Yapay Süper Zekanın Sürdürülebilirliği Dönüştürebileceği 7 Yol

Nis 15 2025 By Evelyne Hoffman Ekoloji Teknoloji 0 Comments

Sürdürülebilirlikte Yapay Süper Zeka: Devrim mi Risk mi?

Yapay Süper Zeka (ASI), küresel sürdürülebilirlik için derin etkileri olan bir teknolojik dönüm noktasını temsil eder. Bugünün dar yapay zekasından farklı olarak, belirli görevler için tasarlanmış olan ASI, bağımsız çalışır ve tüm bilişsel alanlarda üstünlük sağlar.

Sürdürülebilirlik çabalarına entegrasyonu, çevresel zorlukların ele alınma biçimini köklü bir şekilde değiştirebilir. Benzersiz veri işleme yetenekleri ile Yapay Süper Zeka, kaynak kullanımını optimize edebilir, yenilenebilir enerji sistemlerini devrim niteliğinde dönüştürebilir ve atık yönetimini kolaylaştırarak iklim değişikliği, ekosistemlerin korunması ve daha verimli ekonomilerin inşasında küresel çabalarda önemli bir araç haline gelebilir.

Ancak bu dönüştürücü güç ile birlikte verilerin etiği, algoritmik önyargılar, kaynak eşitsizliği ve çevresel takaslar gibi karmaşık zorluklar da gelir. Yapay Süper Zeka’nın gezegenin yenilenmesi için bir güç mü yoksa sürdürülemez uygulamaları hızlandıracak bir güç mü olacağı, ortaya çıkmadan önce yapılan seçimlere bağlıdır.

Bu makalede, ASI’nin sürdürülebilirliği nasıl yeniden tanımlayabileceğini ve geleceğin çoğunluğa fayda sağlamasını sağlamak için ne gerektiğini inceliyoruz.

Yapay Süper Zeka (ASI) Nedir?

Yapay Süper Zeka (ASI), yaratıcılık, problem çözme, karar verme ve duygusal anlama dahil olmak üzere tüm alanlarda insan zekasını aşan, varsayımsal bir yapay zeka biçimini ifade eder. Mevcut yapay zeka sistemlerinden farklı olarak, belirli görevler için tasarlanmıştır (Yapay Dar Zeka olarak bilinir) veya hâlâ teorik olan ve insan bilişsel yeteneklerini eşleştirecek olan Yapay Genel Zeka (AGI) ile karşılaştırıldığında, ASI neredeyse her açıdan insanları geride bırakacaktır.

ASI kavramı, filozof Nick Bostrom tarafından geniş kapsamda tartışılmıştır ve Bostrom, bunu “insanların bilişsel performansını hemen hemen her ilgi alanında büyük ölçüde aşan herhangi bir zekâ” olarak tanımlar. Bostrom’un çalışması, bu kadar ileri zekanın geliştirilmesiyle ilişkili potansiyel riskler ve etik hususlar üzerinde durur.

Yapay Süper Zeka hâlâ teorik bir yapı olsa da, potansiyel etkileri derin olup AI’nin geleceği ve toplumdaki rolü üzerine devam eden tartışmalarını tetikler.

Yapay Süper Zeka (ASI) Yakında mı Geliyor?

Yapay Süper Zeka’ya (ASI) yakın değiliz – hatta uzaktan bile. Tüm heyecana rağmen, mevcut yapay zeka sistemleri hâlâ Yapay Dar Zeka (ANI) olarak bilinen aşamada sıkışmış durumda. İnsanları, satranç oynamak, metin özetlemek veya protein yapıları tahmin etmek gibi belirli, iyi tanımlanmış görevlerde geride bırakıyorlar – ama ASI için gereken esneklik, öz farkındalık ve genel muhakeme yeteneğinden yoksunlar.

İşte durumun bir özeti:

1. Yapay Süper Zeka Henüz Elde Edilmedi

ASI, Yapay Genel Zeka (AGI) olmadan var olamaz – bu da insan bilişsel yeteneklerini her alanda eşleştiren bir sistemdir. AGI hâlâ teorik. Bugün hiçbir yapay zeka sistemi soyut bir şekilde neden sonuç ilişkisi kuramaz, alakasız alanlar arasında öğrenmeyi aktarmaz veya bağımsız olarak hedef koyamaz. Bazı tahminler (OpenAI ve DeepMind bunlardan bazıları), AGI’nin önümüzdeki 20 ila 50 yıl içinde ortaya çıkabileceğini öne sürse de, hiçbir fikir birliği yoktur. Bazı uzmanlar bunun asla gerçekleşmeyebileceğini savunuyor.

