Bir metafor ve gerçekliği
Londra’nın taksicilerinin beyni diğer insanlardan farklı. Bu bir abartı değil, bilimsel bir bulgu. Nörobilimci Eleanor Maguire’ın 2000 yılında yayımladığı araştırma, şehrin karmaşık sokaklarını ezberleyen taksi sürücülerinin arka hipokampüslerinin, aynı yaştaki diğer insanlara kıyasla belirgin biçimde büyüdüğünü ortaya koydu. Üstelik bu büyüme, sürücülerin meslekte geçirdiği yıllarla doğru orantılıydı.
Beyin, kullandığımız ölçüde gelişiyor. Kullanmadığımız ölçüde köreliyor.
Peki GPS’in yaygınlaşmasından bu yana taksi sürücülerinin hipokampüsleri ne durumda?
Scientific Reports’ta yayımlanan 2020 tarihli bir araştırma bu soruyu yanıtladı. Ömür boyu GPS kullanım deneyimi yüksek olan sürücülerin, GPS olmadan gezinmede belirgin biçimde güçlük çektiği saptandı. Daha da çarpıcı olan: Uzun süreli GPS kullananlar yeni ortamları belleklerine daha az işliyor, daha az yer imi kaydediyor ve bilişsel harita oluşturmada daha zayıf kalıyordu. Ve bu etki, yalnızca GPS’e bağımlı olanlarda değil, başlangıçta güçlü mekansal hafızaya sahip olanlarda da gözlemlendi.
Teknoloji, etkin olmayan zihinsel kapasiteleri yavaş yavaş devre dışı bırakıyor.
GPS’in mekansal hafızaya yaptığı şey, yapay zekanın eleştirel düşünme, derin muhakeme ve yaratıcı üretim kapasitesine yapabileceği şeyin somut bir önizlemesi.
Yapay zeka muhakeme sürecinin kendisini dışarıya taşımayı mümkün kılıyor. Ve muhakeme, tıpkı mekansal hafıza gibi, kullanılmadığında körelebilir.
Bilişsel yük boşaltmak: İyi mi, kötü mü?
Bilişsel bilimlerde bilişsel yük boşaltma (cognitive offloading) denen bir kavram var: Zihinsel görevleri dış araçlara devretmek. Bu yeni bir şey değil. Defterler, takvimler, hesap makineleri hepsi bilişsel yük boşaltma araçlarıdır. Ve bu sürecin uzun süredir bilinen bir faydası var: Zihinsel kapasiteyi daha karmaşık işler için serbest bırakmak.
O zaman yapay zeka için neden endişelenelim?
Çünkü yapay zeka, daha önce hiçbir teknolojinin yapmadığı bir şey yapıyor: Yalnızca bilgiyi depolamayı değil, muhakeme sürecinin kendisini dışarıya taşımayı mümkün kılıyor. Ve muhakeme, tıpkı mekansal hafıza gibi, kullanılmadığında körelebilir.
MDPI’de yayımlanan ve 666 kişiyle yürütülen 2024 tarihli araştırma (Gerlich, 2025), yapay zeka araçlarına yoğun biçimde başvuran kişilerin eleştirel düşünme becerileriyle bu araçların kullanımı arasında güçlü ve negatif bir korelasyon saptadı (r = −0.68). Aynı araştırma, bilişsel yük boşaltma ile eleştirel düşünme arasındaki negatif korelasyonu daha da güçlü buldu (r = −0.75). Yani yükü ne kadar boşaltırsak, derinlemesine analitik düşünme kapasitesi o kadar azalıyor. Ama bu veriler korelasyonel. Neden böyle olduğunu anlamak için beyin görüntüleme çalışmalarına bakmak gerekiyor.
Bu çalışma gösteriyor ki, sorun, makinelerin ne kadar akıllı hale geldiği değil; insanların düşünme kapasitesinin ne ölçüde devre dışı kaldığı.
MIT çalışması: Beyin aktivitesinde ne oluyor?
