Herkes her işte AI kullanmıyor
(gabrielweinberg.com)- Üretken yapay zekayı sohbet arayüzü üzerinden kullanmak, evrensel bir gündelik araç olmaktan çok aktif kullanım, ara sıra kullanım ve hiç kullanmama arasında uzanan bir sürekliliğe daha yakın
- Çeşitli kullanım verileri ve anketler birlikte değerlendirildiğinde, ABD’de AI kullanımı kabaca üçte bir aktif kullanım, üçte bir ara sıra kullanım ve üçte bir hiç kullanmama düzeyinde
- Gen Z’de AI farkındalığı yüksek olsa da benimseme neredeyse durma noktasında ve Gallup araştırmasında ayda bir kez veya birkaç ayda bir kullanım ile hiç kullanmama oranları önemli bir pay tutuyor
- AI kullanımını sınırlayan başlıca nedenler işlerin yerini alma, kişisel gizliliğin ihlali, yanlış bilginin yayılması konusundaki endişeler ve AI’ın faydasına dair kuşkular
- AI pazarı ve politikaları, “herkes kullanıyor” ya da “kimse kullanmıyor” ikiliğinden çok, kullanım yoğunluğu ve kaygıları farklı insanları varsayarak ele alınmalı
“Herkes her işte AI kullanıyor” söylemi gerçekte daha çok “bazıları bazı işlerde AI kullanıyor”a yakın
- Burada AI, sıkı biçimde tanımlanmış bir kategori değil; sohbet arayüzü üzerinden erişilebilen üretken yapay zekayı ifade ediyor
- “Bir kez AI deneyen herkes onu her işte kullanır” varsayımı da, “AI o kadar iyi hale gelecek ki herkes kullanacak” varsayımı da verilerle örtüşmüyor
- Gen Z, AI farkındalığının en yüksek olduğu grup olsa da son 1 yılda AI benimsemesi neredeyse yerinde saydı ve kayda değer bir kesim AI’ı nadiren kullanıyor ya da hiç kullanmıyor
- Gallup’un 2025/2026 Gen Z verileri, AI kullanımının yaygın ve yoğun kullanıma kaymadığını gösteriyor
- AI’ı nadiren de olsa kullananların oranı %79/%81
- AI karşısında kaygı duyanların oranı %41/%42
- AI’ı ayda 1 kez veya birkaç ayda bir kullananların oranı %32/%31
- AI karşısında öfke duyanların oranı %22/%31
- AI’ı hiç kullanmayanların oranı %21/%19
Gerçek kullanım verilerinin gösterdiği dağılım
- Microsoft’un United States AI Diffusion verisi, anonimleştirilmiş ve toplulaştırılmış Microsoft telemetri verilerine dayanıyor ve ABD’de çalışma çağındaki nüfusun %30’dan fazlasının AI kullandığını öne sürüyor
- Bu da yaklaşık %70’inin bu ölçüte göre AI kullanıcısı olmadığı anlamına geliyor
- Bu oran, 2025 sonuna kıyasla 3 yüzde puanlık artışa işaret ediyor
- Kullanım ölçütü, ChatGPT, Google Gemini, Anthropic Claude ve Microsoft Copilot gibi başlıca AI servislerinde ayda en az 90 dakika geçirilmesi
- Datos’un gerçek kullanım verileri de benzer bir tablo çizdi; geçen yıl haziran itibarıyla masaüstü cihazların yalnızca %21’i AI Tools’u ayda 10’dan fazla kez ziyaret etti
- Masaüstü cihazların %62’si AI Tools’u 0 kez ziyaret etti
- Kalan %17 ise bu ikisinin arasında yer aldı
- Searchlight Institute araştırmasında %58, ChatGPT veya Claude gibi AI araçlarını kullandığını ya da denediğini söyledi
- Nispeten düzenli kullananların oranı %30; yani ayda birkaç kez veya daha sık kullanıyorlar
