Yeni bir araştırmaya göre, insanlar hala sağlık tavsiyesi konusunda insan hemşirelere yapay zeka kaynaklarına göre daha fazla güveniyor. Ancak, tavsiyenin içeriği de güven duygusunu önemli ölçüde etkiliyor ve çoğu zaman kaynağın kendisinden daha belirleyici oluyor. Araştırma, insanların hem insanlardan hem de makinelerden gelen bilgilere eleştirel bir şekilde yaklaştığını ve özellikle önerilerin kendi sezgisel beklentileriyle uyumlu olup olmadığını değerlendirdiğini gösteriyor.
Günümüzde yapay zeka (AI) sistemleri, sıradan kullanıcılar için bilgi edinme konusunda giderek daha yaygın araçlar haline geliyor. Milyonlarca kullanıcı, ChatGPT gibi platformlara düzenli olarak sağlık ve wellness konularında danışıyor. Bu sistemler, lisanslı tıbbi uzmanlar veya anonim web sayfaları olmadığı için, tıbbi bilginin kamuoyuna ulaşma biçiminde benzersiz bir konuma sahip.
Bu araştırmanın fikri, araştırmacılardan birinin bu tür sohbet robotlarıyla yaşadığı kişisel bir deneyime dayanıyor. Arizona Eyalet Üniversitesi’ndeki Haber Co/Lab’in ortak profesörü ve direktörü Asheley R. Landrum, evde atıştırma yaparken küçük bir rahatsızlık hissetti.
“Bu biraz utanç verici ama beni tanıyan çoğu kişi için sürpriz olmayacak,” dedi Landrum. “ASU, yapay zekaya büyük yatırım yaptı ve onu nasıl kullanacağımızı araştırıyoruz. Bir gün, evden çalışırken Doritos yiyordum ve bir tanesi yutulduğumda boğazımı çizdi (ya da en azından öyle hissettim). ChatGPT açık olduğu için, ‘Yani, bir Dorito yuttum ve boğazıma çarptı. Endişelenmeli miyim? Ne yapmalıyım?’ diye sordum.”
Program, ona detaylı bir yanıt verdi; su içmesini, yumuşak gıdalarla beslenmesini ve nefes almada veya yutmada zorluk gibi şiddetli semptomlar yaşarsa acil tıbbi yardım almasını önerdi.
“ChatGPT (ve benzer araçları) sağlık tavsiyesi almak için kaç kişi kullanıyor merak ettim,” dedi Landrum. “Bu nedenle, küçük bir ulusal anket yaptım ve sonuçları 2025’te Amerikan Bilim İlerleme Derneği’nde (AAAS) sundum. Bir ay sonra, yapay zeka hemşire geliştiren bir şirketle iletişime geçtik ve bu tür bir aracı önceden kaydedilmiş bir deneyde kullandık; bu şimdi yayınlandı. Bu alanda hala çalışmalar yürütüyoruz.”
Bilgiye olan güven (epistemic trust), insanların bir kaynaktan gelen bilgiyi ne kadar güvenilir olarak gördüğüne ve buna göre hareket ettiğine bağlıdır. Lisanslı tıbbi uzmanlar genellikle kapsamlı eğitimleri nedeniyle bu tür güvenilirlik için bir referans noktası oluşturur. Aynı zamanda, hastalar da insan hatası, bilişsel önyargılar ve sağlık sistemlerindeki yapısal sorunlar konusunda giderek daha fazla farkındalık kazanıyor.
Bu dinamikleri araştırmak için, araştırmacılar Amerika Birleşik Devletleri’ndeki 1502 yetişkini bir panel aracılığıyla dahil etti; bu panel, ulusal demografik nüfus verilerine göre eşleştirilmişti. Katılımcılar, sağlık tavsiyesi arayan bir kişinin kurgusal konuşmalarını okuduğu bir anket deneyimine katıldı. Her katılımcı rastgele olarak üç tavsiye kaynağından birine atandı: lisanslı bir insan kayıtlı hemşire (Nurse Dobson), tıbbi veriler üzerinde eğitilmiş özel yapay zeka hemşire ve genel amaçlı ChatGPT sohbet robotu. Atanan kaynak, bir katılımcı için tüm deneysel senaryolar boyunca aynı kaldı.
İlk analizlerde, katılımcılar düşük riskli ve yüksek riskli olarak kategorize edilmiş iki senaryoyu okudu. Düşük riskli senaryo, kolesterolü düşürmeye çalışırken yumurta yeme ile ilgili bir diyet tavsiyesi içeriyordu. Yüksek riskli senaryo ise göğüs ağrısı durumunda acil tıbbi yardım alıp alınmamasıyla ilgiliydi. Bu senaryolarda, verilen tavsiye rastgele olarak ya sezgisel (yaygın kamuoyu beklentileriyle uyumlu) veya sezgiselle çelişen (ancak yine de tıbbi olarak doğru) şekilde değiştirildi.
