AISHE Projesi: Kapsamlı Bir Uzman Raporu

~~(toc) #title=(İçerik tablosu)~~

AISHE (Yüksek Deneyimli Yapay Zeka Sistemi) projesi , yapay zeka destekli alım satımda köklü bir paradigma değişimini temsil ediyor. Sadece alım satım sinyalleri sağlamanın ötesine geçerek, kullanıcı tanımlı parametreler dahilinde tamamen otonom kararlar alıyor. Bu yaklaşım, insan yorumlamasına ve buna bağlı işlem gecikmelerine olan ihtiyacı ortadan kaldırarak finansal alım satımdaki kritik sorunları ele alıyor.

AISHE'nin benzersiz pazar konumu birkaç temel özelliğe dayanmaktadır: İlk olarak, yerel veri işleme ve kapsamlı kullanıcı kontrolü sağlayan merkezi olmayan, istemci tabanlı bir mimariyle karakterize edilir. İkinci olarak, proje, 16 yıl boyunca geliştirilen ve onu dış yatırımcılardan ve onların kısa vadeli getiri beklentilerinden bağımsız kılan olağanüstü bir öz finansman modeliyle desteklenmektedir. Bu stratejik bağımsızlık, kısa vadeli kârlılık baskısına maruz kalmadan teknolojik gelişime ve stratejik karar almaya uzun vadeli odaklanmayı sağladığı için önemli bir rekabet avantajı sunmaktadır. Bu, AISHE'nin merkezi ve hızla ölçeklenebilir çözümler arayan geleneksel yatırımcılar için daha az cazip olabilecek benzersiz merkezi olmayan ve kullanıcı odaklı özelliklerine öncelik vermesini sağlar.

AISHE'nin değer yaratımı çok yönlüdür ve bireysel finansal getirilerin ötesine uzanır. Sistem, finans piyasalarına erişimi demokratikleştirmeyi ve yeni ekonomik katılım biçimleri yaratarak işin doğasını dönüştürmeyi amaçlamaktadır. Proje şu anda stratejik bir geçiş noktasındadır; kurucu bir halef ararken aynı zamanda erişimini genişletmek için küresel bir dağıtım ağı kurmaktadır. Genel olarak AISHE, Avrupa yapay zeka ilkeleriyle uyumlu, önemli bir potansiyele sahip, sağlam ve sorumlu bir yapay zeka çözümü olarak konumlanmaktadır; ancak performans kullanıcının bireysel donanım gereksinimlerine bağlıdır.

1. AISHE Projesi Genel Bakış: Vizyon, Hedefler ve İş Modeli

1. AISHE Tanımı: Otonom Yapay Zeka Ticaret Sistemi

"Son Derece Deneyimli Yapay Zeka Sistemi" olarak bilinen AISHE, finansal işlemlerin yürütülme biçimini kökten değiştiren çığır açıcı bir otonom işlem sistemidir. Yalnızca işlem sinyalleri sağlayan ve daha sonra manuel olarak yorumlanıp yürütülmesi gereken geleneksel sistemlerin aksine, AISHE kullanıcı tanımlı parametreler dahilinde tamamen otonom kararlar alır. Bu yaklaşım, manuel işlemle ilişkili insan hatalarını ve gecikmeleri ortadan kaldırarak finansal işlemlerdeki kritik sorunları çözer.

AISHE'nin karar alma sürecinin merkezinde, benzersiz üç katmanlı karar mimarisine sahip tescilli "Bilgi Dengesi 2.0 Çerçevesi" yer alır. Bu mimari, AISHE'yi genellikle yalnızca teknik göstergeleri analiz eden geleneksel sistemlerden temel olarak ayırır. Her karar, üç anlaşılır bileşene ayrılır:

İnsan faktörü: Bu faktör, "piyasa duyarlılığı" gibi belirsiz terimlere güvenmek yerine, yatırımcıların toplu davranış kalıplarını nicelleştirir. AISHE, sürekli ve gerçek zamanlı analizler yoluyla, belirli ve tekrarlayan davranış kalıplarını (örneğin, belirli bir zaman diliminde stop-loss emirlerinde ani bir artış) belirler ve bu kalıpların yaklaşan piyasa hareketlerini nasıl gösterdiğini vurgular. Teknik bilgisi olmayan kullanıcılar için bu bilgiler, karmaşık istatistiksel metrikler yerine, "Yatırımcılar artan hacimle birlikte artan riskten kaçınma sergiliyor" gibi anlaşılır terimlerle sunulur.
Yapısal faktör: Bu unsur, bir kararı etkileyen temel piyasa altyapısını şeffaf hale getirir. AISHE, yalnızca bir kararın verildiğini göstermekle kalmaz, aynı zamanda karar anındaki gerçek zamanlı likidite koşullarının, emir defteri derinliğinin veya teknik grafik örüntülerinin kararı nasıl etkilediğini de açıklar. Bu açıklamalar bağlamsallaştırılmıştır ve nicel jargonla sınırlı değildir, böylece daha geniş bir kitle için anlaşılırlık sağlar.
İlişki faktörü: Bu, bir karara yol açan farklı piyasalar ve varlık sınıfları arasındaki dinamik etkileşimleri gösterir. Örneğin, AISHE, karmaşık korelasyon katsayıları sunmak yerine, emtia piyasalarındaki bir değişimin döviz piyasalarını nasıl etkileme olasılığını göstererek nedensel ilişkiyi net bir şekilde ortaya koyar.

Knowledge Balance 2.0 Çerçevesi, yalnızca bir işlev değil, aynı zamanda AISHE'nin fikri mülkiyetinin özünü oluşturur. Yapılandırılmış, çok boyutlu pazar analizleri yürütme ve nedensel ilişkileri belirleme becerisi, karmaşık pazar dinamikleri hakkında daha derin ve daha uygulanabilir bir anlayış sağlar. Bu, doğası gereği belirsiz finansal ortamlarda faaliyet gösteren otonom sistemler için hayati önem taşır ve potansiyel rakipler için önemli bir giriş engeli oluşturur. Karmaşık kararları anlaşılır terimlerle açıklayarak bu modelin sağladığı şeffaflık, kullanıcı güvenini oluşturmak ve yapay zeka şeffaflığına ilişkin yasal gereklilikleri karşılamak için de hayati önem taşır.

Bir diğer yenilikçi özellik ise AISHE'nin donanım bağımlılıklarını şeffaf bir şekilde ele almasıdır. Sistem, kullanıcıya mevcut bilgi işlem gücünün durum analizinin karmaşıklığını nasıl etkilediğini ve donanımın gerçek zamanlı olarak daha karmaşık kalıpları tanıyamaması nedeniyle hangi kararların daha muhafazakar olabileceğini açıkça gösterir. Sonuç olarak, AISHE bir sinyal üreteci değil, şeffaflığı kullanıcının istediği zaman anlayabileceği gerçeğinde yatan özerk bir karar vericidir.

Bu üç faktöre dayanarak neden bir karar verildiğini açıklayın. Açıklanabilirlik düzeyi, yeni başlayanlar için basit özetlerden deneyimli kullanıcılar için detaylı teknik analizlere kadar ayarlanabilir.

1.2 Temel vizyon ve stratejik temeller

AISHE'nin gelişimi, geliştirme ekibinin 16 yılı aşkın tutkulu ve özverili çalışmasının sonucudur. Temel vizyon en başından beri açıktı: İnsanların finans piyasalarıyla etkileşim kurma biçimini kökten değiştiren, pasif sistemleri aktif unsurlara dönüştüren ve yeni bir ekonomik katılım çağını başlatan bir sistem yaratmak. Bu uzun vadeli taahhüt, projenin dönüştürücü potansiyeline duyulan derin güvenin altını çiziyor.

