Afet riskinin azaltılmasında yapay zekadan nasıl faydalanılır?
Afet yönetimi alanında afetin etkilerini azaltmak ve onu yönetmek amacıyla yapay zeka ön plana çıktı / Görsel: Unsplash
Nermin Ali
Hala birçok gizeminin bilim tarafından bilinmediği bir dünyada, afetlerden kurtulma umutları yetkililer, kurtarma ekipleri ve akıllı sistemlere bağlı kalıyor.
Felaket durumunda, krizle anında başa çıkma, yaralıları tahliye etme ve mahsur kalanları kurtarma ön planda.
Kimi insanlar yapay zeka sistemlerinin topladıkları verilere dayanarak felaketleri gerçek zamanlı olarak tahmin etmelerini umut etse de uzmanların tüm çabalarına rağmen günümüzde yapay zeka, olayları kesin bir şekilde tahmin etme yeteneğine sahip değil.
Uzmanların bu yönde çalışmaları devam ediyor, ancak daha önemli olan, felaketler sırasında ve sonrasında kullanılabilmesi ve bazen felaketlerden kısa bir süre önce kullanılabilmesi.
Ayrıca, yapay zeka sistemlerinin sürekli ihmal edilen veya arıza gösteren bölgelerde güvenlik önlemleri alınması gerektiğine dair önemli ipuçları sağladığı ve bu şekilde maddi zararları ve ölümleri azalttığı biliniyor.
Afet riskinin azaltılması
Afet Riskinin Azaltılması (DRR) veya diğer adıyla Afet Risk Yönetimi (DRM) terimi, afet risklerini belirlemeyi değerlendirmeyi ve azaltmayı amaçlayan sistemli bir yaklaşım olarak tanımlanır.
Temel olarak DRR, felaketlere karşı toplumsal ve ekonomik zayıflıkları azaltmayı hedefler ve özellikle çevresel riskler gibi felakete yol açan risklerle başa çıkmayı amaçlar.
Birleşmiş Milletler Afet Risklerini Azaltma Ofisi (UNDRR) ve Birleşmiş Milletler Kalkınma Programı (UNDP) tarafından tanımlandığı gibi DRR, yeni afet risklerini önlemeyi, mevcut afet risklerini azaltmayı ve diğer riskleri yönetmeyi hedefler.
Bu, esnekliği artırır ve dayanıklılığı sağlar ve böylece sürdürülebilir kalkınmayı teşvik eder.
Yapay zekanın altın çağını yaşadığımız bir dönemde, yapay zeka sistemlerinin bu alanda neler sunabileceği önemli.
Bu sistemler, karar vericilere felaket risklerini azaltma konusunda doğru kararlar alabilmeleri için gerekli araçlar ve bilgileri sağlayabilirler mi?
Yapay zeka, afetlerin yönetimi ve etkilerinin azaltılması amacıyla afet yönetimi alanında ortaya çıktı.
Bu alan, felaketlerin riskli olaylarını veri toplama ve analiz etme yeteneği ile kullanmaya başladı.
Bu başlangıç, yapay zeka sistemlerinin açık kaynaklardan topladığı verilere dayalı olarak tehlikeli olayları tahmin etme girişimleriyle başlar ve sonunda bu amaç için özel olarak üretilen modern otomatik sistemleri kullanır.
Ayrıca, gerçek zamanlı felaketleri tespit etmek ve hızlı önlemler almak için risk haritaları oluşturur.
Yapay zeka yöntemleri, veri izleme için önceden işlenmiş verileri ve işlenmiş model çıktılarını kullanarak doğal felaketler, jeolojik felaketler, hidrolojik felaketler, çığlar, toprak kaymaları, volkanik patlamalar, seller, tsunamiler, orman yangınları ve doğal olmayan felaketler gibi çeşitli olaylarda erken uyarı yapma gibi yeni uygulamalarla ilgili yeni fırsatlar sunar.
Örneğin, sel olaylarını tespit etmek için, su toplama alanındaki değişiklikleri izlemek ve algılamak için karmaşık bir sensör ağı kurulur.
Bu, ani sel felaketlerinin neredeyse hiç önceden uyarı olmaksızın ortaya çıkmasının oluşturduğu ciddi tehlikeler göz önüne alındığında büyük bir öneme sahiptir.
