200 kayıt tarandı
Önce bunlar
Hisse Senetlerini ve Ekonomiyi Ayakta Tutan Güçlü Ama Kırılgan Etken
Sommer, ABD'de 10 yıllık Hazine tahvilinin faizi 2002'den bu yana en yüksek düzeyde olduğu halde hisse piyasasının ve ekonominin güçlü kaldığını yazıyor. Bu gücü ayakta tutan etkenin yapay zekâ yatırımı ve yapay zekâ şirketlerinin hisseleri olduğunu söylüyor. Moody's Analytics'ten Zandi, yapay zekânın bu yılki ABD büyümesine 0,6-0,7 yüzde puan katkı yaptığını, yani büyümenin yaklaşık yüzde 30'unu oluşturduğunu hesaplıyor. Columbia Üniversitesi'nden Van Nieuwerburgh, ABD'de yapay zekâ için yapılan yatırım harcamasının 2032'ye kadar toplam 10,3 trilyon dolara ulaşabileceğini tahmin ediyor. Bu yatırım borçla finanse edildiği için yüksek faiz risk yaratıyor. Capital Economics yapay zekâ hisselerindeki balonun 2027 sonundan önce patlayacağını söylüyor.
| Yapay zekânın bu yılki büyümeye katkısı | 0,6-0,7 puan | ABD, Zandi'nin hesabı |
| Teknoloji ETF'inin yılbaşından bu yana getirisi | %33,7 | ABD, iShares U.S. Technology |
| Teknoloji dışı S&P 500 ETF'inin aynı dönem getirisi | %4,1 | ABD, ProShares |
| Yapay zekâ sermaye harcaması, 2032'ye kadar | 10,3 trilyon dolar | ABD, Van Nieuwerburgh'un tahmini |
Zayıf İstihdam Raporu, Fed'in Ekim'de Faiz Artırmayacağı Yönündeki Beklentileri Güçlendirdi
Smith, ABD'de Eylül istihdam raporunda aylık istihdam artışının yavaşladığını, işsizliğin hafif yükseldiğini ve ücret artışının sınırlı kaldığını aktarıyor. Federal fon vadelilerinin fiyatlamasına göre Fed'in Ekim'de politika faizini artırma olasılığı geçen haftaki yaklaşık yüzde 70'ten yüzde 20'ye indi. Hazine faizleri geriledi, S&P 500 yükseldi. Fed yöneticilerinden Williams, Jefferson ve Bowman faiz kararında acele edilmemesi gerektiğini söyledi. Dallas Fed Başkanı Logan ise enflasyonu yüzde 2 hedefine indirmek için politika faizinde yarım puanlık ek artışın gerekebileceğini belirtti. Fed Eylül'de politika faizini çeyrek puan artırmıştı. Fed'in bu yıl kalan son toplantısı Aralık'ta.
| Ekim'de faiz artışı olasılığı, bugün | %20 | ABD, federal fon vadelileri |
| Aynı olasılık, geçen hafta | yaklaşık %70 | ABD, federal fon vadelileri |
| Fed'in Eylül'deki politika faizi artışı | 0,25 puan | ABD |
| Logan'ın gerekli gördüğü ek artış | 0,5 puan | ABD |
Zayıf İstihdam Artışı Artık Zayıf Sayılmıyor
Slok, ABD'de işsizlik oranının artmaması için gereken aylık yeni istihdam sayısının göçün azalması ve baby boomer kuşağının emekliliği yüzünden çok düştüğünü savunuyor. Bu sayı Dallas Fed'in hesabına göre 2023'te aylık yaklaşık 250.000 kişiydi, şimdi sıfıra yakın. Bu yüzden Eylül için beklenen 90.000 kişilik istihdam artışını zayıf değil sağlam sayıyor. İşgücü piyasası güçlü ve enflasyon yüzde 2 hedefinin hayli üzerinde kaldığı için faizlerin daha uzun süre yüksek kalacağı sonucuna varıyor.