AISHE’nin büyüme stratejisi, birbiriyle yakından bağlantılı ve birbirini güçlendiren birkaç temele dayanmaktadır:

Merkezi Olmayan Dağıtım Modeli ile Küresel Genişleme: AISHE, merkezi olmayan bir dağıtım modeline dayalı küresel bir genişleme stratejisi izlemektedir. Şu anda distribütörler, Singapur, Hindistan, Türkiye, İsviçre, İspanya, Portekiz ve Fransa dahil olmak üzere çeşitli ülkelerde geliştirme ve kayıt aşamasındadır. Bu model, yerel distribütörlerin kendi pazarlarında bağımsız olarak faaliyet gösterdiği ve satış, pazarlama ve destek maliyetlerini kendi karşıladığı "franchise benzeri" bir ilkeye göre işlemektedir. Bu, merkezi birime önemli avantajlar sağlar: Genişleme için ek maliyet yoktur, distribütörlerin elde ettiği gelir şirkette kâr olarak kalır ve model, ek merkezi ek yük olmadan neredeyse sınırsız ölçeklenebilirlik sağlar. Satış, çalışan yönetimi ve müşteri hizmetlerine ilişkin operasyonel yük tamamen distribütörlerde kalır. Bu merkezi olmayan yaklaşım, yalnızca bir maliyet tasarrufu değil, aynı zamanda kasıtlı olarak dış sermayeden kaçınan bir proje için stratejik bir zorunluluktur. Sahiplik yapısını zayıflatmadan veya borçlanmadan katlanarak küresel büyümeyi mümkün kılar. Bu model, yerel dil desteği, ayrıntılı düzenleyici çerçeveler arasında gezinme ve bölgesel uzmanlıktan yararlanarak temel operasyonel veya finansal riski artırmadan doğrudan, kültürel açıdan hassas müşteri erişiminden faydalanan AISHE gibi bir ürün için özellikle etkilidir.
Teknolojik gelişme ve inovasyon: AISHE, yapay zeka destekli ticaret için lider platform olmayı hedeflemektedir. Gelecekteki geliştirme çalışmaları, yeni özellikler sunmaya, yeni pazarlara girmeye ve sistemin şeffaflığını, güvenliğini ve yasal düzenlemelere uyumluluğunu sürekli iyileştirmeye odaklanacaktır. Bu sürekli inovasyon, takviyeli öğrenme, transfer öğrenmesi ve federatif öğrenme gibi dinamik öğrenme çerçeveleriyle sağlanmaktadır. Bu çok katmanlı yaklaşımlar, sistemin sürekli olarak yeni pazar koşullarına uyum sağlamasını, çeşitli veri akışlarını işlemesini ve sürekli insan müdahalesi olmadan karar alma süreçlerini iyileştirmesini sağlar.
Finans piyasalarına erişimin demokratikleştirilmesi: Büyüme stratejisinin temel unsurlarından biri, gelişmiş finans piyasalarına erişimin demokratikleştirilmesidir. AISHE, standart bir Windows PC'de çalışacak şekilde tasarlanmıştır ve yalnızca orta düzeyde bilgi işlem kaynağı gerektirir. Bu, perakende yatırımcılara, daha önce yalnızca profesyonel piyasa katılımcılarına ayrılmış, kapsamlı bir altyapıya sahip kurumsal işlem stratejilerine erişim sağlar. Bu yaklaşım, piyasa verimliliğini dönüştürür ve büyük yatırımcılar ile perakende yatırımcılar arasındaki bilgi asimetrisini önemli ölçüde azaltır.

1.3 Kendini idame ettiren iş modeli (SaaS/AIaaS, dağıtım ağı)

AISHE'nin iş modeli yenilikçidir ve sürdürülebilirliği, ölçeklenebilirliği ve sosyal önemiyle öne çıkar. AISHE, 16 yıldır hem ekonomik hem de sosyal açıdan sürdürülebilir, kapalı ve kendi kendini idame ettiren bir ekosistem inşa etmiştir.

Gelir modeli: AISHE, öncelikli olarak Hizmet Olarak Yazılım (SaaS) veya Hizmet Olarak Yapay Zeka (AIaaS) abonelik modeliyle sunulmaktadır. İlgili tüm tarafların satın alma kararı vermeden önce sistemi kapsamlı bir şekilde değerlendirmelerine olanak tanıyan 14 günlük zorunlu deneme süresinin ardından, kullanıcılar sistem kullanımı için aylık bir ücret öderler. Bu deneme süresi, ürüne olan güveni artırır ve iade taleplerini en aza indirerek sürekli ve istikrarlı bir nakit akışı sağlar. Bu durum, yerel dağıtım ağı aracılığıyla aktif olarak pazarlanan özelleştirilmiş paket tekliflerinin yanı sıra bayi ve tavsiye programlarıyla da desteklenmektedir.
Finansal Bağımsızlık: AISHE'nin dikkat çekici bir özelliği, olağanüstü finansal bağımsızlığıdır. Proje, "Highway" adıyla 16 yıl boyunca tamamen kendi kendini finanse etmiştir. İlk aboneliklerden elde edilen gelirler, devam eden işletme giderlerini karşılamak için doğrudan yeniden yatırılmış ve en başından itibaren sürdürülebilir bir finansman modeli oluşturulmuştur. Proje, stratejik bağımsızlığını korumak ve kısa vadeli kârlar için dış baskılardan kaçınmak amacıyla dış yatırımcılardan (girişim sermayesi gibi) ve kredilerden bilinçli olarak kaçınmıştır. Projenin tek sahibi olan kurucu, 16 yıl boyunca geliştirmeyi bizzat yönetmiş ve tutarlı bir vizyon ve kararlı bir liderlik sağlamıştır. 15 yıllık bir süre boyunca, veri merkezleri için yüksek performanslı donanım satın almaya odaklanılarak gerekli BT altyapısının oluşturulmasına yaklaşık 12 milyon avro yatırım yapılmıştır. Bu önemli yatırım, personel ve diğer işletme giderlerini açıkça kapsamamaktadır. Tüm finansman, öncelikle kurucunun kişisel gelirinden gelmekte olup, bu gelir de AISHE sisteminin başarılı bir şekilde işletilmesi ve kullanılmasıyla elde edilmiştir. Finansal yapı dinamik olarak uyarlanabilir: Gelirler geçici olarak düşerse, devam eden işletme giderleri, dışa bağımlılık olmadan finansal istikrarı sağlamak için buna göre ayarlanır. Bu esnek yaklaşım, projenin 15 yıldan fazla bir süredir istikrarlı bir şekilde devam etmesini sağladı.
Dağıtım ağı: Büyüme modelinin temel bileşenlerinden biri küresel dağıtım ağıdır. Yerel dağıtımcılar, kendi ülkelerinde tamamen bağımsız olarak faaliyet göstererek, özelleştirilmiş paket anlaşmaların yanı sıra bayi ve yönlendirme programları da pazarlarlar. Bu model, operasyonel maliyetleri ve riskleri (örneğin satış, pazarlama, yerel destek, vergiler, insan kaynakları yönetimi) yerel ortaklara kaydırarak merkezi birimin kârını en üst düzeye çıkardığı ve dağıtımcının elde ettiği gelirin merkezi şirket için kâr olarak kaldığı için son derece verimlidir.
Pazarlama Stratejisi: Pazarlama stratejisi, AISHE'nin küresel bilinirliğini artırmak için Google Ads, YouTube ve diğer video pazarlama platformları dahil olmak üzere çeşitli kanallardan yararlanır. Bu strateji, yerel dağıtımcılar tarafından kendi pazarlarının özel koşullarına ve kültürel nüanslarına göre uyarlanır ve uygulanır.

2. Teknolojik ve operasyonel derinlemesine bakış

2. Veri paradigması: gerçek zamanlı, durum vektörleri ve Bilgi Dengesi 2.0

AISHE, geleneksel ticaret sistemlerinden temelde farklı bir veri paradigmasıyla çalışır. Geleneksel tarihsel verileri açıkça reddeder ve bunun yerine yalnızca gerçek zamanlı verilere ve mevcut piyasa durumlarının dinamik temsilleri olan kendi ürettiği 18 haneli sayısal "durum vektörlerine" dayanır. Bu yaklaşım, eğitim ve operasyon için büyük ölçüde tarihsel veritabanlarına dayanan geleneksel sistemlerden radikal bir sapmayı temsil eder.

Sistem, Knowledge Balance 2.0 çerçevesine ayrılmaz bir şekilde bağlı olan üç özel veri kategorisini işler:

İnsan Faktörü: Bu, toplu yatırımcı davranışındaki ölçülebilir kalıpların gerçek zamanlı analizini içerir. AISHE, yaklaşan piyasa hareketlerini gösteren tekrarlayan davranış kalıplarını (örneğin, emir akışı, işlem hacmi dağılımı, mikro yapı davranışı) sürekli olarak belirler. Tüm bu veriler, geçmiş veriler depolanmadan gerçek zamanlı olarak toplanır ve işlenir. Toplu risk iştahı ve duygusal piyasa eğilimlerinin göstergeleri, makine öğrenimi kullanılarak mevcut piyasa dinamiklerinden türetilir.
Yapısal Faktör: Bu, likidite koşullarının, emir defteri derinliğinin ve işlem hızının dinamik değerlendirmesi de dahil olmak üzere piyasa altyapısının gerçek zamanlı analizini ifade eder. AISHE, bunları karar alma süreçlerine doğrudan etki eden, sürekli değişen parametreler olarak işler. Bu sayede sistem, önceden tanımlanmış grafik modellerine bağlı kalmadan, yapısal piyasa anomalilerini gerçek zamanlı olarak tespit edip bunlara yanıt verebilir.
İlişki Faktörü: Bu, farklı varlık sınıfları ile makroekonomik faktörler arasındaki dinamik etkileşimleri analiz eder. Statik korelasyon tablolarına dayalı sistemlerin aksine, AISHE eş zamanlı piyasa hareketlerini analiz ederek sürekli olarak güncellenen ilişki kalıpları oluşturur ve karar alma süreçlerinde bu gelişen durum vektörlerini kullanır.

