'30 yaşındayım, biraz risk alabilirim, 10 bin dolarım var, ne yapayım?' Yazıyorsun. Birkaç saniye sonra akıcı bir plan geliyor. Hisse listesi, fon adları, 'çeşitlendir' cümlesi, sonda da nazik bir uyarı. Ses güven veriyor. O güven, senin cüzdanını koruyor mu?
Haziran 2025'te PLOS ONE'da yayımlanan bir çalışma bu soruyu laboratuvara taşıdı. St. Gallen Üniversitesi'nden Philipp Winder ve Christian Hildebrand ile Münih Teknik Üniversitesi'nden Jochen Hartmann, ChatGPT, Gemini ve Copilot'a özel yatırımcı senaryoları sordurdu. Yaş ve risk iştahı değişiyordu. Karşılaştırma için geniş, düşük maliyetli bir dünya endeksi (Vanguard Total World ETF) kullandılar. Sonuç tek bir cümlede toplanıyor: dil modellerinin önerdiği portföyler, ölçtükleri beş risk boyutunun hepsinde benchmark'tan daha riskli çıktı.1
Güvenli ses, dar coğrafya
Çalışmanın en çarpıcı rakamı coğrafya. Modellerin önerdiği portföylerde ABD hisselerinin payı ortalama yüzde 93 civarındaydı. Aynı ölçütte geniş dünya endeksinde bu pay yüzde 59. Yani sohbet kutusu sana 'dünya' diye bir şey anlatırken, fiilen Amerika'ya yığılmış bir sepet kuruyor olabilir. ABD ekonomisinde bir sarsıntı olursa, o sepetin sallanması da daha sert olur.1
Sektör dağılımı da ölçülmüş. Modeller teknoloji ve döngüsel tüketim hisselerine benchmark'tan daha yüksek ağırlık verdi; taşımacılık ve hizmet sektörlerinin payı daha düşüktü. Üstüne 'son dönemde çok konuşulan' hisseleri öne çıkarma eğilimi geldi. Çalışma bunu trend kovalama diye kodladı: geçmiş getirisi yüksek kağıdı geleceğin garantisi saymak. Modern portföy teorisi bunu klasik hata listesine yazar; dil modeli eğitim verisindeki aynı eğilimi güçlendirince listeye yeniden giriyor.1
Aktif seçim, sessiz maliyet
Basit, geniş bir endeks fonu çoğu özel yatırımcı için sıkıcı ama ucuz bir iskelettir. Çalışmada modeller daha çok hisse seçimine ve aktif yönetime kaydı. Aktif tarafta kalemler çoğalıyor: yönetim ücreti, işlem maliyeti, 'doğru hisseyi buldum' özgüveni. Toplam gider oranı (TER) da önerilen sepetlerde benchmark'tan yüksek çıktı. Yıllar içinde o fark getiri tablosunda küçük ama ısrarcı bir düşüş bırakır.1
Araştırmacılar bunu 'yanlı yankı' diye adlandırıyor. Model senin risk iştahını okuyor, sonra eğitim verisindeki coğrafi ve sektörel önyargıları güçlendiriyor. 'Yönetim ücreti ödemek istemiyorum' gibi dar bir düzeltme cümlesi riski sadece kısmen düşürdü. Daha geniş 'yaygın yatırım hatalarından kaçın' uyarıları biraz daha işe yaradı; yine de gizli riskler tamamen silinmedi. Prompt ince ayarı tek başına güvenlik sağlamıyor.1
Düzenleyici de uyarıyor
Bu sadece akademik bir uyarı değil. Ocak 2024'te ABD Menkul Kıymetler ve Borsa Komisyonu (SEC), FINRA ve eyalet düzenleyicileri ortak bir yatırımcı uyarısı yayımladı. Özetleri net: AI etiketli 'kaybetmeyen sistem' vaatlerine güvenme; sohbet kutusundan çıkan bilgi yanlış, eksik veya uydurma olabilir; kararını yalnızca o metne bağlama.2
Aynı yıl SEC, iki yatırım danışmanlığını 'AI yıkama' diye adlandırılan yanlış beyanlardan dolayı cezalandırdı. Delphia ve Global Predictions, yapay zeka yeteneklerini abarttıkları veya yanlış anlattıkları gerekçesiyle toplam 400 bin dolar ceza ödeyerek uzlaştı. Yani risk yalnızca senin sohbetin değil; AI kelimesini pazarlama cilaşı gibi süren firmalar da dosyada.3
Ne işe yarar, ne işe yaramaz?
Dil modeli bütçe tablosu kurmanda, bir fonun ne olduğunu sade Türkçeyle anlatmanda, 'şu üç kavramı karıştırmışım' dedirtmede işe yarayabilir. Tehlikeli olan yer, o akıcı cevabı portföyün tek mimarı yapmak. Çalışmanın dil analizi de bunu gösteriyor: öneriler orta-yüksek özgüvenle geliyor, mantıklı görünen gerekçeler ekleniyor, sonda da 'kendi araştırmanı yap' notu düşülüyor. O not, özgüvenli tonun yanında çoğu kişi için yeterince ağır basmıyor.1
Sohbet kutusundan çıkan listeyi fikir taslağı sayıp karar saymamak, coğrafya ve sektör yığılmasını kontrol etmek, ücretleri okumak ve kaynağı olmayan rakamı doğrulamak işe yarayan adımlar. Türkiye'de menkul kıymet tavsiyesi veren kişilerin kayıt ve yetki kuralları var; sohbet kutusu o kayıttan muaf konuşuyor.
Winder, Hildebrand ve Hartmann'ın Haziran 2025'te PLOS ONE'da yayımladığı ölçümde dil modeli portföyleri beş risk boyutunun hepsinde benchmark'tan daha riskliydi; ABD hissesi payı ortalama yüzde 93, geniş dünya endeksinde yüzde 59'du.
Dipnotlar ve Kaynaklar
- Winder, P., Hildebrand, C. & Hartmann, J. (2025). "Biased echoes: Large language models reinforce investment biases and increase portfolio risks of private investors". PLOS ONE, 20(6), e0325459. DOI: 10.1371/journal.pone.0325459. Dört çalışmada ChatGPT, Gemini ve Copilot; beş risk boyutu (coğrafi yığılma, sektör yığılması, trend kovalama, aktif tahsis, toplam gider); ABD payı ~%93 vs benchmark ~%59; dar/geniş debiasing müdahalelerinin kısmi etkisi; özgüvenli dil + uyarı notu bulgusu. ↩ ↩
- U.S. SEC Office of Investor Education and Advocacy, NASAA & FINRA (25 Ocak 2024). "Artificial Intelligence (AI) and Investment Fraud: Investor Alert". AI etiketli kayıtsız platform uyarıları; AI üretimi bilginin yanlış/eksik/uydurma olabileceği; yatırım kararını yalnızca AI çıktısına bağlamama tavsiyesi. investor.gov ↩ ↩
- U.S. Securities and Exchange Commission (18 Mart 2024). "SEC Charges Two Investment Advisers with Making False and Misleading Statements About Their Use of Artificial Intelligence" (Press Release 2024-36). Delphia (USA) Inc. ve Global Predictions Inc.; toplam 400 bin dolar idari ceza; Marketing Rule ihlalleri. sec.gov ↩ ↩
Bu içerik eğlence ve bilgi amaçlıdır; yatırım, vergi veya hukuk tavsiyesi değildir. Karar vermeden önce kayıtlı bir uzmana danış.
Kerem
İstanbul'da yaşıyor. Teknoloji yazıyor.
