stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
Sisyrinchium pusillum

Sisyrinchium pusillum, Sisyrinchium cinsine bağlı bir bitki türüdür.
Varlık (muhasebe)

Varlıklar, bir işletmenin finansal sağlığını ve sürdürülebilirliğini belirleyen temel unsurlardır.
Finansal muhasebede bir varlık bir işletme veya ekonomik bir varlık tarafından sahip olunan veya kontrol edilen herhangi bir kaynaktır. Pozitif ekonomik bir değer üretmek için kullanılabilen maddi veya maddi olmayan herhangi bir şeydir. Varlıklar, nakde çevrilebilen mülkiyet değerini temsil eder (nakitin kendisi de bir varlık olarak kabul edilir).
Bir firmanın bilanço firması tarafından sahip olunan varlıkların parasal değerini kaydeder. Bu paranın ve bir bireyin ya da işin değerli olduğunu gösterir. İki önemli varlık sınıfı vardır. Bunlar; maddi duran varlıklar ve maddi olmayan duran varlıklardır. Maddi duran varlıklar, dönen varlıklar ve duran varlıklar dahil olmak üzere çeşitli alt sınıfları içerir. Sabit varlıklar bina ve ekipman gibi ögeleri içerir ise dönen varlıklar, envanter sayılabilir.
Maddi olmayan duran varlıklar, firmasına pazar yerinde avantaj yaratmak için bir değere sahip fiziksel olmayan kaynaklar ve haklardır. Maddi olmayan duran varlıkların örnekleri; şerefiye, telif hakları, ticari markalar, patentler ve bilgisayar programları ve alacak hesapları, tahvil ve hisse senetleri gibi ögeler de dahil olmak finansal varlıklardır.
Örgün Tanım

Bir varlık, geçmiş olayların bir sonucu olarak ve gelecekteki ekonomik yararların işletmeye akmasına ve beklenen işletme tarafından kontrol edilen bir kaynaktır.
Varlıkların Özellikleri

Muhtemelen varlığın en kabul görmüş muhasebe tanımı Uluslararası Muhasebe Standartları Kurulu tarafından kullanılan şeklidir. "Bir varlık, geçmiş olayların bir sonucu olarak işletme tarafından kontrol edilen bir kaynaktır. Gelecekteki ekonomik yararların işletmeye aktarılması bekleniyor."
Makine gibi çalışanlar gelecekteki ekonomiye fayda üretebilir olsa bile, varlıkları kabul edilmez. Bir işletmenin, bir varlığın Framework'ün tanımını karşılamak için çalışanları üzerinde yeterli kontrole sahip olması gerekir.
Benzer şekilde, ekonomi bir varlık zenginliğini tutulabilen bir formdur.
Yeşilköy, Yakakent

| Yeşilköy |
| --- | --- |
Mahalle
Mahallenin haritadaki yeri
 Samsun
Koordinatlar: 41°37′01″N 35°28′05″E﻿ / ﻿41.617°K 35.468°D﻿ / 41.617; 35.468
Ülke:  Türkiye
İl: Samsun
İlçe: Yakakent
Coğrafi bölge: Karadeniz Bölgesi
İdare
 • Yönetici: Muhtar İhtiyar heyeti
Nüfus (2000): 584
Zaman dilimi: UTC+03.00 (TSİ)
İl alan kodu: 0362
Posta kodu: 55810
Resmî site 
Yeşilköy, Samsun ilinin Yakakent ilçesine bağlı bir mahalledir.
Coğrafya

Samsun iline 90 km, Yakakent ilçesine 8 km uzaklıktadır.
Nüfus

| Yıllara göre mahalle nüfus verileri |
| --- | --- |
2007: 
2000: 584    
1997: 566
Sisyrinchium quadrangulatum

Sisyrinchium quadrangulatum, Sisyrinchium cinsine bağlı bir bitki türüdür.
Sisyrinchium restioides

Sisyrinchium restioides, Sisyrinchium cinsine bağlı bir bitki türüdür.
Sisyrinchium rectivalvatum

Sisyrinchium rectivalvatum, Sisyrinchium cinsine bağlı bir bitki türüdür.
Sisyrinchium radicatum