- Daha seyrek kullananlar %29; yani ayda bir kez veya daha az kullanıyorlar
- The Argument’ın yeni araştırmasında, Amerikalıların çoğu AI’ı haftada 1 kez veya daha az kullanıyor
ABD’de AI kullanımı üçe bölünmüş bir yapıya yakın
- Çeşitli veriler bir araya getirildiğinde, ABD’de AI kullanımı kabaca üçte bir aktif kullanıcı, üçte bir ara sıra kullanıcı ve üçte bir hiç kullanmayan şeklinde ayrılıyor
- Bu dağılım terimlerin tanımına göre biraz değişebilir, ancak “herkes her işte AI kullanıyor”dan çok “bazıları bazı işlerde AI kullanıyor” ifadesine daha yakın
- Son 6 ay ile 1 yıl arasında AI kullanımında büyük bir kayma yaşanmadı
- Belirgin biçimde değişen nokta, AI’a yönelik olumsuz duygular oldu; Gallup’un Gen Z araştırmasında AI’a yönelik öfke bir önceki yıla göre yaklaşık %40 arttı
Pek çok kişi, gerçek endişeler ve düşük algılanan değer nedeniyle AI kullanımını sınırlıyor
- Kayda değer bir kesim AI kullanımını bilinçli biçimde sınırlıyor ve bunun başlıca nedeni AI’a dair gerçekçi kaygılar
- Searchlight araştırmasında ilk 3 endişe işlerin yerini alma ve işsizlik, kişisel gizliliğin ihlali ve yanlış bilgi ile yalanların yayılması oldu
- “AI işlerin yerini alacak ve işsizliğe yol açacak” diyenler %42
- “AI insanların kişisel gizliliğini ihlal edecek” diyenler %35
- “AI yanlış bilgi ve yalan yayacak” diyenler %33
- Güvenlik ve gizliliği korumaya yönelik AI düzenlemelerine destek de güçlü; çoğunluk, ABD’nin AI geliştirme hızı Çin gibi ülkelerin gerisine düşse bile hükümetin güvenlik ve gizlilik kurallarına öncelik vermesi gerektiğini düşünüyor
- AI’ın faydasına dair kuşkular da büyük; toplum geneline etkisine ilişkin net pozitif değerlendirme AI için yalnızca +%8 seviyesinde
- Sosyal medya +%7, kripto para ise -%17 seviyesinde
- Cep telefonu, internet ve güneş enerjisi ise sırasıyla +%68, +%67 ve +%65
- The Argument araştırması, AI’ın somut toplumsal faydalarına yönelik kuşkuların yaygın olduğunu gösterdi; AI etkisine dair şüpheler, yalnızca hiç kullanmamış kişilerin bilgisizliğinden kaynaklanmıyor
Bireysel kullanımda da birçok kişi için kaygılara kıyasla değer yeterince yüksek değil
- Toplumsal düzeyde olumsuz düşünüp bireysel düzeyde farklı davranmak mümkün olsa da mevcut AI kullanım dağılımı bununla pek uyuşmuyor
- Ara sıra kullanıcıların en büyük grubu oluşturması ve tamamen kaçınanların da çok olması, birçok kişinin kaygılarını aşacak düzeyde kişisel faydayı henüz bulamadığını gösteriyor
- “Herkes her işte AI kullanıyor” medya anlatısı, erken benimseyen bilgi çalışanlarını ve teknoloji medyasının çevresindeki köpüğü yansıtıyor olabilir
- Şirketler, yorumcular ve politika yapıcılar, insanların AI hakkında gerçekte nasıl hissettiğini ve nasıl davrandığını göz ardı etmemeli
- AI kullanımı, herkesin kullandığı ya da hiç kimsenin kullanmadığı bir ikilik değil; farklı görüşlerin ve kullanım yoğunluklarının bir arada bulunduğu bir süreklilik
