Diplomasi, kurumsallaştığı günden beri bir zanaat olarak öğrenilir. Harold Nicolson’ın klasik kitabında müzakere, kitaptan öğrenilen bir teknik değil, tecrübe ve ustalık ilişkisi içinde aktarılan bir sanattır. Genç bir diplomatı yetiştiren şey protokol el kitapları değil, kriz anlarında kıdemli meslektaşlarını izleyerek edindiği birikimdir. Michael Polanyi’nin kavramsallaştırmasıyla söylenirse, diplomatik yetkinliğin önemli bir bölümü zımni bilgi alanına girer: insan, söyleyebildiğinden fazlasını bilir. Bir anlaşma metninin nasıl kaleme alınacağı yazıya dökülebilir; ancak masada karşı tarafın sessizliğini okumak, bir jestin ağırlığını tartmak, tavizin zamanlamasını sezmek yazıya dökülemez.
Zanaatın Darboğazı
Bu epistemolojik yapı, diplomasi eğitiminin tarihsel darboğazını da üretmiştir. Zımni bilgi yavaş, pahalı ve eşitsiz kanallardan aktarılır: büyükelçilik stajları, uzun meslek yılları, doğru zamanda doğru masada bulunma şansı gibi. Üniversite eğitimi ise bu birikimin ancak kodlanabilir kısmını sunar. Öğrenci realizmin, liberalizmin ve konstrüktivizmin kavramsal haritalarını edinir; Küba Füze Krizi’ni ya da Viyana Kongresi’ni vaka olarak inceler. Ne var ki bu vakalar sonucu bilinen, donmuş anlatılardır. Gerçek müzakere ise sonucu bilinmeyen, bilginin eksik ve kararın çoğu zaman geri alınamaz olduğu bir ortamda cereyan eder. Teori ile pratik arasındaki bu mesafe, disiplinin en eski ve en az kapatılabilmiş açığıdır.
Simülasyondan Yapay Zekaya
Simülasyon düşüncesi, bu açığa verilmiş eski bir cevaptır. Prusya kurmay geleneğinin harp oyunları, on dokuzuncu yüzyıldan itibaren belirsizlik altında karar verme pratiğini sistematikleştirmiştir. Soğuk Savaş yıllarında Thomas Schelling’in ve RAND çevresinin geliştirdiği kriz oyunları, aynı mantığı nükleer pazarlık ve tırmanma dinamiklerine taşımış; simülasyonu, karar vericilerin davranışlarını hem incelemenin hem de eğitmenin aracı haline getirmiştir. Bugün üniversitelerde yaygın olan Birleşmiş Milletler simülasyonu tarzındaki etkinlikler de bu geleneğin devamıdır. Ancak insan kaynaklı simülasyonların yapısal sınırları vardır. Karşı tarafı canlandıran kişi çoğu zaman bir başka öğrencidir ve temsil ettiği ülkenin kurumsal hafızasını, söylem geleneğini ve kırmızı çizgilerini ancak yüzeysel biçimde taşıyabilir. Üstelik her simülasyon tek seferliktir; aynı krizi farklı stratejilerle yeniden oynamak, hatadan sistematik biçimde öğrenmek mümkün olmaz.
Yapay zekanın bu geleneğe kattığı yenilik tam bu noktada belirginleşir. 2022’de Science dergisinde yayımlanan çalışmada Meta’nın araştırma ekibi, müzakereye, ittifak kurmaya ve gerektiğinde ittifakları bozmaya dayalı Diplomacy oyununda insan seviyesinde oynayan CICERO sistemini tanıtmıştır. Dil modelini stratejik planlama bileşeniyle birleştiren sistem, kırk oyunluk anonim bir çevrimiçi ligde insan oyuncuların ortalama puanının iki katından fazlasını toplamış ve birden fazla oyun oynayan katılımcılar arasında en üst yüzde onluk dilime yerleşmiştir. Bu sonuç, dile dayalı bir müzakere ortamında yapay bir aktörün tutarlı ve inandırıcı biçimde davranabildiğinin ilk güçlü ampirik kanıtı sayılabilir. İzleyen yıllarda büyük dil modellerine dayalı çok aktörlü benzetimler, uluslararası kriz senaryolarında model davranışını inceleyen başlı başına bir araştırma damarına dönüşmüştür. Bilgiye dayalı üretim mimarileri (retrieval augmented generation) ise bu aktörlerin gerçek doktrin belgelerine, resmi söylem arşivlerine ve güncel verilere demirlenmesini mümkün kılarak temsil kalitesini belirgin biçimde yükseltmiştir.
