YZT Gazete — 6. Sayı (27 Aralık 2020)
İran’ın Nükleer Babasına Yapay Zeka Tabanlı Suikast
İran’ın Nükleer Babası Fahrizade, yapay zekâ kontrollü silahla öldürüldü.
İran’ın Nükleer Babasına Yapay Zeka Tabanlı Suikast
Bir Devrim Muhafızları komutanı, İran’ın en yetkin nükleer bilim insanını öldürmek için “yapay zekaya” sahip uydu kontrollü bir makineli tüfek kullanıldığını söyledi. Muhsin Fahrizade 27 Kasım’da Tahran’ın dışında bir konvoyda vurularak öldürülmüştü. Tuğgeneral Ali Fadavi yerel basına verdiği demeçte, bir kamyonete monte edilen silahın Fahrizade’ye yanındaki karısına en ufak mermi isabet etmeden ateş edebildiğini söyledi.
Fahrizade nasıl öldürüldü?
İran Yüksek Milli Güvenlik Konseyi başkanı Fahrizade’nin cenazesinde yaptığı konuşmada, bunun aslında “özel yöntemler” ve “elektronik teçhizat” kullanılarak gerçekleştirilen uzaktan bir saldırı olduğunu söyledi. Ancak daha fazla ayrıntı vermedi.
Devrim Muhafızları komutan yardımcısı General Fadavi, pazar günü Tahran’da düzenlenen törende, Fahrizade’nin yüz hatlarının yüklü olduğu ve yapay zekâ tabanlı akıllı uydu sistemi ile donatılan makineli tüfeğin Nissan kamyonetine yerleştirildiğini ve karısının sadece 25 cm uzakta olmasına rağmen hiçbir merminin isabet etmediğini açıkladı.
Bilim insanı neden bir hedefti?
Muhsin Fahrizade, Farsça kısaltması SPND ile bilinen İran Savunma İnovasyon ve Araştırma Örgütü’nün başkanıydı. İsrail ve Batılı güvenlik kaynakları, SPND’nin İran’ın nükleer programında etkili olduğunu söylüyor.
Fizik profesörünün, İran’ın 1989'da potansiyel bir nükleer bomba üzerinde araştırma yapmak için kurduğu iddia edilen gizli bir program olan “Amad Projesi” yönettiğine inanıyorlar.
Uluslararası Atom Enerjisi Dairesi’ne göre proje 2003 yılında kapatılmıştı.
Ancak İsrail Başbakanı Netanyahu 2018'de ülkesinden alınan belgelerin Fahrizade’nin Amad Projesi’nin çalışmalarını gizlice sürdüren bir programa liderlik ettiğini gösterdiğini söyledi.
İran, nükleer programının tamamen barışçıl olduğunu ve hiçbir zaman bir nükleer silah aramadığında ısrar ediyor.
Bu olay bize ne ifade ediyor?
İran’ın nükleer alanında yaptığı çalışmalarda ve uygulamalarda hayati önem arz eden bilim insanı, faili meçhul bir suikast ile hayatını kaybetti. Bu suikastta yapay zekanın başrol oynaması; yapay zekanın ne kadar ileriye gidebileceği, yapay zekâ etiği gibi birçok konuyu gündeme getiriyor. Bakalım ilerleyen dönemlerde yapay zekâ bize nasıl bir dünya sunacak? Hayatımızı kolaylaştıran otonom sistemlerin var olduğu bir düzen ortamı mı, yoksa faili meçhul cinayetlerin veya suçların kontrol edilemez hale geldiği bir kaos ortamı mı?
Bu Hafta Göze Çarpanlar
- Hyundai, Boston Dynamics’i 1.1 Milyar Dolara satın aldı. Boston Dynamics gelişmiş hareket kabiliyetli robotlarıyla ve Amerikan savunma sanayii şirketi DARPA ile olan ilişkisiyle biliniyor. Robotik macerasına 1992'de başlayan şirket, yoluna Google ve çeşitli firmaların ardından Hyundai ile devam edecek.
- Hateful Meme Challange’da Türkiye’den Üçüncülük! İnternetteki mem’ler genellikle zararsız ve eğlencelidir. Bununla birlikte, görünüşte zararsız olan mem, belirli türde imge, metin veya her ikisinin kombinasyonunu kullanarak, bir nefret söylemi türü — nefret dolu bir mem ( a hateful meme) haline gelebilir. “The Hateful Memes Challenge”, Facebook AI tarafından düzenlenen, memlerde nefret söylemini tespit etmeye odaklanan ve 10.000'den fazla içerik örneğini içeren yeni bir veri seti sunan, türünün ilk örneği bir yarışmadır. Rıza Velioğlu, meydan okuma test setinde 0,765 doğrulukla 0,811 AUROC elde etti ve “The Hateful Memes Challenge” 3.173 katılımcıdan üçüncü oldu.
- Yapay Zeka Ekonomisti: Yapay Zeka Odaklı Vergi Politikaları ile Eşitliği ve Üretkenliği Artırma
Ekonomik eşitsizlik küresel olarak hızlanıyor ve ekonomik fırsatlar, sağlık ve sosyal refah üzerindeki olumsuz etkisi nedeniyle artan bir endişe kaynağı. Vergiler, hükümetlerin bu eşitsizliği azaltmak için kullanabileceği önemli araçlardır. Ancak, üretkenlik ile birlikte eşitliği optimize eden bir vergi politikası bulmak çözülmemiş bir sorun. AI Ekonomist, tamamen simülasyon ve veri odaklı bir çözüm sağlamak için ilk kez vergi politikası tasarımında “reinforcement learning”i (RL) kullanıyor.
AI Ekonomist, ilkeli ekonomik simülasyonlarda dinamik vergi politikalarını öğrenmek için iki seviyeli bir RL çerçevesi (aracılar ve vergi politikası) kullanıyor. Bu çerçeve, geçmiş dünya bilgisini veya modelleme varsayımlarını kullanmıyor, herhangi bir sosyoekonomik hedef için doğrudan optimize edebilir ve yalnızca gözlemlenebilir verilerden öğreniyor.
