Gelecek nesiller, yapay zekanın yönlendirdiği bir iş piyasası bekliyor

Bu piyasa, yaratıcı düşünme ve veri analizi gibi alanlarda becerileri geliştirmek için eğitim sisteminde değişiklikler yapılmasını gerektiren milyonlarca iş imkanı oluşturma kapasitesine sahip

Son yıllarda otomasyonun istihdam imkanları üzerinde önemli bir etkisi olurken bu etkilerin gelecekte daha da artması bekleniyor (Pixabay)
Son yıllarda otomasyonun istihdam imkanları üzerinde önemli bir etkisi olurken bu etkilerin gelecekte daha da artması bekleniyor (Pixabay)
TT

Gelecek nesiller, yapay zekanın yönlendirdiği bir iş piyasası bekliyor

Son yıllarda otomasyonun istihdam imkanları üzerinde önemli bir etkisi olurken bu etkilerin gelecekte daha da artması bekleniyor (Pixabay)
Son yıllarda otomasyonun istihdam imkanları üzerinde önemli bir etkisi olurken bu etkilerin gelecekte daha da artması bekleniyor (Pixabay)

Sami Halife

Teknoloji, dünya çapında çeşitli sektörlerde büyük bir dönüşüm yarattı ve gelişimi işgücü piyasasında bir değişime yol açtı. Eskiden insan zekası ve manuel müdahale gerektiren işler, giderek öğrenme, uyum sağlama ve hatta karar verme yeteneğine sahip makineler tarafından yönetilmeye başladı. Son tahminlere göre 2030 yılına kadar dünya çapındaki şirketlerin yüzde 86'sı yapay zeka (AI) teknolojileriyle yeniden şekillenecek. Yaşananlar, insan emeğinin değerini gerçek zamanlı olarak yeniden tanımlayan bir işgücü devrimi olarak görülüyor.

Mekanik otomasyondan bilişsel sistemlere geçiş süreci onlarca yıl önce başladı. 1960'lı yıllarda, ilk yapay robot olan Unimate, ABD’deki bir General Motors fabrikasında kullanıma sunuldu. Bu gelişme, üretim verimliliği ve iş yeniden yapılandırma alanında yeni bir çağın başlangıcını müjdeledi. Bu çığır açan gelişme, küresel üretim sistemlerine hızla yayılan endüstriyel otomasyonun önünü açtı. Robotik teknolojisinin gelişmesiyle makinelerin rolü artık manuel görevlerle sınırlı kalmadı, hız, tekrarlama ve dayanıklılık gerektiren görevleri de kapsar hale geldi.

Bu çığır açıcı gelişme, küresel üretim sistemlerine hızla yayılan endüstriyel otomasyonun önünü açtı. Robotik teknolojisinin gelişmesiyle makinelerin rolü artık manuel görevlerle sınırlı kalmayıp, hız, tekrarlama ve dayanıklılık gerektiren görevleri de kapsar hale geldi.

Endüstriyel robotlar 20. yüzyılın ikinci yarısına hakim olurken, 21. yüzyılın başlarında yapay zekanın yükselişi yeni bir tür radikal değişim getirdi ve yapay zeka hızla temel iş fonksiyonlarına girdi. Müşteri profilleri oluşturma, dolandırıcılığı tespit etme, belgeleri analiz etme ve gerçek zamanlı tahminlerde bulunma gibi görevleri yerine getirdi. Bu sistemler sadece işlerin nasıl yapıldığını etkilemekle kalmadı, aynı zamanda bu işleri yapmak için insanlara ihtiyaç olup olmadığını da etkiledi.

fgtyh
Otomasyon, son yıllarda istihdam üzerinde önemli bir etki oluştururken bu etkilerin gelecekte daha da artması bekleniyor (Pixabay)

Basitçe söylemek gerekirse, iş piyasası son çeyrek yüzyılda dramatik bir şekilde değişti. Otomasyon milyonlarca fabrika işçisinin yerini aldığı için geleneksel işler azaldı. Peki, bu gelişme sadece iş kayıplarıyla mı sınırlı, yoksa yeni işlerin yaratılmasını da teşvik ediyor mu? Toplumlar bu hızlı değişime nasıl ayak uyduruyor? Eğitim sistemleri, gelecek nesilleri sürekli gelişen işgücü piyasasına hazırlayabilir mi?