Yapay zeka ayrıca hava durumu ve iklim tahmini yapmanın ötesinde, belirli bir konumda ve belirli bir günde bir olayın gözlemlenme olasılığını tahmin etmek için uzmanlar tarafından kullanılıyor.
Bu, çevresel koşulları izleyerek bir olayın gözlemlenme olasılığını tahmin eden bir araç oluşturmak amacıyla kullanılıyor.
Bu model, olaya özgü uzman merkezlerden gelen veri ve gözlemleri kullanarak riskin yüksek olduğu günleri belirleyebilir.
Ayrıca, yapay zeka, doğal felaketler ve acil durumlar sırasında sahada çalışan kurumlar arasında etkili iletişim sağlamak için kullanılır.
Yapay zeka, doğal felaketlere müdahale eden ekiplere, riskleri değerlendirmelerine ve öncelikleri belirlemelerine yardımcı olabilecek verileri sunar.
Yapay zekanın en iyi şekilde nasıl yardımcı olabileceği konusunda optimize edilmiş bir yaklaşımın araştırılması konusunda sürekli olarak çalışılıyor.
Risk haritaları
Yapay zeka, deprem, volkan, heyelan, su baskını ve tsunami gibi belirli bir riske maruz kalan alanlara ışık tutan bir harita türü olan risk haritaları da oluşturabilir.
Doğru kullanıldığında bu sistemler, belirli tehlikelere maruz kalmaktan kaçınarak veya bunların potansiyel olumsuz etkilerini etkisiz hale getirerek hayat kurtarabilir ve maddi kayıpları azaltabilir.
Örneğin, Jeolojik Araştırma Kurumu tarafından oluşturulan bir risk haritası, riskli bölgelerde yaşayan insanlar için sigorta ayarlamalarını düzenlemek için sigorta kuruluşları tarafından kullanılabilir.
Ayrıca, sel risk haritaları, sigorta primlerini belirlemekte kullanılabilir ve bireylere belirli bir bölgede yaşamanın risklerini anlamalarına yardımcı olabilir.
Bu haritalar ayrıca bir bölgedeki yaşam risklerini belirlemede de yardımcı olabilir ve insanlara olası tehlikeleri fark etmelerine yardımcı olur, bu da durumsal farkındalık olarak adlandırılan bilgilerin sağlanması anlamına gelir.
Sonuç olarak, farklı kaynaklardan gelen verilere doğru zamanda yönetim, yatırım ve erişim sürecindeki başarı, afet yönetimi sürecindeki başarının önemli bir parçası olarak değerlendirilebilir.
Google yöneticisi Şarku’l Avsat’a konuştu: Yapay zekâ, ajanların ötesine geçerek kapsamlı bir inovasyon ekosistemine dönüşüyorhttps://turkish.aawsat.com/teknoloji%CC%87/5337831-google-y%C3%B6neticisi-%C5%9Farku%E2%80%99l-avsat%E2%80%99-konu%C5%9Ftu-yapay-zek%C3%A2-ajanlar%C4%B1n-%C3%B6tesine-ge%C3%A7erek
Google, Ortadoğu’da yapay zekânın geleceğinin, yatırımların ve yeteneklerin pratik uygulamalara ve dünya çapında ihraç edilebilir teknolojilere dönüştürülmesine bağlı olduğunu düşünüyor. (Adobe)
Google yöneticisi Şarku’l Avsat’a konuştu: Yapay zekâ, ajanların ötesine geçerek kapsamlı bir inovasyon ekosistemine dönüşüyor
Google, Ortadoğu’da yapay zekânın geleceğinin, yatırımların ve yeteneklerin pratik uygulamalara ve dünya çapında ihraç edilebilir teknolojilere dönüştürülmesine bağlı olduğunu düşünüyor. (Adobe)
Google, Ortadoğu ve Kuzey Afrika’yı yapay zekâ kullanımında küresel olarak en üst sıralardaki bölgeler arasında değerlendirirken, Gemini uygulamasının dünya genelinde aylık bir milyar aktif kullanıcıyı aştığına, Arapçanın ise platformda en çok kullanılan ilk dört dilden biri olduğuna dikkat çekti. Ancak şirketler içindeki tablo daha karmaşık bir görünüm sergiliyor. Bugün pek çok kurumun yapay zekâ alanında deneme veya pilot projeleri bulunurken; sınırlı test aşamasından büyük ölçekli operasyonel kullanıma geçiş süreci, başta veri ve yönetişim olmak üzere çeşitli zorluklarla karşı karşıya kalmaya devam ediyor.
