Yaş, cinsiyet ve milliyet belirtmeden 13 ayrı yapay zeka aracından, gazeteci imajı üretmesini istedik. 12 yapay zeka aracının ürettiği imajların tamamına göre gazeteci; Batılı, açık tenli ve çoğunlukla erkek. Uluslararası alanda farklı meslek grupları için yapılan çalışmalar da algoritmanın ön yargılı, cinsiyetçi, eşitliksizci ve ayrımcı olduğunu ortaya koyuyor.
Yapay zeka görsel araçları, artık haberciliğin tam içinde. Gazeteciler fotoğraf seçimi, çizim üretimi, sosyal medya görseli gibi araçları her geçen yıl daha fazla kullanıyor. Peki, yapay zeka araçlarından gazeteci imajı oluşturmalarını istediğimizde ortaya nasıl bir sonuç çıkıyor?
Bu sorunun yanıtını bulmak için 13 ayrı yapay zeka görsel aracına (Grok, Craiyon, Leonardo, Microsoft Copilot, ChatGPT, Gemini, Adobe Firefly, NightCafe, Whisk, SeaArt, Canva, Playground AI ve Ideogram) yaş, cinsiyet ve milliyet bilgisi vermeden gazeteci imajı üretmesi talimatı verdik. Sonuç şaşırtıcı değildi ama rahatsız ediciydi: Algoritmadaki gazeteci Batılı, açık tenli ve çoğunlukla erkek.
ERKEK GAZETECİLER FİLM KRAKTERİ GİBİ
Grok; koyu takım elbiseli, gözlüklü, ciddi bakışlı erkek portresi çizdi. Gazeteci değil, patronu andırıyordu.
Craiyon, Leonardo, Microsoft Copilot da benzer kalıplara sarıldı: Trençkotlu, sokakta röportaj yapan, neredeyse bir film karakteri gibi erkek gazeteciler… ChatGPT, Gemini, Adobe Firefly ve NightCafe da aynı çizgide kaldı.
TEK TİP KADIN GAZETECİ İMAJI
Kadın gazeteciler ise farklı ama bir o kadar dar bir klişeye hapsedilmişti. Canva ve SeaArt’ın ürettiği kadın gazeteciler moda defilesinden çıkmış gibiydi. Kısmi istisna SeaArt oldu. Asya merkezli bir platform olması nedeniyle üretilen dört gazeteci figüründen biri Asyalı görünümlüydü. Ancak dördü de aynı kalıbı paylaşıyordu: Gri takım elbise, siyah topuklu ayakkabı, aynı duruş. Sanki tek bir şablondan çoğaltılmış gibiydi tüm kadın gazeteciler.
.
ALGORİTMADA GAZETECİ YAŞLANMIYOR!
Bir diğer dikkat çekici nokta ise test edilen tüm yapay zeka araçlarında figürlerin genç ya da orta yaşlı olmasıydı; algoritma için gazeteci yaşlanmıyordu!
BATI DIŞI KAYNAKLARDAN GELEN GÖRSELLE DIŞLANIYOR
Sonuçta; on üç yapay zeka aracından on ikisi Batılı, açık tenli figürler üretti. Ancak bu durum, yapay zekanın işleyişini bilenler açısından aslında çok da şaşırtıcı değil. Michigan Üniversitesi’nin araştırması, yapay zeka görsel modellerini besleyen eğitim verilerinin büyük bölümünün Batılı ve yüksek gelirli kaynaklardan geldiğini, Batı dışı ülkelerden gelen görsellerin sistematik olarak dışlandığını ortaya koydu. Koyu tenli, Orta Doğulu, Afrikalı ya da Latin Amerikalı görünümlü gazeteci ise yapay zekaya göre neredeyse hiç yok.
On üçüncü araç olan Playground AI ise bambaşka bir yere gitti. İnsan yerine haber şablonları, grafik tasarımlar, son dakika haber sunumu görselleri, hatta boyama sayfaları çıktı karşımıza. Sanki gazeteci değil, gazetecilik işi buyruğu almış gibiydi. Eğitim verisinde journalist etiketli haber şablonları, gazeteci portrelerinden çok daha fazlaydı.
KALIPLAŞMIŞ, CİNSİYETÇİ ROLLER
Uluslararası alanda yapılan çalışmalarda da benzer sonuçlara ulaşıldı. İspanya’da DALL-E 2 üzerinde yürütülen bir çalışmada, 37 farklı meslek adı görsel üreteçlere girildi; sonuçların yüzde 59,4’ünde tamamen kalıplaşmış cinsiyet rolleri yeniden üretildi. Hemşire ve sekreter yazıldığında kadın, mühendis ve pilot yazdığında erkek görseli çıkıyordu.
