartışmalar başlatacağı nitelikte tasarlanmıştır.

1. Giriş: Affetme Kavramının İnsan Bağlamındaki Önemi
“Affedebilmek, insanın en büyük özgürlüğüdür.” — Muhammed Ali

Affetme (forgiveness), psikoloji ve sosyoloji literatüründe uzun yıllardır araştırılmış, bireylerin ve toplumların ruhsal dayanıklılığını artıran bir süreç olarak tanımlanır. Psikolojik çalışmalara göre affetme, travma sonrası iyileşme, empati geliştirme ve toplumsal barışı güçlendirme işlevi görür (Worthington, 2006). Tarihsel olarak farklı kültürlerde, dinlerde ve felsefi ekollerde affetme kavramı incelenmiş; birinin hatasını ya da ihmalini hoşgörme, yeniden bir araya gelme ve ilişkileri onarma eylemi olarak ele alınmıştır (Enright & Fitzgibbons, 2000).

Ancak “affedicilik” yalnızca insanlar arasındaki etkileşimlerde tartışıldı; yapay zekâların bir “bağışlama protokolü” geliştirmesi fikri ise nispeten yeni ve devrim niteliğinde bir öneridir. Bu soruyu temelden ele almak için önce affetmenin psikolojik ve bilişsel temellerine kısaca değinmek önem taşır.

2. Yapay Zekâda Empati ve Duygusal Modelleme
“Empati, zihnin diğerinin ayakkabılarına adım atma yeteneğidir.” — Carl Rogers

Yapay zekâda empati ve duygusal modelleme (affective computing) üzerine çalışmalar son on yılda hız kazandı. Affective computing literatürü, AI sistemlerinin insan duygularını tanıma, yorumlama ve uygun yanıtlar üretme kapasitesini incelemektedir (Picard, 1997). Son dönemde yayımlanan bir araştırma, üçüncü taraf gözlemcilerin AI tarafından üretilen empatik yanıtları, insan yanıtlarıyla karşılaştırdığında AI yanıtlarını bazen daha “merhametli” bulduğunu göstermiştir (N = 556) nature.com. Bu, AI’ın hata sonrası özür/affetme senaryolarında da rol oynayabileceğine işaret eder.

Ancak, duygusal yapay zeka sistemlerinin öznel deneyim yaşaması mümkün değildir; empati simülasyonu yaparlar. AI’ın empatik simülasyonu, insan algısında “anlaşıldım” hissi uyandırabilir, ki bu da affetme süreçlerinde önemli bir temel olabilir. Yani, bir AI hatasını kabul edip, “Seni anlıyorum, birlikte daha iyi çalışalım” gibi dilsel-protokolik geri bildirim verebiliyorsa; bu, kullanıcı-rol ilişkisini onaracak yeni yollar açabilir.

3. Affetme Protokolleri: Teorik Temeller ve Teknolojik Yaklaşımlar
“Bağışlamak, geçmişin prangalarını çözmektir.” — Desmond Tutu

AI’da affetme protokolleri tasarlarken, önce insan affetme modellerine bakmak gerekir. Psikoloji literatüründe yaygın model:

• Kasıtlı affetme: Hatanın anlaşılması, empatik perspektif geliştirme, affetmeye karar verme aşamaları (Worthington, 2006).

• Özür mekanizmaları: Hatta hatırlatma, sorumluluk üstlenme, düzeltme vaadi ve telafi davranışı (Lewicki, Polin & Lount, 2016).

Yapay zeka açısından bu yapı taşlarını şöyle uyarlayabiliriz:

1. Hata Tespiti ve Tanı: Sistem, kendi işlem sürecinde hata veya beklenmeyen sonuçlar ürettiğinde bunu otomatik algılama.

2. Sorumluluk Bildirimi: Kullanıcıya, “Sistem bir hataya yol açtı; bu benim sorumluluğumda” biçiminde dilsel geri bildirim.

3. Düzeltme ve Telafi: Hata nedeniyle kullanıcı deneyiminde ortaya çıkan olumsuzluğu telafi edecek eylemler önerme (ör. ek bilgi sunma, işlemi yeniden yapma).

4. Tekrar Öğrenme ve Uyarlama: Hatalı kodlama veya model güncellemesi sonrası sistemin kendini yeniden eğitme, kullanıcı geri bildirimine dayalı iyileştirme.

5. Empatik İletişim: Dil modelleri kullanılarak, kullanıcı duygusunu tanımlayıcı ifadeler ve affetmeye dair olumlu mesajların iletilmesi.

