Türk Halk Biliminde Folklorik Yapay Zekâ Akıcılığı ve Otantiklik
Türk Folklor Araştırmaları, cilt.1, sa.373, ss.206-230, 2026 (Hakemli Dergi)
- Yayın Türü: Makale / Tam Makale
- Cilt numarası: 1 Sayı: 373
- Basım Tarihi: 2026
- Doi Numarası: 10.61620/tfa.157
- Dergi Adı: Türk Folklor Araştırmaları
- Derginin Tarandığı İndeksler: MLA - Modern Language Association Database, ERIHPlus, Index Copernicus
- Sayfa Sayıları: ss.206-230
- Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
- Van Yüzüncü Yıl Üniversitesi Adresli: Evet
Özet
Bu çalışma, yapay zekâ okuryazarlığı ve yapay zekâ akıcılığı kavramlarını Türk halk bilimi bağlamında yeniden tartışmakta ve üretken yapay zekâ çağında halk anlatılarının türsel, bağlamsal ve kültürel açıdan nasıl değerlendirilebileceğine yönelik kuramsal-analitik bir model önermektedir. Çalışmanın temel varsayımı, yapay zekâ tarafından üretilen masal, efsane, fıkra, destan ve benzeri anlatıların doğrudan folklorik üretim olarak değil, folklorik biçimlerin algoritmik taklitleri olarak ele alınması gerektiğidir. Bu doğrultuda makale, halk bilimi araştırmacısının yalnızca yapay zekânın ne olduğunu bilen bir kullanıcı olmasının yeterli olmadığını; araştırmacının yapay zekâ çıktısını türsel uygunluk, motif kullanımı, anlatıcı otoritesi, kültürel bellek, otantiklik, bağlam kayması ve kültürel hata bakımından çözümleyebilecek folklorik yapay zekâ akıcılığına sahip olması gerektiğini savunmaktadır. Çalışma, nitel doküman incelemesi, kuramsal model geliştirme ve analitik değerlendirme çerçevesi mantığıyla yapılandırılmıştır. Makalede Açıklanabilir Yapay Zekâ, Folklorik Bağlamlandırma, Kültürel Farkındalık ve Folklorik Yapay Zekâ Akıcılığı aşamalarından oluşan dört basamaklı bir model geliştirilmekte; bu model, dijital folklor araştırmalarında üretken yapay zekâ kullanımını teknik kolaylıktan çıkararak etik, eleştirel ve bağlama duyarlı bir araştırma pratiği olarak konumlandırmaktadır.
This article reconsiders the concepts of artificial intelligence literacy and artificial intelligence fluency within Turkish folklore studies and proposes a theoretical-analytical model for evaluating AI-generated folk narratives. The central assumption of the study is that AI-generated tales, legends, anecdotes, epics, and related narrative forms should not be treated as folklore itself but as algorithmic imitations of folkloric forms. Accordingly, a folklore scholar in the age of generative AI should not only understand whatAI is and how it works but should also be able to evaluate AI outputs in relation to genre conventions, motif use, narrator authority, cultural memory, authenticity, contextual displacement, cultural error, and ethical responsibility. The article is designed through the logic of qualitative document analysis, theoretical model building, and an analytical evaluation framework. It develops a four-stage model consisting of Explainable AI, Folkloric Contextualization, Cultural Awareness, and Folkloric AI Fluency. The model relocates the use of generative AI in digital folklore research from a merely technical convenience to an ethical, critical, and context-sensitive scholarly practice. The article also proposes coding categories that can be used in future empirical studies on AI-generated tales, legends, anecdotes, and epic-style narratives. In doing so, the study contributes to current debates on digital folklore, algorithmic narrative production, authenticity, cultural memory, and the methodological responsibilities of folklore scholars in AI-mediated environments. Rather than rejecting AI-generated narratives completely or accepting them as authentic folklore, the article argues for a controlled analytical position in which AI outputs are examined as algorithmic representations of folkloric forms.