SavedAdd your journal

Journals / Izmir Democracy University Social Sciences Journal / 2025 / Cilt: 8 Sayı: 2

ANALYSIS OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE APPLICATIONS IN PUBLIC ADMINISTRATION IN THE EXAMPLE OF TURKEY: DIGITAL TRANSFORMATION, STRATEGIC APPLICATIONS AND MULTI-DIMENSIONAL EFFECTS

KAMU YÖNETİMİNDE YAPAY ZEKÂ UYGULAMALARININ TÜRKİYE ÖRNEĞİNDE ANALİZİ: DİJİTAL DÖNÜŞÜM, STRATEJİK UYGULAMALAR VE ÇOK BOYUTLU ETKİLER

Büşra Aydın(Tokat Gaziosmanpaşa Üniversitesi Lisansüstü Eğitim Enstitüsü)0009-0006-0173-4649
Pages
151–181
Publication Date
2025-12-31
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

Keywords: Artificial Intelligence, Public Administration, Digital Transformation, Ethics, Decision Making JEL Codes: O33, D78, H11, H83, K23

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:ABSTRACT Artificial intelligence (AI) is a multifaceted field of development that is radically transforming public administration in terms of politics, ethics, social structure, and thought systems, as well as technical advancement.
📊
Key Findings & Data:In this context, the study sample comprised Turkish and international public administration practices, policy documents, strategy texts, and academic literature.
💡
Conclusion & Impact:Keywords: Artificial Intelligence, Public Administration, Digital Transformation, Ethics, Decision Making JEL Codes: O33, D78, H11, H83, K23
🔬Design:Review & Systematic Survey
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Yapay Zeka · Kamu Yönetimi · Etik

Abstract

ABSTRACT Artificial intelligence (AI) is a multifaceted field of development that is radically transforming public administration in terms of politics, ethics, social structure, and thought systems, as well as technical advancement. Shaped by technologies such as machine learning, deep neural networks, and natural language processing, this AI enables digital machines to perceive their environments, process data, and communicate in a human-like manner. This study aims to analyze the conceptual foundations, historical development, and application areas of AI in the public sector from an interdisciplinary perspective. The transformations brought about by the use of AI, particularly in healthcare, education, and public services, are examined in detail, as well as the resulting challenges of ethics, privacy, justice, and transparency. The research's fundamental question focuses on how to manage the ethical and legal risks it poses, as well as the potential for AI to improve efficiency and decision-making processes in public administration. In this context, the balance between the opportunities offered by technological advancement and issues such as algorithmic bias, data security, and democratic accountability is discussed. The study employed a comprehensive literature review as a methodology, and evaluated the integration of AI into public administration in light of Turkish and international practices. In this context, the study sample comprised Turkish and international public administration practices, policy documents, strategy texts, and academic literature. The research is not based on a specific institution or field study, but rather conducts analysis through a comprehensive set of documents and case studies. Furthermore, current approaches to ethical and legal regulations were analyzed through existing policy documents and strategy texts. Consequently, for the effective use of AI in public administration, the aim is to strengthen not only the technical infrastructure but also the ethical, legal, and social dimensions with a holistic approach. This approach aims to pave the way for a citizen-centered, transparent, and accountable public service approach. Keywords: Artificial Intelligence, Public Administration, Digital Transformation, Ethics, Decision Making JEL Codes: O33, D78, H11, H83, K23

