Yapay Zeka Bizi İşsiz Bırakır mı ?

90’ların başında PC devriminde insanlar büyük bir verimlilik beklentisi içine girdi. Tam olarak bilgi sahibi olmadığımız bu yeni alanda bilgisayarlar iş görmemizi çok kolaylaştıracaktı. Ortada işe yarar program çok azdı. Ancak herkes beklentilerini sıralıyordu. Bilgisayar kullanan insanlar işe alınacaktı. Diğerlerinin sonu gelmişti.

Peki ne oldu ?

PC devri kapandı gitti. Benzer süreç önce internetin gelişinde, sonra da akıllı telefon döneminde yaşandı. Büyük beklentiler, sonrasında beklenenden daha düşük bir verimlilik ile devam ettik. PC devrimi kağıdı ortadan kaldırmayı vaat ediyordu. Fakat hala bazı alanlarda kağıt kullanıyoruz.

Bugün, yapay zeka denilen LLM ile karşı karşıyayız. Büyük teknoloji şirketlerinin başındakiler sık sık açıklama yapıyorlar. “Yapay zeka … işi yapacak”, “Yapay zeka ile yazılımlcıların işi bitti” veya “Yapay zeka sizi işinizden edecek… “.

Arkasındaki nedenlere geçmeden önce yapay “zeka” isminin abartılı olduğunu düşünen bir tek ben değilim. IBM’den JJ Asghar‘a göre o bir kütüphaneci. Bilgileri derleyen bize daha “akıllı” sunan bir araç.

Videonun altındaki yorum da son derece aydınlatıcı:

YZ, Yapay Zeka değil, Otomatik Zekadır. YZ, giderek karmaşıklaşan bir teknoloji dünyasında işlev görmenin karmaşıklığını azaltmak için insan bilgisini bilgisayar sistemlerimize yerleştirme sürecidir.

Nasıl çalışıyor ?

LLM (yapay zeka) var olan her kelimeye birer numara (token) vererek yazdığımız soru cümlesindeki sayılarla ile cevap anlamına gelecek sayıları eşleştirerek bizim için bir metin oluşturuyor. Aradığımız şeyi tahmin etmeye çalışıyor. Basitçe söylersek LLM bizimle tahmin oyunu oynayan bir yazılım.

JJ Asghar yapay zekayı “en uygun cevabı bulmaya çalışan bir program” olarak tanımlıyor.

ChatGPT’ye göre yapay zeka:

LLM (Large Language Model), büyük dil modelleri anlamına gelir ve genellikle derin öğrenme teknikleri kullanılarak büyük miktarda metin verisi üzerinde eğitilen yapay zeka modellerini ifade eder. Bu modeller, doğal dil işleme (NLP) görevlerinde oldukça etkilidir ve birçok farklı uygulamada kullanılır.

LLM’lerin Kullanım Alanları:

• Chatbotlar ve Asistanlar: Kullanıcılarla doğal diyalog kurabilen sistemler (ör. ChatGPT).
• Metin Üretimi: Makale, blog yazısı, hikaye gibi içeriklerin otomatik oluşturulması.
• Dil Çevirisi: Bir dilden başka bir dile yüksek doğrulukta çeviri yapma.
• Kodlama Yardımı: Yazılım geliştiricilere kod önerileri sunma veya hataları düzeltme.
• Öğrenme ve Eğitim: Eğitim içeriklerini kişiselleştirme ve öğrencilerin sorularını yanıtlama.
• Veri Analizi: Metin tabanlı verilerin anlamlandırılması ve özetlenmesi.

Avantajlar:

• Hızlı ve verimli dil işleme.
• Çok çeşitli görevlerde uygulanabilirlik.
• İnsan benzeri metin oluşturma ve analiz yapma yeteneği.

Dezavantajlar:

• Kaynak İhtiyacı: Eğitim süreci büyük miktarda hesaplama gücü gerektirir.
• Yanlış Bilgi Üretimi: Modelin verdiği bilgiler her zaman doğru veya güvenilir olmayabilir.
• Etik Sorunlar: Yanlılık (bias) veya kötüye kullanım potansiyeli.