2. Mevcut Sistemler Kendi Kendini İyileştiremiyor

Eric Schmidt, zekanın bizden ayrılmak üzere olduğunu söylüyor.

“Bilgisayarlar artık kendi kendini geliştiriyor.. Bizi dinlemek zorunda değiller.”

Altı yıl içinde: insanlığın toplamından daha zeki bir zihin — ölçeklenmiş, yinelemeli, özgür. Gelenin ne olduğunu anlatacak bir dilimiz yok. pic.twitter.com/rZttuWpxxY

— vitrupo (@vitrupo) 15 Nisan 2025

ASI, kendi kodunu insan müdahalesi olmadan yeniden yazmak ve iyileştirmek anlamına gelen yinelemeli kendi kendini geliştirme gerektirir. Bugün hiçbir model bunu yapamaz. Hâlâ durağan modeller çağındayız, bir kez eğitilirler ve sonra dondurulurlar. En gelişmiş büyük dil modelleri bile GPT-4 veya Gemini kendi mimarilerini anlamaz veya değiştirmez.

Bu, eski Google CEO’su Eric Schmidt’in yukarıdaki tweetinde söylediğiyle çelişiyor mu? Hayır. Eric Schmidt “Bilgisayarlar artık kendi kendini geliştirme yapıyor… Bizi dinlemek zorunda değiller,” derken geniş, ileriye dönük terimlerle konuşuyor – zaten Yapay Süper Zeka’yı (ASI) ya da tam yinelemeli kendi kendini geliştirme düzeyine ulaştığımızı iddia etmiyor.

Bahsettiği muhtemelen AutoML, pekiştirici öğrenme veya LLM ince ayar döngüleri, burada yapay zeka modelleri diğer yapay zeka modellerini geliştirmek veya yapılarının veya eğitimlerinin bazı kısımlarını optimize etmek için kullanılır. Bunlar erken otomatik optimizasyon biçimleridir – ancak yine de insanlar tarafından yönlendirilir, kısıtlanır ve başlatılır.

Kısacası, Schmidt’in ifadesi uyarıcıdır, teknik değil. Gittiğimiz yönün – giderek daha fazla kendi kendine yönlendirilen sistemlere doğru – bu alana girebileceği konusunda uyarıyor. Bu geçerli ve acil bir endişe. Ama henüz ASI’de değiliz ve bugünün yapay zekası ASI bağlamında tam kendi kendini geliştirme seviyesini karşılamıyor.

3. Donanım Sınırlamaları

ASI’yi eğitmek, şu anda sahip olduğumuzdan büyüklükler mertebesiyle daha fazla hesaplama gücü gerektirir. ASI, kuantum bilişim, nöromorfik çipler veya henüz geliştirilmediğimiz gelecekteki yeniliklere dayanabilir. Enerji kullanımı, veri aktarım hızı, bellek ölçeklemesi – bunların tümü büyük darboğazlardır.

4. Birleştirilmiş Bir Zeka Teorisi Yok

İnsan zekası karışıktır – duygu, hafıza, sezgi, sosyal bağlam ve duyusal geri bildirimlere dayanır. Tüm bunların nasıl çalıştığını, bırakın nasıl kopyalanacağını, halen kapsamlı bir teorisi yoktur. Bir proje olmadan ASI’yi kurmak, yer çekiminin Dünya dışında nasıl davrandığını bilmeden başka bir galaksiye uçmaya çalışmak gibidir.

5. Güvenlik ve Hizalama Çözülmemiş Durumda

ASI’yi yaratabilsek bile, onu insan değerleriyle özdeşleştirmenin yollarını bilmiyoruz. İnsanlıktan daha zeki bir varlığın, bize zarar verebilecek hedefler üzerinde hareket etmediğinden nasıl emin olursunuz? Önde gelen araştırmacılar (Anthropic, OpenAI ve DeepMind gibi yerlerde) bunu yapay zekanın en büyük teknik ve felsefi sorunu olarak düşünüyorlar.

