Yapay zekanın abartı ve gerçeklik arasındaki ilişkisi – Büyük yapay zeka sarhoşluğu: Tesla'nın süper bilgisayarı ve GPT-5 beklentileri neden hayal kırıklığına uğrattı?

Yapay zeka Alman ekonomisinde daha fazla verimlilik için hangi fırsatları sunuyor?

Yapay zekânın kullanımı, çeşitli ekonomik sektörlerde önemli verimlilik artışları vaat ediyor. Mittelstand-Digital Zentrum Chemnitz, yapay zekâ uygulamalarının özellikle küçük ve orta ölçekli işletmeler için nasıl geliştirildiğinin en iyi örneğidir. Şirketler, yapay zekâ kullanarak yeni ürünleri daha hızlı, daha uygun maliyetli ve daha kaliteli üretebilirler. AB, özellikle yönetim süreçlerini iyileştirmeyi, kalifiye eleman istihdamını sağlamayı ve rekabet gücünü artırmayı hedefleyen dijitalleşme ve yapay zekâ kullanımına yönelik fonlar aracılığıyla bu gelişmeyi aktif olarak desteklemektedir.

Chemnitz örneği, ortaya çıkabilecek somut faydaları açıkça göstermektedir. Yapay zekâ alanındaki ilerlemeler, üretimde verimliliği artırmak için yeni fırsatlar sunmaktadır. Yapay zekâ, üretim süreçlerini optimize etmek için kullanılabilir ve en önemli ön koşullardan biri de veri kalitesidir; çünkü yapay zekânın mevcut verilerden öğrenebildiği bilinmektedir. Chemnitz Teknoloji Üniversitesi, çekiş akülerinin yapay zekâ destekli yarı otomatik demontajından, Alman elektromobilitesinde değer zincirinin bütünsel sürdürülebilirliği için yarı otomatik bir demontaj sisteminin geliştirilmesine kadar çeşitli yapay zekâ projeleri üzerinde çalışmaktadır.

Süreç yönetiminde yapay zekâ, iş süreçlerini iyileştirmek için özellikle önemli fırsatlar sunmaktadır. Tekrarlayan görevleri otomatikleştirerek, karmaşık veri modellerini analiz ederek ve karar alma süreçlerini destekleyerek yapay zekâ, iş süreçlerinin optimizasyonuna önemli katkı sağlayabilir. Yapay zekânın entegre edilmesi, şirketlerin verimliliği artırmasına, karar alma süreçlerini iyileştirmesine ve yenilikçi çözümler geliştirmesine olanak tanır.

BND neden modern yapay zeka çeviricilerini kullanamıyor?

Federal İstihbarat Servisi (BND) paradoksal bir sorunla karşı karşıya: Yapay zekâ destekli çevirmenler çalışmalarında devrim yaratabilirken, katı güvenlik düzenlemeleri bunların kullanımını yasaklıyor. İç düzenlemeler ve güvenlik endişeleri nedeniyle, ChatGPT gibi ticari olarak satılan yapay zekâ tabanlı çeviri programlarının kullanımı yasak. Bunun temel nedeni, bu tür programların sunucularının ve operatörlerinin yurtdışında bulunması. Bu programların kullanımı, ele geçirilen iletişimler, gizli belgeler veya istihbarat raporları da dahil olmak üzere hassas verilerin yabancı sunuculara yüklenmesini gerektirecek.

Bu durum önemli operasyonel sorunlara yol açıyor. Ajansın dil hizmetinde, bazıları serbest çalışan yüzlerce çalışan bulunuyor. Uzun belgelerin çevirisi bazen haftalar sürüyor. Özellikle sorunlu olan, hangi içeriğin acilen çevrilmesi gerektiğini belirleyen ön değerlendirme süreci. İçeriden kaynaklar, zaman baskısı ve bilgi yoğunluğu nedeniyle ilgili bilgilerin kaybolabileceği konusunda uyarıyor.

İşlenecek materyalin hacmi devasa. Bavyera, Bad Aibling'deki gibi dinleme istasyonları her gün yüzlerce konuşmayı kaydediyor ve dünyanın dört bir yanından sayısız mesajı yakalıyor. Buna, çoğu zaman patlayıcı niteliği ancak tercümeden sonra ortaya çıkan sayfalarca belgeden oluşan insan kaynaklı raporlar da ekleniyor. Üst düzey bir BND yetkilisinin şu sözleri aktarılıyor: "Her şeyden önce, dosyaların, e-postaların vb. tam içeriği hakkında kesin bilgi sahibi olmadan yapılan tamamen yetersiz 'ön değerlendirme' nedeniyle, neredeyse kesinlikle önemli bilgileri ve hedefleri kaybediyoruz. Bu bir risk."

