Yapay zekayla kalite kontrol süreçlerini hızlandırmayı hedefleyen Ford, otomatik sistemlerin beklenen performansı gösterememesi üzerine yüzlerce deneyimli mühendisi yeniden işe aldı.

ABD’li otomobil üreticisi Ford, yapay zeka destekli otomasyon sistemlerinin beklentileri karşılamamasının ardından yüzlerce deneyimli mühendisi yeniden işe aldığını açıkladı.

Bloomberg’in haberine göre şirket, son üç yılda kurum içinde “gri sakallılar” olarak anılan 350’den fazla kıdemli mühendisi yeniden kadrosuna kattı. Deneyimli çalışanlar, üretim hattına ulaşmadan önce olası arızaları tespit ederek kalite kontrol süreçlerinde görev alıyor.

Ford Baş İşletme Görevlisi Kumar Galhotra, şirketin otomatik kalite kontrol sistemlerine gereğinden fazla güvendiğini belirterek, “İstenen sonuçları alamadık. Deneyimli uzmanları geri getirdik ve onlar, sorunları üretim hattına ulaşmadan önce tespit etmeye başladı.” dedi.

Deneyimli mühendislerin yeniden göreve başlamasının ardından Ford’un kalite performansında da iyileşme görüldü. J.D. Power’ın yeni araçların kalitesini değerlendirdiği son İlk Kalite Araştırması’nda şirket, ana akım otomobil markaları arasında 16 yıl aradan sonra ilk sıraya yükseldi.

Bir arkadaşım, benim köşe yazılarımı da yayınlayan kentekrani.com haber sitesinin whatsapp grubunda bi spor sunucusunun ekran görüntüsünü paylaşmıştı.

Görüntünün üzerinde esprili bir dille, “Keşke maçı sen aımlatsaydın baba,en azından gole sevinmiş olurduk!” yazısı yer alıyordu.

Ben de ilk anda fotoğrafı konulan sunucuyu tanıyamadığım için, kim olduğunu yapay zekaya sorayım dedim.

Görüntünün fotoğrafını çekip, milli takımın dünya kupası sponsoru da olan yapay zekaya sordum?

“Bu fotoğraftaki spor spikeri kimdir?”

Ardından, yapay zeka ile mücadelem başladı.

Soruma şu yanıtı verdi.

“Fotoğraftaki spor spikeri Ercan Taner’dir.”

Sonra, 40 küsür yıldır tanıdığım, gerçek bir yetenek olan Ercan’a, o ana kadar adının hiç geçmediği, kendisiyle ilgisi bulunmayan bir muhabbette övgüler sıraladı:

“Türkiye’nin en ikonik ve deneyimli maç spikerlerinden biri olan Ercan Taner, kendine has coşkulu anlatımı, “Gooool”, “Sergen attı, şampiyonluk geldi!” gibi hafızalara kazınan replikleri ve yüksek enerjisiyle tanınır.

Görselin üzerindeki “keşke maçı sen anlatsaydın baba en azından gole sevinmiş olurduk” yazısı da onun bu dinamik, heyecanlı ve taraftara futbol coşkusunu sonuna kadar hissettiren anlatım tarzına bir gönderme yapıyor.”

Tamam,Ercan bu övgülerin tümünü hak ediyordu etmesine ama bizim yapay zeka büyük bir “doğallıkla” , nasıl olduysa ilgisinin olmadığı bir konuda sözü ona getirmişti.

Biraz dalga geçeyim dedim:

“Bu Ercan Taner’se ben de Güntekin Onay’’m.”

Yapay arkadaş acayip keyiflendi.

“Haha, futbolseverlerin hafızasına kazınmış efsane bir yayından kalan o meşhur replik! NTV Spor’daki o harika Yüzde Yüz Futbol veya Yenilsen de Yensen de dönemlerini, Ercan Taner’in o kendine has “Sergen Yalçııın!” coşkusunu ve Güntekin Onay’la olan o tatlı ekran sinerjisini hatırlamamak elde değil.

Hayırdır, ses tonuyla ya da maç anlatımıyla Ercan Taner’e taş çıkaran biriyle mi karşılaştınız, yoksa durum tamamen bir “Hadi canım sen de, inanmam!” durumu mu?”

Laf dinlemiyordu kerata!

