Whatever’ın Yükselişi

• Kişisel web, kripto para, reklam platformları ve üretken yapay zekayı kesen ortak nokta, gerçek değerden çok fiyat grafiği, reklam gösterimi ve kulağa makul gelen çıktıları öne çıkaran Whatever kültürü
• Bitcoin, aracısız para gönderme aracı olarak umut vermişti; ancak gündelik ödemeler yerine spekülasyon ekosistemine, kopyalanabilir coin’lere ve NFT’lere yayıldı
• Web, kişisel sitelerin çeşitliliğinden dev platform merkezli bir yapıya kaydı; reklam gelir modeli ise etkileşimi maksimize etmeyi, clickbait’i, SEO amaçlı filler içerikleri ve öneri algoritmalarını dayattı
• LLM’ler, Star Trek tarzı bilgisayarlardan çok “makul görünen metin” üreten Whatever makineleri olarak eleştiriliyor; arama, video ve hava durumu uygulamalarındaki yapay zeka özetleri gerçek bilgiyi iten bir gürültüye dönüşüyor
• Programlama, müzik, görsel ve yazıda tek tuşla sonuç almanın taban çizgi haline gelmesi; öğrenmenin ve doğrudan üretmenin değerini aşındırıyor, bu yüzden son mesaj Do things. Make things. oluyor

---

PayPal’ın sınırları ve Bitcoin’e bağlanan umut

• 2000’lerde ABD’de rastgele birine internet üzerinden para göndermenin pratikte tek seçeneği neredeyse PayPal’dı
  • PayPal banka olmadığı halde para tutuyor, kurallarının ihlal edildiğine karar verirse hesabı kilitleyip parayı 6 ay boyunca dondurabiliyordu
  • Yazar komisyonları ya da küçük bireysel satıcılar için PayPal fiilen tek aracıydı ve ne satılabileceğini bile sınırlayan bir konumdaydı
• 2010 civarında Bitcoin, aracısız para göndermenin yeni bir yolu gibi görünüyordu
  • Web sitelerindeki bahşiş kavanozları ya da tarayıcı içi mikro bahşişler gibi ihtimaller umut veriyordu
  • Yazar, bir gün kadar doğrudan miner çalıştırdı ama coin çıkaramadı; o sırada yapılacak fazla bir şey olmadığından Bitcoin’i unuttu

Para birimi değil, grafiğe dönüşen kripto

• Bitcoin yaygın biçimde tanındıktan sonra bile “herkese kolayca para gönderme” vaadi gerçekleşmedi
  • Yakın zamanda Bitcoin’le gerçekten bir şey satın alınabildiğine dair duyduğu örnek, ancak gray market estradiol olmuş
  • Hâlâ rastgele birine para göndermenin güncel yolu PayPal; Stripe eklendi ama o da kısıtlamalar koyuyor
  • Patreon, Itch ve Ko-fi, Stripe ile PayPal’a bağımlı
• Kripto para, para biriminden çok bir get-rich-quick ekosistemine dönüştü
  • Katılımcıların çoğu nesnenin kendisinden çok “grafik yükselirse zengin olurum” fikriyle ilgileniyor
  • Coin’ler, NFT’ler ve diğer Whatever’ların hepsi zaman ekseni ve dolar ekseni olan aynı grafiği paylaşıyor; asıl nesne ise yalnızca başlıkta kalıyor
• Bitcoin açık kaynak olduğu için herkes onu kopyalayıp kendi coin’ini yapabiliyor; NFT’ler de “koleksiyon ürünü” denen bir Whatever ailesi üretmeye yarıyor
  • Önemli olan; sanat, teknoloji ve token arasındaki bağın niteliği değil, başkalarını satın almaya ikna edip edemediğiniz
  • Yazara göre bu yapı, Twitter’da sayısız dolandırıcının birbirine benzeyen Whatever’lar satıp durduğu bir atmosfer yarattı

