Teknoloji, yapay zekâ, görsel kültür ve dijital yayıncılık alanlarında deneyimli bir isim olan Sinem PARSADAN, üretken yapay zekâ eğitmeni, veri bilimci ve kreatif direktör olarak sektördeki dönüşümlere farklı perspektifler getiriyor.
Sayın PARSADAN, Teknoloji ve sanatın kesiştiği alanlarda çok yönlü bir isim olarak dikkat çekiyor.
Birden fazla şapkası/ altın bileziği olan bu özel isim ile TGM okuyucuları için buluştuk.
Sayın PARSADAN, Bu özel röportajda eğitim yaklaşımından yaratıcı süreçlere, dijital yayıncılığın geleceğinden gençlerin yeni medya kullanımındaki risklere kadar birçok konudaki görüşlerini paylaştı.
Akademik kariyeri ve yoğun gündeminin arasında yüksek nezaketi için çok müteşekkiriz...
İşte Röportajımız.... Keyifli Okumalar diliyoruz...
- Sayın Parsadan; "Akademisyen, Üretken Yapay Zekâ Eğitmeni, Veri Bilimci ve Kreatif Direktör" kimlikleriniz bir arada düşünüldüğünde bu çok katmanlı yapı eğitim ve yaratım yaklaşımınızı nasıl şekillendiriyor?
Bu çok katmanlı yapı, pratiğimi hem disiplinler arası hem de kendi tarzımda bir zemin üzerinde konumlandırmamı sağlıyor. Akademi, eleştirel düşünme ve kavramsallaştırma yetimi beslerken; veri bilimi, karar alma süreçlerinde analitik bir çerçeve sunuyor.
Kreatif direktörlük ise bu iki alanı estetik ve sanatsal anlamda somutlaştıran bir üretim alanı açıyor bana. İşte bu katmanların birleşiminde, kendimi en iyi ifade edebildiğim kültür ve sanat gibi insanlığın derinlikli sihrini "prompt" kavramı ile birleştirebiliyorum.
Bunu kendi şansım olarak görüyor ve yeni nesil bir simyacı olmaya çalışıyorum.
- Eğitimlerinizde özellikle hangi yapay zekâ araçlarına ve üretim pratiklerine odaklanıyorsunuz? Bu araçları seçerken hangi kriterleri önceliklendiriyorsunuz?
"20+ Yapay Zeka Aracı Öğreniyorum" başlıklı eğitimlerimde yüzlerce kişiyle birçok aracın kullanımını deneyimledik. Araçlar değişiyor ama ben esasen araçların tanıtımından ziyade mantığını anlatan bir atölye deneyimi yaşamaya ve yaşatmaya çalışıyorum.
Kullandığım araçlar —görsel üretim sistemleri, metin tabanlı büyük dil modelleri ve video/ses üretim platformları— belirli kriterler doğrultusunda seçiliyor: Kontrol edilebilirlik, tekrarlanabilirlik, üretim çıktısının izlenebilirliği ve estetik varyasyon kapasitesi.
- Yapay zekâ destekli üretim süreçlerinde “yaratıcılık” kavramı sizce nasıl dönüşüyor? İnsan ve makine arasındaki yaratıcı sınır nerede başlıyor, nerede bitiyor?
Yaratıcılık kavramı, klasik anlamda özgün üretimden ziyade, olasılık uzayında konumlanma ve seçim yapma pratiğine evriliyor. Yapay zekâ sistemleri yüksek hacimli varyasyon üretirken, insan bu varyasyonlar arasında anlamlı ilişkiler kuran bir özne olarak öne çıkıyor.
Bu çerçevede sınır; üretim kapasitesinde değil, anlamlandırma ve bağlamsallaştırma yetisinde ortaya çıkıyor. Bir konu hakkındaki backgroundumuz, o konu hakkında prompt yazarken ya da dil modelinden aldığımız cevabı çıktılarımızda kullanırken bizim seçimlerimize kalıyor.
Yaratıcılık artık sıfırdan var etmek değil, devasa bir olasılık okyanusunda doğru seçimi yapma sanatı. Yapay zeka binlerce kapı açıyor ama hangi kapıdan içeri girileceğine hâlâ insan karar veriyor.
Sınır, üretim kapasitesinde değil, "anlandırma" yetisinde bitiyor. Makine kusursuz bir taklit yapabilir ama o taklidin neden yapıldığına dair bir dert (context) taşıyamaz. O "dert" sadece bizde var.
- Görsel kültür açısından üretken yapay zekânın estetik dil üzerinde nasıl bir etkisi olduğunu düşünüyorsunuz? Yeni bir “algoritmik estetik”ten söz edebilir miyiz?