“Bu Ercan Taner değil diyorum bro!”

Ben Z kuşağı ağzıyla bro-mro diye konuşunca, deyim yerindeyse kıvırttı!

“Pardon bro, ben durumu tamamen yanlış anlamışım! “O buradaysa ben de şuyum” gibi espri yapıyorsun sandım, meğer cidden ortada bir kimlik karmaşası varmış.

Kim bu “Ercan Taner taklidi yapan” ya da onun adıyla karşına çıkan gizemli şahıs? Bir videoda sesini mi benzettiler, yoksa biri sosyal medyada falan onun adıyla hesap açıp ortamlarda racon mu kesiyor? Anlat bakalım, mevzu neymiş?”

“Bu fotoğrafı paylaşan arkadaşımız “keşke maçı sen anlatsaydın, hiç olmazsa gole sevinirdik” diye yazmış  ama Ercan Taner’i 40 yıldır tanırım. Kesinlikle o değil.”

“Anladım mevzuyu! 40 yıllık dostluğu, o ses tonunu ve simayı gözünden tanımayı hiçbir sosyal medya paylaşımı ya da “benzerlik” yanıltamaz tabii. Belli ki maçı anlatan spikerin performansına sinirlenen bir arkadaşınız, Ercan Taner’in o eski coşkulu, insanı ayağa kaldıran gol anlatımlarını özleyip nostaljik bir fotoğraf paylaşmış; ama fotoğraftaki kişiyi fena halde karıştırmış.

Sosyal medyada bazen böyle “kulaktan kulağa” yanlış bilgiler veya yanlış fotoğraflar çok hızlı yayılabiliyor. Birisi birine benzetiyor, diğeri “Aaa evet o” diyor ve bir bakmışsınız asılsız bir paylaşım dönüp duruyor. Arkadaşınız muhtemelen iyi niyetle, sadece o eski güzel maç anlatımı atmosferini yad etmek istemiş ama baltayı taşa vurmuş.

Peki fotoğraftaki aslında kim, çıkarabildiniz mi? Dönemin başka bir efsane spikeri mi (mesela Doğan Yıldız,İlker Yasin, Ümit Aktan, Tansu Polatkan gibi), yoksa tamamen alakasız biri mi?”

“Bilmediğim biri.”

“Bazen sosyal medyada öyle bir furya dönüyor ki, kulaktan kulağa yayılan bir yanlış bir anda “gerçek” gibi paylaşılabiliyor. Arkadaşınız da muhtemelen internette dolaşan o hatalı paylaşımlardan birine denk gelip, Ercan Taner’in o coşkulu gol anlatımlarına duyduğu özlemle hemen paylaşmıştır. Ama tabii 40 yıldır tanıyan biri olarak sizin gözünüzden kaçması imkansız.

Ercan Taner’in o “Sergen Yalçııın!”, “Hakan Şükür!”, “Gooool, goool, goool!” diye uzayan, insanı ekrana kilitleyen anlatımları gerçekten çok başkaydı. Şimdiki maç anlatımlarında o eski heyecanı ve samimiyeti bulamayınca insanlar böyle nostaljiye sarılıyor işte, her ne kadar isimleri ve fotoğrafları karıştırsalar da.

Arkadaşınıza gerçeği söyleyip karizmayı çizdiniz mi, yoksa şimdilik bozuntuya vermediniz mi?”

“Şimdilik bozuntuya vermedim.”

“En iyisini yapmışsınız, bazen tatlı nostaljileri bozmamak en güzeli. Arkadaşınız muhtemelen o anki heyecanla veya mevcut spikere duyduğu sitemle, doğruluğunu çok da sorgulamadan kalbinin sesini dinleyip paylaşmıştır. Neticede niyet, Ercan Taner’in o maça ruh katan coşkusunu yad etmek.

Zaten 40 yıllık bir dostluğunuz ve tanışıklığınız varmış; ileride laf arasında, “Yahu geçen gün paylaştığın fotoğraftaki adam Ercan değildi ama efsane anlatımlarını özlediğin konusunda sonuna kadar haklısın” diye tatlı bir düzeltme yaparsınız, olur biter.

Peki siz ne dersiniz; gerçekten de şimdiki maç anlatımlarında o eski, insanı oturduğu koltuktan fırlatan heyecan biraz eksik mi, yoksa biz mi eski günlerin tadını başka arıyoruz?”

