Akademik Yazımda Yapay Zeka: ICMJE/Vancouver Sınırları, Yazar-Asistan Ayrımı ve Dergi Politikaları

Yazar mı asistan mı

Yapay zekanın akademik makaledeki rolü bu soruyla başlar. ICMJE'nin (International Committee of Medical Journal Editors) yazar olma kriterleri dörttür ve hepsinin birlikte karşılanması gerekir:

1. Çalışmanın konseptine, tasarımına veya veri toplama/analiz/yorumlamasına önemli katkı
2. Makalenin yazımına veya kritik olarak revize edilmesine katkı
3. Yayınlanacak nihai versiyonun onayı
4. Çalışmanın doğruluğu ve bütünlüğünden sorumlu olma, sorulara cevap verebilme

LLM dördüncü kriteri tanım gereği karşılayamaz. Bir model "ben bu cümleden sorumluyum" diyemez, mahkemede tanık olamaz, retraction sürecine katılamaz. Bu yüzden ICMJE ve Vancouver bibliyografisi yapay zekayı yazar olarak listelemeyi yasakladı (Aralık 2023, güncellenmiş 2024). Bu kararı Nature, Science, JAMA, NEJM, Lancet, Cell ve BMJ aynı dönemde benimsedi.

Doğru kategori: yapay zeka bir araçtır. Microsoft Word, SPSS, R, EndNote ne ise GPT-4 veya Claude da odur. Aracın kullanımı deklare edilir, ama yazar olarak listelenmez.

Hangi kullanım kabul edilir, hangisi kırmızı çizgi

Akademik yapay zeka kullanımını dört seviyeye ayırmak pratik bir çerçeve sağlar:

Seviye 1: Dil ve format (yeşil ışık)

• Türkçe taslağın İngilizceye çevirisi
• İngilizce dil düzeltme, akademik tonalite revizyonu
• Atıf format dönüşümü (Vancouver → APA)
• Tablo ve şekil başlığı revizyonu

Bu kullanım Word'ün spell-check'i veya Grammarly ile aynı kategoridedir. Çoğu dergi bu seviyede bile bir cümlelik deklarasyon ister, ama içerik bütünlüğüne dokunmaz.

Seviye 2: Yapısal yardım (sarı ışık)

• Bölüm taslağı oluşturma (örnek: "discussion için 5 paragraflık iskelet")
• Literatür özetleme (yazarın okuduğu makalelerden)
• Tartışma için karşıt argüman üretimi
• Kod yazımı (R, Python istatistik scripti)

Bu seviyede çıktının her cümlesi yazar tarafından doğrulanmalı, kaynak gösterilmeli, gerekirse yeniden yazılmalı. LLM'nin "halüsinasyon" riski bu seviyede yüksektir; özellikle atıf üretiminde yapay zeka var olmayan makaleleri uydurabilir. Methods veya Acknowledgements'ta detaylı deklarasyon zorunludur.

Seviye 3: Veri analizi (turuncu ışık)

• Sayısal analiz (yapay zeka kod üretip çalıştırma)
• Görsel üretim (figure, infografik)
• Tablo otomasyonu (raw data → publication-ready table)

Bu kullanımda riskin kontrolü zorlaşır. Yapay zekanın ürettiği kodun istatistiksel doğruluğu yazarın sorumluluğundadır. JAMA ve Lancet bu seviyede "raw output + verified output" arşivlenmesini ve supplementary materyal olarak sunulmasını ister. Aksi halde retraction riski vardır.

Seviye 4: İçerik üretimi (kırmızı ışık)

• Tüm metnin yapay zekaya yazdırılıp minimal düzeltme ile sunulması
• Veri olmadan bulgu uydurma (literatür özeti yerine hayali sonuç)
• Yapay zekanın referans uydurmasının kontrol edilmemesi
• Etik onay süreçlerinde yapay zeka çıktısının "kendi araştırmam" olarak sunulması

Bu seviye akademik dolandırıcılıktır. 2024'te Frontiers ve Springer Nature, AI generated paper mill içerikleri tespit ettiği yüzlerce makaleyi retract etti. Çoğunlukla şu işaretler vardı: anlamsız faz "regenerate response", İngilizce dil hatası yokken kavramsal çelişkiler, hayali atıflar.

Vancouver bibliyografisi ve yapay zeka

Vancouver tarzı (ICMJE'nin önerdiği) bir referans formatıdır. Soru: yapay zeka kullandıysam Vancouver'da nasıl yazarım?

Yapay zeka referans olarak alıntılanmaz. Yani şöyle bir referans yanlıştır:

Bad: GPT-4. Discussion on knee osteoarthritis pathophysiology. 2026.

Yapay zeka method olarak yazılır. Methods bölümünde örnek:

We used OpenAI GPT-4 (version gpt-4-turbo-2024-04-09) to assist
with English language editing and to generate an initial outline
of the Discussion section. All AI-generated text was reviewed,
revised, and verified by the authors. References were manually
verified against PubMed; no AI-generated citations were used.

Acknowledgements bölümünde daha kısa bir varyant:

Acknowledgement: The authors acknowledge the use of OpenAI GPT-4
for English language editing. No content was generated by AI
beyond grammatical revision.

Bu iki şablon dergi rehberlerinin çoğunda kabul edilen formattır.

