Yeni bir Kangbo dönemi başlayabilir, yapay zeka geleceği yaklaşıyor

Yapay zeka (AI), yeni bir teknoloji devrimi ve endüstri dönüşümünün önemli bir itici gücüdür.

ChatGPT’den DeepSeek’e, üretken yapay zeka binlerce endüstriye güç katıyor ve yeni üretim gücünün gelişimine hız veriyor. Bu durum ulusal kongreye katılan temsilcileri ve üyeleri duygulandırarak, “Dünya muhtemelen yeni bir refah dönemine girecek.”

Kondratieff döngüsü, bir ekonomik döngü teorisi olup genellikle çekirdek teknolojinin bir çıkış noktası olarak kullanılır. Bu, 50 ila 60 yıl süren ekonomik dalgalanmalar sırasında ekonomilerin toparlanma, refah, gerileme, durgunluk gibi aşamalardan geçtiğini ifade eder.

Fourier Akıllı Robotlar Laboratuvarı’nda, mühendisler genel robotları eğitiyor ve ayarlıyor, her detay ve kilit nokta sayısız kez test ediliyor. / Wen Wei Po muhabiri Yuan Jing tarafından çekildi

委员， yeni bir dönemde, robot endüstrisi için yeni bir fırsatın belirdiği düşüncesi hakim. İnsansı robotlar örneğinde, geçen yıl sonuna kadar, ülke genelinde yaklaşık yüz robot şirketi bulunmaktadır, bunlardan 30’dan fazla şirket bu yıl ticari üretime başlayacaklarını duyurdu. Bu kritik dönemde, nasıl fırsatları yakalayabilir ve başarıya ulaşabiliriz?

Milletvekilleri ve temsilciler, mevcut AI alanındaki gerçek zorlukların aktif olarak çözülmesi gerektiğine inanıyorlar, yani teknolojinin standartlardan önde, ürünlerin sertifikalardan önde ve uygulamaların yasal düzenlemelerden önde olması gerekiyor. Sistem tasarımı, öngörülen yerleşim, sistem desteği aracılığıyla, uygulamaların hızla uygulanmasını teşvik etmek, insan-makine etkileşimini ve sanal-gerçeklik bütünleşmesini teşvik etmek, evrensel AI’ye hızlı bir şekilde ilerlemek, zeki çağın işçilerini ve üretim araçlarını yeniden tanımlamak, yeni nitel üretkenlik gelişimini teşvik etmek için.

Sistem tasarımı

Laboratuvardan Çin Merkezi Yılan Yılı Bahar Festivali sahnesine çıkan insan formunda robotların kitle üretimi yakında gerçekleşecek. Ancak birçok temsilci ve delegenin araştırma notlarında endişelerini dile getirdiği gözlemlendi: İşbirliği zor.

Olağanüstü uygulamalar ortaya çıkarken, sahadaki temsilciler ve delegeler, teknik sistemlerin çiçek açan diğer yönünü hassas bir şekilde yakalamışlardır - iletişim protokolleri, arayüz standartları eksikliği, donanım, algoritma, sahne arasında işbirliği zorluğuna neden olmaktadır. Hareket kontrolü hassasiyetinden çevresel algılama yeteneğine kadar, her şeyin ölçülebilir bir göstergesi eksiktir.

“Endüstriyel veri paylaşımı zor, dikey alanlarda büyük modeller düşük seviyede tekrar inşa ediliyor.” Ulusal Halk Meclisi delegesi ve Çin Elektrik Ekipmanları Teknoloji İnovasyon Bakanı Zhang Fan, AI yeni teknolojisinin tüketici tarafında birçok yeni fırsat ortaya çıkardığını, ancak imalat tarafında hala yüksek değerli uygulama senaryoları üretmediğini düşünüyor.

Resim, insansı robot "Qinglong"un farklı şekil ve ağırlıklarda eşya tanıma ve kavrama kabiliyeti testinden geçtiğini gösteriyor. / Fotoğraf: Wen Wei Po muhabiri Yuan Jing

Ulusal Halk Meclisi üyesi ve Şangay Şehri Ekonomi ve Bilgi Komisyonu Başkanı Zhang Ying, bazı ‘sahte zeka’ ürünlerinin piyasaya sürüldüğünü fark etti. Bazı şirketler sermaye ilgisini çekmek için normal ürünleri yapay zeka kavramıyla paketleyerek tanıtıyor. Bu durumun nedeni olarak mevcut test kuruluşlarının çoğunun geleneksel endüstriyel robotlara odaklanması ve insan benzeri robotlara özgü zeka konusunda özel testler yapmamasıdır.

Hızla gelişen yeni endüstrinin standartlara ihtiyacı var. Çin’in liderliğini yaptığı, küresel olarak ilk yaşlı bakım robotu uluslararası standartları yayınlandı. Bu standart, yaşlı bakım robotlarının işlev ve performansını detaylandırarak, endüstri çalışanlarını teknoloji engelleri, mali kısıtlamalar ve pazar talebi farklılıkları gibi gerçek problemlerle yüzleşmeye yönlendiriyor.