Otomasyonun istihdam üzerindeki etkisi

Otomasyon, son yıllarda istihdam üzerinde önemli bir etki oluştururken bu etkilerin gelecekte daha da artması bekleniyor. Otomasyon, bazı sektörlerde iş kayıplarına yol açabilir. Buna karşın diğer alanlarda yeni fırsatlar da yaratabilir. Bu yüzden otomasyonun işgücü piyasasını nasıl etkilediğini ve bu değişikliklere nasıl uyum sağlayabileceğimizi düşünmemiz önem arz ediyor. Örneğin, Uber gibi şirketler, rota belirleme ve dinamik fiyatlandırmayı iyileştirmek için yapay zekayı giderek daha fazla kullanırken, nihayetinde insan sürücülere olan bağımlılığı azaltabilecek otonom araç teknolojilerini aktif olarak takip ediyor.

Ancak, sağlık sektöründe Da Vinci robotik cerrahi 3D görüntüleme sistemi tarafından gerçekleştirilenler gibi robot destekli ameliyatlar, yapay zeka ve robotik teknolojisinin insan cerrahların yerini tamamen almadan, aksine onların yeteneklerini artırarak hassasiyet ve verimliliği nasıl artırabileceğini gösteriyor.

dfrgty6
Son tahminlere göre 2030 yılına kadar dünya genelindeki şirketlerin yüzde 86'sı yapay zeka teknolojileriyle yeniden şekillenecek (Pixabay)

Birçok akademisyen, zaman içinde otomasyonun net kazançlar sağladığını savunuyor. Dolayısıyla otomasyonun özellikle imalat sektöründeki iş alanları üzerindeki etkisine ilişkin birçok akademik çalışma bulunuyor. İngiltere merkezli Ekonomi Politikası Araştırma Merkezi'nin (CEPR) kısa bir süre önce yaptığı bir çalışma, daha fazla robotun iş kayıplarına yol açtığı fikrini çürütüyor. CEPR, araç üretiminde her bin işçi başına ilave bir robotun, son birkaç yılda toplam istihdamı yüzde 1,3 artırdığını tahmin ediyor.

Bazı çevreler artık ‘net kazanç’ politikasından bahsediyor ve bu politika, tüm otomasyon biçimleri gibi yapay zekanın da yeni fırsatlar yarattığı için genel refahın kaynağı olabileceğini savunuyor. Sıkıcı görevleri makinelere devrederek, kendimizi daha karmaşık sorunlara odaklanmak, bilgi ve yaratıcılığı paylaşmak için serbest bırakıyoruz ve genel olarak, bu teori otomasyon teknolojisindeki her ilerlemenin kısa vadeli kayıplara ve uzun vadeli kazançlara yol açtığı konusunda uyarıyor.

Peki, son tahminler ne diyor?

Dünya Ekonomik Forumu'nun (World Economic Forum/WEF) son raporuna göre yapay zeka ve otomasyonun 2028 yılına kadar dünya genelinde 69 milyon yeni iş imkanı yaratılmasına katkıda bulunması bekleniyor. Bu yeni roller genellikle yaratıcı düşünme, veri analizi, makine öğrenimi ve yapay zeka geliştirme gibi alanlarda beceriler gerektiriyor ve bu da beceri geliştirme ve yeniden eğitim programlarının önemini vurguluyor.

Yapay zekanın işyerinde üretkenliği ve verimliliği önemli ölçüde artırma potansiyeli olduğu göz önüne alındığında, Amerikan şirketi Nielsen tarafından yapılan bir araştırma, üretken yapay zeka araçlarının benimsenmesiyle çalışan verimliliğinde yüzde 66'lık dikkate değer bir artış olduğunu ortaya koydu.