Kurumsal ve Uluslararası Eğilim
Kurumsal dünya bu birikimi kayıtsız izlememektedir. Türkiye’de Dışişleri Bakanlığı’nın stratejik belgesinde belirlenen altı temel amaçtan biri, kurumsal kapasitenin güncel gelişmelerle uyumlu ve yenilikçi bir anlayışla güçlendirilmesi üzerine kuruludur ve bu kapsamda dijital dönüşüme uyum sağlanması hedeflenmektedir. Bakanlığın strateji belgesi ayrıca küresel veri yönetişimi ile güvenilir ve sorumlu yapay zeka çalışmalarına aktif katılım sağlanacağını belirtmektedir. Eylem planında Dışişleri Bakanlığı sekiz noktada sorumlu kurum olarak yer almakta, uluslararası iş birliklerinin güçlendirilmesi hedefinde birincil kurumlardan biri olarak konumlanmaktadır.
Kamuoyuna yansıyan açıklamalar da bu yönelimi desteklemektedir. Yapay Zeka Politikaları Derneği temsilcisi, diplomasiyi ilgilendiren güvenlik, enerji, ekonomi ve göç gibi konuların merkezinde artık yapay zekanın yer aldığını ve çok sayıda ülkenin diplomatik temaslarında bu konuyu ana gündeme aldığını belirtmiştir. Aynı açıklamada, Dışişleri Bakanlığı bünyesinde Bilim ve Teknoloji Politikaları Genel Müdürlüğü’nün kurulmasının ve Milli Güvenlik Kurulu kararlarında yapay zekaya bütüncül biçimde yer verilmesinin kurumsal düzeyde önemli adımlar olarak değerlendirildiği ifade edilmiştir. Türkiye Yüzyılı Dijital Diplomasi Girişimi kapsamında ise büyük veri ve yapay zeka gibi yeni teknolojilerden dış politikanın tüm kulvarlarında istifade edilmesi ve kariyer diplomatların gerekli dijital yeteneklerle donatılması hedeflenmektedir.
Karşılaştırmalı örnekler de aynı eğilime işaret etmektedir. Vietnam Dışişleri Bakanlığı, 2026 ile 2030 dönemi için diplomatik sektörde yapay zeka uygulamasına dair bir projeyi sonuçlandırma aşamasındadır. Proje kapsamında Diplomatik Akademi’nin araştırma, eğitim ve geliştirme alanlarında rol üstlenmesi öngörülmekte; eğitilen personel sayısı, yapay zeka araçlarını kullanan personel oranı ve kullanıcı memnuniyeti gibi somut göstergelerin izlenmesi planlanmaktadır. Bu örnek, yapay zeka destekli diplomasi kapasitesinin artık soyut bir vizyon değil, ölçülebilir göstergelerle takip edilen somut bir kurumsal hedef haline geldiğini göstermektedir.
Akademik ve eğitim dünyasında da somut girişimler görülmektedir. Harvard Kennedy School’un ev sahipliğinde, Cenevre Lisansüstü Enstitüsü’nün de aralarında bulunduğu ortaklarla düzenlenen Yapay Zeka Müzakere Yarışması’nın 2026 baskısı, Arktik güvenliği üzerine kurulu üç turlu bir müzakere simülasyonunda katılımcılardan yapay zeka araçlarını planlama, senaryo geliştirme ve taslak yazımında kullanmalarını istemiştir. Carleton Üniversitesi’nde Lama Mourad, 1997 Ottawa Antlaşması müzakerelerini yapay zeka destekli bir sınıf simülasyonuna dönüştürmüş; öğrenciler yapay zekanın müzakere temposunu hızlandırdığını ve değişen pozisyonlara çok daha çabuk uyum gerektirdiğini aktarmıştır. Macaristan Diplomatik Akademisi ise 2023 güz döneminde Küba Füze Krizi üzerine kurulu, büyük dil modellerinden yararlanılan deneysel bir karar verme simülasyonu denemiştir.
