SavedAdd your journal

Journals / ESAM Ekonomik ve Sosyal Araştırmalar Dergisi / 2025 / Cilt: 6 Sayı: 2

The Dual Effect of Generative Artificial Intelligence Technology on Misunderstanding and Miscalculation

Üretken Yapay Zekâ Teknolojisinin Yanlış Anlama Ve Yanlış Hesap Yapma Üzerindeki İkili Etkisi

Oğuzhan Altan

Pages
171–224
Publication Date
2025-10-30
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗

Abstract

According to the realist perspective, the international system does not have an effective superstructure for resolving disagreements, crises and conflicts. In this anarchic system, manipulated or incomplete information can cause misunderstandings or miscalculations, and conflict decisions can be made. This chain effect can cause leaders to deviate from rationality and thus pave the way for irreversible conflicts. It is possible that artificial intelligence can play a role in strengthening the aforementioned misunderstanding and miscalculation tendencies. For this reason, a new level of awareness and preventive measures need to be developed regarding the abuse of artificial intelligence. Artificial intelligence technology has developed greatly since its conceptual use at the Dartmouth Conference in 1956 and has created a revolutionary impact today. Generative artificial intelligence tools make content production much easier thanks to deep learning, adversarial generative network (GAN) and natural language processing (NLP) techniques. This technology makes it possible to transform images into different emotional perspectives, convert audio files to the desired sound frequency and produce textual data. In addition, with the use of artificial intelligence algorithms in ‘deepfake’ technologies, it is quite effective in increasing disinformation on large networks such as social media platforms. On the other hand, artificial intelligence technology is also actively used in verification processes thanks to its learning, data analysis and language processing capabilities. Thanks to these features, social media platforms can be inspected in real time and verification units can be notified to correct erroneous information. In addition, it is also used in information collection and intelligence activities with satellite, drone and automation systems. It has the potential to increase the rationality of decision makers thanks to its various superior capabilities such as recommendation systems, anomaly detection and prediction models. These functional features show that artificial intelligence technologies can play an important role in maintaining global peace and stability.

Özet

Realist bakış açısına göre, uluslararası sistem anlaşmazlıkların, krizlerin ve çatışmaların çözümünde etkili bir üst yapıya sahip değildir. Bu anarşik sistemde, manipüle edilmiş veya eksik bilgiler yanlış anlamalara veya yanlış hesaplamalara neden olabilmekte, çatışma kararları alınabilmektedir. Bu zincirleme etki, liderlerin rasyonellikten uzaklaşmasına ve dolayısıyla geri adım atılamayacak çatışmalara zemin hazırlayabilmektedir. Yapay zekânın bahse konu yanlış anlama ve yanlış hesaplama eğilimlerini güçlendirici bir rol oynaması mümkündür. Bu nedenle yapay zekânın istismar edilmesi hususunda yeni bir bilinç düzeyinin ve önleyici tedbirlerin geliştirilmesi gerekmektedir. Yapay zekâ teknolojisi, 1956 yılında Dartmouth Konferansı’nda kavramsal olarak kullanılmasından bu yana büyük bir gelişim göstermiş ve günümüzde devrim niteliğinde bir etki yaratmıştır. Üretken yapay zekâ araçları, derin öğrenme, çekişmeli üretken ağ (GAN) ve doğal dil işleme (NLP) teknikleri sayesinde, içerik üretimini oldukça kolaylaştırmaktadır. Bu teknoloji, görselleri, farklı duygu belirten perspektiflere dönüştürmeyi, ses dosyalarını istenilen ses frekansına çevirmeyi ve metinsel veriler üretimini mümkün kılmaktadır. Ayrıca, Yapay zekâ algoritmalarının, ‘deepfake’ teknolojilerinde kullanılmasıyla birlikte, sosyal medya platformları gibi geniş ağlar üzerinde, dezenformasyonun artmasında oldukça etkili olmaktadır. Diğer taraftan, yapay zekâ teknolojisi öğrenme, veri analizi ve dil işleme yetenekleri sayesinde doğrulama işlemlerinde de aktif olarak kullanılmaktadır. Bu özellikler sayesinde, sosyal medya platformları gerçek zamanlı olarak denetlenebilmekte ve hatalı bilgilerin düzeltilmesi için doğrulama birimlerine bildirimde bulunulabilmektedir. Ayrıca, uydu, dron ve otomasyon sistemleri ile bilgi toplama ve istihbarat faaliyetlerinde de kullanılmaktadır. Öneri sistemleri, anormallik tespiti ve tahmin modelleri gibi çeşitli üstün yetenekleri sayesinde, karar vericilerin rasyonelliğini artırma potansiyeline sahiptir. Bu fonksiyonel özellikler, yapay zekâ teknolojilerinin küresel barış ve istikrarın korunmasında önemli bir rol oynayabileceğini göstermektedir.

