42AI Perde Arkasından Çıktı: $62.5M ve “İnsan Davranışını Tahmin Edebilen” Bir Dünya Modeli

Bu, doğrudan bilim kurgudan alınmış bir soru: Yapay zeka, siz karar vermeden ne yapacağınızı tahmin edebilseydi? Hatta tamamen yeni bir durumda bile?

İsrail merkezli 42AI, tam da bunu yapabilen bir “davranışsal dünya modeli” geliştirdiğini duyurdu ve yeni yeni gizlilik perdesini kaldırdı; şirket, arkasında 62,5 milyon dolar tohum yatırımıyla.

“Davranış belirleyici (deterministik) değil; sürekli olasılıksal bir yapıda,” 42AI’nın CEO’su ve kurucu ortağı Amit Gal-Or, şirketin iddia ettiği bu iddiayı gerekçelendirmemi sorduğumda TechCrunch’a şöyle yanıtladı: İnsanların, koşulları değişse bile kararlarını etkileyen temel psikolojik eğilimlere sahip olduğunu, girişimin de tam olarak bunu ölçüp modelin anlayabileceği veriye dönüştürmeye çalıştığını savunuyor.

“Bir hafta sonra farklı bir insan olmuş olabilirsiniz, ancak eğilimleriniz her zaman belirli alanlarda bir olasılık veya dağılım biçiminde ortaya çıkacak,” kurucu ortağı ve CTO’su Ehud Ezra ekliyor. Şirketin iddiasına göre modelin yaptığı da tam olarak bu: Bir kişinin belirli bir karar verme olasılığını göstermek.

42AI, modelin insanların içsel motivasyonlarını çözmeye çalıştığını, önceki davranışlara dayanarak örüntüleri dışarıya yansıtmadığını belirtiyor. Bunu başarmak için 42AI, insanların görünüşte alakasız olaylara nasıl tepki verdiğini inceliyor. Örneğin bir yatırımcı veya trader için böyle olaylar KYC süreçlerini tamamlamayı, kaydırmayı (onboarding), destek çağrılarını, para transferlerini veya hisse senedi işlemlerini içerebilir.

“Kişi, ilk süreçte destek veya satış ekibiyle konuştuğunda […] duygu durumuna (sentiment), sese ve yaptıkları pek çok etkileşime bakıyoruz; kaç kez aradığına ve benzeri konulara,” Ezra ekliyor. “Ve bu noktaların tümü modele giriyor. Sonrasında ise etkileşimler devreye giriyor: Nasıl, ne zaman alıp sattığınızı ve o aşamada piyasaya bakıyoruz.”

“Bu yüzden dünyaya nasıl baktıklarını anlamaya çalışıyoruz. Bir dünya modelinde her birey dünyadır” diye ekledi.

Wiz’in PHP2Shell ve yaklaşan ‘vulnpocalypse’ (güvenlik açığı felaketi) konusundaki CTO’su | Equity Podcast

Şirket daha sonra bu gözlemleri, kişilik özelliklerinin matematiksel temsillerine dönüştürüyor ve bunları farklı koşullar altındaki olası kararlara dair olasılıkları ortaya koyan dönüştürücü (transformer) tabanlı bir dünya modeline besliyor. (Şirket, tahminleri için açıklamalar üretmek üzere ayrı bir dil modeli kullanıyor.)

Ezra, modelin simülasyonlar sırasında bir kişinin temel eğilimlerini koruyacak şekilde eğitildiğini söyledi. Böylece biri genellikle riskten kaçınıyorsa, ancak model aniden onu bir risk alıcı gibi gösteriyorsa, “hedef isabattan çıkıyor” dedi ve modelin eğitim ödüllerinin nasıl yapılandırıldığını açıkladı.

42AI, bu yaklaşımı geliştirmek için üç yıl harcadı; psikoloji araştırmalarını nörobilim ve genetikle birleştirdi, ayrıca psikoloji ve PTSD konularında uzmanların yanı sıra 2011 Kimya alanında Nobel Ödülü’ne layık görülen Dan Shechtman’dan da destek aldı.

Gal-Or, ekibin önce psikolojik değerlendirmeler ve davranışsal senaryolar aracılığıyla binlerce kişiyi incelediğini, ardından 2 milyondan fazla kişiyi kapsayan devlet ve biyobank veri setlerini eklediğini söyledi. Müşteri veri setlerinin sonradan neredeyse 30 milyon kişiyi kapsayacak şekilde genişletildiğini belirtti.

