{"id":3090946,"date":"2026-06-26T15:53:29","date_gmt":"2026-06-26T19:53:29","guid":{"rendered":"https:\/\/gijn.org\/?p=3090946"},"modified":"2026-06-26T15:53:29","modified_gmt":"2026-06-26T19:53:29","slug":"yapay-zeka-hesap-verebilirligi-gazeteciler-icin-bir-el-kitabi","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/gijn.org\/tr\/kaynak\/yapay-zeka-hesap-verebilirligi-gazeteciler-icin-bir-el-kitabi\/","title":{"rendered":"Yapay Zeka Hesap Verebilirli\u011fi: Gazeteciler \u0130\u00e7in Bir El Kitab\u0131"},"content":{"rendered":"

Edit\u00f6r\u00fcn notu: Bu k\u0131lavuz , Pulitzer Merkezi<\/a>\u00a0Yapay Zeka Sorumluluk Grubu\u00a0ve GIJN’nin ortak \u00e7al\u0131\u015fmas\u0131d\u0131r. Karen Hao, Lais Martins ve Pablo Jimenez Arandia, bu makalede a\u00e7\u0131klanan materyallerin bir k\u0131sm\u0131n\u0131n ortak yazarlar\u0131d\u0131r.<\/i><\/p>\n

Yapay zek\u00e2 (YZ), toplumun bir\u00e7ok alan\u0131nda hayati bir g\u00fc\u00e7 haline geldi. Bu teknoloji, bir\u00e7ok ekonomide \u00f6nemli bir rol oynuyor ve d\u00fcnyadaki bilgi i\u015f\u00e7ilerini etkiliyor. Bu pazardaki en etkili oyuncular, \u00e7o\u011funlukla ABD, Avrupa ve \u00c7in’den olmak \u00fczere, milyarlarca dolarl\u0131k yat\u0131r\u0131m \u00e7eken ve bu teknolojinin d\u00fcnya \u00e7ap\u0131ndaki geli\u015fiminde ve benimsenmesinde \u00f6nc\u00fc rol \u00fcstlenmeye haz\u0131r olan bir avu\u00e7 \u00f6zel teknoloji devidir.<\/p>\n

Ancak, tedarik zincirinden uygulamas\u0131na kadar yapay zek\u00e2, tart\u0131\u015fmalara yabanc\u0131 de\u011fil. Yapay zek\u00e2 geli\u015ftirme i\u00e7in gerekli veri merkezleri inan\u0131lmaz miktarda su ve elektrik t\u00fcketiyor. Yapay zek\u00e2 i\u00e7in gerekli verileri etiketlemekle g\u00f6revli \u00e7al\u0131\u015fanlar d\u00fc\u015f\u00fck \u00fccretlerle ve ruh sa\u011fl\u0131\u011f\u0131 sorunlar\u0131yla kar\u015f\u0131 kar\u015f\u0131ya kal\u0131yor. Yapay zek\u00e2 teknolojilerinin kendilerinin de \u00f6nyarg\u0131l\u0131 oldu\u011fu ve kullan\u0131ld\u0131\u011f\u0131nda hal\u00fcsinasyonlara yol a\u00e7t\u0131\u011f\u0131 g\u00f6sterilmi\u015ftir.<\/p>\n

Yapay zek\u00e2 alan\u0131, ara\u015ft\u0131rmac\u0131 gazetecilik i\u00e7in say\u0131s\u0131z f\u0131rsat sunmakta. Bu k\u0131lavuz, gazetecilerin yapay zek\u00e2n\u0131n ard\u0131ndaki teknolojinin baz\u0131 inceliklerini anlamalar\u0131na ve onu analiz etmek i\u00e7in bir \u00e7er\u00e7eve sa\u011flamalar\u0131na yard\u0131mc\u0131 olmay\u0131 ama\u00e7lamakta.<\/p>\n

Yapay zeka nedir?<\/b><\/h2>\n

Bir\u00e7ok insan yapay zek\u00e2 fikriyle ilk kez ChatGPT arac\u0131l\u0131\u011f\u0131yla tan\u0131\u015ft\u0131. Bu nedenle, insanlar genellikle ChatGPT’yi yapay zek\u00e2, yapay zek\u00e2y\u0131 ise ChatGPT olarak d\u00fc\u015f\u00fcn\u00fcr.<\/p>\n