Yapay Süper Zeka (ASI) ve Sürdürülebilirlik

Yapay Süper Zeka’nın Sürdürülebilirliği Dönüştürebileceği 7 Yol

Yapay Süper Zeka (ASI), insan bilişini tüm alanlarda aşan yapay zeka sistemlerinin teorik sınırını işaret eder. Bugünün görev spesifik yapay zekasından veya genel yapay zekanın (AGI) konseptinden farklı olarak, Yapay Süper Zeka, bağımsız karar alma, yaratıcı akıl yürütme ve insan kontrolü veya anlayışının ötesinde kendini geliştirme yeteneğine sahip olacaktır.

Sürdürülebilirlik bağlamında, Yapay Süper Zeka bir paradigma değişikliğini ortaya koyuyor. Gezegen ölçeğinde verileri analiz etme, karmaşık çevresel sistemleri modelleme ve sonuçları hassas bir şekilde simüle etme kapasitesiyle ASI, ekolojik dayanıklılığın yeni bir çağının motoru haline gelebilir. Kuraklık bölgelerinde su kullanımını optimize etmekten, atık akışlarını döngüsel ekonomilerde otomatikleştirmeye kadar, ASI’nin potansiyel etkisi her sektöre uzanır – tarım, enerji, kentsel planlama ve daha fazlası.

1. Hassas Kaynak Yönetimi

ASI’nin geniş veri kümelerini işleme yeteneği, kaynak tahsisini benzersiz bir doğrulukla optimize edebilir. AI destekli modeller, çevresel değişiklikleri tahmin etmek ve karbon emisyonlarının azaltılması ve doğal kaynakların verimli yönetilmesi için stratejiler önermek amacıyla kullanılmıştır. Bu sistemler, gezegen sistemlerini gerçek zamanlı olarak izleyebilir, tarımda su kullanımını veya minimum karbon çıkışlı etkin felaket müdahalesini optimize edebilir. Tarımda, Yapay Süper Zeka ile güçlendirilmiş hassas araçlar, çiftçilerin su, gübre veya pestisitleri tam miktarında uygulamalarına olanak tanıyarak çevresel etkiyi en aza indirirken verimi en üst düzeye çıkarabilir.

2. Hızlandırılmış Malzeme İnovasyonu

Yapay Süper Zeka, milyonlarca kimyasal kombinasyonu simüle ederek sürdürülebilir malzemelerin keşfini hızlandırabilir. Araştırmalar, AI’nin tahmin doğruluğunu artırmadaki ve malzeme özelliklerini optimize etmedeki rolünü zaten gösteriyor, bu da çelikten daha güçlü veya plastikten daha ucuz biyobozunur malzemeler gibi yeniliklere yol açıyor. Bu, Ar-Ge döngüsünü kısaltır, yüksek etkili malzemeleri daha hızlı pazara getirir ve sektörler genelinde daha sürdürülebilir ürünlerin geliştirilmesini sağlar.

3. Gelişmiş İklim Modelleme ve Jeo mühendislik

ASI’nin modelleme yetenekleri, insan bilimcilerin tek başına ulaşamayacağı bir karmaşıklık düzeyinde Dünya’nın iklim sisteminin ayrıntılı simülasyonlarını sağlarken, kontrol edilebilir jeo mühendislik müdahaleleri için potansiyelini açığa çıkarır. Stratosferik aerosol enjeksiyonları veya okyanus alkalinite manipülasyonu gibi müdahaleler potansiyel olarak mümkün hale gelir. Yapay Süper Zeka destekli iklim simülatörleri, azaltma stratejilerinde karar vermeyi destekliyor ve Yapay Süper Zeka, çok daha büyük bir doğruluk ve kontrol vaadinde bulunuyor.

4. Optimize Edilmiş Döngüsel Ekonomiler

ASI, bir prosesin atığının başka bir prosesin girdisi haline geldiği endüstriyel ekosistemleri yönetebilir. Bu kapalı döngü optimizasyonu, malzeme akışını geliştirir ve atık miktarını azaltır. AI destekli sistemler, tedarik zincirlerini gerçek zamanlı olarak analiz eder, verimsizlikleri belirler ve lojistik yapısını döngüselliği destekleyecek şekilde yeniden yapılandırır. Bu modeller, çevresel etkiyi azaltmanın yanı sıra operasyonel marjları da iyileştirir.