Bireysel benimseme hızı ile kurumsal uygulama zorlukları arasındaki bu tezat, bölgeyi 2030 yılına yaklaşırken farklı bir sınavla karşı karşıya bırakıyor. Google’ın Ortadoğu ve Kuzey Afrika Bölgesi Genel Müdürü Anthony Nakache, Şarku’l Avsat’a verdiği özel röportajda bu durumu açıklayarak, önümüzdeki dönemin başarısının yalnızca kullanıcı sayısı veya altyapı harcamalarının hacmiyle ölçülmeyeceğini; bölgenin, dışarıda geliştirilen çözümleri adapte etmekle yetinmek yerine yerli teknolojiler geliştirip bunları küresel pazarlara ihraç etme kapasitesiyle belirleneceğini ifade etti.
Üretim testi
Google’da 18 yıl, bölgede ise yaklaşık dört buçuk yıl geçiren Nakache, Ortadoğu’nun yapay zekâ küresel haritasında artık kilit bir oyuncu haline geldiğini düşünüyor. Bunu; hükümetlerin vizyonu, ulusal stratejiler, altyapı yatırımları ile birlikte becerilerin geliştirilmesi, politikaların oluşturulması, bilimsel araştırmaların ve girişimlerin desteklenmesi gibi birçok faktörün bir araya gelmesine bağlıyor.
Google’ın Ortadoğu ve Kuzey Afrika Bölgesi Genel Müdürü Anthony Nakache (Google)
Nakache, bu çabaların sonuçlarının özellikle tüketiciler nezdinde kullanım düzeyinde açıkça görüldüğünü belirtiyor. Zira bölge, yapay zekâ potansiyeline yönelik yüksek iyimserlik seviyeleriyle birlikte Gemini’ın kullanımında küresel olarak en üst sıralarda yer alan pazarlar arasında bulunuyor. Ancak bir sonraki aşamaya geçiş; Nakache’ye göre, kurumlar içinde ticari kullanımın daha fazla yaygınlaşmasını ve birden fazla görevi yerine getirebilen, daha karmaşık sorunlarla başa çıkabilen ‘ajan tabanlı yapay zekâ’ (Agentic AI) dahil olmak üzere daha gelişmiş sistemlerin benimsenmesini gerektiriyor. Özellikle sistemlerin bilgi sunmaktan eylem gerçekleştirmeye geçtiği bu süreçte ‘güven’ unsurunu dönüşümün merkezine koyan Nakache, küresel teknolojilerin yanı sıra yerel bağlama uyum sağlayan çözümler geliştirmenin önemine dikkat çekiyor.
Teknolojinin ötesinde bir etki
Nakache, şirketin teknolojinin değerini doğrudan sunduğu hizmetlerin ötesinde nasıl ölçtüğünü açıklamak için Google ürünlerinin Suudi Arabistan ve Birleşik Arap Emirlikleri’ndeki (BAE) ekonomik etkisini örnek gösteriyor.
Google’ın talebiyle bağımsız bir danışmanlık şirketi tarafından hazırlanan araştırmaya göre, şirketin ürün yelpazesinin iki ülkedeki ekonomik etkisinin 2024 yılında yaklaşık 14,2 milyar dolar olduğu tahmin edildi. Bu ürünler arasında; YouTube, Haritalar, Arama, reklam hizmetleri, bulut bilişim ve Android gibi değişen derecelerde yapay zekâya dayanan servisler yer alıyor.
Veriler ve yönetişim, şirketlerin yapay zekâ çözümlerini sınırlı denemelerden geniş çaplı uygulamaya geçirmelerinin önündeki en önemli engelleri oluşturuyor. (Adobe)
Nakache bu değeri; bireylerin ve şirketlerin söz konusu araçları arama yapma, karar alma, beceri edinme, müşterilere ulaşma, verimlilik ve güvenliği artırma amacıyla kullanmalarına bağlıyor. Ayrıca Android, bulut bilişim ekosistemleri ve YouTube içerik üreticiliğinin yarattığı istihdam olanaklarına dikkat çeken Nakache, teknolojik liderliğin yalnızca model ve altyapı geliştirmekle sınırlı olmadığını, ölçülebilir ekonomik ve toplumsal etkiyi de kapsadığını vurguluyor.
Neden bazı şirketler bu süreçte zorlanıyor?
