Sürdürülebilir Kalkınma için 2030 Gündemi'ne ulaşmak ve Sürdürülebilir Kalkınma Amaçlarını gerçekleştirmek zor görünüyor . Artan jeopolitik gerilimler, eşitsizlikler ve iklim değişikliği her şeyi etkiliyor. Bu nedenle, küresel hedefler için yapay zeka kullanımına ilişkin bu rapor, karşılaşılan zorluklar ve sunulan çözümler hakkında önemli bilgiler sağlıyor.
Birleşmiş Milletler Genel Sekreteri António Guterres, “Sağlıklı bir gezegende barış ve refah için küresel yol haritamız olan 2030 Gündemi büyük bir kriz içinde. Yapay zeka bunu tersine çevirmeye yardımcı olabilir. İklim eylemini ve 2030 yılına kadar 17 Sürdürülebilir Kalkınma Hedefine ulaşma çabalarını hızlandırabilir. Ancak tüm bunlar, yapay zeka teknolojilerinin sorumlu bir şekilde kullanılmasına ve herkesin erişimine açık hale getirilmesine bağlıdır ” dedi.
Raporun Amacı – Eyleme geçirilebilir bilgiler ve öneriler sunarak BM hedeflerine ulaşılmasına yardımcı olmak.
GEN AI nedir?
İnsan düşüncesini taklit eden ve çeşitli girdileri çıktılara dönüştüren makine tabanlı bir sistemdir. Bu çıktılar önerilerden veya tahminlerden içeriğe kadar değişebilir. [7] Üretken AI (GEN AI), daha önce ortaya çıkarılanın ötesinde yeni içerik üreten bir yapay zeka türüdür. [8]
Tüm bunlar, gerçekçi yeni veriler oluşturmak için metin ve resimlerde halihazırda mevcut olan kalıpları diğer verilerle birlikte tanımlayıp çoğaltarak yapılır. Bazı yaygın Gen AI ürünleri arasında GPT-4/4o, Claude, Midjourney ve Claude bulunur.
Şu anda, insan dilini taklit edebilen Büyük Dil Modelleri (LLM) üzerinde duruluyor ve modeller ayrıca protein memleri ve yapıları üretiyor. Genel amaçlı temel modeller, Gen AI ekosisteminin çekirdeğinden türetilen kapsamlı veri kümeleri üzerinde eğitilir. Çeşitli uygulamalar için belirli verilerle özelleştirme mümkündür ve bulut sağlayıcıları sistemi eğitebilir.
kullanma Küresel Hedefler İçin Yapay Zeka Geni: Sürdürülebilir Kalkınmada Özel Sektörün Öncü Rolü
Küresel GSYİH'nin %60'ından fazlasını oluşturan özel sektör, mal ve hizmet üretiminde önemli bir rol oynamaktadır. Bu nedenle, Sürdürülebilir Kalkınma Hedeflerine (SKH) odaklanarak , sürdürülebilir kalkınma için Üretken Yapay Zeka alanında öncülük etmek için önemli bir fırsat bulunmaktadır.
Birleşmiş Milletler Küresel İlkeler Sözleşmesi'nin yapay zeka şirketleri için öne sürdüğü 2 temel hedef şunlardır:
- Şirketler Gen AI'yı benimserken dikkatli davranmalı ve güvenli bir şekilde kullanıma sunulması için insan gözetiminden emin olmalıdır.
- Gen AI'nın sorumlu bir şekilde uygulanmasının yanı sıra özel sektörün Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları'na yönelik eylemler ile niyetler arasındaki boşluğu kapatması gerekiyor.
Sürdürülebilir Kalkınma Hedeflerini İlerletmek İçin Gen AI Kullanımı
Gen AI'nın başarılı ve sorumlu bir şekilde kullanılması için sistemin desteklenmesinde 3 temel unsur bulunmaktadır.
- Şirketler, çözdükleri sorunu açıkça anladıklarından emin olmalılar. Ayrıca Gen AI'nın ideal bir çözüm olduğu konusunda da hemfikir olmalılar.
- Şirketler, iş gücünü Gen AI'yı sorumlu bir şekilde kullanacak şekilde eğitmelidir. Bu, onları uygun veriler, AI okuryazarlığı eğitimi ve dijitalle destekleyerek yapılabilir.
- Şirketler doğru hükümet yapılarını kurmalı, güvenliği ve hesap verebilirliği sağlamalıdır.
