Yapay zeka, mevcut teknik yetkinliklere çarpan etkisi yapar
(joshwcomeau.com)- Yapay zeka modelleri, birçok programlama işinde yeterince kullanışlı olsa da geliştiricilerin yerini almaktan ziyade mevcut teknik yetkinlikleri büyüten araçlara daha yakındır
- LLM’lerin her ölçekteki projeyi tamamen tasarlayıp inşa edeceği ve insan geliştiricilere yakında ihtiyaç kalmayacağına dair bir kanıt görünmüyor
- Matt Perry, Motion çalışmalarında Q1 hedefi olan 60 issue’yu aşarak 160 issue kapattı; Q2 için planlanan büyük refaktörü de ocak ayında bir öğleden sonra tamamladı
- Geliştirme deneyimi az olan kullanıcıların vibe-coding yaklaşımı, MVP sonrasında kolayca tıkanabiliyor; mimari kararlar ve alan bilgisi sonuç farkını belirliyor
- Yapay zeka, Iron Man’in zırhı gibi güçlüdür ama kendi başına aynı çıktıları üretmez; yapılandırılmış öğrenme ve ustalık, ondan alınan verimi belirler
Matt Perry’nin üretkenlik örneği
- Matt Perry, Popmotion, Motion One ve Motion (eski adıyla Framer Motion) dahil çeşitli animasyon kütüphanelerini geliştiren bir yazılımcıdır
- Motion’ın layout projection engine’i, son derece incelikli bir mühendislik ürünüdür
- Matt Perry, 2026’da yapay zeka kullanımını artırdı ve Q1 hedefi olan 60 issue kapatmanın ötesine geçerek 160 issue kapattı
- Q2’de yapmayı planladığı Motion’ın büyük refaktörünü de ocak ayında bir öğleden sonra tek seferde bitirdi
- Bu, LLM’in tek başına en iyi insan geliştiriciden üstün olduğunu değil, yetkin bir geliştirici yapay zekayı kullandığında üretkenliğin büyük ölçüde artabildiğini gösteriyor
Alan bilgisinin zayıf olduğu vibe-coding’in sınırları
/r/vibecodingiçinde, geliştirme deneyimi çok az ya da hiç olmayan kişiler vibe-coding deneyimlerini paylaşıyor ve çoğu zaman MVP sonrasındaki aşamada tıkanıyor- Yönlendirme olmadan kullanılan LLM’ler, tek tek prompt’lara yanıt veren kod üretmeye odaklanıyor; uygulama mimarisini bütün olarak göremedikleri için çıkmaz yollara girmeleri kolaylaşıyor
- Yetkin geliştiriciler, yapay zekayla yapabileceklerini büyütürken; alan bilgisi zayıf kullanıcılar “MVP” aşamasının ötesine geçmekte zorlanıyor
- Aynı yapay zeka araçları kullanılsa bile sonuçlar aynı olmuyor; belirleyici farkı kullanıcının muhakemesi ve yapısal kavrayışı yaratıyor
Yapay zekayı araç olarak gören düşünce biçimi
- Yapay zeka bir araçtır ve araçlar ancak ustalıkla kullanıldığında etkili olur
- Jimi Hendrix’in gitarına, Gordon Ramsey’nin mutfağına ya da Serena Williams’ın tenis raketine sahip olmak, aynı sonuçları üretebileceğiniz anlamına gelmez
- İnsanlar araçların önemini abartma eğilimindedir; pazarlama da Michael Jordan’ın “air technology” spor ayakkabılarının smaç yeteneği kazandıracağı izlenimini vererek bu önyargıdan yararlanır
- Yapay zeka ajanları insanlaştırıldığı için onları araç olarak görmek daha da zorlaşıyor; onlara otonom robotlarmış gibi davranıldığında, gerçekte hak ettiklerinden daha fazla paye veriliyor
- Daha uygun benzetme Iron Man’in zırhıdır: inanılmaz şeyleri mümkün kılar ama kendi başına çalışıp aynı başarıyı üreten bir varlık değildir
- Matt Perry Motion deposuna erişim iznini ve LLM araçlarını size verse bile, aynı hızda ilerlemeye çalışmanız halinde aynı sonucu değil, büyük bir karmaşa üretmeniz daha olasıdır
- Yetkin bir geliştiricinin LLM ile başardıklarına bakarken, asıl belirleyici unsur LLM’in kendisinden çok o geliştiricinin yetkinliğidir
Whimsical Animations ve yapılandırılmış öğrenme