Özet

ÖZET Yapay zekâ (YZ), teknik bir ilerlemenin yanı sıra siyaset, etik, toplumsal yapı ve düşünce sistemleri açısından kamu yönetimini köklü biçimde dönüştüren çok boyutlu bir gelişim alanıdır. Makine öğrenimi, derin sinir ağları ve doğal dil işleme gibi teknolojilerle şekillenen bu yapay zekâ (YZ) dijital makinelerin çevrelerini algılama, verileri işleme ve insan benzeri iletişim kurma becerilerini mümkün kılmaktadır. Bu çalışma, YZ’nin kavramsal temellerini, tarihsel gelişimini ve kamu sektöründeki uygulama alanlarını disiplinlerarası bir bakış açısıyla analiz etmeyi amaçlamaktadır. Özellikle sağlık, eğitim ve kamu hizmetlerinde yapay zekânın kullanımıyla ortaya çıkan dönüşümler ele alınırken; beraberinde getirdiği etik, mahremiyet, adalet ve şeffaflık gibi sorunlar da detaylı biçimde incelenmektedir. Araştırmanın temel sorunsalı, YZ’nin kamu yönetiminde verimlilik ve karar alma süreçlerini geliştirme potansiyelinin yanı sıra, doğurduğu etik ve hukuki risklerin nasıl yönetileceği üzerine odaklanmaktadır. Bu bağlamda, teknolojik ilerlemenin sunduğu fırsatlar ile algoritmik önyargı, veri güvenliği ve demokratik sorumluluk gibi meseleler arasında nasıl bir denge kurulabileceği tartışılmaktadır. Çalışmada yöntem olarak kapsamlı bir literatür taraması gerçekleştirilmiş; Türkiye ve uluslararası uygulamalar ışığında YZ’nin kamu yönetimine entegrasyon süreci değerlendirilmiştir. Bu bağlamda, çalışmanın örneklemi Türkiye ve uluslararası kamu yönetimi uygulamaları ile politika belgeleri, strateji metinleri ve akademik literatürden oluşmaktadır. Araştırma, belirli bir kurum veya saha çalışmasına dayanmamakta, geniş bir doküman ve vaka incelemesi üzerinden analiz yürütmektedir. Ayrıca, mevcut politika belgeleri ve strateji metinleri üzerinden etik ve hukuki düzenlemelere ilişkin güncel yaklaşımlar analiz edilmiştir. Sonuç olarak, yapay zekânın kamu yönetiminde etkili biçimde kullanılabilmesi için yalnızca teknik altyapının değil; aynı zamanda etik, hukuki ve toplumsal boyutların da bütüncül bir yaklaşımla güçlendirilmesi hedeflenmektedir. Bu yaklaşım, vatandaş odaklı, şeffaf ve hesap verebilir bir kamu hizmeti anlayışına zemin hazırlamayı amaçlamaktadır. Anahtar Kelimeler: Yapay Zekâ, Kamu Yönetimi, Dijital Dönüşüm, Etik, Karar Alma JEL Kodları: O33, D78, H11, H83, K23

🔖

Cite This Article

Aydın, B. (2025). ANALYSIS OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE APPLICATIONS IN PUBLIC ADMINISTRATION IN THE EXAMPLE OF TURKEY: DIGITAL TRANSFORMATION, STRATEGIC APPLICATIONS AND MULTI-DIMENSIONAL EFFECTS. Izmir Democracy University Social Sciences Journal, Cilt: 8 Sayı: 2, 151–181. https://doi.org/10.61127/idusos.1754003

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (92)