AISHE, öncelikle Seneca sistemini ve Bilgi Piyasası ile yakından bağlantılı olan "Bilgi Piyasası" analizlerini kullanır. Seneca tarama sistemi, haber ve internet kaynaklarından sürekli güncellenen ve sürekli değerlendirilen veriler sağlar. Gerçek zamanlı veriler, başta DDE (Dinamik Veri Değişimi) ve RTD (Gerçek Zamanlı Veri) olmak üzere çeşitli protokoller ve kullanıcının yerel bilgisayarındaki bağlı işlem platformlarından API'ler aracılığıyla elde edilir. Bunun için tipik platformlar, kullanıcılara klasik grafikler ve diğer hizmetler sunan MetaTrader 4 veya diğer aracı kurum platformlarıdır.

Veri kalitesi, AISHE'nin merkezi olmayan, istemci tabanlı mimarisiyle sağlanır. Her AISHE sistemi, kullanıcının donanımında yerel olarak çalıştığından, veri işleme merkezi sunucular üzerinden iletilmeden gerçekleşir ve böylece gerçek zamanlı verilerin bütünlüğü sağlanır. Sistem, çok katmanlı doğrulama uygulayarak anormal piyasa hareketlerini otomatik olarak tespit eder ve bunları karar alma süreçlerinden çıkarır.

Geleneksel tarihsel verileri kullanmama paradigması iki ucu keskin bir kılıçtır. Bir yandan, geçmiş piyasa durumlarından kaynaklanabilecek sistematik önyargılardan kaçınır ve mevcut, gelişen piyasa koşullarına sürekli uyum sağlar. Diğer yandan, ilk eğitim veya temel doğrulama için kapsamlı tarihsel veri kümelerinin eksikliği benzersiz bir zorluk ortaya çıkarır. Geleneksel yapay zeka modelleri, sağlam ve genelleştirilebilir kalıpları belirlemek için büyük tarihsel veri kümelerinden büyük ölçüde yararlanır. Dolayısıyla, AISHE'nin takviyeli öğrenme ve federatif öğrenmeye olan bağımlılığı, bunu telafi etmek için kesinlikle hayati önem taşır. Bu, her kullanıcının bireysel AISHE örneğinin gerçek zamanlı olarak veya diğer AISHE örneklerinin toplu, anonimleştirilmiş öğrenmesinden etkili bir şekilde "sıfırdan öğrenmesi" gerektiği anlamına gelir. Bu durum, her kullanıcının sisteminin optimum performansa ulaşması için potansiyel olarak daha uzun bir ilk "eğitim aşamasına" yol açar; bu da yüksek getiri elde etmek için "günler veya haftalar" boyunca "yoğun eğitim ve dikkatli yapılandırma" ihtiyacıyla açıkça vurgulanır. Dolayısıyla "demo para" doğrulama aşaması 1 sadece bir fonksiyon değil, aynı zamanda bu bireysel deneyimsel öğrenme sürecinin kritik bir bileşenidir.

2.2 Sistem mimarisi: Dağıtık, yerel istemci entegrasyonu

AISHE, doğrudan kullanıcının bilgisayarına kurulan ve mevcut işlem altyapısına bağlanan, tamamen merkezi olmayan, yerel bir istemci olarak çalışır. Bu yaklaşım, AISHE'nin otonom yapısıyla uyumludur ve kullanıcının özel koşulları altında optimum performans sağlar.

Entegrasyon, öncelikle AISHE ile işlem platformları arasında kesintisiz iletişimi sağlayan DDE, RTD ve API bağlantıları aracılığıyla sağlanır. Bağlantı genellikle AISHE sisteminin ilk kurulumu sırasında yapılandırılmıştır.

Tüm veri işleme, yalnızca kullanıcının donanımında yerel olarak gerçekleşir. Bu merkezi olmayan işlem, verileri merkezi sunuculara gönderme ihtiyacını ortadan kaldırarak veri güvenliğini önemli ölçüde artırır ve otonom karar alma için kritik olan hızı sağlar.

AISHE'nin emir vermek için yalnızca kullanıcının işlem hesabına erişime ihtiyaç duyduğunu anlamak önemlidir. Borsaya erişim sağlama konusundaki düzenleyici sorumluluk, lisanslı aracı kurumlara (örneğin BaFin) aittir. AISHE, yalnızca aracı kurum tarafından kullanıcıya verilen erişimi kullanır ve yalnızca aracı kurumun kullanıcıya sunduğu sembolleri işlem yapar.

"1 bilgisayar = 1 AISHE" ilkesi, mimarinin temel unsurlarından biridir. Birden fazla bilgisayara sahip kullanıcıların aynı anda birden fazla bağımsız AISHE örneğini çalıştırmasına olanak tanır. Bu örneklerin her biri kendi enstrüman seçimine, parametre yapılandırmasına ve işlem stratejisine sahip olabilir ve neredeyse sınırsız kombinasyon olanağı sunar.

2.3 Öğrenme ve adaptasyon: Takviyeli öğrenme, federasyonlu öğrenme, donanıma bağlı optimizasyon

AISHE'nin sürekli olarak uyum sağlama ve gelişme yeteneği, dinamik öğrenme çerçevesine dayanmaktadır:

Takviyeli Öğrenme (RL): AISHE, kendi kararlarının sonuçlarından sürekli olarak öğrenmek için RL kullanır. Sistem, belirli işlem kararları için ödüller veya cezalar alır ve bu sayede geleneksel grafik analizine güvenmeden belirli durumlarda hangi kararların en uygun olduğunu öğrenebilir. Bu dinamik süreç, sistemin sürekli adaptasyonunu sağlar.
Federatif Öğrenme: AISHE'nin öğrenme çerçevesinin temel bir unsuru federatif öğrenmedir. Birden fazla AISHE örneği, bilgiyi (daha spesifik olarak model güncellemelerini, hassas olmayan ham verileri) merkezi bir toplayıcıyla paylaşabilir. Toplanan model, her bir istemcinin performansını iyileştirerek, kullanıcı gizliliğini ve veri güvenliğini korurken toplu sistem iyileştirmesine olanak tanır.
Donanıma bağlı optimizasyon: AISHE, veri işleme derinliğini, durum analizinin karmaşıklığını ve hatta işlem faaliyetlerini kullanıcının donanım yeteneklerine dinamik olarak uyarlar. Örneğin, eski nesil CPU'lara sahip daha yavaş bilgisayarlar, karmaşık sinir durumlarını gerçek zamanlı olarak işlemekte zorlanabilir. AISHE bunu bir sınırlama olarak değil, bilinçli bir tasarım kararı olarak görür: Kararların mevcut işlem süresi içinde alınabilmesini sağlamak için daha muhafazakâr ve daha düşük karmaşıklıkta stratejiler izleyerek uyum sağlar ve böylece tüm donanım koşullarında işlevselliği garanti eder. Donanım bağımlılığını temel bir özellik olarak kullanan bu yaklaşım, algoritmik ticarette "performans" kavramını yeniden tanımlar. Odak noktası, evrensel ve mutlak bir performans ölçütünden,
mevcut bilgi işlem kaynaklarına göre performansı optimize etmeye kayar . Bu, erişilebilirliği önemli ölçüde artırır ve kullanıcıların sistemi kullanmak için üst düzey donanıma yatırım yapmak zorunda kalmaması nedeniyle finans piyasalarına erişimin "demokratikleşmesini" destekler; ancak daha iyi donanımlar açıkça daha yüksek potansiyel getiriler sağlar. Bu yaklaşım, hesaplama yükünü ve ilgili enerji maliyetlerini merkezi bir sunucu altyapısından, merkezi olmayan ilkelere uygun olarak bireysel kullanıcılara dağıtır. Sonuç, her AISHE örneğinin kendi özel işletim ortamı için benzersiz şekilde "ayarlandığı" ve optimize edildiği, son derece kişiselleştirilmiş bir yapay zeka deneyimidir.

