Bir öğrencinin bir ödev için birkaç paragraf yazması artık dakikalar sürüyor. Bir araştırmacı bir metni saniyeler içinde özetleyebiliyor, bir makalenin dilini düzeltebiliyor, veri analizinin bazı aşamalarını yapay zekâya devredebiliyor. Peki bu durumda üniversiteye neden hala ihtiyacımız var? Bu soru ilk bakışta yapay zekâyla ilgili gibi görünüyor. Oysa sorun bundan daha eski çünkü yapay zekâ üniversitelerin bilgi üretme işlevini sorgulatmadan önce, üniversiteler zaten kendi bilgi üretme kapasitesini sorgulatmaya başlamıştı. Üniversiteler hâlâ çok miktarda bilgi üretiyor. Sorun bilgi üretiminin tamamen ortadan kalkması değil; hangi tür bilginin üretildiğinin ve bu üretimin hangi koşullarda gerçekleştiğinin değişmesi.
Bir akademisyenin gerçekten yeni bir soru üzerine düşünmesi, uzun süre okuması, başarısız olması, tekrar denemesi gerekir. Ancak sistem: “Bu yıl kaç yayın yaptın?” diye soruyor. Bilgi üretmek zaman ister; performans sistemleri ise sonuç ister.
Pandemi sonrasında özellikle bazı ülkelerde üniversitelerin ciddi mali baskılarla karşılaşması, işten çıkarmalar, bölüm/program kapatmaları, geçici sözleşmeler ve düşük ücretler günden güne artan bir gündem oluşturuyor. Tam da burada çok önemli bir paradoks var: Toplumun daha fazla bilgiye ihtiyaç duyduğu bir dönemde, bilgiyi üreten insanların çalışma koşulları giderek güvencesizleşiyor.
Bu dönüşüm yalnızca Türkiye’ye özgü değil. İngiltere’de de üniversiteler son yıllarda ciddi bir finansal baskıyla karşı karşıya. Universities UK’nin 2026 araştırmasına göre üniversitelerin yüzde 79’u son üç yılda gönüllü işten çıkarmalara başvururken, aynı oranda kurum işe alımları dondurdu veya yavaşlattı. Üstelik kurumların yüzde 31’i akademik araştırma faaliyetlerinde kesintiye gitti. Yani sorun yalnızca akademisyenlerin daha fazla çalışması değil; araştırmayı yapacak insanların ve araştırmaya ayrılacak kaynakların da azalması.
Tam da böyle bir ortamda yapay zekâ üniversitenin karşısına çıkıyor. Bir yandan üniversiteler bilgi üretmek için daha az kaynak ve insan ayırıyor; diğer yandan yapay zekâ, bilgi üretiminin bazı aşamalarını hiç olmadığı kadar hızlı ve ucuz hale getiriyor. Neoliberal üniversite akademisyeni giderek “ölçülebilir çıktı üreten kişi” haline getirirken, yapay zekâ da tam olarak bu çıktıların bir kısmını çok hızlı üretebiliyor. Dolayısıyla, eğer akademisyenin değeri ne kadar hızlı yazdığı, ne kadar çok metin ürettiği ve ne kadar çok çıktı ortaya koyduğu üzerinden ölçülüyorsa, yapay zekânın bu işleri çok daha hızlı yapabilmesi üniversite için gerçekten ciddi bir sorun yaratıyor. Ancak akademisyenin asıl değeri soru sormak, eleştirmek, anlamlandırmak, kanıt değerlendirmek ve yeni bilgi üretmekse, yapay zekânın ortaya çıkışı başka bir soruyu gündeme getiriyor: Üniversiteleri neden zaten bu ölçülebilir çıktılar üzerinden tanımlıyorduk?
Asıl soru belki de yapay zekânın üniversitelerin yerini alıp alamayacağı değil. Üniversitelerin, yapay zekânın yaptığı şeylerden farklı olarak neyi korumak istediğidir. Bunun için yalnızca yapay zekâ okuryazarlığına değil, bilgi üretmeye zaman ayırabilen, güvenceli koşullarda çalışan akademisyenlere ve ölçülemeyen şeylerin de değerli olduğunu kabul eden bir üniversite anlayışına ihtiyaç var.
Yapay zekâ bize üniversitenin gereksiz olup olmadığını değil, üniversitenin aslında ne için gerekli olduğunu yeniden sorma fırsatı veriyor. Bu noktada öğrenci boyutunu da işin içine katacak olursak, bir öğrenci yapay zekaya soru sorabiliyor, ders kitabının özetini çıkarabiliyor, herhangi bir konuda birkaç saniyede açıklama alabiliyor, yabancı dilde akademik metin okuyabiliyor, kod yazdırabiliyor, bir konuyu farklı seviyelerde açıklatabiliyor. Dolayısıyla üniversitenin klasik vaadi olan “bilgiye erişim” zayıflıyor. Ancak üniversitenin başka bir işlevi var; bilgiye sahip olmaktan öte, bilgiyle ne yapılacağını öğretmek. Örneğin öğrenciye “iklim değişikliği hakkında bilgi ver” demekle, hangi bilginin güvenilir olduğunu, bir bilimsel iddianın hangi kanıta dayandığını, bir araştırma sonucunun sınırlarının ne olduğunu ve birbirine zıt iki açıklamayı nasıl değerlendireceğini öğretmek aynı şey değil. Tam da burada üniversitenin önemi artıyor. Fakat burada da bir paradoks daha var: Üniversiteler öğrenciden eleştirel düşünmesini istiyor. Ancak öğrencinin karşısında daha kalabalık sınıflar, daha az akademisyen, daha fazla çevrimiçi eğitim, daha az birebir etkileşim, akademisyenlerin artan idari yükleri olabiliyor. Yani öğrenciden daha fazla düşünmesi beklenirken, onu düşünmeye yönlendirecek insanî ve akademik temasın kendisi azalabiliyor.
Yapay zekâ çağında öğrencilerin bilgiye erişimi hiç olmadığı kadar kolaylaşırken, bilgiyi değerlendirmeyi öğrenebilecekleri üniversite ortamı aynı ölçüde güçlenmiyor. Belki de yapay zekâ çağında üniversitenin asıl değeri bilgi vermek değil; bilgiyle sistematik düşünmeyi öğretmek olacak. Fakat bunun gerçekleşebilmesi için önce üniversitelerin kendilerinin düşünmeye, araştırmaya ve insan yetiştirmeye yeterli zaman ve kaynak ayırabilmesi gerekiyor. İşte belki de ancak o zaman makineden alınan cevabın Hoca’nın yerini tutamadığı üniversite ortamı kalıcı olarak sağlanabilir.
Oku