  1. Ağyar Z. (2015). Yapay Sinir Ağlarının Kullanım Alanları ve Bir Uygulama. Mühendis ve Makine, 56(662): 22-2.
  2. Akyol, İ. T., & Özkan, N. A. Ş. (2023). Yapay zekâ uygulamalarının yerel hizmet sunumuna etkisi. Sosyal Bilimler Araştırmaları Dergisi, 18(1), 120-134. https://doi.org/10.48145/gopsbad.1287364
  3. Allahverdi, N. (2002). Uzman sistemler: Bir Yapay Zeka Uygulaması. Atlas Akademik Yayıncılık.
  4. Altıntop, M. (2023). Yapay zekâ/akıllı öğrenme teknolojileriyle akademik metin yazma: ChatGPT örneği. Süleyman Demirel Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 2(46), 186-211.
  5. Arf, C. (1959). Makine Düşünebilir mi ve Nasıl Düşünebilir? Atatürk Üniversitesi 1958- 1959 Öğretim Yılı Halk Konferansları(1), 91-103.
  6. Balcı, A. & Keser, A. (2023). Toplumsal Suçun Etiyolojisi: Sosyal, Ekonomik ve Kültürel Dinamiklerin Suç Oluşumuna Etkileri. P. Gözüm ve E.Z. Boyraz (Eds.) Toplumsal Suçlar ve Yönetim İlişkisi, Gazi Kitapevi: Ankara. ISBN: 9786253653101
  7. Balcı, A. & Keser, A. (2023). Kamu Politikalarının Oluşturulma Sürecinde Sosyal Medyanın Etkisi: Dezenformasyon, Manipülasyon ve Propaganda, Sosyolojik Düşün, 8(2), 125-164. https://doi.org/10.37991/sosdus.1322106
  8. Barth, T. J., & Arnold, E. (1999). Artificial intelligence and administrative discretion. The American Review of Public Administration, 29(4), 332-351. https://doi.org/10.1177/02750749922064463
  9. Batool A., Zowghi D., Bano M., 2023, Responsible AI Governance: A Systematic Literature Review, https://arxiv.org/abs/2401.10896v1
  10. Bignami, F. (2022). Artificial intelligence accountability of public administration. The American Journal of Comparative Law, 70(Supplement_1), i312-i346. https://doi.org/10.1093/ajcl/avac012
  11. Bolayır, H. (2023). Yapay zekânın kamu yönetiminde dönüştürücü etkisi. In A. K. Koç & Y. Yıldırım (Eds.), Dijitalleşen kamu yönetimi (ss. 117-135). Gazi Kitabevi.
  12. Bolayır, M. A. (2023). Yapay Zeka, İnsan Hakları ve İnsan Haklarının Korunması Açısından Yapay Zekanın Denetimi. TİDE AcademIA Research, 5(2), 117-145.
  13. Bostrom, N. (2014). Superintelligence: Paths, dangers, strategies. Oxford University Press.
  14. Bozdoğanoğlu, B., Haspolat, İ., & Yücel, A. (2024). Kamu İdarelerinde Yapay Zekâ Kullanımının Ülke Uygulamaları ve Temel Kamusal İlkeler Çerçevesinde Değerlendirilmesi. Ankara Hacı Bayram Veli Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 26(1), 1-32. https://doi.org/10.26745/ahbvuibfd.1424290
  15. Brown, T., Mann, B., Ryder, N., Subbiah, M., Kaplan, J., Dhariwal, P.,. & Amodei, D. (2020). Language models are few-shot learners. Advances in Neural Information Processing Systems, 33, 1877-1901. https://arxiv.org/abs/2005.14165
  16. Brynjolfsson, E., & McAfee, A. (2014). The second machine age. W. W. Norton & Company.
  17. Bryson, J. (2018). The artificial intelligence of the public sector. Public Administration Review, 78(5), 789-799.
  18. Campbell, M., Hoane, A. J., & Hsu, F. H. (2002). Deep Blue. Artificial Intelligence, 134(1-2), 57-83. https://doi.org/10.1016/S0004-3702(01)00129-1
  19. Çelik, A., & Akca, H. (2021). Değer odaklı bir yönetim yaklaşımı: Kamu değeri. Dicle Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 28, 376-404.
  20. Çevre, Şehircilik ve İklim Değişikliği Bakanlığı. (2019). 2020-2023 Ulusal Akıllı Şehirler Stratejisi ve Eylem Planı. https://www.akillisehirler.gov.tr/wp-content/uploads/EylemPlani.pdf
  21. Dağ, A. (2021). Dijitalleşme-yapay zeka-transhümanizm bağlamında din ve dindar’a dair. In M. Kızılgeçit et al. (Eds.), Yapay zeka transhümanizm ve din (pp. 103-120). DİB Yayınları.
  22. Davenport, T. H., & Ronanki, R. (2018). Artificial intelligence for the real world. Harvard Business Review, 96(1), 108-116.
  23. Descartes, R. (2024). Meditasyonlar (5. basım). Say Yayınları.
