Yapay zeka son 10 yılda uzun bir yol kat etti. Geçmişten gelen ve bugün büyük verilerin yeteneklerinin toplulukların daha hızlı yeniden inşa edilmesine yardımcı olabileceğini düşündüğünüz herhangi bir doğal afet var mı? Yapay zeka son on yılda önemli ölçüde ilerlemiştir ve bugünkü yetenekleri geçmiş olaylarda hem felakete hazırlık hem de müdahaleyi büyük ölçüde iyileştirmiş olabilir. Yapay zeka ve büyük verilerin oyun değiştiriciler haline geldiği iki temel alanı vurgulayayım. Hızlı Afet Değerlendirmesi: Günümüzde, yüksek çözünürlüklü uydu verilerinden yararlanan yapay zeka modelleri, neredeyse gerçek zamanlı afet değerlendirmeleri sağlayabilir. Bir zamanlar derlenmesi haftalar süren bu ayrıntılı haritalara artık saatler içinde ulaşılabilir. Bu, yerinde müdahale ekiplerinin hasarı değerlendirmesine, kaynakları verimli bir şekilde tahsis etmesine ve acil yardıma en çok ihtiyacı olan alanları hedeflemesine olanak tanır. Etkilenen bölgelerin doğru haritalarını hızlı bir şekilde oluşturma yeteneği, kurtarma çabalarının daha hızlı seferber edilebileceği, can kaybını en aza indirebileceği ve yeniden inşa sürecini hızlandırabileceği anlamına gelir. Afete Hazırlık ve Risk Haritalaması: Yapay zeka, nüfus dağılımı ve savunmasızlıkla ilgili temel soruları ele alarak afete hazırlıkta da çok önemli bir rol oynar. Modern yapay zeka modelleri, kimin en çok risk altında olduğunu belirlemek için taşkın bölgeleri veya sıcak dalgaya eğilimli alanlar gibi çevresel faktörleri analiz edebilir. Bu, hükümetlerin ve insani yardım kuruluşlarının savunmasız topluluklara öncelik vermesine, kaynakları önleyici bir şekilde tahsis etmesine ve daha etkili müdahale stratejileri tasarlamasına olanak tanır. İnsanların nerede yaşadığını ve kimin risk altında olduğunu anlamak geçmişte önemli bir zorluk olmuştur, ancak günümüzün yapay zeka sistemleri bu içgörüleri eşi görülmemiş bir doğrulukla sağlayabilir. Yapay zeka, bu yeteneklerden yararlanarak yalnızca felaketlere nasıl tepki verdiğimizi iyileştirmekle kalmıyor, aynı zamanda onlar için nasıl planladığımızı ve hazırlandığımızı da dönüştürerek sonuçta toplulukları daha dirençli hale getiriyor. Mevcut yapay zeka modellerimizi güçlendirmeye yardımcı olabilecek veri toplama veya analiz konusunda toplu olarak eksik olduğumuzu hissettiğiniz mevcut veya gelecekteki alanlar var mı? Verilerde eksik olduğumuz önemli bir alan erişilebilirlik senaryolarıdır. Şu anda dünya çapında 1,3 milyar insan engelli yaşıyor, ancak birçok yapay zeka sistemi yetersiz veri nedeniyle ihtiyaçlarını doğru bir şekilde karşılamakta zorlanıyor. Büyük dil modellerinde ve çok modlu yapay zekadaki gelişmeler bu boşlukların bazılarının üstesinden gelmede adımlar atarken, birçok erişilebilirlik senaryosu veri açısından zayıf kalmaktadır. Toplumun bu verilerin değerini tanıması ve yapay zekanın erişilebilirlik ihtiyaçlarını tam olarak destekleyebilmesini sağlamak için daha kapsamlı veri kümeleri oluşturmaya yatırım yapması kritik öneme sahiptir. Yapay zeka modellerini bu alanda daha çeşitli ve temsili verilerle güçlendirmek, herkese hizmet eden kapsayıcı teknolojiler yaratmanın anahtarıdır.