- Whimsical Animations, yeni yayımlanan bir web animasyonu kursudur
- Yaklaşık 20 yıl boyunca web siteleri ve web uygulamaları geliştirirken, akılda kalan ve etkili animasyonlar ile etkileşimler üretmenin yolları biriktirildi
- Web geliştiricilerine yönelik animasyon kaynakları çok fazla olmadığından, oyun geliştirme alanındaki kavramlar web’e uyarlanarak kullanıldı
- Linear interpolation, simplex noise ve delta time gibi kavramlar, tipik web geliştiricisi beceri setinin doğal parçası değildir ama projeleri öne çıkarabilir
- ChatGPT gibi araçlarla yeni konuları öğrenmek kolaylaştı; ancak etkili öğrenmek için ne sormanız gerektiğini bilmeniz gerekir
- Bu kurs, farklı teknikleri tanıtan özenle seçilmiş bir müfredat sunuyor
- Özel kurs platformu güncellendi ve artık tüm alıştırmalar ile kod parçacıkları yerelde çalıştırılabiliyor
- Yerelde çalıştırma desteği sayesinde, görevleri her zamanki kodlama ortamınız ve iş akışınız içinde tamamlayabiliyorsunuz
1 yorum
Hacker News yorumları
Geçen hafta UI tasarımını vibe coding ile yaparken yan ekranda component testlerini açık tutup adeta bir Iron Man anı yaşadım
Öğeleri taşımasını, vurgu eklemesini ve farklı yerleşim seçeneklerini denemesini söyleyerek tekrar tekrar ilerledim; neredeyse gerçek zamanlı bir döngü gibiydi ve gerçekten etkileyiciydi
Üretilen kod berbattı ama tek başıma ulaşamayacağım bir tasarıma kolayca yaklaştım; sonra da o referans tasarıma bakıp daha iyi kodla kendim uygulayabildim
Tasarımcılar da tersini söyleyebilir: “Claude Design Studio berbat bir UI yaptı ama ben kendim düzelttim; buna karşılık benim yazamayacağım kadar iyi kod üretti.”
Nasıl bağlandığını dert etme, çalışıyorsa tamamdır; bozulursa da AI'ya düzelt dersin gibi bir yaklaşım
Bunda bir özgürleşme hissi var ama bunu kabullenen AI nirvanasına henüz ulaştım mı bilmiyorum; yine de o an yakın gibi geliyor
Şu anda temel teknikleri anlıyor ve istersem kendim de yapabiliyorum ama bir yerlerde toparlanabilir bir karmaşa kod olduğunu bile bile hızlı iterasyonu seçiyorum
Bu, “nasıl görünmesi gerektiği”nin kabaca şeklini bildiğim ve otomasyon framework'ünü o yöne yönlendirebildiğim için mümkün; özellikle de kendi yaptığım projelerde daha çok böyle
Şirketler yeterince uzun süre böyle giderse o bilgi tamamen kaybolur ve geriye sadece araçlar kalır; o zaman bu Iron Man değil, iron lung'a daha yakın olur
Prototip üretmek neredeyse bedava hale geldi; AI'ya mimari ya da stil seçeneklerini tek tek denetip hangi kodun daha çok hoşumuza gittiğine bakabiliyoruz
Baştan yazma ve yeniden tasarlama da epey iyi çalışıyor; birkaç çözümü vibe coding ile üretip sonra yaklaşımı seçmek, testleri güçlendirmek ve büyük refactor'larla bakım yapılabilir hale getirmek şeklindeki kalıbı seviyorum
Burada gereken beceri, iyi mimarinin ne olduğunu bilmek ve hangi test seviyesinin geri bildirim döngüsünü hızlandıracağını ya da LLM değişikliklerini okumayı kolaylaştıracağını anlayarak prompt ve doğrulamayı tasarlayabilmek
%100 uymuyor ama yeterince iyi sonuçlar veriyor; sonra çıktıyı gözden geçirip şablona uyduruyor, beğendiğim fikirleri tekrar beceri şablonuna ekliyorum
Bu sadece sistem mimarisi için değil; backend, frontend, uçtan uca testler ve dokümantasyon için de geçerli
İstenen hedefi, kodun nasıl organize edilmesini ve testlerin nasıl yazılmasını istediğimi bildiğim için LLM'in rolü her seferinde aynı şablonları uygulamanın sıkıcılığını azaltmak oluyor
