6 bin yıllık mezardaki parçalanmış cesetler soru işaretlerine neden oldu

Araştırmacılar, bu cenaze uygulamasının ardındaki niyetin tam ne olduğunun belirsizliğini koruduğunu söylüyor

(Joan Daura/Montserrat Sanz)
(Joan Daura/Montserrat Sanz)
TT

6 bin yıllık mezardaki parçalanmış cesetler soru işaretlerine neden oldu

(Joan Daura/Montserrat Sanz)
(Joan Daura/Montserrat Sanz)

Yaklaşık 6 bin yıl önce İspanya'daki devasa taş mezarlara gömülen kişilerin öldükten sonra derilerinin yüzülüp organlarının çıkarıldığına ve uzuvlarının kesildiğine dair kanıtlar bulan arkeologların bu keşfi, dönemin tuhaf cenaze uygulamalarına ışık tutuyor.

İspanya'nın kuzeyindeki Los Zumacales ve La Lora'da onlarca yıl önce ortaya çıkarılan büyük taş mezarların, MÖ 4. binyılda yaşamış iki düzineden fazla bireyin kalıntılarını içerdiği tespit edilmişti.

Yakın zamanda International Journal of Osteoarchaeology'de yayımlanan yeni bir çalışmada, kalıntıların durumunun ardındaki sosyal ve doğal süreçler incelenerek bu mezarlarla bağlantılı defin uygulamaları analiz edildi.

Araştırma, tarih öncesinde yaşayan bu kişilerin kemiklerinin, ölümleri civarında ya da sonrasında kırıldığını ve parçalandığını ortaya koydu.

İspanya'daki Salamanca Üniversitesi'nden Angélica Santa-Cruz'un da aralarında yer aldığı bilim insanları, devasa mezarlara gömülen kemiklerin yüzde 70 ila yüzde 90'ının kırıldığını, bunların arasında "kelebek şeklinde" kırıkları olan kol kemiklerinin de bulunduğunu tespit etti.

Kemikler üzerindeki bazı kesik izleri ve kırıklar, bunların kalıntılar kazılıp çıkarıldıktan sonra muhtemelen taş aletler kullanılarak yapıldığına işaret ediyor.

Arkeologlar bu kemiklerin analizinin, kalıntıların seçilip işlenmesinin yanı sıra mezardan materyal çıkarıldığına dair işaretleri gözler önüne serdiğini söylüyor.

Bilim insanları çalışmada şöyle yazdı:

Bu kanıtlar, cesetlerin ilk gömülüşünü takiben cesedi küçültme amacıyla yapılan ikincil uygulamalarla ilgili olabilir.

Tarih öncesinde yaşayan kişilerin bu cenaze uygulamasının ardındaki niyetinin tam ne olduğu belirsizliğini korurken araştırmacılar bunun, çürüme sürecini hızlandırmak için yapılan bir "ölüm yönetimi sürecinin" parçası olabileceğinden ve bazı kemiklerin muhtemelen tapınılacak kalıntılar olarak toplandığından şüpheleniyor.

Araştırmacılar bazı kanıtların ölüm sonrası yamyamlık belirtileri olma ihtimalini de elemedi; zira tarih öncesi Avrupa'nın kuzeybatısında bu uygulamanın birçok örneği geçmiş çalışmalarda bildirilmişti.

Öte yandan arkeologlar "böyle bir iddianın büyük bir dikkatle yapılması gerektiğini" söylüyor.

Bilim insanları dönemin cenaze uygulamalarını daha iyi anlamak için bölgedeki mezarlardan çıkarılan kemikler üzerinde daha fazla çalışma yapılması çağrısında bulunuyor.

Independent Türkçe



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