Temel benzetme: Et tüketimi ve AI tüketimi
- AI tüketimi, et tüketimi gibi; aktif biçimde benimseyenler, kullanımını azaltanlar ve tamamen kaçınanlar olarak ayrışıyor
- Proteinin beslenmede önemli olduğuna dair mesaj, AI’ın üretkenlik için faydalı olduğuna dair mesaja benziyor; etin proteinin başlıca kaynağı olması da AI sohbet araçlarının üretken yapay zekaya ana erişim noktası olmasıyla örtüşüyor
- ABD’de et tüketimi tercihleri de herkesin aynı şekilde tükettiği bir yapı değil
- %95 et yiyor
- %70 kırmızı et tüketimini azalttığını söylüyor
- %30 tüm etleri nadiren ya da ara sıra tüketiyor
- %12 kırmızı et yemiyor
- %4 vejetaryen; yani hiçbir et türünü yemiyor
- %1 vegan; yani hiçbir hayvansal ürünü tüketmiyor
- Et tüketimini sınırlama nedenleri arasında sağlık, maliyet, çevre ve etik yer alıyor; bunlar AI tüketimindeki başlıca kaygılarla da örtüşüyor
Pazar fırsatı ve ürün tercihleri
- Et tüketimi benzetmesi, AI’a yönelik duyguları ve özel kaygıları farklı olan insanlar için pazar fırsatlarını gösteriyor
- DuckDuckGo, tüm AI özelliklerini isteğe bağlı hale getiriyor ve duck.ai hizmetini, gizlilik kaygılarına yanıt veren özel bir chatbot alternatifi olarak sunuyor
- Bu yaklaşım, menüsünde farklı seçenekler bulunan bir restorana daha yakın; özel AI, AI kullanımını azaltma ve AI’ı kapatma gibi seçenekler bir arada bulunuyor
- AI kullanıcılarının tüm yelpazesini dikkate almak için, tek tip zorunlu AI kullanımındansa seçilebilir bir yapıya ihtiyaç var
Gelecekteki değişim olasılığı ve bugünkü sonuç
- Bugün AI’ı seyrek ya da ara sıra kullanan yaklaşık üçte birlik kesimin bu kullanım biçimini sonsuza kadar koruyacağı söylenemez
- AI, etten farklı olarak hızla değişen bir teknolojik ortamda bulunuyor; bu yüzden ürünlerin ve düzenlemelerin nereye varacağı oldukça belirsiz
- Ürünlerin evrilmesi, AI’ı ortalama kullanıcı için daha faydalı hale getirebilir; düzenlemeler de kaygıları azaltabilir
- Ancak bugünkü tabloya bakıldığında, anlamlı büyüklükte bir kesim mevcut AI’ı denedikten sonra kullanımını bilinçli biçimde sınırlamaya karar vermiş durumda
1 yorum
Hacker News görüşleri
Şu anda yüksek lisanstan mezun olduktan sonra iş arıyorum ve teknik mülakatlarda ya da whiteboard mülakatlarında çoğu kişi “LLM’i nasıl kullanıyorsunuz?” diye soruyor
Cevaplaması zor, çünkü karşımdaki kişinin yapay zeka konusunda çok hevesli mi yoksa temkinli mi olduğunu bilmeden iki tarafa da uyacak güvenli bir cevap vermek istiyorum
Bu yüzden genelde “bu teknolojiyi hangi sürece dahil edeceğiniz konusunda kesinlikle bir öğrenme eğrisi var ve ben her zaman birden fazla kez doğrulama yapıyorum” gibi uzun bir cevap veriyorum
Gerçekte ise sohbet/soru-cevap özelliğini her gün hızlı debugging ya da yeni teknoloji öğrenmek için kullanıyorum, ama tam teşekküllü ajanlar veya bilgisayar kullanımı ürünlerini birkaç kez denedim ve sonuçlar iyi olmadığı için hâlâ neredeyse hiç kullanmıyorum