Gördüğünüz gibi ChatGPT’ye göre bile işler güllük gülistanlık değil.

Yapay Zeka ve Verimlilik

Yapay zeka teknolojisi verimlilikde yeni bir aşama. Eskisinden daha hızlı iş yapmamızı sağlayacak bir araç. Bize seçenekler sunarak daha iyi karar vermemizi sağlayabiliyor. Var olan bilgileri bizim ihtiyacımıza göre düzenleyebiliyor.

Bilgisayarın temel işlevlerinden listemeyi bir ileri seviyeye taşıyor. Hesaplar, üyeler, google araması, sosyal medya paylaşımı, videolar… Her biri ihtiyacımıza göre sunulur. Bu iyidir. Yapay zeka ise sorularımıza daha iyi cevaplar listeliyor.

Yapay Zeka ve Başarı

Bugünlerde büyük teknoloji şirket CEO’ları programcıların işinden olacağından bahsediyor. Kimse üretilecek ürünün başarısı veya başarısızlığından bahsetmiyor.

Verimlilik başarıyı garantilemez. Ancak bizi ona biraz daha yaklaştırır.

Video üretimini örnek alacak olursak, artık video üretmek eskisinden çok daha kolay. Teknik araçlar, yazılımlar çok kolaylaştırdı. Hatta yapay zeka da işin içine giriyor. Artık TV dizileri, filmlerde görsel efektler çok daha kaliteli.

Peki videonun izlenme oranları ne kadar artıyor ? Filmlerin başarısını garantiliyor mu ? Elbette hayır.

Teknoloji ve bilim ilerledikçe daha verimli ve üretken olacağız. Daha iyi araba, daha iyi cep telefonu veya daha iyi yazılım üreteceğiz. Ancak başarı, rekabetin nerede olduğunu anlamakla gelecek.

Verimlilik bir süreçtir. İleriye doğru götürür. Ancak insanoğlunun elde edilen sonuçlara tepkisini garantilemez.

Görüntülü telefon yıllar önce geliştirildi. Görüntülü iletişim de öyle. Ancak pandemi döneminde Zoom gibi yazılımlar birden popüler oldu. Bugün bile benim gibi bir çok insan görüntülü iletişimi tercih etmiyor. Gerektiği zaman kullanıyor.

Büyük teknoloji şirketleri neden sık sık yapay zekadan bahsediyorlar ?

Microsoft, NVIDIA, Facebook, Google, Apple şirket CEO’ları sık sık teknolojinin kodlamayı öldüreceğini veya değiştireceğini söylüyorlar.

Bunun bir çok nedeni var elbette. Olumlu yanlarını yukarıda özetlemeye çalıştım. Ancak bir de işin ticari ve ekonomik boyutu var.

Amerikan borsasında bu şirketler “aşırı değerli” olarak görülüyorlar. Warren Buffet gibi bir çok yatırımcının bu şirket hisselerini satıp altın ve gümüş gibi değerli madenlere geçtikleri biliniyor. Analist Ben Norton borsada bu aşırı değerli şirketler için “tarihin en büyük balonu” olarak bahsediyor.

Bu şirketler, yatırımcılarını kaybetmemek için vaatlerde bulunmak zorundalar. Yapay zeka konusu bu aşamada devreye giriyor.

Klasik pazarlamanın konusu yeni kategori ortaya çıktığında onun en tepesine yerleşmektir. Yapay zeka da önümüzde bilişim sektörü açısından yeni bir kategori olarak görülüyor.

Yapay zeka programcıları işinden edecek mi ?

Buna IBM’den JJ Asghar (LLM üzerinde çalışıyor) verdiği cevap; hayır.

Bizimle tahmin oyunu oynayan, karar verme yeteneği olmayan bir teknolojinin her işi yapacağını düşünmek için çok ama çok erken.

Yazılım geliştirme son derece karmaşık ve bir çok kararın verilmesi gereken bir konu. Ekrandaki bir düğmenin renginden, veritabanı optimizasyonuna kadar yüzlerce, binlerce karar verilmesi gerekiyor. Bu kararları bir çok yazılımcı bir araya gelerek karar veriyor. Bir yapay zeka hangi kritere göre “karar verecek” ? Tahminleri ne kadar doğru olacak ? Bunları zamanla göreceğiz.

