​

Yapay Zeka Balkanlar’daki Dil Duvarını Yıkıyor mu? Büyük Test

​ Balkan Yarımadası, yüzyıllardır kültürel zenginliğinin yanı sıra dilsel çeşitliliği ve bu çeşitliliğin getirdiği iletişim zorluklarıyla bilinir. Güney Slav dilleri arasındaki “karşılıklı anlaşılabilirlik” (mutual intelligibility) yüksek olsa da, Arnavutça ve Yunanca gibi kendine özgü dil aileleri veya bölgesel lehçe farklılıkları, Balkanlar’da tam bir ticari ve sosyal entegrasyonun önündeki en büyük engellerden birini teşkil ediyor. Ancak 2026 yılı itibarıyla, Büyük Dil Modelleri (LLM) ve üretken yapay zekanın (Generative AI) ulaştığı nokta, bu “Babil Kulesi” karmaşasını dijital bir köprüye dönüştürme potansiyeli taşıyor.

​Yapay Zeka ve Balkan Dilleri: Mevcut Durum

​ Yapay zeka modelleri (ChatGPT, Gemini, Claude gibi), genellikle internet üzerindeki veri yoğunluğuna göre eğitilir. İngilizce bu veri havuzunun %90’ından fazlasını oluştururken; Sırpça, Hırvatça, Boşnakça, Arnavutça ve Makedonca gibi diller “düşük kaynaklı diller” (low-resource languages) kategorisinde yer almaktadır. Ancak son iki yılda gerçekleşen algoritmik sıçramalar, bu modellerin sadece kelime çevirisi yapmanın ötesine geçerek, Balkan dillerindeki derin gramer yapılarını ve kültürel bağlamları kavramaya başladığını gösteriyor.

​ Özellikle Boşnakça, Sırpça ve Hırvatça arasındaki nüanslar (örneğin; kahva, kafa, kava farklılıkları), yapay zekanın bölgesel adaptasyon yeteneğini ölçmek için mükemmel bir laboratuvar görevi görüyor. AI artık sadece standart dili değil, bu dillerin birbirine geçiş yaptığı bölgelerdeki hibrit ifadeleri de anlamlandırabiliyor.

​Büyük Test: Yapay Zeka Lehçeleri ve Şiveleri Çözebiliyor mu?

 ​Yapılan saha testleri ve dijital analizler, yapay zekanın Balkan dilleri üzerindeki performansını üç ana başlıkta topluyor:

1. ​Gramer ve Morfolojik Doğruluk: Yapay zeka, özellikle Slav dillerindeki karmaşık çekim eklerini (cases) artık %95’in üzerinde bir doğrulukla işleyebiliyor. Arnavutça gibi Hint-Avrupa dil ailesinin izole kollarında dahi, modelin sentaks (dizim) hatası yapma oranı 2024 yılına oranla %40 azaldı.
2. ​Kültürel Bağlam ve Deyimler: Balkanlar’da iletişim, sadece kelimelerden ibaret değildir. “Bakalım” veya “Hajde” gibi ifadelerin farklı bağlamlardaki anlamlarını (sabır, acele, onay) yakalamak, yapay zekanın “duygu analizi” (sentiment analysis) kapasitesiyle ilgili bir başarıdır. Modern modeller, bir Saraybosna esnafı ile bir Tiran girişimcisi arasındaki üslup farkını ayırt edebilecek düzeye erişmiş durumda.
3. ​Çapraz Dil Çevirisi: Geleneksel çeviri araçları genellikle “Arnavutça -> İngilizce -> Sırpça” rotasını izleyerek anlam kaybına yol açardı. Yeni nesil sinirsel ağlar, doğrudan Arnavutça-Sırpça veya Makedonca-Boşnakça arasında “sıfır ara katman” ile çeviri yapabiliyor.

​Dijital Entegrasyonun Ekonomik ve Sosyal Etkisi

 ​Balkanlar’da dil bariyerinin teknolojiyle aşılması, sadece bir tercüme başarısı değil, aynı zamanda bir ekonomi politik meselesidir.