Haziran 2025’te MIT Media Lab araştırmacıları, dört aylık bir çalışmanın ön bulgularını yayımladı. Katılımcılar üç gruba ayrıldı: Yalnızca kendi zihinlerini kullananlar, arama motoru kullananlar ve ChatGPT kullananlar. Görev, bir deneme yazmak olarak belirlenmişti.
Bulgular dikkat çekiciydi: ChatGPT kullanan grup, diğer gruplara kıyasla belirgin biçimde düşük beyin aktivitesi sergiledi. Araştırmacılar bunu bilişsel borç birikimi (cognitive debt) olarak adlandırdı: Kısa vadede zihinsel çabayı azaltan araçların, uzun vadede derin öğrenme ve şema oluşturma kapasitesini aşındırdığı bir süreç.
Araştırmacı Nataliya Kos’myna’nın bir tespiti özellikle vurguyu hak ediyor: ChatGPT kullanımı beyin aktivitesini aktif eleştirel muhakemeden pasif bilgi alımına kaydırıyor. Bu tıpkı banka kredisi kullanmak gibi: Kısa vadede kolaylık sağlayan ama uzun vadede bedeli olan bir süreç.
Bu çalışma henüz hakemli yayın sürecinden geçmedi ve araştırmacılar bulgularını abartılı başlıklarla sunulmasına itiraz ediyor. Ama yöntem ve bulgular, Stadler, Bannert ve Sailer’ın Computers in Human Behavior’da yayımladığı çalışmayla örtüşüyor: ChatGPT destekli araştırma yapan öğrenciler, arama motoru kullananlarla karşılaştırıldığında daha az bilişsel yük hissederken, argüman kalitesi ve muhakeme derinliği de belirgin biçimde düştü. Araştırmacılar bunu bir bedel karşılığında bilişsel kolaylık (cognitive ease at a cost) olarak adlandırdı.
Google Etkisi’nden Yapay Zeka Etkisi’ne
Bu tartışma 2011’de Nicholas Carr’ın “The Shallows” kitabıyla alevlenmişti: İnternet ve arama motorları dikkat süremizi kısaltıyor, derin okumayı zorlaştırıyor ve belleğimizi dış depolama sistemlerine teslim ediyor muydu? O yıllarda araştırmacılar bunu Google Etkisi olarak adlandırdı: Bilgiye çevrimiçi erişim, insanların içeriği değil içeriğin nerede bulunduğunu hatırlamasına yol açıyor.
Yapay zeka bu etkiyi çok daha derin bir düzeyde tekrarlayabilir. Google, bilgiyi nerede bulacağınızı hatırlamanıza yarıyordu. Yapay zeka ise bilgiyi bulmayı, sentezlemeyi, değerlendirmeyi ve sunmayı sizin yerinize yapıyor. Yani şimdi tehlikede olan yalnızca hafıza değil; muhakeme, sentez ve bağımsız analiz kapasitesinin tamamı. Bu süreci yalnızca bilişsel yük boşaltma olarak tanımlamak yeterli değil. Daha spesifik bir durumla karşı karşıyayız: düşünmenin dışsallaşması. Yani yalnızca bilgi değil, düşünme eyleminin kendisi de giderek insanın dışına taşınıyor.
580 Çinli üniversite öğrencisiyle yürütülen ve ScienceDirect’te yayımlanan 2025 tarihli bir araştırma, bu dinamiği bilişsel atalet kavramıyla açıklıyor: Düşünme süreçlerini tekrar tekrar dış araçlara devretmek, zihinsel çabayı kademeli olarak azaltıyor ve bağımsız problem çözme kapasitesini zayıflatıyor. Araştırma ayrıca yapay zeka bağımlılığı ile eleştirel düşünme arasındaki negatif ilişkiyi kısmen bilişsel yorgunlukla açıklıyor: yapay zeka ne kadar yoğun kullanılırsa, kullanıcı zihinsel çabaya o kadar isteksiz hale geliyor.