Keywords
🔖

Cite This Article

Altan, O. (2025). The Dual Effect of Generative Artificial Intelligence Technology on Misunderstanding and Miscalculation. ESAM Ekonomik ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, Cilt: 6 Sayı: 2, 171–224. https://doi.org/10.53662/esamdergisi.1561129

📄 Full Text PDF Viewer

References (154)

  1. Adamopoulou, E., & Moussiades, L. (2020). An overview of chatbot technology. IFIP International Conference on Artificial Intelligence Applications and Innovations (373–383). Cham: Springer. doi:10.1007/978-3-030-49186-4_31
  2. Agostinelli, A., Denk, T. I., Borsos, Z., Engel, J., Verzetti, M., Caillo, A. vd. (2023). MusicLM: Generating Music From Text. arxiv. doi:10.48550/arXiv.2301.11325
  3. Aijobs. (2024). Autoregressive models explained. aijobs.ne. 11 Mayıs 2024 tarihinde https://aijobs.net/insights/autoregressive-models-explained/#examples-and-use-cases adresinden erişildi.
  4. Akın, E., & Şahin, M. E. (2024). Derin ögrenme ve yapay sinir ağı modelleri üzerine bir inceleme. EMO Bilimsel Dergi, 14(1), 27-95.
  5. Akyüz, S. S., & Özkan, M. (2022). Kriz dönemlerinde enformasyon süreçleri: Ukrayna-Rusya savaşında dolaşıma giren sahte haberlerin analizi. International Journal of Cultural and Social Studies (IntJCSS), 8(2), 66-82. doi:10.46442/intjcss.1213993
  6. Allen, D. N. (2022). Deepfake fight: AI-powered disinformation and perfidy under the Geneva Conventions. Notre Dame Journal on Emerging Technologies, 3, 1-70.
  7. Almutairi, Z., & Elgibreen, H. (2022). A review of modern audio deepfake detection methods: challenges and future directions. Algorithms, 15(55), 1-19. doi:10.3390/a15050155
  8. Alzantot, M., Wang, Z., & Srivastava, M. B. (2019). Deep residual neural networks for audio spoofing detection. Proc. Interspeech 2019, 1078-1082. doi:10.21437/Interspeech.2019-3174
  9. Arı, T. (2021). Uluslararası İlişkiler Teorileri (10.Baskı). Bursa: Aktüel.
  10. Arjovsky, M., Chintala, S., & Bottou, L. (2017). Wasserstein GAN. doi:10.48550/arXiv.1701.07875
  11. Arslan, Ş. (2022). Sosyal medya ve dezenformasyon tehdidinde gazetecilik. AKSARAY İLETİŞİM DERGİSİ, 4(2), 107-134. doi:10.47771/aid.1102392
  12. Asil, J. (2024). What is an autoregressive model? IBM. 15 Mayıs 2024 tarihinde https://www.ibm.com/think/topics/autoregressive-model adresinden erişildi.
  13. Aslay, F. (2017). Siber Saldırı Yöntemleri ve Türkiye’nin Siber Güvenlik Mevcut Durum Analizi. International Journal of Multidisciplinary Studies and Innovative Technologies, 1(1), 24 - 28.
  14. Atay, M. (2018). Çekişmeli Üretici Ağlar (ÇÜA) [Generative Adversarial Networks (GANs)] Üzerine. Medium. 13 Mayıs 2024 tarihinde https://medium.com/@meltematay/%C3%A7eki%C5%9Fmeli-%C3%BCretici-a%C4%9Flar-%C3%A7%C3%BCa-generative-adversarial-networks-gans-%C3%BCzerine-4c1ae40e2b75 adresinden erişildi.
  15. Aydın, E. N., & Çelebi, N. A. (2023). Yapay Zekâ Ve Hukuk: Deepfake Üzerine Bir Değerlendirme. İstanbul: İstanbul Barosu. 17 Haziran 2024 tarihinde https://www.istanbulbarosu.org.tr/files/komisyonlar/yzcg/yzcg_deepfake.pdf adresinden erişildi.
  16. Bayram, A. (2021). Generative Adversarial Networks (GAN) nedir? . Medium. 13 Mayıs 2024 tarihinde https://alper-bayram.medium.com/generati%CC%87ve-adversari%CC%87al-networks-gan-nedir-f4ae346e679a adresinden erişildi.
  17. Bendett, S. (2023). Roles and Implications of AI in the Russian-Ukrainian Conflict. Cnas. 16 Haziran 2024 tarihinde https://www.cnas.org/publications/commentary/roles-and-implications-of-ai-in-the-russian-ukrainian-conflict?form=MG0AV3 adresinden erişildi.
  18. Bennett, W. L., & Livingston, S. (2018). The disinformation order: Disruptive communication and the decline of democratic institutions. European Journal of Communication, 33(2), 122-139. doi:10.1177/02673231187603
  19. Berk, M. E. (2020). Dijital çağın yeni tehlikesi “Deepfake”. Uluslararası Toplum Araştırmaları Dergisi, 16(28), 1510-1523. doi:10.26466/opus.683819
  20. Berrondo-Otermin, M., & Sarasa-Cabezuelo, A. (2023). Application of artificial intelligence techniques to detect fake news: a review. Electronics, 12(24), 1-12. doi:10.3390/electronics12245041
  21. Biggio, B., & Roli, F. (2018). Wild patterns: ten years after the rise of adversarial machine learning. Pattern Recognition, 84, 317-331. doi:10.1016/j.patcog.2018.07.023
  22. Bond, S. (2024). How AI deepfakes polluted elections in 2024. NPR. 7 Temmuz 2024 tarihinde https://www.weku.org/npr-news/2024-12-21/how-ai-deepfakes-polluted-elections-in-2024 adresinden erişildi.