Sisyrinchium radicatum, Sisyrinchium cinsine bağlı bir bitki türüdür.
Sisyrinchium rigidifolium

Sisyrinchium rigidifolium, Sisyrinchium cinsine bağlı bir bitki türüdür.
Sisyrinchium scabrum

Sisyrinchium scabrum, Sisyrinchium cinsine bağlı bir bitki türüdür.
Sisyrinchium rosulatum

Sisyrinchium rosulatum, Sisyrinchium cinsine bağlı bir bitki türüdür.
Sisyrinchium scalarium

Sisyrinchium scalarium, Sisyrinchium cinsine bağlı bir bitki türüdür.
Sisyrinchium sectiandrum

Sisyrinchium sectiandrum, Sisyrinchium cinsine bağlı bir bitki türüdür.
Sisyrinchium schottii

Sisyrinchium schottii, Sisyrinchium cinsine bağlı bir bitki türüdür.
Yapay zekâ güvenliği

Yapay zekâ güvenliği, yapay zekâ sistemlerinden kaynaklanabilecek kazaları, kötüye kullanımı veya diğer zararlı sonuçları önlemekle ilgilenen disiplinler arası bir alandır. Yapay zekâ sistemlerini ahlaki ve faydalı hale getirmeyi amaçlayan makine etiği ile yapay zekâ uyumunu kapsar ve yapay zekâ güvenliği, riskler için sistemleri izlemek ve onları son derece güvenilir hale getirmek gibi teknik sorunları kapsar. Yapay zekâ araştırmalarının ötesinde, güvenliği teşvik eden normlar ve politikalar geliştirmeyi içerir.
Motivasyonlar

Yapay zekâ araştırmacıları, yapay zekâ teknolojisinin oluşturduğu riskin ciddiyeti ve birincil kaynakları hakkında farklı görüşlere sahiptir. Yine de anketler, uzmanların yüksek sonuçlu riskleri ciddiye aldığını göstermektedir. Yapay zekâ araştırmacılarıyla yapılan iki ankette, katılımcıların ortalamasının genel olarak yapay zekâ konusunda iyimser olduğu, ancak gelişmiş yapay zekânın "son derece kötü (örneğin insan neslinin tükenmesi)" bir sonuca yol açma olasılığının %5 olduğu görülmüştür. 2022 yılında Doğal dil işleme (NLP) topluluğunda yapılan bir ankete katılanların %37'si, yapay zekâ kararlarının "en az topyekün bir nükleer savaş kadar kötü" bir felakete yol açabileceğinin makul olduğunu kabul etmiş veya zayıf bir şekilde kabul etmiştir. Akademisyenler kritik sistem arızalarından, önyargıdan, ve yapay zekâ destekli gözetimden kaynaklanan mevcut riskleri tartışmaktadır; teknolojik işsizlik, dijital manipülasyon  ve silahlanmadan kaynaklanan riskler; ve gelecekteki yapay genel zekânın kontrolünü kaybetmekten kaynaklanan spekülatif riskleri göze almaktadırlar.
Bazıları, 2015'te bunları "henüz gezegene ayak basmadığımız halde Mars'ta aşırı nüfus konusunda endişelenmek" ile karşılaştıran Andrew Ng gibi yapay genel zekâ ile ilgili endişeleri eleştirmiştir. Öte yandan Stuart J. Russell, Diğer taraftan Stuart J. Russell, "insan yaratıcılığını tahmin edebilmenin onu hafife almaktan daha iyi olduğunu" savunarak dikkatli olunması çağrısında bulunuyor.
Araştırma odağı

Yapay zekâ güvenlik araştırma alanları arasında sağlamlık, izleme ve hizalama yer almaktadır.
Araştırma odağı > Sağlamlık > Saldırıya karşı sağlamlık