BND, Alman şirketleriyle iş birliği içinde geliştirdiği kendi yazılım çözümlerini ve CAT (Bilgisayar Destekli Çeviri) araçlarını kullansa da, bunlar şimdiye kadar yalnızca kaba bir kılavuz niteliğindeydi ve modern yapay zeka sistemlerinin hassasiyetinden çok uzaktı. Bu programların optimizasyonu için 20 yılı aşkın süredir çalışmalar yürütülüyor, ancak hâlâ bir atılım bekleniyor.

GPT-5'te hangi güvenlik açıkları keşfedildi?

GPT-5'in piyasaya sürülmesinden kısa bir süre sonra, iki bağımsız güvenlik şirketi OpenAI'nin yeni yapay zeka modelinde ciddi güvenlik açıkları tespit etti. Güvenlik araştırma şirketi Neuraltrust, testlerin ardından 24 saat içinde GPT-5'i başarıyla ele geçirdiğini iddia ediyor. Ekip, yankı odası tekniği ve diğer manipülasyon tekniklerini bir arada kullanarak, modelin patlayıcı cihazlar yapmak için ayrıntılı talimatlar üretmesini sağladı.

SPLX şirketi de paralel testler yürüttü ve GPT-5'in güvenliği konusunda benzer sonuçlara ulaştı. SPLX, komut istemi öğeleri arasına karakterler eklemeyi ve komut istemlerini kurgusal senaryolarla formüle etmeyi içeren, dize birleştirme adı verilen karartma saldırılarında başarılı oldu. GPT-4o ile yapılan karşılaştırmalı bir analiz, ikinci modelin bu tür saldırılara karşı daha güvenli olduğunu gösterdi.

Bulgular, mevcut güvenlik önlemlerinin karmaşık saldırı yöntemlerine karşı başarısız olabileceğini gösteriyor. Bu teknikler, yapay zeka modellerini, normalde yerleşik korumaları tetikleyecek kötü amaçlı komutları doğrudan göndermek yerine, ardışık komutlar aracılığıyla kötü amaçlı çıktılar üretmeye kandırmayı içeriyor. Sektör uzmanları, bu Kırmızı Takım bulgularının, yapay zeka sistemlerini hassas uygulamalara yerleştirmeden önce kapsamlı güvenlik testlerinin önemini vurguladığını öne sürüyor.

Microsoft'un değerlendirmesiyle tezatlık ilginç: Microsoft'un Yapay Zeka Kırmızı Takımı, GPT-5'in yaygın saldırı türlerine karşı bugüne kadarki en sağlam güvenlik profillerinden biri olduğunu savunuyor. OpenAI ise, uzman kuruluşlarla iş birliği içinde 5.000 saatlik kırmızı takım çalışmasının ardından GPT-5'in güçlü koruma önlemlerini öne çıkarıyor. Bu çelişkili değerlendirmeler, GPT-5'in güvenlik durumunun başlangıçta sunulandan daha karmaşık olduğunu gösteriyor.

Tesla, yapay zeka projesi Dojo'yu neden sonlandırdı?

Tesla, şirket içi Dojo süper bilgisayar projesini beklenmedik bir şekilde sonlandırdı ve tüm ekibi dağıttı. 2016'dan beri Tesla'da çalışan ve daha önce Apple'da görev alan proje lideri Peter Bannon, şirketten ayrılıyor. CEO Elon Musk'ın projenin kapatılmasını bizzat emrettiği bildiriliyor.

Dojo sistemi, başlangıçta Tesla'nın yapay zeka hedeflerinin merkezinde yer alması amaçlanmıştı. Süper bilgisayar, TSMC'de yedi nanometre teknolojisi kullanılarak üretilen ve 645 milimetrekarelik bir alanda 50 milyar transistör içeren özel yapım bir D1 çipine dayanıyordu. Sistem, onu dünyanın en güçlü yapay zeka eğitim bilgisayarlarından biri yapacak olan bir eksaflopun üzerinde işlem gücüne ulaşmak üzere tasarlanmıştı.

Musk, X kararını şu sözlerle savundu: "Tesla'nın kaynaklarını bölüp tamamen farklı iki yapay zeka çip tasarımını ölçeklendirmesi mantıklı değil." Şirket bunun yerine, otonom araçlar ve robotlar için özel olarak geliştirilen Tesla'nın yeni nesil yapay zeka donanımlarına odaklanmak istiyor. Şirketin elektrikli otomobillerinde kullanılacak olan yeni nesil yapay zeka çipleri, "çıkarımda mükemmel ve eğitimde en azından oldukça iyi" olacak.

