Mavi Balina'nın hedefi 9-16 yaş arasındakiler

Mavi Balina'nın hedefi 9-16 yaş arasındakiler
TT

Mavi Balina'nın hedefi 9-16 yaş arasındakiler

Mavi Balina'nın hedefi 9-16 yaş arasındakiler

Gencecik fidanları solduran Mavi Balina oyununa karşı yetkililer uyardı: Şüpheli bir durum olduğunda www.ihbarweb.org.tr sitesine girerek ihbarda bulunun.
Birçok gencin hayatını karartan “Mavi Balina” oyunu, kirli yüzünü en son Van'da gösterdi. Oynu oynadığı ileri sürülen beş ortaokul öğrencisi intihara kalkıştı ancak dördü son anda vazgeçerken 14 yaşındaki Sevda Erkaçmaz canına kıydı. Bu olay ile birlikte ailelerin endişe bir kat daha yükselirken Bilgi Teknolojileri ve İletişim Kurumu (BTK), oyunun ne kadar tehlikeli olabildiği konusunda uyarılarda bulundu. Direkt bir link aracılığıyla yüklenen Mavi Balina'nın teknik olarak engellenemediğine vurgu yapan BTK yetkilileri “Oyun, özellikle 9-16 yaş arasındaki çocukları hedef alıyor. Aileler, çocuklarının oynadığı oyunları kontrol etsin. Geçen yıl yayına alınan ‘Güvenli Oyna' (www.guvenlioyna.org.tr) dijital oyun bilinçlendirme portalı ile; dijital oyunları olumlu, olumsuz her yönü ile ela alan analiz, bilinçlendirme ve bilgilendirme çalışmaları başlatıldı.
Hiç vakit kaybetmeyin...
Portal ile ailelerin, çocuklarının oynadıkları oyunlar hakkında bilgi sahibi olması amaçlandı. Ayrıca analizler ve değerlendirmelerle oyunlar konusunda farkındalık seviyesinin artırılması hedefleniyor. Eğer aileler şüpheli bir durum görürler ise, hiç vakit kaybetmeden ihbarweb.org.tr adresine girip ihbarda bulunsunlar. Bu tür bir durum tespit edildiğinde çocuğun bağlantıda olduğu karşı taraf ile yurt dışı bağlantısının emniyet güçleri iş birliğinde kesilmesini sağlıyoruz” dedi.
Mavi Balina kurbanları 12 yaşındaki Hataylı Nizamettin Sürmeli, Adanalı 8. sınıf öğrencisi Emine Karadağ... Küçük Emine'nin yazdığı listede “Gerekmedikçe kimseyle konuşma, hep yalnız takıl” gibi talimatlar yer alıyordu.
50 gün içerisinde ölüm
Mavi Balina'nın ölüme götüren yöntemi şu şekilde: Oyunun yöneticisi görünümündeki internet korsanları, virüs içerikli bir link gönderiyor. Bu linke basan çocuğun kişisel bilgileri çalınıyor. Korsanlar, oltalama (Phishing) yoluyla ağına düşürdüğü kişileri, tehdit, şantaj ve siber zorbalıkla talimatlarını yerine getirtiyor. Görevlerin özellikle gece saatlerinde yapılması isteniyor, böylelikle çocuğun ruh sağlığı daha çabuk bozuluyor. 50 gün boyunca devam eden süreçte elli görev veriliyor. Bu talimatları yerine getiren çocukta, güvensizlik, değersizlik gibi hisler oluşuyor. Oyuncudan istenilenler arasında kol ve bacaklara faça atılması, belli bir süre boyunda kimse ile görüşülüp konuşulmaması, yüksek sesli müzik dinlenmesi gibi aşamalar yer alıyor. Son görev ise“Yüksek bir yerden atla ya da kendini as” gibi intihar komutu veriliyor. Çocuklar reddererse ailesinin öldürüleceği belirtiliyor.



Yapay zekaya yöneltilince çevreye en çok zarar veren sorular belirlendi

Tablet ekranında ChatGPT ve DeepSeek sohbet botlarının logoları görülüyor (AFP)
Tablet ekranında ChatGPT ve DeepSeek sohbet botlarının logoları görülüyor (AFP)
TT

Yapay zekaya yöneltilince çevreye en çok zarar veren sorular belirlendi

Tablet ekranında ChatGPT ve DeepSeek sohbet botlarının logoları görülüyor (AFP)
Tablet ekranında ChatGPT ve DeepSeek sohbet botlarının logoları görülüyor (AFP)

Yeni bir araştırmaya göre OpenAI'ın ChatGPT'si gibi yapay zeka sohbet botlarının mantıklı düşünmesini ve akıl yürütmesini gerektiren sorgular, diğer soru türlerine göre daha fazla karbon salımına yol açıyor.