Onlarca yıllık Fortran+C içeren büyük bir depoyu modern derleyici/OS’e uyacak şekilde refactor etmeye çalıştım; bazı kısımlar çalıştı ama sonunda vazgeçtim
Tek bir kelimeyi yanlış söylediğinizde sanki zihin okur gibi doğruyu tahmin etmeniz gerekiyormuş gibi davranılan bir yerde rol yaparak çalışmak isteyip istemediğiniz de şüpheli
Bu iş yerinden çok toksik bir ilişkiye benziyor
Şirketin yapay zekayı seven bir yer mi yoksa temkinli bir yer mi olduğu önemli, ama soruyu “ben bu kuruma uygun muyum, bu kurum bana uygun mu” çerçevesine çevirmeyi tavsiye ederim
LLM’in hangi işlere uygun olduğuna nasıl karar verdiğinizi ve sonuçları gerçekten iyileştirip iyileştirmediğini nasıl kontrol ettiğinizi kısa ve net biçimde gösterebilirseniz güçlü bir cevap olur
Bu, konuyu bizzat araştırdığınızı ve ilginç gözlemleri açıklayacak kadar üzerine düşündüğünüzü gösterir; ilgi olursa daha derine inmeye de hazır olabilirsiniz
Engineering lead’ler aynı ekipte farklı geçmişlere ve bakış açılarına sahip insanları arayabilir
Dürüstçe cevap verirseniz, klişe ve aşırı savunmacı cevaplar veren adaylardan daha çok dikkat çekebilirsiniz
“Yapay zeka o kadar iyi hale geldi ki insanlar içten içe rahatsız olsalar bile herkes yapay zeka kullanıyor” sözü, benim deneyimime göre duruma göre değişiyor
Dün yazdığım bu yorum[0], mevcut işimde LLM’i nasıl entegre ettiğimi iyi gösteriyor
Projede hem backend’de (PHP) hem frontend’de (Swift) kullandım; ikisi de çok yardımcı oldu ama Swift tarafı daha çok bir uyarı vakasına benziyor
Native UIKit Swift uygulama geliştirmede gerçekten yetişkin gözetimi gerekiyordu ve üretilen kodun ne kadar kötü olduğunu fark ediyorum
Buna karşılık PHP tarafında makul tasarım kararları aldı ve benim yazacağımdan daha iyi kod verdi
Swift tarafında gerçek dünya sorunlarıyla karşılaşınca deneyimsiz bir mühendis gibi afalladı; yeniden yazacağım kod çok daha basit ve sağlam bir yaklaşımla ilerleyecek
Yine de genel olarak büyük bir üretkenlik artışı sağlayan net bir kazanç oldu ve sorunları bulmada iyi, düzeltmede ise daha zayıf olduğu dersini çıkardım
[0] https://news.ycombinator.com/item?id=48515217
İnternette bir şey aradığınızda birkaç sayfa boyunca AI üretimi içerik çıkma ihtimali çok yüksek
Bu yüzden artık çoğu zaman prompt’u doğrudan verip cevap almak daha iyi olabiliyor
Cevabın kendisi mükemmel olduğu için değil, arama üzerinden dolaylı prompt vermek yerine prompt’u benim kontrol edebilmem yüzünden
Yüksek kaliteli içeriğin çöp denizine gömülüp neredeyse bulunamaz hale gelmesini görmek üzücü
PHP için insanların onlarca yıldır karşılaştığı köşe vakalar internette uzun süredir belgelenmiş durumda, ama Swift görece yeni ve kaynak daha az
Yapay zekanın yeteneğini bir mühendisin kariyer süresinin 10 ila 20 kat sıkıştırılmış hali gibi düşünürseniz daha anlaşılır oluyor
Yeni ya da niş alanlarda sezgisel olarak daha zayıf olacaktır; ileride başka LLM’lerin ürettiği çöpleri öğrenirse daha da kötüleşebilir