Eğitimdeki Boşluk
Bu girişimlerin iki ortak özelliği dikkat çekicidir. Birincisi, yapay zekanın rolü farklıdır: Cenevre örneğinde yapay zeka müzakerecinin planlama ve yazım asistanıdır, bu metnin savunduğu modelde ise masanın karşısındaki aktördür. İki rol birbirinin alternatifi değil tamamlayıcısıdır; ancak eğitim tasarımı açısından farklı becerileri geliştirir. İkincisi, bu uygulamalar çoğunlukla tek bir etkinlik, tek bir ders ya da deneysel modül ölçeğindedir ve öğrenme çıktılarına dair erişilebilir değerlendirmeler ağırlıklı olarak katılımcı algısına dayanmaktadır. Dolayısıyla kurumsal yönelim ile eğitim pratiği arasında hâlâ belirgin bir boşluk durmaktadır. Strateji belgeleri diplomatın dijital yeteneklerle donatılmasını hedeflerken, o yeteneklerin kazanılacağı öğrenme ortamı büyük ölçüde statik kalmakta, yukarıdaki girişimler henüz müfredatın kalıcı bir parçası haline gelmemiş görünmektedir. Hiçbir eğitmen, onlarca ülkenin güncel siyasi ve kültürel bağlamını gerçek zamanlı ve tutarlı biçimde tek başına canlandıramaz. Akademik literatür de bu açığı doğrulamaktadır: yapay zeka temelli müzakere araçlarının farklı senaryoların sonuçlarını modelleyerek karar alma sürecine katkı sunabileceği, bu sayede daha etkili müzakere stratejilerinin geliştirilebileceği vurgulanmaktadır. Sorun aracın yokluğu değil, aracı eğitim tasarımına tercüme edecek kavramsal çerçevenin eksikliğidir.
Katmanlı Simülasyon Mimarisi
Bu boşluğu kapatmaya aday kavramsal model, katmanlı bir simülasyon mimarisidir. İlk katman genel jeopolitik bağlamı kurar: güç dağılımı, bölgesel dengeler, sistemik kısıtlar. İkinci katman aktöre özgü siyasi, kurumsal ve kültürel kısıtları temsil eder: iç siyasetin daralttığı hareket alanı, tarihsel ittifak refleksleri, söylem gelenekleri. Üçüncü katman krizin gerçek zamanlı gelişimini işletir: öğrencinin her hamlesi, sistemin bağlama duyarlı tepkisiyle karşılanır ve senaryo dallanır. Bu üç katmanın üzerine dördüncü bir unsur eklenmelidir: yapılandırılmış değerlendirme döngüsü. Her oturumun sonunda öğrencinin kararları, açtığı ve kapattığı seçenekler üzerinden çözümlenir; hangi hamlenin hangi kapıyı kapattığı görünür kılınır. Böylece deneyim, eğlencelik bir oyun olmaktan çıkıp bilinçli pratiğe dönüşür.
Burada belirleyici olan tasarım ilkesi, yapay zekanın kahin olarak değil idman ortağı olarak konumlandırılmasıdır. Sistemin görevi öğrenciye doğru cevabı söylemek değil, öğrencinin muhakemesini gerçekçi bir dirençle sınamaktır. Ölçek avantajı da ancak bu ilkeyle birlikte anlam kazanır: iyi kurulmuş bir sistem, öğrenciye yüzlerce kriz senaryosunu farklı aktör kombinasyonlarıyla ve sınırsız tekrarla sunabilir. Pilotun uçuş simülatöründe, sporcunun antrenman sahasında uzun süredir yararlandığı bilinçli pratik imkânı, böylece ilk kez diplomasi eğitiminin de erişimine girmektedir. Zımni bilginin tamamı elbette aktarılamaz; ancak o bilginin kazanılacağı deneyim sayısı radikal biçimde çoğaltılabilir.