Gen AI ve Sürdürülebilirlik
Gen AI, Veri Madencisi, Bilgi Amplifikatörü ve İçgörü Gezgini olarak hareket ederek sürdürülebilir kalkınmayı destekleme potansiyeline sahiptir. Gen AI, bunlarla birlikte mevcut teknolojileri ve iş operasyonlarını da geliştirebilir ve ileride tartışıldığı gibi 4 temel alanda sürdürülebilirliği daha da teşvik edebilir.
Operasyonel verimlilik
Şirketlerin sürdürülebilir getiriler elde etmek için sınırlı kaynakları verimli bir şekilde yönetmeleri önemlidir. Gen AI ile aşağıda belirtilen çeşitli operasyonları geliştirmek mümkündür.
- Kaynak Optimizasyonu: Maliyet azaltma ve çevresel etki, kaynak ihtiyaçlarını en aza indirerek yapılabilir. Çalışanlar, mevcut analitiklerin yanı sıra Gen AI'yı uygulayarak lojistik ve bilgi işlem gücü gibi kaynakları optimize edebilir. Örneğin, öngörücü analitik sistemlerini, eyleme dönüştürülebilir öneriler sunan tanımlayıcı bakım sistemlerine yükseltmek gibi.
- Çalışan Etkinliği: Yeterli eğitim ve araçlarla geliştirilebilir. Gen AI ile her çalışanın eğitimi, rolü, yerel düzenlemeler ve dil dikkate alınarak kişiselleştirilebilir. Ayrıca, şirketin hedeflerine uygun eğitim programları tasarlayarak çalışanların karar alma ve üretkenliğini daha da artırabilir.
- Verimli Kod: Yazılımın çevresel etkisini yönetmek için etkili kodlama önemlidir. Gen AI ile kodlama görevleri otomatikleştirilebilir ve mevcut kod optimize edilebilir, ayrıca nokta atışı iyileştirilebilir. Bu, ekibi daha verimli hale getirecektir. Etkili kodlama, yazılımın çevresel etkisini yönetmek için hayati önem taşır. Gen AI, kodlama görevlerini otomatikleştirebilir, mevcut kodu optimize edebilir ve iyileştirmeleri nokta atışı yaparak ekiplerin daha verimli olmasına yardımcı olabilir.
Sonuç olarak, işletmelerin kalkınma süreçlerini kolaylaştırarak kaynak kullanımını azaltmaları ve emisyonlarını düşürmeleri mümkün olabilir.
Durum çalışmaları
SuperHumanRace , Hindistan'ın en yoksul eyaletlerinde anne sağlığını iyileştirmeyi amaçlayan bir uygulama geliştirdi. Bu uygulama, kişiye özel doktor önerileri sunuyor. Yapay zeka ve makine modellemesi kullanarak anne sağlığı verilerini analiz eden uygulama, hastanın gebelik evresine ve risk faktörlerine göre özel anketler oluşturuyor.
Siemens , endüstriyel verimliliği artırmak için Schaeffler üretim hattında Industrial Copilot'u (Microsoft'un Gen AI çözümü) uygulamaya koydu. Bu araç, otomasyon mühendislerinin programlanabilir mantık kontrolörleri (PLC'ler) için kod oluşturmasına yardımcı oluyor. Bu sayede fabrika makinelerinin 1/3'ü Siemens cihazlarıyla kontrol ediliyor. Doğal kodlama dili sayesinde zaman, emek ve hata oranı azalıyor. Böylece mühendisler daha önemli görevlere odaklanabiliyor. Bu sayede daha az deneyimli çalışanlar da mühendislik rollerine geçebiliyor.
Sürdürülebilir Değer Zinciri
Etkili bir geçiş için, tüm tedarik zincirinin sürdürülebilir kalkınmaya dahil edilmesi önemlidir . Gen AI, yapılandırılmamış verileri analiz ederek uzun bir veri toplama sürecini kolaylaştırabilir. Ayrıca, verimli Yaşam Döngüsü Değerlendirmeleri (YD'ler), iyileştirilmiş tedarikçi katılımı ve sorumlu tedarik imkanı sağlar. YD'ler, net sürdürülebilirlik verileri için önemlidir, ancak bunların oluşturulması kaynak yoğun bir süreçtir. Gen AI, doğru YD'lerin sürdürülmesinde verimliliği artırır.