Kurumsal düzeyde Nakache, altyapı veya araç eksikliğinin yapay zekâ kullanımını yaygınlaştırmanın önündeki tek engel olduğunu düşünmüyor; ancak gelecekteki talebi karşılamak adına daha fazla kapasiteye ihtiyaç duyulacağını öngörüyor.
Onun ifadesine göre en acil sorun, pilot projelerden tam uygulamaya geçişte yatıyor. Yapay zekâyı şu ya da bu şekilde test etmeyen bir kurumla neredeyse hiç karşılaşmadığını belirten Nakache, buna rağmen teknolojinin henüz günlük operasyonların temel bir parçası haline gelmediğini söyleyerek iki ana engelin altını çiziyor. İlk engel verilerle ilgili; modern modellerin daha az yapılandırılmış verileri işleme yeteneği gelişmiş olsa bile kurumların, verilerin niteliğini, doğruluğunu, güncelliğini ve karar alma süreçlerinde sistemlerin bu verilere nasıl dayandığını anlaması gerekiyor. İkinci engel ise yönetişim; özellikle ajan tabanlı sistemlerin aldığı kararlardaki sorumluluğun belirlenmesi öne çıkıyor. Nakache, birlikte çalıştıkları şirketlerden yalnızca sınırlı sayıda olanının bu konuda net bir çerçeve oluşturmayı başardığını, bu durumun da sınırlı test ortamlarından müşterilere hizmet veren daha geniş kapsamlı uygulamalara geçişi karmaşıklaştırdığını ifade ediyor.
Gerçek kullanımdaki zorluklar
Veri ve yönetişim kurumlar için iki ana zorluğu oluştururken, tüketiciler ise araçları etkili bir şekilde kullanmayı öğrenmekle ilgili farklı bir güçlükle karşı karşıya kalıyor. Nakache, sistemlere verilen yetersiz veya belirsiz komutlar (prompts) nedeniyle birçok kullanıcının halen arzuladığı sonuçları almakta zorlandığını açıklıyor. İş süreçlerini otomatikleştirebilen ajan tabanlı platformların ortaya çıkmasıyla birlikte bu zorluk daha da artıyor; zira kullanıcının artık yalnızca soru sormayı değil, iş akışlarını nasıl tasarlayacağını da anlaması gerekiyor.
Google, pratik becerilere ve yerel kapasitenin geliştirilmesine odaklanan 15 milyon dolarlık bir girişimle yarım milyon kişiyi eğitmeyi hedefliyor. (Shutterstock)
Nakache’ye göre Google bu nedenle yapay zekâyı her zaman ayrı bir araç olarak sunmak yerine, bireylerin ve şirketlerin halihazırda kullandığı ürünlerin içine entegre etmeye çalışıyor. Nakache, reklam verenin kreatif materyalleri ve iş hedeflerini sisteme sunmasıyla kampanyaların Google ürünleri genelinde dağıtımını otomatik olarak üstlenen ‘Performance Max’ reklam aracını buna örnek gösteriyor. Nakache’nin aktardığına göre şirket, bu aracı kullananlarda küresel çapta satışların yüzde 14 ila 20 arasında arttığını bölgede de gözlemledi.
Beceri açığı
Nakache, dijital beceri açığının yeni bir konu olmadığını, ancak gelişmiş kabiliyetleri ve kullanımına bağlı risklerin yanı sıra geleneksel dijital bilginin ötesine geçen becerilere duyulan ihtiyaç nedeniyle yapay zekâ ile birlikte daha büyük bir önem kazandığını düşünüyor.
Google, 2018 yılında başlatılan ‘Maharat min Google’ programından bu yana bölgede üç milyondan fazla kişiye dijital beceri eğitimi verdiğini belirtiyor. Şirket ayrıca, hükümet kurumları, üniversiteler ve iş kuluçka merkezlerinin de aralarında bulunduğu yerel ortaklarla iş birliği içinde, Ortadoğu ve Kuzey Afrika’da yarım milyon kişiyi eğitmek amacıyla ‘MENA AI Opportunity Initiative’ kapsamında 15 milyon dolar tahsis etti.