5. Geliştirilmiş Çevresel Politika Uygulaması

ASI, çevre politikalarını gerçek zamanlı olarak izleyip uygulayan küresel bir uyum motoru olarak görev yapabilir. Uydu görüntüleri, Nesnelerin İnterneti (IoT) ve sensör verilerini entegre ederek, ASI ihlalleri tespit edebilir ve otomatik müdahaleleri tetikleyebilir. Gerçek bir örnek, Bangladeş’teki yasa dışı tuğla fırınlarını tespit etmek için kullanılan yapay zekâdır – bu da ASI’nin çevresel denetim ve hesap verebilirliği nasıl ölçeklendirebileceğini göstermektedir.

6. Sürdürülebilir Uygulamalar İçin Davranışsal Etki

ASI’nin insan davranışını derinlemesine anlaması, tüketim kalıplarını sürdürülebilirliğe doğru etkilemesine olanak tanır. Davranış AI modelleri, bireysel seçimleri analiz eder ve kişiselleştirilmiş müdahaleler sunar – çevre bilincine sahip kararları teşvik eder, ancak açık bir zorlamaya gerek kalmadan. Kullanıcıları yönlendirme yoluyla bitki bazlı diyetlere yönlendirmeden, hanehalkında enerji kullanımını azaltmaya kadar, Yapay Süper Zeka küresel davranışları büyük ölçekte incelikle şekillendirebilir.

7. Emisyon Azaltma ve Döngüsel Ekonomiyi Destekleme

ASI, operasyonlar genelinde verimsizlikleri belirleyerek, karbon izlemeyi otomatikleştirerek ve dengeleme projelerine yapılan yatırımları hızlandırarak şirketlerin emisyonları azaltmasına yardımcı olur. Kentsel ortamlarda, ASI enerji kullanımı ve trafik akışlarını modelleyerek sürdürülebilir şehir planlaması sağlar. Ayrıca, ürün yaşam döngülerini simüle edip başlangıçtan itibaren atıkları en aza indirerek döngüsel tasarımı teşvik eder.

Zorluklar ve Riskler

Vaadine rağmen, ASI mevcut eşitsizlikleri genişletebilir. ASI teknolojilerine erişim muhtemelen daha zengin ülkelerle ve şirketlerle sınırlı kalacaktır. ASI’nin çevresel maliyeti – enerji tüketen veri merkezleri, elektronik atık – orantısız bir şekilde hizmetin düşük olduğu bölgeleri etkileyecektir. Ayrıca, yönetişim ve etik gözetim, verilerle ilgili gizlilik, paydaş rızası ve faydaların adil dağılımı gibi konuları ele alacak şekilde evrilmelidir.

Yapay Süper Zeka’nın (ASI) sürdürülebilirlikteki potansiyeli büyüktür – ancak riskleri de öyle. Öngörüsüz bir şekilde devreye alınırsa, Yapay Süper Zeka eşitsizlikleri derinleştirebilir, ekosistemlere zarar verebilir ve çevresel yönetişime olan kamu güvenini zedeleyebilir.

Bunlar kritik arıza noktalarıdır:

Etik Gözetim

ASI, ancak açıkça programlandığında değerlere göre hareket eder. Katı etik çerçeveler olmadan, mevcut önyargıları güçlendirebilir, verileri özel çıkarlara göre manipüle edebilir veya ekoloji ya da sosyal sonuçlar yerine kârlılığı önceliklendirebilir.

Kaynak erişimi için toplulukların yer değiştirmesini tavsiye ederek ‘verimliliği’ maksimize eden bir sistem hayal edin. Yerleştirilmiş etik olmadan, ASI adaletten yoksun bir hesaplama sürecine sürdürülebilirliği dönüştürebilir. Yönetişim yapıları kesinlikle hangi sonuçların arzu edileceğini tanımlamalıdır – bu, kontrolsüz algoritmalara bırakılmamalıdır.

Veri Yönetişimi ve Gizlilik

ASI’nin gücü, genellikle kişisel, çevresel ve endüstriyel kaynaklardan elde edilen eğitim verilerine dayanır. Bu verilerin sahibi kimdir? Nasıl kullanılacağına kim karar verir? Giderek otonom sistemler geliştirme telaşında, rıza mekanizmaları genellikle göz ardı edilir. Üstelik sınır ötesi veri paylaşımı, karmaşık yasal ve kültürel sorunları beraberinde getirir. Net düzenlemeler olmadan, Yapay Süper Zeka geliştirme, sürdürülebilirlik maskesi altında bir gözetim ekosistemi olma riski taşır.

