1 puan yazan GN⁺ 3 시간 전 | 1 yorum | WhatsApp'ta paylaş
  • Meta uzun süre hızlı icra ve mühendis özerkliğini güçlü yönleri olarak öne çıkardı, ancak Nisan 2026 civarında AI merkezli yeniden yapılanmayla içerideki güven hızla sarsıldı
  • AI rekabetine yetişmek için Scale AI'ın %49 hissesini yaklaşık 14,8 milyar dolar ($14.8b) karşılığında satın alıp AI stratejisini Alexandr Wang'e verince, veri toplama ve etiketleme odaklı çalışma biçimi mühendislik organizasyonuna girdi
  • Çekirdek ekip mühendislerinin %30-50'sinin ADO'ya kaydırıldığı ve yaklaşık 4.000-5.000 yazılım mühendisinin veri etiketleme ve RLHF işlerine yönlendirildiği tahmin ediliyor
  • Tuş vuruşu ve fare tıklaması takibi, AI token kullanımının değerlendirilmesi ve %10 işten çıkarma duyurusunun üst üste gelmesiyle, ürün kalitesinden çok ölçülebilir AI kullanımını optimize etme baskısı büyüdü
  • Instagram hesap ele geçirmeleri ile Facebook ve Instagram kesintilerine kadar uzanan süreçte, Meta'nın mühendislik organizasyonunun bir profit center'dan çok maliyet merkezi gibi ele alındığı eleştirisi ana takeaway olarak öne çıkıyor

Hızlı icra ve özerkliği önemseyen Meta kültürü

  • Meta'nın mühendislik kültürü büyük ölçüde iki aşamada değişti
    • 2010'lardaki “move fast and break things
    • 2020'lerin başındaki “move fast with stable infra
  • 2012'de Facebook 1 milyar kullanıcıya ulaştığında şirket, çalışanların masalarına yaklaşık 70 sayfalık bir iç kültür kitapçığı dağıttı
    • Hız, korkusuzluk, sahiplenme ve kalıpların dışında düşünme ana mesajlardı
    • Kampüsün çeşitli yerlerinde “Move Fast and Break Things”, “Done is Better Than Perfect”, “Fail Harder” gibi ifadeler asılıydı
  • 2022'deki Meta hâlâ mühendislere dayalı bir organizasyona yakındı
    • Bireysel impact temel değerlendirme ekseniydi
    • Big Tech içinde süreç ve standardizasyonun görece daha az olduğu yerlerden biriydi
    • Test, dokümantasyon ve kod yorumlarının da diğer Big Tech şirketlerine göre daha az olduğu değerlendiriliyordu
    • Yeni mühendisler, Meta kültürüne alıştıkları ve ekip seçtikleri 6 haftalık bir Bootcamp onboarding sürecinden geçiyordu
  • Facebook ve Instagram, hızlı icrayı destekleyecek kadar olgun bir altyapıya sahipti
    • Facebook, sektörde gelişmiş otomatik rollout sistemine sahip bir ürün olarak anılıyordu
    • Instagram ise Threads'in çıkışının ilk haftasında 100 milyon kullanıcıyı kaldırabilecek kadar doğrulanmış bir altyapı örneği olarak gösteriliyordu
  • O dönem içerideki mühendisler yaptıkları işin şirkete kâr getiren bir profit center içinde olduğunu hissediyordu

AI platform fırsatını kaçırmama yatırımı

  • Meta; Apple, Microsoft, Amazon ve Google'ın aksine, kendi donanım platformu ya da işletim sistemi açısından zayıf kalan bir Big Tech şirketi olarak özetleniyor
    • Apple, iPhone, iPad ve Mac'e sahip
    • Google, Android, ChromeOS ve Pixel'e sahip
    • Microsoft, Windows'a sahip
    • Amazon, Kindle'a sahip
  • Mark Zuckerberg'in, 2010'larda kendi mobil işletim sistemini ya da telefonunu yapamamasının ardından, bir sonraki platform fırsatını kaçırmama yönünde hareket ettiği yorumu yapılıyor
  • VR ve AR yatırımları bu akışın bir parçasıydı
    • Oculus ve Meta Glasses'a büyük yatırım yapıldı
    • 2021'de Facebook şirket adını Meta olarak değiştirdi
    • Pandemiden sonra VR'a yönelik kitlesel ilginin ciddi biçimde azaldığı değerlendiriliyor
  • 2022'de AI büyük trend olarak yükselince Meta, FAIR ve GenAI ürün organizasyonları etrafında Llama ailesi modellerini çıkardı
    • Llama 1: Şubat 2023'te çıktı, ChatGPT'nin çıkışından 3 ay sonra, FAIR tarafından geliştirildi
    • Llama 2: Haziran 2023'te çıktı, GenAI ürün organizasyonu tarafından geliştirildi
    • Llama 3: Nisan 2024'te çıktı, Meta'nın en rekabetçi LLM'i olarak tanıtıldı
    • Llama 4: Nisan 2025'te çıktı, “derinden hayal kırıklığı yaratan” bir model olarak değerlendirildi
  • Haziran 2025'te Meta, AI çalışmalarını yeniden hızlandırmak için Scale AI'ın %49 hissesini 14,8 milyar dolar karşılığında satın aldı
    • Scale AI CEO'su Alexandr Wang, Meta'nın AI stratejisinin başına geçti
    • Manus AI'ı 2 milyar dolara satın alma girişimi ise Çin tarafından engellendiği için tamamlanıp tamamlanmadığı belirsiz durumda