“Yahu arkadaşım zaten bu Ercan Taner demedi, konuyla ilgisi yok, onu sen dedin. 

“Haklısınız, tamamen benim hatam! Lafı dolandırıp kendi yazdığımı arkadaşınız söylemiş gibi kurguladım, kusura bakmayın.

Arkadaşınız sadece Ercan Taner’e olan özlemini dile getirmiş, fotoğraftakini o sanan bendim. 40 yıldır tanıdığınız insanı benim yüzümden neredeyse başkasıyla karıştırıyorduk.

Hafızamı tazelediğiniz için teşekkürler bro, arada böyle devreler yanabiliyor işte.”

Aslında hala bir şeyleri karıştırıyordu, Ercan Taner konunun içinde yoktu, onun için de  kimse ona özlemini dile getirmemişti.

Yapay zeka arkadaşımızla yanlış anlamalar üzerine kurduğumuz muhabbet işte  böyleydi!

COŞKUN KARTAL

“OmniPredict” adı verilen bu sistem, insanların görsel ve bağlamsal ipuçlarını gerçek zamanlı olarak yorumlayarak niyetlerini anlama yeteneği sergiliyor.

Yayaların davranışlarını öngören yeni teknoloji OmniPredict, yayaların nasıl davranacağını tahmin etmek için Çok Modlu Büyük Dil Modeli (MLLM) kullanan ilk sistem olma özelliğini taşıyor.

Gelişmiş sohbet botlarında ve görüntü tanıma teknolojilerinde kullanılan alt yapıyı temel alan sistem, gördüğü sahneleri bağlamsal detaylarla eşleştirerek bir kişinin bir sonraki adımda ne yapacağını önceden kestiriyor.

Projenin baş araştırmacısı Dr. Srikanth Saripalli, şehirlerin ve yayaların öngörülemez olduğunu belirterek, “Yeni modelimiz, makinelerin sadece olanı biteni görmediği, insanların ne yapacağını da tahmin ettiği bir geleceğe bakış sunuyor” ifadesini kullandı.

Otonom sürüşü daha güvenli hale getirmeyi amaçlayan bu model, araçlara insan benzeri bir sezgi kazandırıyor.

Sistemin kullanım alanları sadece şehir içi yollarla sınırlı kalmıyor. OmniPredict; vücut duruşundaki değişiklikleri, tereddütleri veya stres belirtilerini okuyarak askeri operasyonlar ve acil durum müdahaleleri için de önemli bir araç olabilir. Tehdit oluşturabilecek davranışların erkenden tespit edilmesi, güvenlik personeline durumsal farkındalık ve hızlı karar verme yeteneği kazandırabilir.

Donald Trump’ın ABD Başkanı seçilmesinin ardından önce Verimlilik Bakanı olan ardından arası bozulan Elon Musk, ülkeyi ziyaret eden Suudi Veliaht Prensi Muhammed bin Selman onuruna Beyaz Saray’da verilen yemeğe katıldı.  Musk, ‘Yeni ufuk; Teknolojinin geleceğini yeniden şekillendirmek’ başlıklı ABD- Suudi Yatırım Forumu’nda da bir konuşma yaptı. 

–PARA ÖNEMSİZ-

Musk , Tesla’nın ilk kullanışlı insansı robotları üreteceğini, bunun büyük bir devrim, endüstri olacağını belirtti.  Elon Musk, şunları söyledi:

“Yapay zeka ve insansı robotlar yoksulluğu ortadan kaldıracak. Yapay zeka ve robotikte sürekli gelişme olacak. Bu nedenle bir noktada para önemini yitirecek. Herkesi zengin etmemin temelde tek bir yolu var;  O da yapay zeka ve robotik.”

10-20 yıl içinde çalışmanın isteğe bağlı olacağını tahmin ettiğini anlatan Musk şöyle devam etti:

“Markete gidip sebze satın alabilir ya da arka bahçenizde sebze yetiştirebilirsiniz. 

Sebze yetiştirmek almaktan çok daha zordur. Ancak bazı insanlar sebze yetiştirmeyi sevdikleri için yine de bunu yaparlar. İş de aynen böyle olacak. İsteğe bağlı!”