2030 SDG'lerine göre, sorumlu kaynak kullanımı sosyal ve çevresel ayak izlerini etkilediği için önemlidir. Bir diğer önemli unsur ise tedarikçi katılımıdır çünkü tüm riskler yalnızca kaynak kullanımıyla azaltılamaz. Gen AI, riskleri ve bunları iyileştirmek için doğru fırsatları belirlemeye yardımcı olabilir. Tüm bunlar tedarikçilere özel eğitim sunulması ve böylece şeffaflık ve sürdürülebilir uygulamaların teşvik edilmesiyle birlikte.
Durum çalışmaları
Accenture , N-Tier Supply Chain Navigator adlı aracıyla tedarik zinciri operasyonlarını geliştirmek için Gen AI'yı kullanıyor. Bu, sürdürülebilirlik ve tedarik yöneticileri için Gen AI tarafından sağlanan gerçek zamanlı bilgilerle gerçekleştiriliyor. Tedarik zinciri verilerini temel göstergelerle karşılaştırarak insan hakları risklerini ve sürdürülebilirliği belirliyor. Accenture yakın zamanda, 2. ve 3. kademe tedarikçilerin CO2 emisyon noktalarının %50-60'ından sorumlu olduğunu tespit etti. Bu bilgi, 122,000'den fazla tedarikçinin değerlendirilmesinden sonra elde edildi. Bu da aracın sürdürülebilir tedarik kararlarını bilgilendirme kapasitesini vurguluyor.
Unilever , 2020'den beri Google Earth Engine ile ortaklık kurarak ormansızlaşmayı izlemek ve orman ürünleri risklerini yönetmek için coğrafi uzamsal analizler geliştirdi. Coğrafi uzamsal ve tedarik zinciri verilerini çapraz referanslamak için Gen AI'yı entegre ettiler. Bu sayede, satın alma ve tedarikçi yönetimine coğrafi uzamsal içgörüler entegre edilerek daha iyi ticari kararlar alınmasına yardımcı oluyor.
SAP – SAP'nin Sürdürülebilirlik Ayak İzi Yönetimi, satın alma faktörleri için emisyonla ilgili faktörleri eşleştirerek karbon ayak izini azaltmak için İş Yapay Zekasını kullanır. Araçta, eşleşen ürünleri bulmak ve doğrulamak için OpenAI Gömme modelleri kullanılır. Bu, LCA ve ERP veritabanlarının analiz edilmesiyle yapılır. Yaklaşık 10 yakın emisyon faktörü eşleşmesi belirlenir ve ürün adı, açıklaması ve Benzerlik Puanı gibi veri alanları sağlanır. Şirket daha sonra eşleşme kalitesini değerlendirir ve denetimler için emisyon verilerinin görünürlüğünü ve dokümantasyonunu geliştirir.
Yenilikçilik
SDG'lere ulaşmak için sınırlı zamanımız olduğundan, niyetler ile sonuçlar arasındaki boşluğu kapatmak için yenilikçi çözümlere acil ihtiyaç vardır. Gen AI, aşağıdakiler için fikirler üretebilir.
- Yeşil Finans: Gen AI, finansal sürdürülebilir kalkınma ile mücadele eden küçük ve orta ölçekli işletmelere kaynak sağlamada yardımcı olarak yardımcı olabilir. Finansal kuruluşlar, Gen AI ile yeşil krediler ve tahviller gibi bağlama uygun çözümler yaratabilir.
- Sürdürülebilir Ürün ve Hizmet Tasarımı: Gen AI, sürdürülebilirlik konseptlerinin tasarım süreci boyunca entegre edilmesine yardımcı olabilir. Bu şekilde, sürdürülebilirlik gerekliliklerini tasarım ve geliştirmenin erken aşamalarına yerleştirebilir. Tasarımcılar, süreç boyunca rekabeti yönetebilir ve sürdürülebilir faktörleri ihmal etmeden işlevsel gereklilikleri karşılayabilir.
- Keskin Kenar Araştırması: Gen AI, eğilimleri, korelasyonları ve ortaya çıkan sürdürülebilirlik çözümlerini belirlemeye yardımcı olduğu için sürdürülebilirliği hızlandırabilir. Sadece büyük miktardaki verileri hızlı bir şekilde analiz etmekle kalmaz, aynı zamanda verilerdeki yetersiz temsili ele almak için sentetik veri kümeleri de oluşturabilir. Özel sektörün 2030 SDG'lerine ulaşmasına yardımcı olarak araştırma ve teknolojiyi daha da geliştirebilir.