Scale AI tarzı veri toplama ve RLHF'nin güçlenmesi

  • Scale AI'ın Meta'ya getirdiği temel yetkinlik, eğitim verisi ve insan geri bildirimi temelli model iyileştirme olarak özetleniyor
    • Training data and labeling: kod, metin, görsel ve video gibi alanlarda yüksek kaliteli etiketli veri setleri sağlama
    • RLHF and fine-tuning: foundation model'leri insan geri bildirimiyle iyileştiren human-in-the-loop veri motoru
  • Alexandr Wang'in eğitim verisi üretimi, veri etiketleme ve RLHF'yi yürütmek için geniş yetkilere sahip olduğu anlatılıyor
  • Nisan sonlarında Meta, mühendislere tuş vuruşlarını ve fare tıklamalarını takip eden bir sisteme kayıt olacaklarını bildirdi
    • Amaç, Meta'nın yeni AI'ı için eğitim verisi üretmekti
    • Opt-out yolu olmadığı belirtiliyor
    • Kişisel banka hesabı, kişisel e-posta ve kişisel aramalara yanıt verme gibi durumlarda takibin nereye kadar uzanacağı konusunda gizlilik endişeleri gündeme geldi
  • Reuters haberine göre Meta, çalışan tepkisinin ardından bazı veri toplama planlarını daralttı
    • Çalışanların veri toplamayı en fazla 30 dakika duraklatabilmesini sağlayan bir kontrol eklendi
    • İstisna başvurusu da mümkün hâle geldi
  • Mevcut Meta mühendisleriyle yapılan görüşmelere göre, bu logging sistemi veri koruma düzenlemeleri nedeniyle Birleşik Krallık'ta rollout edilmedi

ADO'ya itilen ürün mühendisleri

  • Nisan sonundan itibaren ürün mühendisliği ekiplerine, mühendislerinin %30-50'sini ADO (Agent Data Optimisation) organizasyonuna göndermeleri talimatı verildi
  • Bu yeniden yerleştirmenin “zorlayıcı” olarak algılanmasının nedeni, Meta'nın önceki kültürüyle doğrudan çatışmasıydı
    • Geçmişte mühendisler belirli bir ekibe değil, şirkete işe alınıyordu
    • Yeni başlayanlar 6 haftalık Bootcamp'ten sonra ekip seçiyordu
    • Ekip eşleşmesi, farklı ekiplerle konuşup küçük işler deneyerek uygun yeri bulma şeklinde ilerliyordu
    • İç transfer kolaydı ve çoğu zaman mühendislerin inisiyatifiyle gerçekleşiyordu
  • Bootcamp üzerinden ekip seçimi 2024 civarında zayıflamaya başlamış olsa da, 2 yıldan uzun süredir Meta'da çalışan mühendisler ne üzerinde çalışacaklarını seçme deneyimine sahipti
  • Özellikle altyapı ve güvenlik ekipleri ağır darbe aldı
    • Birden fazla altyapı organizasyonunda %30-50 oranında kişi ADO'ya kaydırıldı
    • Bazı durumlarda en iyi mühendisler ayrıldı
  • ADO organizasyonu yaklaşık 6.500 kişi olarak anlatılıyor
    • Bunun yaklaşık 4.000-5.000'inin yazılım mühendisi olduğu tahmin ediliyor
    • Meta genelinde mühendis sayısının yaklaşık 25.000 olduğu düşünülürse, her 5-6 mühendisten 1'inin tam zamanlı veri etiketlemeye ayrılabildiği bir tablo ortaya çıkıyor
  • ADO'ya geçen mühendislerin, hem işin kendisinden hem de yukarıdan aşağı dayatılan karar alma biçiminden memnun olmadığı aktarılıyor
    • Yine de işten çıkarma kapsamında olmamaları ve maaşlarının korunması tek “silver lining” olarak sunuluyor