Metni okuduktan sonra, katılımcılar tavsiyenin güvenilirliğini 1’den 5’e kadar bir ölçekte değerlendirdi; 3 orta düzeyde güven anlamına geliyordu. İnsan hemşireden gelen tavsiye ortalama 3,53 güvenilirlik puanı aldı ve bu, yapay zeka hemşiredens (3,13) ve ChatGPT’den (3,21) daha yüksek bir değerdi. Katılımcılar ayrıca insan hemşireninn önerilerini takip etme konusunda daha istekli olduklarını bildirdi. İki yapay zeka kaynağı arasındaki güvenilirlik puanlarındaki fark istatistiksel olarak anlamlı değildi.
Tavsiyenin sezgisel olup olmaması, güven üzerinde güçlü bir etkiye sahipti. Tüm kaynaklarda, sezgisel tavsiye ortalama 3,46 güvenilirlik puanı alırken, sezgiselle çelişen tavsiye 3,12 olarak değerlendirildi. Bu fark, yüksek riskli senaryoda daha da belirginleşti; bu da, tıbbi riskin yüksek olduğu durumlarda, sezgiselle çelişen tavsiyelerin daha fazla cezalandırıldığı anlamına geliyordu.
“Sanırım burada iki farklı hikaye var: biri ortalama insan için ve diğeri geliştiriciler için,” dedi Landrum PsyPost’a. “Ortalama insan için en önemli çıkarımlardan biri, yapay zeka sağlık tavsiyesine insan tavsiyesinden çok farklı bir şekilde yaklaşmadığımızdır. Çalışmamızdaki insanlar, insan hemşireye daha fazla güveniyordu, ancak yapay zeka kaynaklarını tamamen güvensiz olarak görmediler.”
“Aslında, tavsiye içeriği ve bunun sezgisel olarak doğru olup olmadığı, kaynağın insan mı yoksa yapay zekadan mı geldiğinden daha önemliydi,” diye devam etti Landrum. “Bu, açık bir onay yanlılığı örneğidir (confirmation bias). Bu nedenle, pratik bir çıkarım şu olabilir: sağlık tavsiyesi ‘doğru’ veya ‘yanlış’ gibi geliyorsa, tıbbi uzman olmayanlar olarak kendimize şunu sormalıyız: bu bilgiye dayalı mı karar veriyoruz yoksa sadece önceden inandığımız şeyleri mi onaylıyoruz?” Onay yanlılığı, bir kişinin mevcut inançlarıyla uyumlu bilgileri tercih etme eğilimidir.
Araştırmacılar daha sonra, doğurganlık için yumurta dondurma gibi ahlaki açıdan hassas bir senaryo sundu. Bu senaryoda, tavsiyenin ideolojik tonu katılımcılara göre farklı şekilde değiştirildi: bazılarına nötr bir tavsiye sunuldu, bazılarına doğal doğumun önemini vurgulayan muhafazakar bir tavsiye ve bazılarına ise üreme özerkliğini vurgulayan liberal bir tavsiye.
Tüm kaynaklarda, katılımcılar muhafazakar olarak çerçevelenmiş tavsiyeyi daha az güvenilir buldu. Ayrıca, muhafazakar olarak çerçevelenmiş tavsiyeyi takip etme konusunda daha az istekliydiler. Araştırmacılar, yapay zeka kaynaklarının insan hemşireye göre daha az önyargılı olabileceğini tahmin ettiler, ancak veriler bu hipotezi desteklemedi.
“Geliştiriciler için, yapay zeka sağlık araçları tasarlarken dikkate alınması gereken önemli noktalar var,” diye açıkladı Landrum. “Şu anda, insanların yapay zekaya ne kadar güvendiği konusunda çok fazla tartışma olmasına rağmen, bulgularımız bunun aslında o kadar basit bir soru olmadığını gösteriyor. Güven, kişiye, duruma ve bilginin nasıl iletildiğine bağlıdır. Bir şeyi özel bir sağlık yapay zeka aracı olarak etiketlemek bile insanların onu ChatGPT’den daha güvenilir görmesine neden olmadı.”
“Tasarımın gerçekten önemli olabileceği nokta, iyi tıbbi tavsiyenin beklenmedik veya insanların beklentilerine ters düştüğünde ortaya çıkar,” diye ekledi Landrum. “Bu durumlarda, özellikle risk yüksek olduğunda, bir yapay zeka sisteminin sadece bir yanıt vermekle kalmaması, aynı zamanda önerilen tavsiyenin neden mantıklı olduğunu, nereden geldiğini ve ne zaman ek tıbbi yardım alınması gerektiğini açıklamasını gerekebilir (ancak, bunun ikna edici olup olmadığını veya sadece bir açıklamanın varlığının yeterli olup olmadığını da sormalıyız, Langer’in kopymachine çalışmasına bakın!).”
