Anlatı derlemesi incelemesi

Süper Yapay Zeka, Üretken Yapay Zeka, Dar Yapay Zeka ve Sohbet Robotları: Kamu Sektörü ve Kamu Yönetimi İçin Yapay Zeka Teknolojilerinin Bir Değerlendirmesi

Kamu yönetimi ve kamu sektörü, küresel ölçekte yaşanan dijital dönüşüm ve yapay zeka teknolojilerindeki hızlı gelişmeler karşısında köklü bir değişim sürecinden geçmektedir.

Makalenin anahtar kelimeleri

Yazar: Muhammet Damar et al.
Yayın: Journal of AI
Tarih: 2024-08-24
DOI: 10.61969/jai.1512906

Makalenin Kapsamı ve Akademik İçeriği

Kamu yönetimi ve kamu sektörü, dijitalleşme sürecinin hız kazanmasıyla birlikte yapay zeka teknolojilerinin sunduğu imkânlardan ve karşılaştığı dönüşüm baskısından doğrudan etkilenmektedir. Büyük veri, doğal dil işleme, makine öğrenmesi ve otomasyon sistemlerinin kamu hizmet sunumuna entegre edilmesi, idari süreçlerin hızlanmasını, operasyonel maliyetlerin düşmesini ve vatandaş memnuniyetinin artırılmasını hedeflemektedir. Ancak bu teknolojilerin kamu kurumlarında yaygınlaşması, sadece teknik altyapı iyileştirmelerini değil, aynı zamanda etik, hukuki, veri güvenliği ve toplumsal uyum süreçlerini de beraberinde getirmektedir. ABD ve Çin gibi öncü ülkelerin yapay zeka alanındaki devasa yatırımları ile ulusal stratejileri, küresel rekabet ortamında kamu yönetimi disiplininin bu teknolojik gelişmelere uyum sağlama zorunluluğunu açıkça ortaya koymaktadır.

Bu çalışmada, süper yapay zeka, üretken yapay zeka, dar yapay zeka ve sohbet robotları kavramları kamu sektörü çerçevesinde ayrıntılı olarak incelenmiştir. Araştırma, nitel nitelikte bir derleme çalışması olup, Google Scholar ve Web of Science veri tabanları üzerinden ulaşılan Türkçe ve İngilizce akademik literatürün kavramsal analizi ve tümdengelim yöntemiyle incelenmesine dayanmaktadır. Makalede öncelikle yapay zeka teknolojilerinin kavramsal taksonomisi oluşturulmuş, ardından dünya genelindeki ve Türkiye'deki mevcut kamu uygulamaları, yatırım dinamikleri, ulusal stratejiler ve sohbet robotu kullanımı gibi somut örnekler ele alınmıştır. Yöntemsel olarak literatürdeki öncü çalışmaların ve kurumsal raporların içerik analizi gerçekleştirilerek kamu yönetimindeki yapay zeka ekosisteminin mevcut durumu haritalandırılmıştır.

Araştırma bulguları, günümüzde kamu sektöründe pratik olarak uygulanan tüm yapay zeka çözümlerinin dar yapay zeka kategorisinde yer aldığını ve özellikle sohbet robotlarının kamu kurumlarında en olgunlaşmış yapay zeka uygulamaları arasında bulunduğunu göstermektedir. Yapay zekanın kamu sektöründeki uygulamaları temel olarak verimlilik ve otomasyon, hizmet sunumu, veri odaklı yönetişim ile etik ve düzenleyici zorluklar olmak üzere dört ana alanda yoğunlaşmaktadır. ABD'deki yangın tahmin sistemleri, Kanada'daki altyapı sohbet robotları, Belçika'daki katılım platformları ile Türkiye'de uygulanan Hızır, EBA Asistan, GİBİ ve KADES gibi sistemler yapay zekanın kamu hizmet sunumunda etkin bir şekilde kullanılabileceğini kanıtlamaktadır. Bununla birlikte, etik, veri gizliliği, sorumluluk karmaşası ve algoritmik önyargı gibi konular uygulamaların önündeki başlıca engelleyici faktörler olarak öne çıkmaktadır.