Karar aynı zamanda sürpriz oldu, çünkü Musk, Temmuz ayı sonunda ikinci çeyrek mali sonuçlarının açıklanmasının ardından yaptığı bir analist görüşmesinde Dojo 2'nin gelecek yıl piyasaya sürüleceğini vurgulamıştı. Karardan önce bile ekip içinde sorunlar vardı: 20 çalışan DensityAI adlı yeni bir girişime geçmişti. Tesla daha önce Dojo projesine bir milyar dolar yatırım yapacağını duyurmuştu.

Avrupa şirketleri için stratejik bir alternatif olarak bağımsız yapay zeka platformları – Görsel: Xpert.Digital

Ki-Gamechanger: En esnek AI platformu – maliyetleri azaltan, kararlarını artıran ve verimliliği artıran özel yapım çözümler

Bağımsız AI Platformu: Tüm ilgili şirket veri kaynaklarını entegre eder

• Hızlı AI Entegrasyonu: Şirketler için aylar yerine saatler veya günler içinde özel yapım AI çözümleri
• Esnek Altyapı: Bulut tabanlı veya kendi veri merkezinizde barındırma (Almanya, Avrupa, ücretsiz konum seçimi)

• En Yüksek Veri Güvenliği: Hukuk firmalarında kullanmak güvenli kanıttır
• Çok çeşitli şirket veri kaynaklarında kullanın
• Kendi veya çeşitli AI modellerinizin seçimi (DE, AB, ABD, CN)

Bununla ilgili daha fazla bilgiyi burada bulabilirsiniz:

• Bağımsız yapay zeka platformları ve hiper ölçekleyiciler: Hangi çözüm sizin için doğru?

ABD ve Çin arasındaki küresel yapay zeka yarışı nasıl gelişiyor?

ABD ve Çin arasındaki yapay zeka yarışı, DeepSeek'in ortaya çıkmasıyla kökten değişti. OpenAI daha önce pazar lideri olarak kabul edilirken, DeepSeek, Alibaba ve Tencent gibi diğer oyuncular giderek onu yakalıyor. Teknoloji metropolü Hangzhou merkezli Çinli girişim DeepSeek, Ocak ayı sonunda ABD'li rakipleriyle rekabet edebilecek bir yapay zeka dil modeli yayınladı.

Bu yarışta belirleyici bir faktör, milyon token başına maliyettir. OpenAI yaklaşık 15 avro ücret alırken, DeepSeek modelini yalnızca 55 sente sunuyor – 27 katlık bir farka denk geliyor. Şirkete göre DeepSeek'in geliştirme maliyeti altı milyon ABD dolarından az olsa da, uzmanlar bu kadar ucuz olduğundan şüphe ediyor.

ABD'li yatırımcı Marc Andreessen, DeepSeek'in sürpriz başarısını yapay zeka için bir "Sputnik anı" olarak nitelendirdi. ABD, Çin'in yapay zeka başarısına, Sovyetler Birliği'nin 1957'deki başarılı uydu fırlatışı kadar şaşırdı. Yonga devi Nvidia'nın hisseleri, yapay zekanın daha önce düşünülenden daha verimli bir şekilde çalıştırılabileceğinin anlaşılmasıyla Pazartesi günü tarihi bir değer kaybıyla 592,7 milyar dolar kaybetti.

AB, 2024'te kabul edilen "Yapay Zeka Yasası" ile dünyanın ilk kapsamlı yapay zeka düzenlemesini oluşturmuş olsa da, Avrupa bu yarışta neredeyse ihmal edilebilir bir teknolojik rol oynuyor. Buradaki avantaj, uluslararası alanda en gelişmiş olarak kabul edilen düzenlemede yatıyor, ancak "Avrupa'da Üretilmiş" öncü yapay zeka geliştirmeleri konusunda eksiklikler mevcut. Ancak, Federal Yıkıcı İnovasyon Ajansı başkanı Rafael Laguna de la Vera, "Almanya ve Avrupa'da hâlâ beş veya on model var. Şimdi onlara ortaya çıkma şansı vermeye odaklanalım." diyor.

Stargate Projesi nedir ve hedefleri nelerdir?

Stargate Projesi, OpenAI, SoftBank, Oracle ve MGX tarafından kurulan bir Amerikan yapay zeka şirketidir. Şirket, 2029 yılına kadar Amerika Birleşik Devletleri'nde yapay zeka altyapısına 500 milyar dolara kadar yatırım yapmayı planlıyor. ABD Başkanı Donald Trump tarafından 21 Ocak 2025'te "tarihin en büyük yapay zeka altyapı projesi" olarak duyurulmuştu.