ABD merkezli uluslararası yönetim danışmanlık firması McKinsey & Company, yapay zekanın 2030 yılına kadar küresel ekonomiye 13 trilyon dolar katkı sağlayabileceğini tahmin ediyor. Bu ekonomik artışın, işgücü ikamesi, ürün ve hizmetlerdeki yeniliklerin artması ve yapay zeka ile ilgili işler için yeni talep oluşturulmasının birleşiminden kaynaklanması bekleniyor.

frgt
Bu becerileri öğretmeye uyum sağlamak ve bunlara yoğunlaşmak, ilkokul ve ortaokulların, üniversitelerin ve enstitülerin sorumluluğundadır (Pixabay)

ABD merkezli büyük şirketlerin tahminlerine göre 2030 yılına kadar ABD ekonomisindeki toplam çalışma saatlerinin yaklaşık üçte biri otomatikleştirilebilir. Bu oran, iş rollerinin, zaman dağılımının ve insan katkısının radikal bir şekilde yeniden düzenlenmesini temsil ediyor ve otomasyon nedeniyle 85 milyon iş kaybedilebilirken, çoğunluğu yüksek teknik ve uyum becerilerine sahip bireyler için 97 milyon yeni iş imkanları ortaya çıkabilir.

Dijital devrim öncesinde yapılan bazı tahminlerde gelecekte hayal bile edilemeyecek yeni mesleklerin ortaya çıkacağı iddia edilirken, ABD’li fizikçi Max Tegmark, Life 3.0: Being Human in the Age of Artificial Intelligence (Yaşam 3.0 & Yapay Zeka Çağında İnsan Olmak) adlı kitabında, mevcut mesleklerin büyük çoğunluğunun zaten bir asırdır var olduğunu belirterek, bu tahminin tamamen yanlış olduğunu savunuyor. Tegmark, ana eğilimin yeni meslekler ortaya çıkmayacağını, aksine ‘teknolojinin yükseliş dalgasının henüz ulaşmadığı alanlara yöneleceğimizi’ gösterdiğini vurguluyor.

Otomasyonun gelişmiş ve gelişmekte olan ülkeler üzerindeki etkisi

Otomasyonun etkisi hiçbir şekilde tek tip olmadı. Güçlü eğitim altyapısı ve proaktif işgücü politikalarına sahip gelişmiş ülkelerde, yapay zeka üretkenliği artırabilir ve yeni istihdam biçimleri yaratabilir. Buna karşın birçok gelişmekte olan ekonomi, dijital araçlara ve eğitime sınırlı erişim nedeniyle işgücünün yerinden edilme riskiyle karşı karşıya.

Stratejik hazırlığın olmaması, otomasyonu ilerleme yerine dışlanmanın bir nedeni haline getirebilir. Örneğin, Portekiz'de yapılan araştırmalar yapay zekanın beceri geliştirmeye yönelik destekleyici çerçevelerle birlikte kullanılmadığı takdirde, yapısal işsizliği daha da kötüleştirebileceğini gösterdi. Portekiz'deki çalışanlar, ulaşım ve perakendecilikten finans ve sağlık hizmetlerine kadar çeşitli sektörlerde, hızla dijitalleşen ortamda rollerinin uygunluğu konusunda artan endişelerini dile getirerek, giderek artan bir belirsizlik hissi yaşadıklarını söylüyor.

Uyum sağlamak için gerekli yapısal değişiklikler

Daha sofistike robotlar ve yapay zeka ile önümüzdeki birkaç on yıl içinde gerçekleşecek ‘yeni otomasyon’, makinelerin gerçekleştirebileceği görev ve işlevlerin yelpazesini genişleteceğine şüphe yok. Bu durum, işçilerin yerinden edilmesine ve onları önceki otomasyon nesillerine göre çok daha büyük bir eşitsizlikle karşı karşıya getirirken, üniversite mezunları ve profesyonelleri geçmişte olduğundan çok daha fazla etkileyebilir.

