BM, Küresel Verilerini Yapay Zekâ Ajanlarına Hazırlamak İçin Google’la Çalışıyor

Birleşmiş Milletler, küresel istatistiklerinin yapay zekâ sistemleri tarafından daha kolay bulunmasını ve kullanılmasını sağlamak için Google ile çalıştığını duyurdu. UN System Data Commons adlı yeni platform, Google’ın açık kaynaklı Data Commons altyapısı üzerine kurulu. TechCrunch 17 Eylül 2026’da lansmanı ve UNICEF’in bir testini aktardı.

UN System Data Commons Ne Sunuyor?

Platform, BM kuruluşlarının istatistiklerini doğal dil sorgularıyla aramaya izin veriyor ve geleneksel veri tabanı arayüzüyle çalışan mevcut UNData portalının yerini alıyor. Yapay zekâ sistemlerinin dış veri kaynaklarına doğrudan bağlanmasını sağlayan Model Context Protocol (MCP) desteği de var. BM, 26 kuruluşun platforma katılmayı taahhüt ettiğini, lansmanda yaklaşık 20 kuruluşun verisinin hazır olduğunu ve 2027’ye kadar istatistik veri setlerinin yüzde 80’ini platforma taşımayı hedeflediğini açıkladı.

Kaynak izlenebilirliği

Sistem her istatistiğin kaynağını da kaydediyor; böylece yapay zekâ tarafından getirilen veri orijinal BM kaynağına kadar izlenebiliyor. Google, MCP ile bağlı bir yapay zekânın birden fazla göstergeyi birleştirip pano, grafik ve yazılı analiz üretebildiğini gösterdi. Örnekte sistem, ABD’nin PEPFAR programının Afrika’daki etkisi için HIV enfeksiyonları, AIDS ölümleri ve yaşam beklentisi verilerini bulup bir infografik hazırladı. Google’ın Data Commons ekibini yöneten Prem Ramaswami, modellerin nüansı yanlış yorumlayabileceğini ve yayımlanmadan önce çıktıların bir insan tarafından incelenmesi gerektiğini vurguladı.

UNICEF Testi Ne Gösterdi?

UNICEF’in başstatistikçisi João Pedro Azevedo’ya göre kuruluşun altı büyük dil modeli üzerindeki 133 binden fazla yanıtlık kıyaslaması, küresel kalkınma göstergeleri sorularında ortalama yalnızca yüzde 21,2 doğruluk verdi. Yanıtların yaklaşık beşte üçünde kullanılabilir bir sayı yoktu; modeller çoğunlukla cevabı belirsiz bırakmıştı. Aynı sorular iki gün sonra tekrarlandığında ise iki seferde de sayı veren modeller yalnızca yaklaşık yarı oranında aynı sayıyı verdi. Çalışma henüz hakem incelemesinden geçmedi; UNICEF yöntemi, kodu ve veriyi makaleyle birlikte yayımlamayı planlıyor.

Markalar İçin Ne Anlama Geliyor?

UNICEF’in veri sitesi ayda 6 milyondan fazla ziyaret alıyor. ChatGPT yanıtlarındaki bağlantılardan gelen ziyaretler 1 Ocak ile 14 Eylül arasında yıllık bazda yüzde 67 arttı ve bu yönlendirmeler tüm oturumların yüzde 6,4’ünü oluşturdu. UNICEF, yapay zekâ asistanlarının toplamda ziyaretlerin yaklaşık onda birini getirdiğini tahmin ediyor. Bizim değerlendirmemize göre bu, yayıncılar ve veri sahipleri için yapay zekâ aramalarında görünür olmanın artık ölçülebilir bir trafik kanalı olduğunu gösteriyor. Konuyu AEO rehberimizde ele aldık.

Sektör Profesyonelleri İçin Çıkarımlar

• Verinizi makine okunabilir yayımlayın: Yapılandırılmış, kaynağı belli veri setleri yapay zekâ asistanlarının doğru sayıyı bulma ihtimalini artırır.
• MCP gibi bağlantı standartlarını izleyin: Ajanların verinize doğrudan erişmesi, doğal dil arayüzleri için yeni bir dağıtım kanalı açıyor.
• Yapay zekâ yönlendirmelerini analitikte ayırın: UNICEF örneğinde olduğu gibi asistan kaynaklı oturumları ayrı segment olarak raporlayın.
• Sayısal çıktıları doğrulayın: Modeller aynı soruya farklı zamanlarda farklı sayılar verebiliyor; yayımlamadan önce orijinal kaynağa bakın.

Sıkça Sorulan Sorular

UN System Data Commons nedir?

Google’ın açık kaynaklı Data Commons platformu üzerine kurulu, BM kuruluşlarının istatistiklerini doğal dil sorgularıyla arayabilen ve MCP desteği sunan yeni BM veri sistemi.

UNICEF testi hangi sonucu verdi?

Altı büyük dil modelinin küresel kalkınma göstergelerindeki ortalama doğruluğu yüzde 21,2 çıktı. Çalışma henüz hakem incelemesinden geçmedi.

Google bu projeye ne kadar destek verdi?

Google.org, platformun çekirdek altyapısını kurmak için 2 milyon dolarlık kapasite geliştirme fonu ve teknik destek sağladı.