XRack, kurumların kullandığı büyük dil modellerini (LLM) yalnızca soru yanıtlayan yazılımlar olmaktan çıkarıp, kendi hafızası, yetkileri, sorumluluk sınırları ve gözlem/denetim mekanizmaları tanımlanmış yapay zeka sistemlerine dönüştüren kurumsal bir işletim sistemi geliştiriyor. Girişim, bilişsel çalışma ortamı standardı sunarak yapay zeka ajanlarının kararlarını, yetkilerini ve sonuçlarını izlenebilir hale getirmeyi hedefliyor.
XRack'in çalışma prensibi, dil modellerinin önerdiği eylemlerin gerçekleştirilmeye yetkili olmadığı ve bir aracın "işlem başarılı" yanıtının gerçek dünyada sonucun oluştuğunu kanıtlamadığı gözlemine dayanıyor. Sistem, yapay zekanın karar alırken hangi bilgilere dayandığını, hangi varsayımları kullandığını, geçmiş deneyimlerden nasıl yararlandığını ve neden belirli bir eylemi seçtiğini yapılandırılmış biçimde takip ediyor. Eyleme geçilmeden önce kimlik, rol, kurumsal politika, risk seviyesi ve yetki kapsamı kontrol ediliyor; işlem sonrasında ise dış sistem yeniden gözlemlenerek beklenen sonucun gerçekleşip gerçekleşmediği doğrulanıyor.
Örneğin, yapay zeka bir müşteriye iade sözü verdiğinde veya ödeme başlattığında, modelin "işlem tamamlandı" demesi yeterli kabul edilmiyor. Önce işlemin kim adına ve hangi yetkiyle yapılabileceği belirleniyor, ön koşullar kontrol ediliyor, işlem kayıtlı ve sınırlandırılmış bir eylem olarak yürütülüyor, ardından gerçek sonuç beklentiyle karşılaştırılıyor. Bu sayede sistem kendini kalibre edebiliyor.
Tüm bu süreçte oluşan kararlar, iddialar, varsayımlar, taahhütler, yetki kontrolleri, eylem girişimleri ve doğrulanmış sonuçlar, blockchain teknolojisi kullanılarak geriye dönük olarak incelenebilen bir kanıt zincirine bağlanıyor. Blockchain kullanımı, kanıtların denetçilere tam, değiştirilemez ve eksiksiz sunulmasını sağlıyor. Kanıt sistemi öncelikle kurumun kendi altyapısında, şifreli ve hash zincirli olarak çalışıyor; ihtiyaç halinde özel blockchain ağlarına sabitlenebiliyor.
XRack, kurumun kendi sunucularında, özel bulutunda, VPC ortamında veya yerel modellerle internete kapalı sistemlerde çalışacak şekilde tasarlanıyor. Kurumlar model sağlayıcısını kendileri seçiyor; kurumsal hafıza, yetki politikaları, operasyon kayıtları ve denetim kanıtları müşterinin kontrolünde kalıyor.
Girişim, 2024 yılında Ege Doğan Dursun ve Hüseyin Ersay tarafından kuruldu. Ege Doğan, yapay zeka mühendisliği, bilişsel mimari ve teknik ürün geliştirme tarafına; Hüseyin ise hukuk, yasal uyumluluk, yapay zeka regülasyonları ve yönetişim alanlarına liderlik ediyor. Şu anda 8 kişilik multidisipliner bir ekiple çalışan şirket, 3 yapay zeka mühendisi, 2 full-stack geliştirici, 1 UX tasarımcısı ve ürün ile proje yönetiminden sorumlu 2 kişiye ev sahipliği yapıyor.
Yaklaşık 2 yıldır kesintisiz geliştirilen ürünün araştırma ve mimari temelleri, kuruluştan daha eskiye dayanıyor. Kurucu ortak Ege Doğan Dursun, yaklaşık 5 yıldır beynin bilişsel işlevleri tek bir merkezden değil, birbirinden ayrışan ancak sürekli etkileşim halindeki nöral ağlar üzerinden nasıl yürüttüğü üzerine araştırmalar yapıyor. XRack, insan beynini birebir taklit etmeyi amaçlamıyor; beyindeki işlevsel ayrışma prensibini, yapay zeka sistemlerini daha gözlemlenebilir ve denetlenebilir hale getirecek bir yazılım mimarisine uyarlıyor.
Geleneksel ajan sistemlerinde, bir eylemin dayanakları eylemden önce yapılandırılmış ve değiştirilemez bir kayıt olarak tutulmayabilir. Bu durumda modele "Bunu neden yaptın?" diye sorulduğunda alınan yanıt, karar sürecinin tarihsel kaydı değil, modelin o anda ürettiği yeni bir açıklama olabilir. XRack, eylemin dayanaklarının, kullanılan kanıtların, değerlendirilen alternatiflerin ve yetki kontrollerinin eylemden önce kaydedilmesini; eylemin ise ancak bu aşamalardan sonra gerçekleştirilmesini amaçlıyor.
Platform; kullanılan kaynakların güven düzeyini, geçmiş deneyimlerden hangi kayıtların geri çağrıldığını, bir eylemin hangi değerlendirme ve gerekçelere dayanarak seçildiğini ve işlemin hangi yetki kapsamında gerçekleştirildiğini kayıt altına alıyor. Ayrıca eylemden beklenen sonuç ile gerçek dünyada ortaya çıkan sonuç arasındaki fark kontrol edilebiliyor. Bu deneyim sonucunda güncellenen dersler, güven puanları ve diğer öğrenilebilir parametreler de sistemin kendini geliştirmesine katkı sağlıyor.
Neden önemli
XRack'in yaklaşımı, kurumsal yapay zeka kullanımında kritik bir boşluğu hedefliyor: hesap verebilirlik. Geleneksel sistemlerde yapay zekanın karar süreçleri kara kutu olarak kalırken, XRack bu süreçleri şeffaf ve denetlenebilir hale getiriyor. Blockchain ile kanıt zinciri oluşturulması, denetçilere değiştirilemez kayıtlar sunarak yasal uyumluluk ve regülasyon ihtiyaçlarına yanıt veriyor. Kurumların kendi altyapılarında çalışabilme esnekliği, veri gizliliği ve kontrolü açısından önemli bir avantaj sağlıyor. Bu özellikler, yapay zeka ajanlarının kurumsal süreçlerde daha geniş kabul görmesinin önünü açabilir.
