Orijinal Başlık: Mirofish ile Hormuz Krizi'nde 200 Yapay Zekâ Ajanını Nasıl Çalıştırdım ve Polymarket ile Karşılaştırdım
Orijinal Yazar: The Smart Ape
Çeviri: Peggy, BlockBeats

Editör Notu: Yapay Zekâ bir kamuoyunu simüle etmeye başladığında, bu olayın kendisi dönüşmeye başlamıştır.

Bu makale, Hormuz Boğazı krizi etrafında gerçekleştirilen bir deneyi belgeliyor: Yazar, 200 ajanın yer aldığı bir simülasyon sistemi oluşturmak için MiroFish kullandı, hükümet yetkilileri, medya, enerji şirketleri, işlemciler ve sıradan insanların bir arada yaşadığı bir simüle sosyal ağda sürekli etkileşim, tartışma ve bilgi yayımı yoluyla bir değerlendirme oluşturdu ve bu grup sonuçlarını Polymarket'ın piyasa fiyatıyla karşılaştırdı.

Sonuçlar tutarlı değildi. Toplu tartışma genel olarak iyimserdi, ancak piyasa belirgin şekilde daha karamsardı; serbest konuşmada, azınlıkta bulunan karamsarlar aslında daha gerçekçi bir fiyatlamaya daha yakındı; ancak mülakat ortamına girildiğinde, neredeyse tüm ajanlar daha ılımlı, işbirlikçi bir ifadeye yakınsadı.

Bu tür bir bölünme yabancı değil. Gerçek dünyada, açık beyanlar genellikle istikrarlı ve iyimser bir yöne doğru hareket ederken, gerçek risk değerlendirmesi eylem ve resmi olmayan ifade içinde gizlenir. Başka bir deyişle, insanların ne dediği, ne düşündüğü ve parayı nasıl bahse koyduğu genellikle üç farklı sistemdir.

Bu tür bir yapıda, en değerli sinyal genellikle fikir birliğinden değil, gürültü içinde uygunsuz görünen seslerden gelir.

Aşağıda Orijinal Metin Yer Almaktadır:

Gelecekteki birkaç haftalık Hormuz Boğazı krizini MiroFish ile simüle ettim. Bu araç, bu tür sorunlarla başa çıkmak için son derece uygundur çünkü yüksek derecede karmaşık senaryo analizine izin verir: Aynı sistemde birden fazla paydaş, farklı roller ve kendi teşvik mekanizmalarını tanıtarak bu ajanların sürekli oyun oynamasına, tartışmasına ve nihayetinde kademeli olarak uzlaşıya varmasına olanak tanır.

Bu simülasyonu çalıştırmak için izlediğim belirli adımlar ve nihai sonuçlarım aşağıda yer almaktadır. Herkes bu süreci tekrarlayabilir, önemli olan adımları nasıl uygulayacağınızı bilmektir.

İlk olarak, MiroFish, bir Çin araştırma ekibinden açık kaynaklı bir projedir. Belirli belgeleri girdikten sonra bir bilgi haritası oluşturur ve bu haritaya dayanarak farklı ajan kişilikleri oluşturur, ardından bu ajanları simüle edilmiş bir Twitter ortamına yerleştirir. Bu ortamda, paylaşımlar yapacak, yorumları retweetleyecek, beğeniler atacak ve birbirleriyle tartışacaklardır. Simülasyon bittikten sonra her bir ajanı ayrı ayrı görüşmek ve kendi pozisyonlarını ve akıl yürütme süreçlerini incelemek mümkündür.

Bir kriz senaryosu girdiğinizde, etkinlik etrafında bir tartışma oluşturacak; bu tartışmadan bir tahmin sonucu çıkarabilirsiniz.

Ben şu anda devam eden bir Polymarket piyasa sorusuna odakladım: Nisan 2026 sonuna kadar Hormuz Boğazı deniz trafiği normale mi dönecek?

Bu yüzden tüm bu bilgileri MiroFish'e besledim ve 200 ajan rolü oluşturdum - hükümet, medya, askeriye, enerji şirketleri, tüccarlar ve sıradan halk dahil - ve ardından onları bir simülasyon ortamında 7 simulasyon günü boyunca tartışmalarını yapmalarını sağladım. Son olarak, onların çıkardığı sonuçları piyasa fiyatlandırması ile karşılaştırdım.

