Yapay Zekâ ve Çok Anlamlılık: Arapça İfadelerin ChatGPT ile Analizi

Bu çalışma, Arapçada anlam belirsizliğinin çok katmanlı yapısını merkeze alarak, büyük dil modellerinin söz konusu belirsizlikleri çözümleme kapasitesini ChatGPT örneği üzerinden değerlendirmeyi amaçlamaktadır. Araştırmanın önemi, klasik Arap dili literatüründe ayrıntılı biçimde tartışılmış olan lebs/iltibâs olgusunu, çağdaş yapay zekâ teknolojileri kapsamında yeniden ele alarak iki farklı bilgi sistemini -geleneksel dilbilimsel birikim ile istatistiksel temelli doğal dil işleme yaklaşımlarını- karşılaştırmalı biçimde analiz etmesinden kaynaklanmaktadır. Çalışmada yöntem olarak, sözcüksel, sözdizimsel, anlambilimsel ve edimsel düzeylerde belirsizlik içeren örnekleri katmanlı örneklem yoluyla seçilmiş; modelin ürettiği yanıtları klasik sözlükler ve dilbilgisel ölçütlerle nitel karşılaştırmaya tabi tutulmuştur. Analiz sürecinde alternatif anlamları tespit edebilme, dilbilgisel olasılıkları ayırt etme, bağlamsal unsurları dikkate alma ve tarihsel anlam katmanlarıyla örtüşme gibi ölçütler esas alınmıştır. Bulgular, modelin biçimsel ve açık dilbilgisel yapılarda görece başarılı olduğunu; ancak düşük sıklıklı anlamları, tarihsel-semiyotik katmanları ve kültürel bağlama dayalı mecazları çoğu zaman göz ardı ettiğini göstermektedir. Özellikle istatistiksel önceliklendirme mekanizmasının tekil anlamı öne çıkararak alternatif ihtimalleri bastırdığı tespit edilmiştir. Sonuç olarak çalışma, büyük dil modellerinin Arapça çok anlamlılığı kısmen yönetebildiğini, ancak insanî bağlam bilgisi ve tarihsel derinliği tam olarak taklit edemediğini ortaya koymakta; bu sistemlerin eleştirel ve teyit edici bir yaklaşımla kullanılması gerektiğini vurgulamaktadır.