Birleşmiş Milletler Perşembe günü yaptığı açıklamada, geniş küresel istatistik koleksiyonunu yapay zeka sistemlerinin erişip kullanmasını kolaylaştırmak için Google ile çalıştığını duyurdu.
UN System Data Commons adı verilen yeni sistem, Google'ın açık kaynaklı Data Commons platformu üzerine kuruldu ve kullanıcıların Birleşmiş Milletler kurumlarındaki istatistikleri doğal dil sorgularıyla aramasına olanak tanıyor. Sistem, kullanıcıların istatistikleri daha geleneksel bir veritabanı arayüzü üzerinden tarayıp aramak zorunda kaldığı mevcut UNData portalının yerini alıyor. Yeni platform ayrıca yapay zeka sistemlerinin dış veri kaynaklarına doğrudan bağlanmasını sağlayan bir standart olan Model Context Protocol (MCP) desteği sunuyor.
Kullanıcılar cevap bulmak için giderek daha fazla yapay zeka araçlarına yöneliyor ancak birçok sistem güvenilir şekilde yetkili veriyi öne çıkarmakta zorlanıyor. UNICEF'in küresel kalkınma göstergeleriyle ilgili sorulara verilen 133 binden fazla yanıtta altı büyük dil modelini test ettiği kıyaslamada ortalama doğruluk puanı sadece %21,2 oldu. Bunu kurumun baş istatistikçisi João Pedro Azevedo, çevrim içi bir brifingde gazetecilere söyledi.
Azevedo TechCrunch'a yaptığı açıklamada testin OpenAI'ın GPT-4o ve GPT-4o-mini, Anthropic'in Claude Sonnet 4.5 ve Haiku 4.5 ile Google'ın Gemini 2.5 Flash ve Gemini 2.0 Flash modellerini kapsadığını belirtti.
Azevedo'ya göre yanıtların yaklaşık üçte beşi hiç kullanılabilir bir sayı sunmadı, bunun nedeni çoğu zaman modellerin cevaplarını temkinli vermesiydi. Ancak aynı sorular yaklaşık iki gün sonra aynı model sürümlerinde tekrar sorulduğunda, her iki seferde de sayı veren modellerin sadece yaklaşık yarısı aynı sayıyı döndürdü.
Çalışma, dergi gönderimi için hazırlanan bir UNICEF çalışma kağıdı ve henüz hakem değerlendirmesinden geçmedi. Kurum, metodolojisini, kodunu ve verilerini çalışma kağıdıyla birlikte yayımlamayı planladığını açıkladı.
UNICEF bu yıl veri sitesine üretken yapay zeka asistanlarından gelen trafikte de keskin bir artış gördü. Aylık 6 milyondan fazla ziyaret alan ve kurumun en popüler sitelerinden biri olan veri sitesine, ChatGPT yanıtlarındaki bağlantılardan gelen ziyaretler 1 Ocak ile 14 Eylül arasında geçen yıla göre %67 arttı. Azevedo TechCrunch'a bunu söyledi. Bu tür yönlendirmeler yılın genelinde tüm oturumların %6,4'ünü oluşturdu, UNICEF ise yapay zeka asistanlarının toplamda artık yaklaşık her 10 ziyaretten birini sağladığını tahmin ediyor.
BM, 26 kurumunun Data Commons'a taahhüt verdiğini, lansmanda yaklaşık 20 kurumun verisinin kullanıma sunulduğunu açıkladı. Ayrıca 2027'ye kadar BM sistemindeki istatistiksel veri kümelerinin %80'ini platforma taşımayı hedefliyor.
"Ölçek, kapsam ve esneklik açısından bir öncekiyle kıyaslanamayacak kadar ilerledik, BM sistemi genelinde bu kadar çok kurum arasında ilk kez bağlantı kuruyoruz" diyen BM İstatistik Bölümü geçici direktörü Shantanu Mukherjee, "Ve bu fırsatı verilerimizi yapay zeka için hazır hale getirmek için de kullanıyoruz" ifadelerini kullandı.
Google.org, platformun temel altyapısını kurmak için 2 milyon dolar kapasite geliştirme fonu ve teknik destek sağladı. Google'ın Data Commons ekibine liderlik eden Prem Ramaswami, TechCrunch'a sistemin BM tarafından yönetilen bir örnek üzerinde barındırıldığını ve nihayetinde BM tarafından bağımsız olarak sürdürülmesi, işletilmesi ve ölçeklendirilmesi planlandığını söyledi.
Ramaswami, "Yayılım boyunca 'eğiticinin eğitimi' yaklaşımını benimsedik ve BM sistemi ekibinin hızla güçlendiğini gördük" dedi.
Google, farklı kaynaklardan gelen kamu veri kümelerini ortak bir çerçeveye organize etmek amacıyla Data Commons'u 2018'de başlattı. Geçen yıl MCP desteğini ekleyerek yapay zeka ajanlarının Data Commons'tan istatistik ve kaynakları doğrudan sorgulamasına olanak tanıdı.
BM'nin platformu ayrıca her istatistiğin kaynağını takip ediyor, böylece yapay zeka sistemi tarafından elde edilen veriler orijinal BM kaynağına kadar izlenebiliyor. Azevedo gazetecilere, insanların bilgi bulmak ve yorumlamak için yapay zeka araçlarına daha fazla güvendiği için bunun önemli olduğunu söyledi.
Bireysel istatistiklerin yapay zeka ajanları tarafından alınmasını sağlamanın yanı sıra Google, MCP üzerinden BM verilerine bağlanan bir yapay zeka sisteminin birden fazla göstergeyi bir araya getirip kullanıcıların altta yatan veri kümelerini manuel olarak bulup birleştirmek zorunda kalmadan panolar, grafikler ve yazılı analizler oluşturabileceğini gösterdi.
Bir gösterimde Google, yapay zeka sisteminden Afrika'da ABD Başkanı Acil AIDS Yardım Planı'nın etkisini bulmasını istedi. Sistem HIV enfeksiyonları, AIDS kaynaklı ölümler ve yaşam beklentisi gibi ölçütlerde ilgili BM istatistiklerini tespit edip bunları bir infografik oluşturmak için kullandı.
Ancak yapay zeka sistemine yetkili veri sağlamak sonuçlarını otomatik olarak yetkili hale getirmiyor. Ramaswami, "Modeller nüansları yanlış yorumlayabileceğinden, çıktılar atıf yapılacak veya yayımlanacaksa her zaman bir insanın gözden geçirmesi gerekir" dedi.