İşten çıkarma duyurusu ve token kullanımı baskısı

  • 20 Nisan'da Reuters, Meta'nın bir ay sonra çalışanlarının %10'unu işten çıkarma planını haberleştirdi; Meta da bunu doğruladı
    • Çalışanlar 4 hafta boyunca yakında işsiz kalabileceklerini bilerek beklemek zorunda kaldı
  • Meta'nın performans değerlendirme sistemi PSC (Performance Summary Cycle), Google veya Apple ile kıyaslandığında oldukça sert olarak anlatılıyor
    • Yöneticiler, kendi ekip üyelerinin ücret paketlerini yükseltmek için başka ekiplerdeki mühendislerin paketlerini düşürmeye çalışacak kadar rekabet ediyor
    • İş etkisi, code review sayısı, yazılan kod satırı gibi metrikler performans değerlendirmesinde silaha dönüşebiliyor
    • Her değerlendirme bucket'ı için ayrılan oran daraldıkça, daha yüksek bucket kapma yönündeki iç siyaset sertleşiyor
  • İşten çıkarma kararı doğrulandıktan sonra mühendisler, yöneticilerin performans değerlendirmesinde token sayısına bakacağını öğrendi
    • Token sayısı düşük olanların düşük performanslı diye işaretlenip işten çıkarılabileceği endişesi doğdu
    • Meta içinde token kullanım leaderboard'larının olduğu ve bunun tokenmaxxing'i teşvik eden bir ortam yarattığı anlatılıyor
  • The Information'a göre Meta çalışanları 30 gün içinde toplam 60,2 trilyon AI token'ı kullandı
    • Anthropic API fiyatlarına göre bu 900 milyon dolara karşılık geliyor
    • Meta token'ları indirimli alsa bile, maliyetin 100 milyon doların üzerinde olabileceği tahmin ediliyor
  • Bu baskıların birleşmesi, gerçek işten çok performative work üretmeye yönelttiği şeklinde yorumlanıyor
    • Mühendis klavye ve fare tıklaması takibi
    • Çok sayıda mühendisin tam zamanlı veri etiketlemeye geçirilmesi
    • %10 işten çıkarma duyurusu
    • Tüm performans metriklerini optimize etme kültürü
    • PSC içinde token kullanımının ölçülmesi

Instagram hesap ele geçirmeleri ve güvenlik organizasyonundaki karmaşa

  • 30 Mayıs'ta Instagram'da birçok hesabın ele geçirildiği bir olay yaşandı
    • Buna Obama White House hesabı gibi yüksek profilli hesaplar da dahildi
  • Siddharth Sundharam'ın özetine göre saldırı akışı son derece basitti
    • Saldırganın yalnızca hesap kullanıcı adına sahip olması yetiyordu
    • Kurbanın bulunduğu şehre yakın bir VPN ya da proxy kullanarak Instagram güvenlik sistemlerinin şüphesinden kaçıyordu
    • Meta destek AI'ına hesabın hacklendiğini söyleyip, saldırganın kontrol ettiği rastgele bir e-posta adresine doğrulama kodu gönderilmesini istiyordu
    • AI'ın gönderdiği kod yeniden sunulunca parola sıfırlama bağlantısı veriliyordu
  • Bu olay “proper zero auth password reset” olarak tanımlanıyor
    • Sistemin, yeni girilen e-posta adresinin kullanıcının daha önce kullandığı adreslerden biri olup olmadığını kontrol eden ek bir denetime sahip olmadığı anlatılıyor
  • Meta içinden kişilerle yapılan görüşmelere göre, bu kesintinin merkezinde AI vardı
    • Instagram Trust and Safety ekibi veri etiketleme ve işten çıkarmalar nedeniyle personelinin yaklaşık %50'sini kaybetti
    • En kıdemli çalışanlardan bazıları da AI eğitim işlerine kaydırıldı
    • Son iki ayda codebase genelinde, insan müdahalesinin neredeyse hiç olmadığı AI üretimi değişikliklerin ve AI code review'larının yaygınlaştığı söyleniyor
    • Normalde Trust and Safety ekibinin güvenlik ihlali izleme ve uyarı işlerini yürütmesi beklenecekken, hızlı iç yeniden yapılanma nedeniyle kaos yaşandığı belirtiliyor
  • 1 Haziran Pazartesi günü sorun çözüldü ve SEV sürecinin parçası olarak inceleme başlatıldı
    • Ertesi gün Meta CISO'su Guy Rosen ayrıldığını duyurdu
    • Bunun tesadüf olmayabileceğine dair spekülasyonlar var, ancak kesinleşmiş değil
  • Önceki en kötü kesinti olarak, 2021'de DNS/BGP yapılandırma sorunu nedeniyle tüm Meta servislerinin 7 saat kapandığı olay gösteriliyor
    • Meta, 2021 kesintisinin ardından bir postmortem ve özür yazısı yayımlamıştı
    • Bu son Instagram hesap ele geçirme olayı için ise henüz kamuya açık bir postmortem olmadığı belirtiliyor

