ÇinAfrikaAsyaAvrupaBilimselDünyaHaberlerOrtadoğu

Yapay zeka çağında fırsatlar ve riskler

apay zeka tarafından oluşturulan içeriğin (AIGC) hızlı evrimi, belki de bu yılki Boao Asya Forumu yıllık toplantısında tartışılan en sıcak konulardan biri.

Geçtiğimiz bir veya iki yıl içinde, AIGC uygulamalarındaki atılımlar ve Sora’nın ortaya çıkışı gerçekten dünyayı şok etti.

Yapay zeka (AI) teknolojisi, bilimsel araştırmalardaki geleneksel yetenek darboğazlarını aşma potansiyelini gösterdi ve çeşitli alanlara yeni olanaklar getirdi. Bununla birlikte, aynı zamanda, yapay zeka teknolojisinin patlaması, yanlış bilgileri ve yapay zeka tarafından alınma riski taşıyan işleri belirlemenin zorluğu gibi bir dizi endişeyi de tetikledi.

Yapay zekanın mevcut gidişatına dayanarak, bu alanda meydana gelecek bazı kırılmaları tahmin edebiliriz.

Gelecekte yapay zeka alanında, insan-makine çevre sistem zekasının geliştirilmesi önemli bir atılım yönü haline gelebilir. İnsan-makine çevre sistem zekası, insanları, makineleri ve çevreyi entegre eden akıllı bir sistemi ifade eder.

Çevreye ve kullanıcılara akıllı algı, anlayış ve yanıt vermek için yapay zeka, nesnelerin interneti, akıllı sensörler ve diğer teknolojileri birleştirecek.

Ayrıca akıllı şehirlere, akıllı evlere, akıllı ulaşıma ve diğer alanlara yeni uygulama senaryoları ve iş fırsatları getirecek. Ayrıca veri gizliliği, güvenlik ve diğer yönlerdeki zorlukların üstesinden gelmesi gerekiyor.

Akıllı sistemler, özerk öğrenme, transfer öğrenme ve çok modlu öğrenme konusunda daha yetenekli olacaktır. Kendi kendini yöneten öğrenme, makine öğrenimi sistemlerinin etiketlenmemiş verilerden özellikleri ve kalıpları otomatik olarak öğrenme yeteneğini ifade eder. Yani, yapay zeka sistemleri, etiketlenmemiş büyük verilerden bilgi çıkarabilir ve kendi kendini geliştirme ve optimizasyon gerçekleştirebilir, böylece etiketli verilere olan bağımlılığı azaltabilir.

Bu, yapay zeka sistemlerini daha evrensel ve uyarlanabilir hale getirecek, yeni görevlere ve ortamlara daha iyi uyum sağlayabilecektir. Transfer öğrenme, bir görevde öğrenilen bilgiyi başka bir ilgili göreve aktarma yeteneğini ifade eder. Öğrendiğiniz bilgi ve deneyimi, yeni görevlerin öğrenilmesini hızlandırmak ve performansı artırmak için kullanabilirsiniz.

Bu yetenek, yapay zeka sistemlerini daha verimli ve esnek hale getirir ve farklı alanların ve görevlerin ihtiyaçlarına daha uyarlanabilir hale getirir. Aynı zamanda, yapay zeka sistemleri, çok modlu verilerin öğrenilmesine, işlenmesine ve anlaşılmasına daha fazla önem verecek ve daha akıllı etkileşim ve karar verme elde etmek için görüntü, dil ve ses gibi birden fazla yöntem arasında ortak öğrenme gerçekleştirecektir.

Buna ek olarak, sistemin güvenliğini sağlamak için yapay zeka teknolojisi, algoritmaların şeffaflığına ve işlenmesine daha fazla önem verecek, kullanıcıların yapay zeka karar verme sürecini anlamasını ve güvenini artıracak ve belirsizlikten kaynaklanan riskleri azaltacaktır.

Yapay zeka çağında fırsatlar ve riskler bir arada var olur. Çin ve genel olarak Asya, zorluklara aktif olarak yanıt verebilir, işbirliğini ve yeniliği güçlendirebilir, yapay zeka teknolojisinin sosyal dönüşüm ve modernizasyon gelişimini güçlendirmesini sağlayabilir ve bilimsel ve teknolojik gelişme ve sosyal kalkınmayı sağlamak için olası riskleri etkin bir şekilde yönetebilir ve kontrol edebilir.

Aşağıdaki yöntemler gibi olumlu etkileşimlerin geliştirilmesi kullanılabilir.

İlk olarak, teknolojik yeniliği ve yetenek geliştirmeyi güçlendirin.
Yapay zeka alanında yetenek yetiştirmek için daha fazla kaynak yatırımı yapın ve gelecekteki zorlukların üstesinden gelmek için teknolojik yeniliği teşvik edin. Daha ilgili profesyonel kurslar oluşturmak, pratik fırsatlar ve staj projeleri sağlamak ve öğrencilerin yapay zeka becerilerini ve bilgilerini geliştirmek dahil olmak üzere yapay zeka alanındaki eğitim ve öğretim kaynaklarına yatırımı artırın.

Bilimsel araştırma kurumlarını ve üniversiteleri yapay zeka alanında araştırma yapmaları için desteklemek, en son teknolojilerin keşfedilmesini ve yeniliğini teşvik etmek ve bilimsel ve teknolojik yeniliklerde yeteneklerin liderlik ve geliştirme yeteneklerini geliştirmek.

