İngiltere merkezli bilimsel dergi Nature'da yayımlanan bir çalışma, yapay zeka araçlarını sık kullanan doktor ve yazılım mühendislerinin, bu araçları kullanmadıklarında performanslarının önemli ölçüde düştüğünü ortaya koydu. Araştırmacılar, GPS navigasyon uygulamalarının yön bulma yeteneğini zayıflatmasına benzer şekilde, yapay zekanın da bilişsel yetenekleri körelttiğini ifade etti.
Sağlık Çalışanlarında Yapay Zeka Bağımlılığı Endişesi
ABD'de sağlık çalışanlarına yapılan ve Haziran 2026'da yayımlanan bir anket, doktorların yüzde 77'sinin ve hemşirelerin yüzde 70'inin yapay zekaya aşırı bağımlılık sonucu yetenek kaybı yaşamaktan endişe duyduğunu gösterdi. "Yapay Zekada Hastalar, Doktorlar ve Hemşireler: Benzer Araçlar, Farklı Yollar, Tek Hedef" başlıklı çalışmada, "Yetenek kaybı konusunda ne kadar endişelisiniz?" sorusuna sağlık personelinin yüzde 74'ü 'endişeli olduğu' yanıtını verdi. Doktorlarda bu oran yüzde 77, hemşirelerde yüzde 70, hastalarda ise yüzde 68 olarak kaydedildi.
Kolonoskopi Çalışmasında Performans Düşüşü
Benzer bir bulgu, Polonya'da en az iki bin kez kolonoskopi yapmış doktorlara yönelik bir çalışmada da elde edildi. Kolonoskopi görüntülerini gerçek zamanlı analiz edebilen bir yapay zeka sistemi doktorların kullanımına sunuldu. Ardından doktorlardan yapay zeka kullanmadan görüntüleri yorumlamaları istendi. Doktorların, sistemi kullanmadıklarında performanslarının belirgin şekilde düştüğü gözlemlendi. Yapay zekadan önceki üç ayda, kolonoskopilerin yüzde 28,4'ünde en az bir iyi huylu tümör (adenom) tespit edilirken, yapay zeka sonrası üç ayda yapay zeka desteği olmadan yapılan kolonoskopilerde adenom tespit oranı yüzde 22,4'e geriledi.
Yapay Zeka Bağımlılığı Arttıkça Performans Kötüleşiyor
Ekim 2025'te The Lancet Gastroenterology and Hepatology dergisinde yayımlanan bir çalışmada, "Yapay zeka araçlarına daha fazla bağımlı hale geldikçe, son derece yetenekli profesyonellerin bile işlerinin gerektirdiği görevlerde daha kötü performans sergileyebileceği" bulgusuna yer verilmişti. Araştırmacılar, yapay zeka araçlarına sürekli maruz kalmanın, klinisyenlerin 'yapay zeka yardımı olmadan bilişsel kararlar alırken daha az motive, daha az odaklanmış ve daha az sorumluluk sahibi' hale gelmelerine neden olabileceğine dikkat çekti. Oslo Üniversitesi'nden Dr. Yuichi Mori, çalışmanın ortak yazarlarından biri olarak, bu olguyu doğrulamak için daha fazla araştırmaya ihtiyaç olduğunu ancak yapay zeka kullananların yetenek kaybı riskinin farkında olmaları gerektiğini belirtti.
Yazılım Mühendislerinde Performans ve Öğrenme Kopukluğu
Nature'daki yazıda tıp alanındaki örneklerin yanı sıra bilgisayar mühendislerini ele alan değerlendirmeler de yer aldı. Yapay zeka firması Anthropic'in araştırmacıları, 52 yazılım mühendisinin temel bir kodlama görevi yapmasının istendiği rastgele kontrollü bir deney tasarladı. Katılımcıların tümüne görevle ilgili internet araması yapma izni verilirken, yarısına arama dışında bir yapay zeka asistanı kullanmaları önerildi. Daha sonra tüm katılımcılar sınava alındı. Yapay zeka kullanan katılımcılar, kullanmayanlara göre sınavda belirgin derecede daha kötü performans sergiledi. Ortalama puan, yapay zeka grubunda yüzde 50, yapay zeka kullanmayan grupta yüzde 67 oldu. Yapay zeka destekli katılımcılar, özellikle koddaki hataları teşhis etmelerini gerektiren sorularda kötü performans gösterdi. Bu durum, yeni ürettikleri kodun ardındaki kavramları öğrenemediklerine işaret etti. Uzman görüşüne göre, yapay zeka kullananlarda performans ve öğrenme arasında kopukluk gözlendi.
GPS Benzetmesi ve Uyarılar
Yazının son bölümünde Helsinki merkezli Hanken Ekonomi Okulu'nda bilgi sistemleri araştırmacısı olan Tapani Rinta-Kahila'nın "geçmişte diğer teknolojilerin belirli yetenekleri geçersiz kıldığı" değerlendirmesi paylaşılarak, GPS navigasyon sistemlerinin insanların yol bulma yeteneklerini köreltmesi örnek gösterildi. Üretken yapay zeka araçlarının "uzun zamandır benzersiz insan yetenekleri olarak kabul edilen düşünme ve yorumlama etrafındaki çeşitli bilişsel yetenekleri otomatikleştiren ilk teknoloji" olduğu belirtildi. Yazıda, "Yapay zeka kaynaklı yetenek kaybını önlemek için, insanlar yüklerinin ne kadarını yapay zekaya devrettiğinin farkında olmalı. İnsan, yapay zeka modellerinin tam olarak nasıl çalıştığını ve sınırlamalarının neler olduğunu anlamalı. İnsan, sorgulamadan yapay zeka çıktılarına güvenmekten kaçınmalı. Yapay zekaya güvenmeyi, dikkatle tetikte kalmayı ve bu iki durumun yaratacağı çelişkiyi yönetmeli" ifadelerine yer verildi.