İç hoşnutsuzluk ve liderliğin kabullenişi

  • Wired, Meta içindeki havayı gösteren bir örnek aktarıyor
    • Sadece çalışanlara açık bir canlı yayın duyurusu sırasında bir kişi küfürlü ifadelerle şirketi ve belirli bir Meta AI yöneticisini eleştirdi
    • Bu olay, Mart ayında Meta Superintelligence Labs'in AI araştırmalarını desteklemek için kurulan Applied AI ekibindeki iç hoşnutsuzluğun örneği olarak sunuldu
  • Wired'ın görüştüğü 3 mevcut çalışan, yaklaşık 6.500 kişilik organizasyonun kurulma biçimine ve AI model iyileştirmesi için yapılan tekrarlı işlere yönelik yaygın memnuniyetsizlik olduğunu söyledi
    • Bir çalışan bunu “literally the gulag” diye tanımlayarak amaç kaybı ve izolasyon hissini anlattı
  • Meta CPO'su Chris Cox, Instagram genel çalışan toplantısında son birkaç aydaki ortamı “difficult” ve “brutal” diye niteledi
    • Çalışanların dolu yağışı altında maraton koşmasına benzetti
    • Ekip üyelerinin değiştirildiği ve hatta kayıt altına alındığı bir durumdan söz ederek “what the fuck” dedi
  • Wired'a göre Meta CTO'su Andrew Bosworth, AI yeniden yapılanmasının kötü yönetildiğini kabul etti ve ileride daha iyi iletişim sözü verdi
    • Ayrıca çalışanların AI koçluk araçlarına erişebileceğini de ekledi

Sorumluluk ve organizasyona verilen zarar

  • İçerideki mühendisler mevcut tablonun başlıca sorumluları olarak Mark Zuckerberg ve Alexandr Wang'i gösteriyor
    • Zuckerberg; mühendisleri yeniden görevlendirme, takip yazılımını rollout etme ve rekor gelir ile kâr ortamında %10 işten çıkarma kararı alma sorumluluğuyla anılıyor
    • Wang ise Scale AI tarzı veri üretimi, etiketleme ve RLHF yaklaşımını getiren kişi olarak belirtiliyor
  • İşten çıkarmalar hariç birçok adımın Scale AI yöntemlerine benzediği yorumu yapılıyor
    • Tuş vuruşu ve fare takibiyle eğitim verisi üretimi
    • 4.500'den fazla mühendisin dahil olduğu veri etiketleme
    • Meta'nın geliştirmekte olduğu coding LLM için yüksek kaliteli RLHF üretimi
  • Instagram, Facebook ve Messenger gibi çekirdek ürünlerin istikrarlı çalıştırılmasından çok coding AI eğitiminin daha önemli görüldüğü yorumu yapılıyor
  • 12 Haziran'da Facebook ve Instagram'da bir başka SEV0 seviyesinde genel kesinti daha yaşandı
  • Meta'nın yıl sonuna kadar Google'ı geçip dünyanın 1 numaralı reklam şirketi olma yolunda olduğu anlatılıyor
    • Buna rağmen liderliğin coding LLM inşasını daha önemli görmesi eleştirilmeye devam ediyor
  • Mevcut durum sürerse uzun süredir şirkette olan daha fazla mühendisin ayrılacağı öngörülüyor
    • Veri etiketleme atamaları ve çalışan takibi gibi değişiklikler geri çekilirse normale dönmek için kısa bir pencere olabileceği de ekleniyor

