Gelecekteki savaşlara bir bakış: Katil robotlar ve ölümcül otonom silahlar

Pekin'de düzenlenen Dünya Robot Konferansı’nda insanların yüz ifadelerini taklit eden robotlar (EPA)
Pekin'de düzenlenen Dünya Robot Konferansı’nda insanların yüz ifadelerini taklit eden robotlar (EPA)
TT

Gelecekteki savaşlara bir bakış: Katil robotlar ve ölümcül otonom silahlar

Pekin'de düzenlenen Dünya Robot Konferansı’nda insanların yüz ifadelerini taklit eden robotlar (EPA)
Pekin'de düzenlenen Dünya Robot Konferansı’nda insanların yüz ifadelerini taklit eden robotlar (EPA)

Katil robotları veya resmi adıyla ‘ölümcül otonom silahları’ romanlarda ya da bilim-kurgu filmlerinde görmüş yahut duymuş olmalısınız.

“İnsanları rastgele öldüren son derece akıllı silah” fikri, halen bir bilim-kurgu efsanesi olarak görülse de yapay zekaya dayalı silahlar oldukça kafa karıştırıcı hale geldi. Bu da bazı kesimlerde, hesap verilebilirliğin olmamasına ve teknoloji alanında hatalar yapılmasına karşı ciddi bir endişe ve korku yarattı.

Tarafsız olması gereken yapay zekanın cinsiyete dayalı algoritmalar ve yetersiz olan içerik denetleme sistemleri ürettiğini görmüştük. Şarku’l Avsat’ı  The Conversation internet sitesinde yayınlanan  makaleden aktardığına göre yapay zeka sistemlerinin yapımcıları ellerindeki teknolojinin yapabileceklerini tam olarak idrak edemediler. Öte yandan bu alanda yapılacak olası hatalar, savaş zamanlarında sivillerin ölümüne ya da savaşan taraflar arasındaki müzakerelerin bozulmasına neden olabilir.

Örneğin, yapay zekanın hedefi tanımlama algoritmaları, tankları etrafında askerlerle birlikte gösteren uydu görüntüleriyle eğitilirse bir hata yapıp askeri bir kontrol noktasından geçen sivil bir aracı, çevresinde askerler bulunan bir tank olduğunu düşünerek hedef alabilir.

Gerçekten otonom silahlara ihtiyacımız var mı?

Birçok ülkede çok sayıda sivil, süper güçlerin gelişmiş silahlar üretme yöntemlerinden kaynaklanan büyük acılar çekti. Pek çok insan, daha kısa bir süre önce, 2022 yılı başlarında Rusya'nın Ukrayna'yı işgal için açtığı savaşa atıfla bu silahların yarardan çok zarara yol açtığını düşünüyorlar.

Rakip taraf, her ülkenin kendisini koruyabilmesi, yani diğer ülkelerin başardığı askeri teknolojiye ayak uydurabilmesi gerektiğine inanıyor. Yapay zeka satranç ve poker gibi oyunlarda insan karşısında zafer kazandı. Aynı zamanda gerçek hayatta da insanlardan daha iyi performans gösteriyor.

Microsoft’a göre kelime tanıma yazılımının hata oranı yüzde 1’ken, insanların hata yapma oranının yüzde 6 olduğundan orduların silahların kullanımı konusunda inisiyatifi yavaş yavaş algoritmalara devretmesi şaşırtıcı değil.

Ölümcül otonom silahlar neler?

ABD Savunma Bakanlığı, ölümcül otonom silahları, ‘insan müdahalesi olmadan hedefleri tespit edip bunlara saldırabilen silah sistemleri’ olarak tanımlıyor.

Bu tanım birçok savaş sistemi için geçerli. İnsansız hava araçlarındaki (İHA) ve bazı modern füzelerdeki bilgisayar sistemleri, hedefleri tespit etmelerini ve tespit edilen bu noktaları insandan daha doğru şekilde hedef almalarını sağlayan algoritmalar yer alıyor.

Örneğin İsrail'in ‘Demir Kubbe’ adlı hava savunma sistemi, insan müdahalesi olmadan hedeflere saldırabilen silah sistemlerinden biridir.