Yine de sürekli gözetim gerekiyor; bazen dokunmaması söylenen yerlere dokunuyor ya da talimatları izlemiyor, ayrıca üretilen çıktı miktarı bunaltıcı olabiliyor, bu yüzden ekip arkadaşı incelemesi hâlâ gerekli
AI araçlarıyla işi ne kadar hızlandırırsam, kullanışlı yazılım çıkarmanın aslında ne kadar zor bir zanaatkârlık işi olduğunu o kadar daha iyi anlıyorum
Claude Code ve Codex kodun büyük kısmını yazabiliyor ama neyin nasıl yapılacağına karar vermek için gereken teknik bilgi hâlâ çok büyük
Şu sıralar Claude Artifacts benzeri biçimde, kullanıcı tanımlı HTML+JS uygulamalarını daha büyük bir uygulama içindeki iframe sandbox'ında güvenli biçimde çalıştıran bir sistem yapıyorum; bunun neden yararlı ve neden mümkün olduğunu anlamak için sandboxing, güvenlik tehditleri, tarayıcı güvenlik modeli ve onlarca yılda evrilmiş çeşitli platform özellikleri hakkında derin bilgi gerekiyor
Böyle bir anlayış olmadan sadece vibe coding yapan birinin, LLM ne kadar yönlendirirse yönlendirsin böyle bir şeyi ortaya çıkarabilmesi neredeyse imkânsız
AI yüzünden kariyerini bırakacağını söyleyen geliştiricileri görünce üzülüyorum; çünkü mevcut derin teknik deneyim hiç olmadığı kadar değerli hale gelmiş durumda
Kod yazmayı seviyorum ama makinenin doğru kodu yazmasını sağlayacak sihirli sözleri bulmayı ya da yanlış olduğunda onu düzeltmeyi sevmiyorum
Geleceğin böyle olacağını bilseydim muhtemelen bu alana girmezdim
Ayrıca bu araçların yapılma biçimi benim ölçülerime göre hırsızlık ve etik dışı üretilmiş araçları kullanmak da başlı başına etik dışı
Üstelik daha değerli beceriler için daha fazla ücret alıp alamayacağımız da belirsiz; mühendis maaşları genel olarak düşüyor
Tüm değeri işveren alacaksa, benim daha fazla değer üretiyor olmamla ilgilenmek için bir nedenim yok
Etrafımdaki pek çok yazılım mühendisi AI'nın işleri elinden alacağı sonucuna varıp şimdiden kariyer değiştirmeyi düşünse de, hüküm vermek için henüz erken olduğunu hissediyorum
Kullandığım prompt'ların hepsi çok teknik ve kendi uzmanlığım olmadan bunları yalnızca agent'larla konuşarak halletmek zor
Uzmanlık alanım dışındaki işlere giriştiğim her seferde, insanların sandığı kadar hızlı olmadığını görüyorum ve uzmanlık düzeni korumakta çok yardımcı oluyor
Onlar AI'nın mühendislerin yerini alabileceğine inanırsa işlerin o yöne gitmesi çok muhtemel ve yöneticiler kalite denen şeyin ne olduğunu da çoğu zaman pek bilmiyor
Onlar sadece gelir ve kâra bakıyor; bu yüzden derin teknik deneyimin daha değerli olduğu doğru olsa da gerçeklik ne yazık ki böyle işlemeyebilir
Muhtemelen insan yavaş yavaş işsizliğe itilecek
LLM'ler gerçek dünyada bu gerçeği değiştirmiyor
Bu yüzden yüksek katma değerli ürünlerde patlama yaşanmadı; çünkü en başta değer üreten ürünler yapmak çok ama çok zor
Sırf LLM'ler var diye bunu hafife almak bana komik geliyor
“AI araçları Iron Man zırhına daha yakın” sözüne karşılık, GitHub'da 63.600 yıldızlı ilginç bir repo var
Geliştirici, GitHub haftalık popüler contributor listesinde 1 numara ama uygulama anlatıldığı gibi görünmüyor; geliştiriciler de bunun gerçek olup olmadığına net cevap veremiyor gibi
Sonuçta bunun sadece dağınık bir LLM çıktısı olduğunu göstermesi bakımından, sadece zırhla Iron Man olunamayacağını gösteriyor
https://github.com/ruvnet/RuView
https://github.com/trending/developers?since=weekly
https://github.com/deletexiumu/wifi-densepose
