Chatgpt’nin Literatür Tarama Performansı: 'Mukâren Fıkıh Literatürü Taraması' Özelinde
ChatGPT’s Literature Review Performance: Focusing on Muqāran Fiqh Literature Review
Yazar: Cebeci, İdris
Dergi: İlahiyat Akademi No. 22, 2025
Anahtar kelimeler: Islamic Law ; İslam Hukuku ; Fıkıh,Mukâren Fıkıh Literatürü,Mukâyeseli Fıkıh Literatürü,ChatGPT,Literatür Taraması ; Fiqh,Mukâran Fiqh Literature,Comparative  Fiqh Literature,ChatGPT,Literature Review

Bu makale, metin oluşturma özelliğiyle öne çıkan ChatGPT üretken yapay zekâ modelinin “mukâren (mukâyeseli) fıkıh literatürü” üzerine yapılan literatür tarama süreçlerindeki performansını değerlendirmeyi amaçlamaktadır. Çalışmada, ChatGPT’ye dört Sünnî fıkıh mezhebi olan Hanefî, Mâlikî, Şâfiî ve Hanbelî mezheplerinin mukâren fıkıh literatürünü listelemesi için ayrı ayrı komutlar verilmiş; modelin aktardığı eserlerin “doğruluk”, “kapsamlılık” ve “ilgili mezhebe uyumluluk” kriterleri açısından değerlendirilmesi yapılmıştır. Böylelikle, ChatGPT’nin literatür taramalarında etkin ve güvenilir bir araç olup olamayacağı tartışmaya açılarak, literatür taramalarında yapay zekânın daha etkili kullanımına dikkat çekmek hedeflenmektedir. Bu bağlamda, özellikle ChatGPT modeli başta olmak üzere yapay zekâ tabanlı uygulamalar aracılığıyla literatür taraması yapmayı planlayan araştırmacıların yapay zekâ okuryazarlıklarının geliştirilmesine katkı sunulması ve bu süreçte dikkat edilmesi gereken inceliklerin ortaya konulması amaçlanmaktadır. Diğer yandan, ChatGPT uygulamasının temel bilgi kaynaklarına hızlı ve kolay erişim sağlaması nedeniyle yararlı bir uygulama olduğu kabul edilse de hatalı, eksik veya gerçek dışı bilgiler ürettiği göz ardı edilmemelidir. Dolayısıyla bu tür yapay zekâ uygulamaların çıktılarının denetlenmeden gerçek ve kusursuz bilgiymiş gibi kullanılması, bilimsel etik açısından ciddi riskler barındırmaktadır. Nitekim ChatGPT uygulamasına yaptırılan bu literatür taramasında, uygulamanın birden fazla uydurma eser ve yazar ismi verdiği, bazı eserleri yanlış yazarlarla ilişkilendirdiği, kimi eser isimlerini eksik aktardığı tespit edilmiştir. Ayrıca uygulamanın, dört mezhep literatürü açısından son derece önemli ve temel kaynak kabul edilen birçok klasik esere yer vermediği veya yer verdiği bazı eserleri yetersiz ve eksik bir biçimde sunduğu gözlemlenmiştir. Bu durum, ChatGPT’nin mukâren fıkıh literatürünün erken dönem kaynaklarına ulaşmada güçlük yaşadığını ve bunun modelin performansını olumsuz etkilediğini göstermektedir. Modelin eksikliklerinden biri, araştırmacının yanlış veya eksik bilgi içeren çıktılara yönelik düzeltme taleplerine karşılık, uygulamanın çoğu zaman çelişkili yanıtlar vermesi ya da önceki hatasında ısrar etmesidir. Bu durum, modelin kendi çıktıları üzerindeki eleştiriye yanıt verme kapasitesinin sınırlı olduğunu ve bu sınırlılığın akademik araştırmalar açısından güven sorunlarına yol açabileceğini göstermektedir. Diğer taraftan uygulamanın kendisine yöneltilen mükerrer komutlar sayesinde ürettiği bazı verileri tashih ettiği veyahut bazen konuyla ilgili bir fikrinin olmadığını beyan ettiğini aktarmakta fayda vardır. Öte yandan, modelin bazen dilsel yetersizliği gibi ayrı bir sorun alanı daha olduğu ifade edilebilir. Nitekim literatür taramasına dair aktardığı cevaplarda zaman zaman cümle düşüklükleri, anlatım bozuklukları ve özellikle de imlada tutarsızlık gibi hatalar dikkat çekmektedir. Bu durum, ChatGPT’nin ürettiği metinlerin doğrudan akademik yazım normlarına uygun olmadığını ve içerik denetimi kadar dilsel ve biçimsel bir kontrolün de gerekli olduğunu göstermektedir. ChatGPT uygulamasına yaptırılan bu taramada göze çarpan söz konusu olumsuz hususlardan yola çıkarak, ilgili yapay zekâ modeli ile gerçekleştirilen literatür taramalarında insan faktörünün mutlaka devrede olması gerektiğini ve üretilen yanıtların ehil kişiler tarafından eleştirel bir süzgeçten geçirilmesini zorunlu kılmaktadır. Son olarak, bilgi üretiminin tamamen yapay zekâya havale edilmesi durumunda, araştırmacının analitik düşünme ve değerlendirme becerilerinde zayıflama riski doğabileceği unutulmamalıdır. Böylece, araştırmacıların yapay zekâ okuryazarlığı düzeylerinin artırılması, model çıktılarının titizlikle denetlenmesi ve akademik ciddiyetin elden bırakılmaması büyük önem arz etmektedir. Aksi takdirde, yapay zekâ modelleri aracılığıyla elde edilen verilerle hazırlanan çalışmaların bilimsel geçerliliği sorgulanabilir hâle gelebilir ve bu durum akademik bilgi üretiminde kalitenin düşmesine neden olabilir. Bu nedenle, yapay zekâ destekli literatür taramalarında hem teknolojik gelişmelerin hem de bilimsel etik sorumlulukların dengeli bir şekilde yürütülmesi gerekmektedir.