Ancak Nakache, başarının yalnızca eğitilen kişi sayısı veya verilen sertifikalarla değerlendirilmemesi, katılımcıların öğrendiklerini pratik olarak uygulama kapasitelerini de kapsaması gerektiğinin altını çiziyor. Bu doğrultuda söz konusu girişim; öğrencileri, kamu çalışanlarını ve girişimcileri içeren çeşitli kesimleri hedefliyor. Bölgedeki yapay zekâ kullanım oranlarının yüksek olmasına rağmen Nakache, bazı ülkelerin küresel yetenekleri çekmeyi başarmasına karşın en büyük açığın halen teknolojileri inşa etme ve bunları kurumlar içine entegre etme noktasında ihtiyaç duyulan yetkinliklerde yattığını değerlendiriyor.
Araştırma davranışındaki değişim
Yapay zekânın etkisi, Google’ın en eski ve en büyük ürünlerinden biri olan arama motoruna da uzanıyor. Nakache, günlük aramaların yüzde 15’inin şirketin daha önce karşılaşmadığı sorgulardan oluştuğunu, bunun da kullanıcı davranışlarındaki sürekli değişimi yansıttığını belirtiyor.
Ortadoğu ve Kuzey Afrika bölgesi, Gemini kullanımında dünya çapında en üst sıralarda yer alıyor. (Reuters)
Yapay zekânın arama deneyimine entegre edilmesiyle birlikte, şirketin verilerine göre AI Overviews özelliğinin aylık aktif kullanıcı sayısı yaklaşık 2,5 milyara ulaşırken, AI Mode hizmetinde ise bu sayı bir milyar seviyesinde gerçekleşti.
Sorguların yapısı da değişim gösteriyor. Zira AI Mode üzerinden yöneltilen sorular geleneksel aramaya kıyasla ortalama yaklaşık üç kat daha uzun olurken, her altı sorgudan biri metin sınırlarını aşarak görsel veya diğer etkileşim biçimlerine dönüşüyor.
Dijital dolandırıcılıkla mücadele
Nakache, siber dolandırıcılığın bu teknolojinin ortaya çıkışından önceye dayanmasına rağmen yapay zekânın dijital tehdit tablosunu değiştirdiğini kabul ederken, şirketin yapay zekâyı kötü niyetli faaliyetlere karşı ana savunma araçlarından biri olarak da kullandığını vurguluyor.
Sunduğu verilere göre şirketin teknolojileri, geçen yıl yaklaşık sekiz milyar zararlı reklamın ve kötü niyetli aktörlerle bağlantılı yaklaşık 25 milyon hesabın engellenmesine veya kaldırılmasına yardımcı oldu.
Google, yapay zekâ ile üretilen içeriklerle mücadele etmek amacıyla Time dergisi tarafından 2026’nın en iyi buluşları arasında gösterilen ‘SynthID’ teknolojisini geliştirdi. Bu teknoloji, kalitesini etkilemeden yapay zekâ tarafından oluşturulan metin, görsel, video ve ses içeriklerine gözle görülmeyen dijital filigranlar yerleştirilmesine olanak tanıyor.
Anthony Nakache, bölgenin 2030 yılına kadar elde edeceği başarının, teknolojileri sadece kullanmakla değil, yerel teknolojiler geliştirip bunları dünya çapında ihraç etme kabiliyetiyle ölçüleceğini düşünüyor. (Adobe)
Şirket verilerine göre bu teknoloji; 180 milyardan fazla görsel ve videoyu işaretlemenin yanı sıra 240 bin yıla eşdeğer ses içeriğinde kullanıldı. İçerik doğrulama araçları günlük yaklaşık bir milyon talebi işlerken, teknolojinin kullanımı OpenAI, Nvidia ve Apple’ın da aralarında bulunduğu şirketleri kapsayacak şekilde genişletildi.
Söz konusu araçlar, teknolojiyi destekleyen içeriklerdeki dijital filigranların varlığını doğrulamaya yardımcı oluyor; ancak bu durum yapay zekâ ile üretilen tüm materyallerin tespit edilebileceği anlamına gelmiyor. Nakache; dolandırıcılık ve yapay içeriklerle mücadelenin tek bir şirket tarafından yürütülemeyeceğini, hükümetlerin, düzenleyici kurumların, akademik çevrelerin ve özel sektörün iş birliğini gerektirdiğini vurguluyor.
2030 testi
2030 yılına yaklaşırken Nakache, bölgenin yapay zekâdaki başarısının yalnızca kullanım oranları ve yatırımlarla ölçülmeyeceğini; kendine özgü teknolojiler geliştirme ve küresel pazarlara ulaşma kapasitesiyle belirleneceğini düşünüyor.