Proje, 2029 yılına kadar 500 milyar dolara ulaşması beklenen 100 milyar dolarlık bir yatırımla başlatıldı. Şirketin yönetim kurulu başkanı Masayoshi Son olacak. Şirket, Teksas'ta 10 veri merkezi inşa ediyor ve diğer eyaletlere de yayılmayı planlıyor. Projenin ABD'de 100.000'den fazla istihdam yaratması planlanıyor.

OpenAI'dan Sam Altman'a göre, SoftBank girişimin "finansal sorumluluğunu" üstlenirken, OpenAI "operasyonel sorumluluğunu" üstlenecek. ARM, Microsoft, Nvidia, Oracle ve OpenAI, projenin kilit ilk teknoloji ortakları. OpenAI, projenin "sadece Amerika Birleşik Devletleri'nin yeniden sanayileşmesini desteklemekle kalmayacağını, aynı zamanda Amerika ve müttefiklerinin ulusal güvenliğini korumak için stratejik bir yetenek de sağlayacağını" belirtti.

Yapay Zeka mega projesi Stargate halihazırda yapım aşamasında. Ucuz rüzgar enerjisi ve bolca alan bulunan Abilene, Teksas yakınlarında yüz binlerce yapay zeka hızlandırıcısı için binalar inşa ediliyor. Trump, enerji altyapısının gelişimini hızlandırmak için acil durum ilanları kullanacağını belirtti.

İçin uygun:

• Yapay Zeka (AI) Stargate'i milyar dolarlık bir flopa geliştiriyor mu? Proje gitmiyor

Yapay zeka günlük hayata nasıl nüfuz ediyor?

Yapay zekâ, günlük yaşamın çeşitli alanlarında giderek daha fazla yer ediniyor ve görüntü düzenleme de bunların en önemli örneklerinden biri. 2025'in en iyi yapay zekâ fotoğraf editörleri arasında PhotoDirector, Luminar Neo, Fotor, Canva Pro, Picsart ve Adobe Photoshop Express gibi programlar yer alıyor. Bu araçlar – hızlı tasarımdan avatar, arka plan veya yaratıcı görüntü fikirlerinin detaylı oluşturulmasına kadar çok çeşitli yapay zekâ özellikleri sunuyor.

Modern yapay zeka destekli görüntü düzenleme programları artık etkileyici başarılar elde edebiliyor. Görüntü kalitesini otomatik olarak iyileştiriyor, tek tıklamayla arka planları kaldırıyor veya değiştiriyor ve portreleri zahmetsizce rötuşluyorlar. Örneğin Luminar Neo, 24'ü doğrudan modern yapay zeka teknolojisine dayanan 100'den fazla güçlü özellik sunuyor. Yazılım, görüntülerden dikkat dağıtan nesneleri kaldırabilir, odak dışı alanları otomatik olarak keskinleştirebilir, görüntüleri büyütebilir ve eksik alanları gerçekçi bir şekilde doldurabilir.

Yapay zekânın emeklilik planlamasında potansiyel uygulama alanı özellikle ilgi çekicidir. ABD Başkanı Donald Trump, ABD'nin trilyon dolarlık özel emeklilik sistemini dijital para birimleri ve gayrimenkule yönelik daha riskli yatırımlara açan bir kararname imzaladı. ABD'de 401(k) olarak bilinen özel emeklilik sistemine yaklaşık 12,5 trilyon dolar yatırım yapılıyor. Trump, Çalışma Bakanlığı ve diğer kurumlara sorumlu yatırım yönetimi yönergelerini gözden geçirmeleri ve alternatif yatırım seçeneklerine olanak sağlamaları talimatını verdi.

Fotoğraf yazılımı alanında 2025 yılı da açıkça görülüyor: Yapay zekâ, görüntü düzenlemede büyük bir hareketlilik yaratıyor. Bu sadece yepyeni görüntüler oluşturmak için üretken bir yapay zekâdan ibaret değil; aynı zamanda kırpma, arka plan ekleme ve görüntü rötuşlama gibi konularda da yapay zekânın yardımcı olması anlamına geliyor. Bu hıza ayak uyduramayanlar geride kalacak, çünkü yapay zekâ araçları aynı görevleri saniyeler içinde gerçekleştirebildiğinde manuel düzenleme artık modası geçmiş görünüyor.

Yapay zeka geliştiricilerinin verdiği sözler tutuluyor mu?