This article aims to evaluate the performance of ChatGPT, a generative artificial intelligence model with text generation capabilities, in literature review processes on ‘comparative fiqh literature.’ In the study, ChatGPT was given separate commands to list the comparative jurisprudence literature of the four Sunni jurisprudence schools of thought: Hanafī, Mālikī, Shāfi'ī, and Hanbalī, and the works provided by the model were evaluated in terms of the criteria of ‘accuracy,’ ‘comprehensiveness,’ and ‘compatibility with the relevant school.’ Thus, the study aims to discuss whether ChatGPT can be an effective and reliable tool in literature reviews and to draw attention to the more effective use of artificial intelligence in literature reviews. In this context, the aim is to contribute to the development of artificial intelligence literacy among researchers who plan to conduct literature reviews using artificial intelligence-based applications, particularly the ChatGPT model, and to highlight the subtleties that need to be considered in this process. On the other hand, while the ChatGPT application is regarded as a useful tool due to its ability to provide quick and easy access to basic information sources, it should not be overlooked that it can produce inaccurate, incomplete, or false information. Indeed, this literature review, conducted using the ChatGPT application, revealed that the application generated multiple fabricated works and author names, incorrectly associated some works with authors, and incompletely transcribed some work titles. Additionally, it was observed that the application did not include many classical works that are considered extremely important and fundamental sources in terms of the literature of the four schools of thought, or presented some of the works it did include inadequately and incompletely. This situation indicates that ChatGPT has difficulty accessing early sources of comparative jurisprudence literature, which negatively affects the model's performance. One of the model's shortcomings is that when researchers request corrections to outputs containing incorrect or incomplete information, the application often provides contradictory responses or insists on its previous error. This situation shows that the model's capacity to respond to criticism of its own outputs is limited and that this limitation may lead to reliability issues in academic research. On the other hand, it is worth noting that the application corrects some of the data it produces through repeated commands directed at it, or sometimes states that it has no opinion on the subject. Furthermore, it can be stated that the model has another separate problem area, namely linguistic adequacy. Indeed, in the answers it provides regarding literature reviews, there are sometimes sentence errors, narrative inconsistencies, and especially spelling inconsistencies. On the other hand, it can be said that the model sometimes has a separate problem area, such as linguistic competence. Indeed, the answers it provides in its literature review occasionally contain errors such as sentence structure issues, narrative inconsistencies, and, in particular, spelling inconsistencies. This situation demonstrates that the text produced by ChatGPT does not directly comply with academic writing standards and that linguistic and formal control is necessary in addition to content control. Based on these negative aspects observed in the search conducted using ChatGPT, it is clear that the human factor must be involved in literature searches conducted using the relevant artificial intelligence model, and that the responses generated must be critically reviewed by competent individuals. Otherwise, the scientific validity of studies prepared using data obtained through artificial intelligence models may be questioned, which could lead to a decline in the quality of academic knowledge production. For this reason, it is necessary to maintain a balance between technological developments and scientific ethical responsibilities in AI-supported literature reviews.