ChatGPT gibi geniş dil modellerine (GDM) yazılan her sorgu enerji gerektiriyor ve karbondioksit salımına yol açıyor. Almanya'daki Münih Uygulamalı Bilimler Üniversitesi'nden araştırmacılar bu emisyon seviyelerinin sohbet botuna, kullanıcıya ve konuya bağlı olarak değiştiğini söylüyor.

Hakemli dergi Frontiers'ta yayımlanan araştırma, 14 yapay zeka modelini karşılaştırarak karmaşık akıl yürütme gerektiren cevapların, basit cevaplara göre daha fazla karbon salımı yaptığını ortaya koydu.

Soyut cebir veya felsefe gibi uzun uzun muhakeme gerektiren sorgular, lise tarih dersi gibi daha dolambaçsız konulara göre 6 kat daha fazla emisyon üretiyor.

Araştırmacılar yapay zeka sohbet botlarını sık kullananların, karbon emisyonlarını sınırlamak için sordukları soruların türünü ayarlamasını öneriyor.

Çalışma, farklı konularda bin standart soru üzerinden 14 GDM'yi değerlendirerek karbon salımlarını karşılaştırdı.

Çalışmanın yazarı Maximilian Dauner, "Eğitimli GDM'lere sorulan soruların çevresel etkisi, bunların muhakeme yaklaşımına büyük ölçüde bağlı ve doğrudan akıl yürütme süreçleri, enerji tüketimini ve karbon salımlarını önemli ölçüde artırıyor" diyor.

Akıl yürütme özelliğine sahip modellerin, yalın yanıt veren modellere kıyasla 50 kata kadar daha fazla karbondioksit salımına yol açtığını gördük.

Bir kullanıcı yapay zeka sohbet botuna soru sorduğunda, sorgudaki kelimeler veya kelime parçaları bir dizi sayıya dönüştürülerek model tarafından işleniyor. Bu dönüştürme ve yapay zekanın diğer hesaplama süreçleri karbon salımlarına neden oluyor.

Çalışma muhakeme becerisine sahip modellerin soru başına ortalama 543,5 jeton (token) oluştururken, yalın modellerin sadece 40 jeton gerektirdiğini belirtiyor.

Makalede "Daha yüksek jeton ayak izi, her zaman daha yüksek CO2 emisyonu anlamına gelir" ifadeleri kullanılıyor.

Örneğin yaklaşık yüze 85 doğruluk oranına ulaşan Cogito, en isabetli modellerden biri. Yalın cevaplar veren benzer boyutlardaki modellere göre üç kat daha fazla karbon emisyonu üretiyor.

Dr. Dauner, "Şu anda GDM teknolojilerinin doğasında, doğruluk ve sürdürülebilirlik arasında bir taviz verme ilişkisi görüyoruz" diyor. 

Emisyonları 500 gram karbondioksit eşdeğerinin altında tutan modellerin hiçbiri, bin soruyu doğru cevaplamada yüzde 80'in üzerinde doğruluk oranına ulaşamadı.

Karbondioksit eşdeğeri, çeşitli sera gazlarının iklim değişikliği üzerindeki etkisini ölçmek için kullanılan bir birim.

Araştırmacılar yeni bulguların, insanların yapay zeka kullanımı hakkında daha bilinçli kararlar almasını sağlayacağını umuyor.

Araştırmacılar bir örnek vererek DeepSeek R1 sohbet botundan 600 bin soruyu yanıtlamasını isteyen sorguların, Londra'dan New York'a gidiş-dönüş uçuşuna eşdeğer karbon emisyonu yaratabileceğini söylüyor.

Buna karşılık Alibaba Cloud'ın Qwen 2.5'i, benzer doğruluk oranlarıyla üç kat daha fazla soruya cevap verirken aynı emisyon seviyelerine ulaşıyor.

Dr. Dauner, "Kullanıcılar, yapay zekadan yalın cevaplar vermesini isteyerek veya yüksek kapasiteli modellerin kullanımını, gerçekten bu gücü gerektiren görevlerle sınırlayarak emisyonları önemli ölçüde azaltabilir" diyor.

Independent Türkçe