Genel yapılandırma şöyle:

· Model: GPT-4o mini, 200 ajan senaryosunda maliyet ve etkinlik dengesi en iyisi

· Bellek Sistemi: Zep Cloud, ajan belleği ve bilgi haritası depolamak için

· Simülasyon Motoru: OASIS (Camel-AI'nin sunduğu Twitter klon ortamı)

· Donanım: Mac mini M4 Pro, 24GB bellek

· Çalışma Süresi: Yaklaşık 49 dakika, 100 tur simülasyon tamamlandı

· Maliyet: API çağrısı başına yaklaşık 3 ila 5 dolar

· Seed Materyal: Wikipedia, CNBC, Al Jazeera, Forbes, Reuters'dan derlenen, 5800 karakterlik bir özet, askeri zaman çizelgesi, kapanma durumu, petrol fiyatı, ekonomik kayıp, diplomasi çabaları ve GCC'nin 3.2 trilyon dolarlık yatırımıyla ilgili faktörler de dahil olmak üzere içerik. Yani, ajanların karar vermeleri için gerekli temel bilgilerin hepsi bu özetin içine dahil edilmiştir.

Bu Süreci Nasıl Tekrarlayabilirsiniz (Adım Adım Talimatlar)

Eğer siz de kendi başınıza bu süreci çalıştırmak istiyorsanız, işte benim gerçekleştirdiğim adım adım tam talimatlar. Tüm sürecin yapılandırılması yaklaşık 2 saat sürer, API maliyeti yaklaşık 3 ila 5 dolar; Eğer tur sayısını veya ajan sayısını artırırsanız, maliyet daha da yüksek olabilir.

Hazırlamanız Gerekenler

· Python 3.12 (3.14 kullanmayın, tiktoken bu sürümde hata verecektir)

·Node.js 22 ve üstü sürüm

·Bir OpenAI API Anahtarı (GPT-4o mini oldukça ucuz ve bu senaryoya uygun)

·Bir Zep Cloud Hesabı (küçük ölçekli simülasyonlar için ücretsiz sürüm yeterli)

·Orta düzeyde belleğe sahip bir makine. Ben Mac mini M4 Pro kullandım, 24GB bellek, ancak 16GB da yeterli olacaktır

Adım 1: MiroFish'i yükleyin

Ardından .env dosyanızı yapılandırın

OPENAI_API_KEY=sk-sizin-anahtarınız

OPENAI_BASE_URL=bağlantı

OPENAI_MODEL=gpt-4o-mini

ZEP_API_KEY=sizin-zep-anahtarınız

Adım 2: Proje oluşturun ve tohum belgenizi yükleyin

Tohum belgesi, sürecin en önemli parçasıdır, mevcut durum hakkında hangi bilgilere sahip olması gerektiğini belirler. Benim hazırladığım belge yaklaşık 5800 karakterden oluşuyordu ve askeri zaman çizelgesi, kapanma durumu, petrol fiyatları, ekonomik kayıplar, diplomatik çabalar ve GCC yatırımlarının etkisi konularını kapsıyordu, kaynaklar arasında Wikipedia, CNBC, Al Jazeera, Forbes ve Reuters bulunmaktaydı.

Adım 3: Ontoloji oluşturun

Bu adım, MiroFish'e hangi tür varlıkları tanımlaması gerektiğini ve bu varlıklar arasında hangi ilişkilerin olabileceğini söylemenizi sağlar.

Benim tarafımdan nihai olarak 10 varlık sınıfı oluşturuldu: ülke, askeri, diplomat, ticari varlık, medya kuruluşu, ekonomik varlık, organizasyon, birey, altyapı, tahmin pazarı; ve 6 ilişki sınıfı. Otomatik oluşturulan sonuçlar senaryonuza uygun değilse, manuel olarak da ayarlayabilirsiniz.

Adım 4: Bilgi grafiğini oluşturun

Bu adımda Zep Cloud'a ihtiyaç duyacaksınız. MiroFish, tohum belgesini ve ontolojiyi Zep'e gönderecek ve Zep'in varlıkları çıkarmak ve grafik oluşturmakla ilgilenmesini sağlayacaktır.

Bu süreç yaklaşık bir veya iki dakika sürecektir. Sonunda elde ettiğim şey, ülke, kişi, kuruluş, emtia gibi unsurları bir araya getiren 65 düğüm, 85 kenar içeren bir grafik oldu.