  23. BR24. (2023). Manipuliertes Scholz-Video: "Solche Deepfakes sind kein Spaß". 14 Temmuz 2024 tarihinde https://www.br.de/nachrichten/deutschland-welt/manipuliertes-scholz-video-solche-deepfakes-sind-kein-spass,TwokJPC adresinden erişildi.
  24. Buczak, A. L., & Guven, E. (2015). A survey of data mining and machine learning methods for cyber security intrusion detection. IEEE Communications Surveys & Tutorials, 18(2), 1153 - 1176. doi:10.1109/COMST.2015.2494502
  25. Burgess, C. P., Higgins, I., Pal, A., Matthey, L., Watters, N., Desjardins, G., & Lerchner, A. (2018). Understanding disentangling in-VAE. ArXiv. doi:10.48550/arXiv.1804.03599
  26. Burr, W. (2012). The 3 A.M. Phone Call. National Security Archive. 23 Haziran 2024 tarihinde https://nsarchive2.gwu.edu/nukevault/ebb371/?form=MG0AV3#_edn2 adresinden erişildi.
  27. Chesney, B., & Citron, D. (2019). Deep fakes: a looming challenge for privacy, democracy, and national security. CALIFORNIA LAW REVIEW, 107, 1753-1820. doi:10.15779/Z38RV0D15J
  28. Chesney, R., & Citron, D. K. (2019). Deep fakes: a looming challenge for privacy, democracy, and national security. California Law Review, 107(1753), 1753-1819. doi:10.2139/ssrn.3213954
  29. Chitale, M., Dhawale, A., Dubey, M., & Ghane, S. (2024). A hybrid CNN-LSTM approach for deepfake audio detection. 2024 3rd International Conference on Artificial Intelligence For Internet of Things (AIIoT) (1-6). Vellore, India: IEEE. doi:10.1109/AIIoT58432.2024.10574576
  30. Christensen, J., Hansen, J. M., & Wilson, P. (2024). Understanding the role and impact of generative artificial intelligence (AI) hallucination within consumers’ tourism decision-making processes. Current Issues in Tourism, 1(16), 545–560. doi:10.1080/13683500.2023.2300032
  31. Copeland, M. (2016). What’s the Difference Between Artificial Intelligence, Machine Learning and Deep Learning? Nvidia. 19 Temmuz 2024 tarihinde https://blogs.nvidia.com/blog/whats-difference-artificial-intelligence-machine-learning-deep-learning-ai/ adresinden erişildi.
  32. Coşkun, C. (2024). Sanat ve tasarım alanında üretken yapay zeka sistemleri. Güzel Sanatlar Fakültesi Sanat Dergisi, 17(33), 470-486.
  33. Cull, N. J. (2009). Public Diplomacy: Lessons from the Past. Los Angeles, CA: University of Southern California.
  34. Çelik, G., & Talu, M. F. (2020). Çekişmeli üretken ağ modellerinin görüntü üretme performanslarının incelenmesi. BAUN Fen Bil. Enst. Dergisi,, 22(1), 181-192.
  35. Deloitte. (t.y.). Smart cyber: How AI can help manage cyber risk. Deloitte. 3 Ağustos 2024 tarihinde https://www.deloitte.com/content/dam/assets-zone3/ca/en/docs/services/risk-advisory/2024/ca-en-smart-cyber-pov-aoda.pdf adresinden erişildi.
  36. Dhiman, C., & Vishwakarma, D. K. (2019). A review of state-of-the-art techniques for abnormal human activity recognition. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 77, 21-45. doi:10.1016/j.engappai.2018.08.014
  37. Doersch, C. (2016). Tutorial on Variational Autoencoders. ArXiv. doi:10.48550/arXiv.1606.05908
  38. Ertaş, A. B. (2024). Yapay Zekânın Gücü, İçerik Üretiminde Devrim Yaratıyor: Peki Ama Nasıl? Webtekno. 11 Ağustos 2024 tarihinde https://www.webtekno.com/yapay-zeka-icerik-uretimi-h142765.html adresinden erişildi.
  39. European Parliament. (2021). Tackling deepfakes in European policy. Brüksel: EPRS | European Parliamentary Research Service.
  40. Factuel. (t.y.). Manuel du fact-checking à l'AFP. Factuel. 7 Temmuz 2024 tarihinde https://factuel.afp.com/manuel-du-fact-checking-lafp adresinden erişildi.
  41. Franke, U. (2021). Artificial Intelligence diplomacy | Artificial Intelligence governance as a new European Union external policy tool. 08 25, 2023 tarihinde European Parliament. 20 Temmuz 2024 tarihinde https://www.europarl.europa.eu/RegData/etudes/STUD/2021/662926/IPOL_STU%282021%29662926_EN.pdf adresinden erişildi.
  42. Fredrikson, M., Jha, S., & Ristenpart, T. (2015). Model inversion attacks that exploit confidence information and basic countermeasures. CCS ‘15: Proceedings of the 22nd ACM SIGSAC Conference on Computer and Communications Security (1322-1333). New York: Association for Computing Machinery. doi:10.1145/2810103.2813677