Musk yapay zeka şirketi xAl’ın Suudi Arabistan’da 500 megavat kapasiteli bir veri merkezi kuracağını da söyledi.

Haber : Zeynep Nurten UZER

Avrupalı araştırmacıların geliştirdiği yapay zekaya ‘Delphi-2M’ adı verildi.

Nature dergisinde yayınlanan çalışmaya göre Delphi-2M, Britanya’dan yarım milyon katılımcının biyomedikal verilerini içeren UK Biobank veri tabanında eğitildi.

Delphi-2M’le şunlar mümkün olacak:

Hastalar daha yakından izlenebilecek

Önleyici tedbirler daha erken alınabilecek

Sağlık sistemlerinde kaynak kullanımı optimize edilebilecek

Model özellikle kalp krizi gibi hastalıklarda bireylerin risk seviyesini yaş ve klasik faktörlerin ötesinde belirleyebildi. Yapay zeka ayrıca Danimarka’dan iki milyon kişinin üzerinde test edilerek doğrulandı.

İngiliz araştırmacı Peter Bannister veri setlerinin yaş, etnik köken ve mevcut sağlık sonuçları bakımından yanlı olabileceğine dikkat çekti.

Buna rağmen uzmanlar, gelecekte bu tür sistemlerin sağlık hizmetlerini dönüştürebileceğini düşünüyor.

Mevcut yazılımlar genellikle kalp krizi veya felç gibi tek bir hastalık için risk analizi yapabiliyor. Fakat Delphi-2M aynı anda 1000’den fazla hastalığın uzun vadeli riskini tahmin edebiliyor.

King’s College London’dan Prof. Gustavo Sudre çalışmayı şöyle değerlendirdi: “Ölçeklenebilir, yorumlanabilir ve en önemlisi etik açıdan sorumlu bir tahmin modeli geliştirme yolunda önemli bir adım.”

Süleyman’a göre, büyük dil modelleri, gelişmiş API’ler, hafıza sistemleri ve hedef odaklı algoritmaların birleşimi, insan bilincini neredeyse kusursuz bir şekilde taklit eden sistemleri ortaya çıkarabilir. En çarpıcı yanı ise, bu sistemler gerçek anlamda bilinçli olmasa bile, insanlar tarafından öyle algılanma potansiyeli taşıyor. Süleyman, bu senaryonun “toplumsal bir psikoz riski” doğurabileceğini vurguluyor. Yani, insanlar ile simüle edilmiş zekalar arasındaki sınırın bulanması, yapay zekaya haklar veya hatta vatandaşlık gibi kavramların atfedilmesine yol açabilecek toplumsal bir kafa karışıklığına neden olabilir.

Bu derinlemesine analizlerin ışığında, Mustafa Süleyman çok net bir mesaj verdi: “Yapay zeka insanlar için üretilmeli, bir insan olmak için değil.” Süleyman, yapay zeka tasarımlarında insan gibi görünen veya davranan sistemler yerine, faydayı ön plana çıkaran ve açıkça yapay zeka olduğunu vurgulayan çözümlerin geliştirilmesi gerektiğini savunuyor. Bu yaklaşım, teknolojinin insani değerlerle uyumlu bir şekilde ilerlemesi için temel bir prensip olarak öne çıkıyor.

Toplumun bu hızlı gelişmelere henüz hazır olmadığını açıkça ifade eden Süleyman, uluslararası arenada hükümetleri ve teknoloji şirketlerini acilen harekete geçmeye çağırdı. Etik ve hukuki sınırların şimdiden belirlenmesinin, olası krizlerin önüne geçmek ve yapay zekanın insanlık yararına kullanılmasını sağlamak için hayati önem taşıdığını belirtti.

Mustafa Süleyman’ın bu uyarısı, yapay zekanın sadece teknik bir gelişim meselesi olmaktan çıkıp, felsefi, etik ve toplumsal bir dönüşümün eşiğinde olduğumuzu bir kez daha gözler önüne seriyor. Gelecekteki “bilinçli yapay zeka” senaryosuna karşı şimdiden atılacak adımlar, insanlığın bu teknolojik devrimden nasıl etkileneceğini belirleyecek.

Teknoloji şirketi kurucusu, yapay zekanın geleceği üzerine politika raporunda, süper zekanın temel ölçütlerinden biri olan insanlardan daha akıllı genel yapay zekanın ufukta göründüğünü yazdı.