| İşsizliği sabit tutan aylık istihdam artışı, eskiden | 200.000 | ABD |
| Eylül için beklenen istihdam artışı | 90.000 | ABD |
ABD'li Düzenleyiciler Şirket Kazanç Raporlarını Seyrekleştirmek İstiyor, Yatırımcılar Kuşkulu
Zach, ABD Menkul Kıymetler ve Borsa Komisyonu'nun (SEC) şirketlerin üç ayda bir kazanç raporu açıklama zorunluluğunu kaldırıp altı aylık seçenek tanıyan teklifini inceliyor. Teklif Mayıs 2026'da yorumlara açıldı, nihai karar 2026 sonunda bekleniyor. Zach, SEC'e gelen yorum mektuplarını tarayan bir izleyici kurmuş. Yorumların yüzde 99'undan fazlası teklife karşı. Ana itiraz, bilgi gecikmesinin yatırımcının şirketi izlemesini zorlaştırması ve şirketin finansman maliyetini yükseltmesi. SEC, seyrek raporlamanın şirket başına yıllık yaklaşık 200.000 dolar tasarruf sağlayacağını belirtiyor. Eli Lilly altı aylık düzeni tercih ettiğini söylüyor, SIFMA ve Federated Hermes de maliyet ve sinyal riskine dikkat çekiyor.
| SEC teklifine gelen yorum mektubu | 280.000'den fazla | ABD |
| Teklife karşı çıkan yorumların payı | %99'dan fazla | ABD |
| Şirket başına yıllık tasarruf, SEC tahmini | 200.000 dolar | ABD |
| Üç aylık raporlama zorunluluğunun başladığı yıl | 1970 | ABD |
110. Sayı: Clarity Yasası Çöküyor
White, kripto varlık piyasasının yapısını düzenleyecek Clarity Yasası'nın ABD Senatosu'nda oylamayı bitirmek için Senato'da tartışmayı sonlandırmak için gereken 60 oyun çok altında kaldığını yazıyor. Hiçbir Demokrat evet oyu vermedi. Cumhuriyetçilerden Hawley, Moran ve Collins karşı oy kullandı. SEC, tokenleştirilmiş menkul kıymet platformlarını borsa tanımının dışında bırakan bir muafiyet çıkardı. ABD Emtia Vadeli İşlem Komisyonu (CFTC) taslak bir kural gönderdi. Sam Bankman-Fried el koyma (müsadere) kararına karşı Yüksek Mahkeme'ye başvurdu. Sayı ayrıca kripto sektörünün kampanya fonu toplayan komitelerinin Ohio'da Senatör Sherrod Brown'a karşı harcamasını ele alıyor.
| Oylamayı bitirmek için gereken Senato oyu | 60 | ABD |
| Kripto siyasi eylem komitelerinin Brown'a karşı harcaması | 30 milyon dolar | ABD |
| Bankman-Fried'e verilen müsadere kararı | 11 milyar dolar | ABD |
Anlık Tahmin Modellerine Eklenen Hangi Ayrıntı, Ne Zaman İşe Yarıyor?
García-Albán ile González-Astudillo, ABD'de içinde bulunulan çeyreğin gayrisafi yurt içi hasılasını (GSYH) eldeki verilerle erkenden tahmin eden bir modele eklenen hangi ayrıntıların tahmini gerçekten iyileştirdiğini soruyorlar. Taban model, 25 veri serisini birkaç ortak etkene indirgeyen Bayesçi bir tahmin modeli. Dört eklentinin 16 bileşimini 1985'ten 2024'e kadar gerçek zamanlı veri akışını taklit ederek tahmin ediyorlar. Eklentiler şunlar: serilerin farklı gecikmeli tepkileri, oynaklığın zamanla değişmesi, uzun dönem büyümenin zamanla değişmesi ve uç gözlemlerin düzeltilmesi. Tek tek bakınca yalnızca serilerin farklı gecikmeli tepkileri tek sayılık tahminde, olasılık dağılımında ve uç ihtimallerde tutarlı biçimde işe yarıyor. Aykırı değer düzeltmesi genel olarak tahmini iyileştirmiyor.