  43. Funke, D. (2019). These fact-checkers won $2 million to implement AI in their newsrooms. Poynter. 3 Ağustos 2024 tarihinde https://www.poynter.org/fact-checking/2019/these-fact-checkers-won-2-million-to-implement-ai-in-their-newsrooms/ adresinden erişildi.
  44. Gambin, A. F., Yazidi, A., Vasilakos, A., Haugerud, H., & Djenouri, Y. (2024). Deepfakes: current and future trends. Artificial Intelligence Review, 57(64), 1-32. doi:10.1007/s10462-023-10679-x
  45. García-Teodoro, P., Díaz-Verdejo, J., Maciá-Fernandez, G., & Vazquez, E. (2009). Anomaly-based network intrusion detection: techniques, systems and challenges. Computers & Security, 28, 18-28. doi:10.1016/j.cose.2008.08.003
  46. Gavcar, E., & Metin, H. M. (2021). Hisse senedi değerlerinin makine öğrenimi (derin öğrenme) ile tahmini. Ekonomi Ve Yönetim Araştırmaları Dergisi, 10(2), 1-11.
  47. Gerstein, D. M., & Leidy, E. N. (2024). Emerging Technology and Risk Analysis. Santa Monica, CA: RAND Corporation.
  48. Gesikowski, C. (2023). Trump Arrest Deep Fakes Land Journalist in Midjourney Jail. gesikowski.medium. 21 Ağustos 2024 tarihinde https://gesikowski.medium.com/trump-arrest-deep-fakes-land-journalist-in-midjourney-jail-f945b77b8137 adresinden erişildi.
  49. Goldfarb, A., & Lindsay, J. R. (2022). Prediction and judgment: why artificial intelligence increases the importance of humans in war. International Security, 46(3), 7-50. doi:10.1162/isec_a_00425
  50. Goodfellow, I. J., Pouget-Abadie, J., Mirza, M., Xu, B., Warde-Farley, D., Ozair, S. vd. (2014). Generative adversarial networks. doi:10.48550/arXiv.1406.2661
  51. Goodfellow, I. J., Shlens, J., & Szegedy, C. (2014). Explaining and harnessing adversarial examples. International Conference on Learning Representations - ICLR. San Diego: arXiv. doi:10.48550/arXiv.1412.6572
  52. Goodfellow, I., Bengio, Y., A., C., & Bengio, Y. (2016). Deep learning. Cambridge, MA: Cambridge: MIT Press.
  53. Goodman, E. (2024). The High Cost of Dirty Data in AI Development. Unite. 18 Haziran 2024 tarihinde https://www.unite.ai/the-high-cost-of-dirty-data-in-ai-development/ adresinden erişildi.
  54. Goodman, J., & Hashim, M. (2023). AI: Voice cloning tech emerges in Sudan civil war. BBC. 20 Ağustos 2024 tarihinde https://www.bbc.com/news/world-africa-66987869 adresinden erişildi.
  55. Google. (2022). Advanced courses GAN. Google. 11 Ağustos 2024 tarihinde https://developers.google.com/machine-learning adresinden erişildi.
  56. Gulrajani, I., Ahmed, F., Arjovsky, M., Dumoulin, V., & Courville, A. (2017). Improved training of Wasserstein GANs. ArXiv. doi:10.48550/arXiv.1704.00028
  57. Haas, R., Graßhof, S., & Brandt, S. S. (2022). Tensor-based emotion editing in the StyleGAN latent space. Arxiv. doi:10.48550/arXiv.2205.06102
  58. Hallman, J. (2022). Deepfakes expose vulnerabilities in certain facial recognition technology. PennState. 13 Temmuz 2024 tarihinde https://www.psu.edu/news/information-sciences-and-technology/story/deepfakes-expose-vulnerabilities-certain-facial adresinden erişildi.
  59. Hamza, A., Javed, A. R., Iqbal, F., Kryvinska, N., Almadhor, A. S., & Jalil, Z. (2022). Deepfake audio detection via MFCC features using machine learning. IEEE Access(10), 134018-134028. doi:10.1109/ACCESS.2022.3231480
  60. Han, J., Pei, J., & Tong, H. (2022). Data mining: concepts and techniques. Waltham, MA: Morgan kaufmann.
  61. Han, J., Pei, J., & Yin, Y. (2000). Mining FrequentPatterns without Candidate Generation. ACM SIGMOD Record, 29(2), 1-12. doi:10.1145/335191.33537
  62. Hart, S., Margheri, A., Paci, F., & Sassone, V. (2020). Riskio: a serious game for cyber security awareness and education. Computers & Security, 101-827. doi:10.1016/j.cose.2020.101827
  63. Hartmann, K. (2019). The next generation of cyber-enabled information warfare. 12th International Conference on Cyber Conflict (CyCon) (173–193). Estonia: IEEE. doi:10.23919/CyCon49761.2020.9131716
  64. Hasan, M. A., & Rahman, H. M. (2020). Is war rational or miscalculation and misperception matter? International Journal of Scientific and Research Publications, 10(8), 96-100. doi:10.29322/IJSRP.10.08.2020.p10415
  65. Hochreiter, S., & Schmidhuber, J. (1997). Long Short-term Memory. Neural Computation, 9(8), 1735–1780. doi:10.1162/neco.1997.9.8.1735
  66. Howard, P. N., Woolley, S., & Calo, R. (2018). Algorithms, bots, and political communication in. Journal of Information Technology & Politics, 15(2), 81-93. doi:10.1080/19331681.2018.1448735