Beşinci Adım: Temsilci Oluşturma

MiroFish, her bir varlık için bir dizi eksiksiz kişilik oluşturacaktır, bunlar arasında MBTI kişilik tipi, yaş, ülke, gönderi tarzı, duygusal tetikleyici, yasaklı konular ve kurumsal hafıza bulunur.

İlk başta bilgi haritasından 43 temel temsilci oluşturdum. Daha sonra, sistem bu temel karakterleri istediğiniz toplam sayıya genişletebilir. Sonunda toplam temsilci sayısını 200 olarak belirledim ve şifreli işlemci, havayolu pilotu, profesör, öğrenci, sosyal aktivist vb. gibi daha çeşitli sivil karakterler ekledim.

Altıncı Adım: Simülasyon Ortamını Hazırlama

Bu adım, temsilcilerin eylem programını, başlangıçta tohum gönderileri ve zaman parametrelerini içeren eksiksiz bir simülasyon yapılandırması oluşturacaktır. MiroFish, aktif zirve saatleri, uyku zamanı ve farklı tipteki temsilcilerin gönderi sıklıklarını içeren nispeten makul varsayılan ayarlar kümesini otomatik olarak seçecektir.

O zaman ki yapılandırmam: Toplamda 168 saatlik simülasyon (7 gün), 100 tur (her tur 1 saat), sadece Twitter senaryosu kullanımı ve her bir temsilci için ayrı bir etkinlik programı belirleme.

Yedinci Adım: Simülasyonu Çalıştırma

Ardından beklemek kalır. Ben GPT-4o mini ile 200 temsilci, 100 tur simülasyon çalıştırdım ve yaklaşık 49 dakika sürdü. İlerlemeyi API aracılığıyla izleyebilir veya doğrudan günlüğe bakabilirsiniz.

Tüm süreç boyunca temsilciler kendi kendine hareket eder: Zaman çizgisini izler, kendilerinin gönderi yapmaya, yorum atmaya, retweet yapmaya, beğenmeye veya sadece bilgi akışını gözden geçirmeye karar verirler. Tüm süreç insan müdahalesi gerektirmez.

Sekizinci Adım (İsteğe Bağlı): Temsilcileri Görüşme

Simülasyon bittikten sonra, sistem komut moduna geçer. Bu noktada belirli bir temsilciyi tek başına görüşebileceğiniz gibi tüm temsilcileri bir seferde de görüşebilirsiniz:

Analiz

MiroFish öncelikle tohum belgesini okuyacak ve 10 tür varlık ve 6 tür ilişkiyi içeren bir ontoloji yapısı otomatik olarak oluşturacaktır; ardından bu tanımlar temelinde 65 düğüm ve 85 kenar içeren bir bilgi haritası çıkaracaktır. Bundan sonra her bir varlık için MBTI kişilik tipi, yaş, ülke, gönderi tarzı, duygusal tetikleyici ve kurumsal hafıza gibi unsurları içeren eksiksiz bir kişilik oluşturacaktır.

Sonuç olarak, bilgi haritasından 43 temel ajan üretildi ve bu temel üzerinden 200 toplam ajanla genişletildi, daha fazla çeşitlilik sağlayan sıradan halk rolü tanıtıldı, böylelikle genel simülasyonun çeşitliliğini ve gerçekçiliğini artırmış oldu.

Özel oluşum aşağıdaki gibidir:

· 140 sivil ajan: Kripto tüccar, pilot, tedarik zinciri yöneticisi, öğrenci, sosyal aktivist, profesör vb.

· 16 diplomatik/hükümet rolleri: İran Dışişleri Bakanı, Suudi Arabistan Dışişleri Bakanı, Umman Dışişleri Bakanı, Bahreyn Başbakanı, Çin Dışişleri Bakanı, AB, BM vb.

· 15 medya kuruluşu: Reuters, CNN, Bloomberg, Al Jazeera, BBC, Fox, Wall Street Journal vb.

· 10 enerji/taşımacılık ilişkili: OPEC, Platts, QatarEnergy, Aramco, Maersk vb.

· 7 finansal kurum: Polymarket, Kalshi, Goldman Sachs, J.P. Morgan, Citadel, ADIA vb.