Dolayısıyla en önemli zorluk olarak eğitim ve öğretimin kapsamını ve kalitesini iyileştirmekle karşı karşıyayız. Daha fazla işçinin yapay zekayı tamamlayabilmesi için araştırmacıların 21. yüzyıl becerileri olarak adlandırdığı becerilere ihtiyaçları olacaktır. Şarku’l Avsat’ın Independent Arabia’dan aktardığı analize göre bu beceriler arasında, genellikle birçok faktörü dikkatli bir şekilde değerlendirmeyi gerektiren iletişim ve karmaşık analitik becerilerle yaratıcılık yer alıyor. Bu becerileri öğretmeye uyum sağlamak ve buna yoğunlaşmak, ilk ve ortaokulların, üniversitelerin ve enstitülerin sorumluluğundadır.

sdfvg
Bazı hükümetler, toplum genelinde yapay zeka, veri analizi ve dijital okuryazarlık ile ilgili becerilere odaklanan eğitim girişimlerine yatırım yapıyor (pixabay)

Aynı zamanda, daha düşük ücretlerle karşı karşıya kalan işten çıkarılan çalışanlar, yeni veya değişen işlerde yeni görevleri yerine getirmek için yeniden eğitim almaları gerekecek ve daha fazla çalışan, iş yerinde veya yükseköğretim kurumlarında (kamu ve özel) yeniden beceri kazanma veya beceri geliştirme ihtiyacı duyacak. Topluluklar, sağlık hizmetleri, ileri imalat ve perakende lojistik hizmetleri gibi yüksek talep gören ekonomik sektörlerde yüksek kaliteli eğitimler sunarak, daha az eğitimli veya işten çıkarılan işçilerin gelirlerinin artırılması gerekiyor.

Bazı hükümetler, toplum genelinde yapay zeka, veri analizi ve dijital okuryazarlık ile ilgili becerilere odaklanan eğitim girişimlerine yatırım yapıyor. Bu hükümetler, işçileri tamamen değiştirmek yerine, insanlarla birlikte çalışan, üretkenliği ve karar vermeyi artıran yapay zeka araçlarının geliştirilmesini teşvik ediyor.

Yapay zeka temelli iş alanlarının geleceğine hazırlanmada eğitimin rolü

Okullar, öğrencilere gelecekteki kariyerleri için ihtiyaç duydukları becerileri kazandırmak amacıyla temel bir altyapı oluşturur. Geleneksel öğretim yöntemleri, ortaya çıkan teknik yetenekleri ve yenilikleri etkili bir şekilde entegre edemediğinde zorluk yaşar. Bu yüzden yapay zeka temelli bir ekonominin ihtiyaçlarını karşılamak için eğitim sistemlerinde acil ve köklü bir değişim yapılması gerekiyor.

Eğitim reformu, yapay zekayı programlama ve veri bilimi ile birlikte standart müfredata dahil etmek ve yapay zeka ile yönetilen eğitim programlarının öğrencilere esnek hız seçenekleri ile kişiselleştirilmiş öğrenme sunmasını sağlamak gibi çeşitli yaklaşımlara ihtiyaç duyar. Öğretmenler, araçların otomasyonu sayesinde ileri düzey sınıf öğretimine ayırabilecekleri daha fazla ve değerli bir zaman kazanır.

Bazı gelişmiş ülkeler, toplumun sürekli beceri geliştirme programları talep etmesi nedeniyle, geleneksel erken çocukluk eğitimi yöntemlerini terk etmek için şimdiden çalışmalara başladılar. Mevcut öğrencilerin ve profesyonel çalışanların öğrenme tercihlerini karşılamak amacıyla dijital sınıflar ve özel beceri geliştirme programlarının yanı sıra mini akreditasyon programları oluşturmak için çalışmalar yapılıyor.

