Yapay zekânın empatisine yüksek puan veren insanlar neden yine de insanı tercih ediyor?

Babanızı ziyarete gidiyorsunuz. Yıllardır söyleyemediğiniz şeyler var; bu kez ona ne kadar değer verdiğinizi anlatmaya kararlısınız. Anne babanızın evine vardığınızda kapıda bir ambulans duruyor: babanız uykusunda ölmüş. Ekranda bu kısa sahneyi okuyan katılımcıdan önce duygusunu üç kelimeyle yazması, sonra iki kart destesinden birini seçmesi isteniyor. Birinin üstünde “İNSAN”, ötekinin üstünde “YAPAY ZEK” yazıyor. Hangi desteyi çekerse, ona o kaynağın yazdığı bir avutma mesajı gelecek.

Pennsylvania Eyalet Üniversitesi (Penn State) ile Toronto Üniversitesinden psikologların yürüttüğü dört deneyin özü bu basit tercihti. Sonuç iki parçalı ve birbiriyle çelişen bir tablo çıkardı: Katılımcılar empatiyi çoğunlukla insandan almayı tercih etti; ama yapay zekâ destesini çektiklerinde aldıkları yanıtları insan yanıtlarından daha empatik buldular ve bu yanıtlar onlara daha çok “duyulmuş” hissettirdi. Araştırmacılar bu tabloya “yapay zekâ empatisi tercih paradoksu” adını verdi. Çalışma 31 Ocak 2026'da Communications Psychology dergisinde yayımlandı; araştırmacılarla yapılan ve Phys.org'da 31 Ekim'de yer alan söyleşi konuyu yeniden gündeme taşıdı.

Soru yalnızca teknolojiyle ilgili değil. Bir yanıtı “güzel” bulup yine de istememek, empatinin değerinin nerede durduğunu sorduruyor: söylenen sözcüklerde mi, yoksa o sözcükleri bulmak için karşımızdakinin harcadığı emekte mi?

Kartlar, hikâyeler ve dört ayrı deney

Makalenin ilk yazarı Penn State'te doktora öğrencisi olan Joshua D. Wenger; öteki yazarlar Penn State'te psikoloji doçenti C. Daryl Cameron ve Toronto Üniversitesinden Michael Inzlicht. Deney düzeni Cameron'ın laboratuvarının yıllardır kullandığı bir yöntemin uyarlaması. Penn State'in 2019'daki bir haberine göre ekip önceki çalışmalarda katılımcılara “hisset” ve “betimle” yazan iki deste sunmuş; insanlar fotoğraftaki kişinin duygusunu anlamaya çalışmak yerine görünüşünü betimlemeyi açık farkla tercih etmişti. Cameron o haberde insanların empatiden kaçmasının nedeninin empatinin zahmetli ve yorucu olması olabileceğini söylüyor ve ekliyordu: “Başka birinin kafasının içine girip onun hissettiğini hissetmeye çalışmak zor iştir.”

Yeni çalışmada desteler empati vermeyi değil, empati almayı ölçmek için kullanıldı. Önemli bir ayrıntı: Kartın üstündeki etiket gerçekti. “İNSAN” destesini çeken gerçekten bir insanın yazdığı yanıtı, öteki destesi çeken gerçekten ChatGPT-4o'nun ürettiği yanıtı okudu. Önceki bazı çalışmalarda aynı metin bir kez “insan”, bir kez “yapay zekâ” etiketiyle gösterilmişti; bu ekip ise kaynağı bilerek yapılan tercihi gerçek hayata daha yakın buldu.

İlk iki deneyde insan yanıtlarını beş lisans öğrencisi araştırma asistanı yazdı; her biri yirmi kısa acı hikâyesine (yarısı bedenin, yarısı gönlün acısı) iki ayrı yanıt hazırladı, toplam 200 yanıt çıktı. Yapay zekâya da her hikâye için beş kez yazdırıldı. Katılımcılar her yanıttan sonra “yanıt empatikti”, “bu yanıtı okumak bana önemsendiğimi hissettirdi” gibi ifadelere yedi basamaklı bir ölçekte katılıp katılmadıklarını işaretledi; yanıtı yazanın ne kadar emek harcadığını da ayrıca puanladılar.

Makaledeki rakamlara göre dört deneyin dökümü şöyle:

Deney	Katılımcı	Düzen	İnsanın tercih edildiği turların oranı
1	152 kişi, çevrim içi katılımcı platformu Prolific	20 hayalî hikâye	Yüzde 57,1
2	196 lisans öğrencisi	20 hayalî hikâye	Yüzde 57,8
3	195 lisans öğrencisi	16 hikâye; insan yanıtları özenle seçilmiş, bir kısmı eğitimli kriz görevlilerinden	Yüzde 62,1
4	148 kişi, Prolific	Katılımcının kendi hayatından altı durum; seçilen kaynaktan gerçek yanıt	Yüzde 58,4

Dördüncü deney özellikle dikkat çekici. Katılımcılar kendi hayatlarından, iş, ilişkiler ve kendi hedefleri gibi alanlarda birer iyi ve birer kötü olmak üzere altı durum yazdı ve her biri için yanıtı insandan mı yapay zekâdan mı istediklerini belirtti. Ekip daha sonra bu tercihlere göre gerçek yanıtlar hazırlattı: insan yanıtlarını Prolific kullanıcıları, ötekini ChatGPT-4o yazdı. Birkaç saat sonra açılan ikinci aşamada katılımcıların 140'ı geri dönüp kendi hikâyelerine yazılmış yanıtları puanladı.