“Endüstri sınıflandırma sistemi, iletişim protokolleri ve diğer temel standartları hızla belirlemek.” Zhang Ying’e göre, veri toplama ve kullanma standartlarını düzenlemek, insan-makine etkileşimi güvenlik standartlarını ve etik kuralları belirlemek, ancak bu şekilde yazılım ve donanımın birlikte çalışmasıyla endüstriyel ölçekte verimliliği artırabiliriz.

Bazı küçük ve orta ölçekli işletmeler, eğitim ve doğrulama kaynaklarının yetersizliğinden, yüksek maliyetli simülasyon test ortamı ve fiziksel “eğitim okulu” eksikliğinden şikayet etmektedir, bu durum güvenilirlik doğrulamasını tamamlamalarını zorlaştırmakta ve teknolojiyi yenileme hızını sınırlamaktadır.

Son zamanlarda, ülkenin ilk heterojen insan benzeri robot eğitim sahası Şangay’da faaliyete geçirildi ve bu yıl 10 milyon veri birikmesi bekleniyor. Ulusal yerel ortaklık tarafından kurulan insan benzeri robot inovasyon merkezi tarafından oluşturulan bu eğitim sahası, standart zorluklarının birleştirilmesini, verilerin platformlar arası taşınmasını ve yeniden kullanılmasını sağlama potansiyeline sahip.

Bu, Zhang Ying’e daha fazla ilham verdi. “Ulusal düzeyde bir değerlendirme ve sertifikasyon ‘sınav odası’ oluşturmak ve insansı robotları ‘sertifika tutmak’ için teşvik etmek mümkün mü?” Ulusal düzeyde değerlendirme ve belgelendirme mekanizmasının güçlendirilmesi ve listelenen ürünlerin kalite ve güvenliğini sağlamak için çok yönlü bir şekilde bilimsel değerlendirme yapılması çağrısında bulundu.

Stratejik planlama

AI endüstrisindeki hesaplama gücünün önemi açıktır. Kullanıcı isteklerini hızlı bir şekilde işlemeden gerçek zamanlı analiz ve karar almaya kadar, yalnızca yüksek hesaplama gücü sistemin yanıt hızını ve doğruluğunu sağlayabilir.

Araştırma sırasında, Zhang Fan, hesaplama gücünün her yerde dağıldığını fark etti ve koordineli bir düzenleme gerektiğini belirtti. Baş şirketlerin endüstri çekiciliğini tam olarak kullanmalarını önerdi, AI ortak inovasyon merkezi kurmalarını, endüstriye özgü büyük modelleri inşa etmelerini, paylaşmalarını ve kullanmalarını önerdi.

Bazı temsilciler, hash gücü paylaşımının sadece işletme özneleri arasında kalmaması gerektiğini düşünüyor. Araştırmalar, hash gücü engelinin “sanayi-üniversite-araştırma” arasındaki bağlantıyı zorlaştırdığını ortaya koyuyor. Bir yanda sürekli olarak güncellenen yeni teknolojiler varken, diğer yanda nispeten kapalı ders planları ve öğrenme platformları bulunuyor. Öneri, endüstri ve eğitim kurumlarının entegrasyonu aracılığıyla üniversite araştırmalarındaki hash gücü sorununu çözmek ve aynı zamanda toplumun çeşitli öznelerinin yapay zeka veri bilimi ve yüksek kaliteli dil veritabanı oluşturulmasını desteklemektir.

Resim, her detayın ve anahtar eklemin sayısız kez test edilmesi gerektiğini göstermektedir. / Fotoğraf: Wen Wei Po muhabiri Yuan Jing

Ülkenin önde gelen üniversiteleri harekete geçiyor ve farklı yeteneklerini sergiliyor. Bazıları kurumsal işbirliğini güçlendirirken, bazıları kaynak kiralama yapıyor, bazıları ise doğrudan hesaplama gücü hizmeti satın alıyor. Örneğin: Shanghai Jiao Tong Üniversitesi yakın zamanda DeepSeek serisi modellerin yerelleştirilmiş dağıtımını tamamlayarak, milyarlarca büyüklüğünde modellerin tam yığın yerli dağıtımını gerçekleştiren ilk üniversitelerden biri haline geldi. Bu, üniversite yapay zeka altyapı inşasının yeni bir aşamaya girmesinin işaretidir.

