- Kripto para ve yapay zeka araçları gibi yeni teknolojiler etrafında FOMO'nun (bir şeyi kaçırma korkusu) silah haline getirilmesi olgusuna karşı, bu yazı "beklemenin sorun olmadığını" söylüyor
- Kripto paranın ilk dönemlerinde, "Geride kalmak istemezsin, değil mi?" sözü şüpheci tavrı kırmak için kullanılan ince bir baskı aracıydı
- Günümüzdeki yapay zeka araçlarının da çoğu hâlâ pek faydalı değil; hype gerçeğe dönüşene kadar beklemek, üretkenlik açısından büyük bir fark yaratmıyor
- Eğer bir teknoloji gerçekten faydalıysa, istenildiği zaman öğrenilip kullanılabilir; erken öğrenmek zorunlu değildir
- Git de ilk çıktığında kullanılmadı; oturup işte gerekli olduktan sonra öğrenmek yeterliydi. Metaverse VR için de erken başlamanın pratikte hiçbir gerçek avantajı olmadı
- Her saat 16.000 bebek dünyaya gelirken, belirli bir teknolojiyi erken öğrenmedi diye geride kalındığını söylemek açıkça kurgu. 'Bekle ve gözlemle' stratejisi rasyonel bir seçimdir
FOMO'nun silah haline getirilmesi: Kripto paradan yapay zekaya
- Kripto paranın ilk yükselişi sırasında, bunun “geleceğin parası” olduğu söylenerek katılması istenmişti; ancak istikrarsızlık ve pratik fayda eksikliği nedeniyle reddedilmişti
- “Geride kalmak istemez misin?” sözü karşısında, aslında ‘neden geride kalındığının’ belirsiz olduğu düşünülmüştü
- Eğer bu teknoloji gerçekten herkesi özgürleştirecekse, erken girmenin bir sebebi yoktur; istenildiği zaman katılmak için de geç değildir — yarın da hâlâ orada olacaktır
- Kripto para topluluklarındaki “Have Fun Staying Poor” gibi ifadeler, FOMO'yu silah haline getirerek şüpheciliği bastıran ince bir psikolojik baskı stratejisidir
Yapay zeka çılgınlığına aynı bakış
- Çeşitli yapay zeka araçlarını bizzat denedikten sonra, bazılarının fena olmadığı ama çoğunun faydasının düşük olduğu sonucuna varılmış
- Şu anki aşamada, gerçek değerden çok aşırı tanıtım ve abartılı beklenti var
- Hype gerçeğe dönüşene kadar beklemekten tamamen memnun olunduğu, bunun için DOS için WordStar öğrenmek gibi bir zahmete girmenin anlamı olmadığı söyleniyor
- Eğer teknoloji gerçekten bu kadar büyük bir şeyse, başkasının belirlediği takvime göre değil, kişinin kendi seçtiği zamanda öğrenilip verimli şekilde kullanılabilmesi gerekir
Erken başlamadan da sorun olmayan örnekler
- Git, ilk çıktığında kullanılmadı; oturup işte gerekli olduktan sonra öğrenildi — erken dönemin sıkıntıları yaşansaydı belki %7 daha verimli olunabilirdi, ama başarısız olmuş bir teknolojiye de zaman harcanabilirdi
- Yüksek lisans tezi metaverse üzerine yazıldı ve VR geliştirme öğrenmek eğlenceliydi, ancak pratik faydası hiç olmadı
- Aşı klinik denemelerine ise katılım sağlandı; çünkü bunun hem kişisel fayda sunabileceği hem de insanlığa yardımcı olabileceği düşünülüyordu
Erken katılımın riski ve anlamsızlığı
- Erken başlayıp övünme hakkından fazlasını kazanan birini düşünmek zor
- Bazı erken yatırımcılar para kazandı, ancak aynı sayıda insan da kaybetti
- HTML 2.0 gibi başarılı teknolojiler olduğu gibi, Flash gibi çıkmaz bir yola sapma ihtimali de aynı derecede vardır
- Teknolojinin ‘cutting edge’ tarafı çoğu zaman ‘bleeding edge’, yani riskli ve maliyetli bir alandır
Beklemenin meşruiyeti
- Her saat 16.000 yeni hayat dünyaya gelir; onların doğar doğmaz teknoloji öğrenmedi diye ‘geride kalmış’ sayılması mümkün değildir
- Sonuç olarak, bir şeyin gerçekten faydalı olup olmadığını görene kadar beklemek %100 sorun değildir
- Önemli olan panik değil, rasyonel muhakeme ve zamanlamayı seçme özgürlüğüdür
4 yorum
Yapay zeka hakkında bilgi fazlalığının yaşandığı bu çağda, artık faydadan çok yorgunluk öne çıkıyor. Doğrulama yanlılığına varan kesin yargılı tavsiyeler, reklam kokan yazılar ve ticari tonu ağır basan YouTube içerikleri... Herkesin kendi düşüncesini tek doğruymuş gibi yüksek sesle savunduğu bugünlerde, temelsiz özgüvenler yorgunluğu daha da artırıyor. Bazen bu gürültüden uzaklaşmak istiyorum.
iPhone, AlphaGo, Bitcoin gibi şeyler şüphe duvarını aşarak yükseldi; peki yapay zeka neden birdenbire bu kadar hızlandı?