| Modelde kullanılan seri | 25 | ABD |
| Karşılaştırılan model bileşimi | 16 | ABD GSYH anlık tahmini |
| Serilerin farklı tepkisinin ortalama kare hata kaybını düşürmesi | %16,8 | ABD GSYH anlık tahmini |
| Aynı eklentinin olasılık dağılımı skorunu iyileştirmesi | %7,6 | ABD GSYH anlık tahmini |
"Çin Şoku" Anlatısındaki Keyfîlik ve Kırılganlık
Francis, Autor, Dorn ve Hanson'ın 2013 tarihli Çin şoku çalışmasının ABD için 1990-2007 döneminde vardığı sonuçları yeniden inceliyor. Borusyak ve arkadaşlarının 2022'de önerdiği oynama payı düzeltmesi, yani tahminlerdeki istatistiksel belirsizliğin hesabı tam uygulandığında imalat istihdamındaki düşüş sürüyor. İşsizlik, işgücüne katılım, ücretler ve hane geliri gibi yaşam standardı ölçülerinde ise etki kayboluyor. Francis ayrıca Autor ve arkadaşlarının iş kaybı iddiasının sorunlu bir istatistiksel ölçeklemeye dayandığını savunuyor.
| İncelenen dönem | 1990-2007 | ABD |
| Orijinal Çin şoku çalışmasının yılı | 2013 | ABD |
Ekonomik Modelleri Çözmede Bir İzdüşüm Yöntemi Olarak Derin Öğrenme
Judd ile Schmedders, derin öğrenmenin ekonomik modelleri çözmede yeni bir paradigma olduğu görüşüne karşı çıkıyor. Sinir ağı çözücülerini, çözümü esnek ve doğrusal olmayan bir işlevle yaklaşıklayan en küçük kareler yöntemleri olarak tanımlıyorlar. Üç kavram karışıklığını ele alıyorlar. Bunlar "öğrenme" kavramının anlamı, çok boyutlu modellerdeki avantajın kaynağı ve doğruluğun nasıl ölçüleceği. Düşük boyutlu problemlerde klasik yöntemlerin sinir ağlarından sıklıkla daha iyi çıktığını belirtiyorlar.
Matematiksel İktisadın Sohbet Robotlarıyla Doğrulanması Geçerli mi?
Toda, Gemini, Refine adlı aracın, Claude'un ve ChatGPT'nin yayımlanmış dört matematiksel iktisat makalesindeki bilinen hataları bulma becerisini sınıyor. Makaleler Tirole'nin 1985, Kocherlakota'nın 1992, Miao ile Wang'ın 2018 ve Stachurski ile Toda'nın 2019 tarihli çalışmalarıdır. Sohbet robotlarının hepsi bu denemede yanlış pozitif üretiyor, yani kusurlu ispatları doğru diye onaylıyor. Hataları bulma başarısında ChatGPT Pro en iyi, Claude ortada, Gemini en sonda. Toda sohbet robotlarının tek başına henüz güvenilir olmadığı sonucuna varıyor.
| Sınanan sohbet robotu | 4 | matematiksel iktisat makaleleri |
| Sınanan makale | 4 | 1985-2019 arası yayımlar |
En Üst Servete Vergi: Göç Tepkileri ve Toplam İktisadi Sonuçları
Jakobsen, Kleven, Kolsrud, Landais ile Munoz, İskandinav ülkelerinin vergi kayıtlarını kullanarak zenginlerin servet vergisine yurtdışına taşınarak verdiği tepkiyi ve bunun ekonominin geneline etkisini ölçüyor. Zenginlerin önemli bir bölümü işletme sahibi. Sahiplerin göçü işletmeleri olumsuz etkiliyor. Toplam etki yine de sınırlı. En üst servet vergisi oranındaki 1 yüzde puanlık artış varlıklı mükellef sayısını yaklaşık yüzde 2 azaltıyor. Aynı artış istihdamı yüzde 0,02, yatırımı yüzde 0,07, katma değeri yüzde 0,10 düşürüyor.
