Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar
AI InsightElde edilen bulgular, yapay zekâ araçlarının açık ve doğrudan bir İslamofobik söylem üretmediğini ortaya koymaktadır.
📌 3 Maddede Bu Makale
Özet
Bu çalışma, üretken yapay zekâ sistemlerinin İslam ve Müslüman kimliğini nasıl temsil ettiğini ve İslamofobik söylemin algoritmik düzeyde yeniden üretilip üretilmediğini incelemektedir. Araştırma kapsamında farklı üretken yapay zekâ araçlarına yöneltilen sistematik sorulara verilen yanıtlar nitel analiz yöntemleriyle değerlendirilmiştir. Elde edilen bulgular, yapay zekâ araçlarının açık ve doğrudan bir İslamofobik söylem üretmediğini ortaya koymaktadır. Bununla birlikte yanıtların, “İslam” ve “Müslüman” kimliğini sıklıkla güvenlik, radikalizm ve kriz bağlamında ele aldığı ve bu kavramsal çerçeveyi dolaylı biçimde sürdürdüğü görülmektedir. Özellikle istisna vurgusu ve dengeleme stratejileri, kalıp yargıları reddederken aynı semantik alanı görünür kılmakta ve belirli temsil kalıplarını yeniden dolaşıma sokmaktadır. Çalışma, bu durumu “algoritmik yeniden üretim” ve “sembolik çerçeveleme” kavramları üzerinden tartışarak yapay zekâyı tarihi süreçte oluşmuş ve dijital ortamda pekişen temsil kalıplarının dolaşımında etkili bir aktör olarak değerlendirmektedir. Bu yönüyle makale, yapay zekâ ve toplum literatürüne sosyal değişme, dijital bilgi üretimi ve din temsili bağlamında özgün bir katkı sunmaktadır.
Abstract
This study examines how GI systems represent “Islam” and “Muslim” identity and whether Islamophobic discourse is reproduced at the algorithmic level. The research analyzes responses generated by different generative AI tools to a set of systematically designed questions using qualitative thematic analysis. The findings indicate that these systems do not produce explicit or direct Islamophobic hate speech. However, the responses frequently frame Islam and Muslim identity within semantic contexts associated with security, radicalism, and crisis, indirectly sustaining established conceptual frameworks. In particular, strategies of qualification and balancing reject stereotypes while simultaneously keeping the same semantic field visible and recirculating specific representational patterns. The study conceptualizes this dynamic through the notions of “algorithmic reproduction” and “symbolic framing,” arguing that generative AI systems function not merely as technical tools but as influential actors in the circulation of historically sedimented and digitally reinforced representations. In this regard, the article contributes to the AI and society literature by linking social change, digital knowledge production, and religious representation.