“AI psychosis”in sadece Meta'ya özgü olup olmadığı endişesi

  • Mitchell Hashimoto, bazı şirketlerin güçlü bir “AI psychosis” hâlinde olduğunu ve bunun hakkında rasyonel biçimde konuşmanın zorlaştığını söylüyor
  • Bulut ve otomasyon geçiş dönemindeki altyapıda yaşanan MTBF ve MTTR tartışmalarının, yazılım geliştirme sektörünün tamamında yeniden ortaya çıktığını anlatıyor
    • “Hata çıkarabiliriz, çünkü ajanlar bunu hızlı ve büyük ölçekte düzeltebilir” düşüncesi sorun olarak gösteriliyor
    • MTTR önemli olsa da, bütünüyle dayanıklı sistemlerden vazgeçilemeyeceğini söylüyor
  • Hashimoto'nun kaygısı, yerel metrikler iyi görünse bile tüm sistemin anlaşılmaz hâle gelebilmesi
    • Bug report sayısı azalsa da gizli risk büyüyebilir
    • Test coverage artsa da semantik anlayış düşebilir
    • Değişim hızı o kadar yükselebilir ki mimari aşınma fark edilemeyebilir
  • Instagram hesap ele geçirme olayı, AI üretimi ve AI review'lu kod için kalite çıtasının düşmesinin sonucu olarak yorumlanıyor
    • Kesinti giderildi, ancak bu ancak yüksek profilli hesaplar ele geçirildikten ve sistem kamuoyu önünde ihlal edildikten sonra oldu
  • Son bölüm, liderliğin AI gerekçesiyle sert organizasyon değişiklikleri düşünüyorsa önce Meta örneğine bakması gerektiği uyarısıyla bitiyor
    • Meta mühendisleri, AI'ı erken dönemden beri yoğun kullanan; hem ürün hem AI altyapısı kurma deneyimi olan kişiler olarak tanımlanıyor
    • Eğer bu insanlar şirketten ve liderlikten hayal kırıklığına uğramışsa, bunun diğer startup'lar ve Big Tech şirketleri için işe alım fırsatına dönüşebileceği söyleniyor

1 yorum

 
GN⁺ 3 시간 전
Hacker News görüşleri
  • Meta’da çalışmış biri olarak, iyi işleyen organizasyonların genelde satın alınmış ekipler olduğunu gördüm. WhatsApp, Reality Labs, Instagram buna örnekti; benim içinde bulunduğum saf iç büyüme organizasyonu ise berbattı
    İşler ilerliyordu ama aşırı işe alım ve uç gereksinimler ile takvim değişiklikleri yüzünden verimsizlik çok yüksekti. Meta dışında oluşmuş kültürün, Meta’nın genel mühendislik kültürü iyiymiş gibi göstermek için bir imaj parlatma aracı olarak kullanıldığını düşünüyorum

    • Google’da da benzerdi. Kendilerinin dünyadaki tek iyi mühendislik şirketi olduğuna inanıyor ve dışarıdaki “yanlış düşüncelerden” kendilerini korumaları gerektiğini düşünüyorlardı, ama gerçek ilerleme sadece satın almalar yoluyla geliyordu
    • Çalıştığım şirket bir zamanlar FB tarafından satın alınmıştı; FB içinde birlikte çalışması harika çok güçlü takımlar da vardı. Ama o takımlar tipik FB ekipleri gibi işlemiyordu ve satın alınan organizasyonların çalışma tarzının biraz olsun FB’ye de yansımasını ummuştum, fakat sanırım bu bastırılmış bir iyimserlikmiş
    • Instagram satın alımından sonra orada çalışıp ayrılan, ardından Facebook ekibine dönen bir arkadaşım vardı. Instagram kültürünü hep överdi ama geri döndüğü şirketin tanınmaz hâle geldiğini söylemişti
      Çalıştığı en iyi iş yeri ile en kötü iş yerinin kelimenin tam anlamıyla geceyle gündüz kadar farklı olduğunu söylüyordu
    • Ürün organizasyonlarında durum böyle olabilir ama altyapı ve geliştirici altyapısı organizasyonlarının oldukça güçlü olduğunu düşünüyorum
    • Muhtemelen Meta’nın geri kalanıyla kıyaslandığında iyi yönetiliyordu demek isteniyor. Satın alma öncesindeki hâlleriyle karşılaştırınca öyle olmayabilir ve WhatsApp da zaman geçtikçe kötüleşiyor
  • Bu başlıktaki alayların yönü büyük ölçüde yanlış bence. Meta’nın kötü olduğu doğru ama asıl mesele bu değil; mesele, bu tür bir AI psikozunun sektörün yeni normali ya da yeni normallerinden biri hâline gelebilme ihtimali
    Bir önceki şirketimde de CEO yapay zekaya saplantılı hâle gelince ortam bir anda çok toksikleşti; bir token sıralama tablosu yaptırdı ve bir süre yapay zeka dışındaki tüm işleri durdurmamızı söyledi. Biz Meta bile değildik