| 1 puanlık vergi artışında varlıklı mükellef sayısı | -%2 | İskandinav ülkeleri |
| Aynı artışta istihdam | -%0,02 | İskandinav ülkeleri |
| Aynı artışta yatırım | -%0,07 | İskandinav ülkeleri |
| Aynı artışta katma değer | -%0,10 | İskandinav ülkeleri |
Aldanmayın, Büyük Dil Modelleri Akıl Yürütmüyor
Graepel, bugünkü büyük dil modellerinin bir sonraki metin parçacığını tahmin ettiğini ve "düşünce zinciri" çıktısının da aynı tahmin işleminin uzun bir tekrarı olduğunu savunuyor. AlphaGo'nun 2016'da Lee Sedol'a karşı oynadığı 37. hamlenin bir uzmanın oynama olasılığı 10.000'de 1 idi. Graepel bunu sezgiye değil, oyun ağacında arama yapılmasına bağlıyor. Modellerde üç eksik sayıyor. Bilgi durumunu kayda geçiren denetlenebilir bir defter yok, bilgi ile akıl yürütme modelin ağırlıklarında, yani iç parametrelerinde iç içe duruyor ve açıklamalar cevaptan sonra uydurulabiliyor. Çözüm olarak neyin yerleşik, şüpheli ya da elenmiş olduğunu tutan bir inanç durumu ve belirsizliği en çok azaltan hamleyi seçen ayrı bir bileşen öneriyor.
| AlphaGo'nun Lee Sedol karşısında skoru | 4-1 | 2016, Seul |
| 37. hamleyi bir uzmanın oynama olasılığı | 1/10.000 | Go |
| Deep Blue'nun saniyede taradığı konum | 200 milyon | satranç, 1997 |
İstem Sıkıştırma ve Eniyileme İçin Kanıtlanmış 5 Teknik
Chugani, dil modeline gönderilen istemin uzunluğunu ve maliyetini azaltan beş tekniği Python örnekleriyle anlatıyor. Teknikler şunlar. Anlatı yerine yapılandırılmış kısıtlar yazmak. Az sayıda örnek vermek. İlgisiz bağlamı, metinleri sayılara çevirip benzerliğe göre ayıklayarak kırpmak. İstemin değişmeyen önekini önbelleğe almak. Modelin ara düşüncesini nihai cevaptan ayıran bir karalama alanı kullanmak. Yapılandırılmış kısıt örneğinde istem 36'dan yaklaşık 14 metin parçacığına iniyor. 10.000 parçacıklık bir bilgi tabanından yalnızca ilgili 800'ü bırakmak maliyeti yüzde 90'dan fazla azaltıyor. Sayılar yazarın kendi örnekleri, ölçülmüş bir deney yok.
| Yapılandırılmış kısıtla istem uzunluğu | 36 → 14 | metin parçacığı, yazarın örneği |
| Bağlam kırpmada kalan bilgi | 800 / 10.000 | metin parçacığı, yazarın örneği |
| Aynı örnekte maliyet düşüşü | %90'dan fazla | yazarın hesabı |
Sahaya Yerleşik Mühendis: Yapay Zekânın En Sıcak Mesleği mi, Daha İyi Bir Unvanla Danışmanlık mı?
Mayo, Palantir'den doğan "sahaya yerleşik mühendis" rolüne ilişkin ilan artışını inceliyor. Bu mühendisler müşterinin yanında çalışıp yapay zekâ ürününü onun sistemine uyarlıyor. Büyüme tahmini kaynağa göre yüzde 350 ile yüzde 1.165 arasında değişiyor ve Indeed'in endeksi küçük bir tabana dayanıyor. OpenAI Mayıs 2026'da 4 milyar doları aşan kaynakla bir dağıtım şirketi kurdu, Anthropic de 1,5 milyar dolarlık bir girişim açtı. Bloomberry'nin 1.000 ilanlık incelemesinde ilanların yüzde 70'i hisse senedi belirtiyor ve yüzde 68'i seyahat istiyor. Medyan maaş 173.816 dolar.
| Indeed'de ilan artışı, Ocak 2025'e göre | %5.230'dan fazla | ABD, Nisan 2026 |
| OpenAI'nin dağıtım şirketine ayrılan kaynak | 4 milyar dolardan fazla | 19 yatırımcı |
| İlanlardaki medyan maaş | 173.816 dolar | ABD, Bloomberry |
| Seyahat isteyen ilanların payı | %68 | ABD, Bloomberry |
Ajan Geliştirme Yaşam Döngüsü Nereye Oturuyor?