Yapay zekâ sistemleri genellikle rakip örneklere veya "bir saldırganın kasten modelin hata yapmasına neden olacak şekilde tasarladığı makine öğrenimi (ML) modellerindeki girdilere" karşı savunmasız durumdadır. Örneğin, 2013 yılında Szegedy ve arkadaşları, bir görüntüye belirli algılanamaz bozulmalar eklemenin, görüntünün yüksek güvenle yanlış sınıflandırılmasına neden olabileceğini ortaya çıkarmıştır. Bu durum sinir ağları ile ilgili bir sorun olmaya devam etmektedir, ancak son çalışmalarda bozulmalar genellikle algılanabilecek kadar büyük olmaktadır.
Sağdaki tüm görüntülerin bozulma uygulandıktan sonra devekuşu olduğu tahmin edilmektedir. Solda yapay zekâ köpeği doğru tahin ediyor ama tititzlikle eklenen gürültü yüzünden yapay zekâ köpeği bir devekuşu olarak sınıflandırıyor. Bu da bize dikkatli bir şekilde oluşturulmuş gürültülerin yapay zekâyı yanlış sınıflandırmaya itebileceğini göstermektedir.
Saldırıya karşı sağlamlık genellikle güvenlikle ilişkilendirilir. Araştırmacılar, bir ses sinyalinin fark edilmeyecek şekilde değiştirilebileceğini ve böylece konuşmadan metne sistemlerinin bunu saldırganın seçtiği herhangi bir mesaja dönüştürebileceğini göstermiştir. Ağa izinsiz giriş  ve kötü amaçlı yazılım  tespit sistemleri de saldırganlara karşı dayanıklı olmalıdır çünkü saldırganlar saldırılarını bu tespit edicileri kandırmak için tasarlayabilir.
Hedefleri temsil eden modeller (ödül modelleri) de tersine dayanıklı olmalıdır. Örneğin, bir ödül modeli bir metin yanıtının ne kadar yararlı olduğunu tahmin edebilir ve bir dil modeli bu puanı en üst düzeye çıkarmak için eğitilebilir. Araştırmacılar, bir dil modelinin yeterince uzun süre eğitilmesi durumunda, daha iyi bir puan elde etmek ve amaçlanan görevde daha kötü performans göstermek için ödül modelinin zayıflıklarından yararlanacağını göstermiştir. Bu sorun, ödül modelinin düşmana karşı sağlamlığı geliştirilerek ele alınabilir. Daha genel olarak, başka bir yapay zekâ sistemini değerlendirmek için kullanılan herhangi bir yapay zekâ sistemi agresif olarak güvenilir olmalıdır. Bu, izleme araçlarını da içerebilir, çünkü daha yüksek bir ödül üretmek için potansiyel olarak manipüle edilebilirler.
Araştırma odağı > İzleme > Belirsizliğin tahmin edilmesi

İnsan operatörlerin, özellikle tıbbi teşhis gibi yüksek riskli ortamlarda, bir yapay zekâ sistemine ne kadar güvenmeleri gerektiğini ölçmeleri genellikle çok önemlidir. Makine öğrenimi modelleri genellikle olasılık çıktısı vererek güven ifade eder; bununla birlikte, özellikle ele almak üzere eğitildiklerinden farklı durumlarda genellikle aşırı güven duyarlar. Kalibrasyon araştırmaları, model olasılıklarının modelin doğru olma oranına mümkün olduğunca yakın olmasını amaçlamaktadır.
Benzer şekilde, anomali tespiti veya dağılım dışı tespiti, bir yapay zekâ sisteminin olağandışı bir durumda olduğunu tespit etmeyi amaçlamaktadır. Örneğin, otonom bir araçtaki bir sensör arızalıysa veya zorlu bir araziyle karşılaşırsa, sürücüyü kontrolü ele alması veya kenara çekmesi için uyarması gerekmektedir. Anomali tespiti, basitçe anormal ve anormal olmayan girdileri ayırt etmek için bir sınıflandırıcıyı eğiterek uygulanmaktadır, ancak bir dizi ek yöntem de kullanılmaktadır.
Araştırma odağı > İzleme > Kötü niyetli kullanımın tespiti