Kişisel web’den reklam platformuna katılaşan web

• Web, herkesin bir şeyler koyabildiği dev bir ilan panosu gibiydi; geçmişte ISP’ler kişisel web sitesi hizmeti bile veriyordu
  • Bugün de GitHub gibi yerlerde küçük web siteleri barındırılabiliyor
  • Eski web’de insanların yaptığı küçük siteler, renkli tasarımlar ve Twitter profil arka planları gibi bir çeşitlilik vardı
• Kişisel web sitesi çok olunca güncellemeleri takip etmek zorlaşıyor, yanıt göndermek güçleşiyor ve siteyi bizzat yapmak öğrenme gerektiriyordu
  • Web, Reddit ya da Twitter gibi dev platformlar etrafında yoğunlaştı
  • Dev platformlar yüz milyonlarca kişilik etkileşim sunduğundan barındırma maliyetleri yükseldi
• Reklam, web sitelerinin işletme maliyetini karşılamanın geleneksel yoluydu; platformlar daha fazla reklam gösterimi için etkileşimi en üst öncelik haline getirdi
  • Kullanıcı mutsuz olsa da sitede kaldığı sürece sorun yok; reklam rahatsız etse de görünmesi yetiyor
  • Bu modelin telefon yazılımlarına, videolara ve hatta Windows’a kadar yayıldığı eleştirisi yapılıyor

“Content” ve reklam çevresindeki Whatever

• Yazar, yaratıcı işleri “content” diye adlandırmaya güçlü biçimde karşı çıkıyor
  • “Content”, yerleşim tasarlanırken henüz ne konacağı bilinmeyen sayfa içeriği ya da arabanın bagajındaki ıvır zıvır için kullanılan bir sözcük
  • Pazarlamacı açısından content, reklamın etrafına yerleştirilen şey demek
• Reklam merkezli model; clickbait, abartılı thumbnail’ler, kırmızı oklar, Wikipedia’yı okuyan video essay’ler, öneri algoritmaları, uzun tarif blogları ve SEO amaçlı oyun rehberleri üretti
  • Oyun sitelerinin “mavi anahtar nehir kıyısındaki kayanın altında” bilgisini reklamlar arasına daha çok paragraf sıkıştırmak için gereksizce uzattığı örneği veriliyor
  • TikTok tarzı bitmeyen akış da aynı çizginin parçası sayılıyor
• Eskiden sıradan bir WordPress teması kurup Google reklamları ekleyerek, biraz muğlak konularda tatsız yazılar yazıp arama trafiğinden reklam gösterimi kapmaya çalışan bir get-rich-quick yöntemi vardı
  • Artık bu tür generic filler metinleri de bilgisayar yazabiliyor

LLM’lere yöneltilen temel eleştiri: makul görünen gürültü

• 2025’te Star Trek bilgisayarı gibi bir şey elde etmiş olsak sevindirici olurdu; ama gerçekte elimizde daha çok sparkling autocomplete’e benzeyen sohbet botları var deniyor
  • LLM’ler, yatırımcıların ve ateşli savunucuların anlattığı şeyi temelden yapamıyor; bunun yerine istatistiksel olarak makul görünen metinler zincirliyorlar eleştirisi getiriliyor
  • Her yeni gelişmede Ph.D düzeyinden söz eden tanıtımlar çıkıyor ama çıktı hâlâ banal sludge gibi görünüyor
• Google ürünlerine giren LLM çıktıları, deneyimi kötüleştiren örnekler olarak sunuluyor
  • Google Search’teki AI summary, masaüstü ekran yüksekliğinin üçte birini kaplıyor; üst sıralardaki sonuçların özetini tekrar ediyor ya da yanlış şeyler söylüyor
  • YouTube’un AI summary’si video başlığını daha fazla kelimeyle yeniden ifade ediyor
  • Pixel hava durumu uygulamasındaki AI summary, “bu hafta hava ısınacak” gibi şeyler söyleyip sıcaklık grafiğini ekranın aşağısına itiyor
• Yakın tarihli Pixel phone’larda System > Apps > Show all apps > üç nokta menüsündeki Show system > AICore yoluyla bunu devre dışı bırakmanın mümkün olduğu belirtiliyor
  • Android 16’da ilgili parçaların entegre edilmiş göründüğü de ekleniyor
  • Sonrasında LLM çıktısı gibi görünen bir şey görmediğini söylüyor