Hinton, kendi kararlarını veren yapay zekâ ajanlarının geliştirilmesinin, ajanın çalıştığı uygulamanın geliştirilmesinden ayrı ama onunla eşgüdümlü yönetilmesini öneriyor. Mekanizma beş parçadan oluşuyor. Bunlar ortak bir davranış sözleşmesi, bütünleşik değerlendirme vakaları, tüketici güdümlü sözleşme ilkeleri, planlamaya dönüş yolu ve tekrarlı denemelerle belirlenen güven sınırları. Örnek uygulamada günde 10.000 mesajdan insan incelemesine yalnızca 200 mesajlık yer ayrılabiliyor. Ajanın "belirsiz" dediği mesajlar toplamın yüzde 2'si olunca bu kapasite doluyor.
| Örnek uygulamada günlük mesaj | 10.000 | yazarın örneği |
| Günlük insan inceleme kapasitesi | 200 | yazarın örneği |
| Kapasiteyi dolduran belirsiz mesaj oranı | %2 | yazarın örneği |
Yapay Zekâ Ajanları İçin Bir Denetim Katmanı Nasıl Kurulur
Joury, ajanın hangi eylemi yapabileceğine dil modelinin değil, ayrı bir denetim katmanının karar vermesini anlatıyor. Üç katman var. Bunlar planlama, denetim ile yürütme ve gözlem. Dokuz adım sıralıyor. Eylemleri dar sözleşmelerle tanımlamak, kimlik ile yetki devrini ayırmak, yetkiyi aynı girdiye hep aynı sonucu veren kurallarla vermek, eylemleri sonuçlarına göre beş kademeli T0-T4 sınıfına koymak ve modele gizlice talimat sokma saldırısına karşı savunma kurmak bunların arasında. Aynı eylemin istenmeden ikinci kez uygulanması hedefi sıfır, sözleşme ve yetki testlerinde hedef yüzde 100 geçiş. Kaynak olarak OWASP güvenlik topluluğunu, ABD standart kurumu NIST'in sıfır güven mimarisini ve Birleşik Krallık Ulusal Siber Güvenlik Merkezi'nin rehberini kullanıyor.
| Anlatılan adım | 9 | denetim katmanı kurulumu |
| Eylem sınıfı | 5 | T0'dan T4'e |
| Yinelenen yan etki hedefi | 0 | yazarın ölçütü |
İşinizi Yapay Zekâyla Geliştirmek mi İstiyorsunuz? Size Karşı Çıkmasını Sağlayın
Tarafdar, ABD'de bir devlet üniversitesinde üretken yapay zekâyı çekirdek işlerinde kullanan 45 bilgi çalışanıyla görüştü ve sohbet kayıtlarını inceledi. Yapay zekâya kendi fikrini sorgulatan, yani bilerek karşı çıkmasını isteyen çalışanların performansı belirgin biçimde artmış. Örneklerde bir muhasebe sertifika programını sınamak için sanal müşteri kişilikleri kurmak, hukuki boşlukları taratmak ve bir tedarik zinciri araştırmacısının sinyal işleme yöntemlerini kendi alanına uyarlaması var. Tarafdar kurumlara, yapay zekânın karşı çıkmasını sağlayan istemler, atölyeler ve yalıtılmış deneme ortamları öneriyor.
| Görüşülen bilgi çalışanı | 45 | ABD, bir devlet üniversitesi |
Yapay Zekânın Güvenli Olup Olmadığına Kim Karar Verecek? Afrika Söz İstiyor
Kupemba, Afrikalı liderlerin BM Güvenlik Konseyi'nde küresel yapay zekâ standartlarında söz hakkı istediğini aktarıyor. Afrika'daki şirketler ABD ve Çin modellerini deniyor ama ülkelerin çoğu bu modellerin güvenliğini bağımsız olarak sınayamıyor. Kenya'da sağlık sigortası algoritması yoksul hanelerin maliyetini artırdı. Uzmanlar Afrika merkezli üçüncü taraf değerlendirmeleri istiyor. Anahtar ayrım, modelin kapatma düğmesinin kimde olduğu. Bu da iç yapısı, yani ağırlıkları herkese açık modellerle kapalı modeller arasındaki fark demek.