Akademisyenler  ve devlet kurumları, yapay zekâ sistemlerinin kötü niyetli aktörlerin silah üretmesine, kamuoyunu manipüle etmesine, veya siber saldırıları otomatikleştirmesine yardımcı olmak için kullanılabileceği yönündeki endişelerini dile getirmiştir. Bu endişeler, güçlü yapay zekâ araçlarını çevrimiçi olarak barındıran OpenAI gibi şirketler için mevcut bir endişe sebebidir. Kötüye kullanımı önlemek için OpenAI, kullanıcıları etkinliklerine göre işaretleyen veya kısıtlayan algılama sistemleri geliştirmiştir.
Araştırma odağı > İzleme > Şeffaflık

Sinir ağları sıklıkla kara kutular olarak tanımlanır; yani gerçekleştirdikleri çok sayıda hesaplama sonucunda aldıkları kararları neden aldıklarını anlamak oldukça zordur. Bu da arızaları önceden tahmin etmeyi zorlaştırmaktadır. 2018 yılında sürücüsüz bir araç, bir yayayı tespit edemeyerek ölümüne neden oldu. Yapay zekâ yazılımının kara kutu niteliği nedeniyle, arızanın nedeni belirsizliğini korumaktadır.
Şeffaflığın kritik faydalarından biri açıklanabilirliktir. Bazen, örneğin iş başvurularını otomatik olarak filtrelemek veya kredi notu atamak gibi, adaleti sağlamak için bir kararın neden verildiğine dair bir açıklama yapmak yasal bir zorunluluktur.
Bir diğer faydası ise arızaların nedeninin ortaya çıkarılmasıdır. Araştırmacılar, 2020 COVID-19 pandemisinin başlangıcında, tıbbi görüntü sınıflandırıcılarının alakasız hastane etiketlerine 'dikkat ettiğini' göstermek için şeffaflık araçlarını kullandılar.
Şeffaflık yöntemleri hataları düzeltmek için de kullanılabilir. Örneğin, "Locating and Editing Factual Associations in GPT" başlıklı makalede yazarlar, Eyfel kulesinin konumuyla ilgili soruları nasıl cevapladığını belirleyen model parametrelerini tespit edebilmişlerdir. Daha sonra bu bilgiyi düzenleyerek modelin sorulara kulenin Fransa yerine Roma'da olduğuna inanıyormuş gibi yanıt vermesini sağlamışlardır. Bu durumda yazarlar bir hataya neden olmuş olsalar da, bu yöntemler potansiyel olarak hataları etkili bir şekilde düzeltmek için kullanılabilir. Model düzenleme teknikleri bilgisayarla görüntülemede de mevcuttur.
Son olarak, bazı kişiler yapay zekâ sistemlerinin şeffaf olmamasının önemli bir risk unsuru olduğunu ve bu sistemlerin nasıl çalıştığının daha iyi anlaşılmasının gelecekte büyük çaplı arızaları önleyebileceğini ileri sürmüştür."İçsel" yorumlanabilirlik araştırması makine öğrenimi modellerini şeffaf olmaktan çıkarmayı amaçlamaktadır. Bu araştırmanın bir amacı, iç nöron aktivasyonlarının neyi temsil ettiğini tespit etmektir. Örneğin, araştırmacılar CLIP yapay zekâ sisteminde örümcek adam kostümlü insanların görüntülerine, örümcek adam çizimlerine ve 'örümcek' kelimesine tepki veren bir nöron tanımladılar. Ayrıca bu nöronlar veya 'devreler' arasındaki bağlantıların da izah edilmesini içermektedir. Örneğin, araştırmacılar dil modellerinin bağlamlarından nasıl öğrendiklerinde rol oynayabilecek transformatör dikkatindeki örüntü eşleştirme mekanizmalarını tanımlamışlardır. "İçsel yorumlanabilirlik" sinirbilim ile mukayese edilmektedir. Her iki durumda da amaç karmaşık bir sistemde neler olup bittiğini anlamaktır, bununla birlikte makine öğrenimi araştırmacıları mükemmel ölçümler alabilme ve keyfi çıkarımlar yapabilme avantajına sahiptir.
Araştırma odağı > İzleme > Trojanları tespit etmek