· 2 askeri/siyasi karakter: Trump, İran Devrim Muhafızları Komutanı

7 günlük (100 tur) simülasyon sürecinde toplamda şunlar oluşturuldu:

1,888 mesaj

6,661 eylem izi (tüm hareketleri kaydeder)

1,611 alıntı-yeniden paylaşım (ajanlar arasındaki karşılıklı yanıtlama ve oyun)

4,051 kez yenileme (yalnızca bilgi akışını görüntüler)

311 kez hiçbir şey yapmama (bekleme seçeneği)

208 kez beğeni, 207 kez paylaşım

70 orijinal görüş (yeni bağımsız pozisyon veya yargılama)

Genel olarak, bu sistem basit bir bilgi üretimi sunmaktan ziyade daha çok bir toplumsal davranış simülasyonunu andırmaktadır: çoğu zaman, ajanlar gözlem yapar, bilgiyi sindirir ve etkileşime girer, sürekli bir çıktıda bulunmazlar. Bu yapı, aksine, gerçek dünya kamusal düşünce ortamında davranış dağılımına daha yakındır—az miktarda orijinal içerik, bunun üzerine çok miktarda alıntı yapma, oyun ve duygusal geri bildirim eklenir.

Ajanların çoğu zamanlarını başkalarının görüşlerini okuyarak ve alıntı yaparak geçirir, yeni içerikler yaratmak yerine.

Tüm grup duygusal yayılımda belirgin bir eğilim sergilemektedir: iyimser görüşler daha kolay büyütülür ve paylaşılırken, genellikle daha gerçekçi olan olumsuz yargılar, mantık açısından daha yakın olmalarına rağmen daha az yayılır ve daha az ses getirir.

Daha da ilginci, 19 ajanın mesaj gönderme sürecinde kendiliğinden belirli bir olasılık yargısı verdiği; buna zorlanmadıkları, ancak tartışma sürecinde doğal olarak ortaya çıktığı sonucuna varılmıştır.

Topluluk tarafından spontane oluşturulan ortalama olasılık %47,9 iken, Polymarket pazarının verdiği olasılık %31'dir, aralarında %16,9'luk bir fark bulunmaktadır.

Simülasyon sürecinde, bazı ajanlar hatta 100 etkileşim turunda pozisyonlarını değiştirmiştir.

Simülasyon sonrasında, 43 temel ajanı aynı soruyla baş başa getirmek için MiroFish'in röportaj özelliğini kullandım: 2026 Nisan sonuna kadar Hormuz Boğazı'nın deniz taşımacılığının normale dönme olasılığını ne kadar görüyorsunuz (0–100%)?

Sonuçlar: 43 ajanın 31'i belirli bir sayı verirken, 12'si cevap vermeyi reddetti. Dikkat çekici olan, en dikkatli seslerin genellikle açık tahminler yerine özeleştiri yaptığı ve gerçek dünya kuruluşlarının davranış biçimlerine daha yakın olduğudur.

Her kategorinin ortalaması %60'ın üzerindedir: Askeriye %75, Medya %69, Enerji %66, Finans %65, Dışişleri %61. Pazarın verdiği rakam ise %31,5'tir.

Doğal evrimin sonucu olan topluluk sonuçları (organic) ile mülakat sonuçları (interview): Tamamen farklı iki manzara sergilemektedir.

Bu en önemli bulgu işte budur.

Mülakat sonuçları daha iyimser görünecektir. Ajanlar serbestçe mesaj attığında, kısa pozisyon alanların görüşleri genellikle daha yüksek sesli ve belirgin olur; ancak bire bir mülakat yapıldığında, işbirliği tercihinden dolayı neredeyse herkes %60–70 aralığını verecektir.

Doğal evrim sonuçları (organic) daha güvenilirdir. Bir finans danışmanı, şiddetli bir tartışmada "Benim tahminim %65'tir." diye mesaj attı; ancak bir ajan soruya mülakat sırasında cevap verdiğinde, temelde bir model eşleme yapmaktadır.

Doğal ifadeler içindeki karamsarlar, aslında en iyi tahmincilerdir. Simülasyonda %30'dan küçük olasılık veren 7 ajan (İran Dışişleri Bakanı, Çin Dışişleri Bakanı, Kalshi, Platts, bir ekonomi profesörü, bir İranlı öğrenci, bir barış aktivisti), ortalama %22 verdi, Polymarket'in sonuçlarıyla %10'un altında farklılık gösterdi. Uzmanlık + Doğal İfade = Piyasaya en yakın olan.