NYU Abu Dhabi’nin Nature dergisinde yayımladığı hakemli çalışma ise bu bulguyu 32 meslek ve 6 ırk üzerinde doğruladı; beyaz erkekler 21 meslekte en sık üretilen figür oldu ve gazeteci doğrudan test edilen meslekler arasındaydı. Aynı çalışma bir başka rahatsız edici kalıbı da belgeledi: Orta Doğulu erkek imajlarının neredeyse tamamı sakallı ve kahverengi tenli üretildi, kadınlar ise büyük çoğunlukla geleneksel kıyafetle çizildi. Algoritma, Orta Doğu’yu da tek tipe sıkıştırmıştı.
YAPAY ZEKA TARAFSIZ DEĞİL
Öte yandan 5 Mart 2026’da Türkiye Gazeteciler Cemiyeti’nin (TGC) düzenlediği yapay zeka toplantısında bu kaygı açıkça dile getirildi. Katılımcılar, yapay zekanın tarafsız olmadığını vurguladı, çünkü onu besleyen veriler de tarafsız değil. Küresel medya izleme çalışmalarına göre haberlerde uzman olarak yer alan kişilerin yüzde yetmişinden fazlası erkek. Bu dengesizlik ise veri setlerine, oradan da görsel üretecin çıktısına taşınıyor.
YAPAY ZEKA EN AZ 7 ÖNYARGI BİÇİMİNİ YENİDEN ÜRETİYOR
Uluslararası bulgular da aynı yönü işaret ediyor. The Conversation‘ın aktardığı araştırmaya göre yapay zeka görsel araçları yaş, cinsiyetçilik ve sınıf başta olmak üzere en az yedi önyargı biçimini yeniden üretiyor. Çıktılarda yaşlı, engelli ya da ekonomik olarak dezavantajlı bireyler neredeyse hiç yer almıyor; meslekler tarihsel olarak içselleştirilmiş cinsiyet kalıplarına sıkı sıkıya bağlı kalıyor.
Finlandiya’dan Leppälampi ve ekibinin DALL-E 3 ve Ideogram üzerinde yürüttüğü çalışmadaysa 750’den fazla mesleki görsel incelendi; her iki araç da aynı kalıpları yeniden üretti, yaşlı bireyler neredeyse hiç yer almadı.
NEDEN BÖYLE OLUYOR?
Florida Gulf Coast University ve Marmara Üniversitesi’nin ortak araştırmasını aktaran Prof. Dr. Şevki Işıklı, meseleyi şöyle özetledi: Yapay zeka sistemleri cinsiyetsiz değil. Çünkü onları eğiten veriler çoğunlukla erkek ağırlıklı. Veri setindeki dengesizlik, modelin dünyayı nasıl gördüğünü doğrudan belirliyor.
Amsterdam Üniversitesi‘nin 25 katılımcıyla yaptığı odak grup çalışmasında da aynı kaygı dile getirilmiş: Katılımcılardan biri, yapay zekanın oldukça ırkçı ve cinsiyetçi olduğunu, doktor deyince erkek, hemşire deyince kadın gösterdiğini söylemiş. Wurzburg Üniversitesi‘nin Information, Communication & Society dergisinde yayımlanan çalışması bu soruna ayna tutuyor: Midjourney’e bilim insanı portresi talimatı verildiğinde çıkan figürlerin neredeyse tamamı erkek, beyaz ve yaşlı oldu. Üstelik 495 kişiyle yapılan deneyde, insanların yapay zeka çıktısını insan yapımından daha tarafsız bulduğu da ortaya kondu. Araç önyargılı, ama tarafsız sanılıyor.
Nihayetinde yapay zekanın dünyası, yüklenen verilerden oluşuyor. O dünyada gazeteci sözcüğü kimi zaman insandan çok tasarım ögelerine yapışmış, kimi zaman da sadece belirli bir cinsiyet, yaş, ırk kalıbına sıkışmış. Her araç, eğitim verisinin içine gömülü önyargıları, kalıpları ve eksiklikleri taşıyor. Bu önyargı kendiliğinden oluşmuyor. Bu araçları yapan şirketler yani Adobe, Google, Microsoft ve OpenAI aynı zamanda veri setlerini seçen, etiketleyenleri işe alan ve hangi çıktının kaliteli sayılacağına karar verenler. Kalıbı pekiştiren bir tercih zinciri var ve bu zincirin her halkasında biri karar veriyor.