Geçenlerde uçakta eşimin kulaklığını MacBook’a bağlamaya çalışıyordum; eski AirPods Pro kutusuna alışık olduğum için eşleştirme modunu bulamadım
Bunun üzerine çevrimdışı olarak LM Studio içinde Gemma4 26B A4B modeline sordum; bana kutunun ön yüzüne iki kez dokunma jestini söyledi ve gerçekten işe yaradı
Böyle bir durumda yerel bir LLM olmasaydı çok daha sinir bozucu olurdu
Yanlış olabilir, ama en azından temel “bunu nasıl yaparım” bilgisini hep yanında taşıyor; hiç olmamasından iyidir
Sorun şu ki LLM’ler ilkelerle kod yazmıyor, eğitim verisi kalıplarını eşleştiriyor
Zaten insanların Stack Overflow’da bu kadar nefret ettiği nokta da tam buydu
Yazı iyi ama eksik kalan bir bakış açısı var
Yazı, insanların “yapay zeka kullanıyorum” deme sıklığını gösteren bir araştırmaya atıf yapıyor ve insanların yarıdan biraz fazlasının haftada birden az kullandığını söylüyor
Sadece yapay zeka sohbet arayüzlerinden söz ediyorsak bu doğru olabilir
Ama yapay zeka kullanımının artma şekli, insanların sohbete daha çok katılması değil, zaten kullandıkları yazılımlara yapay zeka özelliklerinin gömülmesi olabilir
Örneğin aynı insanlara “Google aramayı ne sıklıkla kullanıyorsunuz?” diye sorsanız sayı çok daha yüksek çıkar
O insanlar fiilen yapay zeka kullanıyor, sadece özellikler gömülü olduğu için bunu öyle düşünmüyorlar
Yapay zekanın bu şekilde devreye alınması zorunlu benimseme demek ve birçok durumda kullanıcı tercihinin tersine olabilir
Esas mesele, insanların yapay zekayla ilgilenip ilgilenmediğini ve onu yararlı bulup bulmadığını mı görmek istiyoruz, yoksa soru “insanların %X’i yiyeceklerle kurşun tüketiyor” türünden bir şeye mi benziyor, buna bağlı
Satış söylemi “benimsemezsen geride kalırsın”dı, ama ben hâlâ bekliyorum
Aradan yıllar geçti ama günüm değişmedi; eskiden kılavuz okumayan insanlara şimdi de chatbot’a sormalarını öğretiyorum
Benim sözde ‘eksik süsümden’ önce onların eksikleri ne olacak diye düşünüyorum
Birçok şirketin destek akışlarında deterministik sistemleri daha yavaş ve daha kötü LLM sürümleriyle değiştirdiğini görüyorum
Birçok arayüz, sadece AI eklendi diye daha iyi olmuyor
Açıkça tekrar edecek işleri LLM’ye doğrudan yaptırmak yerine, o işi yapacak bir program ya da Python betiği yazmasını istemek daha iyi
Deterministik olarak çözülebilen ya da 5 yıl önce basit bir komut satırı aracı olacak şeyler artık LLM entegrasyonuna dönüşüyor
LLM ile deterministik araçlar yapmak yerine, o araçların kendisi LLM ile değiştiriliyor
Bu tamamen ters bir yaklaşım ve özellikle bizim şirkette üst düzey kişilerin neden bunu gelecek olarak gördüğünü anlamıyorum
Tüm CI pipeline’ının sadece LLM prompt’larından oluşmasını istemem
Yapması kolay ama pahalı, yavaş ve öngörülemeyen şekillerde başarısız olmaya çok açık
Kod incelemesinde de aynı durum var; basit linting kurallarıyla çözülebilecek şeyler LLM geçiş adımına dönüşüyor
