“Yapay Zekâ ve Yaratıcılar” serimizin 10. konuğu, Multidisipliner Sanatçı ve Nohlab‘in Kurucu Ortağı Candaş Şişman. Dijital ve mekanik teknolojileri yaratıcı bir ifade aracı olarak kullanan Candaş, çoklu duyusal enstalasyonlar, kinetik heykeller ve görsel-işitsel performanslar gibi disiplinlerarası çalışmalarla izleyicilerin zaman, mekan ve hareket algısını yeniden şekillendiriyor. Sanatçıyı, “Yeni Yaratıcılar” serimizde de konuk etmiştik.
Candaş Şişman, görsel-işitsel performanslar üreten iş birliği platformu NOS’un da kurucularından. Son yıllarda çeşitli üniversitelerde ses sanatı üzerine dersler veriyor. 2007’den bu yana Prix Ars Electronica Mansiyon Ödülü ve Japon Medya Sanatları Festivali’nde Jüri Özel Ödülü’nü alan Candaş Şişman, Venedik Mimarlık Bienali, Ars Electronica, TEDx, TodaysArt ve FILE gibi birçok önemli festival ve sergiye katılmış.
Yapay zekâyı üretim süreçlerine organik bir biçimde entegre eden Candaş, onu düşünsel ve yaratıcı bir ortak olarak görüyor. Projelerinde, izleyiciyi fiziksel ve dijital gerçeklikler arasında etkileşimli deneyimlere davet ediyor. Yapay zekâyı sadece estetik bir araç olarak değil, analiz eden ve yeni bir görsel dil kuran üretken bir katman olarak kullanıyor. Candaş’ın yaklaşımı, yapay zekânın yalnızca teknik bir hızlandırıcı değil, aynı zamanda düşünceyi genişleten ve olasılıkları çoğaltan bir alan olarak nasıl kullanılabileceğini gözler önüne seriyor.
“Yapay zekâyı insanlığın kolektif birikiminin bir yansıması olarak görüyorum.”
Yapay zekâyla aran nasıl?
Candaş Şişman: Yapay zekâ konusunda 5-6 sene önce daha mesafeliydim. Potansiyelinin farkındaydım ama birçok yeni teknolojide olduğu gibi bu alanda da iş bağlamından kopup paketleme ve satış meselesine dönüşmüştü. NFT ve metaverse hype’ında da bunu görmüştük. Böyle anlarda meselenin gerçek değeri çok çabuk geri plana düşüyor. O yüzden hemen atlayıp en önde yer alma refleksiyle değil, önce izlemeyi ve alanın nereye evrildiğini anlamayı tercih ettim. Son birkaç yılda ise gerçekten ciddi bir sıçrama yaşandı. Yapay zekânın gündelik hayatın içine bu kadar hızlı ve pratik biçimde girmesi bence beklenenden daha büyük bir etki yarattı. Benim için de ilişki o noktadan sonra değişti. Şu an onu sadece üretimi hızlandıran bir araç olarak değil, sınırlı bilişsel kapasitemizi genişletebildiğimiz bir uzantı ve yaratıcı bir ortak olarak görüyorum.
Fiziksel gerçeklikte sürekli sınırlara çarpıyoruz: malzeme, bütçe, teknik, fizik, hatta dilin kendisi. Yapay zekâ bu duvarları en azından şimdilik düşünce aşamasında gevşetiyor. O yüzden onu bir çıktı makinesi gibi değil, daha çok diyalog kurduğum bir araştırma alanı gibi kullanıyorum. Benim için mesele sadece bir komut verip sonuç almaktan çok, bu etkileşim içinde düşüncenin yön değiştirmesi, yeni ihtimallerin açılması, sürecin daha döngüsel hale gelmesi ve bu süreçten yeni yaklaşımlar kazanmam. Bir yandan da yapay zekâyı insanlığın kolektif birikiminin bir yansıması olarak görüyorum. Biz de çevremizin, geçmişimizin ve deneyimlerimizin birer yansımasıyız. Bu yüzden yapay zekâ, özgünlük, yaratıcılık ya da özgür irade gibi insana özgü sandığımız kavramları yeniden sorgulamamızı sağlıyor. Bu rolü de benim için oldukça önemli.
