Yerimize Karar Verebilen Sistemler

Biraz eskiye gidelim çocuk bayramını kutlamak üzere törenleri izlerken her şeyden habersizdik, takvimdeki yıl 2013’ü gösteriyordu. Biz törenlere odaklanmışken Associated Press’in twitter hesabının hacklenmesi ile muazzam bir curcuna başlamıştı internette. “Son dakika: Beyaz Saray’da iki patlama gerçekleşti, Barack Obama yaralı.” Saniyeler içerisinde ABD başta olmak üzere dünya borsaları 10 dakikadan uzun sürecek bir dikey dalışa geçmişti.

Peki, ne olmuştu?

Yanıt IT sektörü için aslında basitti, yapay zeka algoritmalarının takip ettiği ana akım haber kaynağını manipüle edip genel anlamda en yüksek negatif sonucu verecek bir metin örneği ile sentiment (kanı) analizi yaparak finansal kararlar alan yapay zeka algoritmalarını aldatmaktan ibaretti.
İnsan için tonlarca veriyi milisaniyeler içerisinde işleyip önemli kararlar alabilmek mümkün değilken yapay zeka algoritmaları bu tür zorlu hesaplamaları oldukça hızlı ve keskin olarak yapabiliyor. EIITL tarafından yapılan güncel bir çalışmaya göre finans dünyasının üst düzey yöneticilerinin neredeyse yarısının yapay zekanın risk yönetimi alanında büyük rolü olacağına inandığını görüyoruz.

Yapay zeka uygulamaları kullanıcıların dijital ortamdaki ayak izini takip edebilir, veriyi analiz ederek yüksek keskinlikte risk hesabı yapabilir durumda.

Finans sektörü önceliği risk tarafına vermiş olsa da tek örneğimiz bu değil. Perakende sektöründe Amazon benzer bir ayak izi işlevini pazarlama ve müşteri hizmetleri amacıyla en iyi uygulayan firmalardan biridir. Hacklenen AP Twitter hesabı çok hızlı bir şekilde geri alınıp haber yalanlansa da olan olmuş ve ciddi çaplı bir zarar oluşmuştu. Olayın, takip eden günlerde büyük dünya borsaları ve endekslerine asıl maliyeti 139 milyar $’ın üzerinde olduğu hesaplanacaktı.

Yapay zeka finans teknolojileri dünyasında yeni bir kavram değil. Uzun zamandır borsacılar tarafından internet üzerinden haber analiz ederek teknik analiz verilerine katan ve al/sat kararı veren algoritmalar kullanılmaktaydı. Eskiden bu olaydan farklı olarak kural ve teknik hesaplamalara dayalı algoritmalar daha çok kullanılıyordu. Halbuki günümüzde yapay sinir ağları ile oluşturulmuş zaman içerisinde beslenen veri üzerinden yatırımcı psikolojisini ortaya çıkarabilen, kullanıcısına daha keskin tahminler sunabilen, matematiksel hesapların ve basit kuralların dışında okuduğunu anlayan hatta kanı oluşturabilen algoritmalar geliştirildi.

Finansal teknolojiler alanında bu gibi dönüştürücü, çığır açıcı deneyimlerin neredeyse tümü makine öğrenmesi alanındaki gelişmelerin güdümünde gerçekleşiyor diyebiliriz. Bu gelişmeler alışveriş alışkanlıklarımızdan satın aldığımız hizmet ve ürünlere, nasıl yatırım yapacağımıza, nasıl bankacılık yapacağımıza hatta bir sonraki günü nasıl yaşayacağımıza kadar her şeyi kökten değiştirmeye başladılar.

TRAI

Recent Posts

Anthropic, Claude’u iş akışının merkezine çekiyor.

Anthropic’in son günlerdeki hamleleri, üretken yapay zekanın değerinin artık tek bir sohbet penceresiyle ölçülmediğini gösteriyor.…

23 saat ago

İnsan Kaynaklarında Yapay Zeka Destekli Yeni Dönem

Dijitalleşmenin hız kazanmasıyla birlikte insan kaynakları süreçleri de köklü bir dönüşüm geçiriyor. Özellikle yapay zeka…

5 gün ago

İnsanlığın Yapay Zeka İle İmtihanı

Yapay Zeka, Genetik ve Yaşam Bilimlerinin Hızlanan Dansı Son 20–30 yılda, genetik ve yaşam bilimlerinde…

6 gün ago

101. TRAI Meet-Up’ta Blokzincirde Kurumsal Yapay Zeka Uygulamalarını Konuştuk

2017 yılından bu yana her ayın üçüncü çarşambası düzenlediğimiz TRAI Meet-Up serisinin 101’incisini 21 Ocak…

2 hafta ago

İlaç geliştirmede yapay zeka için ortak çerçeve: FDA ve EMA “iyi uygulama” ilkelerini yayımladı

Yapay zekanın en kritik vaatlerinden biri, AR-GE sürelerini kısaltmak ve klinik süreçleri daha verimli hale…

2 hafta ago

Birleşik Krallık’ta Telif Krizi: Yapay Zeka Eğitim Verileri İçin “Reset” Arayışı

Telif hakkı, üretken yapay zekanın en pahalı ve en belirsiz denklemine dönüştü: “Her şeyden eğit,…

2 hafta ago