Üstelik LLM’ler tam da bu tür linting kurallarını üretmede gerçekten çok iyi
Tüm ekip tam da bu nedenle güçlü biçimde direniyor
Aklımıza gelen şeylerin çoğu yalnızca daha kötü hale getiriyor ve zaten %1-2’yi aşan hata oranının kabul edilemez olduğu da söylendi
O seviyeyi tutturmak için daha az değil, daha fazla yapı ve standart gerekir
[1] https://thedailywtf.com/articles/Classic-WTF-No-Quack
Büyük resmi anlayan eğitimli bir temsilciyi düşünün; sonra da şirketin, insanın AI ile bilgiyi arayıp uygunluğunu değerlendirerek müşteriye daha iyi yardım etmesine yatırım yaptığını hayal edin
Ama bugün AI, “destek personeline gerek yok” diye pazarlanıyor; “daha iyi hizmeti nasıl sunarız” diye değil
Birçok üründe daha iyi hizmetin pek anlamı yok ve daha ucuz ürün büyük ihtimalle çoğu zaman kazanıyor
İnsanlar daha iyisi için daha fazla ödemek istemiyor; aynı fiyata daha iyisini istiyor
Bu yüzden şirketler AI’yi doğru kullanmanın yollarını bulmaya zaman harcamıyor gibi görünüyor
Bu farkın nedeni bence ilk olarak, kodlamada Claude’un şaşırtıcı derecede iyi olması
Bunun başlıca sebebi, özenle kürasyon yapılmış teknik bilgi ve son 10 küsur yılda GitHub üzerinden dikkatlice etiketlenmiş devasa miktarda çalışan kod
Ayrıca Turing-complete bir dilde yapılabilecek şeylerin de belli ölçüde sınırlı olması
İkinci olarak, diğer işlerin çoğunda LLM’ler oldukça hayal kırıklığı yaratıyor
Araştırma çıktıları genelde sıradan seviyede
Bunu titiz biçimde görmek için aynı araştırma prompt’unu birkaç kez tekrarlayıp bir confusion matrix oluşturabilir, ne kadar false positive ve false negative çıktığını sayabilirsiniz
Diğer kullanım alanlarında da dürüstçe kendinize şunu sormanız gerekir: temel bir arama motoru sorgusundan ya da Wikipedia ziyaretinden gerçekten çok daha fazlasını mı sunuyor?
Genel kullanıcı tarafında belli ölçüde kullanışlı ama devrimci demek için çok uzak
Programlamada ajan derleyiciyi ve testleri çalıştırır, sonra olana kadar yeniden dener
Mesela bir tişört dikmek istiyorsanız AI hiçbir işe yaramaz
Bugünlerde ABD'deki yetişkinler arasında fiilen yetersiz okuryazarlığa sahip kaç kişi olduğunu da hesaba katmak gerekir
2023 itibarıyla ABD'deki çalışma çağındaki yetişkinlerin %27'si PIAAC okuryazarlıkta 5 düzeyden 1. düzey veya altındaydı
2013'te 1. düzey veya altı %17 idi; yani son 10 yılda ciddi biçimde kötüleşmiş
2023 toplam puan dağılımı 1. düzey veya altı %27, 2. düzey %29, 3. düzey %31, 4/5. düzey %13
Bu arada 1. düzey, bir sayfalık bir metni bile düzgün şekilde işlemekte zorlanılan, basit tek sayfalık bir web sayfasını ise bir ölçüde işleyebilen bir seviye
2. düzeye gelince birkaç sayfalık basit metinlerle çalışılabiliyor ama karmaşık içerik hâlâ zor
AI'ı hiç kullanmayan insanların önemli bir kısmı, temelde kullanamadıkları için kullanmıyor
Kaynak: https://nces.ed.gov/surveys/piaac/2023/national_results.asp
https://nces.ed.gov/surveys/piaac/measure.asp?section=1⊂_...