Ancak ger\u00e7ekte durum \u00e7ok daha karma\u015f\u0131k. Yapay zek\u00e2, insan karar verme s\u00fcre\u00e7lerini taklit etmek i\u00e7in makinelerin kullan\u0131lmas\u0131 s\u00fcrecini tan\u0131mlar ve daha ziyade \u00e7ok \u00e7e\u015fitli teknolojileri kapsayan, olduk\u00e7a farkl\u0131 terimlerin bir araya getirilmesi olarak de\u011ferlendirilmelidir.<\/p>\n

Bu terim 1950’lerde bilim insanlar\u0131 ve ara\u015ft\u0131rmac\u0131lar taraf\u0131ndan ortaya at\u0131ld\u0131 ve o zamandan beri teknoloji kullan\u0131larak insan zekas\u0131n\u0131 yeniden yaratman\u0131n bir\u00e7ok farkl\u0131 yolu bulundu.<\/p>\n

G\u00fcn\u00fcm\u00fczde yapay zekan\u0131n en pop\u00fcler ve yayg\u0131n olarak kullan\u0131lan y\u00f6ntemlerinden biri derin \u00f6\u011frenme<\/i>\u00a0\u00a0ve\u00a0 \u00fcretken yapay zeka gibi alt t\u00fcrleri de dahil olmak \u00fczere\u00a0makine \u00f6\u011frenimi<\/i> \u00a0ve t\u00fcm bi\u00e7imleri.<\/i><\/i><\/i><\/p>\n

Makine \u00f6\u011frenimi,<\/i><\/strong>\u00a0sonu\u00e7lara dayal\u0131 tahminler veya kararlar vermeyi sa\u011flayan kal\u0131plar\u0131 belirlemek i\u00e7in verileri analiz etme s\u00fcrecidir. Bu analizler, i\u015flenen veri hacmine ba\u011fl\u0131 olarak, basit istatistiklerden karma\u015f\u0131k sinir a\u011flar\u0131na kadar \u00e7e\u015fitli matematiksel y\u00f6ntemler kullan\u0131r. Bu e\u011fitimin sonucu, yeni verileri al\u0131p tahminlerde bulunabilen veya eski verilere dayanarak yeni bilgiler \u00fcretebilen bir bilgisayar program\u0131 veya yapay zeka modelidir<\/i><\/strong>. Bir\u00e7ok a\u00e7\u0131dan, makine \u00f6\u011frenimi sonu\u00e7lar\u0131 eski verilerin yeniden i\u015flenmesi olarak d\u00fc\u015f\u00fcn\u00fclebilir. Bir kullan\u0131m \u00f6rne\u011finde, devlet kurumlar\u0131, sosyal yard\u0131mdan yararlanma potansiyeli olan veya konut yard\u0131m\u0131 i\u00e7in ba\u015fvuran ki\u015filer aras\u0131nda ihtiya\u00e7lar\u0131 ve doland\u0131r\u0131c\u0131l\u0131k riskini de\u011ferlendirmek i\u00e7in basit makine \u00f6\u011frenimi modelleri kullanabilir.<\/p>\n

Derin \u00f6\u011frenme,<\/i><\/strong>\u00a0genellikle milyonlarca kay\u0131t i\u00e7eren daha b\u00fcy\u00fck miktarda veri gerektiren ve bu verileri anlamland\u0131rmak i\u00e7in sinir a\u011flar\u0131 gibi geli\u015fmi\u015f analitik y\u00f6ntemler kullanan makine \u00f6\u011frenmesinin bir alt k\u00fcmesidir. Sinir a\u011flar\u0131, beynin yap\u0131s\u0131n\u0131 taklit eden ve birbirine ba\u011fl\u0131 d\u00fc\u011f\u00fcmlerden olu\u015fan matematiksel y\u00f6ntemlerdir. (Sinir a\u011flar\u0131 hakk\u0131nda daha fazla bilgiyi\u00a0burada<\/a>\u00a0bulabilirsiniz .) Bu t\u00fcr makine \u00f6\u011frenmesi, genellikle b\u00fcy\u00fck teknoloji \u015firketleri taraf\u0131ndan arama sorgular\u0131n\u0131 tahmin etmek veya yay\u0131n hizmetlerinde \u00f6neri sistemleri i\u00e7in kullan\u0131l\u0131r.<\/p>\n

