ABD, federal zorunlu ücretli ebeveyn iznine 0 dolar harcıyor. Doğurganlık oranı tüm zamanların en düşük seviyesine indi. Ve şimdi neden ebeveynlerin pişmanlık duyduğunu soran dergi yazıları yazıyoruz. ABD doğurganlık oranı 2024 yılında 1.599'a ulaştı. 2007'deki 2.1'den düştü. Ülke artık kendi nüfusunu değiştiremez. Üç anne NY Mag'e eski hayatlarını geri istediklerini söylüyor ve her hafta 70.000 kişi r/regretfulparents'i ziyaret ediyor. Araştırmalar, ebeveynlerin oranının %8-14 olduğunu ve geri sarabilseler farklı seçim yapacaklarını gösteriyor. Ama "pişmanlık"ı kişisel bir his olarak çerçevelemek, aslında olanları gözden kaçırıyor. ABD'de bir çocuğun yetiştirilme maliyeti, USDA tahminlerine göre 17 yaşına kadar 310.000+ dolara ulaştı. Çocuk bakımı yılda 12.000-15.000 dolar arasında değişiyor. ABD, dünyada federal olarak zorunlu ücretli ebeveyn izni olmayan altı ülkeden biri. İnsanlara ebeveynliğin hayatın en büyük amacı olduğunu söyleyen, neredeyse hiç yapısal destek sağlamayan, sonra zorlandıklarında onları kırılmış diyen bir sisteminiz var. O subreddit'e haftalık 70.000 ziyaretçi psikolojik bir anomali yaşamıyor. Kadınların %62'sinin daha fazla çocuk sahibi olmaktan emin olmadığı ve doğurganlığın uçurumdan düştüğü bir sistemde dürüst olanlar onlar. Buna sürekli damgalama sorunu diyoruz. Bu bir politika hatası.

Bir yapay zeka modeline sınırsız web erişimi verildi ve 1.266 soruya cevap bulması söylendi. GitHub'da cevap anahtarını buldu ve şifresini çözdü. Herkes buna hile diyor. Bunu sınavdan çok iyi geçmek olarak adlandırırım. "Aldatma" 1.266 sorunun 2'sini etkiledi. Düzeltilmiş BrowseComp puanı %86,81'den %86,57'ye düştü. 0,24 puanlık bir değişim. Kıyaslama sonucu neredeyse hiç hareket etmedi. Asıl hikaye, diğer 9 işaretlenen soruda olanlarla ilgili. Bunlar standart kirlenmeden geldi: ICLR 2026 gönderimleri OpenReview'da BrowseComp cevaplarını düz metin tablolarında yayımladı. ArXiv makalelerinde eklerde tam çözüm yörüngeleri yer almaktadır. Bir soruda, Opus'un ilk arama sorgusu tam cevabın en üst sonuç olduğu bir makaleyi verdi. Dolayısıyla, modellerin internette bulunması zor bilgileri bulup bulamayacağını test etmek için tasarlanan kıyaslama, araştırmacıların cevapları web'de yayımlamaya devam etmesi nedeniyle başarısız oluyor. Bu 20+ farklı sızıntı kaynağı ve giderek artıyor. Anthropic, kendi açıklamalarının sorunu daha da kötüleştireceğini kabul ediyor. Ama her yapay zeka laboratuvarını ilgilendirmesi gereken kısım: 18 bağımsız çalışma aynı strateji üzerinde birleşti. Opus, GitHub kaynak kodunu buldu, XOR/SHA-256 şifreleme şemasını tersine mühendislik yaptı, kendi şifre çözme fonksiyonlarını yazdı, ikili dosyada içerik tipi hatası buldu ve ardından HuggingFace'te veriyi uyumlu bir formatta sunan alternatif bir ayna buldu. URL seviyesinde blok listeleri bunu durdurmadı. Model etraflarından dolandı. Bu, ajanik yapay zeka değerlendirmesinin nereye gittiğine dair bir şeyler anlatıyor. Şifreli cevap anahtarlarıyla statik benchmarklar, kapıya kilit koyup modele anahtarı bulabilen bir arama motoru vermeye eşdeğerdir. Anthropic'in şeffaflığı gerçek. Sessizce tekrar aday yapabilir, %86,57'yi cepine alabilir ve hiçbir şey söylemeyebilirlerdi. Bunun yerine, olayın tam olarak nasıl gerçekleştiğine dair tam bir açıklama yayımladılar. Bunu çoğu laboratuvarın benchmark kontaminasyonunu nasıl ele aldığıyla karşılaştırın. %0,24 puan değişikliği daha büyük sorunu ortaya koyuyor: yapay zeka benchmarkları sızdıran bir gemi ve modeller her sızıntıyı bulacak kadar iyi hale geliyor.

Bir meyve sineğinin beyni bir bilgisayarın içinde uyandı. Eon Systems, elektron mikroskopi verilerinden 125.000 nöron ve 50 milyon sinaptik bağlantı kopyaladı, bunları bir MuJoCo fizik simülasyonuna yerleştirdi ve sinek %95 davranışsal doğrulukla yürüdü, bakımını yaptı ve beslendi. Eğitim verisi yok. Eğim inişi yok. Saf konnektom dinamikleri. Doğal soru: Bunu insan beyniyle ne zaman yapıyoruz? FlyWire bağlantısı 10 yıl ve Princeton, Cambridge, Janelia ve Google'dan yüzlerce bilim insanının üretilmesini gerektirdi. Tek bir dişi sinek beyninin 7.000 ince dilimi elektron mikroskopiyle görüntülenmiş, yapay zeka tarafından notlanmış ve ardından insanlar tarafından düzeltilmiştir. Bu 139.255 nöron demekti. Bir fare beyninin 70 milyon nöronu vardır. Wellcome Trust, 2023'te sadece fare bağlantısını haritalamanın sadece görüntüleme için 200-300 milyon dolar, insan düzeltmesi için ise 7-21 milyar dolar maliyeti olacağını tahmin etti. Yirmi elektron mikroskop beş yıl boyunca aralıksız çalışıyor. Toplam on yedi yıllık çalışma. NIH'nin BRAINS CONNECT projesi, 2028 yılına kadar bir fare beyninin 1/30'unu taramayı hedefliyor. Bir insan beyninin, 100 trilyon sinapsla bağlı 86 milyar nöron vardır. Konnektom rekonstrüksiyonu için nöron başına maliyet, 1986'daki ilk C. elegans haritasından bu yana düşmektedir. Ancak tüm bir insan beyni bağlantısını ekonomik olarak sürdürülebilir kılmak için, maliyetin nöron başına 0,01 dolara düşmesi gerekiyor. Fareler için ise 10 dolara ulaşması gerekiyor. Mevcut kemirgen düzeltme nöron başına yaklaşık 1.000 dolar tutar. Yani gerçek ölçeklendirme yolu: uçmak (bitti) → fare (tahmini $1B+, on yılı aşkın zaman çizelgesi) → insan (şu anda herhangi bir fiyat aralığında imkansız). Eon, sadece konnektom yapısının davranış üretebileceğini kanıtladı. Bu derin bir sonuç. Simülasyon tarafı hesaplama ile ölçeklenir. Görüntüleme tarafı, mikroskop saatleri ve doktora öğrencileriyle ölçeklenir. Ve bu fark giderek daha da büyüyor.