Burada makul bir itiraz öne sürülebilir: Polanyi’ye göre zımni bilgi insan ilişkisi içinde, usta ile çırak arasındaki etkileşimle edinilir; bir makineyle kazanılan deneyim aynı bilgi türünü üretir mi? Bu metnin savı, simülasyonun ustanın yerini aldığı değil, ustanın yetiştirmek istediği muhakemenin ham maddesini, yani belirsizlik altında karar verme tekrarını çoğalttığıdır. Güven kurma, bir jestin ağırlığını tartma ve sessizliğin anlamını okuma gibi ilişkisel boyutlar ise insan muhatap ve usta rehberliği olmadan tam olarak gelişmeyecektir. Bu nedenle sistem, insan eğitmenin yönettiği değerlendirme oturumlarıyla birlikte tasarlanmalıdır: yapay zeka atölyeyi genişletir, ustayı ortadan kaldırmaz.
Riskler
Bu potansiyel, ciddiye alınması gereken risklerle birlikte gelmektedir. İlk risk, temsilin indirgemeci doğasıdır. Bir modelin belirli bir ülkenin dış politika tarzını temsil etmesi, kaçınılmaz olarak eğitim verisindeki kalıpların yeniden üretimidir; diplomatik gerçekliğin öngörülemeyen bireysel kararları ve tarihsel tesadüfleri bu kalıpların dışında kalır. Simülasyonun gerçekçiliği ile basitleştirme tehlikesi arasındaki gerilim, tasarımın her aşamasında gözetilmesi gereken bir sınırdır.
İkinci risk otomasyon yanlılığıdır: öğrencinin, modelin ürettiği ülke temsillerini gerçekliğin kendisi sanması. Model bir müzakere tarzını canlandırırken aslında verideki ortalama anlatıyı canlandırır ve bu ortalama, dikkatle çerçevelenmezse kalıp yargıları pekiştirebilir. Buna, modellerin kendinden emin biçimde yanlış bilgi üretebilme eğilimi eklenmelidir. Nitekim deneysel bulgular bu ihtiyatı desteklemektedir: harp oyunu benzetimlerinde sınanan, 2023 dönemine ait beş farklı hazır büyük dil modelinin tamamının tırmandırıcı ve öngörülmesi güç davranış kalıpları sergilediğini ortaya koyan çalışma, bu araçların eğitim bağlamında dahi eleştirel denetim olmaksızın kullanılmaması gerektiğini hatırlatmaktadır. Aynı araştırma çevresinin 107 ulusal güvenlik uzmanıyla yürüttüğü sonraki çalışma tabloyu inceltmektedir: model ve insan yanıtları arasında yüksek düzeyde uyum bulunmakta, ancak modellerin daha saldırgan davranabildiği ve senaryodaki değişikliklerden belirgin biçimde etkilendiği görülmektedir. Buradan çıkan ders, modellerin her koşulda tırmandırıcı olduğu değil, davranışlarının modele ve senaryoya göre değiştiği ve bu nedenle sürekli denetlenmesi gerektiğidir. Simülasyondaki yapay aktör bir öğretmen değil, davranışı sürekli sorgulanması gereken bir egzersiz aygıtıdır ve öğrenciye tam da bu eleştirel mesafe öğretilmelidir.
Üçüncü risk kümesi veri ve model egemenliğine ilişkindir. Bir ülkenin gelecekteki diplomatlarının, başka yargı alanlarında barındırılan ve başka bağlamların verisiyle eğitilmiş modeller üzerinde yetişmesi, hem veri güvenliği hem de temsil önyargısı bakımından sorgulanmalıdır. Bu durum, milli dil ve bağlam külliyatlarına dayalı bileşenlerin geliştirilmesini teknik bir ayrıntı olmaktan çıkarıp doğrudan eğitim politikasının parçası haline getirmektedir. Son olarak erişim eşitsizliği vardır: bu sistemleri geliştirebilen kurumlar ile geliştiremeyenler arasındaki kapasite farkı, diplomasinin zaten eşitsiz olan alanını derinleştirebilir. Teknolojik dönüşümün genç diplomatlar ve sınırlı kaynaklara sahip kurumlar için bir eşitleyici işlev görmesi, kendiliğinden gerçekleşmeyecek, bilinçli bir tasarım tercihi gerektirecektir.