  67. Hürriyet. (2023). Dezenformasyon nedir, ne demek? TDK'ya göre dezenformasyon yazılışı ve anlamı. Hürriyet. 13 Temmuz 2024 tarihinde https://www.hurriyet.com.tr/egitim/dezenformasyon-nedir-ne-demek-tdkya-gore-dezenformasyon-yazilisi-ve-anlami-41859966 adresinden erişildi.
  68. İletişim Başkanlığı. (2022). İletişim Başkanlığı bünyesinde Dezenformasyonla Mücadele Merkezi oluşturuldu. İletişim Başkanlığı. 27 Ağustos 2024 tarihinde https://www.iletisim.gov.tr/turkce/haberler/detay/iletisim-baskanligi-bunyesinde-dezenformasyonla-mucadele-merkezi-olusturuldu adresinden erişildi.
  69. İnce, H., İmamoğlu, S. E., & İmamoğlu, S. Z. (2021). Yapay zeka uygulamalarının karar verme üzerine etkileri: kavramsal bir çalışma. International Review of Economics and Management, 9(1), 50-63. doi:10.18825/iremjournal.866432
  70. İzmir, B. (2017). İki müttefik, bir kriz: Türk-Amerikan ilişkilerinde Jüpiter Füzeleri Krizi. Humanitas, 5(10), 177-192. doi:10.20304/humanitas.320533
  71. Jackson, J. (2016). Fake news clampdown: Google gives €150,000 to fact-checking projects. The Guardian. 15 Mayıs 2024 tarihinde https://www.theguardian.com/media/2016/nov/17/fake-news-google-funding-fact-checking-us-electio adresinden erişildi.
  72. Javed, A. R., Jalil, Z., Zehra, W., Gadekallu, T. R., Suh, D. Y., & Piran, M. J. (2021). A comprehensive survey on digital video forensics: taxonomy, challenges, and future directions. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 106, 2-14. doi:10.1016/j.engappai.2021.104456
  73. Jensen, E., & Crockett, S. (2020, 08 19). “Deepfakes” and the law of armed conflict: Are they legal? Lieber Instıtute. 24 Temmuz 2024 tarihinde https://lieber.westpoint.edu/deepfakes/ adresinden erişildi. Jervis, R. (1976). Perception and Misperception in International Politics: New Edition. Tallinn, Estonya: Princeton University Press. doi:10.2307/j.ctvc77bx3
  74. Jost, T. (2023). The institutional origins of miscalculation in China's international crises. International Security, 48(1), 47–90. doi:10.1162/isec_a_00464
  75. Jurafsky, D., & Martin, J. H. (2014). Speech and Language Processing. Upper Saddle River, NJ: Pearson Education.
  76. Kardal, E., & Nabiyev, V. (2024). İnsan yüzü modifikasyonu için farklı bir GAN modeli. Karadeniz Fen Bilimleri Dergisi, 14(2), 403-418. doi:10.31466/kfbd.1278278
  77. Kayaalp, K., & Süzen, A. A. (2018). Derin Öğrenme ve Türkiye'deki Uygulamaları. Gaziantep: IKSAD Yayınevi.
  78. Kertysova, K. (2018). Artificial Intelligence and Disinformation (How AI Changes the Way Disinformation is Produced, Disseminated, and Can Be Countered). Brill. 21 Temmuz 2024 tarihinde https://brill.com/view/journals/shrs/29/1-4/article-p55_55.xml adresinden erişildi.
  79. Keya, A. J., Shajeeb, H. H., Rahman, M. S., & Mridha, M. F. (2023). FakeStack: hierarchical tri-BERT-CNN-LSTM stacked model for effective fake news detection. PLoS ONE, 18(2). doi:10.1371/journal.pone.0294701
  80. Kılınç, H. K., & Keçecioğlu, Ö. F. (2024). Generative artificial intelligence: a historical and future perspective. Academic Platform Journal of Engineering and Smart Systems, 12(2), 47-58. doi:10.21541/apjess.1398155
  81. Kılınç, Ü. (2022). Ukrayna Başkanı'nın Deepfake Videosu Korkuya Yol Açtı: Buz Dağının Görünen Kısmı Olabilir. Webtekno. 5 Eylül 2024 tarihinde https://www.webtekno.com/ukrayna-baskani-zelenski-deepfake-video-korkuya-yol-acti-h121796.htm adresinden erişildi.
  82. Kim, H., Zollhöfer, M., Tewari, A., Thies, J., Richardt, C., & Theobalt, C. (2017). InverseFaceNet: deep monocular inverse face rendering. arXiv. doi: 10.48550/arXiv.1703.10956
  83. Kingma, D. P., & MaxWelling. (2022). Auto-Encoding Variational Bayes. ArXiv. doi:10.48550/arXiv.1312.6114
  84. Klingler, N. (2024). Deepfakes in the Real World – Applications and Ethics. viso.ai. 19 Eylül 2024 tarihinde https://viso.ai/deep-learning/deepfakes-in-the-real-world-applications-and-ethics/ adresinden erişildi.
  85. Knutsen, T. L. (1992). A history of international relations theory : an introduction. Manchester: Manchester University Press.
  86. Krantz, T., & Jonker, A. (t.y.). What is a cyberattack? International Business Machines. 5 Temmuz 2024 tarihinde https://www.ibm.com/topics/cyber-attack adresinden erişildi.
  87. Kux, D. (1985). Soviet Active Measures and Disinformation: Overview and Assessment. US Army War College Quarterly: Parameters, 15, 19-28.