Makine öğrenimi modelleri potansiyel olarak 'trojan' veya 'arka kapı' içerebilmektedir: bunlar kötü niyetli aktörlerin bir yapay zekâ sisteminde oluşturdukları güvenlik açıklarıdır. Örneğin, trojanlı bir yüz tanıma sistemi, belirli bir mücevher parçası göründüğünde erişim izni verebilir; veya trojanlı bir otonom araç, belirli bir hareket tetikleyicisi görünene kadar normal çalışabilir. Bir saldırganın bir trojan yerleştirebilmesi için sistemin eğitim verilerine erişimi olması gerektiğini unutulmamalıdır. CLIP veya GPT-3 gibi bazı büyük modellerde halka açık internet verileriyle eğitildiklerinden bunu yapmak daha zor olmayabilir. Araştırmacılar, 3 milyon eğitim görüntüsünden sadece 300'ünü değiştirerek bir görüntü sınıflandırıcıya trojan yerleştirmeyi başardılar. Araştırmacılar, güvenlik riski oluşturmanın yanı sıra, trojanların daha iyi izleme araçlarının test edilmesi ve geliştirilmesi için somut bir ortam sağladığını ileri sürmektedir.
Araştırma odağı > Sistemik güvenlik ve sosyoteknik faktörler

Yapay zekâ sonsuz istikrarlı diktatörlükler yaratma potansiyeline sahiptir.
Ilya Sustkever hizalamanın önemi üzerine.
Yapay zekâ risklerinin (ve daha genel olarak teknolojik risklerin) yanlış kullanım veya kazalar şeklinde sınıflandırılması yaygındır. Bazı akademisyenler bu bakış açısının yetersiz kaldığını öne sürmüşlerdir. Örneğin, Küba Füze Krizi açıkça bir hata ya da yanlış teknoloji kullanımı sonucu ortaya çıkmamıştır. Politika analistleri Zwetsloot ve Dafoe şöyle yazmıştır: "Kötüye kullanım ve kaza bakış açıları, bir hasara yol açan nedensellik zincirinde yalnızca son adıma odaklanma eğilimi gösterir: Yani, teknolojiyi kötüye kullanan kişiye veya istenmeyen şekilde hareket eden bir sisteme... Ancak çoğu zaman, ilgili nedensellik zinciri çok daha uzun olmaktadır." Riskler genellikle rekabet baskısı, zararların yayılması, hızlı gelişim, yüksek düzeyde belirsizlik ve yetersiz güvenlik kültürü gibi 'yapısal' veya 'sistematik' etkenlerden kaynaklanmaktadır. Güvenlik mühendisliğinin daha geniş bağlamında, 'kurumsal güvenlik kültürü' gibi yapısal faktörler popüler STAMP risk analizi çerçevesinde merkezi bir öneme sahiptir.
Yapısal bakış açısından esinlenen bazı araştırmacılar, sosyoteknik güvenlik faktörlerini iyileştirmek için makine öğrenimini kullanmanın önemini vurgulamaktadır; örneğin, siber savunma için makine öğrenimini kullanmak, kurumsal karar verme sürecini iyileştirmek ve işbirliğini kolaylaştırmak mümkündür.
Araştırma odağı > Sistemik güvenlik ve sosyoteknik faktörler > Siber savunma

Bazı akademisyenler, yapay zekânın siber saldırganlar ve siber savunmacılar arasında zaten dengesiz olan oyunu daha da kötüleştireceğinden endişe duymaktadır. Bu durum 'ilk saldırı' güdülerini arttıracak olup daha agresif ve istikrarı bozucu saldırılara yol açabilecektir. Bu riski azaltmak için bazıları siber savunma konusuna daha fazla önem verilmesini önermektedir. Buna ek olarak, güçlü yapay zekâ modellerinin çalınıp kötüye kullanılmasını önlemek için yazılım güvenliği de çok önemlidir.
Araştırma odağı > Sistemik güvenlik ve sosyoteknik faktörler > Kurumsal karar alma mekanizmasının iyileştirilmesi