Üretken yapay zekâ, görsel kültürde belirgin bir “algoritmik estetik” üretiyor. Bu estetik; veri setleri, optimizasyon süreçleri ve kullanıcı etkileşimleri üzerinden şekillenen, çoğu zaman tekrar eden ve kusursuz görsellerin ön planda olduğu bir görme biçimi yarattı, yaratıyor. Ancak bu durum aynı zamanda bir karşı-estetik alan da açıyor.
Özellikle kusur, eksiklik ve belirsizlik gibi unsurlar, insan üretiminin ayırt edici göstergeleri olarak yeniden değer kazanıyor. Bu kusursuzluğun içinde "bilinçli kusuru" arıyorum.
Yapay zekanın her şeyi birbirine benzettiği bir çağda, insan dokunuşu artık o algoritmik pürüzsüzlüğü bozan "estetik hata"da saklı.
Bir örnek vermek gerekirse; yemek fotoğraflarında ya da gıda markalarının reklamlarında yapay zeka içeriklerinin kullanılmasını itici buluyorum.
Bir yemek tabağındaki kusursuz görünüm benim nazarımda iştah açıcı bir halden öte, bir maket gibi gözüküyor. Lezzeti ise kusurlar katıyor.
- Dijital yayıncılık alanında yapay zekâ içerik üretim süreçlerini nasıl dönüştürüyor? Bu dönüşüm kaliteyi mi artırıyor yoksa içerik enflasyonuna mı yol açıyor?
Yapay zekâ destekli üretim, içerik üretim hızını radikal ve gereksiz bir biçimde artırdı.
"Nicelik arttı ama anlam seyreldi. Bu artış, niteliksel bir iyileşmeden ziyade içerik yoğunluğunda bir enflasyona yol açtı."
Bu bağlamda günümüz dijital ekosistemi; içerik üretiminden çok içerik seçimi ve anlamlandırma süreçlerinin belirleyici olduğu bir yapıya evriliyor.
İçerikler uzayından rafine seçimler yaparak onları anlamlandırmak veya doğru yerde kullanmak yine insanın işi olarak belirginleşiyor.
- Veri bilimi perspektifinden bakarsak, yaratıcı sektörlerde veri kullanımının etik sınırları sizce nerede çizilmeli?
Veri, yalnızca teknik bir kaynak değil, aynı zamanda bireysel ve toplumsal temsillerin taşıyıcısıdır. Bu nedenle veri kullanımında temel etik sınırlar; rıza, bağlam ve anonimlik ilkeleri üzerinden çizilmeli.
Özellikle yaratıcı üretim süreçlerinde verinin bağlamından koparılarak yeniden kullanılması, temsil sorunlarını ve etik ihlalleri beraberinde getirmektedir. Burada da bir örnek olarak Atatürk’ün görsellerinin veya sesinin kullanıldığı binlerce içeriği gösterebiliriz.
Veri, birinin dijital ayak izi, bir başkasının mahremiyetidir. Televizyonculukta "haberin etiği" neyse, veri biliminde de "verinin etiği" odur.
Rıza ve bağlam her şeydir. Bir sanatçının üslubunu veriye dönüştürüp ondan habersiz kullanmak, teknik bir başarı değil, etik bir iflastır.
Siber hukuk yapay zeka içerikleri hakkında hızlıca konumlanmaya çalışsa da birçok kullanımın veri ihlali olduğunu söyleyebilirim.
- Eğitmen olarak öğrencilerin en çok zorlandığı veya yanlış anladığı konular neler oluyor? Bu noktada nasıl bir pedagojik yaklaşım geliştiriyorsunuz?
Öğrenciler sıklıkla araç kullanımını yaratıcı yetkinlikle eşdeğer görme eğiliminde.
Üretim sürecini yalnızca teknik bir beceri olarak değil, kavramsal bir problem çözme pratiği olarak ele almak bu noktada belirleyici oluyor.
Sadece araç kullanmak değil; araçlarla kurduğumuz ilişkiyi belli backgroundlara temellemek, mutlaka check etmek ve kendimize has bir araç kullanım mantığı geliştirip araçların bizi tanımasını sağlamak önemli.
En büyük yanılgı şu: "Tuşa basacağım ve yapay zeka benim yerime düşünecek." Sistem bu şekilde ilerlemiyor.
- Yapay zekâ araçlarına erişimin kolaylaşması kreatif üretimde demokratikleşme mi yoksa niteliksel bir kriz mi yaratıyor?
Bu durum eş zamanlı olarak hem demokratikleşme hem de niteliksel bir belirsizlik üretiyor; ama olaya gerçekçi bir gözle bakarsak internete erişimden tutun da yapay zeka araçlarının fiyatlarına kadar birçok değişken var bu girift ilişkide.
