Bir Kodcu, Zanaatın Gerileme Dönemini Düşünüyor

Özet

• Kodlama uzun zamandır sonu gelmeyen derecede derin ve zengin bir alan olarak görülüyordu; ancak artık öneminin azalabileceği düşünülüyor.
• Yazar, çocuğunu büyütürken ona kodlama öğretmek istemiş, ancak yapay zekanın gelişmesiyle kodlamanın artık önemli bir beceri olmayabileceğini fark etmiş.
• Bir arkadaşıyla birlikte bilgisayarda bulmaca hazırlama projesi yaparken, yapay zeka kodlama yardımcısı GPT-4'ün yetenekleri karşısında şaşırmış.

Yapay zeka ve kodlamadaki değişim

• GPT-4, kodlama işlerinde insanı aşan bir yetenek sergileyerek yazarın kodlamaya bakışını değiştirmiş.
• Yapay zeka kodlama işlerini devraldıkça, insanların geleneksel olarak ömürlerini vererek edindiği bilgi ve beceriler hızla ikame ediliyor.
• Yazar, bu değişimi Go ustası Lee Sedol'un yapay zekaya yenildiği olayla karşılaştırıyor ve kodlama için bir ağıt yazmak istiyor.

Kodlama ve kişisel geçmiş

• Yazar çocukluğundan beri bilgisayarlara ve kodlamaya hayrandı; bu durum meslek seçiminde büyük rol oynadı.
• Kodlama yalnızca bilgi ya da beceri değil; sabır ve takıntı gerektiren bir uğraş, programcılar da bu engelleri göğüsleyebilen kişiler.
• Yazar, üniversite yıllarından itibaren kodlamayı ciddiye almaya başladı ve bilgisayar aracılığıyla yaratıcı işler yapmanın keyfini yaşadı.

Kodlamadaki değişim ve yapay zekanın etkisi

• Yapay zeka sohbet botları kodlama yardımcı aracı olarak kullanılmaya başladıkça, programcıların üretkenliği ciddi biçimde arttı.
• Yazar, yapay zekanın kodlama sürecindeki keyfi ve problem çözmenin verdiği tatmini elinden almasından endişe ediyor.
• Çoğu programcının ortaya koyduğu sonuçlar çok ilgi çekici olmasa da, sürecin kendisinden zevk alanlar için yapay zekanın gelişi büyük bir değişim anlamına geliyor.

GN⁺ görüşü

• Bu yazının en önemli noktası, kodlama becerisinin geleceği ve yapay zeka ilerledikçe bunun nasıl dönüşeceğine dair düşünsel sorgulama.
• Kodlama gibi becerilerin yapay zeka tarafından nasıl dönüştürüldüğünü anlamak, teknolojinin geleceğini öngörmek ve buna hazırlanmak açısından çok önemli.
• Bu yazı, kodlamaya tutkuyla bağlı olanlar, özellikle de yazılım mühendisliği alanında çalışanlar için ilgi çekici bir konu sunuyor ve mesleki geleceklerine dair önemli içgörüler sağlıyor.

[xguru]

Yazının arka kısmı biraz kesilip özetlenmiş, ancak son cümle önemli.

"I shouldn’t worry that the era of coding is winding down. Hacking is forever." "Kodlama çağının sona eriyor olmasından endişe etmemeliyim. Hacking sonsuzdur."

[kuroneko]

Bard’a entegrasyon özelliği gelir gelmez prompt injection ile bilgi sızdırmanın falan mümkün olduğunu görünce
sanırım hackleme sonsuza kadar var olacak.

[GN⁺]

Hacker News görüşleri

• GPT-4 hakkındaki izlenim

  • GPT-4 etkileyici, ancak çoğu zaman net olmayan şekillerde başarısız oluyor.
  • Eğitim verisinin yetersiz olduğu konularda daha büyük başarısızlıklar gösteriyor.
  • GPT-4 çok daha fazla gelişse bile, iyi yazılımların ucuz ve kolay üretilmesi dünyaya fayda sağlayacaktır.
  • Yapay zeka, hobi olarak kod yazmaktan hoşlananları engellemez ve yazılım mühendisliğinin özü kodlamanın kendisi değildir.