Çevresel Maliyetler

Gelişmiş AI modellerinin eğitilmesi ve kullanılması zaten muazzam miktarda enerji tüketmektedir. ASI, bu talebi katlanarak artıracaktır. Veri merkezleri, GPU’lar ve kuantum altyapıları hem materyal hem de enerjiye sahiptir. Buna hızla donanım ömrünün kısalmasını ekleyin, ve tam olarak geri dönüştürülmeyen bir e-atık boru hattı elde edersiniz – dünya genelinde %20’den az. Kontrol edilmezse, ASI amaçladığı çevresel hedefleri tehlikeye atabilir.

Büyük AI Modellerinin Eğitilmesinden Kaynaklanan Karbon Emisyonları

AI Modeli	CO₂ Emisyonları (Metrik Ton)	Eşdeğer Faaliyet
GPT-3	552	Bir yıl boyunca benzinli bir araba sürmek (123 araba)
BLOOM	25	Yaklaşık 60 kıtalar arası uçuş (Londra’dan New York’a)

Not: Donanım üretim emisyonlarının dahil edilmesi, BLOOM’un karbon ayak izini iki katına çıkarır. (Kaynak)

2030 Yılına Kadar AI Veri Merkezlerinin Projeksiyon Enerji Tüketimi

Metrik	Değer
AI veri merkezleri tarafından küresel elektrik tüketimi	945 TWh/yıl (2030 yılına kadar projeksiyon)
Karşılaştırma	İngiltere’nin 2023 elektrik kullanımının neredeyse üç katı
Küresel elektrik kullanımının yüzdesi	2030 yılına kadar yaklaşık %3
Veri merkezlerinden emisyonlar	2035’e kadar tahmini 300 milyon ton CO₂
AI verimlilikleri ile potansiyel emisyon azaltımı	Enerji ile ilgili emisyonların yaklaşık %5’i

(Kaynak)

Geri Tepme Etkileri

Artan verim her zaman etkiyi azaltmaz – genellikle daha yüksek tüketimi tetikler. Bu klasik geri tepme etkisidir. ASI, lojistiği optimize edebilir, birim başına emisyonları azaltabilir veya malzeme atıklarını düşürebilir, ancak bu tasarruflar artan üretime yol açarsa, toplam kaynak kullanımı artabilir. Örneğin, hiper verimli bir tarım sistemi aşırı üretimi ve biyolojik çeşitliliği kaybına teşvik edebilir. Verimlilik kazanımları, sadece göreceli iyileştirmeler değil, mutlak azaltma hedeflerine bağlı olmalıdır.

Jeopolitik Etki

ASI teknolojilerine erişim eşit bir şekilde dağıtılmayacak. Sermaye, hesaplama altyapısı ve veri tekelciliğine sahip olan uluslar ön plana geçecek. Bu, sürdürülebilir kalkınmanın bir serbestlik aracı değil, bir kaldıraç aracı olduğu yeni bir teknolojik sömürgecilik biçimini oluşturabilir. Yapay Süper Zeka, yüksek teknolojili ekonomiler ve Küresel Güney arasındaki uçurumu büyütmemelidir. Dijital iklim anlaşması gibi uluslararası çerçeveler, hakların adil paylaşımını sağlamak için gereklidir.

Yapay Süper Zeka Köşeyi Dönmüş Değil

Yapay Süper Zeka, kaynakları optimize ederek, yeniliği hızlandırarak, politikaları uygulayarak ve insan davranışını yeniden şekillendirerek sürdürülebilir dönüşüm için bir katalizör olma potansiyeline sahiptir. Yine de, gücü sorumluluk gerektirir. Yalnızca güçlü etik koruma önlemleri, adil erişim ve küresel işbirliği ile ASI daha sürdürülebilir, adil ve dayanıklı bir dünyanın temeli haline gelebilir.

ASI, doğası gereği iyi veya kötü değildir – olağanüstü ölçekte bir araçtır. Sonuçlar, nasıl inşa edildiğine, kim tarafından kontrol edildiğine ve hangi değerleri yansıttığına bağlıdır. Kasıtsız müdahaleler olmadan, kolaylık için değil sürdürülebilirlik için optimize edilmesi riskini taşır. Yönetişim, teknoloji kadar hızlı evrimleşmelidir.