S\u0131rada ise daha da fazla veri gerektiren ve e\u011fitim a\u015famas\u0131nda modellerini olu\u015fturmak i\u00e7in daha fazla enerji ve karma\u015f\u0131k matematiksel y\u00f6ntemler kullanan, makine \u00f6\u011frenmesinin bir alt k\u00fcmesi olan \u00fcretken yapay zeka<\/i><\/strong> var. \u00dcretken yapay zeka, di\u011fer bir\u00e7ok makine \u00f6\u011frenme y\u00f6nteminden farkl\u0131 olarak, yaln\u0131zca zaman \u00e7izelgesi \u00f6nerileri veya tahminler \u00fcretmekle kalmaz, ayn\u0131 zamanda metin veya g\u00f6r\u00fcnt\u00fc bi\u00e7iminde yeni i\u00e7erik de olu\u015fturur. \u015eu anda B\u00fcy\u00fck Dil Modelleri (LLM’ler), ChatGPT veya Gemini gibi sohbet botlar\u0131 ve Midjourney gibi metin komutlar\u0131na dayal\u0131 olarak g\u00f6r\u00fcnt\u00fc \u00fcreten uygulamalar \u015feklinde kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131\u011f\u0131m\u0131z teknolojilerdir.<\/p>\n

A\u015fa\u011f\u0131daki diyagram, t\u00fcm makine \u00f6\u011frenimi se\u00e7eneklerini g\u00f6stermektedir.<\/p>\n

\"Graphical<\/p>\n

\n

Yapay zek\u00e2 ve alt t\u00fcrleri, makine \u00f6\u011frenimi, derin \u00f6\u011frenme ve \u00fcretken yapay zek\u00e2. G\u00f6rsel: Pulitzer Merkezi<\/p>\n<\/div>\n

<\/div>\n

Makine \u00f6\u011freniminin temel prensiplerini anlamak, gazetecilerin bu konuda nas\u0131l konu\u015facaklar\u0131n\u0131 bulmalar\u0131na, teknoloji hakk\u0131nda bilin\u00e7li sorular sormalar\u0131na ve haberlerinde yapay zeka geli\u015fiminin \u00e7e\u015fitli a\u015famalar\u0131n\u0131 daha etkili bir \u015fekilde a\u00e7\u0131klamalar\u0131na yard\u0131mc\u0131 olabilir.<\/p>\n

Yapay Zek\u00e2 Hesap Verebilirli\u011fi Haberleri \u0130\u00e7in Bir \u00c7er\u00e7eve<\/strong><\/h2>\n
\n
\n
\n
\n
\n
\n
\n
\n

Karen Hao ile birlikte AI Spotlight Series’i geli\u015ftirmeye ba\u015flad\u0131\u011f\u0131m\u0131zda, s\u00fcrekli ayn\u0131 basit soruya d\u00f6n\u00fcyorduk: Yapay zek\u00e2 \u00fczerine haber yapmaya ilk ba\u015flad\u0131\u011f\u0131m\u0131zda, ke\u015fke neyi biliyor olsayd\u0131k? Bu sorunun yan\u0131t\u0131, yapay zek\u00e2 haberlerini belirlemek ve \u00e7er\u00e7evelendirmek i\u00e7in kullanabilece\u011fimiz bir yakla\u015f\u0131m geli\u015ftirmek oldu.<\/p>\n