Her gün kullandığın yapay zekâ araçları var mı? Hangileri?
Candaş Şişman: Tabii ki var, artık günlük rutinimin ciddi bir parçası haline geldiler. LLM tarafında her gün kullandıklarım ChatGPT ve Gemini. Onları sadece metin üretmek için değil; bir fikri farklı açılardan görmek, yeniden çerçevelemek, sadeleştirmek, başka bir dile çevirmek, bazen düşünmeyi hızlandırmak, bazen de kendi fikrimi dışarıdan duymak için kullanıyorum. Artık hafızamın bir uzantısı gibi çalışmaya başladılar diyebilirim.
Görsel üretimde ise Midjourney temel aracım haline geldi. Bu sıralar biraz daha az kullanıyorum ama bir dönem neredeyse bağımlılık seviyesinde kullanıyordum. Çoğu zaman doğaçlama ve amaçsız bir şekilde; zihinsel olarak rahatlamak, kafa dağıtmak, beyin fırtınası yapmak ve yeni olasılıkları görmek için görsel üretiyorum.
Bunların yanında birkaç günde bir kullandığım başka araçlar da var: Krea, Antigravity, Topaz, Perplexity, Claude, Veo3, Copilot ve NotebookLM gibi. Stüdyo yönetimi tarafında da Sana’dan faydalanıyorum.
Bunları birbirinden kopuk araçlar gibi değil, daha çok birbirinin devamı gibi çalışan bir ekosistem olarak görüyorum. Bazen bir modelin çıktısını başka bir modele, oradan çıkanı da bir başkasına veriyorum. Süreç böyle olunca tek bir araçtan sonuç almak yerine, farklı modeller arasında diyalog kurarak katman katman damıtılan bir üretim akışı oluşuyor.
Üretim süreçlerinde aktif olarak hangi yapay zekâ araçlarını kullanıyorsun?
Candaş Şişman: Nohlab tarafında büyük ölçekli kapsayıcı mekânsal deneyimler kurgularken, simülasyonların büyük çoğunluğunu yapay zekâ ile üretiyoruz. Özellikle fikir görselleştirme, hızlı prototipleme ve varyasyon üretme aşamalarında çok güçlü. Kompozisyon, materyal, form ve sahneleme kararlarını daha hızlı tarayabiliyoruz. Yaratıcı yön ve sanat yönetmenliği tarafında da hazır referans aramak yerine, fikri daha iyi anlatmak için projeye özel referanslar üretmekte çok işime yarıyor. Bu tarafta en sık kullandıklarım: Midjourney, Krea, Veo3, Nano Banana, Topaz.
Bunun dışında LLM’leri hem kişisel hem de stüdyo tarafında çok sık kullanıyorum. Mail ve yazı işleri, araştırma, beyin fırtınası, proje önerisi, finans, teklif hazırlanması, toplantı takibi ve özetleme gibi alanlarda sürekli devredeler. (ChatGPT, Gemini, Perplexity/Comet, Copilot, Sana).
Kişisel tarafta ise bunu daha spekülatif bir alana taşıyorum: enstalasyon tasarımları, mekân tasarımları ve deneyim tasarımları. Burada yapay zekâ daha çok bir fikrin olası yönlerini keşfetmek, bunları görselleştirmek ve düşünceyi başka ihtimallere doğru evirmek için devreye giriyor. Bazen fiziksel olarak üretemeyeceğim şeylerin simülasyonunu görmek bile bakış açımı başka bir noktaya taşıyabiliyor. Bu yüzden yapay zekayı kişisel pratiğimde sadece sonuç almak için değil, fikrin etrafından dolaşmak, onu çoğaltmak ve spekülasyon yapmak için aktif olarak kullanıyorum.