Sonuç olarak çalışma, kamu yönetiminde yapay zeka teknolojilerinin benimsenmesinin yalnızca teknik bir araç kullanımı olmadığını, yönetsel yapıların ve kamu değerlerinin yeniden biçimlendirilmesini gerektiren stratejik bir dönüşüm olduğunu göstermektedir. Literatür taramaları bakımından makale, Türkçe ve İngilizce çalışmaları bir araya getirerek kamu sektörüne özgü bir yapay zeka taksonomisi sunmakta ve Türkiye'deki yapay zeka ekosisteminin geliştirilmesine yönelik somut politika önerileri geliştirmektedir. Gelecek araştırmalar ve kamu politikaları açısından nitelikli veri altyapısının kurulması, şeffaflık ilkelerine dayalı ulusal yapay zeka ekosisteminin hayata geçirilmesi ve kamu personelinin yapay zeka okuryazarlığının artırılması elzem görülmektedir.

Araştırmanın amacı

Bu çalışma, süper yapay zeka, üretken yapay zeka, dar yapay zeka ve sohbet robotlarının kamu yönetimi ile kamu sektörü bağlamındaki yerini, dünya ve Türkiye uygulamaları üzerinden bütüncül bir yaklaşımla değerlendirmeyi amaçlamaktadır(Damar et al., 2024).

İnceleme ve modelleme yöntemi

Çalışma, yapay zeka alt kavramlarını kamu sektörü ve kamu yönetimi bağlamında incelemek amacıyla hem Türkçe hem de İngilizce literatürü kapsayan bir derleme ve kavramsal analiz yaklaşımı benimsemektedir(Damar et al., 2024).

Kuramsal ve kavramsal çerçeve

Çalışma, kamu yönetiminde dijital dönüşüm, yeni kamu işletmeciliği, müşteri odaklı kamu hizmeti yaklaşımı ve veri odaklı yönetişim kuramsal çerçevelerine dayanmaktadır. Yapay zeka teknolojileri, kamu sektöründe verimlilik, otomasyon, hizmet kalitesi ve vatandaş odaklılık ilkeleri kapsamında değerlendirilerek kavramsal taksonomiler ve küresel düzenleyici çerçeveler üzerinden incelenmektedir.

Makalenin ele aldığı literatür

Çalışma, kamu yönetiminde yapay zeka kullanımına ilişkin ulusal ve uluslararası literatürdeki temel tartışmaları ele almaktadır. Wirtz vd. (2019) tarafından ortaya koyulan yapay zeka uygulama alanları ve zorlukları, Maciejewski (2017) ve Busuioc (2021) tarafından vurgulanan büyük veri odaklı kamu yönetimi, Ingrams vd. (2022) tarafından ele alınan vatandaş güveni ile kamu değerleri ve Türkiye'deki ulusal yapay zeka stratejisi belgesi bağlamındaki kamu dönüşüm çalışmaları bütüncül bir biçimde sentezlenmiştir.

Araştırma Tasarımı

Evren veya inceleme alanı: Google Scholar ve Web of Science veritabanları üzerinden kamu sektörü, kamu yönetimi, yapay zeka, üretken yapay zeka, süper yapay zeka, dar yapay zeka ve sohbet robotları anahtar kelimeleriyle ulaşılan Türkçe ve İngilizce akademik alan yazın taraması.

Süper Yapay Zeka (Super AI)Üretken Yapay Zeka (Generative AI)Dar Yapay Zeka (Narrow AI)Sohbet Robotları (Chatbots)Kamu YönetimiKamu Sektöründe Dijital Dönüşüm

Araştırmanın Bulguları

Süper yapay zeka insan bilişsel yeteneklerini aşan teorik bir hedefi simgelerken, günümüzdeki pratik yapay zeka uygulamalarının tamamı belirli alanlara özgü görevleri yürüten dar yapay zeka kategorisinde yer almaktadır(Damar et al., 2024).