2.4 Ölçeklenebilirlik ve güvenlik çerçevesi

Ölçeklenebilirlik: AISHE, merkezi olmayan ölçekleme mimarisiyle ölçeklenebilirlik kavramında devrim yaratıyor. Geleneksel sistemler gibi merkezi sunucu kapasitesine güvenmek yerine, AISHE, "1 bilgisayar = 1 AISHE" ilkesine göre fiziksel donanım genişletme yoluyla ölçekleniyor. Bu, kullanıcı bilgisayarlarının sayısındaki artışın sistemin genel işlem ve işlem kapasitesini doğrudan artırdığı anlamına geliyor. Bu mimari, değişken dönemler için muhafazakar sistemler, trend odaklı piyasalar için agresif sistemler veya yeni stratejileri test etmek için deneysel kurulumlar gibi özel AISHE örneklerinin oluşturulmasını mümkün kılıyor. AISHE'nin mimari zarafeti, dağıtılmış zeka aracılığıyla her ikisini de aynı anda sunarak, karmaşık analiz ve yürütme hızı arasındaki geleneksel dengeyi ortadan kaldırıyor.
Güvenlik: AISHE, merkezi olmayan mimarisini merkezi bir güvenlik avantajına dönüştürerek, merkezi güvenlik altyapılarına olan bağımlılıktan uzaklaşır. Sistem, kullanıcının donanımında yerel olarak çalıştığı ve tüm kritik kararlar yerel bilgisayarda alındığı için, bilgisayar korsanları için cazip olabilecek tek bir merkezi hedef yoktur. Tüm veri işleme ve yapay zeka faaliyetleri yalnızca kullanıcının cihazında gerçekleşir, bu da kişisel veya finansal verilerin harici sunuculara asla aktarılmadığı anlamına gelir.

Yerel veri işleme: Bu, iletim sırasında veri sızıntısı riskini ortadan kaldırdığı ve sunucu altyapılarına yönelik merkezi saldırılara karşı koruma sağladığı için güvenlik mimarisinin temelini oluşturur. Böylece kullanıcının donanımı birincil güvenlik dayanağı haline gelir.
Şifreleme: AISHE ile işlem platformları arasındaki tüm veri aktarımları, banka güvenliği olarak kabul edilen AES-256 teknolojisi kullanılarak şifrelenir. Bu şifreleme, kullanıcının cihazındaki tüm kritik bilgilerin yerel olarak depolanması için de geçerlidir.
Erişim koruması: Güvenlik, donanım yeteneklerine uyum sağlayan hassas bir rol modeline dayanır. Güçlü donanımlarda daha karmaşık güvenlik protokolleri uygulanabilirken, eski sistemlerde daha muhafazakar ancak yine de etkili güvenlik önlemleri bilinçli olarak kullanılır.
Güvenlik Duvarı ve IDS/IPS: Entegre güvenlik duvarı mekanizmaları, finans piyasasının gereksinimlerine özel olarak uyarlanmış yapılandırmalarla ağ trafiğini filtreler ve istenmeyen bağlantıları engeller. Saldırı tespit ve önleme sistemleri (IDS/IPS), sisteme yönelik saldırıları aktif olarak tespit edip engeller ve yeni tehditlere proaktif bir şekilde yanıt vermek için çeşitli güvenlik senaryolarından sürekli olarak ders çıkarır.
Federasyonlu Öğrenme: Hassas kullanıcı verilerini ifşa etmeden etkili güvenlik stratejileri ve tehdit kalıplarına ilişkin içgörülerin paylaşılmasını sağlayarak kolektif güvenlik istihbaratına katkıda bulunur.

3. Finansal uygulanabilirlik ve performans analizi

3. Finansman modeli: öz sermaye finansmanı, sermaye yapısı ve geçmiş yatırımlar

AISHE projesi, 16 yılı aşkın sürekli gelişim süreciyle dikkat çeken mali bağımsızlık ve sürdürülebilirlik özellikleriyle öne çıkıyor.

Kendi kendini finanse etme: Proje başlangıçta tamamen kendi kendini finanse etti ve başlangıçta "Otoyol" adı altındaydı. İlk aboneliklerden elde edilen gelir, devam eden işletme giderlerini karşılamak için doğrudan kullanıldı ve böylece başlangıçtan itibaren sürdürülebilir bir finansman modeli oluşturuldu.
Dış sermaye yok: Proje, girişim sermayesi şirketleri gibi dış yatırımcılardan bilinçli olarak kaçınmış ve kredi almamıştır. Bu stratejik karar, bağımsızlığı korumak ve kısa vadeli kârlar için dış baskılardan kaçınmak amacıyla alınmıştır.
Tek Sahiplik: Projenin tüm mülkiyeti, 16 yıldır gelişimine bizzat liderlik eden kurucusuna aittir ve bu sayede tutarlı bir vizyon ve kararlı bir liderlik sağlanmıştır.
Tarihsel yatırımlar: 15 yıllık bir süre zarfında, veri merkezleri için yüksek performanslı donanım satın almaya odaklanılarak, gerekli BT altyapısının oluşturulmasına yaklaşık 12 milyon avro yatırım yapıldı. Bu önemli yatırım, personel ve diğer işletme giderlerini açıkça kapsamamaktadır. Tüm finansman, öncelikle kurucunun kişisel gelirinden sağlanmakta olup, bu gelir de AISHE sisteminin başarılı bir şekilde işletilmesi ve kullanılmasıyla elde edilmiştir. Finansal yapı dinamik olarak uyarlanabilir: Gelirler geçici olarak düşerse, devam eden işletme giderleri, dışa bağımlılık olmadan finansal istikrarı sağlamak için buna göre ayarlanır. Bu esnek yaklaşım, projenin 15 yılı aşkın süredir istikrarlı kalmasını sağlamıştır.
Mevcut model: Mevcut finansman yapısı, SaaS/AIaaS modeline dayanmaktadır. Kullanıcılar, 14 günlük zorunlu deneme süresinin ardından sistem kullanımı için aylık bir ücret öderler. Bu ücret, yerel dağıtım ağı aracılığıyla aktif olarak pazarlanan özelleştirilmiş paket tekliflerinin yanı sıra bayi ve yönlendirme programlarıyla da desteklenmektedir.
Gelecekteki Finansman: Sistem halihazırda operasyonlarını ve büyümesini bağımsız olarak finanse edebildiğinden, şu anda başka bir sermaye artışı planlanmamaktadır. Gelecekteki genişleme, öncelikle kendi pazarlarında yerel destek, vergi, eğitim ve satışlardan sorumlu olacak yerel distribütörlerle stratejik ortaklıklar yoluyla sağlanacaktır.

3.2 Beklenen getiriler: kullanıcıya özgü ve toplumsal etkiler

AISHE projesinin beklenen getirisi çok yönlüdür ve yalnızca bireysel kullanıcı ve geliştirme ekibinin getirilerini değil, aynı zamanda küresel işgücü piyasalarını dönüştürme ve yeni bir ekonomik katılım dönemini başlatma potansiyeline sahip daha geniş toplumsal etkileri de kapsamaktadır.

Kullanıcıya özgü getiriler: Bireysel AISHE kullanıcıları için beklenen getiri oldukça değişkendir ve donanımlarının kalitesi, eğitim aşamasının süresi ve kullanıcı tarafından yapılandırılan risk parametreleri dahil olmak üzere birkaç kritik, birbiriyle ilişkili faktöre bağlıdır.

Açıklayıcı örnek: Gerçek bir kullanıcıdan alınan bir işlem raporu, 2.355,79 Avro'luk bir başlangıç sermayesinden elde edilen %32,8'lik günlük getiriyi (2.355,79 Avro'luk bir başlangıç sermayesinden elde edilen 772,42 Avro'luk net kâra karşılık gelir), %72'lik kârlı işlemlerle ve toplam sermayenin %3,5'i kadar orta düzeyde bir maksimum düşüşle belgelemiştir. Ancak, bu sonuçların yalnızca "AISHE sisteminin günler veya haftalar boyunca yoğun bir eğitim ve dikkatli bir şekilde yapılandırılması" yoluyla elde edildiği açıkça belirtilmiştir.
Donanım etkisi: Daha az güçlü donanımlarda, sistem karmaşıklığını ve risk toleransını kasıtlı olarak azaltarak daha muhafazakar getiriler sağlar. Bu, her koşulda özerkliği garanti eden bilinçli bir tasarım kararıdır.
Uzun vadeli kullanıcı perspektifleri: Kullanıcılar için uzun vadeli faydalar arasında öğrenme ve yeni kullanıcı deneyimlerinin entegrasyonu (federatif öğrenme yoluyla) yoluyla sürekli performans optimizasyonu, birden fazla bağımsız AISHE örneğinin çalıştırılmasıyla farklı varlık sınıflarında çeşitlendirme fırsatları ve daha büyük pazarlarda veya daha karmaşık görevlerde dağıtım için sistemin içsel ölçeklenebilirliği yer alır.