Demir Kubbe, her ne kadar füzelere karşı hava koruması sağlamak üzere tasarlanmış olsa da kazara insanları da hedef alıp öldürebiliyor. Ancak bu risk, uluslararası siyasi topluluk tarafından kabul edilebilir olarak görülüyor. Çünkü Demir Kubbe hava savunma sistemi sivillerin hayatını korumayı amaçlıyor.

Londra’daki Uluslararası Savunma ve Güvenlik Ekipmanları Fuarı'nda (DSEI) görücüye çıkan uzaktan kumandalı bir robot (AFP)
Londra’daki Uluslararası Savunma ve Güvenlik Ekipmanları Fuarı'nda (DSEI) görücüye çıkan uzaktan kumandalı bir robot (AFP)

Tıpkı Ukrayna savaşında kullanılan muhafız robotlar ve kamikaze İHA’lar gibi yapay zeka destekli robotlar zaten var. Bu yüzden eğer ölümcül otonom silahların kullanımını kontrol altına almak istiyorsak modern silahların tarihini bilmek zorundayız.

Savaş kuralları

Bir savaş sırasında savaş esirlerine ya da sivillere yönelik muameleyi düzenleyen Cenevre Sözleşmesi gibi uluslararası anlaşmaların imzalanması, savaş sürecinde yapılanları kontrol etmeyi amaçlayan araçlardandı.

Ancak ne yazık ki ABD'nin Vietnam'da, Rusya'nın ise Afganistan'da kimyasal silah kullanması bu tür araçların yetersiz olduğunu kanıtladı.

Anti-personel mayınların ve misket bombalarının kullanımının, depolanmasının, üretiminin ve devredilmesinin yasaklanması ve bunların imhasıyla ilgili 1997 yılında imzalanan Ottawa Sözleşmesi’ne 122 ülke taraf oldu. Fakat ABD, Rusya ve Çin, sözleşmeyi imzalamadı.

Kara mayınları 2015 yılında yılda yaklaşık 5 bin askerin ve sivilin ya yaralanmasına ya da ölümüne neden olurken, 2017 yılında bu sayı 9 bin 440 kişiye ulaştı.

Kara Mayınlarının Yasaklanması için Uluslararası Kampanya (ICBL) girişiminin 2022 raporuna göre tam 10 yıl boyunca mayın mağdurlarının sayısı azaldıktan sonra, son 7 yılda bu sayıda bir artış oldu. Bu artışın nedeni, 2015 yılından bu yana çatışmaların ve el yapımı mayın kullanımının artması. Bunun yanında kurbanların çoğu sivil ve yarısı da çocuk.

Rusya ve Ottawa Sözleşmesi’ni imzalayan taraflardan biri olan Ukrayna'nın kara mayınları kullandığına, ayrıca Ukrayna'nın silahlı insansız hava araçlarından (SİHA) yararlandığına ve bunları Rusya’nın altyapısına yönelik kamikaze saldırılarında kullandığına dair kanıtlar var.

Tüm itirazlara rağmen ölümcül otonom silahların yasaklanması iki nedenden dolayı gerçeklerle örtüşmüyor. Bu nedenlerden biri, bu silahların artık tıpkı mayınlar gibi gerçeğe dönüşmüş olmaları, ikincisi ise ölümcül otonom silahlar ile katil robotlar arasındaki farkın bulanıklaşması ve aralarında ayrım yapılmasının zorlaştırması. Askeri yetkililer, yasağı aşmanın yollarını bulacak, katil robotları otomatik savunma silahları olarak sınıflandıracak ve kullanıma sokacaktır.

Gelecekte daha fazla yapay zeka destekli silah sisteminin kullanıldığını göreceğiz. Ancak bu onları görmezden gelmemiz gerektiği anlamına gelmiyor. Politikacıların, veri bilimcilerin ve mühendislerin hesap verebilir olmasına yardımcı olacak açık sınırlamalar getirilmeli. Örneğin yapay zeka sistemlerinde kullanıcının giriş ve çıkışı göremediği bir sistemi olan kara kutu anlayışı yasaklanmalı.

Güvenilir olmayan yapay zeka sistemleri, çalışmaya başlamadan önce iyi bir şekilde test edilmemiş sistemlerdir.