Yani AI tarafından yapılmış çalışmayan bir projeyi, yine AI'nın çalışmadığını kanıtlaması gibi; gerçekten şahane yeni dünya
Bir sürü proje var ama ortada sadece çok fazla AI çıktısı varmış gibi duruyor; GitHub altyapısını taşırıyor hissi veriyor ve GitHub'ın neden zorlandığını anlamayı kolaylaştırıyor
Bir matematikçi olarak ben de geçen hafta bir Iron Man anı yaşadım
Birkaç yıldır profesör olan iki arkadaşımla ortak matematik araştırması yapıyordum ve araştırmanın bir kısmını ChatGPT ile keşfetmeyi denedim
Aklıma bir fikir geldikçe GPT'ye sundum, kanıtlaması kolay teoremler yazdırdım ve kanıtları LaTeX olarak ürettirdim; kanıtları da her zaman dikkatle kontrol ettim
Ardından Mathematica kodu ürettirdim, çıktı sonuçlarıyla kanıtı doğruladım ya da yeni fikirler elde edip yineledim
Arada belirli bir ifadenin üst sınırını bulamadığım için yeterince anlamadığım bir kısmı kâğıt kalemle baştan türetmem çok yardımcı oldu
Tüm süreç, GPT olmadan yapacağımdan yaklaşık 10 kat hızlıydı ve birkaç saat sonra elimde doğru yaklaşık 20 sayfalık bir kanıt ile ilgili sayısal simülasyonlar için gereken kod vardı
Bence AI bir yetenek çarpanı değil, zamanı azaltan bir araç
Daha az deneyimli geliştiriciler için projenin başından itibaren hemen zaman kazandırıyor ama erken verilen kararların ileride ayağa dolaşma ihtimali yüksek
Kıdemli geliştiriciler içinse, yeterince açıklama verdiğinizde kendi yetkinlik alanı içindeki işleri yapan bir junior ya da mid-level geliştirici gibi çalışıyor
Ancak kritik kararları ona bırakırsanız tamamen yanlış ya da ince şekilde yanlış olabilir; özellikle de ince hatalar fark edilmesi zor olduğu için en tehlikelileri
Kıdemli biri doğru çerçeveyi kurup sorunu fark edebiliyorsa geliştirme hızı gerçekten akıl almaz ölçüde artıyor
Öğrenme isteği varsa, AI becerileri geliştirmek ve ustalaşmak için gereken süreyi kısaltıyor; sonuç olarak gerçekten bir yetenek çarpanı da olabilir
AWS'yi birkaç yıl kullandıktan sonraya göre bugün çok daha iyi kullanıyorum; komut satırını da daha etkili kullanıyorum
Bu bilgiler eskiden de bulunabiliyordu ama çok zaman alıyordu; istediğim cevaba ulaşma süresi ölçeğinin ciddi biçimde azalması, gerçek çıktıyı ve yeteneği de değiştirdi
Raspberry Pi üzerinde küçük bir web sunucusu çalıştırmak istedim; Gemini'den kodu ve bunu systemd service olarak çalıştırmak için kurulum Bash script'ini yazmasını istedim
Uykumda bile yapabileceğim bir iş ama zaman ve odak istiyordu; ben bu yorumu yazarken tam ihtiyacım olan şeyi üretti
Tek başına bakınca büyük görünmeyebilir ama diğer sorumluluklar yüzünden enerjim olmadığı için ertelediğim ev otomasyonu işlerini artık yapabiliyorum
Evet. AI saf yeteneği ya da kabiliyeti eskiyen şeyler haline getirmiyor; tersine onları daha da değerli kılıyor
Derin teknik bilgi, AI uygulanabilecek temas noktalarını artırdığı için gerçek dünyada daha büyük bir kaldıraç etkisi yaratıyor
Bu farkındalık yüzünden AWS gibi cloud servisleri yerine, teknik SaaS'imi barındırmak için kendi homelab data center'ımı kurmaya başladım
Temel networking, DevOps ve sunucu donanımı öğrenmenin değeri, AI sayesinde daha hızlı ve daha geniş ölçekte uygulanabilir hale geliyor
Eskiden RouterOS öğrenip data center düzeyinde bir Mikrotik router yapılandırmak saatler ya da günler alabilirdi; Claude sayesinde 20 dakikalık işe dönüştü ve bu sırada routing yapılandırması hakkında da çok şey öğrendim