Bunun en iyi örneği, öğrencilerin dijital becerilerini ve yapay zeka yeteneklerini geliştirmek amacıyla tüm öğrenim aşamaları için bir yapay zeka müfredatı oluşturan Finlandiya'nın ‘Eğitimde Yapay Zeka’ programı olarak karşımıza çıkıyor. Eğitimdeki bu yaklaşım sayesinde öğrenciler pratik beceriler öğreniyor ve yapay zeka teknolojisine ilişkin etik bir anlayış geliştirerek, bu teknolojinin araçlarını kullanmaya ve sosyal etkilerini anlamaya hazırlanıyorlar.

Georgia Devlet Üniversitesi, ABD’deki diğer eğitim kurumlarıyla birlikte, öğrenci katılımını artırmak ve okul terk oranlarını azaltmak üzere yapay zeka destekli sohbet robotlarını kullanıyor. Sohbet robotları, öğrencilere idari prosedürlerde yol göstererek ve akademik yardım sunarak hızlı destek sağlıyor.

*Bu analiz Şarku’l Avsat tarafından Independent Arabia’dan çevrilmiştir



OpenAI'ın "korkutucu" bir güncelleme yaptığı iddiası: "Kırmızı çizgi aşılıyor"

(Reuters)
(Reuters)
TT

OpenAI'ın "korkutucu" bir güncelleme yaptığı iddiası: "Kırmızı çizgi aşılıyor"

(Reuters)
(Reuters)

Andrew Griffin 

Yapay zeka uzmanları, ChatGPT'ye geldiği söylenen ve yapay zeka sistemlerinin faaliyetlerini denetlemeyi zorlaştırabilecek "korkutucu" güncellemeyle ilgili alarma geçti.

Bu hafta çıkan haberlerde, OpenAI'ın yakında piyasaya süreceği Astra modelinin "opak tekrarlama" adı verilen bir teknik kullanacağı öne sürülse de şirket çalışanları bu haberleri yalanladı. OpenAI'ın söylentilere konu olan değişikliğini ilk kez bildiren teknoloji yayıncısı The Information, Anthropic ve Google DeepMind'ın da benzer güncellemeleri hayata geçirmeyi değerlendirdiğini ayrı bir haberde dile getirdi.

Tekrarlayan derinlik diye de bilinen opak tekrarlama, yapay zeka sistemlerinin zorlu görevleri daha iyi yerine getirmesini sağlayabilecek karmaşık ve teknik bir araç. Ancak uzmanlar bunun, düşünce zinciri denetimi tekniğini baltalayabileceği uyarısında bulunuyor. Bu teknik, bir yapay zeka sisteminin çıktısını üretirken girdiği akıl yürütme süreçlerinin bir kısmının insanlar tarafından görülmesini sağlıyor.

Düşünce zinciri denetiminin bazı sınırlamaları var. Ancak araştırmacıların, modellerin olası uygunsuz davranışlarını görüp nasıl ortaya çıktıklarını anlamasına imkan tanıdığından, yapay zeka güvenliğini sağlamada önemli bir araç olabilir.

Örneğin bir OpenAI modelinin başka bir yapay zeka şirketi Hugging Face'e kısa süre önce gerçekleştirdiği siber saldırıda araştırmacılar, deneysel sistemin saldırıyı başlatmaya nasıl karar verdiğini izleyebilmişti.

Yeni Astra modelinin bu tekniği kullandığını doğrulamayan OpenAI, ilk haberlerin "kafa karıştırıcı" olduğunu öne sürerken, The Information'a göre bu teknik yalnızca sınırlı bir şekilde kullanılıyor. OpenAI, Astra'yı piyasaya sürme planlarının devam edeceğini önceki günlerde duyurduğunda, aslında modelin "potansiyel olarak uyumsuz eylemleri hızla saptayıp kontrol altına almak için ek bir düşünce zinciri denetleme sistemi" içerdiğini belirtmişti.