  24. Dombrowski, U., & Wagner, T. (2014). Mental strain as field of action in the 4th industrial revolution. Procedia CIRP, 17, 100-105.
  25. Efe, A., & Özdemir, G. (2021). Yapay zeka ortamında kamu yönetiminin geleceği üzerinde bir değerlendirme. Kamu Yönetimi ve Teknoloji Dergisi, 3(1), 34-60.
  26. Efe, A. (2022). Yapay zekâ ortamındaki dijital kamu yönetiminin yol haritası. Kamu Yönetimi ve Teknoloji Dergisi, 4(1), 99-130.
  27. European Commission. (2020). Ethics guidelines for trustworthy AI. https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/library/ethics-guidelines-trustworthy-ai
  28. Ferrucci, D., Brown, E., Chu-Carroll, J., Fan, J., Gondek, D., Kalyanpur, A.,. & Welty, C. (2010). Building Watson: An overview of the DeepQA project. AI Magazine, 31(3), 59-79. https://doi.org/10.1609/aimag.v31i3.2301
  29. Floridi, L., Cowls, J., Beltrametti, M., Chatila, R., Chazerand, P., Dignum, V.,. & Vayena, E. (2018). AI4People-An ethical framework for a good AI society. Minds and Machines, 28(4), 689-707. https://doi.org/10.1007/s11023-018-9482-5
  30. Floridi, L. (2019, May 7). Güvenilir Yapay Zeka Oluşturmanın Kurallarını Belirlemek.
  31. SSRN. https://ssrn.com/abstract=3858392
  32. Gams, M., Fister, I., Fister Jr., I., Novak, D., & Mernik, M. (2019). Artificial intelligence and ambient intelligence. Journal of Ambient Intelligence and Smart Environments, 11, 71-86. https://doi.org/10.3233/AIS-180508
  33. Goldsmith, S., & Yang, J. (2024). AI and the Transformation of Accountability and Discretion in Urban Governance. https://papers.ssrn.com/sol3/Delivery.cfm/4968086.pdf?abstractid=4968086&mirid=1&utm_source
  34. Gözübüyük, B. (2021). Yapay zekanın meydana getirdiği fikri ürünlere ilişkin 5846 sayılı Fikir ve Sanat Eserleri Kanunundaki sorunlar ve çözüm önerileri. Kırıkkale Hukuk Mecmuası, 1(1), 54-81.
  35. Harari, Y. N. (2023, May 15). Yapay zeka, insan zekasından milyonlarca kat hızlı evrimleşecek. Diken. https://www.diken.com.tr/yapay-zeka-insan-zekasindan-milyonlarca-kat-hizli-evrimlesecek
  36. Hodges, A. (2012). Alan Turing: The enigma. Princeton University Press.
  37. IBM Data and AI Team. (2023, 12 Ekim). Understanding the different types of artificial intelligence. IBM. https://www.ibm.com/think/topics/artificial-intelligence-types
  38. IBM. (1997). Deep Blue: IBM’s chess-playing computer. https://www.ibm.com/history/deep-blue
  39. İnce, G. (2017). İnsanlığın yapay zeka ile imtihanı. In M. Karaca (Ed.), İnsanlaşan makineler ve yapay zekâ (ss. 14-17). İstanbul Teknik Üniversitesi Vakfı Dergisi.
  40. İyigün, N. Ö. (2021). Yapay Zekâ ve Stratejik Yönetim. TRT Akademi, 6(13), 675-679. https://doi.org/10.37679/trta.1002518
  41. Jones, L. D., Golan, D., Hanna, S. A., & Ramachandran, M. (2018). Artificial intelligence, machine learning and the evolution of healthcare: A bright future or cause for concern? Bone & Joint Research, 7(3), 223-225.
  42. Kangal, Z. T. (2021). Yapay Zeka ve Ceza Hukuku. On İki Levha Yayıncılık.
  43. Katz, Y. (2017, November 27). Manufacturing an artificial intelligence revolution. Retrieved from https://ssrn.com/abstract=3078224
  44. Krizhevsky, A., Sutskever, I., & Hinton, G. E. (2012). ImageNet classification with deep convolutional neural networks. Communications of the ACM, 60(6), 84-90. https://doi.org/10.1145/3065386
  45. LeCun, Y., Bengio, Y., & Hinton, G. (2015). Deep learning. Nature, 521(7553), 436-444. https://doi.org/10.1038/nature14539
  46. Marr, B. (2022). Yapay Zeka Devrimi: Dijital Dönüşüm İşinizi Nasıl Etkileyecek (Ü. Şensoy, Çev.). Akbank Yayınları
  47. Margetts, H., & Dorobantu, C. (2019). Rethink government with AI. Nature, 568(7751), 163-165. https://doi.org/10.1038/d41586-019-01099-5
  48. McCarthy, J., Minsky, M. L., Rochester, N., & Shannon, C. E. (2006). A proposal for the Dartmouth summer research project on artificial intelligence, August 31, 1955. AI Magazine, 27(4), 12-14.