Dergi politikaları karşılaştırması (2025-2026)

Aktif politika örnekleri:

• Nature: Methods bölümünde model ve kullanım detayı zorunlu. Görsel üretim için ayrı paragraf ister. Generative AI ile üretilmiş ana görseller kabul edilmez.
• JAMA: Yazma asistanı kabul, veri analizi için tam transparanlık + kod paylaşımı. AI content tespiti için tarama yapılıyor.
• NEJM: Dil ve format kullanımı serbest deklarasyon ile. Klinik karar destek veya tanı önerisi üretiminde AI kullanımı reddediliyor (klinik sorumluluk hekim üzerinde olmalı).
• Lancet: ICMJE çerçevesini birebir uyguluyor. AI yazar olarak listelenirse manuscript desk-rejected oluyor.
• Cell: Methods veya Supplementary'de detaylı deklarasyon. Reviewer'a AI-assistance disclosure isteniyor.
• Frontiers, MDPI, Springer Nature: Yazar declarations form'una eklenen "AI usage" check-box. Boş bırakılırsa manuscript geri dönüyor.
• PLOS: Resmi politika ICMJE ile uyumlu, ek olarak open data zorunluluğuyla AI kullanım kodu da deposited edilmeli.

Türkiye'deki TR Dizin ve ULAKBİM dergileri çoğu için resmi politika henüz yok. Bu durumda Vancouver pratik standart olarak kullanılabilir, Methods'ta deklare edilir.

Yazar disclosure ve etik kurul

Etik kurul başvurusunda yapay zeka kullanımı belirtilmeli midir? Cevap çalışmanın tipine bağlıdır.

Klinik araştırmalarda (TÜBİTAK 1001, klinik deneme protokolleri) AI'ın veri analizinde kullanılacağı belirtilmeli. Çünkü etik kurul "veri analiz yöntemi" altında pre-specified analysis ister. AI kullanımının analiz adımları, hangi model, hangi parametre değerleri yazılır.

Sistematik derleme protokolünde (PROSPERO kaydı) AI kullanımı şu adımlarda belirtilir:

• Tarama (screening) için: hangi LLM, hangi prompt, ne kadarı manuel kontrol
• Veri çıkarımı için: hangi model, dual extractor (insan + AI) mi yoksa AI primary + insan check mi
• Risk of bias için: AI önerisi insan onayı ile mi nihai

Cochrane'in 2025 metodolojik güncellemesi, AI destekli SR için dual-extractor (en az bir insan) ve LLM çıktısının %100 manuel doğrulanması gerektirini söylüyor. AI tek başına çıkarım yapmaz.

Hakem kontrolüne hazırlık

Hakem (reviewer) makaleyi okurken AI içerik belirtilerini arar. Hazırlıklı olmak için üç şey:

1. AI tespit araçlarını çalıştırın: GPTZero, Originality.ai, Turnitin AI detector. Eğer yapay zekayı dil düzeltmenin ötesinde kullandıysanız bu araçlar yüksek skor verir. Score yüksekse: ya disclosure güçlendirin ya metni daha agresif yeniden yazın.
2. Atıfları manuel doğrulayın: PubMed, Google Scholar üzerinden her referansı kontrol edin. Yapay zekanın halüsinasyonu en çok atıf seviyesinde olur.
3. Kod ve veri share edin: Supplementary materyal olarak AI prompt'larınızı, raw output'u, manuel edit version'unu paylaşın. Reviewer transparanlığı sever, retraction'a giden yol opaklıktan başlar.

Pratik çekirdek kontrol listesi

Yapay zeka destekli akademik yazımda eksiksiz bir manuscript için minimum yapılacaklar:

• Hangi model, hangi versiyon, hangi tarih
• Hangi bölümlerde kullanıldı (Introduction / Methods / Results / Discussion)
• Veri analizi mi, dil mi, structural mi
• Methods bölümünde deklare edildi mi
• Acknowledgements'ta deklare edildi mi (dergi isterse)
• Atıflar manuel doğrulandı mı
• AI çıktısı insan tarafından revize edildi mi
• Code ve prompt'lar supplementary'de
• Tüm yazarlar nihai metni okudu ve onayladı
• Dergi disclosure form'una AI kullanımı işlendi

Sık yapılan üç hata

Hata 1: "Kimse fark etmez" varsayımı. GPT-4 stilistik imzası vardır (uzun cümle, üç maddeli liste tutkusu, "in conclusion" gibi). Hakemler ve editör bu izleri tanır. Hafta hafta dergiler ortak retract listesi paylaşıyor.

Hata 2: AI'a referans uydurturmak. "Şu konuda 10 referans öner" diyince model güzel görünümlü ama var olmayan atıflar üretir. Reviewer tek bir click ile yakalar, manuscript desk-reject veya editorial misconduct'a girer.

Hata 3: Yazar olarak listeleme. "ChatGPT" yazar listesinde görürse editör submission'u reddeder. 2023'te bu sıklıkla oldu, 2026'da artık otomatik tarama var.

Akademik yapay zeka entegrasyonu için Serteser Danışmanlık desteği

Akademik yapay zeka kullanımının etik, verimli ve dergi-uyumlu olması için bir dış göz değerli olabilir. Serteser Danışmanlık akademisyenler için:

• ICMJE/Vancouver uyumlu AI deklarasyon şablonları
• Hedef dergiye göre disclosure rehberi
• Sistematik derlemede AI destekli screening protokolü (PROSPERO uyumlu)
• Veri analizinde AI vs manuel hibrit pipeline tasarımı
• Etik kurul başvurusunda AI methodology bölümü hazırlığı
• Reviewer comment'larına AI usage savunması

İlk 15 dakikalık ücretsiz tanışma görüşmesinde kullanım senaryonuzun risk seviyesini değerlendirip dergi-spesifik bir yol haritası çıkarıyoruz. The Orthopaedic Journal of Sports Medicine'de yayınlanmış uluslararası hakemli klinik araştırma deneyimi ve PROSPERO kayıtlı aktif sistematik derleme yönetimi ile akademik yapay zeka kullanımında pratik ve etik standartları aynı anda korumanıza destek sağlıyoruz.