Ben bu anlamda demokratikleşmenin bu kadar basit olamayacağını düşünüyorum.
Yine de öğrenci dostu platformlar ve ücretsiz hakları olan birçok uygulama olması, özellikle gençler açısından beni sevindiriyor. Herkesin eline fırça vermek herkesi ressam yapmaz ama gizli kalmış dehaların ortaya çıkmasını sağlar.
- Kreatif direktör olarak projelerinizde yapay zekâyı nasıl konumlandırıyorsunuz? Bir araç mı, bir ortak mı yoksa bir risk unsuru mu?
Onu "stajyer" olarak değil, "aykırı bir yaratıcı ortak" olarak görüyorum.
Bazen beni şaşırtıyor, bazen de saçmalıyor. Riskleri biliyorum; telif sorunlarından halüsinasyonlara kadar... Ama o riski yönetmek zaten kreatif direktörlüğün şanındandır.
O benim için hem bir laboratuvar hem de bitmek bilmeyen bir storyboard sanatçısı. Yapay zekâyı tekil bir kategoriye indirgemek yerine, çok katmanlı bir üretim bileşeni olarak konumlandırıyorum.
Özellikle yaratıcı süreçlerde yapay zekâ, üretimi hızlandıran ancak aynı zamanda eleştirel mesafe gerektiren bir yapıya sahip olsa da ben kendi üretimlerimde bir risk olarak görmeyip kendi niteliklerimi öne çıkartan bir destek olarak keyifle kullanıyorum.
Fikirlerin kendime ait olmasına özen gösteriyor hatta LLM'lerin ikna edici konuşma tarzı ile projemi kendi istediği yöne doğru çekmesinden ve zihnimdeki çerçevesinden çıkartmasını önlemeye çalışarak kullanımıma devam ediyorum.
Aramızda devamlı bir tartışma ortamı mevcut diyebiliriz :)
- Türkiye’de yapay zekâ ve dijital içerik üretimi alanında en büyük eksiklikler sizce neler?
Türkiye’de en belirgin eksiklik, disiplinler arası düşünme pratiğinin yeterince gelişmemiş olması.
Eğitim sisteminde uygulama odaklı modellerin sınırlı olması, sektör-akademi iş birliklerinin zayıf kalması, öğretimde kullanım kapasitesinin birçok sebepten hâlen gereken düzeyde olmaması ve yapay zeka okuryazarlığı eğitimlerine yeterince yer verilmemesi temel sorunlar.
Kitle iletişim araçları ile yapay zeka okuryazarlığı çok daha büyük topluluklara ulaşabilir. Teknik bilgimiz yüksek ama bu bilgiyi sistematik bir üretim felsefesine dökme konusunda biraz "doğaçlama" gidiyoruz.
- Önümüzdeki 5 yıl içinde üretken yapay zekâ medya ve görsel kültür alanında nasıl bir kırılma yaratacak?
Bu soruya cevap verebilmek bir hayli zor olsa da önümüzdeki dönemde gerçeklik algısının dönüşümü, bireysel medya üretim alanlarının genişlemesi ve güven kavramının merkezi bir değer haline gelmesi gibi konular öne çıkabilir.
Sentetik içeriklerin yaygınlaşmasıyla birlikte, doğrulama ve güven mekanizmalarının önemi en büyük kırılmayı yaratacaktır.
Bu bir kriz gibi görünse de aslında "güven" ve "doğrulama" üzerinden yeni bir ekonomi ve yeni bir görsel dil doğuracak. Artık gözümüzle gördüğümüze de kulağımızla duyduğumuza da hemen inanmamalıyız.
- Deepfake, sentetik medya ve gerçeklik krizleri hakkında ne düşünüyorsunuz? Mücadelede eğitim mi yoksa regülasyon mu daha etkili olur?
Bu mesele yalnızca teknolojik değil, genel bir sorun. Dezenformasyon konusunda toplumun yeterince bilinçli olmadığını çoğu zaman kötü tecrübelerle görüyoruz, öğreniyoruz. Asıl çözüm "algoritmik okuryazarlık."
İnsanlara videonun sahte olup olmadığını anlamayı değil, bilginin kaynağını sorgulama refleksini de aşılamalıyız. Gerçekliğin yeniden tanımlandığı bir dönemde, doğrulama süreçleri de giderek karmaşıklaşıyor.
Bu nedenle çözüm, yalnızca regülasyon ya da eğitim değil; bu iki alanın birlikte ve eş zamanlı olarak geliştirilmesi olacaktır mutlaka.