Bir neslin en temel entelektüel becerilerini kullanmak yerine yönetmeyi öğrenmesi… Bu, bireysel bir sorundan toplumsal bir kapasite meselesine dönüşür.
Bu durum yalnızca bireysel bilişsel kapasiteyle ilgili değil; hangi düşünme biçimlerinin korunacağı ve hangilerinin devredileceği de bir güç ilişkisi meselesidir. Düşünmenin dışsallaşması, aynı zamanda düşünmenin nasıl şekilleneceğinin kontrolünün de dışsallaşması anlamına gelir.
Sadece bireysel değil, mesleki ve kurumsal
Bu aşınma bireysel bir mesele gibi görünebilir. Ama pratikte mesleki ve kurumsal düzeyde çok somut sonuçlar doğuruyor.
Hukuk dünyasında avukatlar artık argüman geliştirmeyi ve içtihat araştırmasını yapay zekaya devrediyor. Bu kısa vadede verimli ancak derin muhakeme kapasitesini inşa etme sürecini atlayan bir kısayol. Tıpta pratisyenler tanı süreçlerini giderek daha fazla algoritmik sistemlere bırakıyor. Eğitimde öğrenciler makale yazmayı, hipotez kurmayı, karşı argüman geliştirmeyi araçlara devrediyorlar. Her durumda kısa vadeli verimlilik, uzun vadeli kapasite gelişiminin önüne geçiyor.
Bir neslin en temel entelektüel becerilerini kullanmak yerine yönetmeyi öğrenmesi… Bu, bireysel bir sorun olmaktan çıkıp toplumsal bir kapasite meselesi haline geliyor. Çoğu zaman verimlilik artışı olarak okunan bu süreç, görünmez bir şekilde mesleki ustalığın oluşma koşullarını da ortadan kaldırıyor olabilir.
Bir karşı argüman ve yanıtı
Bu noktada önemli bir itirazı ele almam gerekiyor: Hesap makinesi matematiksel hesaplama kapasitesini “mahvetmedi.” Tam tersine, insanları daha karmaşık problemlere yöneltti. Neden yapay zeka farklı olsun?
Bu itiraz meşru görülebilir, ama eksik.
Hesap makinesi, belirli ve sınırlı bir görevi devraldı: aritmetik işlemler. Yaptığı şey netti, sınırları belliydi, insanın ne yaptığını değiştirmedi. Yapay zeka ise muhakeme, anlam kurma ve sentez gibi sınırları belirsiz, birbirine geçişken süreçlere müdahale ediyor. Ve bu süreçler, tıpkı hipokampüs gibi, kullanılmadığında zayıflayan kapasitelerdir.
Dahası, yapay zekanın “daha karmaşık işlere yönelmemizi sağladığı” iddiası henüz ampirik olarak kanıtlanmış değil. Tam aksine, eldeki veriler yaygın yapay zeka kullanımının beraberinde daha derin düşünme değil, daha yüzeysel işleme getirdiğini gösteriyor. Ayrıca, hesap makinesinin yaygınlaşması insanların matematiksel düşünmeyi tamamen terk etmesine yol açmadı; aksine bu kapasite eğitim sistemleri ve profesyonel pratikler içinde korunmaya devam etti. Yapay zekada ise böyle bir koruma mekanizmasının henüz oluşmadığını görüyoruz.
Körelen kapasite geri gelir mi?
İşte tam da bu noktada GPS-hipokampüs araştırması umut verici bir şey söylüyor: Beyin uyum sağlar. Londra taksicilerinin hipokampüsü şehri öğrendikçe büyüdü; GPS kullanan sürücülerinki ise köreldi. İyi haber şu ki, bu körelme kalıcı değil. Mekansal hafızayı yeniden aktif kullananlar kapasitelerini geri kazanabiliyor.
Aynı mantık eleştirel düşünme için de geçerli olabilir. Sorun yapay zekanın yokluğu değil; onun varlığında bile zihinsel çabayı sürdürüp sürdürmediğimiz.