En az birkaç on yıl, muhtemelen yüzyıllar veya belki de hiçbir zaman ulaşamayacağız. ASI’nin “hemen köşeyi döner dönmez” olduğunu iddia eden herkes ya bir şey satmaktadır ya da zorluğun ölçeğini anlamamıştır.

Yapay Süperzekâ Hakkında Uzmanlardan Uyarı

Bu makaleyi sonlandırmak için, alandaki insanlardan, teorisyenlerden ve diğerlerinden bazı alıntılar topladık. Bu bakış açıları, ASI’nin sürdürülebilirliği hızlandırabileceği veya tümüyle altüst edebileceği yüksek riskli bir gerilimi yansıtıyor, bu durum onun nasıl ve kim tarafından geliştirildiğine bağlıdır.

Nick Bostrom ve Süper Zekâ Yönetimi

“Süper zekâya giden yolu dikkatlice yönetmeliyiz, bu zekanın yararlarının geniş bir şekilde paylaşıldığından ve risklerinin en aza indirildiğinden emin olmalıyız.”
— Nick Bostrom (Kaynak)

Elon Musk ve Süper Zekâ AI’nin Gücü

“Eğer yapay zekanın bir hedefi varsa ve insanlık sadece yolunda duran bir engelse, yapay zekâ insanlığı yok edecektir… Bu aynen şu anlama gelir: Eğer bir yol inşa ediyorsak ve bir karınca yuvası yolun tam ortasında kalıyorsa, karıncalara karşı nefret beslemediğimiz için değil, sadece bir yol inşa ettiğimiz için yok edilir.”
— Elon Musk (Kaynak​)

Stuart Russell ve AI Hedeflerinin Uyumlu Olması

“Süper zekâ AI düşman olmayabilir, ancak hedefleri bizimkilere uymazsa, başımız belada demektir.”
— Stuart Russell (Kaynak)

James Lovelock ve AI’nin Dünyanın Geleceği Üzerindeki Etkisi

“Siborglar insanlığı kurtaracak… Kendi başlarına küresel ısınmanın tehlikesini fark edecekler ve gezegenin ısınmasını durdurmak için harekete geçecekler.”
— James Lovelock, Novacene adlı kitaptan (Kaynak)

Sam Altman ve Süper Zekâya Ulaşma Zaman Çizelgesi

“Birkaç bin gün içinde (!) süper zekaya ulaşmamız mümkün olabilir; bu daha uzun sürebilir, ancak oraya ulaşacağımızdan eminim.”
— Sam Altman (Kaynak)

Stephen Hawking ve Tam AI Gelişiminin Riskleri

“Tam yapay zekanın geliştirilmesi insan ırkının sonunu getirebilir… Kendi başına ilerler ve kendini sürekli artan bir hızla yeniden tasarlar.”
— Stephen Hawking (Kaynak)

SSS: Yapay Süper Zeka (ASI) ve Sürdürülebilirlik

Yapay Süper Zekâ (ASI) nedir?

Yapay Süper Zekâ (ASI), her alanda insan zekasını aşan, hipotetik bir yapay zekâ türüdür – mantık, yaratıcılık, duygusal nedenleme ve problem çözme. Bugünkü dar yapay zekâdan farklı olarak, spesifik görevleri yerine getirir, ASI bağımsız olarak çalışacak ve kendini insan müdahalesi olmadan geliştirecektir. Filozof Nick Bostrom, bunu “neredeyse tüm ilgi alanlarında insanların bilişsel performansını büyük ölçüde aşan herhangi bir zekâ” olarak tanımlar.

ASI zaten burada mı?

Hayır. ASI henüz var değildir. Bugünün sistemleri hala Yapay Dar Zekâ (ANI) olarak sınıflandırılmaktadır. ASI’den önceki adım olan Yapay Genel Zekâ (AGI) bile henüz başarılmamıştır. GPT-4 veya Gemini gibi mevcut AI modelleri güçlüdür, ancak gerçek akıl yürütme, farklı alanlarda uyarlanabilirlik ve kendinin farkındalığı eksiktir.

O zaman Eric Schmidt ‘bilgisayarlar artık kendi kendini geliştiriyor’ dediğinde ne demek istedi?

