Artık çoğumuz, yapay zekayı çevreleyen kamusal söylemde neredeyse her yerde bulunan ChatGPT veya OpenAI gibi belirli dil modellerine aşinayız.

Olağanüstü bir etki yarattılar, hem övgü hem de küçümsemeyle karşılandılar ve yapay zekanın hayatımızdaki yeri hakkında daha geniş bir tartışmayı başlattılar.

Ancak çoğumuz bilim insanlarının ve veri analistlerinin yıllardır araştırma çabalarına yardımcı olmak için AI tabanlı dil modelleri kullandığını bilmiyor olabiliriz — sürdürülebilirlik dünyasında da. Yaklaşan iklim kriziyle — Dünya'daki yaşam için büyük ve karmaşık bir tehdit oluşturuyor — AI, etkili çözümlere yardımcı olmak için bir araç olarak ön plana çıkıyor.

Bu çözümlerden biri de doğrusal "al-yap-at" ekonomimizi kaynakları dolaştıran ve doğayı yenileyen bir ekonomiye dönüştüren bir sistem çerçevesi olan döngüsel ekonomidir.

Döngüsel ekonomi faaliyetlerini ve kaynak kullanımını izlemek ve bu faaliyetlerin etkilerini keşfetmek isteyen araştırmacılar ve politika yapıcılar için yapay zekanın değerli iç görüler sağlama potansiyeli bulunuyor.

Yapay zekayı döngüsel iş piyasası analizinde kullanmak

Döngüsel ekonomiyi teoriden pratiğe geçirmek için, politika yapıcıların öncelikle döngüsel stratejileri uygulayan işletmelerde hangi becerilere ihtiyaç duyulduğunu ve hangi sektör ve mesleklerin çalışanlarını yeniden eğitmesi gerektiğini anlamaları gerekiyor.

Bu, yüksek etkili endüstrilerde ilerleme kaydedilmesi açısından kritik öneme sahip olacak: Örneğin, her yıl 1,2 milyar ton CO2 salınımı yapan tekstil ve giyim sektörü.

Peki yapay zeka nerede devreye giriyor? 2023'ün başlarında, Amsterdam merkezli etki kuruluşu Circle Economy, Hollanda tekstil endüstrisinin istihdam potansiyelini inceleyen Putting Circular Textiles to Work (Döngüsel Tekstilleri İşe Koymak) adlı raporunda iş piyasasındaki beceri talebini analiz etmek için yenilikçi bir yöntem ortaya koydu.

Sektör genelinde bir yıllık iş ilanları analiz edildi ve yapay zeka kullanılarak ilanların "dairesel" becerilere (örneğin onarım veya dairesel tasarım) ihtiyaç gösterip göstermediği belirlendi.

Bu durum, "geleneksel" becerilere kıyasla dairesel becerilere olan talebin önemini vurguladı: Sektörün sürdürülebilir dönüşümü için bir tür karne niteliğindeydi.

Bu yöntem sektörler arası uygulanabilir: Indeed'den LinkedIn'e kadar iş ilanı siteleriyle ortaklıklar kurmak, döngüsel ve doğrusal becerilere olan talebin sürekli olarak izlenmesine yardımcı olabilir.

Yapay zeka daha bütünsel dairesel araştırmalara olanak tanır

Araştırmacıların karşılaştığı yaygın engellerden biri, eksiksiz ve güvenilir verilere ulaşmanın mümkün olmamasıdır.

Döngüsel faaliyetleri değerlendirmeye çalışan araştırmacılar bunu çoğu zaman başaramıyorlar çünkü faaliyetler geleneksel sektör kodları altında sınıflandırılıyor (örneğin İnşaat veya Üretim) ve bu da döngüsel faaliyetleri doğru bir şekilde yansıtmıyor (örneğin döngüsel binaların inşası, döngüsel yıkım, ikincil onarım faaliyetleri veya rüzgar türbinlerinin üretimi).

Şirketler sıklıkla birden fazla faaliyetle ilişkilendirilir; bu durum geleneksel iş faaliyeti verilerinde yansıtılmaz ve dolayısıyla çarpıtılır.