İşin daha deneysel ve teknik tarafında ise proje bazlı olarak vibe coding yaklaşımıyla araçlar geliştiriyorum. Örneğin, interaktif bir simülasyon programı üretmek ya da belirli bir ihtiyaca göre sistemler geliştirmek gibi. Son dönemde biraz daha agent’lar ve yapay zekâ ile finans olasılıkları üzerine de araştırmalar yapıyorum. Bu tarafta da daha çok geliştirme ve agent odaklı araçlar devreye giriyor (Claude Opus, Antigravity, OpenClaw).
Yapay zekâ ile yaptığın ilk denemelerden çıkan bir işi bizimle paylaşır mısın?
Candaş Şişman: Nohlab tarafında yapay zekâyı doğrudan entegre ettiğimiz ilk projelerden biri AI Pianist oldu. Projeyi 2019’da Güney Kore’deki Daejeon Sanat Müzesi için ürettik. Burada Kore İleri Bilim ve Teknoloji Enstitüsü KAIST ile iş birliği yaparak onların geliştirdiği yapay zekâ piyanist VirtuosoNet ile çalıştık. Philip Glass, Olivier Messiaen, Sergei Prokofiev ve Dmitri Shostakovich gibi bestecilerin seçili repertuvarını otomatik kuyruklu piyanoda yorumlayan bu sistem, 16 besteci ve 226 yorumcunun verisiyle eğitilmişti. Biz de yapay zekâ piyanistin etrafındaki görsel dünyayı tamamen gerçek zamanlı ve sese duyarlı şekilde kurduk. Bunun için Nohlab olarak Osman Koç‘la birlikte 2011’den beri geliştirdiğimiz yazılımımız NOS’u kullandık. Bu yazılım ses frekanslarını anlık analiz ederek gerçek zamanlı jeneratif görsel üreten bir enstrüman gibi çalışıyordu. Sonuçta izleyiciler; yapay zekâ destekli kinetik bir otomasyon ile jeneratif görsel sistemin aynı anda birbirini beslediği 18 dakikalık canlı bir görsel-işitsel performansı deneyimledi. Proje Kore’den sonra İstanbul Atatürk Kültür Merkezi açılışı kapsamında da sergilendi.
Nohlab tarafında bir diğer önemli proje de 2022 başlarında Royal Dublin Society için ürettiğimiz Van Gogh: An Immersive Journey oldu. Burada yapay zekâyı süsleyici bir efekt gibi değil, daha çok analiz eden ve yeni bir görsel dil kuran üretken bir katman olarak ele aldık. Dört bölümlü kapsayıcı deneyimimizin 4 dakikalık final kısmında özel bir yazılım, 2.000’den fazla Van Gogh eserini kategorize edip analiz ediyor; ardından yüksek boyutlu algoritmalar ve sinir ağlarıyla onun dünyasından beslenen ama birebir ona ait olmayan yeni hareketli görseller üretiyordu. Ben projede yaratıcı yön ve sanat yönetimi tarafını üstlenmiştim. Makine öğrenmesi ve yaratıcı kodlama tarafında ise bu alanda önemli isimlerden biri olan Hakan Gündüz’le birlikte çalıştık. O dönem, yani 2021–2022 bandında, bugünkü gibi hazır araçlar yoktu; süreç daha çok özel yazılımlar, özel akışlar ve yaratıcı kodlama temelli sistemlerle ilerliyordu. Bu yüzden bizim için erken dönem, daha deneysel bir yapay zekâ entegrasyonuydu. Hatta prompt bazlı görsel üretimi ilk o zaman deneyimlemiştim. Proje bu sene İstanbul Dijital Deneyim Müzesi’nde de gösterildi ve 300 binden fazla kişi deneyimledi.
Son dönemde yapay zekâ kullanarak üretip gurur duyduğun bir işin var mı?