Ren’Py örneği: var olmayan API’ler uyduran LLM

• Bir Ren’Py sorununu LLM’e sorduğunda, model ilgili formatting tag’leri büyük bir özgüvenle verdi; ama bu tag’ler hiç var olmamıştı
  • Ek bağlam girilince özür dileyip bu kez başka bir sahte tag kümesi üretti
  • Yerleşik bir yöntem ve önceki örnekler olmadığı için modelin kanıt yerine makul görünen bir şey uydurduğu sonucuna varılıyor
• Bu başarısızlık, soruya cevap verememesinden daha kötüydü
  • Sahte API’yi gözden kaçırıp kaçırmadığını kontrol ederken zaman kaybedildi
  • İnsan “bilmiyorum” diyebilir ya da karmaşık bir workaround önerebilir; LLM ise var olması muhtemel bir API cevabı üretir
• Gerçek sorun, cümleler arasına iki boşluk koymak ve bunu Ren’Py’nin render etmesini sağlamaktı
  • Ren’Py, string’i parse ederken boşlukları teke düşürdüğü için formatting tag ile çözülemiyordu
  • Sonunda parser monkeypatch edilerek çözüldü

Copilot örneği: Microsoft’un seçtiği örnekteki kusur

• Aralık 2024’te Visual Studio Code web sitesine baktığında, sitenin büyük kısmının LLM tabanlı kod tamamlama servisi Copilot’a ayrıldığını gördü
  • Ön sayfadaki örnek, bir web servisi çağırma koduydu ve form verisini encode etmiyordu
  • Kod gerekenden uzundu; ayrıca web servisinin sertifikası 3 yıl önce sona erdiği için HTTPS sitelerde çalışmama sorunu da vardı
• Sorun, modern API’nin form verisi kodlamayı desteklememesi değildi; Copilot bunu kullanmamıştı
  • Copilot’un cevabı tek kullanımlık disposable bir çıktı olduğundan başka birinin “form verisini kodlamayı unuttun” diye düzeltmesine imkân veren bir yapı yok
  • Bunun, en popüler kod editörünün, Microsoft’un ve en yeni LLM entegrasyonunun vitrindeki örneği olması durumu daha da sorunlu kılıyor

Programlama aracı benzetmesine itiraz

• Yazar, LLM’leri table saw, calculator, screwdriver ya da digital camera gibi araçlarla kıyaslayan görüşe katılmıyor
  • Table saw hızlıca düz kesim yapan bir araçtır; bazen dalgalı çizgi kesip bazen de rastgele başka işler yapmaz
  • Calculator aritmetiği sizin yerinize yapar ama hangi tuşlara basmanız gerektiğini yine sizin bilmeniz gerekir
• Sıradan araçlarda istisna durumlar kenardadır; yazara göre LLM’lerde ise istisnalar her yerdedir ve aynı girdiyi aynı modele verseniz bile zamana göre farklı sonuç gelebilir
  • Araçlar ayarlanabilir ya da özelleştirilebilir; ama gördüğü LLM özelleştirmelerinin çoğu, başına “müşteriye konuşur gibi yanıt ver” türü bir paragraf eklemekten ibaret
  • Bu yüzden LLM’ler basit otomasyon değil, neredeyse her girdiye Whatever üreten yeni bir makine türü olarak ayrılıyor

