Pacific Northwest National Laboratory ve OpenAI, federal izin süreçlerini hızlandırmak için iş birliği yapıyor

Federal hükümetin kritik altyapı projelerine izin verme biçimini modernleştirmek, daha hızlı, daha güvenli ve daha rekabetçi bir ABD ekonomisi inşa etmek için kritik önemde. Enerji projelerinden ve ileri üretimden ulaştırma ve su sistemlerine kadar, izin süreçleri, umut vadeden fikirlerin ne kadar hızlı gerçek yatırımlara dönüşeceğini belirliyor. Ancak bugün çevresel ve teknik incelemeler çoğu zaman yıllar sürüyor; bu da yeniliği yavaşlatıyor, maliyetleri artırıyor ve bu projelerin topluluklara sağlayacağı faydaları geciktiriyor.

Bu nedenle OpenAI, ABD Enerji Bakanlığı’na bağlı Pacific Northwest National Laboratory (PNNL) ve onun PermitAI^TM⁠(yeni bir pencerede açılır) ekibiyle, kodlama otonom ajanlarının federal izin çalışmalarını sorumlu bir şekilde hızlandırmaya yardımcı olup olamayacağını değerlendirmek için ortaklık kurdu. Enerji Bakanlığı Politika Ofisi tarafından finanse edilen bir girişim olan PermitAI ve OpenAI, Ulusal Çevre Politikası Yasası (NEPA) inceleme süreci konusunda uzman 19 konu uzmanıyla birlikte çalışarak, çevresel etki değerlendirmeleri taslağı hazırlama gibi NEPA iş akışlarıyla ilgili görevlerde yapay zekâ modellerinin performansını ölçmek için DraftNEPABench adlı bir kıyaslama seti tasarladı.

18 federal kurumdan NEPA doküman bölümlerini kapsayan temsilî bir taslak hazırlama görevleri setinde, 19 uzman, genelleştirilmiş kodlama otonom ajanlarının NEPA doküman taslak hazırlama çalışmalarını bölüm başına 1 ila 5 saat arasında hızlandırma potansiyeline sahip olduğunu tespit etti—taslak hazırlama süresinde yaklaşık %15’e varan bir azalma—bu da yapay zekânın karmaşık kamu süreçlerini nasıl destekleyebileceği konusunda anlamlı bir ilerlemeye işaret ediyor.

Federal izin süreçleri, hükümette karmaşık ve yoğun dokümantasyon gerektiren bir süreçtir. İncelemeler genellikle yüzlerce sayfalık teknik raporların okunmasını, bilgilerin birden fazla kaynaktan çapraz kontrol edilmesini ve düzenleyici gereklilikleri karşılaması gereken ayrıntılı analizlerin yazılmasını gerektirir.

Bu iş birliği kapsamında, OpenAI ve PNNL,⁠(yeni bir pencerede açılır) genelleştirilebilen kodlama otonom ajanlarının (bu durumda Codex CLI) GPT‑5 gibi akıl yürütme modellerinden, dosya sistemi içeren araştırma, teknik analiz ve rapor yazımı görevlerinde performans elde etmenin etkili bir yolu olma gücünü inceledi. Modellere (genellikle kodlama görevleri için kullanılan) bir komut satırı arayüzüne erişim verildiğinde, el yapımı sezgisel kurallardan daha genel stratejiler kullanarak görevleri çözebiliyorlar. Bu ajanların şunları yapması gerekiyor:

• Yüzlerce sayfalık teknik ve düzenleyici içeriği kapsayan dokümanları okuyup doğru şekilde sentezlemek
• Çok sayıda çevresel, mühendislik ve düzenleyici kaynak arasında olguları doğrulamak
• Son derece ayrıntılı hukuki ve teknik kriterleri karşılayan yapılandırılmış raporlar taslaklamak