Yapay zek\u00e2, \u00e7ok geni\u015f bir teknoloji ve konu yelpazesini kaps\u0131yor. Bu nedenle i\u015fe nereden ba\u015flanaca\u011f\u0131n\u0131 belirlemek zaman zaman zorlay\u0131c\u0131 olabiliyor. Bizim geli\u015ftirdi\u011fimiz \u00e7er\u00e7eve, modern yapay zek\u00e2 geli\u015ftirme s\u00fcrecinin d\u00f6rt temel a\u015famas\u0131 \u00fczerine kurulu. En temelinde, g\u00fcn\u00fcm\u00fcz yapay zek\u00e2 sistemlerini m\u00fcmk\u00fcn k\u0131lan girdiler yer al\u0131r: veri ve hesaplama g\u00fcc\u00fc (compute). Ard\u0131ndan, veri ve tasar\u0131m tercihleri do\u011frultusunda modeller geli\u015ftirilir ve e\u011fitilir. Son a\u015famada ise bu modeller ger\u00e7ek d\u00fcnyada farkl\u0131 alanlarda kullan\u0131ma sunulur. Geli\u015ftirme s\u00fcrecinin bu a\u015famalar\u0131n\u0131n her biri kendine \u00f6zg\u00fc sorunlar\u0131, s\u00fcrece d\u00e2hil olan akt\u00f6rleri ve etkilenen ki\u015fi ya da kurumlar\u0131 bar\u0131nd\u0131r\u0131r.<\/p>\n

Bu rehberde, s\u00f6z konusu d\u00f6rt a\u015faman\u0131n her birini ele alacak temel kavramlar\u0131 a\u00e7\u0131klayacak ve ara\u015ft\u0131rmac\u0131 gazeteciler i\u00e7in yol g\u00f6sterici olabilecek \u00f6rnek haber t\u00fcrlerini inceleyece\u011fiz.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n

\"Screenshot:<\/div>\n
\n
<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/section>\n<\/div>\n
<\/div>\n

Kullan\u0131lan verilerin incelenmesi<\/h2>\n

En basit yapay zeka modelleri, e\u011fitim i\u00e7in birka\u00e7 y\u00fcz veri noktas\u0131 i\u00e7eren veri k\u00fcmelerini kullanabilirken, LLM gibi en karma\u015f\u0131k modeller genellikle b\u00fcy\u00fck miktarda \u0130nternet verisi \u00fczerinde e\u011fitilir. E\u011fitim verilerindeki materyal yelpazesi de ayn\u0131 derecede geni\u015f olabilir. D\u00fczenli bir \u015fekilde sat\u0131r ve s\u00fctunlara ayr\u0131lm\u0131\u015f yap\u0131land\u0131r\u0131lm\u0131\u015f tablo verilerinden veya sosyal medya platformlar\u0131ndan, haber sitelerinden ve \u00e7evrim i\u00e7i forumlardan toplanan yap\u0131land\u0131r\u0131lmam\u0131\u015f metinlerden olu\u015fabilir. Giderek artan bir \u015fekilde, g\u00f6r\u00fcnt\u00fcler ve videolar da i\u00e7eriyor.<\/p>\n