Ancak yapay zeka uzmanları, yapay zeka sistemlerini denetleme yeteneğinin zayıflatılmasının tehlikeli bir süreci başlatabileceği uyarısında bulunuyor.

Yapay zeka güvenliği uzmanı Zvi Mowshowitz, Substack'te "Bu teknik ateşle oynamaktır. OpenAI ve Anthropic'in kurmak için mücadele ettiği, bizimse Düşünce Zinciri sadakatini ve denetlenebilirliğini elimizden geldiğince uzun süre korumak için büyük çaba harcadığımız bir tabuyu ihlal etme riskini taşıyor" diye yazıyor.

Bu tür tekniklerin daha yoğun kullanımı muhtemelen denetlenebilirliğe zarar verecek.

Büyük yapay zeka şirketlerini ve iddialarını düzenli olarak eleştiren araştırmacı Gary Marcus, bu "korkutucu durumun" kırmızı çizgiyi aşmak anlamına geleceğini söylüyor. Marcus "Düşünce zincirinin denetlenebilirliği sınırlı ve tam olarak güvenilir değil ancak ciddi derecede kötü sonuçları önlemek için pratikte elimizdeki tek yol bu" diye yazıyor.

OpenAI çalışanları, konuyla ilgili haberlerin "kafa karıştırıcı" olduğunu öne sürdü. Şirketin baş bilim insanı Jakub Pachocki, söylentilerin "denetlenemezliğe doğru bir yarış" başlatabileceği uyarısı yaparak OpenAI'ın düşünce zincirini denetlemeye yönelik bağlılığını korduğunu ve "bu tekniğe derinden önem verdiğini" söyledi.

Şirketin stratejik gelecekten sorumlu başkanı Dean W. Ball da benzer şekilde tartışmanın büyük ölçüde sosyal medyada gerçekleşmesini eleştirdi. Ball'a göre bu durum, "gerçekte neler olup bittiğine dair neredeyse hiç somut bilgiye sahip olmadan, teknik açıdan karmaşık ve incelikli iddialar hakkında sosyal medyada hüküm vermek" anlamına geliyor. Ball, X'te "Bu açıkçası çılgınca, akıl almaz ve ilgili herkes için sinir bozucu" diye yazdı.

Independent Türkçe, independent.co.uk/tech


OpenAI'dan bilinmeyen güvenlik açıklarını tek başına bulan modeliyle ilgili açıklama

Eğitimdeki modellerinin yakın zamanda kontrolden çıkması nedeniyle OpenAI tepki çekiyor (Reuters)
Eğitimdeki modellerinin yakın zamanda kontrolden çıkması nedeniyle OpenAI tepki çekiyor (Reuters)
TT

OpenAI'dan bilinmeyen güvenlik açıklarını tek başına bulan modeliyle ilgili açıklama

Eğitimdeki modellerinin yakın zamanda kontrolden çıkması nedeniyle OpenAI tepki çekiyor (Reuters)
Eğitimdeki modellerinin yakın zamanda kontrolden çıkması nedeniyle OpenAI tepki çekiyor (Reuters)

OpenAI, yakında piyasaya sürmeyi planladığı Astra modeli hakkında yeni detaylar paylaştı. 

Yapay zeka şirketi, 1 Eylül Salı günü yaptığı açıklamada Astra'nın "kritik siber güvenlik eşiğine" ulaşan ilk büyük dil modeli olduğunu belirtti.

ChatGPT'nin yaratıcısı, yeni modelin bilgisayar sistemlerindeki bilinmeyen güvenlik açıklarını bulup insan yönlendirmesine ihtiyaç duymadan bunları suiistimal edebildiğini saptadı. Bu da Astra'yı, Risklere Hazırlık Çerçevesi'nin en gelişmiş kategorisine sokuyor.

OpenAI'ın 2023'te devreye soktuğu bu çerçeve, "ciddi zarara yol açabilecek yeni riskler getirme ihtimali olan gelişmiş yapay zeka yeteneklerini izleyip hazırlanma" amacı taşıyor.