Canlı yayımlamalarda model, müşterilerin mevcut kayıtlarını, işlemleri ve destek çağrılarını dahil analiz ediyor. Gal-Or, sistemin kişisel olarak tanımlanabilir bilgiye ihtiyaçmediğini vurguladı ve “model kişinin kim olduğunu hiç bilmez” dedi. Yine de şirket, bağlantılı müşteri faaliyetlerinden bireysel davranış profilleri oluşturmaya devam ediyor gibi görünüyor.

Piyasa işlemlerini tahmin ederken 42AI, modelinin %98 doğruluk sağladığını iddia ediyor; ancak Gal-Or bunun, her işlemin doğru tahmin edilip edilmediğinden çok, işlem akışlarının tahmin edilen bir aralığa düşüp düşmediğinin bir ölçüsü olduğunu açıkladı.

Aynı zamanda modelin, ticaret yönü ve hacim tahmininde tutarlı bir şekilde 0,8 ile 0,85 arasında bir F1 puanına ulaştığını belirtti. (F1 puanı, bir sınıflandırma modelinin doğru tahminlerle yanlış alarmlar ve kaçırılan olaylar arasındaki dengeyi ne kadar iyi kurabildiğini ölçen, makine öğreniminde kullanılan bir ölçümdür.)

Modelin her yerde çalışabileceğini de düşünmemek gerek, çünkü hâlâ bir kutu içindeki bir makine. “Doğal bir tavan var, çünkü bir kişinin yaşadığı her şeye gerçekten erişiminiz yok,” dedi Gal-Or. Ezra, sistemin doğruluğunun da önemli durum bağlamlarını kaçırdığında zedilendiğini açıkladı; örneğin biri, bir arkadaşından veya iş arkadaşından aldığı tavsiye üzerine ticaret tercihlerini değiştirmeyi seçtiğinde böyle bir durum ortaya çıkıyor.

Gal-Or, 42AI’nin likidite, teminat gereksinimleri ve riskten korunma (hedging) pozisyonlarını yönetmek için onu kullanan 10 büyük aracıyla çalıştığını söyledi. Şirketin daha fazla müşteri kazanmaya devam ettiğini belirtti ve bir tutar belirtmek istememekle birlikte, “yedi haneli” rakamın üzerinde gelir elde ettiğini kaydetti.

Müşteriler, girişime ya düz bir ücret ya da platformun onlara kazandırdığı değerin bir yüzdesini ödüyor. Bir aracının, dinamik riskten korunma (hedging) yoluyla yaklaşık 30 milyon dolar ek değer yarattığını iddia etti.

62,5 milyon dolarlık tohum yatırımı, kurucular ve Infinity Group tarafından üç yıl içinde sağlandı ve tamamen dış yatırımcılardan toplanmadı, dedi Gal-Or. Infinity, aynı zamanda 42AI’nin yönetim kurulu başkanı ve kurucu ortağı olan babası Amir Gal-Or tarafından kuruldu. 42AI şimdi daha fazla para toplamayı planlıyor.

Finansın ötesinde, 42AI bugün modelini oyun, dolandırıcılık önleme ve siber güvenlik alanlarında uygulama olanaklarını araştırıyor ve bir gün onu robotların ve AI ajanlarının insanları anlamalarına yardımcı olmak için kullanmayı umuyor. Ancak bu, muhtemelen hâlâ uzak bir hedef: Ezra, modelin her yeni alan için kurallar ve bağlamlar üzerinde eğitilmesi gerektiğini kabul etti.

Ve tüm AI araçlarında olduğu gibi, 42AI’nın teknolojisinin de rahatsız edici olabilecek bir yanı var: Bir aracı kurum müşterilerinin ne yapabileceğini tahmin edebiliyorsa, bu bilgiyi kendi çıkarları için kullanmaya kim engel olabilir? Ezra, bunu gündeme getirdiğimde bunun “geçerli bir endişe” olduğunu kabul etti ve kurucular düzenlemelere, gözetime ve dahili bir etik kuruluna işaret etti; ancak teknolojiyi, profilleştirdiği insanların kendisine karşı avantaj elde etmek için kullanmasını engelleyecek bir şey olup olmadığını açıklamadılar.

Amit Gal-Or ise teknolojinin böyle risklerle başa çıkmasına yardımcı olabileceğinden emindi. “Aslında çözümün bir parçası olmaktan çok gurur duyuyoruz; bu sorunun çözümüyüz,” dedi.