| Yapay zekâ pilotu yürüten büyük şirket payı | %80'den fazla | Afrika, PwC anketi, 85 şirket |
| Uluslararası yapay zekâ güvenlik ağındaki Afrika ülkesi | 1 | Kenya |
Luis Garicano ile Mükemmel Söyleşim
Cowen, Garicano ile yaptığı söyleşiden iki bölüm aktarıyor. Birinci bölümde Garicano, İspanya'da verimliliğin yaklaşık 30 yıldır artmadığını ve 2008'den bu yana GSYH büyümesinin tamamının emekli maaşlarına gittiğini söylüyor. İkinci bölümde Li ve Wu ile birlikte yazdığı "Messy Jobs" tezini anlatıyor. Yapay zekâ kitlesel işsizlik yaratmaz, çünkü işler dağınıklaşır ve insanlar arası ilişki ve bilgi sorunu gerektiren kısım insanda kalır. Temiz, tek görevli, doğrulanabilir işler risk altında. Garicano'nun iyimser senaryosunda İspanya'da verimlilik artışı yılda yüzde 1,5.
| İspanya'da verimlilik artışsız geçen süre | yaklaşık 30 yıl | İspanya |
| 2008'den bu yana GSYH büyümesinin emekli maaşlarına giden payı | %100 | İspanya, Garicano'nun sözü |
| İyimser senaryoda verimlilik artışı | %1,5 yıllık | İspanya |
Neden En Büyük Kararlarımı Sohbet Robotuna Bırakıyorum, Küçüklerini Hiç Bırakmıyorum
Leek, kendi geçmiş sohbetlerinden aldığı 61 karar istemini, modelin yanıtlarındaki rastgelelik ayarı 1 iken 200'er kez yeniden çalıştırıp yanıtları Hirschman'ın çıkış, söz, bağlılık ve ihmal çerçevesiyle sınıflandırıyor. Ayrıca 1.000 dallanan karar yolunu simüle ediyor ve çerçevelemenin etkisini sınıyor. Claude, GPT, Gemini, Llama ve Mistral'i karşılaştırıyor. Çerçeveleme, çıkış önerilerini 53 puan kaydırıyor. Sistem isteminde paydaş eklemek tavsiyeyi 27 puan daha somut hâle getiriyor. Sohbet robotları kullanıcının zaten eğilimli olduğu yöne onay veren bir mekanizma gibi davranıyor.
| Yeniden çalıştırılan karar istemi | 61 × 200 | tek kullanıcının kayıtları |
| Simüle edilen karar yolu | 1.000 | 6 deneyden biri |
| Çerçevelemenin çıkış önerilerine etkisi | 53 puan | 5 model |
ChatGPT'nin Mac Uygulamasındaki Bir Açık Bilgisayar Korsanlarının Hassas Veriyi Ele Geçirmesine Yol Açabilirdi
Newman ile Burgess, Objective-See Vakfı araştırmacılarının ChatGPT'nin macOS uygulamasında yamalanmış bir güvenlik açığı bulduğunu aktarıyor. Uygulamanın bileşenleri birbirini dijital imzayla doğruluyor ve istekte bulunan sürecin üst süreçlerini de denetliyor. Güvenilen bir betik yorumlayıcısı, yani komut dosyası çalıştıran bir program, güvenilmeyen bir betiği ana ChatGPT sürecine iletebiliyor. Saldırgan yorumlayıcıyı üç kez başlatınca kontroller aşılıyor ve sohbet kayıtlarına erişilebiliyor. Araştırmacı Wardle kavram kanıtının yaklaşık 12 satır kod tuttuğunu söylüyor. OpenAI açığı 25 Eylül'de sürüm notlarında kabul etti.
| Kavram kanıtının uzunluğu | 12 satır | macOS, ChatGPT uygulaması |
| Denetimi geçmek için yorumlayıcı başlatma sayısı | 3 | macOS |
Anglo-Sakson İngiltere Gerçekten Zengin miydi?