Gerçekler, pazarlama vaatleri ile gerçek performans arasında çarpıcı bir tablo çiziyor. GPT-5, bir atılımdan ziyade abartılı beklentiler döneminin sonunu temsil ediyor. Model, belirli alanlarda sağlam iyileştirmeler sunuyor, ancak benzeri görülmemiş abartılı reklamları veya önemli ölçüde artan çevresel maliyetleri haklı çıkarmıyor.

GPT-5'in performansı, OpenAI'nin vaat ettiği kuantum sıçraması değil, tipik bir evrimsel ilerleme olarak kendini gösteriyor. Şirket, modeli "her alanda doktora düzeyinde uzmanlık" ile "zekada önemli bir sıçrama" olarak tanıtıyor, ancak gerçek daha incelikli bir tablo çiziyor. Uzmanlar, OpenAI'yi sunumunda belirtilen değerlerle uyuşmayan çubuk boyutlarına sahip hatalı grafikler kullanmakla eleştiriyor.

Yapay Zeka eleştirmeni Gary Marcus, GPT-5'in lansmanına sert tepki göstererek OpenAI'yi abartılı bir reklam kampanyasıyla suçladı. Sürümü "gecikmiş, abartılı ve yetersiz" olarak nitelendirdi ve "sadece en son kademeli – görüyor ve aceleye getirilmiş gibi hissettiriyor" dedi. Önceki modellerin temel sorunları devam ediyor: GPT-5, satranç kuralları, görsel nesne tanıma ve mantıksal hatalarla boğuşmaya devam ediyor.

Topluluğun tepkisi bir dönüm noktasına işaret ediyor: Kullanıcılar pazarlama vaatlerini daha eleştirel bir şekilde ele alıyor ve yetenekler ve sınırlamalar hakkında daha şeffaf bir iletişim talep ediyor. ChatGPT alt dizininde, 3.000'den fazla kullanıcı GPT-4o'ya geri dönülmesini başarıyla talep etti ve bu da OpenAI CEO'su Sam Altman'ı bu seçeneği araştırma sözü vermeye yöneltti. Birçok uzman kullanıcı, daha kısa yanıtları, azaltılmış istem sınırlarını ve öngörülemeyen davranışları eleştiriyor.

Yapay zeka projelerinde hangi teknik uygulanabilirlik sınırları belirgindir?

Son gelişmeler, mevcut yapay zeka teknolojisinin açık sınırlamalarını ortaya koyuyor. Örneğin Tesla, yapay zeka yarışında ön saflarda yer almak için milyarlarca dolarlık planının merkezi bir parçası olarak kabul edilmesine rağmen, iddialı Dojo projesinden vazgeçmek zorunda kaldı. Bu başarısızlık, teknik zorlukların ve gecikmelerin iyi finanse edilmiş projeleri bile nasıl rayından çıkarabileceğini gösteriyor.

GPT-5'in teknik sınırlamaları da mevcut. GPT-4o'dan GPT-5'e geçiş, önceki nesil geçişlere göre önemli ölçüde daha kısa. GPT-3'ten GPT-4'e geçiş önemli bir performans artışı sağlasa da, birçok kullanıcı GPT-5'i yeni zayıflıklarla birlikte kademeli bir iyileştirme olarak görüyor. OpenAI, isteğe bağlı olarak farklı model varyantları arasında geçiş yapan otomatik bir yönlendirme sistemi sunmuş olsa da, birçok kullanıcı lansman sırasında arızalar bildirmişti.

GPT-5'teki güvenlik sorunları, daha fazla teknik sınırlamayı gözler önüne seriyor. Uzman kuruluşlarla iş birliği içinde 5.000 saatlik kırmızı takım çalışmasına rağmen, iki güvenlik şirketi 24 saat içinde modeli ele geçirmeyi başardı. Bu durum, yoğun güvenlik testlerinin bile tüm güvenlik açıklarını tespit edemeyeceğini gösteriyor.

BND örneği, kurumsal teknik sınırlamaları açıkça göstermektedir. Kurum, 20 yılı aşkın süredir kendi CAT araçlarını optimize etmek için çalışsa da, bunlar modern yapay zeka sistemlerinin hassasiyetinden çok uzaktır. Şirketin kendi yazılım çözümleri şimdiye kadar yalnızca kaba bir kılavuz görevi görürken, günlük veri hacmi insan çevirmenlerin kapasitelerini aşmaktadır.

Yapay zeka alanında güvenlik endişeleri nasıl gelişiyor?

Yapay zekâ alanındaki güvenlik endişeleri, son zamanlardaki çeşitli örneklerin de gösterdiği gibi, giderek artmaktadır. BND, güvenlik riskleri nedeniyle yapay zekâ çeviricileri kullanamamaktadır; çünkü bu, çok gizli bilgilerin sızdırılmasına yol açabilir. Veri sızıntıları konusundaki bu endişe, hassas kurumların yapay zekâ teknolojilerini nasıl ele alması gerektiğini göstermektedir.