Veri bilimi a\u015famas\u0131na ili\u015fkin raporlar\u0131n \u00e7o\u011fu, end\u00fcstriyel \u00f6l\u00e7ekte devasa veri k\u00fcmeleri \u00fczerinde e\u011fitilmi\u015f daha karma\u015f\u0131k sistemlere odaklanma e\u011filiminde. Bu makalelerin bir\u00e7o\u011fu, \u00f6zellikle telif hakk\u0131yla korunan materyallerin veya ki\u015fisel verilerin yapay zeka model e\u011fitim s\u00fcre\u00e7lerine nas\u0131l girdi\u011fine dair gizlilik ve fikri m\u00fclkiyet sorunlar\u0131n\u0131 ele almakta. \u00d6rne\u011fin, The Atlantic, Meta’n\u0131n \u00fcretken yapay zeka modeli Llama’y\u0131 e\u011fitmek i\u00e7in binlerce korsan kitap kulland\u0131\u011f\u0131 iddias\u0131n\u0131<\/a> inceliyor. Meta s\u00f6zc\u00fcs\u00fc, \u015firkete kar\u015f\u0131 devam eden davay\u0131 gerek\u00e7e g\u00f6stererek The Atlantic’in sorular\u0131n\u0131 yan\u0131tlamay\u0131 reddetti. New York Times’da yer alan bir makale ise, sigorta \u015firketlerinin s\u00fcr\u00fcc\u00fclerin riskini de\u011ferlendirmek i\u00e7in g\u00f6r\u00fcn\u00fc\u015fte zarars\u0131z uygulamalardan ki\u015fisel s\u00fcr\u00fc\u015f verilerini sat\u0131n ald\u0131\u011f\u0131n\u0131<\/a>\u00a0bildiriyor .
\nAncak verilere bakmak, e\u011fitim veri k\u00fcmelerini kullan\u0131labilir hale getiren insan eme\u011fine de bakmay\u0131 gerektirir. \u015eirketler veri toplama ve e\u011fitim s\u00fcre\u00e7lerini son derece otomatik bir s\u00fcre\u00e7 olarak sunma e\u011filimindeyken, ger\u00e7ek \u015fu ki, e\u011fitim k\u00fcmeleri genellikle \u00e7o\u011funlukla K\u00fcresel G\u00fcney’de bulunan ve d\u0131\u015f kaynak firmalar\u0131 ve dijital i\u015fg\u00fcc\u00fc platformlar\u0131 arac\u0131l\u0131\u011f\u0131yla \u00e7al\u0131\u015fan b\u00fcy\u00fck bir veri etiketleyici alt s\u0131n\u0131f\u0131 taraf\u0131ndan temizlenir ve kategorize edilir. Bu \u00e7al\u0131\u015fanlar, g\u00f6r\u00fcnt\u00fc s\u0131n\u0131fland\u0131r\u0131c\u0131lar\u0131na beslenen kedi ve k\u00f6pek resimlerini etiketler, s\u00fcr\u00fcc\u00fcs\u00fcz ara\u00e7lar\u0131 e\u011fitmek i\u00e7in kullan\u0131lan ara\u00e7 i\u00e7i kamera g\u00f6r\u00fcnt\u00fclerindeki nesnelerin etraf\u0131na kutular \u00e7izer veya LLM’lerin bunu yeniden \u00fcretmesini \u00f6nlemek i\u00e7in nefret s\u00f6ylemi ve \u015fiddet i\u00e7erikli i\u00e7erikleri belirler.<\/p>\n

D\u00fcnyan\u0131n d\u00f6rt bir yan\u0131ndan gelen haberler, veri i\u015f\u00e7ilerinin s\u00f6m\u00fcr\u00fcld\u00fc\u011f\u00fcn\u00fc, d\u00fc\u015f\u00fck \u00fccret ald\u0131\u011f\u0131n\u0131 ve bazen travmatik i\u00e7erikle kar\u015f\u0131la\u015fmaya zorland\u0131\u011f\u0131n\u0131 g\u00f6steriyor. Ara\u015ft\u0131rmac\u0131 Gazetecilik B\u00fcrosu’nun bu ara\u015ft\u0131rmas\u0131,\u00a0d\u00fcnyan\u0131n d\u00f6rt bir yan\u0131ndaki d\u00fc\u015f\u00fck \u00fccretli ge\u00e7ici i\u015f\u00e7ilerin, Rus h\u00fck\u00fcmeti taraf\u0131ndan kullan\u0131lan y\u00fcz tan\u0131ma sistemlerinin e\u011fitimine fark\u0131nda olmadan nas\u0131l yard\u0131mc\u0131 olduklar\u0131n\u0131<\/a>\u00a0ortaya koyuyor . Africa Uncensored’dan bir ba\u015fka haber ise,\u00a0y\u00fcksek e\u011fitimli \u00e7al\u0131\u015fanlar\u0131n LLM sohbet robotlar\u0131n\u0131 daha y\u00fcksek kaliteli yan\u0131tlar \u00fcretmeleri i\u00e7in e\u011fitti\u011fi,\u00a0giderek b\u00fcy\u00fcyen ‘yapay zeka e\u011fitmeni’ sekt\u00f6r\u00fcn\u00fc inceliyor .<\/a><\/p>\n

Yapay Zek\u00e2n\u0131n Hesaplama Altyap\u0131s\u0131n\u0131 \u0130ncelemek<\/strong><\/h4>\n