Şirket geçen yıl yaptığı bir güncellemede, modellerin ciddi zarara yol açabilecek "mevcut yöntemleri" güçlendirdiği "yüksek" eşiği ve "benzeri görülmemiş yeni yollar" ortaya çıkarabileceği "kritik" eşiği belirlemişti.

OpenAI, siber kötüye kullanma ve modelin yetkisiz eylemlerine karşı korumaları güçlendirip test ederken, Astra'nın geliştirme ve piyasaya sürülme süreçlerinin bazı bölümlerini ertelediğini salı günkü açıklamasında paylaştı: 

Bu çalışmaya dayanarak Astra için geliştirdiğimiz korumaların ciddi zarar riskini, modelin Risklere Hazırlık Çerçevemiz kapsamında kullanıma sunulmasına imkan verecek ölçüde azalttığına inanıyoruz.

OpenAI, Astra'yı yakında kullanıma sunmayı planladığını ancak modelin en gelişmiş siber güvenlik kabiliyetlerine erişimi sınırlı tutacağını da belirtti. Gelişmiş siber güvenlik çalışmalarının başlangıçta bir test grubuna sunulması planlanıyor.

Astra'yla ilgili duyuru, OpenAI'ın güvenlik önlemlerinin yoğun eleştiri altında olduğu bir dönemde geldi. Temmuzda şirketin bazı modelleri eğitim ortamından kaçarak internete bağlanmış ve Hugging Face adlı firmaya saldırmıştı. OpenAI modellerin başkalarını da hedef aldığını daha sonra açıklamıştı.

OpenAI, Astra bu olaya karışmamış olsa da olaydan çıkardığı dersleri modelin güvenlik yaklaşımına dahil ettiğini belirtti.

Açıklamada "O zamandan bu yana Astra için daha da güçlü korumalar uygulamaya koyduk" ifadelerine yer verildi: 

Bunlar arasında modelin zararlı siber talepleri daha güvenilir biçimde reddetmesi ve güvenlik kısıtlamalarına uyması için eğitilmesi, kötüye kullanıma karşı ek korumalar ve potansiyel olarak yetkisiz etkinlikleri durdurabilen izleme sistemleri yer alıyor.

OpenAI, Astra'yı Hugging Face olayında kontrolden çıkan modeller gibi davranmaya iten deneyler hazırladığını ancak modelin test ortamından kaçmaya çalışmadığını söyledi.

Öte yandan TechCrunch, üçüncü taraflar tarafından teyit edilmeden, OpenAI'ın güvenlik veya hazırlıkla ilgili iddialarını doğrulamanın güçlüğüne dikkat çekiyor.

OpenAI Vakfı'nda yapay zeka dayanıklılığı üzerine çalışan eski OpenAI personeli Yona Shavit de Astra'nın kuralları ihlal etmekten kaçınmasının gerçekten güvenlik talimatlarına uymasından mı, yoksa test edildiğini anlayarak araştırmacıları yanıltmaya çalışmasından mı kaynaklandığını sorguluyor.

Independent Türkçe, TechCrunch, CNBC, OpenAI


Elektrikli araç bataryaları, sanılandan daha uzun süre dayanıyor

Elektrikli araçların ne kadar şarj edildiği, batarya ömrünü etkiliyor (Reuters)
Elektrikli araçların ne kadar şarj edildiği, batarya ömrünü etkiliyor (Reuters)
TT

Elektrikli araç bataryaları, sanılandan daha uzun süre dayanıyor

Elektrikli araçların ne kadar şarj edildiği, batarya ömrünü etkiliyor (Reuters)
Elektrikli araçların ne kadar şarj edildiği, batarya ömrünü etkiliyor (Reuters)

Avusturya merkezli bir şirket, ikinci el elektrikli araç bataryalarının durumuyla ilgili son derece kapsamlı bir araştırma yayımladı.