Google tarih vererek uyardı: Tüm şifreler tehlikeye girecek

Kuantum bilgisayarlar, klasik bilgisayarların aksine 0 ve 1 (bit) yerine, aynı anda her ikisi olabilen kübit (kuantum bit) birimlerini kullanıyor (Reuters)
Kuantum bilgisayarlar, klasik bilgisayarların aksine 0 ve 1 (bit) yerine, aynı anda her ikisi olabilen kübit (kuantum bit) birimlerini kullanıyor (Reuters)
TT

Google tarih vererek uyardı: Tüm şifreler tehlikeye girecek

Kuantum bilgisayarlar, klasik bilgisayarların aksine 0 ve 1 (bit) yerine, aynı anda her ikisi olabilen kübit (kuantum bit) birimlerini kullanıyor (Reuters)
Kuantum bilgisayarlar, klasik bilgisayarların aksine 0 ve 1 (bit) yerine, aynı anda her ikisi olabilen kübit (kuantum bit) birimlerini kullanıyor (Reuters)

Google, kuantum bilgisayarların 2029'a kadar şifreli sistemleri ele geçirebileceği uyarısında bulundu.

Alphabet'in sahibi olduğu şirketin internet sitesindeki blog paylaşımında, kuantum bilgisayarların 2020'lerin sonuna kadar "mevcut şifreleme standartları için ciddi bir tehdit oluşturacağı" belirtildi.

Teknoloji devinin çarşamba günkü paylaşımında şu ifadelere yer verildi:

Bilgilerin gizli ve güvenli tutulması için kullanılan mevcut şifreleme sistemleri, önümüzdeki yıllarda büyük ölçekli bir kuantum bilgisayar tarafından kolayca kırılabilir. Kuantum bilgisayarlar mevcut şifreleme standartları, özellikle de dijital imzalar için ciddi bir tehdit oluşturacak.

Banka, devlet ve teknoloji hizmeti sağlayıcılarının kuantum bilgisayar korsanlarına karşı hazırlıklı olması gerektiği de vurgulandı.

Google, kendi şifreleme ve güvenlik sistemlerinin de bu tehditlere karşı güncellediğini bildirdi.

Cambridge merkezli kuantum teknolojisi şirketi Riverlane'in eski ürün geliştirme direktörü Leonie Mueck, depolanan gizli bilgilerin kuantum bilgisayar saldırılarına karşı korunabilmesi için uzun süredir çalışıldığını belirtiyor:

İstihbarat camiasında muhtemelen 10 yıldan fazladır bu tehdide karşı çalışmalar yapıldığını görüyoruz. Bugün gizli olarak sınıflandırılan belgelerin, 10 yıl sonra bir kuantum bilgisayarın şifresini çözemeyeceği şekilde depolanması gerekir.

Birleşik Krallık'ın (BK) siber güvenlik kurumu Ulusal Siber Güvenlik Merkezi'nden geçen yıl yapılan açıklamada, kuruluşların 2035'e kadar sistemlerini kuantum bilgisayar korsanlarına karşı daha güvenli hale getirmesi istenmişti.

BK ve ABD'deki üniversiteler, kuantum bilgisayarları son derece karmaşık matematiksel hesaplamalar yapmak için kullanıyor.

Ancak uzmanlara göre, kuantum mekaniğinin ilkeleriyle çalışan bu sistemlerin gelişmesiyle bilinen şifreleme modelleri de tehlikeye girebilir.

Teknoloji camiasında "Q Günü" diye de adlandırılan bu senaryoda, kuantum bilgisayarların mevcut tüm şifreleme sistemlerini aşarak kapsamlı siber saldırılarla küresel çapta felakete yol açabileceği öngörülüyor.

Independent Türkçe, Guardian, Gizmodo


Yapay zeka güvenliğinde çığır açan gelişme: Nöron dondurma

Araştırmacılar, OpenAI'ın ChatGPT'si ve Google'ın Gemini'ı gibi uygulamalara güç veren büyük dil modelleri için yeni bir güvenlik önlemi yöntemi keşfetti (Unsplash)
Araştırmacılar, OpenAI'ın ChatGPT'si ve Google'ın Gemini'ı gibi uygulamalara güç veren büyük dil modelleri için yeni bir güvenlik önlemi yöntemi keşfetti (Unsplash)
TT

Yapay zeka güvenliğinde çığır açan gelişme: Nöron dondurma

Araştırmacılar, OpenAI'ın ChatGPT'si ve Google'ın Gemini'ı gibi uygulamalara güç veren büyük dil modelleri için yeni bir güvenlik önlemi yöntemi keşfetti (Unsplash)
Araştırmacılar, OpenAI'ın ChatGPT'si ve Google'ın Gemini'ı gibi uygulamalara güç veren büyük dil modelleri için yeni bir güvenlik önlemi yöntemi keşfetti (Unsplash)

Yapay zeka araştırmacıları, ChatGPT ve diğer popüler sohbet botlarını daha güvenli hale getirmek için yenilikçi bir teknik geliştirdi.