  88. Lawson, A. (2023). A Look at Global Deepfake Regulation Approaches. Responsible AI. 8 Haziran 2024 tarihinde https://www.responsible.ai/a-look-at-global-deepfake-regulation-approaches/ adresinden erişildi.
  89. Lawton, G. (2023). What is generative AI? Everything you need to know. Techtarget. 16 Temmuz 2024 tarihinde https://www.techtarget.com/searchenterpriseai/definition/generative-AI adresinden erişildi.
  90. LeCun, Y. B. (1998). Gradient-based learning applied to document recognition. Proceedings of the IEEE, 86(11), 2278-2324.
  91. Lin, D. C.-E., Germanidis, A., Valenzuela, C., Shi, Y., & Martelaro, N. (2024). Soundify: Matching Sound Effects to Video. arxiv, 1-13. doi:10.48550/arXiv.2112.09726
  92. Mafi, M., Martin, H., Cabrerizo, M., Andrian, J., Barreto, A., & Adjouadi, M. (2019). A comprehensive survey on impulse and Gaussian denoising filters for digital images. Signal Processing, 157, 236-260. doi:10.1016/j.sigpro.2018.12.006
  93. Marketing Türkiye. (2024). HAVELSAN’ın geliştirdiği yapay zekâ platformu MAIN’in tanıtımı yapıldı. Marketing Türkiye. 9 Temmuz 2024 tarihinde https://www.marketingturkiye.com.tr/haberler/havelsan-main/ adresinden erişildi.
  94. Maxwell, P. (2020, 04 20). Artificial intelligence is the future of warfare (Just not in the way you think). Mwi.westpoint. 13 Haziran 2024 tarihinde https://mwi.westpoint.edu/artificial-intelligence-future-warfare-just-not-way-think/ adresinden erişildi.
  95. McClelland, J. L., & Rumelhart, D. E. (1986). Parallel distributed processing: explorations in the microstructure of cognition. Cambridge: Mit Pr. doi:10.7551/mitpress/5236.001.0001
  96. McKenzie, B. (2023). Is That Real? Deepfakes Could Pose Danger to Free Elections. UVAToday. 9 Temmuz 2024 tarihinde https://news.virginia.edu/content/real-deepfakes-could-pose-danger-free-elections adresinden erişildi.
  97. McNair, B. (2018). Fake News:Falsehood, Fabrication and Fantasy in Journalism. Abingdon, Oxon: Routledge.
  98. Mijwil, M. M., Sadıkoğlu, E., Cengiz, E., & Candan, H. (2022). Siber Güvenlikte Yapay Zekanın Rolü ve Önemi: Bir Derleme. Veri Bilim Derg, 5(2), 97-105.
  99. Mines, P. (2025). AI-generated deepfakes of Trump aimed at misleading Kenyans, Nigerians. Voanews. 18 Ağustos 2024 tarihinde https://www.voanews.com/a/ai-generated-deepfakes-of-trump-aimed-at-misleading-kenyans-nigerians/7923816.html?form=MG0AV3 adresinden erişildi.
  100. Molnár, S., & Tamás, L. (2024). Variational autoencoders for 3D data processing. Artif Intell Rev, 42-57. doi:10.1007/s10462-023-10687-x
  101. Morgan, F. E., Boudreaux, B., Lohn, A. J., Ashby, M., Curriden, C., Klima, K., & Grossman, D. (2020). Artificial intelligence and decision-making in military. Santa Monica: RAND Corporation.
  102. Mueller, Hannes, & Rauh, C. (2020). The hard problem of prediction for conflict prevention. Cambridge Working Papers in Economics, 2440–2467. doi:10.17863/CAM.52483
  103. NATO. (2024). Countering hybrid threats. NATO. 9 Temmuz 2024 tarihinde https://www.nato.int/cps/en/natohq/topics_156338.htm adresinden erişildi.
  104. Nguyen, T. T., Nguyen, Q. V., Nguyen, D. T., Nguyen, D. T., Huynh-The, T., Nahavandi, S. vd. (2022). Deep learning for deepfakes creation and detection: a survey. Computer Vision and Image Understanding, 223(103525). doi:10.1016/j.cviu.2022.103525
  105. Özdemir, G. S. (2022). İstihbarat Teşkilatlarında Yapay Zeka. Kriter Siyaset Toplum ve Ekonomi Dergisi, 6(64). Kriterdergi. 5 Temmuz 2024 tarihinde https://kriterdergi.com/dosya-turkiyede-ve-dunyada-istihbarat/istihbarat-teskilatlarinda-yapay-zeka adresinden erişildi.
  106. Özen, I. A., & Ilhan, I. (2020). Opinion mining in tourism: a study on “Cappadocia home cooking” restaurant. E. Çeltek (Ed.) içinde, Handbook of Research on Smart Technology Applications in the Tourism Industry (43-64). Hershey, PA: IGI Global.
  107. Özgür, E. (2021). Rehber: Deepfake ve cheapfake’leri tespit etme yolları. Teyit. 5 Eylül 2024 tarihinde https://teyit.org/teyitpedia/rehber-deepfake-ve-cheapfakeleri-tespit-etme-yollari adresinden erişildi.
  108. Öztemel, E. (2012). Yapay Sinir Ağları. İstanbul: Papatya Bilim.
  109. Öztürk, K., & Şahin, M. E. (2018). Yapay sinir ağları ve yapay zekâ’ya genel bir bakış. Takvim-i Vekayi, 6(2), 25-36.
  110. Papernot, N., McDaniel, P., Jha, S., Fredrikson, M., Çelik, Z. B., & Swami, A. (2016). The limitations of deep learning in adversarial settings. European Symposium on Security and Privacy (EuroS&P) (372-387). Saarbruecken: IEEE. doi:10.1109/EuroSP.2016.36
