Neye dayanarak söylüyorsun bunu?
Iddia edilen seyin absurdlugune elbette. Konuda atip tutanlarin ne bu konuda literaturu takip ettigini, ne yapay zekanin limitasyonlarinin uzerinde projelerde yer aldigini ya da genel gecer CS bilgisi konusunda yeterli donanimda olmadigini dusunuyorum. Muhtemelen bu yazdiklarim da bosuna ama yine de yazayim; konuyu Google aramasiyla bulan insanlara faydasi olabilir.
1) Dogal dillerden programlama dili olmaz. Makine programlamak icin her zaman programlama diline ihtiyac olacak. Programlama dili olmadan olmuyorsa, o halde onu bilen biri de olmali. Compiler dizayn edenler ya da
Context Free Grammar hakkinda ders alanlar bilirler ki NL birden fazla anlama gelebilir ve bu sebeple ambiguousdur. 16 / 2 (4) islemine kimisinin 32 kimisinin 2 cevabi vermesi 2 ile (4) arasinda * isareti konulmamasinin yarattigi ambiguity. LLM sayesinde programlama dilleri konusma dillerine yaklasacak ancak tumuyle Turkce ya da Ingilizce yapmaniz konusma dilinde oldugu gibi mumkun olmayacak, zira ->
Ambiguous grammar - Wikipedia
2) LLM train edilirken problemi dogru cozmenin yanisira "iyi kotu bir sonuca hizlica ulasma" kavrami da onem kazaniyor. LLM hallucination ve LLM heuristic kavramlarini arastirabilirsin neyi kast ettigimi anlamak icin. Burada GPT-3 ve GPT-4 un problem cozme becerisinde belli alanlarda gerileme oldugunu gosteren bir
makale var. Sanildigi gibi "3 senede nereden nereye geldi, 10 seneye bitirecek bizi" seklinde ilerlemez teknoloji. 20 senedir ayni beceriksiz batarya teknolojisini kullaniyoruz, son 5 senedir islemci lithografisi neredeyse yerinde sayiyor. Moore's Law coktan yalan oldu. Bazen limitasyonlara takilir ve teknolojik gelisim icin buyuk bir ziplamaya ihtiyac duyarsin. AI icin kullanilan modellerin hepsi 30-40 seneden daha eski aslinda. CPU, Memory ucuz ve data cok oldugu icin siz yeni farkina variyorsunuz yalnizca.
Burada AI gelisiminin bir ileri bir de geri gittigine dair baska bir yazi var.
3) Kod kalitesini dusurmesi. AI generation open-source kaynaklardan beslendigi icin toplumun ortalama kod kalitesinin uzerinde sonuc uretemiyor. Bu da sizin onemli projenizde AI generated kod yerlestirmenizle proje kalitesini dustugunu gosteriyor. DRY, SOLID, KISS prensipleri bosa var olan seyler degil.
Burada Copilot arastirmasi var bu konuda.
4) Data yetersizligi. Yazilim muhendisligini bitirecek diyen insanlar; yazilim muhendisligi alaninda yapilabilecek tum projelerdeki tum yazilim muhendisligi rollerinin gereksinimini karsilayacak yapay zekayi train edecek kadar nitelikli ve nicelikli verinin var oldugunu mu saniyorlar? 2 tane loop yazdirdiniz diye tum projelerinin o seviyede mi oldugunu saniyorsunuz?
Burada AI datasinin yetersizligi ve limitasyonlari gayet basarili incelenmis, bakabilirsiniz. Sentetik veri uzerinden calisan LLM modellerinde "Model Autopgraphy Disorder" fenomeni meydana geliyor. Surekli sentetik veriyle feed edemiyorsunuz, gercek veriye ihtiyac var. Hic yazilim muhendisi olmazsa, nereden bulacaksin sentetik olmayan veriyi?
[2307.01850] Self-Consuming Generative Models Go MAD
Biraz daha less-scientific yazisi:
What Happens When AI Eats Itself | Deepgram
5) Sorumluluk. Gunumuz bilgisayar mimarisi, donanim ve data olarak imkansiza yakin da olsa ustte yazdigim maddeleri bir sekilde halletse dahi kimse bastan uca projesini tumuyle AI'a teslim etmez. Burada CRUD disinda bir sey yazmayan insanlarin pek riskli olmayan projeleri olabilir ama siz Israil'in Iron Dome kodunu, F-35 in avionic sisteminin kodunu ya da cutting-edge ve esi benzeri olmayan herhangi milyar dolarlik teknolojinin kodunu tumuyle "AI hata yapabilir" diye bas bas bagiran teknolojiye emanet edebileceklerini nasil iddia edersiniz?
Umarim bu yazdiklarim "Yazilimi bitirecek abi" diye bir sey bilmeden atip tutan insanlara yardimci olur.
Elbette meslegin gidisati ve farkli kalifikasyonlardakilerin konumu degisecek. 15 sene once de kara delikler evreni yok ediyordu. Sonra her galaksinin standart parcasi oldugu anlasildi. Bilim kurgudan para kazananlarin, yapay zekadan para kazananlarin, ekran kartlarindan para kazananlarin ve hicbir sey bilmeden atip tutanlarin gazina gelmemenizi; iddia ettiginiz konu hakkinda bilgi sahibi olmanizi tavsiye ederim.