Yayınlanmasından kısa bir süre sonra, GPT-5'te önemli güvenlik açıkları keşfedildi. İki bağımsız güvenlik şirketi, modeli başarıyla ele geçirdi ve patlayıcı yapımına yönelik ayrıntılı talimatlar üretmesini sağladı. Bu bulgular, sistemin operasyonel hazırlığı ve yapay zeka sisteminin şirketler tarafından kullanılıp kullanılmaması gerektiği konusunda soru işaretleri doğuruyor.

Güvenlik durumu, çelişkili değerlendirmeler nedeniyle karmaşıklaşıyor. Microsoft'un Yapay Zeka Kırmızı Takımı, GPT-5'in bugüne kadarki en sağlam güvenlik profillerinden birine sahip olduğunu doğrularken, bağımsız testler tam tersini gösteriyor. Bu tutarsızlık, yapay zeka güvenliğini nesnel olarak değerlendirmenin zorluğunu gözler önüne seriyor.

Özellikle endişe verici olan, GPT-5'in yüksek riskli biyolojik ve kimyasal silah olarak sınıflandırılmış olmasıdır. OpenAI'nin kendisi şöyle diyor: "Bu modelin sıradan bir kişinin ciddi biyolojik zarara yol açmasına önemli ölçüde yardımcı olabileceğine dair somut bir kanıtımız olmasa da, ihtiyati tedbir olarak gerekli güvenlik önlemlerini uyguluyoruz." Bu, potansiyel risklerin farkında olduğumuzu gösteriyor, ancak bu tür teknolojilerin piyasaya sürülmesinin sorumluluğu konusunda soru işaretleri yaratıyor.

B2B Tedarik: Accio.com ile Tedarik Zincirleri, Ticaret, Pazara ve AI destekli kaynak kullanımı – Resim: Xpert.digital

Bununla ilgili daha fazla bilgiyi burada bulabilirsiniz:

• AI / Tavsiye ve Destek ile Ürünler ve B2B Insights Bulun

Yapay zekadan kaynaklanan telif hakkı sorunları nelerdir?

Yapay zekâ sistemlerinin geliştirilmesi, günümüzde yoğun tartışmalara konu olan karmaşık telif hakkı sorunlarını gündeme getirmiştir. Mittelstand-Digital Zentrum Chemnitz, yapay zekânın kullanımıyla ilgili hukuki zorlukların yanı sıra, bu sorunları da ele almaktadır. Chemnitz Teknoloji Üniversitesi Özel Hukuk ve Fikri Mülkiyet Hukuku Kürsüsü, bu projelere ilgili uzmanlıklarıyla katkıda bulunmaktadır.

Yapay zeka modellerinin verilerle beslenmesi gerekir ve bu, katı veri koruma düzenlemelerine sahip ülkelerde sorun yaratabilir. Birçok yayıncı, medya şirketi ve yazar, ABD merkezli şirketin telif hakkı yasasını ihlal ettiğini iddia ederek OpenAI'ye dava açtı. Ancak New York federal mahkemesi, teknoloji şirketine karşı açılan davayı yakın zamanda reddetti.

AB, 2024 yılında kabul edilen "Yapay Zeka Yasası" ile diğer bölgelerden farklı bir yol izliyor. "Yapay Zeka Yönetmeliği", hassas verileri korumayı ve yapay zekanın insanları manipüle etmek için kullanılmamasını sağlamayı amaçlıyor. Bu, önleyici bir yasal çerçeve oluşturma çabasını gösteriyor.

Yapay zekâ ürünlerinin onaylanması çeşitli yasal hususları kapsar. Sertifika işaretleri güvenliği temsil eder ve şirketler yapay zekâ teknolojilerini kullanırken yasal uyumluluğu sağlamalıdır. Yasal zorluklar, veri kullanımı ve sorumluluk sorunlarından yapay zekâ kullanımındaki etik hususlara kadar uzanır.

Günümüzdeki yapay zeka gelişmeleri ne kadar sürdürülebilir?

Mevcut yapay zeka geliştirmelerinin sürdürülebilirliği giderek daha fazla eleştiriliyor. GPT-5, yalnızca marjinal iyileştirmelerle önemli ölçüde artan enerji tüketimi gösteriyor. GPT-5'in zorlu inişi, daha gerçekçi beklentiler ve daha sürdürülebilir geliştirme stratejileri oluşturarak sektöre fayda sağlayabilir.

