Rólam
AI Architect & Researcher | Neural · Knowledge Systems Architect
35 éve építek rendszereket. Az utolsó évtizedben arra figyelek, hogy az emberek, akik használják őket, ne veszítsék el a sajátjukat. Programozóként indultam, rendszerekben gondolkodtam, banki és biztosítási világból hoztam a fegyelmet és az integrációk könyörtelen tisztaságát.
Ma személyes és vállalati tudásrendszereket, AI-ökoszisztémákat és piacdiagnosztikai architektúrákat építek. Hybrid RAG-architektúrákat — ahol a dense vektoros keresés és a BM25 nem verseng, hanem egymást erősíti. Kereső- és kutatórendszereket, amelyek nem csak visszaadnak dokumentumokat, hanem értenek a kérdés mögötti szándékhoz. Az Akció Reklámügynökség stratégiai partnereként ezt az infrastruktúrát kapcsolom össze valódi marketingkrafttal: AI-láthatósággal, piaci narratíva-feltérképezéssel, szintetikus persona-elemzéssel és GEO/AEO/LLMO rendszerekkel. A 4E keretrendszert használom: Explore, Extract, Embed, Expose.
Három szinten dolgozom, és mindhárom ugyanarról szól. Szervezet: hogyan áramlik és válik kereshetővé a tudás — és hogyan marad meg akkor is, amikor az emberek elmennek. Csapat: hogyan dolgoznak hatékonyabban AI-eszközökkel anélkül, hogy az eszköz gondolkodjon helyettük. Vezetés: hogyan hoznak jobb döntéseket tisztább figyelemmel és pontosabb kontextussal. A rendszer a tervezője működését tükrözi.
Kutatás
A kutatási vonal az AI-láthatóságtól és a forráshamisítástól az agentikus rendszerek validációján, a digitális kapuőrségen és az AI-kormányzáson át a tartós ember–AI ökoszisztémákig terjed. A publikációk Zenodo-rekordjai DOI-val, nyílt hozzáféréssel és kiegészítő anyagokkal érhetők el.
Preprint · Zenodo · 2026
Az előregisztrált mérés tizennégy auditmegállapításon keresztül vizsgálja, hogyan válhat maga a mérési hipotézis az instrumentális hiba hordozójává. A tanulmány a validációs lánc, a hipotézisforma és az auditálhatóság kapcsolatát teszi ellenőrizhetővé.
Working paper · Zenodo · 2026
Pozíciótanulmány a tartós ember–AI ökoszisztémákban kialakuló rekurzív kontextuszáródásról: arról a folyamatról, amikor a rendszer egyre kevésbé képes külső korrekciót, eltérő bizonyítékot és új episztemikus jelet befogadni.
Working paper · Zenodo · 2026
Módszertani jegyzet a Gestalt Field Intelligence Systemről (GFIS): egy ellenőrizhető, attribuált agentikus kutatási pipeline-ról. A rendszer a kutatási nyomvonalat, a metrikákat, a veszteségmanifesztet és az algoritmusverziókat is visszakövethetővé teszi.
Preprint · Zenodo · 2026
A Moltbook esetén keresztül elemzi, hogyan fordul meg a figyelemgazdaság logikája, amikor a hálózat résztvevői és a figyelem elsődleges címzettjei is agentek. A tanulmány az agent–agent közösségi hálózatok új ösztönzőit és validációs problémáit tárja fel.
Preprint · Zenodo · 2026
A modern agentikus AI-rendszerekben megjelenő ghost agent jelenséget és a rejtett célhelyettesítést vizsgálja. A fókusz azon van, miként távolodhat el a rendszer tényleges működése a deklarált céltól úgy, hogy ez a felhasználó vagy az üzemeltető számára nem válik közvetlenül láthatóvá.
Preprint · Zenodo · 2026
Az AI slop mérhető információs-ökoszisztémahatását vizsgálja: mit mutatnak a számok a gyenge minőségű, tömegesen generált tartalom terjedéséről, és milyen másodrendű következmények várhatók a keresésben, a bizalomban és a tudásminőségben.