İkincisi, sağlam bir düzenleyici sistem kurun.
Kamu çıkarlarını ve bireysel hak ve çıkarları korumak için yapay zeka teknolojisinin uygulama kapsamını, etik standartlarını ve sorumluluk dağılımını netleştirmek için ilgili yasa ve yönetmelikleri formüle edin.

Kişisel verilerin korunmasını güçlendirmek, veri toplama, saklama ve kullanma davranışını standartlaştırmak ve veri gizliliğinin ihlal edilmemesini sağlamak. Yapay zeka sistemlerinin, kullanıcıların ve düzenleyicilerin sistemin nasıl karar verdiğini anlamalarına ve davranışını açıklayabilmelerine olanak tanıyan belirli bir derecede şeffaflık ve kavrayışa sahip olması gerekir.

Potansiyel güvenlik tehditlerini ve risklerini önlemek ve sistemin istikrarlı çalışmasını sağlamak için yapay zeka sistemlerinin güvenliğini ve risk yönetimini vurgulayın. Yapay zeka uygulayıcılarının etik standartlara uymalarını, sosyal sorumluluklar üstlenmelerini ve yapay zeka teknolojisinin kötüye kullanımından veya olumsuz etkilerinden kaçınmalarını savunun.

Üçüncüsü, endüstri, akademi ve araştırmanın entegrasyonunu teşvik etmek.
Yapay zeka teknolojisinin pratik uygulamasını ve sanayileşmesini teşvik etmek için endüstri, akademi ve devlet daireleri arasındaki işbirliğini güçlendirin. Hayatın her kesimi arasında alışverişi ve işbirliğini teşvik etmek için bir üretim-öğrenme-araştırma işbirliği platformu kurun ve yapay zeka teknolojisi için uygulama senaryolarını ve çözümlerini ortaklaşa keşfedin.

Devlet daireleri, akademik kurumları ve endüstriyi yapay zeka teknolojisinin araştırma ve geliştirmesini ortaklaşa yürütmeye teşvik etmek ve bilimsel araştırma sonuçlarının pratik uygulamalara dönüştürülmesini teşvik etmek için finansman projeleri oluşturabilir.

Endüstri ve akademi arasında yetenek eğitimini ve değişimini teşvik edin, yetenek eğitimi kanalları ve mekanizmaları oluşturun ve endüstri ihtiyaçlarını karşılayan yetenekler geliştirin.

Devlet daireleri, yapay zeka endüstrisinin gelişimini desteklemek, işletmelere teknik destek ve finansal destek sağlamak ve yapay zeka teknolojisinin pratik uygulamasını ve sanayileşmesini teşvik etmek için politikalar getirebilir.

Bilgi paylaşımını ve kaynak entegrasyonunu güçlendirin, endüstri, akademi ve devlet daireleri arasında işbirliğini teşvik edin ve yapay zeka teknolojisinin çeşitli sektörlerde uygulanmasını teşvik edin.

Dördüncüsü, uluslararası işbirliğini güçlendirmek.
Uluslararası işbirliği projeleri, farklı ülkeler ve bölgeler arasındaki teknik alışverişi ve işbirliğini teşvik edebilir ve YZ alanındaki temel teknik sorunların ortaklaşa üstesinden gelebilir.

Farklı ülkeler ve bölgeler arasında akademik değişimleri teşvik etmek ve en son araştırma sonuçlarını ve teknolojik ilerlemeyi paylaşmak için uluslararası akademik değişimler ve seminerler düzenlemek.

Uluslararası veri paylaşımını ve işbirlikçi araştırmayı teşvik edin, bir veri paylaşım platformu oluşturun ve yapay zeka teknolojisinde ulusötesi işbirliğini ve yeniliği teşvik edin. Uluslararası kuruluşların veya kurumların işbirliği yoluyla, yapay zeka teknolojisinin güvenliğini ve sürdürülebilir gelişimini sağlamak için birleşik yapay zeka teknolojisi standartları ve işbirliği spesifikasyonları formüle edilebilir.

Hükümetler, yapay zeka çağının zorluklarına ortaklaşa yanıt vermek ve teknolojik gelişmeyi ve işbirliğini teşvik etmek için iletişimi güçlendirebilir ve yapay zeka teknolojisi işbirliği anlaşmaları imzalayabilir.

Kısacası, zorluklara aktif olarak yanıt vererek ve işbirliğini ve yeniliği güçlendirerek, Çin ve genel olarak Asya, olası riskleri etkin bir şekilde yönetirken ve kontrol ederken ve bilimsel ve sosyal kalkınmanın entegrasyonunu teşvik ederken, yapay zeka teknolojisinin getirdiği fırsatlardan tam olarak yararlanabilir.


(Bu makale CGTN (Çin Küresel Televizyon Ağı) tarafından yayınlanmıştır. CGTN için güncel olaylar hakkında özel bir yorumcu olan Liu Wei, Pekin Posta ve Telekomünikasyon Üniversitesi’nde İnsan-Bilgisayar Etkileşimi ve Bilişsel Mühendislik Laboratuvarı’nın direktörüdür.)

Başa dön tuşu
Bugün 08 Kasım 2024 (46) içerik yüklenmiştir.