İklim değişikliği, Orta Doğu’da rekor kıran sıcaklıkları daha yaygın hale getirecek. Bundan kaynaklanan zorluklarla başa çıkmamıza yardımcı olacak AI for Good Lab’da şu anda mevcut olan teknolojilerden bahseder misiniz? Isı dalgaları, yıkıcı etkilerine rağmen çoğu zaman hak ettiği ilgiyi görmeyen büyük bir zorluk teşkil eder. Bir araştırma, 2000’den 2019’a kadar her yıl yaklaşık yarım milyon sıcağa bağlı ölümün meydana geldiğini buldu. Bu artan tehdide yanıt olarak, iyi Laboratuvar için Yapay Zeka, sorunu çözmek için yapay zeka ve uydu görüntülerinden yararlanıyor. Örneğin, Hindistan’daki SEEDS ile işbirliği içinde, özellikle binaların çatılarına odaklanarak ev inşa etmek için kullanılan malzemeleri analiz etmek için yüksek çözünürlüklü uydu verilerini kullanıyoruz. Hangi yapıların aşırı ısınmaya karşı daha savunmasız olduğunu belirleyerek, sıcak hava dalgaları sırasında hangi ailelerin daha yüksek risk altında olacağını daha iyi tahmin edebiliriz. Bu bilgiler daha sonra soğutma kaynakları sağlamak veya ısıya dayanıklı yapı malzemeleri konusunda danışmanlık yapmak gibi hedefe yönelik müdahalelere rehberlik etmek ve sonuçta aşırı sıcaklıkların neden olduğu sağlık risklerini azaltmaya yardımcı olmak için kullanılabilir.
Yapay Zeka tarafından iyi Laboratuvar için sağlanan araçlar, iklim tehlikelerini tahmin etmede esastır. Bununla birlikte, yapay zeka modellerinin hesaplama kaynaklarını çalıştırmak, sürdürmek ve geliştirmek için gereken altyapının kendi karbon ayak izi vardır. İyi Laboratuvar için Yapay Zekanın, yapay zekanın enerji ihtiyaçları ile ilişkili çevresel etkiyi azaltmak için nasıl çalıştığını bize anlatabilir misiniz? Yapay zeka modelleri küresel zorlukları ele almada inanılmaz derecede değerli olsa da, emisyonlara katkıda bulunmaktan muaf değiller. Uluslararası Enerji Ajansı’na (IEA) göre, yapay zeka modelleri toplu olarak bugün küresel emisyonların yaklaşık yüzde 0,01’ini oluşturuyor. Bu rakam nispeten küçük olmasına rağmen büyüyor ve yapay zekanın benimsenmesi genişledikçe potansiyel etki önemli hale gelebilir. İyi Laboratuvar için Yapay Zeka’da bu konuyu aktif olarak ele alıyoruz. Modellerimizin çoğu, çoğu yüzde 100 yenilenebilir enerji ile çalışan ve yüksek enerji verimliliği sağlayacak şekilde tasarlanan Microsoft’un veri merkezlerinde eğitilmiş ve konuşlandırılmıştır. Ayrıca Microsoft, 2030 yılına kadar karbon negatifleşmek için cesur bir taahhütte bulundu, bu da çevreden yaydığımızdan daha fazla karbon çıkaracağımız anlamına geliyor. büyük Veri, yapay zeka modellerinin temelini oluşturan algoritmaları güçlendirir. Bununla birlikte, büyük verilerin toplanması, kullanıcı gizliliğine yönelik bir tecavüzle ilişkilendirilmiştir. İyi laboratuvar için Yapay Zekanın algoritmalarını geliştirirken, özellikle tanısal sağlık hizmetleri gibi alanlarda kullanıcı gizliliğine saygıyı nasıl koruduğunu bize anlatabilir misiniz? Microsoft olarak gizliliğin temel bir insan hakkı olduğuna inanıyoruz ve yapay zeka sistemlerimizi özünde gizlilik korumasıyla tasarlıyoruz. İyi laboratuvar için Yapay Zeka, birkaç temel uygulama aracılığıyla mahremiyet sağlar: 1. Veri Anonimleştirme: Bireysel kimlikleri korumak için verileri anonimleştirir ve kimliklerini belirleriz. 2. Farklı Gizlilik: Kişisel bilgileri ifşa etmeden verilerden içgörü kazanmamızı sağlayan teknikler kullanıyoruz. 3. Verilerin En Aza İndirilmesi ve Yönetilmesi: Yalnızca GDPR ve HIPAA gibi katı küresel düzenlemelere bağlı kalarak gerekli verileri topluyoruz. 4. Kullanıcı Kontrolü ve Şeffaflığı: Verilerin nasıl kullanıldığı konusunda şeffaflığı sağlar ve kullanıcılara bilgileri üzerinde kontrol sağlarız. 5. Güvenli Altyapı: Tüm veriler Microsoft’un şifrelemeli güvenli, gizlilikle uyumlu altyapısında işlenir. Bu gizlilik korumalarını yerleştirerek, kullanıcı gizliliğinden ödün vermeden yapay zekayı sorumlu bir şekilde geliştirebiliriz.