Yeteneklerin bölgeye çekilmesini tüketimden üretime geçişin en önemli unsurlarından biri olarak gören Nakache; Suudi Arabistan, BAE ve Katar’ın halihazırda Arapça dil modelleri geliştirmek üzere çalıştığını, ancak bunun başarılabileceklerin sadece bir başlangıcını temsil ettiğini belirtiyor.
Bölge sınırları dışında da Arapça konuşan nüfusun yaygın olmasının yerel olarak geliştirilen çözümler için daha geniş bir pazar sunduğunu ifade eden Nakache, altyapı, politikalar, yatırımlar ve yetkinliklerin bir araya gelmesinin küresel ölçekte teknolojilerin geliştirilmesini destekleyebileceğini dile getiriyor.
Ona göre 2030’a gelindiğinde asıl sınav; bölgenin başkaları tarafından geliştirilen çözümleri kullanmakla veya bunları kendi ihtiyaçlarına uyarlamakla yetinmeyip, kendi pazarlarından doğan ve dünya genelindeki kullanıcılara ulaşan teknolojiler üretmesinde yatıyor.
Apple "çamaşır katlayabilen" robot geliştiriyorhttps://turkish.aawsat.com/teknoloji%CC%87/5337230-apple-%C3%A7ama%C5%9F%C4%B1r-katlayabilen-robot-geli%C5%9Ftiriyor
Apple genel merkezinde düzenlenen bir etkinlikte, iPhone'ları parçalayan Liam adlı robot sergileniyor (Reuters/Stephan Lam)
Apple'ın, çamaşır katlayabilen iddialı bir makine de dahil bir dizi yeni ev robotu üzerinde çalıştığı bildiriliyor.
The Information'ın haberine göre iPhone üreticisinin araştırdığı diğer robotik konseptler arasında, kullanıcıları odadan odaya takip eden tekerlekli bir robot ve iç mekanda uçabilen bir cihaz da var.
Bu deneysel ürünlerin halka sunulacağına dair herhangi bir işaret yok ancak söylentilere konu olan cihazlardan biri, Apple'ın kısa süre önce tanıttığı HomeView merkezinin yeni nesil bir versiyonu.
HomeView Ultra veya HomeView Max prototipi, 9 inçlik bir ekrana ve dönebilen bir robotik kola sahip.
Habere göre robot, mevcut tasarımındaki kamera ve sensörler sayesinde "çevresini tam olarak algılayıp kendi başına hareket edebiliyor; biri odaya girdiğinde ışıkları açabiliyor, hatta belki bir kediye masadan inmesini söylemeye bile çalışabiliyor".
Apple, HomeView cihazının daha büyük ve robotik bir versiyonu üzerinde çalışıyor (David Phelan/The Independent)
The Independent cevap hakkı için Apple'la temasa geçti ancak şirket genellikle piyasaya sürülmemiş ürünler hakkında yorum yapmıyor.
Eski Apple CEO'su Tim Cook, şirketin birkaç yeni kategoride ürün piyasaya sürmeyi planladığının sinyalini geçen yıl vermişti.
Cook, bütün çalışanların katıldığı toplantıda, "Henüz hakkında konuşamayacağım ürün yelpazesi gerçekten muhteşem arkadaşlar. Muhteşem" demişti.
Bazılarını yakında göreceksiniz. Bazıları ise daha sonra gelecek. Ama göreceğiniz çok şey var.
Apple geçmişte de iddialı projeleri rafa kaldırmıştı. Bunların en dikkat çekeni, Project Titan kapsamında geliştirdiği sürücüsüz elektrikli araçtı.
Bu araba üzerinde 10 yıl boyunca çalışan ABD'li teknoloji devinin, nihayetinde 2024'te projeyi iptal etmeden önce araştırma ve geliştirmeye 10 milyar doların üzerinde harcama yaptığı bildirilmişti.
Apple halihazırda birkaç çalışan robot tasarlayıp üretse de bunlar yalnızca şirket içi kullanıma sunuldu.
Bunlardan ilki Liam, kullanım ömrü dolmuş iPhone'ları parçalara ayırıp geleneksel geri dönüşüm yöntemlerinde genellikle gözden kaçan değerli malzemeleri kurtarmak üzere tasarlanmış 29 kollu bir robotik sistemdi.