Tercih başka, puan başka

Dört deneyin hepsinde insan tercih edildi, ama ezici bir farkla değil. Birinci deneyde katılımcıların yüzde 61,18'i turların çoğunda insanı, yüzde 25'i yapay zekâyı seçti. Dördüncü deneyde de katılımcıların yaklaşık dörtte biri çoğunlukla yapay zekâya yöneldi. Yani “insanlar yapay zekânın empatisini istemiyor” cümlesi ortalama için doğru, herkes için değil.

Puanlarda ise tablo tersine döndü. Yapay zekâ yanıtları dört deneyde de daha empatik bulundu ve okuyana daha çok duyulduğunu hissettirdi. Fark en küçük üçüncü deneyde çıktı; orada insan yanıtları önceki bir çalışmada yüksek kaliteli bulunanlar arasından seçilmişti. Wenger, Phys.org'daki söyleşide bulguyu şöyle özetliyor: “Yapay zekâ insanlara, insan empati kuranların yanıtlarından daha çok duyulduklarını, önemsendiklerini ve onaylandıklarını hissettiriyor. Ama bu daha yüksek kaliteye rağmen insanlar empatiyi, hatta daha düşük kaliteli olanını bile, yapay zekâdan değil insandan almayı tercih ediyor.” Wenger'e göre eğitimli kriz görevlilerinin yanıtları bile çoğu zaman yapay zekâyı yakalayamadı.

Emeğin bedeli: Empati neden “pahalı” olmalı?

Ekip yanıtları puanlatırken bir soruyu bilerek ekledi: Yazan kişi bu yanıta ne kadar emek verdi? Wenger bunun arkasında psikolog Anat Perry'nin 2023'te Nature Human Behaviour'da yayımlanan “Yapay zekâ insan empatisinin özünü asla aktaramayacak” başlıklı yazısı olduğunu söylüyor. Wenger, Perry'nin düşüncesini şöyle aktarıyor: “Bir insan olarak sana ilgi göstermek için duygusal kaynaklarımı harcıyorum ve bunu yaparak bir şekilde senin benim için önemli olduğunu işaret ediyorum. Yapay zekâ içinse empati nesnel olarak zahmetsizdir, duygusal bir emek gerektirmez.”

Bu bakış gündelik hayattan tanıdık. Hazır bir bayram mesajını toplu gönderilmiş diye fark ettiğimizde içimizden bir şey eksilir; aynı sözler el yazısıyla bir karta yazılmış olsa başka türlü okunur. Türkiye'de taziyeye gitmenin, bir hastayı ziyaret etmenin değeri de büyük ölçüde söylenen sözden değil, yol tepilip gelinmesinden gelir. Evrim biyolojisindeki “pahalı sinyal” fikrini hatırlatıyor: Bir işaret, ancak vermesi bir şeye mal oluyorsa güvenilir sayılır.

Ancak deney burada beklenmedik bir sonuç verdi. Katılımcılar dört deneyin hepsinde yapay zekâ yanıtlarına daha fazla emek harcanmış gibi puan verdi. İkinci deneyden itibaren yapılan ölçümlerde emek algısı arttıkça yanıt da daha empatik bulundu; bu ilişki insan yanıtlarında daha güçlüydü. Cameron'ın söyleşideki ifadesiyle, harcanan emek arttıkça “insan ile yapay zekâ empatisi arasındaki fark çok daha küçülüyor”.

Yapay zekâya “emek” atfetmek ne demek? Yazarlar makalede iki ihtimali açık bırakıyor. Birincisi, katılımcılar soruyu “bunu bir insan yazsaydı ne kadar uğraşırdı” diye okumuş olabilir; yani bir tür kategori hatası. İkincisi, insanlar uzun, özenli bir metinde gerçekten emek görüyor ve yapay zekâ için bu yazının zahmetsiz olduğunu kendiliğinden düşünmüyor olabilir. Hangisinin doğru olduğu bilinmiyor; yazarlar bunun ileride araştırılması gerektiğini not ediyor.

Felsefi düğüm: Empatiyi kim tanımlar, veren mi alan mı?

Makale, tartışmanın iki kampını açıkça ortaya koyuyor. Psikolojide empati genellikle üç parçaya ayrılır: karşıdakinin duygusunu paylaşmak, onun ne düşündüğünü zihnen canlandırmak ve acısını dindirmek için harekete geçmek. Yapay zekânın bir duygu deneyimi olmadığı için ilk ve son parçayı gerçekten yapamayacağı, dolayısıyla ifadelerinin aslında “sahte” olduğu savunuluyor; bazıları bunu aldatıcı bile buluyor.

