Bilimsel literatür, kaynaklarının bütünlüğüne dayanır. Bir makaledeki her atıf, var olan ve iddiayı destekleyen bir çalışmaya işaret ettiğini varsayar.
Ancak The Lancet'in 9 Mayıs 2026 tarihli sayısında yayınlanan bir araştırma, hakem denetiminden geçmiş biyomedikal yayınlarda var olmayan kaynaklara yapılan atıfların hızla arttığını ortaya koyuyor.
Columbia Üniversitesi'nden Maxim Topaz ve ekibinin yürüttüğü çalışmada, PubMed Central'ın açık erişim arşivindeki 1 Ocak 2023 ile 18 Şubat 2026 arasında yayımlanan 2 milyon 471 bin 758 makale ve bu makalelerdeki 125 milyon 615 bin 773 kaynak otomatik bir doğrulama sistemiyle tarandı.
Üç yılda 12 kat artış
Sonuçlar, üç yıllık dönemde 2 bin 810 makalede toplam 4 bin 46 uydurma kaynak tespit edildiğini gösteriyor. 2023'te her 2 bin 828 makaleden birinde en az bir uydurma kaynak bulunurken, bu oran 2025'te her 458 makalede bire, 2026 başındaki yaklaşık yedi haftalık dönemde ise her 277 makalede bire yükseldi.
Uydurma kaynak oranı 2023 yılında 10 bin makale başına yaklaşık 4 civarındayken, 2025'in son çeyreğinde 12 katın üzerinde bir artışla 51,3'e yükseldi; 2026 başında ise bu tırmanış devam ederek 10 bin makalede 56,9'a ulaştı.
Araştırmacılara göre 2024 ortasındaki bu keskin kırılma, yapay zekanın geniş kitlelerce benimsenmesinin ardından beklenen yayın gecikmesiyle örtüşüyor.
Yapay zeka sohbet robotları 2022 sonunda ve 2023'te kullanıma açıldı. Biyomedikal dergilerde makalelerin gönderimden yayına geçişinin 100-200 gün sürüyor. Yapay zeka desteğiyle üretilen makalelerin yoğun olarak 2024 ortasından itibaren PubMed Central'da görünmeye başlaması bekleniyordu.
Araştırmacılar yine de sahte makale fabrikalarının (paper mill) faaliyetlerini artırmasının ve bazı dergilerin kabul/indeksleme süreçlerindeki esnekliklerin de bu artışta rol oynamış olabileceğini belirtiyor.
Uydurma kaynaklar neye benziyor?
Çalışmada saptanan uydurma kaynakların belirgin biçimde kusurlu olmadığı vurgulanıyor. Zira kaynakların hepsi, konuya özgü, doğru biçimlendirilmiş, gerçek araştırmacılara atfedilmiş ve makul yayın tarihleri taşıyordu. Bu özellikler, klasik hakem değerlendirmesiyle tespit edilmelerini güçleştiriyor.
Araştırmada öne çıkan örneklerden biri, 2025'te açık erişimli bir onkoloji dergisinde yayımlanan ve üreteroileal anastomoz tekniklerini ele alan bir makale. Bu makalede doğrulanan 30 kaynaktan 18'i, yani yüzde 60'ı uydurma çıktı. Her bir uydurma kaynak makalenin dar cerrahi konusuna göre özelleştirilmiş, gerçek üroloji uzmanlarına atfedilmiş ve 2023 ya da 2024 yayın tarihiyle sunulmuştu. Bir başka örnekte ise romatoloji biyobelirteçlerine ilişkin olduğu öne sürülen bir atfın, aslında nematod kurtları üzerine yapılmış bir çalışmanın kimlik numarasına bağlandığı görüldü.
Yapay zeka halüsinasyonu ve hakem denetimi
Büyük dil modellerinin var olmayan kaynaklar üretmesi, yapay zeka halüsinasyonu olarak bilinen ve uzun süredir belgelenen bir sorun. Araştırmada atıfta bulunulan önceki çalışmalar, biyomedikal bağlamda büyük dil modellerinin ürettiği kaynakların yüzde 30 ile 69'unun uydurma olduğunu tahmin ediyor.
Yapay zeka halüsinasyonunun yarattığı sorunlar yalnızca akademik literatürle sınırlı değil. Daha önce ABD ve farklı ülkelerdeki avukatların yapay zeka tarafından üretilmiş sahte mahkeme kararlarını dilekçelerinde kullandığı vakalar da gündeme gelmişti. Bilimsel makalelerdeki uydurma kaynaklar, bu örüntünün akademiye yansıması olarak değerlendirilebilir.
The Lancet'te yayınlanan araştırmada, tıp dergisi makalelerindeki atıfların yaklaşık dörtte birinde bir tür hata bulunduğunu gösteren önceki sistematik incelemelere de atıfta bulunularak, kaynak doğrulamanın hakem denetiminin standart bir parçası olmadığı belirtiliyor. Araştırmacılara göre bu durum, klinik kılavuzlara dayanak oluşturan sistematik derlemelere de sıçrayabilecek bir sorun.
Araştırmacıların önerileri
Topaz ve ekibi çalışmalarının sonunda dört öneri sıralıyor. Yayıncıların hakem değerlendirmesi başlamadan önce otomatik kaynak doğrulamayı süreçlerine eklemesi, indeksleme servislerinin makale kayıtlarına bütünlük üst verisi eklemesi, yayıncıların mevcut yayınları geriye dönük taraması ve uydurma kaynak kategorisinin başlıca araştırma bütünlüğü veri tabanlarına ayrı bir başlık olarak eklenmesi öneriliyor. Araştırmacılara göre doğrulama araçları zaten mevcut benimsenmesinin önündeki engel teknolojik değil, kurumsal.
Çalışmanın bazı sınırlılıkları da vurgulanıyor. PMID içermeyen yüzde 23'lük kaynak kesimi analiz dışında bırakıldığı için tahminler her iki yönde de yanılma payı taşıyabilir. PubMed Central açık erişim, biyomedikal literatürün tamamını kapsamıyor ve 2026 verisi yalnızca yedi haftalık bir dönemi içeriyor.
Sistemin, uydurma kaynakları ayırt etmedeki kesinliğinin yüzde 91 olduğu bildirilse de tüm filtreleri atlayan uydurma kaynaklar bu sayıya dahil değil. Bir başka deyişle, çalışma sorunun varlığını ortaya koyuyor ancak nedenini doğrudan ölçmüyor.
Yapay Zeka Atıf Beyanı: AIAS Ph ReEd R Claude, Gemini v1.0 | Kapak görseli yapay zeka ile üretildi.
