Daha fazla hava durumu tahmini: 15 günlük hava durumu İstanbul
Bizimle İletişimde Kalın

Teknoloji

Meta, Instagram’da yapay zeka destekli yorumları test ediyor

Yayımlandı

1 ay önce

üzerinde

NASIL ÇALIŞIYOR?

Test aşamasındaki bu özellik, kullanıcıların bir gönderiye yorum yaparken tarafından önerilen ifadeleri seçmesine olanak tanıyor. Kullanıcı, gönderi altındaki yorum çubuğunda bulunan kalem simgesine tıklayarak yapay zeka tabanlı öneri sistemine erişebiliyor. Meta’nın AI modeli, fotoğrafın içeriğini analiz ederek uygun üç farklı yorum önerisi sunuyor. Örneğin, bir ev dekorasyonu fotoğrafı için öneriler arasında “Sade ve modern bir görünüm!” veya “Bu tasarıma bayıldım!” gibi ifadeler yer alabiliyor.

Yapay zeka, önerilen yorumların kullanıcı beklentilerine uymadığı durumlarda yeni seçenekler üretebiliyor. Bu, teknolojinin hem kullanıcıyı anlamaya yönelik esneklik hem de kişiselleştirme yeteneği sunduğunu gösteriyor.

META’NIN HEDEFİ NE?

Meta, AI destekli yorumlarla bir yandan etkileşim oranlarını artırmayı, diğer yandan kullanıcıların içerikler üzerine düşündürücü ve anlamlı bir şekilde etkileşim kurmasını sağlamayı hedefliyor. Geleneksel “emojilerle geçiştirilen” yorumları daha sofistike ve içerikle uyumlu hale getirmek, kullanıcıların paylaşımlarında daha değerli geri bildirimler almasına katkı sağlayabilir.

TARTIŞMALAR VE ETİK SORULAR

Meta’nın yapay zeka destekli yorum önerileri, teknolojik açıdan heyecan verici olsa da, bazı etik kaygıları da beraberinde getiriyor. Bu tür bir sistemin sosyal medya platformlarında uygulanması, kullanıcıların ve uzmanların çeşitli sorular sormasına neden oluyor.

Birçok kullanıcı için sosyal medya, bireysel düşüncelerin ve özgün ifadelerin paylaşıldığı bir alan. Ancak, yapay zeka tarafından üretilen yorumlar, platformlardaki içeriğin otantikliğini zedeleyebilir. Özgün yorumlar yerine algoritma tarafından oluşturulmuş ifadelerin yayılması, kullanıcılar arasında güven sorunlarına yol açabilir. İnsanların bir paylaşım altındaki yapay ya da otomatik yorumları gerçek insan etkileşimlerinden ayırt edememesi, sosyal medyanın samimiyet algısını olumsuz etkileyebilir.

Meta’nın bu sistem için fotoğraf içeriğini analiz etmesi, kullanıcıların kişisel verilerinin nasıl kullanıldığına dair soru işaretlerini artırıyor. Görsel veriler üzerinden yapılan analizlerin yorum önerilerine dönüşmesi, kullanıcıların fotoğraflarının yalnızca görünürde bir öneri aracı olarak değil, aynı zamanda daha geniş veri işleme süreçlerinde kullanılabileceği endişesini doğuruyor. Veri gizliliği konusunda net ve şeffaf politikalar olmadan, kullanıcıların bu özelliği benimsemesi zor olabilir.

PLATFORMUN EŞİTLİK POLİTİKALARI SORGULANABİLİR

Yapay zeka algoritmalarının tarafsızlık ilkesine uygun çalışması her zaman kritik bir sorundur. Meta’nın öneri sistemi, belirli içerik türleri veya kullanıcı profilleri için sürekli benzer yorumlar öneriyorsa, bu durum algoritmik önyargılara işaret edebilir. Örneğin, belirli coğrafi bölgelerdeki veya demografik gruplardaki kullanıcılar için daha olumlu ya da olumsuz yorumlar oluşturulması, platformun eşitlik ve kapsayıcılık politikalarını sorgulatabilir.

Platform üzerindeki yapay zeka destekli yorumların varlığı, “sahte etkileşim” algısını güçlendirebilir. Bazı kullanıcılar, bir gönderinin aldığı yorumların gerçek insanlar yerine yapay zeka tarafından oluşturulduğunu fark ettiklerinde, bu durum onların platforma olan güvenlerini ve katılım motivasyonlarını zayıflatabilir. Yapay etkileşimlerin çoğalması, sosyal medyada değerli etkileşimlerin anlamını da değiştirebilir.