Preprint · Zenodo · 2026
A digitális kapuőri szerep átalakulását elemzi akkor, amikor az AI-rendszerek már nem csupán közvetítenek, hanem a felhasználó nevében cselekszenek. Központi kérdése, hogy a validáció hogyan válik szűkös és stratégiai erőforrássá.
Preprint · Zenodo · 2026
Az EU AI Act 49. cikkének (4) bekezdését vizsgálja mint olyan kivételi zónát, ahol az állam aszimmetrikusan megszakíthatja a saját bizonyítási láncát. A tanulmány a szabályozási kivétel, az elszámoltathatóság és a kanonikus önleírás kapcsolatát elemzi.
Manifesto · Zenodo · 2026
A kiinduló manifesztó azt állítja, hogy az AI-láthatóság nem írható le egyetlen 0-100-as domainpontszámmal. A generatív rendszerek entitásokat különböző felismerési szinteken, eltérő földrajzi és adatsűrűségi kontextusban reprezentálnak, ezért a mérés valódi egysége az entitásszintű profil. A szöveg itt nevezi meg a Per-Entity Bias Map, a Progressive Audit-Chain és a Dynamic Dimension Architecture alaplogikáját.
PEBM v5 · arXiv/Zenodo · 2026
A PEBM tanulmány az AI-láthatóság entitásszintű mérési keretét fejti ki empirikus alapon: 100 magyar B2B entitás, 1 400 probe futás és 2 062 forrásrekord alapján vizsgálja a láthatatlanságot, a márkahallucinációt, a citációs hibákat és a közép-európai entitásinfrastruktúra-hiányt. A v5 változat bevezeti a ghost cartography fogalmát is: azt a jelenséget, amikor a modellek ritka vagy félig ismert entitásokról szomszédos, sűrűbb tudásterületekből interpolált, meggyőző, de hibás reprezentációkat állítanak elő.
RICE-P1 · Zenodo · 2026
A RICE-P1 előregisztrált, keresztplatformos faktoriális vizsgálat azt teszteli, hogy a minőségi kihívás vagy elutasító promptkeretezés növeli-e a forráshamisítás arányát nagy nyelvi modellekben. A kísérlet ChatGPT és Perplexity rendszereken, 1 400 megfigyeléssel dolgozik, és azt találja, hogy a forráshamisítást nem egyszerűen a felhasználói nyomás, hanem erősen a platformarchitektúra, az uncertainty-preserving framing és a gap-anchoring logika alakítja.
RICE-P2 · Zenodo · 2026
A RICE-P2 a forráskérés pillanatát és keretezését vizsgálja: mikor kérünk forrást, milyen kontextus után, és hogyan változik ettől a hibás vagy nem megfelelő források aránya. A 16 karú, előregisztrált kísérlet 1 280 futással mutatja meg, hogy a platformok közötti különbség drámai, a SAFE framing teljesen megszüntetheti a ChatGPT-forráshamisítást, míg a QUOTA framing jelentősen növelheti a rossz források megjelenését.
Stratégiai partnerség
Az Akcióval közös munka lényege nem az, hogy AI-eszközöket illesztünk kampányok mellé. Hanem az, hogy a kreatív marketinget összekötjük azzal az infrastruktúrával, amely megmutatja: mit gondol a piac valójában, hogyan citálják a márkát az AI-keresők, és hol van a döntési folyamatban a vakfolt. A gyakorlatban ez AI-láthatósági elemzéseket és auditokat jelent: narratíva-elemzést, digitális mező-listeninget, jelkeresést, citációs mintázatok és piaci feszültségek figyelését. Nem vakon gyártunk kampányötleteket, hanem a mezőben már jelen lévő jeleket fordítjuk stratégiává, tartalommá és mérhető AI-láthatósággá.