  111. Peng, S., Kalliamvakou, E., Cihon, P., & Demirer, M. (2023). The Impact of AI on Developer Productivity:Evidence from GitHub Copilot. ArXiv. 14 Ağustos 2024 tarihinde https://arxiv.org/pdf/2302.06590 adresinden erişildi.
  112. Pennycook, G., & Rand, D. G. (2019). Fighting misinformation on social media using crowdsourced judgments of news source quality. Proc Natl Acad Sci U S A, 116(7), 2521-2526. doi:10.1073/pnas.1806781116
  113. Radzinsky, B. (2021). Miscalculation, Misperception and Risk Reduction. Livermore, California: Lawrence Livermore National Laboratory. doi:10.2172/1820013
  114. Reveland, C., Siggelkow, P., & ARD-faktenfinder. (2023). KI-generierte Desinformation auf dem Vormarsch. tagesschau.de. 19 Temmuz 2024 tarihinde https://www.tagesschau.de/faktenfinder/kontext/ki-desinformation-fakes-101.html adresinden erişildi.
  115. Reveland, V. C., & Siggelkow, P. (2023). Falsche tagesschau-Audiodateien im Umlauf. tagesschau.de. 20 Temmuz 2024 tarihinde https://www.tagesschau.de/faktenfinder/tagesschau-audio-fakes-100.html adresinden erişildi.
  116. Rios-Campos, C., Viteri, J. D., Batalla, E. A., Castro, J. F., Núñez, J. B., Calderón, E. V. vd. (2023). Generative Artificial Intelligence. South Florida Journal of Development, 4(6), 2305-2320. doi:10.46932/sfjdv4n6-008
  117. Saab, B. (2024). Askerî operasyonlarda yapay zeka kullanımı: Olasılıklar ve riskler. Indyturk. 23 Temmuz 2024 tarihinde https://www.indyturk.com/node/748618/d%C3%BCnyadan-sesler/asker%C3%AE-operasyonlarda- yapay-zeka-kullan%C4%B1m%C4%B1-olas%C4%B1l%C4%B1klar-ve-riskler?utm_source=chatgpt.com adresinden erişildi.
  118. Sajid, H. (2024). Saldırgan Yapay Zeka Tehdidi ve Bundan Nasıl Korunulur? Unite. 12 Temmuz 2024 tarihinde https://www.unite.ai/tr/sald%C4%B1rgan-yapay-zeka-tehdidi-ve-bundan-nas%C4%B1l-korunulaca%C4%9F%C4%B1/?form=MG0AV3 adresinden erişildi.
  119. Samuel, A. L. (1959). Some studies in machine learning using the game of checkers. IBM Journal of Research and Development, 3(3), 210–229. doi:10.1147/rd.441.0206
  120. Sarker, I. H. (2021). Deep cybersecurity: a comprehensive overview from neural network and deep learning perspective. SN COMPUT. SCI., 2(154). doi:10.1007/s42979-021-00535-6
  121. Savaş, S. (2022). Derin Öğrenme Algoritmaları. Medium. 2 Ağustos 2024 tarihinde https://medium.com/yapay-zeka-makine-%C3%B6%C4%9Frenmesi-derin-%C3%B6%C4%9Frenme/derin-%C3%B6%C4%9Frenme-algoritmalar%C4%B1-8dea99d9b41f adresinden erişildi.
  122. Sheikh, H., Prins , C., & Schrijvers, E. (2023). Mission AI the new system technology. Cham: Springer Cham. doi:10.1007/978-3-031-21448-6
  123. Shimko, K. L. (1992). Realism, Neorealism, and American Liberalism. The Review of Politics, 54(2), 281-301.
  124. Siekierski, B. J. (2019). Deep Fakes: What Can Be Done About Synthetic Audio And. (Publication No. 2019-11-E). Ottawa,Canada: Library of Parliament.
  125. Singh, A. K., & Singh, P. (2021). Detection of AI-synthesized speech using cepstral ve bispectral statistics. doi:10.48550/arXiv.2009.01934
  126. Singh, I. (2023). AI in OSINT: Revolutionizing Open Source Intelligence. Medium. 25 Temmuz 2024 tarihinde https://inderbarara.medium.com/ai-in-osint-revolutionizing-open-source-intelligence-131ab8c79467 adresinden erişildi.
  127. Sommer, R., & Paxson, V. (2010). Outside the closed world: on using machine learning for network intrusion detection. Symposium on Security and Privacy (305-316). Oakland: IEEE. doi:10.1109/SP.2010.25
  128. Spring, M. (2024). Trump supporters target black voters with faked AI images. BBC. 3 Eylül 2024 tarihinde https://www.bbc.com/news/world-us-canada-68440150 adresinden erişildi.
  129. Stanham, L. (2025). AI-Powered Cyberattacks. Crowdstrike. 3 Nisan 2025 tarihinde https://www.crowdstrike.com/en-us/cybersecurity-101/cyberattacks/ai-powered-cyberattacks/?form=MG0AV3 adresinden erişildi.
  130. Stencel, M., Ryan, E., & Luther, J. (2024). With half the planet going to the polls in 2024, fact-checking sputters. Reporterslab. 5 Nisan 2025 tarihinde https://reporterslab.org/with-half-the-planet-going-to-the-polls-in-2024-fact-checking-sputters/ adresinden erişildi.
  131. Steven, L. B., & Livingston, L. S. (2018). The disinformation order: Disruptive communication and the decline of democratic institutions. European Journal of Communication, 33(2), 122-139. doi:10.1177/0267323118760317