Kendimi açıkça okuryazar görürüm ama 4/5. düzey görevlerde ne kadar iyi yapacağımı merak ettim
Bunun, sıradan “okuryazarlığa” sahip insanların da zorlanabileceği hafıza, zekâ, çalışma alışkanlıkları gibi daha geniş göstergelerle ne kadar örtüştüğünü de merak ettim
Açıklamaya bakınca AI'a uygulamaya uygun bir test gibi görünüyor; çeşitli modellerin yeterlilik puanlarını görmek isterdim
Sonradan aşağı kaydırınca son bölümde 4. düzeye kadar örnek sorular olduğunu gördüm ve 4. düzey sorular bile önemsiz göründü
En lafı uzatan Q Drum yazısında bile eleştiriler sadece düzlük ve maliyetle sınırlıydı; LifeStraw'ı biliyorsanız e-postadaki benzer eleştiriyi de neredeyse tahmin edebilirsiniz
Puanlara ve yeterlilik açıklamalarına bakıp 4/5. düzeyin gerçekten zor olduğunu, normal dağılıma benzer şekilde ayarlandığını düşünmüştüm; gerçek soruları görünce düşük puanlar daha da üzücü geldi
Yine de her sınav sorusuna “uyarıcı” demeleri fazla steril ve klinik geldiği için komiğime gitti
AI mobil uygulamaları sesli konuşma destekliyor
Düşük okuryazarlık, tam tersine, insanları AI ile metin üretmeye ve özetletmeye daha çok teşvik edebilir
Bu istatistik sezgisel olarak pek yerine oturmuyor
ABD nüfusunun yaklaşık üçte birinin lisans diploması var ama 4/5. düzey okuryazarlık görevlerini geçebilenlerin sadece %13 olması tuhaf
Örnek sorulara bakınca zor görünmüyor; 4. düzey görev bile kısa bir yazıyı okuyup ürün hakkındaki eleştirileri çıkarmak düzeyinde
Lisans mezunlarının hepsi zeki demek değil ama onların üçte ikisinin 4/5. düzeyi geçememesi inanması güç bir şey
Eğer yüksek lisans mezunları %13 ise 4/5. düzeyi geçenlerin yalnızca o %13 olduğu mu anlama geliyor diye düşündürüyor
https://en.wikipedia.org/wiki/Educational_attainment_in_the_...
Özellikle okuduğunu anlama konusunda durumun korkunç olduğuna dair çok şey söyleniyor; birkaç paragraf okuduktan sonra içerikle ilgili soruları cevaplayamayan çok sayıda çocuk örneği var
AI'ın her yerde kullanılacağından korkmamın nedeni bunun en iyi çözüm olması değil; insanların özünde tembel olması, sadece işi bitirmek istemesi ve kaliteyi çok da umursamaması
“düşük çaba ve kolaylık”, “en yüksek kalite”yi sürekli yeniyor gibi görünüyor ve bu da herkes için her şeyi daha düşük seviyeye çekecek
Windows 11 ile 98'i karşılaştırırsanız, 11'in daha fazla şey yaptığı ve daha az çöktüğü doğru
Ama bunun dışında gerçekten daha mı iyi? İkisinin de yaptığı işlerde hangisi daha iyi? Hangisi daha hızlı? Hangisi daha kolay kullanılıyor?
Bence bu kadarı sorun değil
Kişisel olarak “AI kullanmak” ifadesinin tam olarak ne anlama geldiğinin daha çok tartışılmasını isterdim
Bunun insanların “teknoloji”, “AI”, “ahlak ve duygular” gibi daha üst düzey düşünceleriyle nasıl bağlantılandığını da merak ediyorum
En azından benim için sınır biraz bulanıklaşmaya başladı
Örneğin partnerim gün boyu sık sık Google.com kullanıyorsa ve arama sonuç sayfasının en üstündeki AI tarafından oluşturulmuş özeti neredeyse her seferinde seçip ona güveniyorsa, pratikte “AI kullanıyor” demek gerekir mi?
Yoksa “AI kullanmak”, bilimkurgudaki bir şiltenin altında 1000 alt ajan çalıştıran vampir gibi çocuklara mı daha yakın?
Artık temel telefon kullanımının içinde bile bolca AI var; buna öyle diyelim ya da demeyelim, bütün spektrumun oldukça ilginç olduğunu düşünüyorum
“İnsanlar AI'ı et tüketir gibi tüketir. Bazıları benimser, bazıları kullanımını sınırlar, bazıları ise tamamen kaçınır” benzetmesi ilginç
Çünkü gerçek ekolojik sorunlar ve et yemeye karşı ilkesel argümanlar olmasına rağmen, dünyadaki birçok ülkede et tüketimi onlarca yıldır genel olarak artıyor