Yapay zekânın ekonomik ve askeri alanlarda ilerlemesi, benzeri görülmemiş siyasi sorunlara yol açacaktır. Bazı akademisyenler, yapay zekâ yarışı dinamiklerini, az sayıda karar merciinin dikkatli kararlarının çoğu zaman istikrar ve felaket arasındaki farkı belirlediği soğuk savaş ile kıyaslamıştır. Yapay zekâ araştırmacıları, yapay zekâ teknolojilerinin karar verme sürecine yardımcı olmak için de kullanılabileceğini ileri sürmüşlerdir. Örneğin, araştırmacılar yapay zekâ tahmin ve danışmanlık sistemleri geliştirmeye başlamıştır.
Araştırma odağı > Sistemik güvenlik ve sosyoteknik faktörler > İşbirliğini kolaylaştırmak

En büyük küresel tehditlerin çoğu (nükleer savaş, iklim değişikliği, vb.) işbirliği yapmanın zor olduğu konulardır. İyi bilinen tutsak ikilemi senaryosunda olduğu gibi, bazı dinamikler, kendi çıkarları doğrultusunda en iyi şekilde hareket etseler bile, tüm oyuncular için kötü sonuçlara yol açabilmektedir. Örneğin, hiç kimse müdahale etmezse sonuçları önemli olsa bile, hiçbir tekil aktörün iklim değişikliğini ele almak için ciddi girişimleri bulunmamaktadır.
Göze çarpan bir yapay zekâ işbirliği sorunu, 'dibe doğru yarıştan' sakınmaktır. Bu durumda ülkeler ya da şirketler daha yetenekli yapay zekâ sistemleri kurmak için yarışırken güvenliği ihmal edecek ve bu da ilgili herkese zarar veren feci bir kazayla sonuçlanacaktır. Bu gibi durumlara ilişkin endişeler, insanlar arasında ve potansiyel olarak yapay zekâ sistemleri arasında işbirliğini kolaylaştırmak için hem siyasi hem de teknik çabalara ilham vermiştir. Çoğu yapay zekâ araştırması, tekil etmenlerin birbirinden ayrı görevler yerine getirecek şekilde tasarlanması konusuna odaklanmaktadır. Akademisyenler, yapay zekâ sistemleri daha otonom hale geldikçe, etkileşim biçimlerini incelemenin ve şekillendirmenin önemli hale gelebileceğini belirtmişlerdir.
Araştırma odağı > Sistemik güvenlik ve sosyoteknik faktörler > Büyük Dil Modellerinin Zorlukları

Son yıllarda, büyük dil modellerinin geliştirilmesi, yapay zekâ güvenliği alanında eşsiz kaygılar ortaya çıkarmıştır. Araştırmacılar Bender ile Gebru ve diğerleri, bu modellerin eğitimiyle ilgili çevresel ve mali maliyetlerin altını çizerek, Transformatör modelleri için olduğu gibi eğitim süreçlerinin enerji tüketimi ve karbon ayak izinin önemli olabileceğini vurgulamışlardır. Dahası, bu modeller genellikle devasa, işlenmemiş İnternet tabanlı veri kümelerine dayanmaktadır; bu da egemen ve önyargılı bakış açılarını kodlayarak yeterince temsil edilmeyen grupları daha da ötekileştirebilir. Büyük ölçekli eğitim verileri çok geniş olsa da çeşitliliği güvence altına almaz ve genellikle ayrıcalıklı demografik grupların dünya görüşlerini yansıtarak mevcut önyargıları ve basmakalıp düşünceleri sürdüren modellere neden olmaktadır. Bu durum, bu modellerin görünüşte tutarlı ve akıcı metinler üretme eğilimi ile daha da şiddetlenmektedir; bu da kullanıcıları, " tesadüfi papağanlar" olarak tanımlanan bir fenomen olan, anlam ve niyetin olmadığı yerlerde anlam ve niyet atfetme konusunda yanlış yönlendirebilir. Dolayısıyla bu modeller toplumsal önyargıları güçlendirme, yanlış bilgi yayma ve aşırılık yanlısı propaganda ya da deepfake üretme gibi kötü niyetli amaçlarla kullanılma riski taşımaktadır. Bu zorlukların üstesinden gelmek için araştırmacılar, veri seti oluşturma ve sistem geliştirme konusunda daha dikkatli bir planlama yapılmasını savunmakta ve eşitlikçi bir teknolojik ekosisteme olumlu katkıda bulunan araştırma projelerine duyulan ihtiyacı vurgulamaktadır.
Yönetişimde