Her bir AISHE örneği için ilk "eğitim aşaması", kritik ancak çoğu zaman hafife alınan bir başarı faktörüdür. Sistem geçmiş veriler olmadan çalıştığı için, her örnek kendi "deneyimini" oluşturmalı ve "sinirsel durum tanıma"sını gerçek zamanlı olarak geliştirmelidir. Hem yapay zekâ hem de yapılandırmayı optimize eden kullanıcı için bu deneyimsel öğrenme ve adaptasyon aşaması, "donanım kullanım verimliliğini" ve sistemin "risk ayarlı yörüngesine" ulaşma yeteneğini doğrudan etkiler. Bu zorlu ilk aşama aynı zamanda doğal bir kendi kendini seçme mekanizması görevi görerek, yalnızca özverili ve sabırlı kullanıcıların sistemin tüm potansiyelini fark etmesini sağlar. Bu model, otomatik işlem çözümlerinin "kur ve unut" beklentisine kökten meydan okur ve kullanıcıyı yapay zekânın aktif bir "eğitmeni" ve "denetleyicisi" olarak konumlandırır.

Toplumsal Etki (Daha Geniş Getiriler): AISHE'nin gerçek dönüştürücü potansiyeli bireysel finansal getirilerin ötesine geçer ve yeni bir ekonomik katılım biçimi yaratmayı ve daha geniş toplumsal zorlukları ele almayı amaçlar.

Finans piyasalarının demokratikleştirilmesi: AISHE, standart bir Windows PC'de erişilebilir olacak şekilde tasarlanmıştır ve yalnızca orta düzeyde bilgi işlem kaynakları gerektirir. Bu, bireysel yatırımcıların gelişmiş finans piyasalarına katılımını sağlayarak, geleneksel olarak kapsamlı altyapıya sahip kurumsal oyuncuların tercih ettiği bilgi asimetrisini azaltır.
İşsizlikle mücadele ve yeni çalışma biçimleri yaratmak: Küresel işsizlik ve yaklaşan yapay zekâ çağı bağlamında, AISHE kendini işlerin yerini almayan, yeni ekonomik katılım biçimleri yaratan bir çözüm olarak konumlandırıyor. Otonom sistemlerin, işin doğasını aktif katılımdan otonom sistemlerin denetimine dönüştürebileceğini gösteriyor. Bu, milyonlarca potansiyel kullanıcıya (örneğin öğrenciler, ev hanımları, uzaktan çalışanlar) alternatif faaliyetler sunarak, yapay zekâ kaynaklı iş kayıplarına ilişkin artan endişeleri gideriyor.
Toplu İyileştirme: Federatif öğrenme sayesinde kullanıcılar yerel veriler üzerinde eğitim alır ve model güncellemelerini (ham verileri değil) yalnızca merkezi bir toplayıcıyla paylaşır. Bu, her kullanıcı deneyiminin, bireysel veri güvenliğini korurken sürekli gelişen küresel bir yapay zeka sistemine katkıda bulunmasını sağlar.
Milyarlarca kişi için ölçeklenebilirlik: AIaaS/SaaS modelinin asıl potansiyeli ölçeklenebilirliğinde yatıyor. Dünya çapında milyonlarca kullanıcısı olan sistem, aylık milyarlarca dolar gelir elde etmekle kalmayıp, AISHE aracılığıyla gelir elde edecek yepyeni bir "yapay zeka destekli serbest çalışanlar" sınıfı da yaratabilir. Bu kullanıcılar, vergi ödeyerek ve potansiyel olarak sosyal güvenlik sistemleri üzerindeki yükü azaltarak ekonomik istikrara katkıda bulunabilir.

Burada, sosyal faydaların entegrasyonu yalnızca bir Kurumsal Sosyal Sorumluluk (KSS) girişimi değil, aynı zamanda iş stratejisinin ve değer önerisinin ayrılmaz bir parçasıdır. AISHE'yi işsizliğe somut bir çözüm ve ekonomik katılım için bir araç olarak konumlandırarak, esnek ve erişilebilir gelir getirici fırsatlar arayan bireylerden oluşan geniş ve potansiyel olarak yeterince hizmet alamayan küresel bir pazara hitap etmektedir. Bu, potansiyel kullanıcı tabanını geleneksel finansal yatırımcıların çok ötesine genişletmekte ve "dünya çapında milyonlarca kullanıcı" ve "aylık milyarlarca" gelir gibi iddialı projeksiyonları daha makul hale getirmektedir. "Çalışmanın geleceği" anlatısı, yapay zekânın işgücü piyasası üzerindeki etkisinin giderek daha fazla etkilendiği bir çağda, çeşitli yetenekleri, stratejik ortakları ve hatta muhtemelen olumlu düzenleyici veya hükümet ilgisini çekebilecek, ilgi çekici ve ileriye dönük bir vizyon sunmaktadır. Niş bir finansal ürünü, daha geniş bir sosyal güçlenme ve ekonomik katılım için bir araca dönüştürmektedir.

3.3 Performans Ölçümleri: Geleneksel Ölçütlerin Ötesinde

AISHE'nin performans değerlendirmesi, yatırım getirisi (YG) veya Sharpe oranı gibi geleneksel ölçütlerle yeterince yansıtılamamaktadır. Bunun nedeni, mevcut hesaplama kaynakları dahilinde çalışan otonom bir aracı olarak temel tasarımının, son derece özelleştirilmiş ve donanıma bağlı bir performans sağlamasıdır.

Bu nedenle, performans, tıpkı bir VW Beetle ile bir Formula 1 aracının performansını karşılaştırmak gibi, mevcut donanıma göre değerlendirilmelidir. Eski bir CPU'ya sahip bir kullanıcı, modern bir donanıma sahip bir kullanıcıdan farklı sonuçlar elde edecektir, ancak performansları belirli koşullara göre değerlendirildiğinde her ikisi de başarılı sayılabilir. Geleneksel işlem sistemlerinden temel farkı, AISHE'nin maksimum mutlak getiriyi değil, mevcut işlem süresi içinde mümkün olan en iyi kararları almayı hedeflemesidir.

Dolayısıyla AISHE için ilgili ölçütler şunlardır:

Sinirsel Durum Tanıma Puanı: Bu, sistemin her işlem sembolü için mevcut piyasa koşullarına karşılık gelen karmaşık sinirsel durumları ne kadar doğru bir şekilde tespit ettiğini ölçer. Bu metrik özellikle donanıma bağlıdır; daha güçlü donanımlarda AISHE daha karmaşık durumları tespit edebilirken, eski sistemlerde karmaşıklık kasıtlı olarak azaltılmıştır.
Karar gecikmesi: Bu, bir sinir durumunun tespiti ile bir işlem kararının uygulanması arasındaki süreyi ölçer. Bu metrik, sistemin belirli donanım koşullarında, özellikle de dalgalı piyasalarda etkili bir şekilde çalışıp çalışamayacağını anlamak için çok önemlidir.
Uyarlanabilir öğrenme oranı: Sistemin kendi kararlarından ne kadar etkili bir şekilde öğrendiğini ve stratejilerini ne kadar etkili bir şekilde uyarladığını ölçer. Bu, sistemin belirli kararlar için ödüller veya cezalar aldığı ve yaklaşımını sürekli olarak geliştirdiği takviyeli öğrenme yoluyla gerçekleşir.
Donanım kullanım verimliliği: Sistemin mevcut bilgi işlem gücünü ne kadar optimum şekilde kullandığını değerlendirir. Daha az güçlü donanımlarda, AISHE, kararların gerekli süre içinde alınabilmesini sağlamak için karmaşıklığını bilinçli olarak ayarlar ve böylece verilen kısıtlamalar dahilinde operasyonel verimliliği optimize eder.
Risk ayarlı yörünge: Bu, bireysel risk parametrelerini ve belirli donanım koşullarını dikkate alarak sistemin kullanıcı tanımlı finansal hedeflere doğru ilerlemesini değerlendirir. Bu ölçüm, kullanıcının kurulumuna göre uyarlanmış bütünsel bir performans görünümü sağlar.

Aşağıdaki tablolar, AISHE projesinin temel finansal metriklerini ve tek bir AISHE müşterisi için örnek performans göstergelerini özetlemektedir. Bu performans göstergeleri örnek amaçlıdır ve büyük ölçüde kullanıcının bireysel donanım koşullarına ve eğitim yoğunluğuna bağlıdır.