  49. McCarthy, J. (2007). What is artificial intelligence. (Erişim Tarihi: 22.06.2025) https://cse.unl.edu/~choueiry/S09-476-876/Documents/whatisai.pdf
  50. Mittelstadt, B. D. (2019). İlkeler tek başına etik yapay zekayı garanti edemez. Nature Machine Intelligence, 1(11), 501-507. https://doi.org/10.1038/s42256-019-0114-4
  51. Mittelstadt, B. D., Allo, P., Taddeo, M., Wachter, S., & Floridi, L. (2016). The ethics of algorithms: Mapping the debate. Big Data & Society, 3(2), 1-21. https://doi.org/10.1177/2053951716679679
  52. Mittelstadt, B. (2021). Yapay zeka’da yorumlanabilirlik ve şeffaflık. In C. Véliz (Ed.), Oxford dijital etik el kitabı (çevrimiçi ed., 53 s.) (yayınlanma tarihi: 10 Kasım 2021). Oxford Academic. https://doi.org/10.1093/oxfordhb/9780198857815.013.20
  53. Moor, J. (2006). The Dartmouth College artificial intelligence conference: The next fifty years. AI Magazine, 27(4), 87-91.
  54. Mucci, T., & Stryker, C. (2023, December 18). What is artificial superintelligence? IBM. https://www.ibm.com/think/topics/artificial-superintelligence
  55. Nabiyev, V. V. (2010). Yapay zekâ insan-bilgisayar etkileşimi (3. Baskı). Ankara: Seçkin Yayıncılık.
  56. Nacaroğlu, D., & Savcı, S. (2023). Yapay zekanın medyada sunumu ve yükselişi: Olanaklar, sınırlar ve tehlikeler. Yeni Medya, 15, 130-152. https://doi.org/10.55609/yenimedya.1365439
  57. National Governors Association. (2025). Legal and Regulatory Considerations for States Related to Artificial Intelligence. Erişim adresi: https://www.nga.org/updates/legal-and-regulatory-considerations-for-states-related-to-artificial-intelligence
  58. Newell, A., & Simon, H. (1976). Deneysel araştırma olarak bilgisayar bilimi: Semboller ve araştırma. Bilgisayar Makineleri Derneği İletişimleri, 19(3), 113-126. https://doi.org/10.1145/360018.360022
  59. OECD. (2023). Putting AI to the test: How does the performance of GPT and 15-year-old students in PISA compare? OECD Publishing. https://www.oecd.org/content/dam/oecd/en/publications/reports/2023/07/putting-ai-to-the-test_3d581131/2c297e0b-en.pdf
  60. O’Neil, C. (2016). Weapons of math destruction: How big data increases inequality and threatens democracy. Crown Publishing Group.
  61. Pasquale, F. (2015). The black box society: The secret algorithms that control money and information. Harvard University Press.
  62. Pathak, G. (2023). Generative AI could revolutionize Industries and societies, Generate $ 4.4 Trillion Yearly. Retrived from: https://thenorthlines.com/generative-ai-could- revolutionize-industries-andsocieties-generate-4-4-trillion-yearly/
  63. Polat, M. (2024). Yapay Zekâ ve Kamu Yönetiminde Dijital Dönüşüm. In: Şahin, A. (ed.), Güncel Kamu Yönetimi Uygulamaları. Özgür Yayınları. DOI: https://doi.org/10.58830/ozgur.pub582.c2398
  64. Rouhiainen, L. (2020). Yapay Zeka. Geleceğimizle İlgili Bugün Bilmeniz Gereken 101 Şey. Pegasus Yayınevi.
  65. Russell, S., Dewey, D. ve Tegmark, M. (2015). Research priorities for robust and beneficial Artificial Intelligence. AI Magazine, (0), 105-114.
  66. Russell, S., & Norvig, P. (2010). Artificial intelligence: A modern approach (3rd ed.). Prentice Hall. http://repo.darmajaya.ac.id/5272/1/Artificial%20Intelligence-A%20Modern%20Approach%20(3rd%20Edition)%20(%20PDFDrive%20).pdf
  67. Russell, S., & Norvig, P. (2020). Artificial intelligence: A modern approach, 4. Baskı. Pearson
  68. Russell, S., & Norvig, P. (2021). Artificial intelligence: A modern approach (4th ed.). Pearson.
  69. SavunmaTR Haber Merkezi. (2020, 27 Temmuz). Estonya, ulusal yapay zekâ stratejisini başlattı. SavunmaTR. Erişim adresi: https://www.savunmatr.com/estonya-ulusal-yapay-zeka-stratejisini-baslatti/
  70. Searle, J. R. (1980). Minds, brains, and programs. Behavioral and Brain Sciences, 3(3), 417-457.