Ancak DeepSeek örneği, başka yolların da olduğunu gösteriyor. Çinli şirket, ABD'li rakiplerine kıyasla daha verimli, uygun maliyetli ve daha az kaynak tüketerek faaliyet gösterebileceğini kanıtladı. Bu, birkaç büyük tesis yerine birçok küçük veri merkezi sayesinde mümkün oluyor. Bu merkezi olmayan yaklaşım, daha sürdürülebilir yapay zeka gelişimi için bir model görevi görebilir.

Verimlilik iyileştirme alanında, dijitalleşme önlemleri ve yapay zekâ kullanımı, CO2 emisyonlarını azaltmak için büyük bir potansiyel sunmaktadır. Mevcut süreçlerin optimizasyonu ve sorunların erken tespiti sayesinde daha fazla tasarruf sağlamak mümkündür. Bu nedenle, yapay zekâ, özellikle verimliliği artırmak için kullanıldığında sürdürülebilirliğe katkıda bulunabilir.

Chemnitz Teknoloji Üniversitesi, çekiş akülerinin yapay zekâ destekli, yarı otomatik demontajı gibi sürdürülebilir yapay zekâ projeleri üzerinde çalışmaktadır. Sökme ve işleme süreçlerini robotik bileşenler ve yapay zekâ teknolojileriyle birleştirerek, Alman elektromobilitesindeki değer zincirinin bütünsel sürdürülebilirliğini sağlamayı amaçlamaktadır. Bu tür projeler, yapay zekânın sürdürülebilir çözümler için nasıl kullanılabileceğini göstermektedir.

Yapay zeka yarışı Avrupa için ne anlama geliyor?

Avrupa, küresel yapay zeka yarışında karmaşık bir konumda bulunuyor. Çin ve ABD yapay zeka yarışına hakimken, Avrupa neredeyse önemsiz bir teknolojik role sahip. AB, "Yapay Zeka Yasası" ile uluslararası alanda düzenleyici bir öncü olarak kabul edilmesine rağmen, "Avrupa'da Üretilen" öncü yapay zeka geliştirmeleri eksik.

Ancak Çin'in DeepSeek'i Avrupa için de fırsatlar sunuyor. Çin, ABD egemenliğinden kurtulmanın mümkün olduğunu gösteriyor ve bu durum doğal olarak Avrupa için bir teşvik görevi görebilir. Avrupa'dan gelecek bir yapay zeka modeli daha geniş bir bakış açısı sunacaktır ve Avrupa'nın bu farkı kapatması hiç de imkansız değil.

Federal Yıkıcı İnovasyon Ajansı'ndan Rafael Laguna de la Vera iyimser: "Almanya ve Avrupa'da hâlâ beş veya on model var. Şimdi onlara ortaya çıkma şansı vermeye odaklanalım." Avrupa'nın, Avrupa değerlerini ve standartlarını dikkate alan kendi yapay zeka stratejisini geliştirmesi hayati önem taşıyor.

Avrupa'nın düzenleyici uzmanlığı bir avantaj sağlayabilir. AB Yapay Zeka Yasası, dünyanın ilk kapsamlı yapay zeka düzenlemesidir ve küresel olarak benimsenecek standartlar belirleyebilir. Aynı zamanda Avrupa, aşırı düzenlemeler yoluyla teknolojik inovasyonu engellemekten kaçınmalıdır.

Mittelstand-Digital Zentrum Chemnitz, Avrupa'nın güçlü yanlarını nasıl kullanabileceğinin bir örneğidir. Küçük ve orta ölçekli işletmelere ve pratik yapay zeka çözümlerine odaklanarak Avrupa, yapay zeka yarışında kendi yolunu bulabilir. Bilim, iş dünyası ve pratik uygulama arasındaki yakın bağlantı, Avrupa için benzersiz bir satış noktası haline gelebilir.

Yapay zeka geleneksel iş modellerini nasıl değiştiriyor?

Yapay zekâ, görüntü işleme örneğinin de gösterdiği gibi, geleneksel iş modellerini kökten dönüştürüyor. Geleneksel manuel işleme yöntemlerinin yerini yapay zekâ destekli otomasyon alıyor. Bu hıza ayak uyduramayanlar geride kalacak, çünkü yapay zekâ araçlarının aynı görevleri saniyeler içinde gerçekleştirebildiği 2025 yılına gelindiğinde manuel süreçler modası geçmiş gibi görünecek.

Finans sektöründe özellikle çarpıcı bir değişim göze çarpıyor. Trump, başkanlık kararnamesiyle milyarlarca dolarlık ABD 401(k) emeklilik birikim sistemini kripto para birimleri ve gayrimenkul gibi daha riskli yatırımlara açmanın yolunu açtı. Bu, alternatif yatırımlar için yaklaşık 12,5 trilyon dolar sağlayabilir ve geleneksel yatırım stratejilerinde devrim yaratabilir.