Koyama, Anglo-Sakson İngiltere'nin olağanüstü zengin olduğu yönündeki tarihçi uzlaşısına karşı çıkıyor. İngiltere komşu Avrupa bölgelerinden zengin olabilir ama dönemin en zengin ekonomileriyle kıyaslandığında refahı düşük. Vikinglere ödenen büyük Danegeld haracı ve gelişmiş sikke sistemi zenginlikten çok yoğunlaşmış ve çıkarmacı bir devleti gösteriyor. 11. yüzyılda kişi başı GSYH 1990 fiyatlarıyla yaklaşık 723 dolar, geçim düzeyi yaklaşık 400 dolar. Nüfus 1086'da 1,1-1,7 milyon, nüfusun yaklaşık yüzde 10'u kentte yaşıyor.
| 11. yüzyılda kişi başı GSYH | 723 dolar | İngiltere, 1990 fiyatlarıyla |
| Geçim düzeyi | 400 dolar | İngiltere, 1990 fiyatlarıyla |
| 1018'deki Danegeld ödemesi | 72.000 pound | İngiltere |
| 1086 nüfusu | 1,1-1,7 milyon | İngiltere |
Yapay Zekâ Ebemiz
Housman, eşiyle altı yıl süren açıklanamayan kısırlık sürecinde GPT-4'ü "Dr. Reid" adlı kurgusal bir dizi doktoru olarak kullanmasını anlatıyor. Beş başarısız embriyo naklinden sonra GPT-4 manyetik rezonans görüntülemeyi önerdi. Doktorlar başta isteksizdi. Görüntüleme 6 santimetrelik bir fibroid, yani rahimde iyi huylu bir kitle gösterdi. Ameliyattan sonra gebelik kendiliğinden oldu. Housman önerileri doktorlarıyla çapraz kontrol ettiğini söylüyor ve yapay zekâ güvenliği çalışmalarının artmasını istiyor.
| Kısırlık süreci | 6 yıl | tek çiftin öyküsü |
| Başarısız embriyo nakli | 5 | tek çiftin öyküsü |
| Fibroidin çapı | 6 santimetre | tek çiftin öyküsü |
Bağışıklık Sisteminiz İki Büyük Atılımla Yaşlanıyor
Currie, Singapur'daki yaklaşık 2.000 sağlıklı yetişkinden alınan 3,8 milyon bağışıklık hücresinde gen etkinliğini inceleyen bir Nature Communications çalışmasını aktarıyor. Katılımcıların yaşı 19 ile 97 arasında. Bağışıklık yaşlanması kademeli değil, 40 ve 60 yaş çevresinde iki dalga hâlinde ilerliyor. Yardımcı T hücrelerinde değişim 40 civarında, öldürücü T hücrelerinde 60 civarında görülüyor. Kadınlarda öldürücü T hücresi etkinliği yaşla birlikte düzenli artarken erkeklerde erken yaşta yükselip düzleşiyor.
| İncelenen bağışıklık hücresi | 3,8 milyon | Singapur |
| Katılımcı | yaklaşık 2.000 | Singapur, 19-97 yaş |
| Yardımcı T hücresinde değişimin yaşı | yaklaşık 40 | Singapur |
| Öldürücü T hücresinde değişimin yaşı | yaklaşık 60 | Singapur |
Deniz Maymunları Bilim İnsanlarına Türbülans Kuralını Nasıl Yeniden Yazacaklarını Gösteriyor
Ornes, iki boyutlu türbülanslı akışlarda enerjinin küçük girdaplardan büyüklere aktığı kuralını sınayan bir deneyi anlatıyor. Pittsburgh Üniversitesi'nden Fang ile Si, tuzlu su filmi ve mıknatıslarla kurdukları düzeneğe yaklaşık 10 milimetrelik tuzlu su karidesi bıraktılar. Enerji akışının yönü karidesin gövdesinin duruş açısına bağlı çıktı. Karidesin gövdesi gerilmenin en büyük olduğu yönle 45 dereceden küçük açı yaparsa enerji küçükten büyüğe, daha büyük açı yaparsa büyükten küçüğe akıyor. Santimetrelik çubuklar aynı etkiyi verdi ve Torino'daki iki araştırmacının benzetimleri bunu doğruladı.