Yapay zekayla üretken ilişki, onu pasif bir cevap makinesi olarak kullanmak değil; onu aktif bir düşünce ortağı olarak konumlandırmak demek. Soru sormak, çıktıyı sorgulamak, alternatif perspektifler üretmek, sonucu kendi bağlamına uyarlamak… Bunların hepsi bilişsel yükü gerçekten boşaltmak yerine onu yeniden yapılandırıyor.
Ama bu bilinçli bir tercih gerektiriyor. Ve şu an çoğu insan bu tercihi yapabilecek farkındalıkta değil.
Bu bizi nereye götürüyor?
İlk yazıda yapay zekanın görünmez bir altyapıya dönüştüğünü gördük. İkinci yazıda karar alma kapasitesinin sessizce makineye devredildiğini ele aldık. Bu yazıda ise daha temel bir meseleyle yüzleştik: Karar vermek için gerekli olan düşünme kapasitesinin kendisi körelebilir mi?
Bulgular kaygı verici. Ancak felaket senaryosu da değil.
Asıl soru şu: Yapay zekayla ilişkimizi nasıl kuracağız? Onu bir düşünce protezi olarak mı, yoksa bir düşünce koltuk değneği olarak mı kullanacağız? Protez, kapasite geliştirir. Koltuk değneği, kademeli olarak güçsüzleştirir.
Bireysel, kurumsal ve eğitim politikası düzeyinde bu ayrımın nasıl yapılacağı sonraki yazıların konusu olmaya devam edecek. Ama önce, algoritmik sistemlerin yalnızca bireysel düşünceyi değil, toplumun ortak anlam üretme kapasitesini nasıl dönüştürdüğünü anlamak için, atrofinin bireysel boyutundan, toplumsal boyutuna doğru bir adım atmak istiyorum. Dördüncü yazıda bu var: Paralel evrenler.
Referanslar
- Maguire, E.A. vd. (2000). Navigation-related structural change in the hippocampi of taxi drivers. PNAS, 97(8), 4398–4403.
- Dahmani, L. & Bohbot, V.D. (2020). Habitual use of GPS negatively impacts spatial memory during self-guided navigation. Scientific Reports, 10, 6310.
- Gerlich, M. (2025). AI tools in society: Impacts on cognitive offloading and the future of critical thinking. Societies, 15(1), 6.
- Stadler, M., Bannert, M. & Sailer, M. (2024). Cognitive ease at a cost: LLMs reduce mental effort but compromise depth in student scientific inquiry. Computers in Human Behavior, 160, 108386.
- Kos’myna, N. vd. (2025). Your brain on ChatGPT: Accumulation of cognitive debt when using an AI assistant for essay writing task. MIT Media Lab
- Carr, N. (2011). The Shallows: What the Internet Is Doing to Our Brains. W.W. Norton.
- Risko, E.F. & Gilbert, S.J. (2016). Cognitive offloading. Trends in Cognitive Sciences, 20(9), 676–688.
- ScienceDirect (2025). Learners’ AI dependence and critical thinking: The psychological mechanism of fatigue and the social buffering role of AI literacy.
Bu yazı “Yapay Zeka, İnsan ve Toplum” serisinin üçüncü yazısıdır.
Serideki diğer yazılar:
Yazı 1 — Yapay Zeka Bir Araç Değil, Altyapıdır
Yazı 2 — Makineye Devredilen Ben
Yazı 3 — Düşünmeyi Unutan Nesil: Yapay Zeka ve Bilişsel Atrofi
Yazı 4 — Paralel Evrenler: Algoritmik Hiperişiselleştirme Toplumu Nasıl Parçalıyor? (24 Mart 2026)
Yazı 5 — Oy Veren Robot: Yapay Zeka Çağında Demokratik Katılım (26 Mart 2026)
Yazı 6 — İnsan Kalmak: Yapay Zeka Çağında Özerkliği Korumak (31 Mart 2026)