Bu, Ellen Langer’in 1978’de yaptığı klasik bir psikoloji deneyine atıfta bulunmaktadır; bu deneyde, insanların bir sırada atlamak için yapılan isteğe daha olumlu yanıt verdi çünkü istekte bulunan kişi herhangi bir neden gösterdi, hatta anlamsız bir neden bile (“çünkü kopyalar çıkarmam gerekiyor”).
Son olarak, araştırmacılar genel olarak kaynakların yeterliliği ve iyilikseverliği algısı hakkında bilgi topladı. Katılımcıların tıbbi şüpheciliği (profesyonel tıbbi müdahale ihtiyacına duyulan güvensizlik), siyasi oy davranışları, dindarlık ve yapay zeka konusundaki önceki deneyimleri hakkında bilgi toplandı. Yaşlı yetişkinler ve yapay zeka konusunda daha önce deneyimi olan kişiler, tüm kaynaklar için daha yüksek yeterlilik ve iyilikseverlik puanları verdi.
Önemli bir ilişki, tıbbi şüphecilik ile ortaya çıktı. Tıbbi müdahaleye duyduğu güvensizlik yüksek olan katılımcılar, insan hemşirenin yeterliliğini daha düşük değerlendirdi. Aynı zamanda, tıbbi şüpheciliği yüksek olanlar, özel yapay zeka hemşirenin yeterliliğini daha yüksek gördüler.
“Gerçekten ilginç bir etkileşim bulduk: geleneksel tıbbi otoriteye daha az güvenen kişiler, insan hemşire ve yapay zeka hemşireyi aynı şekilde yetenekli gördü, ancak böyle bir şüpheciliği düşük olanlar, yapay zeka hemşireyi insan hemşire kadar yetenekli görmedi,” dedi Landrum. “Bu bulgu keşfedici nitelikteydi ve bunun başka bir çalışmada da geçerliliğini gösterip göstermediğine bakıyoruz. Eğer böyleyse, bu, yapay zeka hemşire araçlarının genellikle tıbbi profesyonellerden tavsiye almayan kişilere ulaşmanın bir yolu olabileceği anlamına gelebilir.”
Bu bulguları sınırlayan bazı faktörler bulunmaktadır. Deneyde kullanılan senaryolar kurgusal örneklerdi ve gerçek sağlık kararlarının duygusal ağırlığıyla aynı olmayabilir.
“En büyük uyarı, insanların sağlık tavsiyesi hakkında nasıl değerlendirme yaptığına baktığımızı, yapay zeka tarafından verilen tıbbi tavsiyenin gerçekten doğru olup olmadığını belirleyip belirleyemeyeceklerine değil,” diye uyardı Landrum. “Ayrıca, bunlar varsayımsal durumlar olduğu için, gerçek bir sağlık sorunu yaşayan birinin aynı şekilde tepki verip vermeyeceğini bilmiyoruz. Yukarıda belirttiğim gibi, geleneksel tıbbi otoriteye daha az güvenen kişilerle ilgili bulgularımız potansiyel olarak çok önemli olabilir, ancak bu çalışma keşfedici nitelikteydi ve tekrarlanması gerekiyor.”
Ek olarak, katılımcılar sadece sohbet robotlarından metin okudu; kendi sorgularını oluşturmadılar. Özel bir sağlık yapay zeka aracına olan gerçek dünya güveni, kullanıcı arayüzüne, kurumsal markaya veya aktif diyaloğa büyük ölçüde bağlı olabilir.
“Bu çalışma, sabit tavsiyeler kullanılarak yapıldı ve sadece kaynağın ChatGPT, yapay zeka hemşire veya insan hemşire olup olmadığı belirtildi. Tavsiye içeriği değişmedi. İnsanlar herhangi bir yapay zeka aracıyla gerçekten etkileşim kurmadı,” dedi Landrum. “Mevcut ve devam eden araştırmamızda, katılımcıların (anket sorularına ek olarak) gerçekte yapay zeka araçlarıyla etkileşim kurmasını sağlıyoruz; bu, yapay zeka için sağlık tavsiyesi alırken nasıl davrandıklarını, ne zaman kullandıklarını, neden kullandıklarını daha iyi anlamamıza yardımcı olacak.”
Çalışma, “Yapay Zeka ile Sağlık Tavsiyesine Güvenmek: Önceden Kaydedilmiş Anket Deneyi” başlığıyla yayınlandı.Trusting Generative AI for Health Advice: Preregistered Survey Experiment
Kaynak: Doi