Yapay zekâ yönetişimi, genel olarak yapay zekâ sistemlerinin kullanımına ve geliştirilmesine rehberlik edecek normlar, standartlar ve düzenlemeler oluşturmakla ilgilenmektedir.
Yönetişimde > Araştırma

Yapay zekâ güvenlik yönetişimi araştırmaları, yapay zekânın potansiyel etkilerine ilişkin temel araştırmalardan belirli uygulamalara kadar uzanmaktadır. Temelde araştırmacılar, yapay zekânın geniş uygulanabilirliği nedeniyle toplumun birçok yönünü dönüştürebileceğini savunmuş, onu elektrik ve buhar makinesiyle karşılaştırmışlardır. Bazı çalışmalar, bu etkilerden oluşabilecek belirli riskleri öngörmeye odaklanmıştır; örneğin, kitlesel işsizlik, silahlanma, dezenformasyon, gözetim, ve gücün yoğunlaşmasından kaynaklanan riskler bunlara dahildir. Diğer çalışmalar, hızla gelişen yapay zekâ endüstrisini izlemenin zorluğu, yapay zekâ modellerinin kullanılabilirliği, ve 'dibe doğru yarış' dinamikleri gibi altta yatan risk faktörlerini araştırmaktadır.Askell, Amanda; Brundage, Miles; Hadfield, Gillian (10 Temmuz 2019). "The Role of Cooperation in Responsible AI Development". arXiv:1907.04534 $2. </ref> DeepMind'da uzun vadeli yönetişim ve strateji başkanı olan Allan Dafoe, yarışın tehlikelerini ve potansiyel işbirliği ihtiyacını vurgulamıştır: " Yapay zekâ güvenliği ve uyumu için, gelişmiş güçlü sistemler devreye sokulmadan önce yüksek derecede dikkatli olunması neredeyse gerekli ve yeterli bir koşul haline gelecektir; fakat aktörler, ilk girenlere büyük getiri sağlayacak ya da göreceli avantaj sağlayacak bir alanda rekabet ediyorlarsa, kendilerine idealin altında bir dikkat düzeyi tercih etmeleri yönünde baskı yapılacaktır."  Bir araştırma akışı, yapay zekâ hesap verebilirliğini değerlendirmek, yapay zekâ tabanlı sistemlerin denetimlerine rehberlik etmek ve desteklemek için yaklaşımlar, çerçeveler ve metotlar geliştirmeye yoğunlaşmaktadır.
Yönetişimde > Yerel Yapay Zekâ Güvenlik Önlemlerini Küresel Çözümlere Ölçeklendirmek

Yapay zekâ güvenliği sorununu ele alırken, yerel ve küresel çözümler arasındaki ayrımı vurgulamak önemlidir. Yerel çözümler, bireysel yapay zekâ sistemlerine odaklanarak güvenli ve faydalı olmalarını sağlarken, küresel çözümler çeşitli yetki alanlarındaki tüm yapay zekâ sistemleri için güvenlik önlemleri uygulamaya çalışmaktadır. Bazı araştırmacılar  yerel güvenlik önlemlerinin küresel düzeye aktarmanın gerekliliğini savunarak bu küresel çözümler için ayrı bir sınıflandırma önermektedir. Bu yaklaşım, hiçbir kuruluşun yapay zekâ teknolojileriyle ilişkili riskleri etkili bir şekilde yönetemeyeceğini belirterek, yapay zekâ güvenliğinin uluslararası yönetişiminde işbirliğine dayalı çabaların önemini ortaya koymaktadır. Bu bakış açısı, dünya çapında gelişmiş yapay zekâ sistemlerinin ortaya çıkardığı karmaşık zorlukların üstesinden gelmeyi amaçlayan uluslararası politika oluşturma ve düzenleyici çerçevelerde devam eden çabalarla uyumludur.