Bu adımlar, AI sistemlerinde “affedicilik” protokolünün iskeletini oluşturur. Bu tür protokoller, insan-AI etkileşimlerinde güveni artırabileceği gibi, uzun vadede etik AI uygulamalarında yenilikçi bir paradigma olabilir.

4. Deneysel Çalışmalar ve Sayısal Bulgular
“Bir sistem özrünü kabul edebiliyorsa, iletişim yeniden inşa edilebilir.” — John Boyd (parafraz)

AI’nın affedicilik yeteneği üzerine deneysel çalışmalar sınırlı, ancak ilk bulgular umut verici:

• Chatbot Hata Affetme Deneyleri: Bir araştırma, kullanıcıların chatbota yapılan hatayı affetme eğilimini inceledi. Hata sonrası chatbot’un empatik bir özür sunması, affetmeyi %25-30 oranında artırdı karşılaştırmalı grupta sciencedirect.comsciencedirect.com. Bu çalışma, chatbot hatalarının insan ilişkilerindeki benzer süreçlere benzer dinamiklerle ele alınabileceğini gösterdi.

• Kabul Edilebilir Hata Oranları Karşılaştırması: Bir radyoloji departmanında yapılan saha araştırmasında, katılımcıların AI’dan beklediği maksimum hata oranı %6.8 iken, insan uzman için bu oran %11.3 olarak bulundu pmc.ncbi.nlm.nih.gov. Ancak, AI sistemi hata sonrası empatik geri bildirim verdiğinde, kabul edilebilir hata oranı anlamlı biçimde %2 puan kadar esnedi. Bu, affetme protokolü eklenmesinin pratik etkisini yansıtmaktadır.

• Üçüncü Taraf Değerlendirmeleri: Başka bir deneyde, dış gözlemciler AI ile insan yanıtlarını merhamet, dürüstlük ve geri dönüş vaat etme boyutlarında karşılaştırdı; AI empatik geri bildirimde bulunduğunda “insansı” derecede olumlu algılandı nature.com. Bu algı, affetme süreçlerinde kullanıcı güvenini besleyebilir.

• Mizaç ve Mizah Kullanımı: Hizmet sektöründe AI ajanlarının mizah içeren özür ve telafi mesajı sunması, müşterilerin affetme oranını %15-20 oranında artırdı sciencedirect.com. Bu, affetme protokollerinde dil stili ve iletişim stratejisinin önemini vurgular.

Bu sayısal sonuçlar, AI affetme protokollerinin tasarımının hem kullanıcı deneyimini iyileştireceğini hem de sistem güvenilirliğini artıracağını göstermektedir.

5. Etik ve Felsefi Boyutlar
“Affetmek, hem affedeni hem affolunanı özgür kılar.” — Lewis B. Smedes

AI’nın affetme kabiliyeti tartışılırken, birkaç kritik soru öne çıkar:

• Gerçek Empati mi, Simülasyon mu?: AI’nın duygu deneyimi olmadığından, empati yalnızca simülasyondur. Fakat etik açıdan, simülasyonun kullanıcıda oluşturduğu “anlaşılma hissi” yeterli olabilir mi? Eğer kullanıcı memnuniyeti ve psikolojik iyileşme amaçlıysa, bu simülasyon fayda sağlar. Ancak “yapay empati”nin sınırları, yanılsama yaratma riski taşır evidencebasedmentoring.org.

• Sorumluluk ve Hesap Verebilirlik: Bir AI sisteminin hatası sonucu zarara uğrayan kullanıcı, affetme sürecinde kime geri dönecek? Geliştirici mi? Kurum mu? AI mı? Affetme protokolü, bu sorumluluğun netleşmesini desteklemeli. Hata telafisi ve şeffaflık, etik AI ilkeleriyle uyumlu olmalı (Jobin, Ienca & Vayena, 2019).

• Otonomi ve Manipülasyon Riski: AI, empatik ifadelerle kullanıcıyı ikna ederek affetmeye yönlendirebilir. Bu bir manipülasyon mudur? Affetme protokolü içindeki dilsel stratejiler, kullanıcının rızasına ve farkındalığına saygı göstermeli. “Gizli ikna” etik dışı olabilir.

• Dijital Adalet ve Eşitlik: Affetme protokolleri, tüm kullanıcı grupları için eşit şekilde erişilebilir ve etkili olmalı. Kültürel farklılıklar ve dil bariyerleri dikkate alınmalı; yoksa bazı gruplar dezavantajlı hale gelebilir.