Bu alanda uzun süre kalıp olan biteni izleyince, son dönemdeki değişimin büyük ölçüde iki nedenden kaynaklandığını düşünüyorum.
Öncelikle oyundaki para fazlasıyla büyüdü. Eskiden birkaç milyon dolar bile büyük görünürdü ama şimdi milyar dolar ölçeğinde para akıyor. Zaten para kokusunun ağır bastığı yerlere her türden insan üşüşür. Buna bir de belirli kültürel çevrelerden çok sayıda insanın akın etmesi eklenince, sektörün havası da onların kendine özgü tarzına göre ciddi biçimde değişti.
Bugün bakınca, eski IT/CS duyarlılığından farklı olarak artık "laf ustalığı" ve "showmanship" her şeyi ayakta tutuyormuş gibi geliyor. Eskiden olsa balon söndüğünde hep birlikte çekip gidecek insanlar vardı; ama bu kez merkezde LLM gibi "iyi konuşan bir teknoloji" olduğu için bu akışın kolay kolay biteceğine dair bir işaret görünmüyor. Görünüşe göre bundan sonra da bu atmosfer sürecek.
Hacker News görüşleri
Bu teknoloji gerçekten bu kadar müthişse, benim istediğim hızda öğrenilip üretkenliği artırabilmeli
Şu anda da üretkenlik artışı fırsatları var ama herkes için ezici bir değişim değil ve onboarding zorluğu epey yüksek
Zamanla hem üretkenliğin artacağını hem de giriş engelinin düşeceğini düşünüyorum. Şimdilik beklemek de kötü değil
Teknik olarak isteğe bağlı olan bir şeyi bu şekilde dayattıklarını ilk kez görüyorum. Sonuçta yapı, token tüketimini artırıp AI şirketlerine para akıtmak gibi duruyor
Teknolojik paradigma değişirse o beceri setinin anlamsız hale gelme olasılığı yüksek
Esas olarak yapmak istemediğim tekrar eden işleri ona yaptırırken faydalı oluyor. Vim kullanıcılarıyla aradaki farkı biraz kapatmış oldu, o kadar; özel bir tarafı yok
Şu anda web geliştirmeye ilk kez başlıyor olsaydım muhtemelen çok daha zor gelirdi
Ancak böylece yönünü etkileyebilir ve evrimine katkıda bulunabilirsin
Nesiller değişince “kaydet simgesinin neden disket şeklinde olduğunu bilmeyen” insanlara dönüşebilirsin
Ben kriptoyu ya da metaverse’ü tamamen görmezden geldim ama hiçbir kayıp hissetmedim
Buna karşılık LLM’ler fikirden uygulamaya olan mesafeyi dramatik biçimde azalttı ve geliştirme hayatımda gerçek bir dönüm noktası oldu
Bunun iyi bir değişim olup olmadığını hâlâ bilmiyorum ama şu an epey keyif alıyorum
Bu, projenin niteliğine göre tamamen değişiyor
Eskiden kıdemli geliştiricilere ya da Stack Overflow’a bağımlıydım, şimdi ise birçok şeyi kendi başıma çözebiliyorum
Yine de tüm LLM alanına tek bir spektrum olarak bakmak gerek — bazı kısımları faydalı diye hepsinin değerli olduğunu söylemek zor
Ben LLM tabanlı sohbet arayüzlerine olumlu bakıyorum ama ajan otomasyonuna şüpheyle yaklaşıyorum
Şu an “bekleme zamanı” değil, mesleki olarak yeni teknolojileri öğrenme zamanı diye düşünüyorum
Bir gün işe yaramaz hale gelirse de o zaman eski yönteme geri döneriz
Erken başlamanın değeri kesinlikle var
Bitcoin, neural netler, mobil oyunlar gibi alanlara erken girenler büyük ödüller aldı
Ama ActionScript ya da BlackBerry uygulamaları gibi yok olup giden teknolojiler de çoktu
Büyük kazanç istiyorsan risk alıp erken girmelisin; istikrar istiyorsan beklemek daha doğru
Yeni bir teknolojinin kendi değerlerimle uyumlu olup olmadığına karar vermek için zamana ihtiyacım var
Şimdi düşününce hâlâ aptalca geliyor ama o zaman alsaydım zengin olurdum
Birkaç yıl gelir getirdi ama sonunda yok olmuş bir teknolojiye dönüştü
İnsanlar gelecekteki değeri öngörmenin ne kadar zor olduğunu göz ardı ediyor
Mobil oyunlardaki başarıyı da teknolojiden çok pazarlama belirledi
Kariyerin yok olabileceği korkusu büyük
LLM sayesinde üretkenlik arttıysa, şirketlerin yeniden insan işe alması için bir nedeni kalmayabilir