E\u011fitim veri setleri topland\u0131ktan ve temizlendikten sonra, \u015firketler bunlar\u0131 yapay zeka modellerini e\u011fitmek i\u00e7in kullan\u0131rlar. Basit yapay zeka modelleri bir t\u00fcketici diz\u00fcst\u00fc bilgisayar\u0131nda saniyenin \u00e7ok k\u00fc\u00e7\u00fck bir b\u00f6l\u00fcm\u00fcnde e\u011fitilebilirken, OpenAI’nin ChatGPT’si gibi daha karma\u015f\u0131k modeller muazzam miktarda i\u015flem g\u00fcc\u00fc gerektirir. Genellikle “i\u015flem g\u00fcc\u00fc” olarak adland\u0131r\u0131lan bu i\u015flem g\u00fcc\u00fc, tipik olarak devasa veri merkezlerinde bulunan \u00f6zel bilgisayar \u00e7ipleri taraf\u0131ndan sa\u011flan\u0131r.<\/p>\n

\u201cHesaplama\u201d geli\u015ftirme a\u015famas\u0131na ili\u015fkin haberler, modern yapay zeka geli\u015fimini destekleyen yayg\u0131n ve h\u0131zla geni\u015fleyen fiziksel altyap\u0131n\u0131n \u00e7evresel, sosyal ve ekonomik etkilerine odaklanma e\u011filiminde. 2024 y\u0131l\u0131nda Yapay Zeka Odak Noktas\u0131 Serisi’ni ilk geli\u015ftirdi\u011fimizde, veri merkezleri nispeten\u00a0 haber konusuydu. O zamandan beri, Latin Amerika<\/a>\u00a0,\u00a0Asya<\/a>\u00a0,\u00a0Afrika<\/a>\u00a0ve Amerika\u00a0Birle\u015fik Devletleri’nden<\/a>\u00a0veri merkezlerinin t\u00fcketti\u011fi muazzam miktardaki enerji ve suyun yan\u0131 s\u0131ra\u00a0bu rakamlar\u0131 gizlemeye<\/a> y\u00f6nelik kurumsal veya h\u00fck\u00fcmet \u00e7abalar\u0131n\u0131 g\u00f6steren \u00e7ok say\u0131da haber yay\u0131nland\u0131. \u00d6rne\u011fin Brezilya’da, Pulitzer \u00f6d\u00fcll\u00fc La\u00eds Martins, bir TikTok veri merkezinin 2,2 milyon insan\u0131n t\u00fcketti\u011fi kadar elektrik t\u00fcketece\u011fini<\/a> tespit etti \u015firket muhabire yan\u0131t vermedi.<\/p>\n

Veri merkezleri hakk\u0131ndaki raporlama, \u00e7evresel etkilerin \u00f6tesine uzan\u0131r. Ayr\u0131ca veri merkezlerinin yerel topluluklar\u0131 nas\u0131l yeniden \u015fekillendirdi\u011fini<\/a>\u00a0, ekonomik b\u00fcy\u00fcme vaatlerinin s\u0131kl\u0131kla\u00a0yerine getirilmemesini<\/a>\u00a0ve hem yerel hem de ulusal d\u00fczeyde veri merkezlerini \u00e7ekmek ve in\u015fa etmek i\u00e7in yap\u0131lan yo\u011fun\u00a0lobi faaliyetlerini<\/a> de inceler. La\u00eds, a\u015fa\u011f\u0131da bulabilece\u011finiz, yaln\u0131zca veri merkezi raporlamas\u0131na odaklanan, \u00e7er\u00e7evemizin uyarlanm\u0131\u015f bir versiyonunu geli\u015ftirdi.<\/p>\n

\"Image:<\/p>\n

Modelleri Ara\u015ft\u0131rmak<\/h4>\n

E\u011fitim verileri ve i\u015flem g\u00fcc\u00fcn\u00fcn birle\u015fimi, tahminlerde bulunan, s\u0131n\u0131fland\u0131rma yapan veya \u00fcretken yapay zeka durumunda tamamen yeni i\u00e7erik olu\u015fturan teknik bir \u00fcr\u00fcn olan bir yapay zeka modeli \u00fcretir. Veri ve i\u015flem g\u00fcc\u00fc gibi, yapay zeka modelleri de karma\u015f\u0131kl\u0131k ve \u00f6l\u00e7ek bak\u0131m\u0131ndan \u00e7e\u015fitlilik g\u00f6sterir;\u00a0sa\u011fl\u0131k hizmetleri primlerini hesaplamak<\/a>\u00a0i\u00e7in kullan\u0131lan nispeten basit makine \u00f6\u011frenme sistemlerinden, ger\u00e7ek\u00e7i g\u00f6r\u00fcnt\u00fcler \u00fcretebilen\u00a0geli\u015fmi\u015f\u00a0derin \u00f6\u011frenme sistemlerine kadar uzan\u0131r.<\/a><\/p>\n