Amerika Birleşik Devletleri’nin ekonomisini bu Zekâ Çağı’nda⁠(yeni bir pencerede açılır) büyütmeye devam edebilmesi için, güvenli, sorumlu ve hızlı bir şekilde inşa edebilmesi gerekiyor. Yapay zekâ sistemleri fiziksel dünyayı giderek daha fazla etkilerken, bunların inşaat mühendisliği, çevresel analiz ve düzenleyici analiz gibi alanlardaki yeteneklerini anlamamız gerekiyor. Zaman içinde, gelişmiş modellerin, yeni ve daha güvenli teknolojiler geliştirmeye, doğal kaynakları korumaya ve insan ihtiyaçlarını karşılamaya yardımcı olurken, yasa ve yönetmelikleri de doğru bir şekilde anlaması gerekecek.

50 yılı aşkın süredir bu süreç, federal kurumların köprüler, enerji santralleri, iletim hatları ve üretim tesisleri gibi projelerin çevresel etkilerini incelemesini ve belgelemesini zorunlu kılıyor. Bu kıyaslama seti, günümüz yapay zekâ modellerinin bu iş akışlarını hızlandırırken insanlara sorumlu bir şekilde nerelerde yardımcı olabileceğini belirlemeye yardımcı oluyor.

Otonomiyi daha güvenli hâle getirmenin yanı sıra, bu çalışma uzmanlar ve yapay zekâ için daha iyi arayüzlerin tasarlanmasını da ilerletebilir. Statik PDF’lerin ötesine geçerek, kodlama otonom ajanları, insan değerlendiricilerin doğrulamasını kolaylaştıran, yaptıkları çalışmalardan dinamik olarak web tabanlı raporlar ve etkileşimli görselleştirmeler üretebilir.

Yapay zekâ ile kurumlar, teklifleri daha verimli bir şekilde inceleyip, iyileştirip onaylayabilecek ve kamu çalışanları, işlerinin zaman alan kısımlarını üstlenen yapay zekâ otonom ajan ekiplerinden destek alarak yargı, denetim ve karmaşık karar alma süreçlerine odaklanabilecek. Bu çalışma, OpenAI’nin kamu hizmetine yönelik daha geniş taahhüdü ve kamu görevlilerini daha etkili ve desteklenmiş kılacak araçlarla donatmayı amaçlayan OpenAI for Government hedefiyle uyumlu.

Bu kıyaslama seti, bağlamın erişilebilir olduğu, iyi tanımlanmış taslak hazırlama görevlerinde model yeteneklerini değerlendiriyor; gerçek dünyadaki izin kararlarının tüm belirsizliğini ve takdir payını kapsamıyor. Modellerin insan değerlendiricilere nerelerde yardımcı olabileceğini netleştirmek için doğruluk ve doğru kaynak kullanımı üzerinde duruyor. Başarısızlık örneklerini incelerken, bazı “hataların” aslında güncel olmayan referanslardan ve zayıf değerlendirme ölçütlerinden kaynaklandığını gördük ve değerlendirme şemalarını buna göre güncellememiz gerekti. Daha genel olarak, kaynak materyaller eksik, tutarsız veya güncel değilse, modeller bu tutarsızlıkları açık talimatlar olmadan her zaman tespit etmeyebilir. Gerçek dünya uygulamalarında uzman geri bildirimi ve yineleme daha olasıdır; bunun da bu kendi içinde kapalı kıyaslama görevlerinde rapor edilenden daha iyi performans sağlaması beklenir.

OpenAI, federal kurumların izin süreçlerini sadeleştirmesine yardımcı olmak üzere tasarlanan PermitAI⁠(yeni bir pencerede açılır) uygulamalarına yönelik çözümleri daha da geliştirmesi ve iyileştirmesi için PNNL’yi destekliyor. Zaman içinde, federal incelemeye tabi altyapı projelerinde ortalama onay süresinin aylardan haftalara düştüğünü görmeyi, böylece proje geliştirmeyi hızlandırmayı, ABD’nin rekabet gücünü artırmayı ve uzun vadeli ekonomik büyümeyi desteklemeyi bekliyoruz.