Büyük dil modellerinin zaman zaman yanlış yanıtlar verdiği bildirilmiştir. İyi Laboratuvar için Yapay Zeka, özellikle Amerikan Kızılhaçı gibi kuruluşlarla krizle ilgili çalışmalarda bu durumlara karşı nasıl koruma sağlar? Büyük dil modelleri inanılmaz derecede güçlüdür, ancak her senaryo için her zaman uygun değildir. Bu, özellikle yanlış bilgi riskinin ciddi sonuçları olabileceği durumlarda geçerlidir. Amerikan Kızıl Haçı gibi kuruluşlarla yaptığımız çalışmalarda doğruluk ve güvenilirliğe öncelik veriyoruz, bu nedenle genellikle büyük dil modellerinden ziyade bilgisayar görüşü gibi geleneksel yapay zeka modellerine güveniyoruz. Örneğin, kriz müdahale çabalarında, uydu görüntülerini analiz etmek ve felaketlerden etkilenen kritik altyapıyı veya alanları belirlemek için yapay zekayı kullanıyoruz. Bu yaklaşım, sağladığımız içgörülerin kanıtlanmış, son derece doğru modellere dayanmasını sağlayarak hata riskini en aza indirir. Yapay Zeka ile yerel kurumlar arasında şu anda üzerinde çalışılmakta olan girişimler var mı? Yapay zekanın İyilik için çalışmak istediği yerel kurumlar var mı? Yerel kurumlarla işbirliği, iyi Laboratuvar için Yapay Zeka’da yaptığımız çalışmaların çoğunun merkezinde yer almaktadır. Sahadaki kuruluşlarla ortaklık kurmak, çözümlerimizin hizmet etmek istedikleri topluluklarla birlikte oluşturulmasını ve anlamlı ve sürdürülebilir bir etkiye sahip olmasını sağlamak için kritik öneme sahiptir. Bir örnek, Kenya’nın Masai Mara’sındaki pastoralistler ve vahşi yaşam arasındaki kaynak rekabetine veri odaklı bir çözüm geliştirmek için işbirliği yaptığımız Kenya Yaban Hayatı Vakfı ve Smithsonian Enstitüsü ile olan ortaklığımızdır.
Zaman ayırdığın için teşekkürler Juan. Son bir soru; BAE’deki sosyal girişimciler ve kar amacı gütmeyen kuruluşlar, iyi Laboratuvar için Yapay Zeka ile nasıl iletişime geçebilir? Geçtiğimiz günlerde G42’deki ortaklarımızla birlikte, iyi Araştırma Laboratuvarı için Yapay Zekamızı yakında Abu Dabi’ye genişleteceğimizi duyurduk. Bunun, BAE’deki sosyal girişimcilerin ve kar amacı gütmeyen kuruluşların bizimle etkileşime girmesi için birçok fırsat açmasını bekliyoruz. Yakında bu konuda daha çok şey öğreneceğiz.
- İtalyan kardeşler Bae’ye Kartell aracılığıyla sürdürülebilirlik çözümleri getiriyor
- Kuşak travması: Bu ne anlama geliyor?
- Z kuşağı gerçekten hiçbir şeye sahip değil