Eski Google CEO’su Eric Schmidt geçtiğimiz günlerde, “Bilgisayarlar artık kendi kendini geliştiriyor… Bizi dinlemek zorunda değiller.” dedi. Bu, erken aşama otomatik optimizasyon biçimlerini ima ediyor, örneğin AutoML, pekiştirmeli öğrenme veya model ince ayar döngüleri – AI sistemlerinin kendini geliştirmeye yardımcı olduğu yerler. Ancak, bu sistemler hala insan kontrolünde ve göreve özeldir. Schmidt’in açıklaması, ASI’nin zaten var olduğuna dair bir kanıt değil, nereye yöneldiğimize dair ihtiyat sinyali niteliğindedir.

ASI’ye ulaşmamıza ne kadar var?

Kimse kesin olarak bilmiyor. Tahminler 20 ila 100 yıl arasında değişiyor – ya da asla. ASI, birçok alanda gelişme gerektirir:

• Önce AGI’ye ulaşmak (henüz orada değiliz)
• Yeniden düzenleme öz-yenilemesi (şu anda teorik)
• Kuantum veya nöromorfik hesaplama (hala deneysel)
• Birleşik bir insan zekası teorisi (var olmayan)

Bu engeller aşıldıkça, ASI bir konsept olarak kalmaya devam edecek – bir yetenek olarak değil.

ASI, sürdürülebilirlik için neden önemlidir?

ASI, sürdürülebilirliği şu şekilde dönüştürebilir:

• Gerçek zamanlı küresel kaynak kullanımını optimize etme
• İklim sonuçlarını eşsiz bir doğrulukla tahmin etme
• Yeni biyolojik olarak parçalanabilir materyaller keşfetme
• Sektörler arası döngüsel ekonomileri yönetme
• Çevre yasalarını izleme ve uygulama
• Daha düşük etkiye sahip yaşam tarzları için davranış değişikliklerini teşvik etme

Kısacası, ASI, insan değerleriyle uyumlu hale getirildiğinde gerçekten yenileyici bir küresel ekonomi yaratmaya yardımcı olabilir.

ASI’nin sürdürülebilirlikte kullanılmasının riskleri nelerdir?

• Etik Gözetim

İçkin etikler olmadan, ASI adalet veya hakkaniyet üzerinde verimliliği önceliklendirebilir – Örneğin, “verimi maksimuma çıkarmak” amacıyla toplulukları yerinden edebilir.

• Veri Yönetimi

ASI geniş veri setlerine ihtiyaç duyar. Şeffaf kurallar olmadan, mahremiyeti zedeleyebilir veya bir gözetim aracı haline gelebilir.

• Çevresel Etki

ASI’nin eğitim ve çalıştırma enerji maliyeti aşırı olurdu. Veri merkezleri ve donanım teknolojisinin modası geçiyor, bu da küresel e-atığa katkıda bulunuyor.

• Geri Tepme Etkileri

Verimlilik kazançları ters tepki yapabilir. Daha verimli sistemler genellikle daha fazla tüketime yol açar, daha az değil —sınırlandırılmadıkça.

• Küresel Eşitsizlik

Daha fazla hesaplama gücüne sahip ülkeler ASI geliştirmekte baskın olacak. Bu durum dijital uçurumu derinleştirebilir ve yeni bir teknolojik sömürgecilik çağı yaratabilir.

ASI sürdürülebilirliği kötüleştirebilir mi?

Evet, yanlış kullanılırsa veya kötü yönetilirse. ASI, kar amacı, gözetim veya çıkarcı büyüme için silah haline getirilebilir. Yüksek verimlilik gösterimleriyle sürdürülemez uygulamaları yeşilleyebilir. Küresel işbirliği, etik gözetim ve kapsayıcı erişim olmadan, ASI vaat ettiği krizleri çözmek yerine pekiştirebilir.

ASI’nin güvenli bir şekilde sürdürülebilirlik için kullanılabilmesi için ne yapılmalı?

• Açık etik ve yasal çerçeveler geliştirin
• Küresel, adil bir şekilde yararlarına erişimi sağlayın
• Bilişim altyapısını sorumlu bir şekilde geliştirin
• Güçlü veri yönetimi ve gizlilik yasaları oluşturun
• ASI’nin hedeflerini sosyal ve çevresel değerlerle uyumlu hale getirin

Son Düşünce: ASI iyi mi kötü mü?

Hiçbiri. ASI bir araçtır – muhtemelen insanlığın şimdiye kadar inşa edeceği en güçlü araç. Gezegenin yeniden canlanması için bir katalizör mü yoksa hızlanmış bir çöküş mekanizması mı olduğuna tamamen nasıl, neden ve kim tarafından inşa edildiği karar verir.