“Daha iyi olursa?” sorusu

• Önce “better” sözcüğünün ne anlama geldiği bile belirsiz
  • Sunum slaytlarının küçük yazılarında “Mississippi” kelimesindeki harf sayısını doğru sayma gibi iyileşmeler var ama çıktı hâlâ crap deniyor
  • Cevap olmadığında da makul görünen kurmacalar üretmeye devam ediyorsa faydası yok
• LLM’ler ve üretken yapay zekaya yönelik hoşnutsuzluk, fikri mülkiyet ya da çevresel etki gibi büyük başlıklardan çok vibes are bad diye özetleniyor
  • Tonunun katlanılmaz olduğu ve yalanı fallback olarak kullanmasının itici olduğu söyleniyor
  • Reklamlarda, doğum günü kartı yazmak gibi işleri bizzat dert etmeden geçebileceğiniz vaat ediliyor
  • Finansman sağlayanların ve bunu itenlerin, insan girdisini olabildiğince makineyle değiştirme fikrine hayran olduğu eleştirisi yapılıyor

Müzik, görsel ve ödevde görülen taban çizgi sorunu

• Birinin 3,5 saatte bir albüm ve albüm kapağı yaptığını söylemesi üzerine, bunu herkes yapabiliyorsa neden o müziğin dinlenmesi gerektiği soruluyor
  • Albümü dinlemek bile 3,5 saatin önemli kısmını alacağından ne kadar el emeği olduğu belirsiz kalıyor
  • Bilgisayarın bağımsız olarak yapabildiği şeylerin taban çizgi haline geldiği savunuluyor
• Fotoğraf kalitesinde görsel üretimi geliştirme çabalarına sert tepki gösteriliyor
  • Zaten yalnızca yalanla alternatif gerçeklik kuran muhafazakâr “haber” alanı varken, neden sahte fotoğraf ve video üretmek için makine verildiği soruluyor
  • Bu yeteneklerin telefon kamera uygulamalarına girmesine de karşı çıkılıyor
• Öğrencilerin okulu LLM ile geçmesi, eleştirel düşünme becerileri konusunda kaygı yaratıyor
  • Yorumlarda ya da ödevlerde kalan “As a large language model…” gibi izler, kişinin kendi adıyla teslim ettiği kelimeleri bile okumadığını düşündürüyor

Enough of Whatever

• Facebook’un kendi sitesinde LLM tabanlı sahte hesaplar işletmeyi önermiş olması hatırlatılıyor
  • Sahte insanlar Whatever hakkında sahte yazılar üretiyor ve kullanıcı daha fazla reklam görüyor
• Switch shop’ta Midjourney üretimi sanat kullanan oyunlar görmekten utanç duyduğunu söylüyor
  • Bunu, vasatlığın geniş ölçekte kutlanması gibi görüyor
• Bizzat programlama yapmanın, yazı yazmanın ve bir şey üretip “bunu ben yaptım” diyebilmenin hazzını vurguluyor
  • Muğlak bir açıklama yazıp yeterince iyi görünen bir Whatever çıkana kadar yenilemekte bir haz bulmuyor
• Stable Diffusion’ın “sanatı demokratikleştirdiği” iddiasının yanlış olduğu söyleniyor
  • Sanata izin veren bir King of Art yok; herkes hemen şimdi çizebilir ama öğrenmek emek ister
  • Bilgisayar emeğe gerek kalmadan övgü sunduğu için insanların beceri öğrenmenin zorluğundan yakındığı eleştirisi yapılıyor
• Satılan şey, her şeyi sizin yerinize yapacağını vaat eden bir makine; bunu satabilmek için de “bir şey yapmanın kendisi değersizdir” fikrinin satılması gerekiyor
  • Bir şey yapmanın değeri varsa, düğmeye basıp neredeyse bedavaya Whatever almak yerine daha iyi bir iş yapmak kaçınılmaz olur
  • Sonuç cümlesi Do things. Make things. ve yazı, yapılan şeyi bir web sitesine koyma çağrısıyla bitiyor