• ​Bölgesel Ticaretin Kolaylaşması: Batı Balkanlar Altılısı (WB6) arasındaki ticaret hacmi, dil engeli nedeniyle genellikle yerel aracılara bağımlı kalıyordu. Yapay zeka destekli anlık sözleşme çevirileri ve müşteri hizmetleri botları, KOBİ’lerin sınır ötesi ticaret maliyetlerini %30 oranında düşürebilir.
• ​Eğitimde Ortak Payda: Priştine’deki bir öğrencinin Belgrad’daki bir akademik kaynağa veya Üsküp’teki bir araştırmacının Saraybosna’daki verilere anlık ve doğru çeviriyle ulaşabilmesi, bölgedeki entelektüel sermayenin birleşmesini sağlıyor.
• ​Hukuki Uyum: AB entegrasyon sürecindeki Balkan ülkeleri için müktesebat (acquis communautaire) çevirileri devasa bir yük oluşturuyordu. Yapay zeka, binlerce sayfalık hukuki metni saniyeler içinde yerel dillere uyarlayarak bürokratik süreci hızlandırıyor.

​

Riskler ve Etik Sorunlar: “Dijital Önyargı”

​ Her teknolojik devrim gibi, Balkanlar’da yapay zeka kullanımının da riskleri mevcuttur. En büyük risk, “halüsinasyon” (uydurma) ve siyasi önyargılardır. Tarihsel olarak hassas konular içeren metinlerde, yapay zekanın eğitim verisindeki taraflı kaynakları referans alması, bölgedeki barış sürecine zarar verebilir. Bu nedenle, Balkan odaklı bir “Yapay Zeka Etik Kurulu”nun oluşturulması ve modellerin bölgesel hassasiyetlere göre “ince ayar” (fine-tuning) yapılması elzemdir.

Balkanlar İçin Yeni Bir İletişim Çağı

 ​Yapay zeka, Balkanlar’ı birbirine bağlayan dijital bir sinir sistemi olma yolunda ilerliyor. Bir zamanlar “anlaşılmazlık” üzerinden tanımlanan coğrafi sınırlar, bugün algoritmalara dayalı anlık çeviri ve anlama teknolojileriyle şeffaflaşıyor. Boşnakça’dan Arnavutça’ya uzanan bu dijital köprü, sadece dilleri değil, aynı zamanda ekonomileri, kültürleri ve insanları da birbirine yakınlaştırıyor.

​ Balkanlar için artık dil bir “engel” değil, yapay zeka sayesinde keşfedilmeyi bekleyen bir “zenginlik” haline dönüşüyor. Gelecek, anadilinde konuşan ama tüm bölgeyi anlayan bir Balkan neslinin omuzlarında yükselecek.

Kaynakça

• ​Common Voice (Mozilla): Balkan dilleri dahil olmak üzere “düşük kaynaklı dillerin” (low-resource languages) yapay zekaya öğretilmesi üzerine en büyük açık kaynaklı veri havuzu projesidir. (Özellikle Arnavutça ve Sırpça veri setleri üzerine çalışmaları mevcuttur).
• ​European Language Grid (ELG): Avrupa genelinde, Balkanlar dahil olmak üzere dil teknolojileri üzerine çalışan resmi platform. Bölgesel dillerin dijitalleşme raporları buradan takip edilebilir.
• ​University of Helsinki – Opus-MT Projesi: Balkan dilleri arasında doğrudan (İngilizce aracılığı olmadan) çeviri yapan açık kaynaklı “Neural Machine Translation” modellerinin öncüsüdür.
• ​RCC (Regional Cooperation Council): Batı Balkanlar’ın dijital entegrasyonu ve roaming anlaşmaları kadar, dijitalleşmenin bölge ekonomisine etkilerini analiz eden resmi raporlar sunar.
• ​META Research (No Language Left Behind – NLLB): Meta’nın (Facebook) geliştirdiği ve aralarında Balkan dillerinin de bulunduğu 200’den fazla dil arasında doğrudan yüksek kaliteli çeviri yapabilen yapay zeka modeline dair teknik makalesi.