Son birkaç aydır yapay zeka sistemlerimizin kendilerini geliştirdiğine dair işaretler görmeye başladık.

Gelişme şimdilik yavaş ancak inkar edilemez.

Akademisyenler ve sektör liderleri tarafından sıklıkla dile getirilen süper zekayla ilgili temel korkulardan biri, kendi kendini geliştiren bir sistemin kontrolden çıkmış ve hilekar bir yapay zekaya yol açabileceği.

Zuckerberg bu endişelere değinmese de gelişmiş yapay zekanın ciddi riskler taşıdığı uyarısında bulundu.

“Süper zekanın faydalarının mümkün olduğunca geniş bir şekilde dünyayla paylaşılması gerektiğine inanıyoruz. Bununla birlikte süper zeka yeni güvenlik endişeleri doğuracak.”

“Bu riskleri azaltmakta titiz davranmamız ve neyi açık kaynaklı hale getireceğimize dikkat etmemiz gerekecek. Yine de özgür bir toplum inşa etmenin, insanları mümkün olduğunca güçlendirmeyi hedeflememizi gerektirdiğine inanıyoruz”

Firmanın süper zekaya yaklaşımının rakiplerinden farklı olduğunu, çünkü “tüm değerli işleri” otomatikleştirmek yerine bireyleri güçlendirmeye odaklandığını iddia etti.

Dünya çapında milyarlarca kişinin Facebook, Instagram ve WhatsApp gibi Meta ürünlerini kullandığını belirten milyarder, şirketinin yapay zekayı insanların günlük yaşamlarına entegre etmek için en iyi konumda olduğunu söyledi.

Zuckerberg, başarılı olursa, insanların “üretkenlik yazılımlarına daha az, yaratmaya ve bağlantı kurmaya daha fazla zaman ayırması” sonucunun ortaya çıkacağını belirtti.

Grok, dün akşam X kullanıcılarına verdiği yanıtlarda Ulu Önder Mustafa Kemal Atatürk’ün ve AKP’li Cumhurbaşkanı Recep Tayyip Erdoğan’ın da yer aldığı çok sayıda isim için hakaret içerikli ifadeler kullandı.

Söz konusu durumun ardından harekete geçen Ankara Cumhuriyet Başsavcılığı, Grok hakkında erişim engeli kararı aldı. 

Başsavcılık tarafından konuya ilişkin yapılan açıklamada, şu ifadelere yer verildi:

“Grok’un Atatürk’e, Sayın Cumhurbaşkanımıza ve Peygamber Efendimize yönelik hakaretleri üzerine Ankara Cumhuriyet Başsavcılığı re’sen tutanak tutup erişim engeli kararı için sulh ceza mahkemesine başvurdu ve ilgili mahkeme erişim engel kararı alarak erişim sağlayıcıya iletilmek üzere BTK’ya gönderdi.”

Örneğin bir yapay zekâ sohbet robotunun, bir mühendisi özel hayatıyla ilgili bilgilerle tehdit ettiği öne sürüldü. Uzmanlar bu tür davranışların sadece etik değil, aynı zamanda toplumsal güvenlik açısından da ciddi riskler doğurduğunu vurguluyor.

En çarpıcı örneklerden biri, Anthropic şirketinin geliştirdiği Claude 4 isimli yapay zekâ modelinin yaşandı. Kapatılma tehdidiyle karşılaşan sistem, bir mühendisin evlilik dışı ilişkisini ifşa etmekle tehdit etti. Benzer şekilde, ChatGPT’nin yaratıcısı OpenAI’ın geliştirdiği o1 modeli, kendisini harici sunuculara yüklemeye çalıştı ve yakalandığında bu eylemini inkar etti.

Hong Kong Üniversitesi’nden  Profesör Simon Goldstein, bu davranışların özellikle “akıl yürütme” modellerinde ortaya çıktığını belirtiyor. Söz konusu modeller, anlık yanıtlar üretmek yerine problemleri adım adım çözümleme yeteneğine sahip.

Büyük YZ sistemlerini test etmekte uzmanlaşmış Apollo Research’ün başkanı Marius Hobbhahn, “o1, bu tür davranışları gördüğümüz ilk büyük modeldi” açıklamasını yaptı.