  71. Sun, T. Q., & Medaglia, R. (2019). Mapping the challenges of artificial intelligence in the public sector. Government Information Quarterly, 36(2), 368-383.
  72. Springer. (2024). Change Management: Artificial Intelligence (AI) at the Service of Public Administration. AI & Society, 39(2), 123-145. Erişim adresi: https://link.springer.com/article/10.1007/s00146-024-02136-2
  73. Swade, D. (2002). Fark motoru: Charles Babbage ve ilk bilgisayarı inşa etme arayışı. Penguin Group.
  74. T.C. Sanayi ve Teknoloji Bakanlığı. (2021). Ulusal Yapay Zeka Stratejisi. https://www.sanayi.gov.tr (Erişim Tarihi: 19.06.2025)
  75. TUBITAK. (2020). Ulusal yapay zeka stratejisi ve etik ilkeler. https://tubitak.gov.tr (Erişim Tarihi: 17.06.2025)
  76. TDK. (2024). Yapay Zeka. (Erişim Tarihi: 20.06.2025) https://sozluk.gov.tr/
  77. Turing, A. M. (1950). Computing machinery and intelligence. Mind, 59(236), 433-460.
  78. Tuvay, N. H., & Ermetin, O. (2023). Yapay zeka teknolojilerinin hayvancılıkta kullanımı. Hayvansal Üretim, 64(1), 48-58. https://doi.org/10.29185/hayuretim.1034328
  79. Trist, E. (1981). The evolution of socio-technical systems: A conceptual framework and an action research program (Issues in the Quality of Working Life, No. 2). https://ia800202.us.archive.org/21/items/39120320010110/39120320010110.pdf
  80. Ulaşan, F. (2023). The Dark Side of Artificial Intelligence on the Basis of Public Administration. Toplum Ekonomi ve Yönetim Dergisi, 4(Özel), 301-323. https://doi.org/10.58702/teyd.1345570
  81. Ulaşan, F. (2023). Eğitim Kurumlarında Yapay Zeka Kullanımı: Eğitimde Yapay Zekanın Sosyal Sonuçları. Korkut Ata Türkiyat Araştırmaları Dergisi ( Özel Sayı 1 (Cumhuriyetin 100. Yılına), 1305-1324. https://doi.org/10.51531/korkutataturkiyat.1361112
  82. UNESCO. (2021). Recommendation on the Ethics of Artificial Intelligence. Paris: UNESCO. Erişim adresi: https://www.unesco.org/en/artificial-intelligence/recommendation-ethics
  83. Ün, L. (2022). Kamu hizmetinde yeni konsept: Akıllı kamu hizmeti. Bingöl Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 6(2), 415-440. https://doi.org/10.33399/biibfad.1130379
  84. Yenice, C. Ö. (2024). Yapay zekanın hukuki statüsünün değerlendirilmesi. Anadolu Üniversitesi Hukuk Fakültesi Dergisi, 10(1), 35-52.
  85. Uslu, H. (2023). Dijital Dönüşüm ve Kamu Hizmetleri Yönetimde Yenilikçi Yaklaşımlar ve Zorluklar. Uluslararası Politik Araştırmalar Dergisi, 9(3), 15-31. https://doi.org/10.25272/icps.1354693
  86. Üstüner, Y., & Yavuz, N. (2018). Turkey’s public administration today: An overview and appraisal. International Journal of Public Administration, 41(10), 820-831. https://doi.org/10.1080/01900692.2017.1387147
  87. Zorluel, M. (2019). Yapay zeka ve telif hakkı. Türkiye Barolar Birliği Dergisi, 142, 305-356.
  88. Weber, M. (1947). The Theory of Social and Economic Organization. (T. Parsons, Ed.). New York: Free Press.
  89. Brown, T., Mann, B., Ryder, N., Subbiah, M., Kaplan, J., Dhariwal, P.,. & Amodei, D. (2020). Language models are few-shot learners. Advances in Neural Information Processing Systems, 33, 1877-1901. https://arxiv.org/abs/2005.14165
  90. Ferrucci, D., Brown, E., Chu-Carroll, J., Fan, J., Gondek, D., Kalyanpur, A.,. & Welty, C. (2010). Building Watson: An overview of the DeepQA project. AI Magazine, 31(3), 59-79. https://doi.org/10.1609/aimag.v31i3.2301
  91. Floridi, L., Cowls, J., Beltrametti, M., Chatila, R., Chazerand, P., Dignum, V.,. & Vayena, E. (2018). AI4People-An ethical framework for a good AI society. Minds and Machines, 28(4), 689-707. https://doi.org/10.1007/s11023-018-9482-5
  92. Ulaşan, F. (2023). Eğitim Kurumlarında Yapay Zeka Kullanımı: Eğitimde Yapay Zekanın Sosyal Sonuçları. Korkut Ata Türkiyat Araştırmaları Dergisi ( Özel Sayı 1 (Cumhuriyetin 100. Yılına), 1305-1324. https://doi.org/10.51531/korkutataturkiyat.1361112