| Deney karidesinin boyu | yaklaşık 10 milimetre | Pittsburgh Üniversitesi |
| Enerji akışının yön değiştirdiği açı | 45 derece | iki boyutlu akış |
Matematikçiler Matematiğin En Yüksek Riskli 50 Problemini Belirledi
Epoch AI'ın isteğiyle haziranda altı şehirde yapılan atölyelerde matematikçiler, çözümü bilgisayarla otomatik doğrulanabilen 50 yüksek riskli problem sıraladı. Listede üç küp toplamı problemi var. Soru, 114 sayısının üç tamsayının küplerinin toplamı olarak yazılıp yazılamayacağı. Aynı problem 42 için 2020'de 1,3 milyon bilgisayar saatiyle çözüldü. Onay tabanlı komite seçimlerinde itiraz edilemez bir konseyin bulunup bulunmadığı sorusu ise 10 Eylül'de Almanya, Fransa ve Birleşik Krallık'tan üç araştırmacının ön baskısıyla çözüldü. Yapay zekâ yardımcı olarak kullanıldı ve sonuç Lean adlı kanıt doğrulama yazılımıyla doğrulandı.
| Listelenen problem | 50 | 6 şehirde atölyeler |
| 42'nin küp toplamı için bilgisayar süresi, 2020 | 1,3 milyon saat | üç küp toplamı |
| Komite seçimi sorusunun önceki sınırı, 2025 | 15 aday | onay tabanlı seçim |
Tetikte Yaşamak
Kang, Chicago'nun en şiddetli mahallelerinden READI programına katılan 99 erkekle yapılan görüşmeleri anlatıyor. Şiddetle yoğrulmuş zihinlerde üç örüntü var. Bunlar belirsiz durumları tehdit diye okumak, tepki seçeneklerinin tek yanıta daralması ve şiddeti yapılan bir şey değil kişinin kimliği saymak. READI 18 ay boyunca ücretli işi bilişsel davranışçı grup oturumlarıyla birleştirdi. Rastgele denemeye göre katılımcıların silahlı saldırı ve cinayetten tutuklanması programa katılmayan benzer erkeklere göre yüzde 65 daha az.
| Görüşülen erkek | 99 | Chicago |
| Program süresi | 18 ay | Chicago, READI |
| Silahlı saldırı ve cinayetten tutuklanmada azalma | %65 | Chicago, rastgele denemeli çalışma |
Yapay Zekâ Çağında Büyük Kitapları Okumak
Texas Üniversitesi Austin'den hükümet profesörü Stauffer, öğrencilerinin yapay zekâdan duyduğu kaygıya karşı "Büyük Kitaplar" olarak anılan klasik eserlerin hâlâ konuştuğunu savunuyor. Birinci gerekçe, bu kitapların acelecilik ve yüzeysellik hastalığına panzehir olması. Soljenitsin'in 1978 Harvard konuşmasını ve Machiavelli'nin sürgünden yazdığı mektubu örnek veriyor. İkinci gerekçe, yapay zekânın yeniden keskinleştirdiği eski soru, yani insan olmanın ne demek olduğu. Aristoteles'e göre insan siyasal toplulukta tartışarak gelişir, Hobbes'a göre insan maddedir ve güç peşindedir.
Elfler ve Orklar Hikâyesi
Wilkes, barış zamanındaki verimlilik artışının savaş zamanı üretim kapasitesine dönüşmediğini bir Elf ve Ork benzetmesiyle anlatıyor. Elflerin verimlilik avantajı Orklara göre 10'a 1. İtalya ekonomisi ise Rusya'nınkinden hâlâ yaklaşık yüzde 10 büyük.
| Elflerin verimlilik avantajı | 10'a 1 | benzetme |
| İtalya ekonomisinin Rusya'ya göre büyüklüğü | yaklaşık %10 fazla | Avrupa |