Tablo 1: AISHE projesinin mali genel görünümü (genel proje)

Anahtar figür	Değer	Notlar
Toplam geliştirme süresi	16+ yıl
BT altyapısına yapılan toplam yatırım (15 yıl boyunca)	~12 milyon avro	Personel ve diğer işletme giderleri hariç
Birincil finansman kaynağı	Sadece özel fonlar	Sistem kullanımıyla kendi kendini finanse etme
Dış sermaye (girişim sermayesi, krediler)	€0

Tablo 2: Tek bir AISHE istemcisinin örnek performans göstergeleri (Açıklayıcı)

Anahtar figür	Değer	Notlar
Örnek günlük net kar (optimum koşullar)	772,42 Avro	2.355,79 EUR'dan başlayan başlangıç sermayesi
Örnek günlük getiri (optimum koşullar)	%32,8	Yoğun eğitim ve yapılandırma gerektirir
Örnek kar faktörü (optimal koşullar)	9.75	Brüt kar: 860,66 EUR / Brüt zarar: 88,24 EUR
Örnek karlı işlemler % (optimum koşullar)	%72
Maksimum düşüş örneği (optimum koşullar)	82,87 Avro	Toplam sermayenin %3,5'i

4. Mevzuata uyum ve etik hususlar

4. AB Yapay Zeka Yasası ilkeleri ve veri koruması (GDPR) ile uyum

AISHE, finansal ekosistemdeki rolüne ilişkin temel bir anlayışla düzenlemelere uyumu ele alır: Bağımsız bir piyasa katılımcısı olarak değil, mevcut, düzenlenmiş altyapılara sorunsuz bir şekilde entegre olan merkezi olmayan bir karar verici olarak hareket eder.

Uyumluluk için merkezi olmayan mimari: Sistemin kullanıcının donanımında yerel olarak çalıştığı AISHE'nin işletim modeli, GDPR gibi veri koruma yönetmeliklerine uyumu doğal olarak sağlar. AISHE, kişisel verileri merkezi olarak toplamaz, iletmez veya depolamaz. Tüm veri işleme ve yapay zeka faaliyetleri yalnızca kullanıcının cihazında gerçekleşir ve bu da veri koruma risklerini önemli ölçüde azaltır.
Bir piyasa katılımcısı değil, bir araç rolü: AISHE, kendisini kullanıcı ile halihazırda düzenlenmiş finans piyasaları arasında tarafsız bir arayüz olarak konumlandırır. AISHE'nin finansal düzenlemelere uyum konusunda hiçbir sorumluluk üstlenmediği açıkça belirtilir; bu sorumluluk, piyasalara erişim sağlayan lisanslı aracı kurumlara aittir. AISHE, yalnızca bu aracı kurumlar tarafından sağlanan mevcut, düzenlenmiş altyapıyı kullanır.
AB Yapay Zeka Yasası Sınıflandırması: AISHE, otonom finansal işlemler için özel bir "tek amaçlı araç" olarak tasarlanmış ve konumlandırılmıştır. Genel Amaçlı Yapay Zeka (GPAI) olarak sınıflandırılmamıştır. Bu ayrım çok önemlidir, çünkü AISHE, AB Yapay Zeka Yasası kapsamında GPAI sistemlerine uygulanan en katı yükümlülüklere ve düzenleyici yükümlülüklere tabi değildir.
Lex Specialis İlkesi: Proje, lex specialis derogat legi generali (özel hukuk genel hukukun yerini alır) hukuki ilkesi uyarınca yürütülmektedir. Bu ilke, mevcut, özel ve kapsamlı finansal düzenlemelerin (örneğin, Almanya'da BaFin ve diğer AB finansal denetim otoriteleri tarafından uygulananlar), bu tür özel düzenlemelerin halihazırda mevcut olduğu alanlarda yeni AB Yapay Zeka Yasası'nın genel çerçevesine üstünlük sağlayacağı anlamına gelir.
Donanıma bağlı uyumluluk ölçeklemesi: AISHE, karmaşıklığını ve risk toleransını kullanıcının donanım yeteneklerine dinamik olarak uyarlar. Daha az güçlü donanımlarda, sistem operasyonel karmaşıklığını ve risk toleransını bilinçli olarak azaltarak kararların gerekli işlem süresi içinde alınabilmesini sağlar. Bu, yetersiz bilgi işlem kaynakları nedeniyle gecikmelerden veya eksik uygulamadan kaynaklanabilecek düzenleyici sorunların önlenmesine yardımcı olan proaktif bir tasarım yaklaşımıdır.

4.2 Risk yönetiminde kullanıcı kontrolü

AISHE, kullanıcılara tüm risk parametreleri üzerinde tam kontrol sağlayarak algoritmik ticarette risk yönetiminde devrim yaratıyor. Bu felsefe, özellikle finans gibi yüksek riskli uygulamalarda yapay zeka sistemlerinin insan gözetimi ve kontrolünü vurgulayan AB Yapay Zeka Yasası ilkeleriyle tamamen uyumludur.

Tam kullanıcı kontrolü: Yapay zekanın risk yönetimini otonom olarak kontrol ettiği geleneksel ticaret sistemlerinin aksine, AISHE açıkça kullanıcının tüm risk parametreleri üzerinde tam kontrole sahip olduğu bir araç olarak konumlandırıyor.
Yapılandırılabilir parametreler: AISHE, "Kurulum" ve "Otoyol" bölümlerinde kapsamlı yapılandırma seçenekleri sunarak kullanıcıların bireysel risk profillerini hassas bir şekilde tanımlamalarına olanak tanır. Bu seçenekler arasında "Ralli Süreleri"nin ayarlanması, Avrupa ve ABD piyasaları için farklı işlem seanslarının yapılandırılması, işlem yapılacak araçların, işlem büyüklüğünün ve hacminin belirlenmesi ve kâr alma ve zarar durdurma seviyeleri ile günlük veya seans bazlı hedef tutarlar gibi kritik risk parametrelerinin belirlenmesi yer alır.
Kullanıcı sınırları dahilinde yapay zeka uygulaması: AISHE'nin risk yönetimi felsefesinin önemli bir yönü, kullanıcı kararları ile yapay zeka uygulaması arasında net bir ayrım olmasıdır. Yapay zeka, işlem kararlarını otonom olarak alsa da, bu kararlar tamamen kullanıcı tarafından tanımlanan risk parametrelerine dayanmaktadır. AISHE, "güvenli" veya "riskli" olanı bağımsız olarak yorumlamaz; kullanıcı tarafından tanımlanan yönergeleri maksimum hassasiyetle takip eder.
Proaktif kullanıcı ayarlaması: Kullanıcı, risk parametreleri üzerinde her zaman kontrol sahibi olduğundan, piyasa koşulları değiştiğinde veya sistem artık kişisel risk tercihleriyle uyuşmayan davranış kalıpları sergilediğinde proaktif bir şekilde tepki verebilir. Risk parametrelerinin sürekli izlenmesi ve gerekirse kullanıcı tarafından ayarlanması, sistemin her zaman bireysel gereksinimlere uygun çalışmasını sağlar ve zaman içinde model bozulmasını önler.
Donanıma duyarlı risk değerlendirmesi: AISHE, riski değerlendirirken kullanıcının donanım yeteneklerini göz önünde bulundurur. Örneğin, daha yavaş bilgisayarlar karmaşık durum vektörlerini gerçek zamanlı olarak işlemekte zorluk çekebilir. AISHE, kararların mevcut işlem süresi içinde alınabilmesini sağlamak için işlem faaliyetlerini buna göre ayarlayarak bu sınırlamayı risk yönetimine dahil eder.

4.3 Etik tutum: İş dönüşümü ve ortadan kaldırma, çarpıtmalardan kaçınma

AISHE, etik kaygıları temel bir paradigma değişikliği yoluyla ele alıyor: İnsan denetimi olmadan kararlar alan özerk bir varlık olarak faaliyet göstermek yerine, AISHE açıkça kendini, kullanıcının tüm karar parametreleri üzerinde tam kontrole sahip olduğu bir araç olarak konumlandırıyor.