  132. Sun, Y., Sheng, D., Zhou, Z., & Wu, Y. (2024). AI hallucination: towards a comprehensive classification of distorted information in artificial intelligence-generated content. Humanities and Social Sciences Communications, 11(1278), 1-14. doi:10.1057/s41599-024-03811-x
  133. Thormundsson, B. (2024). ChatGPT - statistics & facts. Statista. 17 Eylül 2024 tarihinde https://www.statista.com/topics/10446/chatgpt/#topFacts adresinden erişildi.
  134. Twomey, J., Ching, D., Aylett, M., Quayle, M., Linehan, C., & Murphy, G. (2023). Do deepfake videos undermine our epistemic trust? A thematic analysis of tweets that discuss deepfakes in the Russian invasion of Ukraine. PLOS ONE, 18(10), 1-22. doi:10.1371/journal.pone.0291668
  135. U.S. Department of State. (2024). AI Inventory. State. 7 Temmuz 2024 tarihinde https://www.state.gov/data-strategy/ai_inventory/ adresinden erişildi.
  136. U.S. Department of State. (t.y.). The Cuban Missile Crisis, October 1962. Office of the Historian. 13 Temmuz 2024 tarihinde https://history.state.gov/milestones/1961-1968/cuban-missile-crisis adresinden erişildi.
  137. Ulak, S. (2024). Yapay Zekanın Silahlandırılması Çağında Siber Tehditlerle Mücadele. Siberulak. 26 Ağustos 2024 tarihinde https://siberulak.com/yapay-zekanin-silahlandirilmasi-caginda-siber-tehditlerle-mucadele/?form=MG0AV3 adresinden erişildi.
  138. Ulutaş, F. (2024). Derin Sahte Görüntüler (Deepfake) Nedir Ve Nasıl Yapılır? Cyberskillshub. 19 Temmuz 2024 tarihinde https://cyberskillshub.com/derin-sahte-goruntuler-deepfake-nedir/ adresinden erişildi.
  139. United Nations. (2022). Humanity ‘One Misunderstanding, Miscalculation Away from Nuclear Annihilation’, Secretary-General Warns as Non-Proliferation Treaty Review Conference Begins. NPT REVIEW CONFERENCE,. New York: United Nations. 27 Temmuz 2024 tarihinde https://press.un.org/en/2022/dc3845.doc.htm adresinden erişildi.
  140. Ünal, A., & Kılınç, İ. (2024). Üretken yapay zekâların iş dünyası üzerine etkilerine ilişkin erken dönem bir değerlendirme. Elektronik Sosyal Bilimler Dergisi, 23(90), 776-797. doi:10.17755/esosder.1411805
  141. Ünlü, D. G., & Küçükşabanoğlu, Z. (2023). Dezenformasyon ve yapay zekâ : dezenformasyonla mücadele yollarına yapay zekâ uzmanlarının gözünden bakmak. İletişim Ve Diplomasi, 5(11), 83-106. doi:10.54722/
  142. Ünver, A. (2023a). Doğrulama Kuruluşları, İleri Teknolojiler Ve Algoritmik Enformasyon Manipülasyonuyla Mücadele. İstanbul: Özyeğin Üniversitesi.
  143. Ünver, A. (2023b). İleri Teknolojiler, Enformasyon Manipülasyonu Ve Dezenformasyon. İstanbul: Özyeğin Üniversitesi.
  144. Vayrynen, R. (1995). Bipolarity, Multipolarity, and Domestic Political Systems. Journal of Peace Research, 32(3), 361-371. doi:10.1177/0022343395032003008
  145. Viotti, P. R., & Kauppi, M. V. (1993). International relations theory:realism, pluralism, globalism. New York: Macmillan publishing Co.
  146. Waltz, K. N. (1979). Theory of International Politics - Softcover. New York: Random House USA Inc tarafından.
  147. Waltz, K. N. (1992). Realist Thought and Neorealist Theory. R. L. Rothstein (Ed.) içinde, The Evolution of Theory in International Relations (21-37). Columbia: University of South Carolina Press.
  148. Wardle, C., PhD, Derakhshan, H., Burns, A., & Dias, N. (2017). Information disorder: Toward an interdisciplinary framework for research and policy making. Strasbourg: Council of Europe.
  149. Wason, R. (2018). Deep learning: evolution and expansion. Cognitive Systems Research, 52, 701-708. doi:10.1016/j.cogsys.2018.08.023
  150. Westcott, N. (2008). Digital diplomacy: The impact of the internet on international relations. Oxford, İngiltere: Oxford Internet Institute, Research Report 16.
  151. Wittes, B., Poplin, C., Jurecic, Q., & Spera, C. (2019). Sextortion: Siber güvenlik, gençler ve uzaktan cinsel saldırı. Washington, DC: Brookings Institution Press.
  152. Wu, S. X., & Banzhaf, W. (2010). The use of computational intelligence in intrusion detection systems: a review. Appl. Soft Comput, 10(1), 1-35. doi:10.1016/j.asoc.2009.06.019
  153. Xiong, J., Liu, G., Huang, L., Wu, C., Wu, T., Mu, Y. vd. (2025). Autoregressive models in vision: a survey. doi:10.48550/arXiv.2411.05902
  154. Yastıoğlu, S. (2023). Üretken Yapay Zekânın İşletmelerde Kullanımı: Fırsatlar ve Tehditler. İ. Ç. Tekin (Ed.) içinde, Yönetim Bilişim Sistemleri İşletmelerde Dijital Dönüşüm Yönetim (213-238). Gaziantep: Özgür Yayınları. doi:10.58830/ozgur.pub137.c1391