• LLM'lere duyulan etkinin azalması

  • Zaman geçtikçe LLM'lere duyulan hayranlık azalıyor.
  • Copilot ilk çıktığında duyulan endişelerin ardından, artık LLM'lerin genel zekaya giden yolda olmadığı daha net görünüyor.
  • GPT-4, GPT-3.5'ten daha iyi olsa da temel bir değişim yok ve GPT-5'in de benzer olması bekleniyor.
  • LLM'ler çok kusurlu ve gelecekte bugünkü ilgiyi dönüp gülerek hatırlayacağız.

• ChatGPT'nin frontend testi başarısızlığı

  • ChatGPT, junior bir geliştiriciye verilen basit bir frontend testini geçemiyor.
  • Kendinden emin yanıtlar veriyor ama ince düzeyde hatalar içeriyor.
  • Üretilen kod, bootcamp geliştiricilerinin yazdığı koda benziyor.
  • Yapay zekanın geliştiğini hissettirmiyor.
  • Yapay zekayı, insanların bağlayamayacağı noktaları bağlamak ve ardından uzmanların bunu doğrulaması için kullanmayı tercih ediyor.

• Kodlamanın sonuna dair şüpheler

  • Yapay zeka desteğiyle kodlama işinin gelişmesi ve öğrenme konusunda heyecan var.
  • Yapay zeka destekli kodlama araçlarının kodlayıcıların yerini alacağına dair bir kanıt yok; kodlama hâlâ önemli bir rol oynuyor.
  • Yapay zeka kodlamanın temelini sağlayabilir, ancak yapının tamamını inşa etmek hâlâ geliştiricinin görevidir.

• Yapay zekanın geliştiricilerin yerini alma ihtimaline dair şüpheci görüş

  • Yapay zeka iyi kod yazabilir ve zamanla gelişebilir, ancak geliştiricilerin çoğunun yerini alacak bir iş akışı olup olmayacağı sorgulanıyor.
  • Yapay zeka kod üretiminde yetkin olsa bile, temel problem çözücü değildir.
  • LLM'ler geliştiriciler için bir araç ve aynı zamanda harika bir eğitmen olacaktır.

• Programcıların bazı işlerini ikame etme ihtimali

  • Yapay zekanın kodlamayı maliyet açısından verimli biçimde ikame edebildiği varsayılsa bile, diğer işler yine de insan geliştiriciler gerektirir.
  • Yapay zeka programcıları daha verimli hâle getirecek, ancak olağanüstü programcıların yerini alma ihtimali düşüktür.

• Yapay zeka destekli programlamaya dair iyimser görüş

  • Programlamaya başlamanın öğrenme eğrisi dik, ancak yapay zeka bu süreci büyük ölçüde basitleştirebilir.
  • Daha fazla insan temel düzeyde programlama öğrenebilir ve bilgisayarları kullanarak tekrarlayan işleri otomatikleştirebilir.

• Kodlamanın geleceğine dair tartışma

  • Yapay zeka ve sinir ağları alanında çalışan bir arkadaşla kodlamanın geleceği tartışılıyor.
  • "Senior engineer" olarak yapılan işin çoğu iletişim, organizasyonel liderlik ve ürün gereksinimlerini anlamakla ilgilidir; kod üretimiyle desteklense bile işin büyük kısmı değişmez.

• ChatGPT'yi programlama yardımcısı olarak kullanmak

  • Günlük olarak kod yazmayan deneyimli bir geliştirici olarak, ChatGPT'yi programlama yardımcısı olarak kullanmak etkileyici bulunuyor.
  • Problemler birden çok adıma bölünüp ChatGPT'den her adım için fonksiyon yazması isteniyor, ardından bunlar birleştiriliyor.

• ChatGPT ile yazılım yazma konusunda şüpheci deneyim

  • GPT-4'ün temel bir Ruby betiğini bile düzgün üretemediğine dair bir deneyim paylaşılıyor.
  • Mükemmel prompt'u bulmak için zaman harcamaktansa kodu doğrudan yazmak daha verimli.
  • Yapay zeka modellerinin gerçekten faydalı hâle gelmesi için daha zamana ihtiyaç var; şu anda çoğunlukla yatırımcı tanıtımıyla şişirilmiş durumdalar.