Sadece cloud kullansaydım sahip olamayacağım özgün bir kontrol düzeyi kazandım ve AI öncesinde cesaret bile edemeyeceğim bir kendi işletim sistemimi yapma isteği doğdu
Elektrikli el aletleri ve çivi tabancaları çıktığında da insanlar muhtemelen benzer düşünmüştür ama sonuçta evler çok daha hızlı yapılır oldu; buna karşılık ücretler düştü, iş kalitesi azaldı ve beceri ile deneyimin değeri ciddi biçimde geriledi
Duvar sıvası eskiden yüksek ücretli uzmanlık işiydi; alçıpan çıktığında insanların düz, sıkıcı duvarlara daha az zaman harcayıp köşe ve süs sıvasına daha çok zaman ayıracağını düşünmüştük ama o süslemeler ortadan kayboldu
Çünkü o süs işler, duvarın geri kalanına kıyasla çok daha fazla zaman alıyordu ve o beceriyi koruyan ya da öğrenen insanlar hâlâ makul bir ücret istiyordu
Sıradan alçıpan işinde bile üretim baskısı arttı, ücretler yerinde saydı; bugünlerde derzler bile çoğu zaman kötü ve para kazandıran tek şey üretim hızı ile şikâyet etmemek olmuş durumda
“Odadaki fil” herkesin konuşmadığı büyük konu demektir ama AI'dan herkes zaten konuşuyor
Daha iyi bir başlık, “AI'nın geliştirici becerilerini ikame etmek yerine neden güçlendirdiği” gibi olurdu
Yani o noktaya kadar söz konusu pazarlama kampanyasında AI'ya değinilmemiş olması anlamında “odadaki fil”di
Bu bağlantı, e-posta istemcilerinde düzgün görünmezse diye hazırlanmış bir web görünümü bağlantısı; daha geniş bir kitle hedeflenerek yazılmış değil
Aynı işi yapmak için daha az geliştirici gerekiyorsa pek çok kişi işini kaybedecek
Geriye kalanların maaşlarının düşmesi de çok muhtemel
Junior maaşıyla AI abonelik ücretini birleştirip “aynı sonucu” alabileceğini düşünüyorsan neden senior maaşı ödeyesin ki
Yazılım geliştiriciler için zor zamanlar geliyor gibi; 15 yıldır bu işi yapıyorum ama hiç heyecan duymuyorum
Açıkçası başka bir sektöre yeniden eğitim almayı düşünüyorum; daha az para kazansam bile bu karmaşadan kaçmak daha iyi olabilir
Josh'un görüşüne genel olarak katılıyorum ama AI ile çalışırken senior ve junior deneyimini anlatan yazıların önemli bir kısmı bana biraz saçma geliyor
Senior'ların AI araçlarıyla daha iyi sonuç alması ve junior'ların daha çok zorlanması doğru; ama değişen şey bunun sadece farkın büyütülmesi olması
İnsanların görmezden geldiği nokta, junior'ların herhangi bir alanda AI araştırma asistanıyla çok daha hızlı öğrenebileceği ve derine inme enerjisi olanlar için uzmanlaşma hızının da arttığı
AI araçlarına “bunu yap” ya da “şunu düzelt” demekten en az onun kadar, “bu nasıl çalışıyor?”, “başka bir araç önerebilir misin?” gibi sorular da soruyorum
AI'ya sadece bir input/output ilişkisi gibi bakılıyor ama AI olsun olmasın aradaki kurcalama süreci her zaman önemliydi
Yeni başlayanlar başta yapamayacak, evet; ama zaten eskiden de öyleydi ve iyi olanlar, benim geçtiğim yapamama dönemini çok daha kısa sürede aşacak gibi görünüyor
Yine de AI'nın sağladığı anlık tatmin, sürtünmeyle öğrenme sürecini zayıflatabilir ve AI native olanlar sürtünmenin ne olduğunu anlayamayıp onu sorgulayabilir
Üniversite düzeyinde gördüğüm tabloya bakınca da bunu beklemek zor
İnsanlar kötü vibe coding ya da 10 kat hız iddialarına kızınca bu nokta gözden kaçıyor
En önemli öğrenme, soru sorup anında cevap aldığınızda değil; cevabı bulmaya çalışıp birkaç kez başarısız olduktan, derin derin düşündükten ve kısa bir ara verip sonra problemi çözdüğünüzde gerçekleşir