Sonuç olarak, Meta’nın yapay zeka destekli yorum sistemi, sosyal medya etkileşimlerini yeniden şekillendirecek potansiyele sahip bir yenilik olarak öne çıkıyor. , kullanıcı deneyimini kolaylaştırmayı ve içeriklerle daha anlamlı bağlar kurmayı hedeflerken, otantiklik, veri gizliliği ve algoritmik tarafsızlık gibi önemli etik soruları da gündeme getiriyor.

Test sürecinin sonuçları, bu özellikten maksimum fayda sağlanmasını ve potansiyel risklerin nasıl ele alınacağını belirleyecek. Meta’nın bu yeniliği, yapay zeka teknolojisinin sosyal medya platformlarındaki rolünü derinlemesine keşfetmek için bir fırsat sunuyor.

İlgili Konular:
Okumaya Devam Et
Yorum yapmak için tıklayın

Leave a Reply

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir

Teknoloji

Telefonlara deprem bildirimi: Sistem nasıl çalışıyor?

Yayımlandı

1 saat önce

üzerinde

Nisan 25, 2025

By

25.04.2025 – 09:46

Son Güncelleme : 25.04.2025 – 09:51

NTV

Okumaya Devam Et

Teknoloji

Bakan Uraloğlu’ndan GSM Operatörlerine Kırmızı Alarm: Depremde Çöken Hatlar Masada!”

Yayımlandı

18 saat önce

üzerinde

Nisan 24, 2025

By

Açıklaması

Ulaştırma Bakanı Abdülkadir Uraloğlu, Silivri depremi sonrası İstanbul’da yaşanan GSM iletişim aksamalarını Turkcell, Vodafone ve Türk Telekom yetkilileriyle masaya yatırdı. Toplantı notları, artış oranları ve geleceğe dönük yol haritası bu yazıda!

Giriş Özeti

Ulaştırma ve Altyapı Bakanı Abdülkadir Uraloğlu, 23 Nisan 2025’te Silivri merkezli 6,2 büyüklüğündeki depremin ardından yaşanan GSM iletişim problemlerini mercek altına aldı. İstanbul’da Turkcell, Vodafone ve Türk Telekom yetkilileriyle bir araya gelen Uraloğlu; yaşanan aksamaların boyutunu, altyapı kapasitelerini, yaşanan artış oranlarını ve geleceğe dönük önlemleri masaya yatırdı. Bu makalede toplantının detayları, deprem kaynaklı iletişim sorunlarının sebepleri ve Ulaştırma Bakanlığı’nın yol haritası ele alınacaktır.

Olayın Arka Planı

23 Nisan’da Silivri’de meydana gelen 6,2 büyüklüğündeki deprem sonrası kent genelinde GSM hatlarında ciddi aksamalar yaşandı. Sosyal medyada binlerce kullanıcı, yakınlarına ulaşamamanın yarattığı paniği ve operatörlere yönelik cezai yaptırım çağrılarını dile getirdi . Kamuoyundaki baskının ardından Bakan Uraloğlu, iletişim altyapısını denetlemek ve eksik kalan noktaları tespit etmek için operatör yetkililerini toplantıya davet etti .

Toplantının Detayları

Katılımcılar ve Zamanlama

  • Tarih & Saat: 24 Nisan 2025, saat 14:00

  • Yer: İstanbul, Ulaştırma ve Altyapı Bakanlığı konferans salonu

  • Katılımcılar: Turkcell, Vodafone ve Türk Telekom’un teknik ve altyapı yöneticileri .

Görüşülen Başlıklar

  1. Mevcut Altyapı Kapasitesi

    • İstanbul’da 3 operatörün toplam 20.000 baz istasyonunun deprem anında işlevsel olduğu tespit edildi .

  2. Deprem Anı Trafik Artışları

    • Ses görüşmelerinde 7–10 kat, internet aramalarında ise 2 kat trafik artışı gözlendi .

  3. Karşılanamayan Talep Oranı

    • Ses trafiğinin %25’i aşırı yük nedeniyle karşılanamazken, internet trafiğinin tamamı sorunsuz idare edildi .

Depremde Yaşanan İletişim Arızalarının Sebepleri

  1. Aşırı Trafik Yükü

    • Normal kapasitenin 2,5 katı talep karşısında bazı baz istasyonları kritik eşiklere ulaştı .

  2. Kule Dayanıklılığı ve Konumlandırma

    • İstanbul’daki kulelerin çelik konstrüksiyonla inşa edilmesine rağmen bazı noktalarda sinyal erişimi zayıf kaldı .