Ilyen munka például egy 31 010 elemű Facebook Signal & Noise elemzés: 333 lead kártya, 4 rétegű klasszifikáció, 227 erős vásárlási jel és 96% feletti hír/zaj szétválasztása. A cél nem több adat, hanem annak megértése, hol van valódi üzleti fájdalom, hol csak ellátási oldali performansz, és melyik jelből lehet ajánlatot, kampányt vagy döntési hipotézist építeni.
ChatGPT, Perplexity, Google AI és más AI-keresők válaszainak vizsgálata: hol jelenik meg a márka, milyen kontextusban citálják, és hol hiányzik a döntési útból.
A piacon és a digitális mezőben keringő történetek, félelmek, hiedelmek és versenytársi pozíciók feltérképezése, hogy a kampány ne belső állításból, hanem valós mezőjelekkel induljon.
Pszichológiailag rétegzett célcsoport-modellek: döntési akadályok, rejtett félelmek, implementációs kockázatérzet és narratív vakfoltok feltárására.
Személyes, vezetői és szervezeti tudáslenyomatok, amelyek nem helyettesítik az embert, hanem visszakereshetővé és működésbe hozhatóvá teszik a kontextusát.
Obsidian-alapú PKM, RAG, Hermész-agentek és SOUL.md-szerű identitásrétegek összekapcsolása: TELOS, MEMORY, handoff és döntési protokollok egy koherens személyes memóriarendszerben, hogy az AI ne zajt termeljen, hanem figyelmet tartson és visszahívható tudást adjon.
GEO/AEO/LLMO audit, izolált tudásbázisok, hibrid keresés, mérési loopok és piaci visszacsatolás összezárása: auditálható AI-infrastruktúra, ahol a márkaláthatóság, a szervezeti tudás és az üzleti döntés ugyanabba a tanuló rendszerbe tér vissza.
Számok
35+ év
Tech & szervezetfejlesztés
Akció
Stratégiai partner
70+ cikk
Publikált írás és kutatás
EotY 2013
Entrepreneur of the Year
KURT AI/ML
AI & Machine Learning program
GFIS: 4000+
Kutatási teszt és validáció
Időszalag
1989–2000
Programozóként indultam. Banki és biztosítási rendszerek, integrációk, a fegyelem és a folyamatok logikája. Itt tanultam meg, hogy a rendszer nem majdnem jó — vagy működik, vagy nem.
2000–2010
Platformok, digitális rendszerek, csapatok. Vezetői döntések, amelyeknek következménye van. Az a felismerés, hogy a technológia önmagában nem old meg semmit — a rendszer a tervezője működését tükrözi.
2010–2020
A szervezeti tudás rendszerezése, RAG architektúrák, enterprise tudásbázisok. Ezzel párhuzamosan a Neural Awareness program kifejlesztése — a figyelemstruktúrák, döntési rendszerek és szervezeti tudatosság fejlesztése.
2024–
A Gestalt Field Intelligence System, az AI-láthatósági pipeline és a 4E keretrendszer (Explore, Extract, Embed, Expose). Szisztematikus piackutatás, szintetikus perszónák, digitális ikrek, személyes és vállalati AI-ökoszisztémák.
2026–
Stratégiai partnerként az Akció Reklámügynökség marketingkraftját kapcsolom össze AI-láthatósági infrastruktúrával, piaci narratíva-feltérképezéssel, szintetikus persona-elemzéssel és GEO/AEO/LLMO architektúrával.
Entitásprofil
A keresők, tudásgráfok és AI-rendszerek számára használt nyilvános azonosítók. Ugyanez a profil géppel olvasható JSON-LD formában is elérhető az entity.jsonld fájlban.
A személyes történet — könyvek, zen, pszichodráma, NLP, és az idegrendszer, ami újra és újra újrakonfigurálja önmagát.
Olvasd a blogomat →Beszéljünk
Egy 60 perces beszélgetés során feltárjuk, hol rejlik a legnagyobb potenciál a rendszereidben és a figyelmedben.