Yapay zek\u00e2 modellerine odaklanan hikayeler genellikle \u00f6nyarg\u0131, hatalar veya otomasyonun topluluklar ve kurumlar \u00fczerindeki olumsuz etkileri gibi konulara odaklan\u0131r.<\/p>\n

Bu ara\u015ft\u0131rmalar, eri\u015filebilir olduklar\u0131nda, \u00f6rne\u011fin bir model taraf\u0131ndan kullan\u0131lan e\u011fitim verileri veya parametreler gibi tasar\u0131m se\u00e7imlerini inceleyebilir. \u00d6rne\u011fin, El Confidencial’\u0131n bu ara\u015ft\u0131rmas\u0131,\u00a0Katalonya cezaevi sisteminde<\/a>\u00a0gelecekte kimin su\u00e7 i\u015fleyece\u011fini tahmin etmek i\u00e7in kullan\u0131lan bir yapay zeka sisteminin form\u00fcl\u00fcn\u00fc elde etti. Gazetecilere g\u00f6re, model ayr\u0131mc\u0131 veya alakas\u0131z fakt\u00f6rlere dayanarak belirli gruplara sistematik olarak daha y\u00fcksek risk puanlar\u0131 atad\u0131.<\/p>\n

Bu t\u00fcr bilgiler mevcut olmad\u0131\u011f\u0131nda, bunun yerine modelin \u00e7\u0131kt\u0131lar\u0131n\u0131 analiz edebilirsiniz. Rest of World’den bir haber, pop\u00fcler bir g\u00f6r\u00fcnt\u00fc olu\u015fturma arac\u0131 olan MidJourney AI taraf\u0131ndan \u00fcretilen 3.000 g\u00f6r\u00fcnt\u00fcy\u00fc sistematik olarak analiz etti ve\u00a0sistemin \u00e7e\u015fitli k\u00fclt\u00fcrler hakk\u0131nda kaba kli\u015feler \u00fcretti\u011fini buldu<\/a> . Gazetecilere g\u00f6re, \u015firket yorum taleplerine yan\u0131t vermedi. Filipinler Ara\u015ft\u0131rmac\u0131 Gazetecilik Merkezi’nden bir ba\u015fka ara\u015ft\u0131rma ise, pop\u00fcler bir ara\u00e7 \u00e7a\u011f\u0131rma uygulamas\u0131 olan Grab’\u0131n algoritmik \u00e7\u0131kt\u0131s\u0131n\u0131 binlerce yolculuk fiyat teklifi toplayarak tersine m\u00fchendislik y\u00f6ntemiyle inceledi. Grab’\u0131n, yaln\u0131zca yo\u011fun trafik saatlerinde ge\u00e7erli olmas\u0131 gereken ek \u00fccretler uygulad\u0131\u011f\u0131n\u0131<\/a> buldu . PCIJ’ye yaz\u0131l\u0131 bir yan\u0131tta, Grab’\u0131n Filipinler operasyonlar\u0131, duru\u015fmalara kat\u0131larak “[Kara Ula\u015f\u0131m Ruhsatland\u0131rma ve D\u00fczenleme Kurulu]’nun soru\u015fturmas\u0131yla tam i\u015f birli\u011fi yapt\u0131\u011f\u0131n\u0131” belirtti.<\/p>\n