Mutlaka kod yazmayı daha otomatik hale getirmesinin verimliliğe katkısı olacaktır. Ancak insanı devreden çıkaracağını düşünmüyorum.

Kod yazarken bugün ChatGPT, Codeium veya Claude kullanıyorum. Bazı sorularıma hızlı yanıtlar için faydalı oluyorlar. Daha kısa sürede işlerimi bitirebiliyorum. Bu temel bilgisi olan yeni programcıların yerine kullanabilmek demek. Bu nedenle bazı alanlarda yazılımcıları işten etme olasılığı var. Ancak toptan yazılım geliştiricilerin yerine geçeceğini düşünmek aşırıya kaçmak olur.

Github Octoverse 2024 Rakamları Tersini Söylüyor

Octoverse 2024

araştırmasına göre yazılım dünyası daha da hızlandı.

Yapay zeka, geçtiğimiz yıl küresel geliştirici topluluğunda önemli bir büyümeye yol açtı ve her zamankinden daha fazla katılımcı yenilik yapmak ve bir sonraki büyük şeyi inşa etmek için GitHub’a katıldı. Önemli noktalar şunlardır:

• Küresel artış: 2024’te açık kaynak ve kamu projelerine yaklaşık bir milyar katkı, bir önceki yıla göre %25’lik bir büyümeyi yansıtıyor.
• Üretken yapay zeka proje patlaması: GitHub Copilot gibi araçların bir milyondan fazla geliştiriciyi, eğitimciyi ve öğrenciyi güçlendirmesiyle, halka açık yapay zeka projelerinde %98 artış.
• Yapay zeka her yerde benimseniyor: Hindistan, Almanya ve Japonya, üretken yapay zeka projelerine en hızlı katkıda bulunan ülkeler arasında yer alıyor.

Bu yılki Octoverse raporu, YZ’nin bizim yerimizi almadığını, aksine dinamik ve çeşitli bir topluluğu beslediğini, öğrenme, inşa etme ve işbirliği yapma şeklimizi dönüştürdüğünü gösteriyor.

Yapay Zeka ve Maliyet

Yapay zekayı çalıştırmanın bir maliyeti var. Gerekli enerji veya donanım ihtiyaçları zaman içerisinde azalacaktır.

Ancak, ne istediğimizi yapay zekaya anlatmanın da bir maliyeti olacak. Onu eğitmek gerekecek. LLM’i faydalı hale getirmek için şirketler kendi içlerinde kullanmak için çaba sarfetmek zorunda kalacaklar. Bu da yazılımcılar için yeni bir iş alanı bana göre.

Sonuç

Düşünmek ile tahmin etmek arasındaki fark tam anlaşılmadıkça bu kafa karışıklığı devam edecek görünüyor.

Steve Jobs, ürettiği cihazı “Iphone” olarak adlandırarak bizlere kabul ettirdi. Çünkü “El bilgisayarı” iş yapmayacaktı. Aynı nedenle “yapay zeka” dediler. Elimizdeki cihazın telefon olmadığını biliyoruz ama yine de telefon olarak adlandırıyoruz. “Zeka” ortada olmadığı halde yapay zeka dediğimiz gibi.

İnsan sadece mantığını kullanarak seçim yapmaz. Duygularını da devreye sokar. Yaratıcılık yönünde insan ve makine ikilemi yıllardır tartışılır. Ancak, insan dışarıda yaşayan ve yaratıcılıkta duyguları ile çok daha farklı sonuçlar üreten bir canlıdır.

Özetlersek:

• Yapay zeka aslında zeka değil, otomatik zekadır. En iyi cevabı bulmaya çalışan bir yazılımdır.
• İşlerimizi daha hızlı yapmamızı sağlayan verimlilikte yeni bir aşamadır.
• Verimlilik artışı iyidir. Ancak başarıyı garantilemez.
• İşlerimizi daha hızlı ve kolay yapacağz, ancak insan faktörünün devreden çıkması uzak bir ihtimal. Mevcut araştırmalar bunu destekliyor.