Öneriler
Bu değerlendirmelerden birkaç somut yönelim türetilebilir. Diplomasi eğitimi veren kurumların müfredatlarına, katmanlı simülasyon mantığına dayanan uygulamalı modüller eklenmeli; kamu kurumları ile üniversiteler arasında bu sistemlerin geliştirilmesine yönelik ortak pilot projeler başlatılmalıdır. Sistemlerin etkisi, Vietnam örneğinde görüldüğü gibi eğitilen kişi sayısı, kullanım oranı ve öğrenme çıktıları gibi somut göstergelerle izlenmelidir; mevcut uygulamalarda ağırlıklı olan katılımcı algısı ölçümlerinin ötesine geçilerek, simülasyon öncesi ve sonrasında karar kalitesini karşılaştıran kontrollü değerlendirmeler tasarlanmalıdır. Modellerin ürettiği aktör davranışları, düzenli olarak bölge uzmanları ve emekli diplomatlardan oluşan denetim mekanizmalarından geçirilmeli; Türkçe diplomatik külliyata dayalı veri setlerinin oluşturulması öncelikli bir yatırım alanı olarak tanımlanmalıdır. Genç diplomat adaylarının bu araçlara erişimi ise kurumsal kapasite farkını derinleştirmeyecek biçimde, burs ve program temelli mekanizmalarla desteklenmelidir.
Sonuç
Yapay zekanın diplomasi eğitimine girişi, mesleğin insani çekirdeğini tehdit eden bir gelişme olarak değil, o çekirdeğin, yani belirsizlik altında muhakemenin nerede ve nasıl en iyi geliştiğine dair yeni bir soru olarak okunmalıdır. Nicolson’ın zanaatı ortadan kalkmamakta, zanaatın atölyesi değişmektedir. Zımni bilgiyi yüzyıllardır kıdem dağıtıyordu; katmanlı simülasyon mimarileri bu bilginin en azından bir bölümünü ölçeklenebilir, tekrarlanabilir ve erişilebilir kılma imkânı sunmaktadır. Türkiye’nin kurumsal yönelimi ve karşılaştırmalı örnekler, meselenin artık soyut bir gelecek tartışması değil, somut bir politika ve tasarım gündemi olduğunu göstermektedir. Sentetik müzakere masası kurulmuştur; asıl soru, o masaya kimin, hangi araçlarla ve hangi eleştirel donanımla oturacağıdır.
Edipcan Türk
Karabük Üniversitesi, Uluslararası İlişkiler
Kaynaklar
Harold Nicolson, Diplomacy, Oxford University Press, 1939.
Michael Polanyi, The Tacit Dimension, University of Chicago Press, 1966.
Thomas C. Schelling, The Strategy of Conflict, Harvard University Press, 1960.
Meta Fundamental AI Research Diplomacy Team (FAIR) vd., “Human level play in the game of Diplomacy by combining language models with strategic reasoning”, Science, Cilt 378, 2022.
Juan Pablo Rivera vd., “Escalation Risks from Language Models in Military and Diplomatic Decision Making”, ACM FAccT Konferansı Bildirileri, 2024.
Max Lamparth vd., “Human vs. Machine: Behavioral Differences Between Expert Humans and Language Models in Wargame Simulations”, AAAI/ACM AIES Konferansı Bildirileri, 2024.
Alp Cenk Arslan, “Türkiye’nin Yapay Zekâ Destekli Diplomasi Vizyonu: Neredeyiz ve Strateji Belgeleri Neler Söylüyor?”, Kriter Dergi.
Anadolu Ajansı, “Yapay Zeka Politikaları Derneğinden AI Diplomacy Açıklaması”.
Türkiye Yüzyılı, “Dijital Diplomasi Girişimi”, turkiyeyuzyili.com.
Vietnam Dışişleri Bakanlığı, 2026 ile 2030 Dönemi Diplomatik Sektörde Yapay Zekanın Uygulanması Projesi.
Geneva Graduate Institute, “AI Negotiation Challenge: Global Simulation 2026”, graduateinstitute.ch.
Carleton University, “Professor Enriches Classroom Negotiations Using Artificial Intelligence”, carleton.ca, 25 Şubat 2026.
Gábor Nyáry, “DiploGPT: Large Language Models in Diplomatic Training”, DISPA Toplantısı, Budapeşte, 2024.