Yapay Zek\u00e2 Uygulamalar\u0131n\u0131 \u0130ncelemek<\/h4>\n

Son olarak, gazetecilerin yapay zekan\u0131n ger\u00e7ek d\u00fcnyada nas\u0131l kullan\u0131ld\u0131\u011f\u0131n\u0131 incelemesi \u00f6nemli. Yapay zeka teknolojisi beklendi\u011fi gibi \u00e7al\u0131\u015fmad\u0131\u011f\u0131nda veya ar\u0131zaland\u0131\u011f\u0131nda, algoritmalar veya \u00fcretken yapay zeka uygulamalar\u0131 gibi otomatik sistemler taraf\u0131ndan al\u0131nan kararlara tabi olan bir\u00e7ok insan zarar g\u00f6rebilir.<\/p>\n

Guardian muhabiri Johana Bhuiyan,\u00a0ABD h\u00fck\u00fcmetinin yapay zek\u00e2 \u00e7eviri uygulamalar\u0131na a\u015f\u0131r\u0131 ba\u011f\u0131ml\u0131l\u0131\u011f\u0131n\u0131n, bir s\u0131\u011f\u0131nmac\u0131n\u0131n alt\u0131 ay boyunca ICE g\u00f6zalt\u0131 merkezinde mahsur kalmas\u0131na<\/a> nas\u0131l yol a\u00e7t\u0131\u011f\u0131n\u0131 g\u00f6sterdi. D\u00fc\u015f\u00fck kaynakl\u0131 dillerde k\u00f6t\u00fc performans g\u00f6steren uygulama, s\u0131\u011f\u0131nmac\u0131y\u0131 yanl\u0131\u015f \u00e7evirmi\u015f ve kimseyle anlaml\u0131 bir \u015fekilde ileti\u015fim kurmas\u0131n\u0131 engellemi\u015fti. \u0130\u00e7 G\u00fcvenlik Bakanl\u0131\u011f\u0131 (DHS), Guardian muhabirinin sorular\u0131na yan\u0131t vermedi.<\/p>\n

Hera Rizwan’\u0131n Hindistan h\u00fck\u00fcmetinin y\u00fcz tan\u0131ma teknolojisini kullanmas\u0131yla ilgili haberinde,\u00a0devlet memurlar\u0131n\u0131n acil g\u0131da yard\u0131m\u0131 da\u011f\u0131tmak i\u00e7in kulland\u0131\u011f\u0131 uygulaman\u0131n, baz\u0131 hamile veya emziren kad\u0131nlar\u0131 tan\u0131yamad\u0131\u011f\u0131,<\/a>\u00a0\u00e7\u00fcnk\u00fc y\u00fczlerinin h\u00fck\u00fcmet veri tabanlar\u0131nda y\u0131llar \u00f6ncesine ait olarak saklanan g\u00f6r\u00fcnt\u00fclerden farkl\u0131 g\u00f6r\u00fcnd\u00fc\u011f\u00fc ortaya \u00e7\u0131kt\u0131. Kad\u0131n ve \u00c7ocuk Geli\u015ftirme Bakanl\u0131\u011f\u0131 Rizwan’\u0131n sorular\u0131na yan\u0131t vermedi.<\/p>\n

Yapay Zek\u00e2 Hesap Verebilirli\u011fi Habercili\u011fi Herkes \u0130\u00e7indir<\/h4>\n

Yukar\u0131daki \u00f6rneklerin de g\u00f6sterdi\u011fi gibi, hesap verebilirlik \u00e7er\u00e7evemiz, gazetecilerin yapay zek\u00e2 hakk\u0131nda \u00e7e\u015fitli teknik \u00e7aba ve kaynak seviyeleriyle haber yapmalar\u0131na yard\u0131mc\u0131 olabilir. Haberler daha k\u0131sa veya daha uzun olabilir ve daha \u00e7ok insan odakl\u0131 veya daha \u00e7ok teknik olarak y\u00fcr\u00fct\u00fclm\u00fc\u015f olabilir. Ve umuyoruz ki bu yakla\u015f\u0131mlar ve \u00f6rnekler, di\u011fer gazetecilerin yapay zek\u00e2 hesap verebilirli\u011fi habercili\u011fine y\u00f6nelik kendi yerel yakla\u015f\u0131mlar\u0131n\u0131 bulmalar\u0131na yard\u0131mc\u0131 olur.<\/p>\n

Kaynaklar<\/h4>\n