“Yapay zeka desteğiyle araştırma yeni paradigmaları keşfetmek.” Ulusal Halk Meclisi delegesi ve Şangay Jiao Tong Üniversitesi rektörü Ding Kuiling açıkladı; işletmelerle işbirliği yapılan Şangay Jiao Tong Üniversitesi’nin Kunpeng Yükselen Eğitim ve İnovasyon Merkezi, DeepSeek serisi modellerin ve ders öğretiminin, araştırma inovasyonu gibi alanlarda derinlemesine entegrasyonunu teşvik edecektir. Örneğin: Yapay zeka gibi yeni teknolojiler aracılığıyla bilgi aktarımı gerçekleştirerek, bu sayede öğrencilere daha fazla etkileşimli tartışma imkanı sunarak, yaratıcı düşünceyi canlandırmak.

Ding Kuiling believes that the future talent training should especially emphasize the ability of grassroots innovation and cross-innovation. For universities, this means that various disciplines such as science, engineering, agriculture, medicine, and humanities should actively embrace artificial intelligence. The school has established an AI comprehensive reform promotion group, promoting the application of AI in different disciplines and fields across the whole school through organized scientific research and teaching. Recently, the school is preparing to establish a million-dollar level ‘AI+’ seed fund, soliciting high-quality topics from the whole school, using project funding as a baton to guide more traditional discipline teachers and students to integrate AI technology and explore new possibilities in scientific research.

“Bir sonraki DeepSeek seviyesindeki yenilikçi atılımın bizimle olduğuna inanıyorum,” dedi Ding Kuiling heyecanla.

Sistem Destekli

Büyük model patlayıcı bir şekilde geliyor, genel AI Ar-Ge hız şeridine girdi, yeni teknoloji gelişmeleri saniyeler içinde binlerce mil kat ediyor, aynı zamanda AI dedikodusu, AI ihlali, AI dolandırıcılığı gibi olumsuzlukları da beraberinde getiriyor.

Çin Yargı Belgesi Ağı’nın verilerine göre, 2021’den 2024’e kadar, ülke genelinde mahkemeler toplam 1659 AI anlaşmazlık davası görüyor, çoğunluğu üretken AI ile ilgili davalar.

Küresel olarak bakıldığında, yapay zeka gelişimi için ‘temel çit’ belirlenmesi fikri ortak bir anlayış haline gelmiştir. Geçen yılın başlarında Avrupa Birliği, küresel düzeyde ilk kapsamlı yapay zeka düzenlemesi yasasını çıkardı ve öncü olarak birleşik bir düzenleme çerçevesi oluşturdu, teknoloji uygulamalarının adil, şeffaf ve güvenilir ilkelere uygun olarak gelişmesini sağladı.

Ulusal Halk Meclisi üyesi ve Guohao Hukuk Bürosu (Şangay) ortağı Lü Hongbing, AI Yasası tasarısının şu anda Devlet Konseyi’nin yasama çalışma planına dahil edildiğini tespit etti. ‘Geleneksel yasama ile karşılaştırıldığında, AI yasama, teknoloji endüstrisi iterasyonunun getirdiği belirsiz sosyal ilişkiler ve öngörülemeyen risklerle karşı karşıya.’ Dediği gibi, kapsamlı bir AI yasası hazırlamak son derece zor, belki de toplumun en çok ilgilendiği, en doğrudan ve en gerçekçi olan üretici AI’yi seçmek ilk adım olabilir. ‘Küçük, hızlı, akıllı’ yasama çalışmalarını hızla ilerletmek ve mümkün olan en kısa sürede idari düzenlemeleri yürürlüğe koymak için.

Pudong Zhangjiang’da bulunan ulusal ilk ulusal ve yerel ortaklıkla inşa edilen insansı robot inovasyon merkezi. / Wen Wei Po muhabiri Yuan Jing tarafından çekilen fotoğraf

Lü Hongbing believes that this administrative regulation should clarify the rights, obligations, functions, and responsibilities of technology developers, service providers, users, regulators, and the public, such as: technology developers strictly screen and classify the data used for training large language models, remove inappropriate textual elements from the data, ensure the legitimacy and health of the data sources; for existing models, use data forgetting and other technical means to eliminate inappropriate content output; introduce manual review mechanisms to review content marked as sensitive or prohibited by automated systems; establish open research, community cooperation, and clue reporting mechanisms to optimize the large language model screening system.

Milletvekilleri ve temsilciler, yasaların AI içeriği oluşturma sürecindeki temel soruna gerçekten cevap vermesi gerektiğine inanıyorlar - yaratılan içeriğin telif hakkının kime ait olduğu. Lü Hongbing öneriyor ki, veri unsurlarının rolünü daha iyi oynatma yasasının asıl amacına göre, mülkiyeti silikleştirip kullanım hakkını güçlendirmeli ve kullanım prensibini netleştirmelidir. Örneğin: Ticari kullanımı içeren durumlarda, teknoloji geliştiriciden telif hakkı sahibiyle anlaşarak ödeme yapması istenmeli.

Şu anda yönetin, uzun vadeli planlar yapın, yapay zeka yasaları koymak zamanıdır.

（Haber Kaynağı: Şangay Haberleri）

Kaynak: Dongfang Wealth Network

Yazar: Shangguan Haberleri