"Nöron dondurma" adı verilen bu yöntem, kullanıcıların yapay zeka araçlarının temelindeki büyük dil modellerine (BDM) yerleştirilen güvenlik filtrelerini atlatmasını engelliyor.

Bu BDM'ler halihazırda güvenliği, bir yanıt oluşturmaya başlarken ikili bir kontrol noktası olarak ele alıyor; bir sorgu güvenli görünüyorsa yapay zeka devam ediyor ancak tehlikeli görünüyorsa yanıt vermeyi reddediyor.

Kullanıcılar, zararlı komutları farklı bağlamlarda sunarak bu kontrolleri atlatmanın yollarını bulmayı başarıyor. Örneğin geçen yıl yapılan bir araştırma, kötü niyetli bir komutun şiir biçiminde yeniden yazılmasıyla yapay zeka güvenlik önlemlerinin atlatılabileceğini saptamıştı.

Bu atlatma yöntemlerinin düzeltilmesi için aracın yeniden eğitilmesi veya tek tek yamalar yapılması gerekiyor ancak yeni araştırma, kötüye kullanımı önlemek için etik sınırları BDM'lere kalıcı olarak kodlamanın yolunu sunuyor.

North Carolina Eyalet Üniversitesi'nden bir ekibin geliştirdiği çığır açıcı yöntem, sinir ağı içindeki güvenlik açısından kritik öneme sahip belirli "nöronları" tespit edip kullanıcı görevi nasıl tanımlarsa tanımlasın, modelin güvenlik özelliklerini koruyacak şekilde bu nöronları sabitlemeyi içeriyor.

North Carolina Eyalet Üniversitesi'nden araştırmayı yöneten doktora öğrencisi Jianwei Li, "Bu çalışmadaki amacımız, mevcut güvenlik uyumu sorunlarını daha iyi anlayarak BDM'ler için yüzeysel olmayan bir güvenlik uyumunun nasıl uygulanacağına dair yeni bir rota çizmekti" diyor.

İnce ayar sürecinde belirli nöronları 'dondurmanın', modelin spesifik bir alandaki yeni görevlere adapte olurken orijinal modelin güvenlik özelliklerini korumasına olanak tanıdığını tespit ettik.

North Carolina Eyalet Üniversitesi'nde bilgisayar bilimi alanında yardımcı doçent olan Jung-Eun Kim şöyle ekliyor: 

Buradaki genel tablo şu: BDM'lerde güvenlik uyumuyla ilgili zorlukları anlamada kavramsal bir çerçeve görevi gören bir hipotez geliştirdik, bu çerçeveyi kullanarak bu zorluklardan birini çözmemizi sağlayacak bir teknik belirledik ve ardından bu tekniğin işe yaradığını gösterdik.

Araştırmacılar, bu çalışmanın yapay zeka modellerinin yanıt üretirken akıl yürütmelerinin güvenli olup olmadığını sürekli değerlendirebilmesini sağlayacak yeni tekniklerin geliştirilmesine temel oluşturmasını umuyor.

Bu çığır açıcı gelişme, gelecek ay Brezilya'da düzenlenecek 14. Uluslararası Öğrenme Temsilleri Konferansı'nda (ICLR2026) sunulacak "Superficial safety alignment hypothesis" (Yüzeysel güvenlik uyumu hipotezi) başlıklı makalede detaylandırılıyor.