Sorumlulukların net bir şekilde ayrılması: AISHE'nin etik felsefesi, otonom karar alma ile insan sorumluluğu arasında net bir ayrım yapılmasına dayanır. Tüm işlem faaliyetlerinin sorumluluğu, lisanslı bir aracı kurumda işlem hesabı açan, tüm işlem limitlerini, risk parametrelerini ve finansal araçları belirleyen ve tüm işlem faaliyetlerinin yasal ve finansal sorumluluğunu tek başına üstlenen kullanıcıya aittir. AISHE, kararları insan tarafından belirlenen bu sınırlar dahilinde uygulayan gelişmiş bir araç olarak hareket eder; özgür bir aracı değil, iş birliğine dayalı bir destektir.
Yerel veri işleme: Bu, etik güvenliğin temelidir. AISHE, tüm bilgileri doğrudan kullanıcının yerel bilgisayarında işlediği ve kişisel verileri merkezi sunuculara iletmediği veya depolamadığı için veri güvenliği ve şeffaflığı garanti altına alınmıştır.
Donanıma bağlı uyarlama: AISHE'nin donanım yeteneklerine uyarlanması, doğal etik ölçeklendirmeyi garanti eder. Daha az güçlü donanımlarda, sistem karmaşıklığını ve risk toleransını kasıtlı olarak azaltarak kararların gerekli süre içinde alınabilmesini sağlar. Bu, gecikmelerden veya eksik uygulamadan kaynaklanabilecek etik sorunları önlemek için proaktif bir yaklaşımdır.
Üç boyutlu açıklayıcı bir modelle şeffaflık: AISHE'nin üç katmanlı karar alma mimarisi (insan faktörü, yapısal faktör, ilişki faktörü), etik kabul için hayati önem taşır. Kullanıcıların teknik jargonda kaybolmadan karar alma mantığını anlamalarını sağlar. Raporlama araçları, karmaşık karar alma süreçlerini, piyasa koşulları ile işlem kararları arasındaki nedensel ilişkiyi açıklayan görsel temsillere dönüştürür.
Riskten Kaçınma: AISHE, kâr amacı güden otomatik bir işlem sistemi uygulamaz; bunun yerine kullanıcı tarafından belirlenen risk parametrelerine sıkı sıkıya bağlıdır. Bu, aşırı risk almayla ilişkili etik sorunları önlemenin yanı sıra, sistemin kullanıcının bireysel gereksinimlerine uygun şekilde çalışmasını da sağlar.
İş dönüşümü ve işlerin ortadan kaldırılması: AISHE'nin gerçek etik inovasyonu, insan tacirlerin yerini almayı değil, yeni ekonomik katılım biçimleri yaratmayı hedeflemesinde yatmaktadır. İşleri ortadan kaldırmak yerine, işin doğasını, aktif katılımdan otonom sistemlerin denetimine dönüştürmektedir. Bu paradigma değişimi, yapay zekanın insan işlerini ortadan kaldıracağı yönündeki artan endişeleri ele almaktadır.
Önyargılardan kaçınma: AISHE, geçmiş verilerden kaynaklanabilecek işlem kararlarındaki önyargıları ortadan kaldırır. Sistem, geçmiş veri analizine değil, yalnızca gerçek zamanlı fiyatlara ve kendi ürettiği durum vektörlerine dayandığından, geçmiş piyasa koşullarından kaynaklanabilecek sistematik önyargılardan kaçınır. Mevcut piyasa koşullarına sürekli uyum sağlaması, sistemin eski kalıplara takılıp kalmamasını sağlar.

Aşağıdaki tablo AISHE'nin uyumluluk ve etik sorumluluk konusundaki yaklaşımını özetlemektedir:

Tablo 3: AISHE'nin uyumluluk yaklaşımı

Uyumluluk alanı	AISHE'nin yaklaşımı
Veri koruma (GDPR)	Yerel veri işleme; kişisel verilerin toplanması/iletimi/merkezi olarak saklanması yok; yalnızca aracı kurumlarca sağlanan, uyumlu verilerin kullanımı.
Düzenleyici sorumluluk	Araç, piyasa katılımcısı değil; finansal düzenlemelerin sorumluluğu lisanslı aracı kurumlarda; mevcut düzenlenmiş altyapının kullanımı.
AB Yapay Zeka Yasası Sınıflandırması	Otonom finansal ticaret için uzmanlaşmış, tek amaçlı araç; Genel Amaçlı Yapay Zeka (GPAI) olarak sınıflandırılmaz.
Hukuki ilke	Lex specialis derogat legi generali (geçerli olduğu durumlarda özel mali hukuk, genel AI hukukunun yerini alır) kapsamında faaliyet göstermektedir .
Kullanıcı kontrolü ve denetimi	Tüm risk parametreleri üzerinde tam kullanıcı kontrolü; Yapay zeka, kullanıcı tarafından belirlenen sınırlar dahilinde çalışır; kullanıcı tüm yasal/mali sorumluluğu üstlenir.
Çarpıtmalardan kaçınmak	Tarihsel verilere bağımlı değildir; gerçek zamanlı verilerden ve kendi ürettiği durum vektörlerinden öğrenir; güncel piyasa koşullarına sürekli uyum sağlar.
İstihdama karşı etik tutum	İşyerinin ortadan kaldırılması yerine dönüşümüne (denetim rolü) odaklanın; yeni ekonomik katılım biçimleri yaratın.

5. Stratejik Değerlendirme: Güçlü Yönler, Zorluklar ve Fırsatlar

5. Güçlü Yönler

AISHE'nin stratejik konumlanmasının temelinde bir dizi önemli güç yatmaktadır:

Benzersiz merkezi olmayan mimari ve yerel veri işleme: "1 bilgisayar = 1 AISHE" ilkesi ve tamamen yerel veri işleme, yalnızca yüksek veri güvenliği ve bütünlüğü sağlamakla kalmıyor, aynı zamanda dalgalı finans piyasalarında hayati önem taşıyan karar alma süreçlerinde düşük gecikme süresi sağlıyor.
Kendi kendini finanse eden model ve finansal bağımsızlık: 16 yılı aşkın süredir dış yatırımcı veya kredi kullanmadan kendi kendini finanse eden geliştirme, sağlam ve sürdürülebilir bir iş modelini ortaya koymaktadır. Bu, stratejik özerkliğe ve kısa vadeli piyasa dalgalanmalarından veya yatırımcı beklentilerinden etkilenmeyen uzun vadeli bir geliştirme perspektifine olanak tanır.
Kapsamlı kullanıcı kontrolü ve şeffaflık: AISHE, risk parametreleri üzerinde tam kontrolü kullanıcının eline verir ve kararları anlaşılır kılan üç boyutlu bir açıklayıcı model (insan, yapısal ve ilişki faktörleri) sunar. Bu, güven oluşturur ve sorumlu yapay zeka için Avrupa gerekliliklerine uygundur.
Uzun geliştirme geçmişi ve kanıtlanmış teknoloji: BT altyapısına yapılan önemli yatırımlarla desteklenen 16 yılı aşkın araştırma ve geliştirme, sürekli olarak adapte olan olgun ve test edilmiş bir sistemle sonuçlanıyor.
Sosyal etki ve iş dönüşümüne odaklanma: Finans piyasalarına erişimi demokratikleştirme ve yeni ekonomik katılım biçimleri oluşturma vizyonu, AISHE'yi işsizlik gibi küresel zorluklara bir çözüm olarak konumlandırıyor. Bu, potansiyel kullanıcı tabanını önemli ölçüde genişletiyor ve etkileyici bir sosyal değer yaratımı sunuyor.
Tescilli Bilgi Dengesi 2.0 Çerçevesi: Geleneksel göstergelerin ötesine geçen ve nedensel ilişkileri belirleyen bu benzersiz analitik model, güçlü ve benzersiz bir satış önerisi ve fikri mülkiyeti temsil eder.
Donanıma uyarlanabilir performans optimizasyonu: Sistemin karmaşıklığını mevcut donanıma dinamik olarak uyarlayabilme yeteneği, çok çeşitli teknik koşullar altında işlevselliği ve verimliliği garanti altına alarak erişilebilirliği artırır.
AB Yapay Zeka Yasası ilkelerine uyum: AB Yapay Zeka Yasası ilkelerine açıkça uyum sağlanması ve tek amaçlı bir araç olarak sınıflandırılması, düzenleyici riskleri en aza indirir ve Avrupa pazarında rekabet avantajı sağlar.

5.2 Zorluklar

AISHE, güçlü yönlerine rağmen kapsamlı bir değerlendirme için dikkate alınması gereken belirli zorluklarla da karşı karşıyadır:

Optimum Performans için Donanım Bağımlılığı: AISHE, donanım bağımlılığını bir tasarım özelliği olarak kullansa da, bu, en yüksek getiriyi elde etmenin güçlü bir donanım gerektirdiği anlamına gelir. Eski sistemlere sahip kullanıcılarda hayal kırıklığı yaratmamak için kullanıcı beklentilerinin bu konuda net bir şekilde yönetilmesi gerekir.
Gerekli kullanıcı eğitimi ve yapılandırması: AISHE, tak-çalıştır bir çözüm değildir. Optimum sonuçlara ulaşmak için, kullanıcının günler veya haftalar boyunca yoğun bir eğitim ve dikkatli bir yapılandırma yapması gerekir. Bu, kullanıcıdan kararlılık ve sabır gerektiren ilk aşamadır.
Stratejik bir geçiş noktası olarak kurucu halefiyet: Orijinal geliştirici ve sahibin halefi için mevcut arayış, kritik bir geçiş noktasını temsil etmektedir. Bu durum büyüme fırsatları sunarken, uygun bir halef bulunamaması durumunda vizyon kaybı veya gelişimde yavaşlama riskini de beraberinde getirir.
"Geçmiş veri yok" paradigması: Geçmiş veri eksikliği önyargıyı önlerken, aynı zamanda her AISHE örneğinin bilgisini gerçek zamanlı veya federatif öğrenme yoluyla oluşturması gerektiği anlamına gelir. Bu, sistem performansını ayrı ayrı optimize etmek için güçlü gerçek zamanlı öğrenme mekanizmaları ve zorunlu bir demo eğitim aşaması gerektirir.