Candaş Şişman: Kendi yaptıklarımla çok kolay tatmin olan ya da rahatça “gurur duyuyorum” diyen biri değilim. Ama 2022’den beri sürdürdüğüm yapay zekâ destekli araştırma pratiğim csis–ai’ı paylaşabilirim.
csis–ai
csis–ai, çağdaş sanat perspektifinden üretken yapay zekânın düşünsel ve yaratıcı potansiyelini araştırdığım açık uçlu bir proje. Burada yapay zekâ ile görseller, form denemeleri, fikir eskizleri ve simülasyonlar üretiyorum. Daha çok enstalasyonlar, spekülatif tasarımlar, heykeller, mimari formlar ve mekânsal deneyimler üzerine odaklanıyorum. Süreç çoğunlukla sabit bir sonuçtan çok, doğaçlama, remiks ve varyasyon mantığıyla ilerliyor. Bir imge başka bir ihtimali açıyor, bir form başka bir kurguya dönüşüyor; bu diyalog da beni çoğu zaman hiç beklemediğim yönlere taşıyor.
csis–ai
“Yapay zekâyı sadece sonuç veren bir araç gibi değil, düşünceyi genişleten bir ortak gibi ele alıyorum.”
csis–ai’de benim için önemli olan sadece estetik formlar üretmek değil; fiziksel dünyanın dayattığı ölçek, malzeme, yerçekimi ve yöntem gibi kısıtlardan bir süreliğine uzaklaşıp daha özgür ve spekülatif düşünme alanları açabilmek. Bu yüzden yapay zekâyı sadece sonuç veren bir araç gibi değil, düşünceyi genişleten bir ortak gibi ele alıyorum. Dijital teknolojinin hesaplama esnekliğiyle insan sezgisi ve deneysel tasarım yaklaşımı yan yana geliyor; bu da yeni ifade biçimlerine, yeni üretim mantıklarına ve bazen tek başıma düşünerek ulaşamayacağım ihtimallere alan açıyor. Özellikle spekülatif fikirler ve enstalasyon tasarımları üzerine düşünmek, bunların simülasyonlarını üretmek projenin önemli bir parçası.
csis–ai
Benim için csis–ai projesinin asıl heyecan verici tarafı, ürettiğim bu çıktıların ilerleyen aşamalar için fiziksel uygulanabilirliğini, sergilenme biçimlerini ve mekânsal karşılıklarını da baştan düşünerek üretmek. csis–ai, sadece yapay zekâ destekli bir görsel üretim alanı değil; gelecekte fiziksel dünyada karşılığı olabilecek projelerimin düşünsel, görsel ve yapısal altyapısını kurduğum bir deney alanı. Burada üretilen görselleri ve tasarım fikirlerini zamanla somut, mekânsal ve duyusal deneyimlere, söylevi olan sanat enstalasyonlarına dönüştürmek, en temel motivasyonlarımdan biri.
csis–ai
Bunun yanında, yapay zekânın düşünsel tarafını da en az üretim tarafı kadar önemsiyorum; çünkü bunun sadece üretim biçimlerini değiştiren bir teknoloji değil, insanlığın evrimsel yönünü etkileyecek bir kırılma noktası olduğunu düşünüyorum. Bu yüzden üç yıl önce bu konu üzerine yazdığım şu makaleyi de paylaşmak isterim. Yazıda kabaca yapay zekânın toplumsal etkileri, insan–makine ilişkisi, sanat ve üretimde yapay zekâ, yaratıcılık, anlam üretimi ve bunların dönüşümü; yapay zekânın fizikselleşmesi, evrimin melezleşmesi, gerçeklik manipülasyonu ve AGI gibi kavramlar üzerine düşüncelerimi paylaşıyorum.
Yapay zekânın gelişimi kariyer hedeflerinde bir değişiklik yarattı mı?
Candaş Şişman: Aslında hedeflerimi değiştirdi demem doğru olmaz; daha çok yeni kapılar açtı diyebilirim. Benim yaklaşımım hep hype’a kapılmadan yeni gelişen yöntem ve teknikleri, üretimlerime anlamlı ve organik biçimde dahil etmek oldu. Yapay zekâ da bu anlamda yönümü değiştirmekten çok, zaten ilgilendiğim meselelere dahil oldu. Tabii, bu durum düşünsel süreci hızlandırdı, olasılıkları genişletti, test etme ve simülasyon kurma biçimimi değiştirdi. Ama bu durumu, hedeflerimden sapmak gibi değil, odaklanmam gereken noktalara daha hızlı yönelmemi sağlayan bir gelişme olarak görüyorum.