Kamu sektöründe dar yapay zeka ve makine öğrenmesi modellerinin kullanımı, karar alma süreçlerini rasyonelleştirerek verimliliği, hizmet kalitesini ve kamu kurumlarının veritabanı analiz kapasitesini artırmaktadır(Damar et al., 2024).

Üretken yapay zeka tabanlı sohbet robotları, vatandaşların kamu hizmetlerine kesintisiz erişimini kolaylaştırmakta ve kamu kurumlarının bilgi edinme ile talep yönetimi süreçlerindeki iş yükünü hafifletmektedir(Damar et al., 2024).

Türkiye, 2021-2025 dönemini kapsayan Ulusal Yapay Zeka Stratejisi belgesini yayımlayarak ulusal ölçekte yapay zeka stratejisi oluşturan ilk 50 ülke arasında yer almış ve kamu odaklı uygulamalarını Dijital Dönüşüm Ofisi koordinasyonunda ivmelendirmiştir(Damar et al., 2024).

Bulguların Tartışılması ve Araştırmanın Sonucu

Bulguların Yazarlar Tarafından Yorumlanışı

Yapılan literatür incelemesi, yapay zeka teknolojilerinin süper yapay zeka, üretken yapay zeka, dar yapay zeka ve sohbet robotları şeklinde hiyerarşik bir yapıda sınıflandırıldığını ve günümüz pratik kamu uygulamalarının ağırlıklı olarak dar yapay zeka ile sohbet robotları üzerinde yoğunlaştığını göstermektedir.

Yazarlar, kamu yönetiminde müşteri ve vatandaş odaklı yeni kamu hizmeti anlayışının benimsenmesiyle birlikte, doğal dil işleme ve büyük veri analizine dayalı araçların bürokratik süreçleri hızlandırdığını ve kamu personelinin stratejik görevlere odaklanmasını sağladığını ifade etmektedir.

Tartışma bölümünde Wirtz ve arkadaşlarının (2019) modelinden yararlanılarak, yapay zekanın kamu sektöründeki yaygınlaşmasının teknolojik entegrasyon, yasal mevzuat, etik ilkeler ve toplumsal uyum olmak üzere dört temel meydan okuma alanı çerçevesinde şekillendiği literatürle ilişkilendirilmektedir.

Sonuç olarak çalışma, Türkiye ve küresel ölçekteki iyi uygulama örneklerini ve yatırım eğilimlerini derleyerek, kamu yönetimi disiplininde yapay zekanın stratejik planlaması, yetkin iş gücü yetiştirilmesi ve etik-şeffaf bir ekosistem kurulması gerekliliğini ortaya koymaktadır.

Bulguların Önceki Araştırmalarla Karşılaştırılması

Yazarlar, kamu sektöründe yapay zeka uygulamalarının karşılaştığı zorlukları değerlendirirken Wirtz ve arkadaşlarının (2019) dört boyutlu modeline başvurmaktadır. Bu model, yapay zeka teknolojisinin uygulanması, hukuki ve düzenleyici çerçeve, etik kaygılar ile toplumsal dönüşüm boyutlarını kapsayarak kamu yönetimi literatüründeki engelleri kategorize etmektedir(Damar et al., 2024).

Sonuç Bölümünün Sunduğu Çıkarımlar

Yazarlar, yapay zeka teknolojilerinin kamu sektöründe verimlilik, şeffaflık ve vatandaş odaklı hizmet sunumu açısından devrim niteliğinde fırsatlar sunduğunu, ancak bu potansiyelin hayata geçirilmesi için kapsayıcı bir kamu iş gücü planlaması, etik ve hukuki düzenlemeler ile ulusal yapay zeka ekosisteminin güçlendirilmesi gerektiğini vurgulamaktadır(Damar et al., 2024).