  3. Acil Durum Protokolleri

    • Operatörlerin “kriz anı trafik yönetimi” prosedürlerinin bazı aşamaları beklenen performansı göstermedi .

Kritik Veriler ve Analiz

Ölçüt Artış Oranı Karşılanan Oran
Ses Görüşmesi Trafiği 7–10 kat %75
İnternet Üzeri Arama Trafiği 2 kat %100
Toplam Baz İstasyonu 20.000 %100 (ayakta)

Altyapı Güçlendirme ve Alınacak Önlemler

1. Kapasite Artırımı ve Yedeklilik

  • Yüksek riskli bölgelerde ek baz istasyonu kurulumu

  • Trafik dengeleme algoritmalarının optimize edilmesi

  • Yılda iki kez kapsamlı stres testleri

2. Dayanıklılık ve Konumlandırma

  • Kule temellerinin güçlendirilmesi

  • Kentsel alanda mikro hücre (small-cell) yaygınlaştırılması

  • Kamu arazilerinde yedek istasyon alanlarının belirlenmesi

3. Kriz Yönetimi ve Eğitim

  • Operatör personeline “kırmızı alarm” senaryolarında düzenli tatbikat

  • Acil çağrı hatlarındaki önceliklendirme protokollerinin güncellenmesi

  • Halkın bilinçlendirilmesi için toplu SMS bilgilendirme sistemi oluşturulması

Sonuç ve Beklentiler

Bakan Uraloğlu’nun toplantısı, GSM operatörlerinin sorumluluk alanlarını netleştirmesi ve alınacak önlemler konusunda yol haritası çizmesi açısından kritik önem taşıyor. Operatörlerin yeni altyapı yatırımlarıyla ceza yerine teşvik mekanizmalarıyla desteklenmesi, uzun vadede iletişim güvenliğini artıracak bir yaklaşım olarak ön plana çıkıyor. 2025 içindeki yeni baz istasyonu projeleri ve güncellenmiş kriz protokolleriyle, benzer bir iletişim krizinin yaşanma ihtimalinin en aza indirilmesi hedefleniyor.

Okumaya Devam Et

Teknoloji

DeepSeek krizi büyüyor: Kullanıcı komutlarını da sızdırmış

Yayımlandı

20 saat önce

üzerinde

Nisan 24, 2025

By

Kişisel Bilgileri Koruma Komisyonu (PIPC), merkezli firmanın geliştirdiği yapay zeka modeli DeepSeek’in “üçüncü kişilere” sızdırdığı kişisel veriler arasında, kullanıcıların uygulamaya girdiği komutların da olduğunu açıkladı.

Yonhap’ın haberine göre, PIPC, Güney Koreli kullanıcılara ait bilgilerin DeepSeek tarafından “üçüncü kişilere” gönderilmesine ilişkin açıklama yaptı.

DeepSeek’in Güney Koreli kullanıcıların verilerini, rızaları olmadan Çin ve ABD’deki şirketlere aktardığı belirtilen açıklamada, bu veriler arasında kullanıcıların uygulamaya girdiği komutların da yer aldığı ifade edildi.

Açıklamada, buna ek olarak, kullanıcıların cihazları ve uygulamaları konusundaki bilgilerin de sızdırıldığı vurgulandı.

PIPC, 17 Şubat’ta, “veri toplama metotlarına” yönelik endişeler nedeniyle DeepSeek’in ülke çapında indirilmesini “geçici olarak” durdurmuş, bu yasağın Güney Kore’nin kişisel veri koruma kanunlarına uygun düzenlemeler yapılmasının ardından kaldırılacağını bildirmişti.

Daha sonra 18 Şubat’ta PIPC, DeepSeek’in, Güney Koreli kullanıcıların verilerini TikTok’un çatı şirketi Çinli ByteDance’e sızdırdığını duyurmuştu.

DEEPSEEK NEDİR? 

Çin’de High-Flyer Capital Management fonunun desteklediği DeepSeek, diğer yapay zeka şirketlerine kıyasla düşük maliyetle ve az sayıda çip kullanarak geliştirdiği açık kaynaklı yeni modeli DeepSeek-R1’i, 20 Ocak’ta piyasaya sürmüştü.

Dünya çapında kısa sürede yoğun şekilde kullanılmaya başlanan yapay zeka modeli, uygulama mağazalarında ABD merkezli ChatGPT’yi de geride bırakarak en fazla indirilen yapay zeka uygulaması olmuştu.

Okumaya Devam Et

Çok Okunanlar