- Yapay zeka modelleri geliştirici iş akışlarına entegre oldukça, belirli teknolojilerin kullanımını teşvik ediyor ya da engelliyor
- Büyük dil modelleri belirli teknolojilere yanlı yanıtlar verdikçe, yapay zekanın desteklemesinin kolay olduğu teknolojileri önce benimseme eğilimi ortaya çıkıyor
- Daha önce de dokümantasyonu ve desteği güçlü araçlar seçiliyordu, ancak yapay zekanın bu karar unsurunu aşırı büyütmesi bir sorun olarak gösteriliyor
Bilgi açığı
- Büyük dil modelleri geniş veri kümeleri ve uzun eğitim sürelerinden geçtiği için, piyasaya sürüldüklerinde çoğu zaman zaten eski sürüm bilgi içeriyorlar
- Eğitim cutoff tarihinden sonra ortaya çıkan yeni teknolojiler konusunda yapay zeka uygun yardım sağlayamıyor
- Örnek: Anthropic, OpenAI gibi başlıca modellerin bilgi cutoff noktası 2023~2024 civarında
- Bilgi açığı nedeniyle yeni teknolojileri kullanmak isteyenler, yapay zeka desteğinin yetersizliği yüzünden zorlanıyor ve bunun sonucunda bu teknolojilerin benimsenmesi gecikiyor
- Hâlihazırda pazar payı olan teknolojiler için hevesli bir kullanıcı kitlesi bulunduğundan kaynaklar birikiyor; ancak tamamen yeni teknolojilerde dokümantasyon, blog gibi üretilen içeriklerin kendisi az olduğu için bunların model eğitimine yansıması zorlaşıyor
- Yapay zeka kısmen internet bağlantı özelliği sunsa bile, çoğu durumda bunun açıkça istenmesi gerekiyor ya da özellik hiç bulunmuyor
- Yeni teknolojilere yönelik zayıf yapay zeka desteği → kullanıcı ve kaynakların azalması → model eğitim verisinin yetersiz kalması → yeniden zayıf yapay zeka desteğine yol açan bir kısır döngü ihtimali var
- En yeni JavaScript framework'ünü kullanmak isteyen bir geliştirici yapay zekadan yardım almak istediğinde, model yeterli yönlendirme sunamazsa eski tarz dokümantasyonu ya da alışıldık araçları seçme motivasyonu daha da artıyor
Sistem prompt'larının etkisi
- Claude gibi bazı yapay zeka modelleri, React ve Tailwind'e sık sık tercih gösteriyor
- Örnek: Claude'a “vanilla HTML/CSS/JS kullan” denmesine rağmen React kodu önermesi ya da mevcut kodu React ile yeniden yazmaya çalışması gözlemlendi
- Bazı modellerin sistem prompt'larında (veya kamuya açık olmayan özellik bazlı prompt'larda) React, Tailwind, Mermaid gibi belirli kütüphane veya araçlar açıkça yer alıyor
- Gerçek konuşma örneklerinde, Svelte Runes kullanma isteği karşısında modelin React alternatifi sunarak kullanıcının React'ı kolayca kabul etmesine yön verdiği görülüyor
- Kullanıcılar en az dirençli yolu (Path of least resistance) seçtiği için, yapay zekanın sunduğu varsayılan seçenek teknolojik tercihler üzerinde büyük etki yaratıyor
Test
- Yapay zeka modellerinin yeni bir web uygulaması oluşturma isteği aldıklarında React önerip önermediğini görmek için basit bir test yapıldı
- Anthropic Claude 3.5 Sonnet: Üç denemede de React + Tailwind ile proje oluşturma örneği verdi
- OpenAI ChatGPT 4o: Üç denemede de React + Tailwind ile uygulama oluşturdu ve Canvas özelliğiyle önizleme sundu
- Google Gemini 2.0 Flash: Üç denemede de vanilla HTML/CSS/JS kullandı, ancak React, Angular, Vue kullanımını tavsiye etti
- DeepSeek-V3: vanilla HTML/CSS/JS ya da Node.js, Express.js, MongoDB, Bootstrap gibi çeşitli kombinasyonlar sundu. Ancak ayrıntılı koddan çok proje taslağı biçiminde öneriler verdi
- Bu sonuçlara göre Claude ve ChatGPT, React + Tailwind'i çok güçlü biçimde tercih ediyor; Gemini HTML/CSS/JS ağırlıklı olsa da React öneriyor; DeepSeek ise teknoloji çeşitliliği açısından en geniş aralığı sunuyor, ancak çıktı kalitesi daha çok taslak odaklı
Değerlendirme
- Acemi geliştiriciler ya da yalnızca prompt ile uygulama üreten kişiler, ChatGPT gibi araçların çıktılarını olduğu gibi kabul etme eğiliminde
- Başka bir framework seçilse bile, model sistem prompt'ları gibi iç kurallar nedeniyle kullanıcıyı sürekli React'a yönlendirebilir
- Yapay zekayla zaten iyi uyumlu olduğu bilinen teknolojileri seçme yönünde bir atmosfer oluşabilir; bu da yeni ya da azınlıkta kalan teknolojilerin yayılmasını engeller
- Büyük dil modellerindeki yanlılıkların, bugün popüler olan teknolojilerin ömrünü uzatıp yeni teknolojilerin pazara giriş bariyerini yükselttiği düşünülüyor
- Yapay zeka şirketlerinin, modellerin teknoloji yanlılığına dair bilgileri açık biçimde yayımlaması gerektiği öneriliyor
- Gelecekteki araştırmalar için, sistem prompt'larında belirli teknolojilerin yer alışındaki zaman serisi değişimleriyle paket indirme eğilimlerini karşılaştırıp korelasyon arama gibi yöntemler düşünülebilir. Ancak değişken çok olduğu için gürültünün yüksek olma ihtimali var
[Not 1] “En popüler yapay zeka sohbet platformu”, yazarın öznel gözlemine dayanıyor
[Not 2] Claude ve ChatGPT, artifact ve canvas özellikleriyle kullanıcıya kolay ve anında sonuç sunduğu için özellikle geliştirmeye yeni başlayanlar veya yeni kullanıcılar üzerinde daha büyük etki yaratıyor
4 yorum
Yoksul daha yoksul, zengin daha zengin şeklindeki kutuplaşma ortadan kalkıyor…
Yeni bir ürün yaparsanız en azından yanında bir MCP sunucusu da oluşturmanız gerekiyor…
Paradoksal gibi görünüyor ama, kendi kendine öğrenme becerisini geliştirmek yapay zeka çağında rekabet gücünü artırmanın yolu gibi geliyor bana.
Bu, Stack Overflow için de geçerli değil mi?
Hacker News görüşleri
Yapay zeka yeni teknoloji benimsenmesini engellemiyor
OpenAI Codex makalesinde öngörülen noktalar
Yeni teknolojilerin veriyi ve maaşları emen çöp olduğu görüşü
LLM belirli bir teknolojiyi açıkça söylüyorsa o teknolojinin kullanılması gerektiği görüşü
LLM’lerin Elm gibi diller için faydalı olacağı görüşü
Veri görselleştirmede matplotlib kullanımı deneyimi paylaşımı
Yeni framework ve teknolojilerin benimsenmesi üzerindeki LLM etkisine dair soru
Claude 3.5 Sonnet’in kod üretim tercihleri sorunu
En güncel JavaScript framework’lerini kullanan geliştiricilere dair örnek
Anthropic’in ileri ittiği MCP standardına örnek