Yapay Zekâ ile İçerik Üretimi: Sınır Nerede Çizilmeli?

Araştırma toplama, bir konunun alt başlıklarını çıkarma, dağınık notları düzenli bir taslağa dönüştürme gibi işlerde yapay zekâ hızlıdır ve hata payı düşüktür; çünkü bu işler doğrulanabilir, mekanik adımlardır.

Google Search Central'ın generative AI içerik rehberi, yapay zekânın bir konuyu araştırmak ve özgün içeriğe yapı kazandırmak için faydalı olabileceğini, otomasyonun uzun süredir spor skorları ya da hava durumu gibi yararlı içerik üretmek için kullanıldığını belirtiyor.

Aynı rehbere göre, kullanıcıya değer katmadan yalnızca sıralamayı etkilemek amacıyla çok sayıda sayfa üretmek, üretim yöntemi ne olursa olsun, ölçekli içerik kötüye kullanımı sayılıyor. Yapay zekâ burada aracı, sorun onu kullanma amacı.

Somut zarar, marka güveninde görülür: bir ürün açıklamasında yapay zekânın var olmayan bir özellik uydurması, bir hukuki ya da tıbbi konuda genel geçer ama yanlış bir bilgi vermesi, okuyucunun markaya güvenini bir kerede kırabilir. Bu tür konularda üretilen her cümle bir kişi tarafından doğrulanmalı.

Bir yapay zekâ taslağını insan metnine dönüştüren şey genelde üç şeydir: gerçek bir örnek, isim vermeden bile olsa somut bir sahne, ve yazarın kendi tereddüdü. Bilmiyoruz, duruma bağlı gibi ifadeler bir zayıflık değil, gerçek bir uzmanın sesidir; yapay zekâ genelde her soruya kesin bir cevap vermeye çalışır.

Ritim de bir işarettir: yapay zekâ taslakları genelde aynı uzunlukta cümlelerle, aynı geçiş kalıplarıyla ilerler. İnsan eli değdiğinde cümle uzunluğu değişir, bazı fikirler tek cümlede, bazıları birkaç paragrafta anlatılır.

Yapay zekâ aynı soruya benzer kaynaklardan beslendiği için, farklı işletmelerin isteği üzerine ürettiği metinler bazen çarpıcı derecede benzer çıkabilir. Yayına çıkmadan önce metnin en ayırt edici birkaç cümlesini aramak, bu benzerliği erken yakalar.

Bu kontrol bir kez yapılıp unutulacak bir adım değil, her yayın öncesi tekrarlanan bir alışkanlık olmalı; özellikle aynı sektördeki birden fazla işletmenin benzer araçları kullandığı düşünülürse.

Bir içerik yazısında gerçek bir müşteri hikayesi kullanılacaksa, o hikayenin hangi kısmının kişisel veri sayıldığına dikkat edilmeli. KVKK Kurumu'nun üretken yapay zekâ ve kişisel verilerin korunmasına dair rehberi, bu tür araçlara girilen bilgilerin nasıl işlendiğinin önceden anlaşılması gerektiğini vurguluyor.

Pratik çözüm, örneği isim vermeden ve tanımlayıcı ayrıntıları değiştirerek anlatmaktır; bir spa zinciri, bir iş elbisesi üreticisi gibi ifadeler hem kişisel veri riskini azaltır hem de okuyucuya somut bir sahne verir.

En sık görülen hata, bir yapay zekâ taslağını hiç düzenlemeden yayınlamaktır. Bir üretim tesisinin blog yazısı, üretim sürecini anlatırken var olmayan bir sertifikadan bahsediyorsa, bu hata yayından sonra fark edilir ve güven kaybı yaşanır.

İkinci hata, aynı yapay zekâ aracına art arda benzer istekler vererek onlarca sayfayı bir günde üretmektir. Google Search Central'ın da belirttiği gibi bu tür ölçekli üretim, tek tek yazıların kalitesinden bağımsız olarak sıralamayı manipüle etme girişimi sayılabilir.

Üçüncü hata, yapay zekânın önerdiği başlığı ve yapıyı hiç sorgulamadan kullanmaktır; bir spa zincirinin her blog yazısı aynı üç maddeli yapıyla bitiyorsa, okuyucu birkaç yazıdan sonra kalıbı fark eder ve geri kalan yazıları okumayı bırakır. Dördüncü hata, kişisel veri içeren gerçek bir müşteri hikayesini isim ve ayrıntılarıyla birlikte yapay zekâ aracına yapıştırmaktır; bu hem KVKK açısından risklidir hem de o hikayenin araç sağlayıcısının sunucularına gitmesi anlamına gelir.

Sağlıklı bir süreç, yapay zekâyı yalnızca belirli adımlarda kullanır, tüm süreci ona bırakmaz.

• Konuyu ve okuyucu sorusunu insan belirler
• Yapay zekâ araştırma toplar ve ilk taslağı çıkarır
• Bir kişi taslağa gerçek bir örnek ve somut bir ayrıntı ekler
• Taslak, marka sesine göre yeniden okunur ve düzeltilir
• Yayından önce en ayırt edici cümleler aranarak özgünlük kontrolü yapılır