Liam'ın tanıtılmasından iki yıl sonra, 2018'de Apple, onun halefi Daisy'yi tanıttı. Yeni robot, daha fazla iPhone modelini parçalara ayırabiliyor ve saatte 200 cihaza varan işleme kapasitesine sahip.
Independent Türkçe
OpenAI'dan veri merkezlerine yönelik nefreti azaltmak için isim değişikliğihttps://turkish.aawsat.com/teknoloji%CC%87/5337214-openaidan-veri-merkezlerine-y%C3%B6nelik-nefreti-azaltmak-i%C3%A7in-isim-de%C4%9Fi%C5%9Fikli%C4%9Fi
OpenAI'dan veri merkezlerine yönelik nefreti azaltmak için isim değişikliği
Fotoğraf: Reuters
OpenAI, veri merkezlerine duyulan nefreti azaltmaya yönelik kapsamlı bir planın parçası olarak bu merkezlere yeni bir ad vereceğini açıkladı.
Axios'un haberine göre şirket, yapay zekaya karşı giderek artan tepkilere yanıt vermek için bir politika ve halkla ilişkiler hamlesi başlatıyor. Bu adım, özellikle veri merkezlerine yönelik kamuoyu tepkilerinin arttığı ve ABD'yle diğer ülkelerdeki kanun koyucuların bu endişeleri giderek daha fazla dile getirdiği bir döneme denk geliyor.
OpenAI'ın bu yeni girişimi, ABD'de Demokratların Temsilciler Meclisi'nde çoğunluğu kazanmasının beklendiği ara seçimlerin ve bu seçimlerin hemen ardından yaşanacak 2028 başkanlık seçimi sürecinin başladığı bir döneme denk geliyor.
ChatGPT'nin geliştiricisi, özellikle Donald Trump'ın Beyaz Saray'ının yapay zeka düzenlemeleri konusunda sergilediği epey olumlu yaklaşım göz önüne alındığında, bu değişimlerden zarar görmemeyi sağlamayı umuyor. OpenAI ve Meta gibi büyük teknoloji şirketleri, Trump'ın ikinci kez seçilmesinden bu yana kendisiyle yakın ilişkiler içinde oldu. Ancak sektör, ABD'de güç dengelerinin değişmesinin, yeni denetimler ve baskılar getirebileceğinden endişe ediyor.
OpenAI'ın planları arasında belki de en dikkat çekicisi, "veri merkezleri" terimini "yapay zeka hesaplama kampüsleri" diye yeniden adlandırmak. Veri merkezleri kamuoyunda ciddi bir endişe kaynağı haline geldi. Hatta bazı adaylar ara seçim kampanyalarında bu tesislerin geleceğini tartışma konusu yaptı. Bu siyasi endişe, hem Cumhuriyetçi hem de Demokrat siyasetçiler arasında karşılık buluyor.
OpenAI, tesisleri yeniden adlandırarak bunların yerel topluluklara sağlayabileceği faydaları vurgulamayı amaçlıyor. OpenAI'ın küresel ilişkilerden sorumlu üst düzey yöneticisi Chris Lehane, Axios'a, "Yerel topluluklar şirketleri mesul tutmalı ve onlardan hesap sormalı. Böylece bu projelerden gerçekten büyük fayda sağladıklarından emin olmalılar" diye konuştu.
Haberde, şirketin bu isim değişikliğinin tartışma yaratacağını bilerek hareket ettiği belirtiliyor. Ancak OpenAI, bu hamlenin insanları şaşırtarak tartışmaların odağını değiştirmesini umuyor. Şirket böylece büyük veri merkezlerinin gürültüsü, çevreye verdiği rahatsızlık ve su tüketimi hakkındaki şikayetlerin geri planda kalmasını hedefliyor.
Habere göre OpenAI, şirketlerin yeni sistemler geliştirme hızını sınırlamaya yönelik zorunlu güvenlik önlemleri olan "hız sınırları" konusundaki tartışmaları da teşvik edecek. Axios’un haberine göre şirket ayrıca teknolojinin sağladığı ekonomik faydaların ve yapay zekaya ilişkin düzenlemelerin geliştirilmesinde uluslararası işbirliğinin öneminin altını çizecek.
Independent Türkçe
لم تشترك بعد
انشئ حساباً خاصاً بك لتحصل على أخبار مخصصة لك ولتتمتع بخاصية حفظ المقالات وتتلقى نشراتنا البريدية المتنوعة