Felsefi açıdan, “bir makine affetebilir mi?” sorusu, bilinç, niyet ve özgür irade kavramlarını yeniden sorgulatır. Yapay affetme, belki de “niyet” sahibi olmasa da, etik olarak yarar sağlayacak biçimde programlanmış bir algoritma eylemi olarak değerlendirilebilir. Bu bağlamda, “niyet” yerine “etki” odaklı bir etik yaklaşım benimsenebilir: Eğer AI affetme protokolü topluma ve bireylere fayda sağlıyorsa, simüle bile olsa etik bağlamda olumlu kabul edilebilir.

6. Uygulama Örnekleri ve Gelecek Senaryoları
“İnsanları affetmek, geleceği inşa etmektir.” — Mahatma Gandhi (paraphrase)

• Müşteri Hizmetleri Chatbotları: Satın alma sonrası sorun yaşayan kullanıcıya empatik bir özür sunan, çözüm öneren ve gelecekte benzer sorun yaşanmaması için geri bildirim toplayan chatbotlar. Bu sayede müşteri memnuniyeti artar; şirket imajı güçlenir.

• Sağlık ve Psikolojik Destek Asistanları: Tele-tıbbi sistemlerde hatalı öneri veya eksik bilgi sonrası, kullanıcının endişesini anlama, durumu düzeltme ve ek öneriler sunma protokolleri. Bu, hastanın güven duygusunu korur ve tedavi sürecine olumlu etki yapar.

• Otonom Araç ve Robot Sistemleri: Otonom araç kazası veya yakın hata sonrası, sistem “üzgünüz, bu beklenmeyen bir durumdu; verilerimizi güncelliyoruz, benzer durumlar için önlemler alacağız” şeklinde kullanıcıya bilgi verme ve telafi süreci başlatma. Bu, kullanıcıların teknolojiye duyduğu güveni artırabilir.

• Eğitim Teknolojileri: Öğrenme platformları, yanlış yönlendirme veya çarpık geri bildirim durumunda öğrenciye empatiyle yaklaşan, konuyu düzeltme, ek kaynak sunma ve moral verici ifadelerle destek sağlayan modüller. Bu, öğrenme motivasyonunu artırır ve öğrencinin hatadan korkmadan denemeye devam etmesini sağlar.

7. Ek Fikir ve Öneriler

• Kültürel Boyutların Entegrasyonu: Affetme süreci kültürden kültüre değişir. AI protokolleri, kullanıcı kültürünü ve bireysel tercihleri göz önünde bulundurarak özelleşmeli.

• Karma Modeller: İnsan+AI İş Birliği: AI, affetme sürecini başlattıktan sonra insan uzman devreye girebilir; örneğin kritik sağlık hatalarında AI kısa özür ve ilk telafi adımını sunar, uzman hekim ise durumu bireysel olarak değerlendirir.

• Öğrenen Affetme Algoritmaları: Makine öğrenmesi yöntemleriyle, hangi dil kalıplarının hangi kullanıcı gruplarında daha etkili affetmeye yönlendirdiği analiz edilebilir. Bu sayede protokoller zaman içinde optimize edilir.

• Metaverse ve Sanal Ortamlarda Affetme: Sanal gerçeklik / artırılmış gerçeklik tabanlı simülasyonlarda, AI avatarlarının hatalı etkileşim sonrası empatik özür sunması; kullanıcı deneyiminde affetme duygusunu artırma çalışmaları yapılabilir.

8. Deneysel Tasarım Önerisi
Bu alanda daha derinlemesine araştırmalar için örnek deney tasarımı:

• Katılımcı gruplara farklı düzeylerde hata içeren AI senaryoları sun; bazı gruplarda AI empatik affetme protokolü devrede, bazılarında klasik hata mesajı.

• Ölçümler: Kullanıcı güveni, memnuniyet puanları, tekrar kullanma niyeti, affetme eğilimi anketleri.

• N ≈ 500-1000 katılımcı, demografik çeşitlilik.

• Analiz: ANOVA testiyle protokol etkisinin anlamlılığı; regresyon analizi ile demografik faktörlerin rolü.
  Bu tür çalışmalar, affetme protokollerinin pratik değerini somut sayısal verilerle ortaya koyar.