Independent Türkçe


Yapay zeka güvenliğinde çığır açan gelişme: "Nöron dondurma"

Araştırmacılar, OpenAI'ın ChatGPT'si ve Google'ın Gemini'ı gibi uygulamalara güç veren büyük dil modelleri için yeni bir güvenlik önlemi yöntemi keşfetti (Unsplash)
Araştırmacılar, OpenAI'ın ChatGPT'si ve Google'ın Gemini'ı gibi uygulamalara güç veren büyük dil modelleri için yeni bir güvenlik önlemi yöntemi keşfetti (Unsplash)
TT

Yapay zeka güvenliğinde çığır açan gelişme: "Nöron dondurma"

Araştırmacılar, OpenAI'ın ChatGPT'si ve Google'ın Gemini'ı gibi uygulamalara güç veren büyük dil modelleri için yeni bir güvenlik önlemi yöntemi keşfetti (Unsplash)
Araştırmacılar, OpenAI'ın ChatGPT'si ve Google'ın Gemini'ı gibi uygulamalara güç veren büyük dil modelleri için yeni bir güvenlik önlemi yöntemi keşfetti (Unsplash)

Yapay zeka araştırmacıları, ChatGPT ve diğer popüler sohbet botlarını daha güvenli hale getirmek için yenilikçi bir teknik geliştirdi.

"Nöron dondurma" adı verilen bu yöntem, kullanıcıların yapay zeka araçlarının temelindeki büyük dil modellerine (BDM) yerleştirilen güvenlik filtrelerini atlatmasını engelliyor.

Bu BDM'ler halihazırda güvenliği, bir yanıt oluşturmaya başlarken ikili bir kontrol noktası olarak ele alıyor; bir sorgu güvenli görünüyorsa yapay zeka devam ediyor ancak tehlikeli görünüyorsa yanıt vermeyi reddediyor.

Kullanıcılar, zararlı komutları farklı bağlamlarda sunarak bu kontrolleri atlatmanın yollarını bulmayı başarıyor. Örneğin geçen yıl yapılan bir araştırma, kötü niyetli bir komutun şiir biçiminde yeniden yazılmasıyla yapay zeka güvenlik önlemlerinin atlatılabileceğini saptamıştı.

Bu atlatma yöntemlerinin düzeltilmesi için aracın yeniden eğitilmesi veya tek tek yamalar yapılması gerekiyor ancak yeni araştırma, kötüye kullanımı önlemek için etik sınırları BDM'lere kalıcı olarak kodlamanın yolunu sunuyor.

North Carolina Eyalet Üniversitesi'nden bir ekibin geliştirdiği çığır açıcı yöntem, sinir ağı içindeki güvenlik açısından kritik öneme sahip belirli "nöronları" tespit edip kullanıcı görevi nasıl tanımlarsa tanımlasın, modelin güvenlik özelliklerini koruyacak şekilde bu nöronları sabitlemeyi içeriyor.

North Carolina Eyalet Üniversitesi'nden araştırmayı yöneten doktora öğrencisi Jianwei Li, "Bu çalışmadaki amacımız, mevcut güvenlik uyumu sorunlarını daha iyi anlayarak BDM'ler için yüzeysel olmayan bir güvenlik uyumunun nasıl uygulanacağına dair yeni bir rota çizmekti" diyor.

İnce ayar sürecinde belirli nöronları 'dondurmanın', modelin spesifik bir alandaki yeni görevlere adapte olurken orijinal modelin güvenlik özelliklerini korumasına olanak tanıdığını tespit ettik.

North Carolina Eyalet Üniversitesi'nde bilgisayar bilimi alanında yardımcı doçent olan Jung-Eun Kim şöyle ekliyor: 

Buradaki genel tablo şu: BDM'lerde güvenlik uyumuyla ilgili zorlukları anlamada kavramsal bir çerçeve görevi gören bir hipotez geliştirdik, bu çerçeveyi kullanarak bu zorluklardan birini çözmemizi sağlayacak bir teknik belirledik ve ardından bu tekniğin işe yaradığını gösterdik.

Araştırmacılar, bu çalışmanın yapay zeka modellerinin yanıt üretirken akıl yürütmelerinin güvenli olup olmadığını sürekli değerlendirebilmesini sağlayacak yeni tekniklerin geliştirilmesine temel oluşturmasını umuyor.

Bu çığır açıcı gelişme, gelecek ay Brezilya'da düzenlenecek 14. Uluslararası Öğrenme Temsilleri Konferansı'nda (ICLR2026) sunulacak "Superficial safety alignment hypothesis" (Yüzeysel güvenlik uyumu hipotezi) başlıklı makalede detaylandırılıyor.

Independent Türkçe