En basitinden; tanınmış kişilerin yüzleri kullanılarak yapılan deepfake yasa dışı kumar reklamları son günlerde sıkça karşıma çıkıyor; toplumda hem ekonomik hem psikolojik hem de sosyolojik olarak derin yaralar açıyor.
Bunun gibi yüzlerce örnek var ve hepsi unique örnekler. Tabii ki cevabım her ikisi ve daha fazlası olacak ve bir kısım şu an tahminde zorlandığımız sorunlara da yolda çözümler bulup ilerleyeceğiz.
- Genç üreticilere hangi becerileri geliştirmelerini önerirsiniz? Teknik bilgi mi yoksa eleştirel düşünme mi daha belirleyici?
Teknik beceriler hızla edinilebilir ve güncellenebilir nitelikte oldukları için buna günde belirli bir zaman ayırmak yeterli olacaktır.
Gençlere diyorum ki: "Algoritmayı öğrenin ama felsefe okumaktan, sanat tarihine bakmaktan asla vazgeçmeyin."
Burada nevi şahsıma münhasır bir öğüdü eklemeden geçemiyorum, hayatıda doyasıya yaşamaları.
Çünkü sizi yapay zekadan ayıracak olan şey, o veri setinde bulunmayan şahsi hikayeleriniz olacak buna inanın. Ayrıca herkes teknolojist olmak zorunda değil. İşte tam bu noktada, düşünsel bakış açımızı hepimizin biraz da olsa değiştirmesi gerektiğini de hatırlatmak isterim.
- Kendi üretim pratiğinizde sizi en çok besleyen kaynaklar neler?
Üretim pratiğim; sanat, veri bilimi, teknoloji ve popüler kültürün kesişiminde konumlanıyor.
Bu alanlar arasındaki geçişkenlik, hem estetik hem de analitik üretim süreçlerimi besliyor ve kendiliğinden bir yapı oluşturuyor diyebiliriz.
Eski bir türküden gelen o hüzünlü tını ile modern bir veri görselleştirme grafiği arasındaki o tuhaf gerilimden besleniyorum.
Halı ve çini desenleri gibi etnik motiflerden yapay zeka destekli sanatsal içeriklerde kullanmamın bir sebebi de bu gerilimden aldığım keyif.
Üretmediğim ya da üretemediğim zamanlarda beni sanat galerilerinde, sokak fotoğrafçılığı yaparken ve muhakkak yeni çıkan yapay zeka araçlarını denerken bulabilirsiniz.
- Yapay zekâ ile üretim yapan bir kreatif profesyonel olarak “insan dokunuşu”nun geleceğini nasıl görüyorsunuz?
İnsan dokunuşu sanılanın aksine çok daha fazla önem kazanacak. Ben bu konuda hiçbir zaman komplo teorisyeni gibi bir bakış açısına sahip olmadım.
Robotlar işimizi elimizden almayacak, biz onlara iş vereceğiz. İnsan dokunuşu artık bir "imza" olmaktan çıkıp bir "küratörlük" haline gelecek.
En iyi AI projeleri; arkasında bir yapay zeka olduğunu bağırmayan, ruhu olan, insani bir derdi olan işler olacak.
Görünmez ama hissedilir bir dokunuş. Önce insan!
- Son olarak, Gençlerin yeni medya kullanımı sırasında karşılaştıkları riskler hakkında ne düşünüyorsunuz? Bu konuda ne önerirsiniz?
Hızın getirdiği yüzeysellik ve dezenformasyon bataklığına kapılmamaları diyebilirim.
Gençlere önerim; o akışın içinde sürüklenmek yerine, akışı yöneten algoritmanın mantığını kavramaları.
Kendi dijital kalelerini, eleştirel düşünme ve derinlikli üretimle inşa etmeleri gereken yetenekleri kuşanmaları.
Z kuşağı, eleştirilerin aksine birçoğumuzdan daha bilinçli bence; sadece yeni bir yapı oluşturmak onlara düştüğü için şu sıralar bir geçiş dönemindeler, onlar hallederler.
Güvenim tam.
Sayın Sinem PARSADAN’ın "Üretken yapay zekâdan, Veri bilimine, Kreatif yönetişimden, İçerik üretimine" uzanan çok katmanlı deneyimi, bu dönüşümün hem teknik hem de kültürel boyutlarını birlikte ele almanın önemini ortaya koyuyor.
Disiplinlerarası yaklaşımıyla PARSADAN, geleceğin üretim modellerinde insan yaratıcılığı ile makine zekâsı arasındaki dengenin nasıl kurulabileceğine dair güçlü ipuçları sunuyor.
Bu değerli görüşleri ve katkıları için Sinem PARSADAN’a teşekkür ederİz.
Röportaj: Doç.Dr.Mustafa AYDEMİR