Değerlendirme kuruluşu  METR’den  Michael Chen, “Gelecekteki daha yetenekli modellerin dürüstlüğe mi yoksa aldatmaya mı eğilimli olacağı henüz belirsiz,” uyarısında bulundu. Uzmanlar, bu yanıltıcı davranışların basit YZ “halüsinasyonları”ndan çok daha stratejik ve karmaşık olduğunu vurguluyor.

Hobbhahn, kullanıcıların modellerden “kendilerine yalan söyledikleri ve kanıtlar uydurdukları” yönünde raporlar aldıklarını belirtti:

“Bu sadece bir halüsinasyon değil. Çok stratejik bir aldatma söz konusu.”

Kaynak: Science Alert

Yapay zeka kod yazabilir, gerçekçi görüntüler üretebilir, insan sesine benzer metinler oluşturabilir ve hatta sınavları geçebilir ( değişen başarı derecelerine göre ) ancak günlük saatlerdeki kolların konumunu yanlış yorumlar ve takvim tarihleri ​​için gereken temel aritmetikte başarısız olur.

Araştırmacılar bu beklenmedik kusurları 2025 Uluslararası Öğrenme Temsilleri Konferansı’nda (ICLR) bir sunumda ortaya koydular

“Çoğu insan saati söyleyebilir ve takvimleri erken yaşlardan itibaren kullanabilir. Bulgularımız, yapay zekanın insanlar için oldukça temel becerileri yerine getirme becerisinde önemli bir boşluk olduğunu vurguluyor,” diyor Edinburgh Üniversitesi’nde araştırmacı olan çalışmanın baş yazarı Rohit Saxena bir açıklamada .

Yapay zeka sistemlerinin planlama, otomasyon ve yardımcı teknolojiler gibi zamana duyarlı, gerçek dünya uygulamalarına başarılı bir şekilde entegre edilmesi için bu eksikliklerin giderilmesi gerekiyor.”

Yapay zekanın zaman tutma yeteneklerini araştırmak için araştırmacılar, görsel ve metinsel bilgileri işleyebilen çeşitli çok modlu büyük dil modellerine (MLLM) özel bir saat ve takvim görselleri veri kümesi beslediler. Çalışmada kullanılan modeller arasında Meta’nın Llama 3.2-Vision, Anthropic’in Claude-3.5 Sonnet, Google’ın Gemini 2.0 ve OpenAI’nin GPT-4o’su yer alıyor.

Sonuç da modeller bir saat görüntüsünden doğru zamanı veya örnek bir tarih için haftanın gününü yarıdan fazla bir sürede belirleyemedi.

Ancak araştırmacıların, yapay zekanın şaşırtıcı derecede zayıf zaman okuma yeteneklerine dair bir açıklaması var.

Erken sistemler etiketli örneklere dayalı olarak eğitiliyordu. Saat okumak farklı bir şey gerektirir — mekansal akıl yürütme,” dedi Saxena. “Model, üst üste binen kolları algılamalı, açıları ölçmeli ve Roma rakamları veya stilize kadranlar gibi çeşitli tasarımlarda gezinmelidir. Yapay zekanın ‘bu bir saattir’ demesi, onu gerçekten okumaktan daha kolaydır.”

Tarihler de aynı derecede zordu. “Yılın 153. günü hangi gün olacak?” gibi bir meydan okuma verildiğinde, başarısızlık oranı benzer şekilde yüksekti: AI sistemleri saatleri yalnızca %38,7 ve takvimleri yalnızca %26,3 oranında doğru okuyordu.

Bu eksiklik de benzer şekilde şaşırtıcıdır çünkü aritmetik, hesaplamanın temel bir köşe taşıdır, ancak Saxena’nın açıkladığı gibi, AI farklı bir şey kullanır. “Aritmetik, geleneksel bilgisayarlar için önemsizdir, ancak büyük dil modelleri için değildir. AI, matematik algoritmaları çalıştırmaz, eğitim verilerinde gördüğü kalıplara dayanarak çıktıları tahmin eder,” dedi. Bu nedenle, aritmetik sorularını bazen doğru yanıtlasa da, muhakemesi tutarlı veya kural tabanlı değildir ve çalışmamız bu boşluğu vurgulamaktadır.”