Geliştiriciler ve BT uzmanları için yapay zeka hem gizli bir silah hem de bir saatli bomba olabilir. Peki yapay zeka araçları kodlama ve BT işlerinde devrim yaratıyor, ancak geliştiricileri daha hızlı hale getiriyor mu?
Yapay zeka, binlerce yıllık insan gelişiminin doruk noktasıdır ve hepsi insanın hayatını biraz daha kolaylaştırmak için hizmete sunuldu. Ne yazık ki, yapay zeka inanılmaz derecede zeki olabilse de, aynı zamanda yalan söyleme, yanıltma ve şok edici derecede aptalca hatalar yapma eğilimindedir. Yapay zeka ile bazı sorunları nasıl hızlı bir şekilde çözdüğüne dai birçok uygulama örneği mevcut. Yapay zeka kullanarak yazdığımız programlar halen kullanımda.
Yapay zeka geliştiriciler için ne anlam ifade ediyor?
Özellikle daha az üretken olduğumuz ve yapay zekanın oldukça bilgili olduğu, örneğin herkese açık API’leri çağıran fonksiyonlar yazmak gibi hassas noktalara odaklandığımızda, programlama akışınızın bazı yönlerini hızlandırmak için yapay zeka kullanabilirsiniz.
Bu noktaya nasıl geldiğimizi biliyorsunuz. Üretken yapay zeka, 2023’ün eşiğinde sahneye çıktı ve o zamandan beri bilgi çalışmalarına hızla giriyor. Anlatıldığına göre, yapay zekanın gerçekten parladığı bir alan, kod yazma ve BT sistemlerini yönetmeye yardımcı olma yeteneğidir. Bu iddialar doğru değil.
Yakın zamanda, METR (Model Değerlendirme ve Tehdit Araştırması) adlı kar amacı gütmeyen bir araştırma kuruluşu, yapay zeka kodlama verimliliği konusunda daha kapsamlı bir analiz gerçekleştirdi. Metodolojileri sağlam görünüyor. Büyük ve popüler veri havuzlarına aktif olarak katkıda bulunan 16 deneyimli açık kaynak kodlu geliştiriciyle çalıştılar. METR analistleri, bu geliştiricilere veri havuzlarından düzeltilmesi gereken 246 sorun bildirdi. Kodlayıcılara, sorunların yaklaşık yarısında kendi başlarına çalışmak zorunda kaldıkları, diğer yarısında ise yardım için yapay zekaya ihtiyaç duydukları sorunlar verildi.
Sonuçlar çarpıcı ve beklenmedikti. Geliştiriciler, yapay zeka desteğinin verimliliklerini ortalama %24 artırdığını tahmin ederken, METR’nin analizleri, yapay zeka desteğinin verimliliklerini ortalama %19 oranında yavaşlattığını gösterdi.
Bu biraz kafa karıştırıcı. METR, yavaşlamayı açıklayabilecek faktörlerin bir listesini hazırladı. Bunlar arasında yapay zekanın kullanışlılığı konusunda aşırı iyimserlik, geliştiricilerin depolarına aşinalığı (ve daha az yapay zeka bilgisi), büyük depoların karmaşıklığı, yapay zekanın güvenilirliğinin eksikliği ve yapay zekanın “önemli örtük bilgi veya bağlamı” kullanmayı reddetmesi gibi devam eden bir sorun yer alıyor.