Flaman Teknik Araştırma Enstitüsü (VITO), Circle Economy ve KU Leuven Derneği, sektörlerin döngüsel faaliyetlerini tahmin etmek için şirketlerin yapay zeka tabanlı doğal dil analizlerini yürüten Inoopa adlı şirketle iş birliği yaptı.

Şirketlerin web sitelerinde görünen tüm metinleri (blog, rapor, video veya web sayfası olabilir) taramak ve bunları "kavramlar" adı verilen benzer temalara göre düzenlemek için yapay zekayı kullandılar. Bu "kavramları" önceden tanımlanmış döngüsel kavramlarla ilişkilendirerek, şirketler döngüsel faaliyetlerine göre notlandırılabilirdi.

Örneğin, pratikte bir tüketim malları şirketi büyük ölçüde ürünleriyle ilgili "konseptler" sergiler; ancak aynı zamanda ambalajı azaltma veya üretim süreçlerinde su kullanımını en aza indirme hedefleri etrafında da potansiyel olarak bir konsept sergiler.

Bu temalar analiz edilerek işletmenin döngüsel faaliyetleri hakkında ne ölçüde konuştuğunu gösteren bir puan elde edilebilir.

Bu yöntemi kullanarak, özel bir tamir şirketinin çok yüksek bir puan alması muhtemeldir; yukarıda belirtilen ve döngüsel hedefler üzerinde çalıştığı görülen tüketim malları şirketinin ise orta düzeyde bir puan alması mümkün olabilir.

Döngüselliğe ilişkin bu yeni bakış açılarıyla, politika yapıcılar, döngüsel ekonomiye geçişte faaliyet gösteren sektörler ve şirketler için endüstriler arası iş birliğini ve altyapıyı destekleyecek politikaları daha iyi geliştirebilirler.

Yapay zeka, yasal ve politika belgelerinin hızlı bir şekilde oluşturulmasını sağlayabilir

Döngüsel geçişi yönlendirmede önemli bir faktör: sözümüzü eyleme dökmek. Sürdürülebilir projelerin gelişmesi ve ölçeklenmesi için sermayeye ihtiyacı vardır.

AB, yatırımcıların daha yeşil tercihler yapmasına yardımcı olabilecek AB Taksonomisi gibi sürdürülebilir finans düzenlemeleriyle bu konuda öncülük ederken, karmaşık veri açıklamaları süreci zorlaştırıyor.

Briink, doğal dil işlemenin burada da nasıl yardımcı olabileceğini ayrıntılarıyla anlatıyor: Bu modeller, örneğin AB Taksonomisi'nde listelenen sürdürülebilir faaliyetlere dair kanıt bulmak için büyük miktardaki yapılandırılmamış metni tarayabilir ve bu da yatırımcıların bir şirket, portföy veya müşteri listesi için hangilerinin geçerli olduğunu belirlemesine yardımcı olabilir.

Ayrıca, farklı AB üye ülkelerinde yeni ve karmaşık yasalar ortaya çıktıkça, doğal dil işleme, çeşitli yasal belgeleri haritalamak ve mevzuat ortamının güncel bir genel görünümünü sağlamak için kullanılabilir.

Bu, analistlerin ve uygulayıcıların işini kolaylaştıracak ve gelişmelerin iklim krizinin gerektirdiği hız ve ölçekte gerçekleşmesine olanak tanıyacak.

Yapay zeka, büyük veri ve iklim krizi

Yapay zekanın döngüsel ekonomi araştırmalarına entegrasyonu iyi bir şekilde ilerlerken, doğal dil modelleri kullanılarak keşfedilecek daha çok şey var.

Mevcut metin miktarı (vaka çalışmaları, politika belgeleri, iş ilanları, araştırma makaleleri, sosyal medya paylaşımları) ve yapay zeka dil modellerinin olgunluğu göz önüne alındığında, yapay zekanın veri boşluklarını doldurmak ve farklı sektörlerde ve coğrafyalarda evrimleşen döngüsel ekonomiye ilişkin yeni bakış açıları sağlamak için kullanılmasına yönelik fırsatlar bulunmaktadır.

İklim değişikliğine karşı kesin bir çözüm olmasa da, yapay zeka tabanlı araştırmalar, zamanımızın en karmaşık krizine çözüm bulmamıza yardımcı olabilir.