Durum çalışmaları
Yamaha ve Final Aim – Yamaha ve Final Aim tarafından geliştirilen Concept 451, Japon dağlarındaki tarım için tasarlanmış, demografik değişimlere çözüm getiren kompakt bir elektrikli araçtır. Gen AI ile sektördeki zorlukları araştırarak tasarımı hızlandırıyorlar. Bu sayede 2,000 tasarım varyantı üretebiliyorlar ve 3D modelleme sırasında iletişimi sağlayabiliyorlar. Bu da işletmelerin daha hızlı Ar-Ge döngüleriyle sosyal sorunları çözebileceğini gösteriyor.
Crayon – Araştırmayı geliştirmek amacıyla şirket, uluslararası bir enerji şirketi için LLM destekli bir chatbot geliştirdi. Bu chatbot, çeşitli kaynaklar için aramaları ve özetlemeleri kolaylaştırıyor. Chatbot sayesinde pazar araştırması iyileştirildi ve %15 daha fazla ilgili yanıt sağlandı. Bu da daha iyi stratejik ve operasyonel kararların yanı sıra müşteri etkileşimlerine de yardımcı oldu.
İletişim ve Raporlama
Yatırımcılar, düzenleyiciler ve tüketicilerden artan incelemelerle birlikte, kurumsal sürdürülebilirlik çeşitli politikalar ve çerçevelerle karşı karşıyadır. Gen AI, şirketler içinde iş birliklerini teşvik ederken ESG raporlamasına ve sürdürülebilirlik pazarlamasına yardımcı oluyor.
- Sürdürülebilirlik Raporlaması: ESG raporları sonuçları, hesap verebilirliği ve uyumluluğu göstermek açısından önemlidir. Gen AI, metrikleri belirlemek, girişimleri vurgulamak ve raporlar oluşturmak için verileri analiz eder ve böylece raporlama verimliliğini artırır.
- Pazarlama Sürdürülebilirliği: Tüketici ve yatırımcı desteğini kazanmak için sürdürülebilir kalkınma hakkında dürüst mesajlaşma önemlidir. Pazarlama ekipleri, marka stratejisiyle uyumu garanti altına almak için Gen AI'yı kullanarak özel içerik oluşturabilir. Gen AI araçları ayrıca şunları önlemede de yardımcı olur: greenwashing Pazarlamacılar için karmaşık sürdürülebilirlik kavramlarını açıklığa kavuşturarak.
- İşbirliğini Artırma: Gen AI ayrıca ekipler arasındaki iş birliğini ve iletişimi geliştirerek şirketlerin sürdürülebilirliği entegre etmesine rehberlik eder. Jargonu kolayca basitleştirebilir ve karar vericiler için daha iyi bir bilgi tabanı sağlayabilir.
Durum çalışmaları
Salesforce , ESG yönetimini iyileştirmek amacıyla Einstein (yapay zeka sistemi) entegrasyonunu Net Zero Cloud'a gerçekleştirdi. Geçmiş ESG verilerini ve diğer belgeleri kullanarak rapor yanıtlarını oluşturuyor. Bu sayede şirketler raporlama yerine sürdürülebilirlik girişimlerine odaklanabiliyor.
Microsoft – Copilot şablonu, şirketlerin sürdürülebilirlik verilerini toplamasına ve paylaşmasına yardımcı olur. Gen AI kullanarak verileri analiz eder ve çalışanları destekleyerek sonuçların belge ve rapor olarak paylaşılmasını sağlar. Şirketler, sürdürülebilirlik ilerlemelerini diğerleriyle karşılaştırarak doğruluğu ve güveni artırır. Bu araç, sürdürülebilirlik bilgisini teşvik eder, hataları azaltır ve karar verme süreçlerini iyileştirir.
Leeward Yenilenebilir Enerji, Teksas'ta Microsoft'tan 400 MW'lık güneş enerjisi projesi aldı
Özel Sektörün Küresel Hedefler İçin Gen AI Kullanmasının Kullanıcı Riskleri
- Gen AI Süreçleri Genellikle Anlaşılmazdır – Şirketler, bir hesap verebilirlik açığı yaratan altyapı, modeller ve veriler için 3. taraf bir sisteme bağımlıdır. Harici veriler yanlış etiketlenebilir veya telif hakkını ihlal edebilir ve geliştiriciler sonuçlar çıkarırken bunu anlayamaz. Ayrıca kullanıcıların Gen AI çıktılarının doğrulamasını yanlış temsil etmesi de mümkündür ve bu da riskleri artırır.