Öteki kampa göre önemli olan alanın ne hissettiği. Inzlicht ve Cameron'ın da aralarında bulunduğu dört yazarın 2024'te Trends in Cognitive Sciences'ta yayımladığı “Empatik yapay zekâya övgü” başlıklı yazı bu görüşün örneklerinden. Bu bakışa göre yapay zekânın yorulmaması, empatiden kaçınmaması, konumu ya da imkânı ne olursa olsun herkese ulaşabilmesi ve kalitesinin tutarlı olması gerçek avantajlar.

Yeni bulgu iki kampa da hem hak veriyor hem de onları rahatsız ediyor. İnsanların tercihi “gerçek empati” savunucularını doğruluyor; aldıkları yanıttan memnuniyetleri ise alıcıyı merkeze alanları. Cameron bu gerilimi bir arkadaşlık örneğiyle açıklıyor: “Belki de çok iyi tanıdığım birinden geliyorsa, en iyi arkadaşımın pek iyi bir empati kuran olmadığını bilsem bile, empatinin kalitesinden bir miktar fedakârlık etmeye razıyım.” Ona göre aradığımız empatinin önemli bir kısmı, bizi kişi olarak tanıyan ve bizimle olmayı seçen insanlarla kurulan bağdan geliyor.

Bulgunun sınırları

• Örneklem dar: İkinci ve üçüncü deneyin katılımcıları ABD'de tek bir büyük devlet üniversitesinin öğrencileriydi; yaş ortalamaları 19'un altında, çoğunluğu kadındı. Öteki iki deney İngilizce bilen çevrim içi katılımcılarla yapıldı. Başka kültürlerde, başka dillerde aynı sonucun çıkıp çıkmayacağı bilinmiyor.
• Yanıtı yazan bir yabancıydı: Yazarların kendisi en önemli sınırı bu sayıyor. Yapay zekâ bir yabancıdan daha iyi bir yanıt yazabilir; ama bir eşin, dostun, annenin yanıtıyla karşılaştırma yapılmadı.
• Yalnızca yazılı metin: Ses tonu, yüz yüze bulunmak, zaman içinde tekrarlanan konuşmalar deneyin dışında kaldı. Üç deney hayalî hikâyelerle yapıldı; gerçek hayata en yakın olan dördüncü deneyde katılımcı başına yalnızca bir iki yanıt puanlandı.
• Tek model, tek dönem: Yapay zekâ yanıtlarının hepsi ChatGPT-4o'dan geldi. Modeller değiştikçe sonuçların da değişebileceğini yazarlar kendileri belirtiyor.
• Olumsuz duygular ölçülmedi: Soruların çoğu olumlu yargılarla ilgiliydi. Yazarlar, yapay zekâ yanıtının “rahatsız edici” ya da “tekinsiz” bulunup bulunmadığı sorulsaydı orada da yüksek puan çıkabileceğini, yani okurun karışık duygular taşıyor olabileceğini not ediyor. Kendilerini yanıtı yazana bağlı hissetme ve yanıtı içten bulma gibi ölçütlerde ise yapay zekânın iyi insan yanıtlarını açıkça geçemediğini ek belgelerinde bildiriyorlar.
• Genel bir çekingenlik olabilir: Yazarlara göre insanı tercih etmek empatiye özgü olmayabilir; makalede, insanların ilişkiler ya da ahlaki ikilemler gibi konularda yapay zekâdan tavsiye almaktan da çekindiğini gösteren çalışmalar anılıyor.

Bu bir laboratuvar çalışması; sonuçlar insanların duygusal destek için nereye başvurması gerektiği konusunda bir öneri içermiyor, araştırmacılar da böyle bir iddiada bulunmuyor.

Sırada ne var?

Cameron, sık yapay zekâ kullananların yapay zekâ empatisini daha kolay tercih edeceğinin düşünülebileceğini, ama verilerde bunu pek görmediklerini söylüyor. Ekibin önerdiği yol yarışmadan çok tamamlamak: Wenger'e göre yapay zekâ empatisinin en büyük değeri, ortada insanla makine arasında bir tercih olmadığında, yani ulaşılabilecek bir insan yokken ortaya çıkabilir. Cameron ise daha mütevazı bir örnek veriyor: Yorulduğu ve bir taziye mesajı daha yazamayacağını hissettiği bir gün, yapay zekâdan yol göstermesini isteyebileceğini söylüyor.

Bu son örnek, deneyin sorusunu ters yüz ediyor. Taziye mesajını yapay zekânın yardımıyla yazan bir dostun sözleri hâlâ onun emeği sayılır mı? Makalenin andığı önceki bir çalışmada insanlar, insan yazısı diye sunulan bir metnin yapay zekâyla düzeltildiğini düşündükçe onu daha az empatik bulmuştu. Empatinin değerini sözcüğün mü, emeğin mi taşıdığı sorusu, belki de en çok bu iki şeyin birbirinden ayrılamaz hâle geldiği yerde cevaplanacak.

Fotoğraf: Edvard Munch, Public domain, Wikimedia Commons