Bu yüzden önümüzdeki 10 yıl daha dayanıp dayanamayacağımı ya da kariyer değiştirip değiştirmem gerektiğini düşünüyorum
Lastik tamir eden bir tamirciyi görünce kıskandım bile — ekonomiden bağımsız olarak lastik lastiktir
Geçmişte MS Access gibi “programcıya gerek yok” denen araçlar sonunda bir bakım pazarı yarattı
Rastgele CV dağıtmanın pek etkisi olmuyor
İhtiyaçlar bitmediği sürece yeni özellikler, platformlar, testler, dokümantasyon ve hizmetler ortaya çıkmaya devam edecek
Tam otomasyon gelene kadar iş ortadan kalkmayacak
Ama yazılım sadece evrilmeye devam eder, ortadan kaybolmaz
Gerçek bir ‘hendek’ istiyorsan karmaşık, lisans gerektiren ve her zaman talep gören işler aramalısın
Ben ise en yeni teknolojiye hızla atlayıp, gelecek belirsizleştiğinde de hemen çıkma stratejisinin en iyi yaklaşım olduğunu düşünüyorum
Bitcoin’de olduğu gibi erken girersen büyük kazanç elde edebilirsin ama çok geç atlarsan yalnızca risk almış olursun
AI’da da benzer şekilde, erken dönemde içerik üretenler kazandı ama şimdi erken avantaj ortadan kalktı
Bitcoin dışında sayısız coin vardı ve çoğu battı
Sonuçta Tulip Mania örneğinde olduğu gibi lale balonu hikâyesi tekrar ediyor
Bu ilkeye göre hareket etseydin Bitcoin’i 15 yıl elde tutamazdın
Asıl fark yaratan şey derin uzmanlık biriktirmek ve o bilgiyle yeni bağlantılar kurabilmek
Ancak böyle anlamlı bir first mover olabilirsin
1986’dan beri kod yazıyorum; bu yüzden artık FOMO (bir şeyi kaçırma korkusu) ile yönlendirilmemeyi öğrendim
Acele etmesen de sonunda toparlama işi sana kalıyor
AI da aynı şekilde ekipleri küçültme yönünde ilerliyor
SaaS, iPaaS, serverless ve managed cloud gibi AI da küçük ekip merkezli geliştirmeyi hızlandırıyor
Cloud’un ilk dönemlerinde bunun “asla tutmayacağını” söyleyen sistem yöneticileri vardı
Ama meraklı erken benimseyenler sonradan cloud migration liderleri oldu
Mobil geliştirmede de aynı şekilde, fırsatları ancak erken öğrenenler yakalayabildi
EC2 yönetmekle fiziksel sunucu yönetmek teknik olarak neredeyse aynı şey
Ama yöneticiler pazarlamaya inandığı için pazar büyüdü
Okuyup çalıştıktan sonra özgüvenle başvurmak yeterli
LLM daha çok IDE gibi bir araca benziyor ve öğrenmesi zor değil
Ben başlangıçta LLM destekli kodlamaya karşıydım ama şimdi Claude Code’u sık kullanıyorum
LLM’in temel değeri teknik olmayan kişilerin bile kolayca kullanabilmesi ise, geliştiriciler için iş daha da kolay
Bu yüzden yazının sahibinin “geri kalma konusunda endişelenmeye gerek yok” sözüne katılıyorum
Şu anda mühendislik organizasyonlarının yapması gereken şey, AI araçlarını yeterince anlamak ve bunları nerede uygulayacaklarını bulmak
Claude Code gibi araçlar, “bir gün deneriz” denen fikirleri bir saat içinde bir özelliğe dönüştürebiliyor
Böyle bir fırsatı kaçırmak gerçekten zarar olur
Bazıları sadece işle özel hayatı ayırmak istiyor. Gerektiği kadar öğrenmek yeterli
Teknoloji gelişecektir ama şu an beklemek de akıllıca
Benim için LLM artık temel bir beceri
Onu ne zaman, nerede ve nasıl kullanmanın iyi olduğunu bilmek önemli
Basit ve tekrar eden işleri otomatikleştirememek, tüm ekibin üretkenliğinin düşmesine yol açıyor
Örneğin LLM ile bug yeniden üretim kodu oluşturmak ya da performans regresyonlarını test etmek artık temel bir şey
Bu otomasyon sayesinde ayrıntılı analiz kolaylaştı ve ekip arkadaşlarım da artık böyle bir verimlilik bekliyor
Git’i başta kullanmamak, aslında hiç sürüm kontrolü kullanmamak anlamına da gelebilir
Hâlâ dosya kopyalayarak sürüm kontrolü yapan geliştiriciler vardı ve Git’i öğrenince çok faydasını gördüler
LLM’de ise bu mümkün değil
Keşke tüm müşteriler Git’e geçmiş olsa
Olgunlaşmış bir teknolojiyi beklemenin de kötü olmadığı anlatılıyor