Literatür Taraması İçin Sunduğu Çerçeve

Bu çalışma, yapay zeka teknolojilerinin kamu sektörü ve kamu yönetimi üzerindeki dönüştürücü etkilerini, kavramsal bir hiyerarşi içinde sunarak literatürde sentezleyici bir işlev üstlenmektedir. Süper yapay zeka, üretken yapay zeka ve dar yapay zeka gibi karmaşık teknolojik kategorileri kamu hizmeti odaklı bir bakış açısıyla ele almaktadır. Çalışma, özellikle kamu kurumlarının büyük veri ve doğal dil işleme tabanlı dar yapay zeka çözümlerine yönelimini, yönetsel etkinlik ve vatandaşa dönük hizmet sunumu bağlamında değerlendiren derleme niteliğinde bir başvuru kaynağı rolü oynamaktadır.

Çalışma, önceki literatürde yer alan ve yapay zekanın kamu sektörüne entegrasyonunda karşılaşılan zorlukları sınıflandıran kuramsal modellere dayanmaktadır. Özellikle Wirtz ve diğerlerinin (2019) yapay zeka zorluklarını teknoloji, yasal düzenlemeler, etik ve toplumsal kabul boyutlarında kategorize eden modelini temel alarak kamu yönetimindeki dijitalleşme sürecini bunun üzerine inşa etmektedir. Ayrıca, büyük verinin kamu hizmetlerindeki rasyonelleştirici rolüne işaret eden Maciejewski (2017) ve yapay zekanın kamusal değerlere olan etkilerini tartışan Ingrams ve diğerlerinin (2022) çalışmalarına atıfta bulunarak, mevcut literatürdeki ampirik ve kuramsal birikimi bir araya getirmekte ve genişletmektedir.

Bu çalışma, uluslararası literatürdeki gelişmiş ülke yatırımları ve stratejik eğilimler ile Türkiye'deki kamu odaklı yapay zeka uygulamalarını karşılaştırmalı bir perspektifle sunarak literatür taramalarına katkı sağlamaktadır. Türkiye'nin 2021-2025 Ulusal Yapay Zeka Stratejisi ile kurulan Dijital Dönüşüm Ofisi'nin rolünü ve Hızır, GİBİ ve MEB Asistan gibi yerel kamu uygulamalarını detaylandırarak, Türk araştırmacılar için somut ve güncel bir çerçeve sunmaktadır. Küresel yapay zeka yarışı içindeki ABD, Çin, AB ve Birleşik Krallık gibi aktörlerin yatırım hacimlerini ve politika belgelerini derleyerek kamu politikaları literatürüne özgün bir sentez kazandırmaktadır.

Kaynakça

Wirtz, B. W., Weyerer, J. C., & Geyer, C. (2019). Artificial intelligence and the public sector — applications and challenges. International Journal of Public Administration, 42(7), 596-615.

Tez ve Makale Araştırmalarında Kullanım

Makalenin doğrulanmış yöntemi, bulguları ve kuramsal çerçevesi; tez ve makale çalışmalarında kullanılacağı bölümle birlikte aşağıdaki üç araştırma taslağına dönüştürülmüştür.

Tez veya makalede kullanım · literatüre-review

Avrupa ve Amerika Birleşik Devletleri başta olmak üzere gelişmiş ülkelerin yapay zeka araştırma ve geliştirmelerine yönelik yıllık finansal yatırımları milyarlarca dolar seviyesine ulaşmıştır.

Tez çalışmalarında küresel yapay zeka yatırımlarının ve devlet teşviklerinin tarihsel gelişimini ve büyüklüğünü sayısal verilerle temellendirmek amacıyla referans gösterilebilir(Damar et al., 2024).

Türkiye'deki Kamu Kurumlarının Sohbet Robotu (Chatbot) Uygulamalarında Vatandaş Memnuniyeti ve Güven Analizi

Araştırma sorusu: Türkiye'deki kamu kurumlarının (GİBİ, Hızır, MEB Asistan) kullandığı yapay zeka tabanlı sohbet robotları vatandaş memnuniyetini ve kamuya olan güveni nasıl etkilemektedir?
Yöntem taslağı: Yöntem olarak karma desen benimsenecektir. Nicel kısımda, kamu kurumlarının sohbet robotlarını kullanan vatandaşlardan anket yoluyla veri toplanacak ve yapısal eşitlik modellemesi (SEM) ile analiz edilecektir; örneklem büyüklüğü güç analiziyle belirlenecektir. Nitel kısımda ise odak grup görüşmeleri yapılarak içerik analizi uygulanacaktır.