Teknik ve estetik kalite giderek demokratikleştiği için, yüksek estetik kalitede çıktılara ulaşmak artık eski değerini taşımıyor. Bu yüzden asıl belirleyici olan şey: ne söylediğin, neden yaptığın ve nasıl bir bağlam kurduğun. Deneyim, anlam ve yorum daha da önemli hale geliyor. Yapay zekânın en önemli etkisini burada hissediyorum ve üretimlerimde daha fazla bu noktalara odaklanmam gerektiğini düşünüyorum.
“Gelişmelerin heyecan veren tarafları kadar etik, regülasyon ve paylaşım boyutlarını da yoğun şekilde tartışmamız gerekiyor.”
1 yıl sonra sence üretken yapay zekâ araçları hangi seviyede olacak?
Candaş Şişman: Bir yıl içinde en görünür değişim bence agent’lar tarafında olacak. Bugün vakit harcadığımız birçok şeyi otomasyona bağlayabileceğiz ve bu da teknolojiyle kurduğumuz ilişkiyi değiştirecek; daha doğrudan, daha akışkan, bazı alanlarda neredeyse arayüzün görünmezleştiği bir kullanım biçimine doğru gideceğiz. Kişisel verilerimiz ve alışkanlıklarımız ile beslenen kişiselleştirilmiş yapay zekâ sistemleri daha fazla öne çıkacak. Vibe coding tarafında ihtiyaca göre mikro uygulamalar ve kişisel araçlar üretmek daha sıradan hale gelecek. Metin, imge, video ve ses arasında geçiş yapan multimodal sistemler çoğalacak. Bir yandan da üretimin zanaat kısmı daha da sadeleşecek; teknik ve estetik kaliteye ulaşmak kolaylaşacak.
Beni asıl heyecanlandıran taraf ise 10-20 yıl sonrası. Biyolojik verilerle beslenen kişiselleştirilmiş yapay zekâ sistemleri, sadece teknolojiyi kullanma alışkanlıklarımızı değil, çevremizi algılama ve düşünme biçimimizi de temelden değiştirecek. Özellikle beyin-bilgisayar arayüzleri ve nöroteknolojiler yapay zekâyla daha derin biçimde entegre olduğunda, herhangi bir arayüz kullanmadan biyolojik verileri gerçek zamanlı olarak ortamlara ve deneyimlere çevirebildiğimiz bir noktaya gelebiliriz. Anlık düşüncelerimizi farklı çıktılara dönüştürebildiğimiz, hatta içinde dolaşabildiğimiz dünya simülasyonları ve nörolojik düzeyde gerçeklik kurguları mümkün olabilir. O noktada sanat ve tasarımın malzemesi sadece görüntü ya da ses değil, doğrudan insan algısı ve kurgulanmış gerçeklikler haline gelebilir. Duyusal ve bilişsel düzeyde çok daha derin, çok daha kişiselleştirilmiş deneyimlerden bahsediyor olacağız.
Bunlar benim için heyecan verici noktalar. Ama aynı zamanda veri gizliliği, biyolojik manipülasyon, erişimdeki eşitsizlik ve kontrol açısından ciddi riskler de taşıyor. Özellikle bu teknolojilere erişim eşit ve adil olmazsa, insanlar arasındaki fark sadece ekonomik değil, bilişsel ve bedensel düzeyde de büyüyebilir. O yüzden bu gelişmelerin heyecan veren tarafları kadar etik, regülasyon ve paylaşım boyutlarını da yoğun şekilde tartışmamız gerekiyor.
“Yapay zekâyı üretim süreçlerine mümkün olduğunca erken ve anlamlı biçimde dahil etmek önemli.”
Yaratıcı sektörlerde çalışmayı hayal eden ya da bu alana yeni giren bir gence, yapay zekâ konusunda nereden başlamasını önerirsin?
