Semiha Arslan
@Cemalsemiha
Kısaca her seye meraklıyım,bilime bayılırım,beyin ve düşünce varsa tadından yenmez,teraziyim sanatsal şeylerle de pek ilgiliyim,matematik programı 2.sinif okuyorum.
öğrenci
lisans
İstanbul
12 okur puanı
Haziran 2019 tarihinde katıldı
Black mirror dizisi canlandı gözümdeBilim
:2014 ten beri farkli uygulamaların entegre edilmesiyle gelişmekte olan ce 2020 de ülke çapında hayata geçirilisinin tamamlanmasi öngörülen Çin sosyal kredi sistemi her bireyin (Ne kadar iyi bir yurttaş olduğuna göre hesaplanan) bir puaninın olması ve bu puana göre günlük bayatında ödüller veya cezalarla karşılaşması fikrine dayalı, Ülkenin dev e-ticaret şirketi Alibaba'nın finans kolunun müşterilerine atadıgı ve 350 ile 950 arasında detisebile "Susam Kredisi" puanları, sistemin önemli parçalarından biri. Borçlarını (ve mahkemelerce verilmiş nura cezalarını) zamanında ödemeyenlerin puani düşüyor. Krediniz yüksekse hastanede doktora görünmeden önce girmeniz gereken para ödeme kuyruğunu ("komunist" bir ülke için kulağa inanılmaz gelen bu deneyimi bir ziyaretimde bizzat yaşadım) atlama hakkı kazanıyor, apartman dairesi veya bisiklet kiralarken depozito öde- miyor, vize kolaylıklarına, arkadaş bulma sitelerinde daha çok görünürlüğe ve daha nice avantajlara kavuşuyorsunuz. Krediniz düşükse de bu iyi şeylerin tersi oluyor. Bu nedenle kredi düşürme internette fazla oyun oynamaktan "yasadışı sosyal örgüt üyeligi"ne, otellerde rezervasyon yaptırıp sonra gelmemekten alışveriş sitele- rinde uydurma ürün değerlendirmeleri yazmaya dek bir dizi istenmeyen hareketi cezalandırmak için kullanııyor. Kredi seviyesi nedeniyle uçak bileti alması engellenenler çogalıyor. Çocuk bezi almak (sorumlu bir ebeveyn oldu- gunuzu gösterir), sosyal medyada ülkenin gidişatı hakkında "olumlu" mesajlar atmak ve kredisi yüksek başka kişilerle "arkadaş" olmak ise kredinizi yükseltmenin yollarindan bazıları.
0-30p: Kontrollü okuyucu 📖
40-70p: Hafif bağımlı 👀
80p+: Geçmiş olsun, kitaplar seni ele geçirmiş 😅
Londra'daki St. George Hastanesi Tip Okulu, iş başvurularım bir yapay zekaya eletme uygulamasına ilk geçen kurumlardandı. Eski başvuruların kabul/red bilgileriyle czitilen sistem devreye sokuldugunda, her yıl gelen 2000 dolayinda dosyayla başa çıkmanın saglıklı bir yolu olarak alkışlanmıştı. Ne yazık ki dört yıl sonra yapılan bir ince- leme, bilgisayarın kadınlara ve Pakistan gibi ülkelerden başvuran doktorlara negatif ayrımcılık yaptığını, yılda yaklaşık 60 kişinin akademik başarıları gözardı edilip sa- dece cinsiyetleri veya isimlerine dayanılarak reddedilmiş olduğunu gösterdi. Makine, geçmişteki işe alma karar- laını veren insanların önyargılarını ögrenip kusursuzca devam ettirmişti.
