📊 AI, Academic Writing, and the Language Gap
AI-Destekli Akademik Yazım: Dil Bariyeri Gerçekten Aşılıyor mu?
2021–2024 arasında PubMed Central'da yayımlanan 2 milyondan fazla tam metnin incelendiği yeni bir preprint, büyük dil modellerinin (LLM) akademik yazımdaki dil eşitsizliğini nasıl etkilediğini ölçüyor.
A close reading of a 2025 preprint measuring how LLM-assisted writing adoption differs between English- and non-English-speaking researchers.
Akademik yayıncılıkta İngilizce, fiili ortak dil. Bu durum, ana dili İngilizce olmayan araştırmacılar için uzun süredir bir dezavantaj kaynağı: aynı kalitede bir bulguyu yazıya dökmek, onlar için çok daha fazla zaman ve emek gerektiriyor. ChatGPT ve benzeri büyük dil modellerinin 2022 sonundan itibaren yaygınlaşması, bu bariyeri azaltabilecek bir araç olarak tartışılıyor.
Liu, He, Zheng, Bu ve Ni imzalı "AI-Assisted Writing Is Growing Fastest Among Non-English-Speaking and Less Established Scientists" başlıklı 2025 tarihli çalışma, bu sezgiyi büyük ölçekli veriyle test ediyor.
Çalışma, PubMed Central'da 2021–2024 arasında yayımlanan 2 milyondan fazla tam metni tarıyor. AI-destekli yazımın izleri, doğrudan bir etiketleme değil; metinlerdeki AI-ilişkili dilsel örüntülerden hareketle yapılan istatistiksel bir tahmin. ChatGPT öncesi ve sonrası dönemlerde belirli kelime ve ifade kalıplarının sıklığındaki değişim ölçülüyor, her makaleye tek tek "AI ile yazıldı" damgası vurulmuyor.
Not: Bu yöntemi, aşağıdaki karşılaştırma tablosundaki "excess vocabulary" (fazla kelime) tekniğiyle bire bir aynı saymayın — o terim özellikle Kobak ve ekibinin çalışmalarına ait. Liu ve arkadaşları kendi makalelerinde yöntemlerini "distribution-based framework" (dağılım tabanlı çerçeve) olarak adlandırıyor; farklı bir istatistiksel yaklaşım.
%400'e Karşı %183
ChatGPT sonrası dönemde AI-destekli yazım kullanımı, İngilizce konuşulmayan ülkelerde ~%400, İngilizce konuşulan ülkelerde ~%183 arttı.
Dil Bariyeriyle Orantılı
Artış, ulusal İngilizce yeterlilik puanlarıyla ters orantılı — dil bariyeri ne kadar belirginse, AI aracına yönelim o kadar hızlı.
Mütevazı Üretkenlik Artışı
Daha yüksek AI kullanımı, yayın üretkenliğinde ölçülü bir artışla ve iki grup arasındaki yayın farkının daralmasıyla ilişkilendiriliyor.
Kıdemsiz Araştırmacılarda Daha Güçlü
Etki, akademik kariyerinin erken aşamasındaki ve daha az yerleşik araştırmacılarda daha belirgin görünüyor.
Aynı konudaki farklı yöntemli bir başka çalışmayla yan yana bakıldığında rakamların neden farklı çıktığı daha net görülüyor:
| Çalışma | Veri | Yöntem | Öne Çıkan Bulgu |
|---|---|---|---|
| Liu ve ark. (2025) arXiv:2511.15872 | 2M+ tam metin, 2021–2024, PMC | Dilsel imza / stil belirteci analizi | Non-English %400, English %183 artış; üretkenlik ve yayın farkı daralması ile ilişki |
| Kobak ve ark. (2025) Science Advances / arXiv:2406.07016 | ~15M özet, 2010–2024, PubMed | Excess vocabulary (fazla kelime) yöntemi | 2024 özetlerinin en az %13,5'inde LLM izi, bazı alt gruplarda %40'a çıkıyor |
| Holzwarth, González-Márquez & Kobak (2026) arXiv:2608.10715 | PMC tam metinleri, 2017–2025 | Excess vocabulary yönteminin genişletilmiş hali | 2025 sonunda genel yaygınlık ~%89; non-native ülkelerde ~%72, native İngilizce ülkelerde ~%37 |
Üç çalışmanın rakamları birbirinden hayli farklı (%13,5'ten %89'a) — bu, konunun tartışmalı olmasından çok, her birinin farklı bir şey ölçmesinden kaynaklanıyor: farklı veri kümesi (özet / tam metin), farklı zaman aralığı, farklı dilsel örüntü seti ve farklı eşik değerleri. Rakamları birbirine karıştırmadan, her birini kendi yöntem çerçevesinde okumak gerekiyor.
"%400 artış", İngilizce konuşulmayan ülkelerde toplam yayın sayısının dört katına çıktığı anlamına gelmiyor. Bu rakam, AI-destekli yazım kullanımındaki tahmini artışı ifade ediyor.
Çalışma, yüksek AI kullanımı ile artan üretkenlik arasında bir ilişki (korelasyon) buluyor; AI kullanımının bu artışın tek nedeni olduğunu kanıtlamıyor. Dolaylı ölçüm yöntemi nedeniyle, tespit edilen "iz", yanlış pozitif veya yanlış negatif içerebilir.
Yazım desteği, araştırmayı AI'ın yapması değildir: dil düzenleme, çeviri ve taslak iyileştirme ile veri uydurma veya sahte kaynak üretme arasında büyük fark var — bu çalışma yalnızca birincisinin izini sürüyor.
Makalelerin bilimsel kalitesini, doğruluğunu, atıf etkisini ya da etik kullanımını ölçmüyor — yalnızca AI-destekli yazımın tahmini yaygınlığını ölçüyor. Bu yüzden bulgulardan "daha çok AI kullanımı = daha iyi bilim" sonucu çıkarılamaz.
Bu çalışma henüz hakem denetiminden geçmiş bir dergi makalesi değil, arXiv üzerinde yayımlanmış bir ön baskı (preprint). Bulgular yönlendirici ama nihai değil; paylaşırken "bir ön çalışma bulmuş" diye çerçevelemek en doğrusu.
Liu, J., He, Y., Zheng, Z., Bu, Y., & Ni, C. (2025). AI-assisted writing is growing fastest among non-English-speaking and less established scientists [Preprint]. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2511.15872
Kobak, D., González-Márquez, R., Horvát, E.-Á., & Lause, J. (2025). Delving into LLM-assisted writing in biomedical publications through excess vocabulary. Science Advances, 11(27), eadt3813. https://doi.org/10.1126/sciadv.adt3813
Holzwarth, L., González-Márquez, R., & Kobak, D. (2026). Most biomedical publications show signs of LLM-assisted writing [Preprint]. arXiv. https://arxiv.org/abs/2608.10715
PDF kopyaları bu sayfayla birlikte pdf/ klasöründe arşivlenmiştir.
Comments
Post a Comment