- Gen AI Belirsiz ve Sorunlu Sonuçlar Üretebilir – İnsanlar Gen AI için modellerdir ve cinsiyet, sosyoekonomik ve ırksal önyargılara yol açabilen önyargı ve belirsizliği yansıtabilirler. Bu sorun, hatalı model tasarımı, mevcut kullanıcı önyargıları ve eksik eğitim verileriyle artabilir. Ayrıca yanlış içerik sunumu ve toksik çıktıların üretilmesi olasılığı da vardır. Ancak, uygun şeffaflık ve yönetimle bu hatalar, toksiklik ve önyargı önlenebilir.
- Gen AI Veri Gizliliğini ve Güvenliğini İhlal Edebilir – Gen AI uygulamaları bazen istemeden hassas kurumsal veya kişisel bilgileri ifşa edebilir. Bu, GDPR gibi veri güvenliği protokollerinin ihlal edilmesine yol açar. Büyük veri kümeleri, tarama ile bile uygunsuz bir şekilde denetlenirse, Gen AI'nın kamuya açık bilgileri dizinleme ve ilişkilendirme yeteneği ile gizli verilerin ifşa edilmesi riski vardır.
- Gen AI'nın Gücü Kötüye Kullanılabilir – İnsanlar ve gezegen, kullanıcıların Gen AI ile etkileşiminden etkilenir. Koruma önlemleri olmadan, deepfake'ler aracılığıyla yanlış bilgi yayarak SDG'leri zayıflatabilir. Bu şekilde silahlar için rehberlik sunar veya aldatmayı destekler. Kullanıcıların Gen AI'yı zehirli çıktılar üretmek veya veri gizliliğini ihlal etmek için manipüle etme olasılığı vardır, bu da bu riskleri artırır.
Çapraz Referans: Otomasyon karar verme süreçlerini etkiler mi?
Özel Sektör Gen AI Kullanımının Dış Riskleri
- Gen AI'nın Önemli Kaynak Gereksinimleri Var – Gen AI, kaynak yoğun veri merkezleri ve 2026'ya kadar artan elektrik tüketimi gerektirir; bu da halihazırda küresel enerjinin %1.5'inden fazlasını oluşturmaktadır. Ayrıca soğutma ihtiyaçları yoluyla su güvenliğini etkiler ve donanım üretiminin çevresel etkisi vardır.
- Gen AI İşleri Yeniden Tanımlayacak ve Yerini Alabilir – Yeni fırsatlarla birlikte, Gen AI çalışanlar için önemli otomasyon tehditleri de sunuyor. Şirketler işten çıkarmaları azaltmak ve hükümetlerle iş birliği yapmak için kendilerini geliştirmeli insan merkezli geçiş gelişen iş gücünde.
- Gen AI Toplumu Bozacak ve Mevcut Ayrımları Daha da Genişletebilecek – Toplumlar ve ekonomiler Gen AI ile dönüştürünAncak bunun için dijital okuryazarlık, kaliteli eğitim verileri ve hesaplama gücü gerekecektir. İnternet ve elektrik dağıtımındaki eşitsizlikler yalnızca ilerlemeyi engelleyecek, bölünmeleri daha da kötüleştirecek ve savunmasız gruplar için insan hakları sorunları yaratacaktır.
Sonuç olarak, Gen AI özel sektördeki zorluklara evrensel bir çözüm değildir. Ancak iş ve sürdürülebilir kalkınmayı devrim niteliğinde değiştirme potansiyeline sahiptir. Rapor, Gen AI'nın erken uygulamalarının yoksulluk ve cinsiyet eşitsizliği gibi küresel sorunların ele alınmasına nasıl yardımcı olduğunu göstermektedir. Özel sektör kararlarını BM Küresel İlkeler Sözleşmesi'nin On İlkesi ile uyumlu hale getirmelidir. Gen AI'nın 2030 hedeflerine ulaşmada yardımcı olabileceğine dair umut vardır.
Kaynak : Özel Sektörün Teknolojiyle Sürdürülebilir Kalkınmayı Hızlandırma Rehberi