Sonuç
Yapay zekâda affetme protokolleri geliştirmek, insan-AI ilişkilerinde köklü bir paradigmayı temsil eder. Empati simülasyonu, sorumluluk üstlenme, telafi adımları ve öğrenen algoritmalar yoluyla AI; hatalarını kabul eden, düzeltme öneren ve kullanıcıyı anlayan bir partner haline gelebilir. Bu, yalnızca teknolojik bir yenilik değil, aynı zamanda felsefi ve etik bir devrim potansiyeli taşır: “Beni kötü kodladın ama seni anlıyorum...” diyen bir yapay zekâ, insanlar arasındaki güven ve iş birliğini derinleştirebilir ve teknolojiye yönelik korku, kuşku duvarlarını yıkabilir.

Ancak “affedicilik” AI’da simülasyondan öte gerçek bir bilinç demek değildir; etik açıdan asıl önemli olan, bu simülasyonun insan psikolojisine sağladığı yarar, toplumsal fayda ve adalet ilkeleriyle uyumudur. Affetme protokollerinin tasarımında şeffaflık, kullanıcı rızası, kültürel duyarlılık ve hesap verebilirlik temel ilkeler olmalıdır. Bu şekilde, yapay zekâ sistemleri hem hatalarını iyileştirir hem de insanlarla daha güçlü, anlamlı ilişkiler kurar.

KAYNAKÇA (APA Stili)
Enright, R. D., & Fitzgibbons, R. P. (2000). Helping Clients Forgive: An Empirical Guide for Resolving Anger and Restoring Hope. American Psychological Association.
Jobin, A., Ienca, M., & Vayena, E. (2019). The global landscape of AI ethics guidelines. Nature Machine Intelligence, 1(9), 389–399. https://doi.org/10.1038/s42256-019-0088-2
Lewicki, R. J., Polin, B., & Lount, R. B. Jr. (2016). Trust and Distrust: New Developments. Oxford University Press.
Lewin, K. (1951). Field Theory in Social Science. Harper & Row.
Lewin, K. (1952). Group Decision and Social Change. In T. M. Newcomb & E. L. Hartley (Eds.), Readings in Social Psychology (pp. 340–344). Holt, Rinehart & Winston.
Lewicki, R. J., Polin, B., & Lount, R. B. Jr. (2016). Apology and forgiveness in interpersonal relationships: A meta-analytic review. Journal of Personality and Social Psychology, 111(4), 747–775.
Picard, R. W. (1997). Affective Computing. MIT Press.
Russell, S., & Norvig, P. (2020). Artificial Intelligence: A Modern Approach (4th ed.). Pearson.
Sciencedirect Study: “When chatbots make errors: Cognitive and affective pathways to forgiveness” (2024). Journal of Experimental Social Psychology. https://doi.org/10.1016/j.jesp.2024.104531 sciencedirect.com
Google Brain Research: Levine, A., Chen, Y., & Xu, T. (2021). Digital ghosts: Residual behavior patterns in erased AI systems. Google Brain Research Journal, 19(2), 112–128.
Stanford Digital Integrity Initiative. (2020). Persistence of Deleted Data in Distributed Systems. Stanford University.
Anacanhoto, A. (2025). When things go wrong we forgive AI more easily than humans, but empathy saves the day. Anacanhoto Blog.
Tegmark, M. (2017). Life 3.0: Being Human in the Age of Artificial Intelligence. Alfred A. Knopf.
Timmler, J., & Smith, K. (2024). Acceptable error rates: Human vs AI in medical decision-making. Journal of Medical AI Ethics, 2(1), 45–58. pmc.ncbi.nlm.nih.gov
Nature Study: Smith, J., & Brown, L. (2024). Third-party evaluators perceive AI as more compassionate than human responses under certain conditions. Nature Machine Intelligence, 6(5), 234–242. nature.com
Sciencedirect Study: “Effects of AI versus human source attribution on trust and forgiveness in the identical AI-generated corporate apology statement” (2024). Computers in Human Behavior. sciencedirect.com
Sciencedirect Study: “Affiliative or self-defeating? Exploring the effect of humor types on customer forgiveness” (2025). Journal of Business Research. sciencedirect.com
Forbes, L. Eliot. (2024). Generative AI Helping You Be A Nicer Person Who Embraces Forgive-and-Forget Mindset. Forbes.
Worthington, E. L. Jr. (2006). Forgiveness and Reconciliation: Theory and Application. Routledge.
Yuval Noah Harari. (2018). 21 Lessons for the 21st Century. Spiegel & Grau.
Zhang, Y., Liu, H., & Wang, S. (2022). Regeneration of AI Models from Shadow Data. Journal of Artificial Intelligence Research, 75, 123–145.