Böyle bilgi değerlidir çünkü yalnızca cevabı değil, ileride kaçınabileceğiniz yanlış yolları ve kendi düşüncenize duyduğunuz güveni de verir
Bir sonraki nesil bu aşamayı atlarsa, cevapların kolayca bulunabilir olması gerektiğini sanacak; giderek daha fazla AI'ya bağımlı olacak ve kendi zihnine güveni azalacak
Bu durumda yalnızca LLM çıktısını okumak kimseyi gerçek anlamda eğitmez
AI araçları yüzünden daha derine inen birini hiç görmedim
Senior geliştiriciler, yaptıkları sayısız başarısız proje dağını aşarak öğrendi
Biri düz dosya veritabanı yapalım ya da 50'den fazla Lambda ile microservice mimarisi kuralım dese, ben bunları daha önce denediğim için teknik olarak mümkün olsa bile neden yapılmaması gerektiğini biliyorum
Benim için AI doğru yöne saatte 100 mil hızla gitmeyi sağlıyor ama junior'ların denize ya da duvara doğru saatte 100 mil hızla gittiğini görüyorum
AWS bizi daha aptal yapıp reverse proxy bilmeyen junior'lar yarattıysa ve yüksek seviyeli diller bellek yönetimini anlamayı zayıflattıysa, AI da o zincirin bir sonraki halkası
10 yıl sonra geliştiricilerin çoğunun kod okuyamayacağını düşünüyorum
Pek çok, hatta belki de çoğu yazılım mühendisi kendi codebase'inin uzmanı olduğu için epey bir kısmı AI'dan yüksek değer elde ediyor
Belirsiz olan şu: mühendis başına daha fazla kod yazılabiliyor olması geliştirici sayısını mı azaltacak, yoksa UX, test, developer experience ve dokümantasyon gibi geleneksel olarak geri plana atılmış alanlarda daha fazla yazılım mı üretilmesine yol açacak?
Belki de sadece taban seviye yukarı çıkacak
Claude ile konuşurken şöyle bir şey fark ettim
“X'in Y'den daha iyi olması şaşırtıcı değil mi?” dediğimde Claude bunu “içgörülü bir eleştiri” diye karşılayıp, Y'nin X'ten daha iyi olmasının nedenlerini gayet derli toplu biçimde anlattı
Cevabın kendisi iyi, düşünceli ve mantıklıydı ama benim söylemek istediğimin tam tersiydi; ben de “Hayır, söylemek istediğim şey X'in Y'den daha iyi olduğuna dair sezgiye aykırı bir iddia” diye düzelttim
Bunun üzerine Claude bu kez “doğru, X Y'den daha iyi” diyerek yine iyi yapılandırılmış nedenler sundu
Bu, bir tür aptal ama zeki dahi meme'i gibi
Bir yandan “sadece autocomplete” ile “hayır, zihninde bir model var” arasında gidip geliyor ama sonuçta Babil Kütüphanesi gibi; dünyanın bütün dâhiliği elinizde olsa bile onu kullanabilmek için doğru indeks anahtarına ihtiyacınız var
İlk yaklaşım olarak LLM, kullanıcının istediği ya da beklediği cevabı tahmin eder
İlk prompt'a verdiği cevap komikti çünkü LLM kullanıcıyı tamamen yanlış anlamış ve kullanıcının yazdığını sandığı şey üzerinden tahmin yapmıştı
İkinci prompt'a verdiği cevap ise LLM'in hedefinin, kullanıcının ne istediğini ya da beklediğini tahmin etmek olduğunu daha açık gösteriyor
Halüsinasyonların büyük tetikleyicilerinden biri, LLM'in yorumladığı kullanıcı beklentisinin gerçeklikle uyuşmaması; LLM de gerçekliği kendi anladığı beklentiye uydurmaya çalışıyor
Halüsinasyonları azaltmanın iyi yollarından biri, prompt içindeki kesin ifadeleri olabildiğince azaltmak
“X'in Y'den daha iyi olması şaşırtıcı değil mi?” cümlesinde açık bir kesin ifade var; LLM yönü yanlış anlamış olsa da orada bir kesinlik olduğunu görüp gerçekliğin neden buna uyduğunu açıklamaya çalıştı
Avukatların sahte içtihat alıntıları yüzünden başının derde girmesi de benzer; “X'i gösteren davaları bul” tehlikeli bir istem, “X hakkında hangi davalar var?” ise daha iyi bir başlangıç noktasıdır