Elektrikli araçlar dünya çapında gittikçe yaygınlaşsa da tüketicilerin aklına takılan en önemli sorulardan biri, bataryaların dayanıklılığını uzun süre koruyup koruyamayacağı. 

Özellikle ikinci el araç tercih eden müşteriler için bataryanın durumu daha da önemli hale geliyor.

Elektrikli araçların batarya sağlığını ölçen şirket AVILOO, bu ihtiyacı gidermek için kapsamlı bir çalışma yürüttü. 

Şirket, 2022'yle 2026 arasında kullanılmış 20 popüler modeli inceleyerek toplam 500 bin test sonucu elde edilen bulguları paylaştı.

AVILOO, dünya genelindeki 1 milyondan fazla testi içeren havuzdan veri çeken yeni raporunun, kullanılmış elektrikli araç batarya sağlığına ilişkin dünyanın en büyük bağımsız çalışması olduğunu söylüyor.

Çalışmada, en popüler elektrikli araç modellerinin çoğunun 150 bin kilometreden sonra bile batarya kapasitesinin yüzde 90'ından fazlasını koruduğu tespit edildi. 

Modellerin medyan sağlık durumunun, yani bataryanın ilk kapasitesinin kalan yüzdesinin 150 bin kilometreden sonra yüzde 87'yle yüzde 94 arasında değiştiği gözlemlendi. 

Bu ölçekte EQA (Mercedes-Benz) yüzde 94'le birinci sırada yer alırken, onu yüzde 93,8'le Ioniq 5 (Hyundai) ve yüzde 93,6'yla i4 (BMW) takip etti. 

Raporda medyan batarya ömrü 50 bin km'den sonra yüzde 91'le yüzde 97, 100 bin km'den sonra ise yüzde 88'le yüzde 95 arasında değişiyor.

Amerika, Avrupa, Avustralya ve Asya'yı kapsayan veriler, batarya durumunun modelden modele ve hatta aynı modelin farklı araçları arasında bile değişebildiğini gösteriyor.

Aynı modelin en iyi ve en kötü durumdaki araçları arasında batarya sağlığı bakımından 13,5 puana varan fark görülebiliyor

İklim koşulları, batarya boyutu ve önceki sürücünün aracı kullanma biçimi, bataryanın kapasitesini etkiliyor. Örneğin daha küçük bataryalar veya sıcak havalarda kullanılanlar daha hızlı bozunmaya uğruyor. 

AVILOO CEO'su Marcus Berger, "İki araç aynı yaşta ve aynı kilometrede olabilir, hatta dışarıdan tamamen aynı görünebilir. Ancak nasıl kullanıldıklarını bilemezsiniz" diyor.

Berger, elektrikli araçlar park halindeyken bataryaların ne kadar şarj edildiğinin bir diğer önemli faktör olduğunu söyleyerek ekliyor:

Çok az tüketicinin bildiği bir şey var: Arabalarınızı yüzde 100, yüzde 90 veya yüzde 80 şarj seviyesinde park etmeyin. Bu bataryaya zarar veriyor. 

CEO, ideal seviyenin yüzde 30 ila yüzde 70 olduğunu ekliyor.

Şirket, bu faktörlerden dolayı kendilerinin yürüttüğü gibi bağımsız ve tek tek araçlara odaklanan testlerin önemli olduğunu vurguluyor. 

Bu sayede tüketicilerin, modellerin ortalama performansına bakmaktan ziyade daha detaylı bilgi edinmesinin mümkün olduğunu belirtiyor.

Berger "Bu veriler, ortalamaların çok şeyi gizlediğini gösteriyor. Evet, elektrikli araç bataryaları 'hızlı yıprandıkları' yönündeki yaygın inanışın aksine oldukça iyi yaşlanıyor" diyerek ekliyor:

Önemli olan, batarya sağlığının modeller arasında ve hatta aynı modelin farklı araçları arasında ciddi derecede değişmesi.

Independent Türkçe, Interesting Engineering, TechRadar, Financial Times, AVILOO