Candaş Şişman: Hype’a kapılmadan ama gecikmeden denemelere başlamasını öneririm. Yapay zekâyı üretim süreçlerine mümkün olduğunca erken ve anlamlı biçimde dahil etmek önemli. Ama bence asıl mesele sadece estetik ya da teknik olarak güçlü bir çıktı almak değil; neyi, neden yaptığını gerçekten düşünmek. Çünkü artık çok fazla insan benzer araçlarla benzer kalitelerde üretim yapabiliyor ve bu daha da artacak. Farklılaşma meselesi hangi aracı kullandığından çok, yaptığın seçimler, kurduğun bağlam ve neyi neden ürettiğinle ilgili. Bu soruları erken sormak, araçlara kapılmadan önce bakış açısını geliştirmek çok önemli. Yoksa sadece araçların tanıdığı imkânlar dahilinde standart üretimler yaparsın. Araçların arayüzünü ezberleyip bir teknisyene dönüşmek yerine önce derdini netleştir, sonra yapay zekâyı o derdi derinleştiren bir araştırma alanı gibi kullan.
“Yapay zekâ” ve “yaratıcılık” kelimeleriyle tek cümlelik bir tespit ya da motto üretir misin?
Candaş Şişman: İnsan yaratıcılığı da yapay zekâ da; deneyimleri, verileri ve olasılıkları bir araya getirip farklı kombinasyonlar üretme prensibine dayanıyor, bunun farkında olmak ve yaratıcılığı gereğinden fazla yüceltmemek, insanı insan yapan noktaları daha iyi anlamamıza olanak sağlayabilir.
Türkiye’den ve dünyadan, yapay zekâ ile üretilmiş ve çok beğendiğin birer iş paylaşır mısın?
Candaş Şişman: Dünyadan Takayuki Todo‘nun 2025 tarihli Dynamics of a Dog on a Leash projesini paylaşmak istiyorum. Boston Dynamics tipi, yapay zekâ destekli otonom dört ayaklı bir robot köpek, tek bir zincirle tutulmuş halde izleyicilere saldırmaya çalışıyor. İzleyici güvenli bir mesafeden onu izlerken robot düşüyor, kalkıyor, tekrar saldırıyor ve sonunda aşırı ısınıp duruyor. Çok yalın görünen ama katmanları derin bir proje. Beni etkileyen tarafı, yapay zekânın burada teknik bir gösteri olarak değil, empati, korku, şiddet, özerklik ve kontrol gibi kavramları sorgulatan fiziksel bir deneyim olarak kurgulanması. Robot olduğunu biliyorsun, acı çekmediğini de biliyorsun; ama bir noktada buna rağmen onunla bağ kuruyorsun. Biliş düzeyinde robot ile canlı arasındaki sınır bulanıklaşıyor. Etik ve insan–makine ilişkisine rahatsız edici ama vurucu bir yerden bakıyor.
Türkiye’den ise Bager Akbay‘ın 2016’da 3. İstanbul Tasarım Bienali’nde gösterdiği Çoban projesi aklıma geliyor. Bager burada otonom bir küratör ve prodüktör gibi çalışan yapay zekâ destekli algoritmik bir sistem tasarlıyor. Amaç, gerçek dünyada bir galeride bienal için sergi tasarlamak, hazırlamak ve inşa etmek. Sistem sadece fikir üreten bir yapı değil; gerçek insanlara gerçek dünyada görevler vererek onları sergi kurulumunun parçası haline getiriyor. Hiçbir insan tarafından doğrudan kontrol edilmeyen ama insanları kendi amacı doğrultusunda araç olarak kullanan kavramsal bir otomat. Özerklik, niyet, kontrol ve insanın sistem içindeki rolü gibi meseleleri sorgulayan, Türkiye’den çıkmış bu alanda önemli işlerden biri. On yıl önce yapılmış olmasına rağmen bugünkü yapay zekâ ajanlarını ve önümüzdeki dönemi öngörmüş bir proje.
Çoban
csis–ai
csis–ai
csis–ai
Candaş Şişman‘ın çalışmalarını Instagram’ı, LinkedIn profili ve Facebook sayfası üzerinden takip edebilirsiniz. Deneysel yapay zekâ çalışmalarını ise buradan inceleyebilirsiniz.
Görsel: Candaş Şişman