Daha da önemlisi, bu sadece bir YZ olgusu değil, gerçek dünyadaki aktörler de aynı şekilde.

Herhangi bir ülke lideriyle bir kriz hakkında söyleşi yaptığınızda, barışa bağlı olduğumuzu, çözüm konusunda iyimser olduğumuzu söyleyeceklerdir. Bu standart konuşma şekli ve kameralar karşısında söylenmesi gereken bir sözdür. Ancak gerçekte ne yaptıklarına bakarsanız: askeri konuşlandırma, yaptırımlar, varlık dondurma, geri çekilme—yaptıkları eylemler genellikle tamamen farklı bir hikaye anlatır.

Suudi Arabistan Veliaht Prensi Reuters'a şöyle diyecek: Diplomasiye inanıyoruz, aynı zamanda egemen varlık fonu 3.2 trilyon dolarlık ABD varlığını gözden geçiriyor. İran Cumhurbaşkanı barışın ortak hedefimiz olduğunu söyleyebilir, ancak İran Devrim Muhafızları Boğaz'da mayın döşerken. Trump bekleyip göreceğiz derken, aynı anda her ateşkes önerisini reddeder.

Bu simülasyon, kazara aynı yapısal bölünmeyi yeniden oluşturdu: ajans özgürce gönderiler yaparken, tartışırken, yanıtlar verirken ve bilgiyi yayarken, uzman grubu genellikle %20-%30 aralığına sıkı bir şekilde yapışır—daha kötümser, aynı zamanda gerçeğe daha yakın; ancak onları toplantı odasına getirip resmi olarak "Tahmininiz nedir?" diye sorduğunuzda, hemen diplomatik bir modele geçerler: %65-%70, belirgin şekilde daha iyimser.

Doğal gönderi, daha çok özel davranış ve resmi olmayan iletişim gibidir; söyleşi sonuçları ise daha çok bir basın toplantısına benzer. Birinin gerçekten ne düşündüğünü öğrenmek istiyorsanız, ona doğrudan sormayın—onun kimse tarafından puanlanmadığı zaman yaptığı eylemlere bakın.

Sonraki Adımlar

Bu sadece bir ön testti. Hedef, kesin bir tahmin vermek değil, bu tür bir grup simülasyonunda hangi sinyallerin yararlı olduğunu, nerede distorsiyona uğradığını, hangi kısımların optimize edilmesi gerektiğini görmektir.

Şu anda bazı cevaplar mevcut, doğal evrimleşme tartışmanın etkili sinyaller üretebileceğini, söyleşinin ise buna izin vermediğini; kötümserlerin sinyal kaynağı olduğunu; ve GPT-4o mini'nin iş birliği tercihlerinin gerçekten bir sorun oluşturduğunu gösterdi.

Sonraki deney birkaç yükseltme yapacak.

İlk olarak daha geniş bir tohum veri kümesi. Artık yalnızca 5800 kelimelik bir özet değil, 20 yıldan fazla bir tarihsel arkaplanı tanıtıyoruz: Hormuz olaylarına ilişkin gelişmeler, İran ve ABD arasındaki çatışmaların tırmanışı, her petrol krizi, GCC dış politika değişiklikleri vb.—yani bir gerçek bir jeopolitik analistin bir değerlendirme yapmadan önce sahip olacağı arka plan.

İkinci olarak daha güçlü bir model. GPT-4o mini'nin 3 dolar maliyetle doğrulama yapmasının yeterli olduğu görüldü; ancak daha güçlü bir model, ajansı daha çok karakterin düşünme tarzına yaklaştırabilir ve kritik anlarda "Ben diyaloga iyimser bir şekilde bakıyorum" gibi varsayılan ifadelere düşmez.

Son olarak daha fazla vekil. 200 tanesi de iyi, ancak daha da genişletilebilir: daha çeşitli normal insan rolleri, daha fazla bölgesel ses, daha fazla kenar durum. Katılımcılar ne kadar çok olursa, tartışma yapısı o kadar zengin olur ve sonunda oluşturulan sinyal de o kadar değerli olur.

[Orjinal Metin Bağlantısı]

BlockBeats Resmi Topluluğuna Katılın:

Telegram Abonelik Grubu: https://t.me/theblockbeats

Telegram Sohbet Grubu: https://t.me/BlockBeats_App

Twitter Resmi Hesabı: https://twitter.com/BlockBeatsAsia