AI gözetim altyapısı
AI harcamasını ve gözetimini riske orantılı kılın.
ozDNA, AI regülasyonunun risk-temelli mantığını runtime mimarisine çevirir. complyDNA yükümlülüğü söyler; originDNA kararı ispatlar. Düşük riskli iş en ucuz yeterli modelde koşar; yüksek riskli bir karar çok-modelli bir Council'a gider — ve her adım kanıt olarak kaydedilir.
Sorun
Harcama düz, gözetim manuel, kanıt dağınık
Regüle bir kurumun aynı anda hissettiği üç boşluk — ve hiçbir tek araç bunları kapatmıyor.
01
Harcama riski görmez
Karar ister rutin ister regülatif ağırlıkta olsun aynı model maliyeti ödenir. Hiçbir şey riske göre yönlendirmez.
02
Gözetim manuel
Bir insan onaylar ama gözetim mekanizması yazılımın kendisi değildir — bu yüzden ne ölçeklenir ne denetlenebilir.
03
Kanıt dağınık
Karar, gerekçesi ve bir regülatörün isteyeceği kayıt farklı yerlerde durur — varsa eğer.
Nasıl çalışır
Sınıflandır → Yönlendir → Gözet → İspatla
Tek runtime. Düşük riskli iş en ucuz yeterli modele gider; yüksek riskli bir karar Council'a yükseltilir — orada daha yüksek token maliyeti bilinçli bir sigorta primidir, israf değil.
Sınıflandır
Her iş yükü, yaşam döngüsü boyunca sürekli bir risk katmanına oturtulur.
Yönlendir
Düşük risk → barı geçen en ucuz model. Yüksek risk → Council.
Gözet
Veto ve fail-closed yargıçla çok-modelli oylama. Otomasyona aşırı güven tasarımla engellenir.
İspatla
Karar, oylar, gerekçe ve sonuç append-only, hash-zincirli bir loga yazılır ve attestation olarak sunulur.
Ekonomik tez: CFO'ya orantılılık, compliance officer'a kanıt — aynı dashboard.
Ayırt edici parça
Her bileşen belirli bir AI Yasası maddesini uygular
Yönlendirme commodity; sınıflandırma statik danışmanlık. İkisini tek runtime'da birleştirmek — ve her parçayı bir yükümlülüğe eşlemek — kimsenin tutmadığı konumdur.
| Katman | Rol | AI Yasası maddesi |
|---|---|---|
| ozDNA | Marj-farkında, risk-orantılı AI altyapısı | Risk-temelli yaklaşım |
| complyDNA · DT 5.0 | Sınıflandırma: iş yükü → risk katmanı; yönlendirme kararı | Art. 9 |
| complyDNA · Council | Yüksek riskli kararlarda çok-modelli oylama + veto + fail-closed yargıç | Art. 14 |
| originDNA · Ledger | Karar, oylar, gerekçe, sonuç — hash-zincirli, değiştirilemez | Art. 12 |
| originDNA · Attestation | Denetçinin/regülatörün okuyabileceği kanıt çıktısı | Art. 13 |
ozDNA bu yükümlülükleri uygular, operasyonel hale getirir ve kanıtlar; mutlak uyum iddiasında bulunmaz. Zaman çizelgesi: Art. 50 şeffaflık yükümlülükleri 2 Ağu 2026; Annex III yüksek-risk alanları 2 Ara 2027; regüle ürünlere gömülü sistemler 2 Ağu 2028. Tarihler yayın öncesi tekrar doğrulanmalıdır.
Canlı kanıt
Sınıflandırma motoru sahada doğrulanmış
DT motoru bir slayt değil. Türkçe akademik metinde AI-üretimi metni tespit eden, canlı ve ödeme alan bir üründe koşuyor — gerçek kullanıcılar, gerçek gelir, sahada.
Aynı sınıflandırma motoru üzerine kurulu canlı bir ürün, Türkçe akademik metinde AI-üretimi metni tespit ediyor — ödeme yapan kullanıcılar, sahada.
DT motorunun teknik doğrulaması olarak sunulur, ürün onayı olarak değil. Aynı runtime'ın uyuma uygulanışı için Immortal MLRO kullanım örneğine bakın.
Kimin için
Gerçek denetim baskısı altındaki regüle kurumlar
Birlikte karar veren compliance officer ve CTO ikilisi için kurulmuştur — materyal iki dili de konuşur: yükümlülük ve entegrasyon.
Sonraki adım
Uyum denetimi talep et
Hangi AI sistemlerini çalıştırdığınızı söyleyin. Denetim çıktısı zaten bir sınıflandırma raporudur — ürün kendini gösterir.
Gönderimler bize e-postayla ulaşır — CRM yok, formun kendisi dışında izleme yok.