Makaleyle bağlantısı: Çalışma, Türkiye'de kamu kurumlarının vatandaşlar için geliştirdiği yapay zeka sohbet robotlarının (GİB, Dışişleri vb.) önemini ve bunların vatandaşa dönük hizmet sunumunu hızlandırma potansiyelini vurgulayan bulgulardan yola çıkmaktadır(Damar et al., 2024).

Tez veya makalede kullanım · Kavramsal çerçeve

Türkiye, yapay zeka alanında kendi ulusal strateji belgesini hazırlayıp yayınlayan dünyadaki ilk elli ülkeden biri konumundadır.

Türkiye'deki kamu dijitalleşme politikalarının ve e-devlet reformlarının tarihsel sürecini ulusal yapay zeka stratejisi bağlamında açıklamak için doğrudan kanıt sağlar(Damar et al., 2024).

Yapay Zeka ve Veri Güvenliği: Türk Kamu Yönetiminde Bilgi Güvenliği Algısı ve Teknolojik Hazırbulunuşluk

Araştırma sorusu: Türk kamu yönetiminde görev yapan yöneticilerin yapay zeka entegrasyonundaki bilgi güvenliği risklerine ve etik sınırlılıklara yönelik hazırbulunuşluk düzeyleri nelerdir?
Yöntem taslağı: Bu çalışma nitel araştırma deseninde tasarlanacaktır. Çeşitli bakanlıklarda ve bilgi işlem daire başkanlıklarında görev yapan kamu yöneticileriyle yarı yapılandırılmış mülakatlar gerçekleştirilecek, örneklem büyüklüğü veri doygunluğuna ulaşılana kadar artırılacak ve veriler betimsel analiz yöntemiyle çözümlenecektir.

Makaleyle bağlantısı: Yazarların literatür incelemesinde yapay zeka uygulamalarının kamu sektöründeki yaygınlaşmasında karşılaşılan en büyük engellerin veri güvenliği, etik sınırlar ve yasal mevzuat eksikliği olduğunu belirtmesinden ve bu alanların daha dikkatli incelenmesi gerektiği yönündeki çağrısından türetilmiştir(Damar et al., 2024).

Tez veya makalede kullanım · Tartışma

Yapay zeka ekosisteminin akademik düzeyde sürdürülebilir kılınması için üniversite müfredatlarına yapay zeka ve makine öğrenmesi derslerinin zorunlu olarak entegre edilmesi önerilmektedir.

Türkiye'deki yapay zeka eğitim politikalarına ve insan kaynağı yetkinliklerinin artırılmasına yönelik politika önerilerini tartışma kısmında literatür desteğiyle savunmak için kullanılabilir(Damar et al., 2024).

Yükseköğretimde Yapay Zeka Müfredatının Mühendislik ve İstatistik Bölümlerindeki Rolü ve Mezun İstihdamına Etkisi

Araştırma sorusu: Türkiye'deki üniversitelerin istatistik ve bilgisayar bilimleri bölümlerine zorunlu yapay zeka derslerinin entegrasyonu, mezunların bilişim sektöründeki istihdam yetkinliklerini nasıl şekillendirmektedir?
Yöntem taslağı: Nitel ve nicel yöntemleri barındıran açıklayıcı ardışık desen uygulanacaktır. İlk olarak Türkiye genelindeki ilgili bölümlerin müfredat analizleri yapılacak, ardından mezunlara ve sektör temsilcilerine anket uygulanarak regresyon analizi ile yetkinlik eşleşmesi değerlendirilecektir.

Makaleyle bağlantısı: Yazarın sonuç kısmında Türkiye'deki yapay zeka ekosistemini ve insan kaynağı kapasitesini geliştirmek adına istatistik, matematik ve mühendislik gibi temel branşlardaki zorunlu müfredata yapay zeka ile makine öğrenmesi derslerinin hızla entegre edilmesi yönündeki stratejik önerisinden türetilmiştir(Damar et al., 2024).