Sanat eserleri provenance (sahiplik geçmişi) bilgi grafiğini bir MCP sunucusu olarak yayımladık. Ücretsiz açık beta; anahtar gerektirmeden tek bir URL ile Claude/ChatGPT/Cursor’a bağlanıyor: https://provenio.art/api/mcp (stdio için npx provenio-mcp)
Geliştirirken şunu gördük: Güncel LLM’ler ünlü sanat tarihini zaten iyi biliyor. Bu yüzden bir alan sunucusunun gerçek farkının bilgi değil, “bilmediğinde nasıl davrandığı” olduğu sonucuna vardık.
Örneğin Basquiat’nın Untitled (Boxer) eserini sorduğunuzda, 1982’de üretildikten 2017’deki Christie’s müzayedesine kadar 35 yıl boyunca sahibinin kamuya açık biçimde hiç doğrulanmadığı gerçeğini şöyle döndürüyor:
{ "gap": "1982’deki ilk alıcı ve 1982–2017 sahiplik zinciri birincil kaynaklarla doğrulanmamış", "impact": "medium" }
İnandırıcı görünen bir sahip uydurmak yerine boşluğu veri olarak döndürüyor. Değerleme, iade/geri alma ve sigorta gibi, kendinden emin bir yalanın sessizlikten daha tehlikeli olduğu alanlarda bunun temel özellik olduğunu düşündük.
Yapı:
- 282.731 düğümlü bilgi grafiği (CIDOC-CRM/PROV-O) — Getty Provenance Index, Knoedler galerisi defterleri (1872–1971), savaş dönemi yağma ve iade kayıtları
- 27 araç: sahiplik zinciri (Nazi dönemi 1933–45 risk işaretleme dahil), müzayede fiyatı yüzdelik özetleri, benzer eser karşılaştırması, etki ağı
- Halüsinasyon oranı <%1; canlı API üzerinde yeniden çalıştırılabilir eval harness ile doğrulandı (öz beyan değil)
- Tek kişilik geliştirme; ontolojiden MCP’ye ve web’e kadar yapay zeka ajan sistemiyle
Ek olarak bu verilerle yapılmış bir eser de var: provenio.art/genesis — 36 ressamın gerçek etki ilişkileri komşuluk matrisi üzerinde Kuramoto modeliyle senkronize olduğu bir görselleştirme (her kare gerçek zamanlı hesaplanıyor).
“Kaynak yoksa sessiz kalan yapay zeka” tasarımına dair geri bildirimleri, özellikle bunu başka alanlara uygulamış kişilerin görüşlerini merak ediyorum.
Henüz yorum yok.