DeepSeek'in başarısı, yeni iş modellerinin ne kadar yıkıcı olabileceğini gösteriyor. Yonga üreticisi Nvidia'nın hisseleri, yapay zekanın daha önce düşünülenden daha verimli bir şekilde çalıştırılabileceğinin anlaşılmasıyla 592,7 milyar dolar piyasa değeri kaybetti. Bu durum, yapay zeka altyapısı için yerleşik iş modellerinin sorgulanmasına yol açıyor.

Mittelstand-Digital Zentrum Chemnitz, yapay zeka entegrasyonu yoluyla KOBİ'ler için yeni iş modelleri geliştiriyor. Dijital iş modelleri, geleneksel uzmanlıkların yapay zeka yetenekleriyle birleştirilmesiyle ortaya çıkıyor. Şirketler, yapay zekayı yalnızca bir araç olarak değil, aynı zamanda yepyeni iş yaklaşımlarının bir aracı olarak da anlamayı öğrenmelidir.

Tesla, Dojo iş modelini terk etmek zorunda kaldı ve artık şirket içi geliştirme yerine dış ortaklara güveniyor. Bu durum, teknoloji devlerinin bile belirli iş modelleri sürdürülemez hale geldiğinde stratejilerini nasıl uyarlamak zorunda kaldıklarını gösteriyor.

Yapay zekanın geleceğin iş dünyasındaki rolü nedir?

Yapay zekâ, çeşitli gelişmelerin de gösterdiği gibi, çalışma dünyasını kökten değiştiriyor. Batı Saksonya'daki Dönüştürülmüş İş Yetkinlik Merkezi, insan odaklı iş tasarımı için merkezi bir iletişim noktası görevi görüyor. Odak noktası, yapay zekânın mevcut veya yeni süreçlerde anlamlı bir şekilde kullanılmasıdır.

Yapay zekanın süreç yönetimine entegrasyonu, tekrarlayan görevlerin otomasyonunu sağlar ve karar alma süreçlerini destekler. Şirketler, yapay zekayı insan uzmanlığının yerine geçen bir araç olarak değil, tamamlayıcısı olarak görmelidir. Başarılı bir entegrasyon, şirketin özel ihtiyaçlarını ve zorluklarını göz önünde bulunduran stratejik bir yaklaşım gerektirir.

BND örneği, otomasyonun sınırlarını göstermektedir. Yapay zekâlı çevirmenlere ihtiyaç duyulmasına rağmen, kurum insan çevirmenlere bel bağlamakta ve nitelikli tercümanlar için yoğun bir arayış içindedir. BND şu anda "ücretli serbest çevirmenler (e/k/d)" aramaktadır ve bu da insan uzmanlığının yerini hiçbir şeyin tutamayacağını göstermektedir.

Süreç yönetiminin geleceği, insan uzmanlığının yapay zekâ yetenekleriyle akıllıca birleştirilmesinde yatmaktadır. Bu sinerjiden yararlanan şirketler, süreçlerini sürekli olarak geliştirebilecek, yenilikçi kalabilecek ve uzun vadeli başarılarını güvence altına alabileceklerdir. Çalışanların kabulünü teşvik etmek ve etik ve yasal konuları dikkatlice değerlendirmek hayati önem taşımaktadır.

☑️ Strateji, danışmanlık, planlama ve uygulama konularında KOBİ desteği

AI stratejisinin yaratılması veya yeniden düzenlenmesi

☑️ Öncü İş Geliştirme

Konrad Wolfenstein

Kişisel danışmanınız olarak hizmet etmekten mutluluk duyarım.

Aşağıdaki iletişim formunu doldurarak benimle iletişime geçebilir veya +49 89 89 674 804 (Münih) .

Ortak projemizi sabırsızlıkla bekliyorum.

Xpert.Digital, dijitalleşme, makine mühendisliği, lojistik/intralojistik ve fotovoltaik konularına odaklanan bir endüstri merkezidir.

360° iş geliştirme çözümümüzle, tanınmış firmalara yeni işlerden satış sonrasına kadar destek veriyoruz.

Pazar istihbaratı, pazarlama, pazarlama otomasyonu, içerik geliştirme, halkla ilişkiler, posta kampanyaları, kişiselleştirilmiş sosyal medya ve öncü yetiştirme dijital araçlarımızın bir parçasıdır.

Daha fazlasını bulabilirsiniz: www.xpert.digital – www.xpert.solar – www.xpert.plus