5.3 Fırsatlar

AISHE, pazar konumunu daha da genişletmek ve vizyonunu gerçekleştirmek için önemli fırsatlara sahiptir:

Merkezi olmayan dağıtım modeliyle küresel pazar genişlemesi: Yerleşik "franchise benzeri" model, uygun maliyetli ve ölçeklenebilir küresel genişlemeyi mümkün kılar. AISHE, operasyonel maliyetleri ve riskleri yerel ortaklara kaydırarak, merkezi yapıya yük bindirmeden erişimini katlanarak artırabilir.
Yeni gelir akışlarının geliştirilmesi: Abonelik modeline ek olarak, teknolojinin diğer şirketlere lisanslanması, anonimleştirilmiş ve toplanmış verilerin finans veya araştırma kuruluşlarına satılması, kurucu ekip tarafından danışmanlık hizmeti sağlanması ve eğitim ve seminerler sağlanması gibi potansiyeller bulunmaktadır.
Daha geniş bir ekonomik katılım potansiyeli: AISHE'yi işsizlikle mücadele etmek ve yeni gelir getirici fırsatlar (örneğin öğrenciler, ev hanımları, uzaktan çalışanlar için) yaratmak için bir araç olarak konumlandırmak, daha önce keşfedilmemiş büyük bir pazarın kapılarını aralayabilir. Bu, ekonomik istikrara katkıda bulunacak yeni bir "yapay zeka destekli serbest çalışanlar" sınıfının oluşmasına yol açabilir.
Geleceğin işletim sistemlerine entegrasyon: Yerel ve bulut zekasını hibritleyen AISHE'nin merkezi olmayan mimarisi, otonom sistemlerin geleceğin işletim sistemlerine (Microsoft'un yapay zeka tabanlı işletim sistemi Vision gibi) entegrasyonunda öncü bir rol oynayabilir. Bu, pazar verimliliğini daha da artıracak ve bilgi asimetrisini azaltacaktır.
Finans alanında sorumlu yapay zekanın öncüsü olarak konumunu güçlendirmek: AISHE, Avrupa düzenleyici ilkelerine (kullanıcı kontrolü, şeffaflık, veri koruma) sürekli olarak bağlı kalarak güven oluşturabilir ve finans sektöründe etik açıdan sorumlu yapay zeka uygulamalarının önde gelen bir örneği olarak kendini kanıtlayabilir.

Genel Sonuç ve Stratejik Öneriler

AISHE projesi, finans piyasalarıyla etkileşimi ve işin geleceğini kökten değiştirme potansiyeline sahip, olgun, stratejik olarak bağımsız ve teknolojik olarak gelişmiş bir otonom ticaret sistemi olarak kendini sunuyor. Benzersiz konumu, onu geleneksel ve birçok modern yapay zeka çözümünden ayıran özelliklerin birleşiminden kaynaklanıyor:

Merkezi olmayan mimari ve yerel veri işleme, yalnızca teknik özellikler değil, aynı zamanda veri güvenliğini, karar alma hızını ve özellikle GDPR ve AB Yapay Zeka Yasası ile ilgili düzenlemelere uyumu önemli ölçüde şekillendiren temel tasarım kararlarıdır. Bu yapı, merkezi saldırı vektörlerini ortadan kaldırır ve kullanıcı için yüksek düzeyde güven ve kontrol sağlar.

Sistemin kendi gelirlerinden yaklaşık 12 milyon avroluk yatırımla 16 yıl boyunca sürdürülen öz finansman modeli , projenin finansal sürdürülebilirliğinin ve stratejik bağımsızlığının dikkate değer bir kanıtıdır. Bu özerklik, dış yatırımcıların kısa vadeli kısıtlamalarından bağımsız, uzun vadeli bir vizyon ve gelişmeyi mümkün kılmaktadır.

Risk parametreleri üzerinde kullanıcı merkezli kontrol ve üç yönlü açıklayıcı modelin sağladığı şeffaflık , etik açıdan kabul görme ve Avrupa Yapay Zeka ilkelerine uyum açısından hayati önem taşımaktadır. AISHE, insan gözetimi ve sorumluluğunun yerini almayan, aksine bunları tamamlayan ve güçlendiren gelişmiş bir araçtır.

AISHE'nin performansını değerlendirmek, evrensel kıyaslamalardan kişiselleştirilmiş, donanıma bağlı bir yaklaşıma geçişi gerektirir. Sistemin karmaşıklığını mevcut bilgi işlem gücüne uyarlama yeteneği, erişilebilirliği ve geniş uygulanabilirliği destekleyen bilinçli bir tasarım kararıdır. Optimum koşullar altında elde edilen etkileyici gösterge niteliğindeki getiriler, potansiyeli vurgulamakla birlikte, ilk eğitim ve yapılandırma aşamasında önemli bir kullanıcı katılımı gerektirir.

AISHE'nin sosyal boyutu , özellikle finans piyasalarına erişimin demokratikleştirilmesi ve yeni ekonomik katılım biçimlerinin yaratılması, yalnızca olumlu bir yan etki değil, aynı zamanda iş stratejisinin ayrılmaz bir parçasıdır. Esnek gelir fırsatları arayan geniş bir kullanıcı tabanına hitap ederek muazzam pazar fırsatları yaratır ve AISHE'yi işgücü piyasasındaki otomasyonun getirdiği zorluklara bir çözüm olarak konumlandırır.

Kurucunun halefi için yapılan mevcut arayış, kritik bir geçiş noktasını temsil ediyor. Bu durum, yeni bir girişimci veya ekibe, kanıtlanmış teknoloji ve net bir büyüme yol haritasına sahip, olgun, finansal açıdan istikrarlı ve stratejik olarak iyi konumlandırılmış bir projeyi devralması için eşsiz bir fırsat sunuyor.

Stratejik öneriler:

Potansiyel halefler ve stratejik ortaklar için: AISHE'nin uzun vadeli vizyonunu ve finansal bağımsızlığını temel değerler olarak vurgulamanız şiddetle tavsiye edilir. Proje, halihazırda istikrarlı nakit akışı yaratan ve kendini kanıtlamış, dış borç veya yatırımcı yükü olmadan, teknolojik bir ürünü satın almak için nadir bir fırsat sunmaktadır. Sosyal etki ve sorumlu yapay zeka ilkeleriyle uyum, pazarda benzersiz satış noktaları ve farklılaştırıcılar olarak vurgulanmalıdır.
Gelecekteki ürün geliştirme ve kullanıcı desteği için: Yoğun kullanıcı eğitimi ve yapılandırmasına duyulan ihtiyaç göz önüne alındığında, kapsamlı ve kolay erişilebilir tanıtım materyallerine ve destek yapılarına sürekli yatırım yapılmalıdır. Bu, ilk öğrenme eğrisini kısaltabilir ve kullanıcı başarı oranlarını en üst düzeye çıkarabilir, bu da benimsemeyi ve büyümeyi destekler.
Pazar konumlandırması için: "Ekonomik katılım için yapay zeka" ve "insan kontrolünde yapay zeka" söylemleri iletişimde sürekli olarak yer almalıdır. Bu, AISHE'yi rakiplerinden farklılaştırmanın yanı sıra, kamuoyunun ve düzenleyicilerin yapay zekanın iş ve toplum üzerindeki etkisine ilişkin temel endişelerini de ele alır.
Teknolojik ilerleme için: Sistemin kolektif zekasını güçlendirmek amacıyla federatif öğrenme ilkeleri daha da geliştirilmelidir. Aynı zamanda, farklı donanım yeteneklerine adaptasyon, stratejik bir avantaj olarak korunmalı ve geniş erişilebilirliği sağlamak için şeffaf bir şekilde iletilmelidir.

Özetle, AISHE yalnızca gelişmiş bir ticaret sistemi değil, aynı zamanda hem ekonomik başarıyı hem de toplumsal faydayı hedefleyen yapay zeka çözümlerinin geliştirilmesi ve ölçeklendirilmesi için bir modeldir. Yapay zekanın işleri ortadan kaldırmadığı, aksine yeni gelir fırsatları yarattığı ve işin geleceğini yeniden tanımladığı bir vizyonu temsil eder.