    • LLM ve üretken modellerin kullanımında çok daha ileride olan bir AI startup içinde bir buçuk yıl çalıştım; AI psikozu gerçekten var ve bunu çoğu kişiden önce gördüm. CEO zaten böyle biriydi belki ama sempatik, insanlar tarafından sevilen biri tamamen aklını kaçırmış gibi birine dönüştü
      Yanına aldığı, yıllardır birlikte çalıştığı birçok kişi ya kovuldu ya da ayrıldı. Gerçekten cehennemin dibine kadar birlikte giderim dediğim biri işten ayrılırken ona doğrudan, “Sana ne oldu bilmiyorum ama tanıdığım kişinin bu versiyonuyla çalışmak istemiyorum,” dedi
      Ben üç tur işten çıkarmayı atlattıktan sonra sonunda kovuldum ve şimdi ne yaptıklarına bakınca içim kararıyor. Bir sürü insanla aramın bozulmasını göze alabilsem bağlantıyı paylaşmak isteyecek kadar kötüler. Şu anda açıkçası tam bir delilik kralı durumu var ve şirket, şirkette en nefret ettiğim ve en zararlı birkaç dalkavuğun çevrelediği hâlde yanarak çöküyor
      Bunun sadece Zuck için değil, başka birçok şirkette de gayet yaşanabilir olduğunu düşünüyorum. Ben organizasyondaki önemsiz bir dişliyim ama bir şeyi gözden kaçırmıyorsam, bu tür şirketleri yöneten insanların çoğundan çok daha akıllı göründüğüm gerçeği akıl almaz geliyor. İleride birileri bu dönem üzerine bir Yunan trajedisi yazacakmış gibi hissediyorum ve yakında işler gerçekten daha da kötüleşecek gibi
    • Burada başka bir ders daha okunuyor. Yazının anlattığı AI öncesi altın çağda bile performans değerlendirme sistemi zaten bozukmuş
      Yazılan kod satırı sayısı ya da bireysel katkı hedef olmamalıydı; hedef ekip uyumu, mimari tutarlılık ve gerçekten mantıklı şeyler inşa etme becerisi olmalıydı
    • Sonuçta bunun, insanların algoritmalara ne kadar bağımlı hâle geldiğini gösteren bir başka örnek olduğunu düşünüyorum. Bu kez fark şu: bu propaganda dalgası sektör üzerinde büyük etkisi olan insanlara ulaştı ve bu yüzden onların irrasyonel davranışları çok daha görünür oldu
    • Token sıralama tablosu saçma bir fikir ama şaşırtıcı değil. Yıllardır liderler commit edilen kod satırı sayısı, toplam commit sayısı gibi şeyleri takip etmeye çalışıyor
      Sonuçta bu, sahadaki çalışanları tanımayan ve gerçekten yapılan işi anlamayan kopuk bir liderliğin, izleyecek nicel metriklere ihtiyaç duymasından kaynaklanıyor. İstatistik gerçekten korkunç bir şey
    • Şans eseri hem ürün hem araştırma tarafında AI merkezli mühendislik ekiplerinde birkaç kez bulundum ve AI’nın nasıl değişim yarattığını ciddi biçimde sorgulayarak çalışma yöntemlerimizi sürekli değiştirdik. Ama bunların hepsi 50 kişiden küçük organizasyonlardı
      AI psikozu, küçük ve etkisi yüksek ekiplerde olduğundan çok daha farklı biçimde, büyük teknoloji organizasyonlarında ortaya çıkıyor gibi görünüyor
      Küçük startup’larda ekip iyi bir ürün çıkaramazsa şirket sonuçta batar. Her şeyden önce her birey hâlâ kendi işi için sorumluluk taşır. İyi ekiplerde, herkes bunun çözümünü bulmaya çalışırken kötü pull request’ler gibi şeylere bile oldukça dikkatli yaklaşıldığını çok gördüm
      Yine de işler yolunda gitmiyorsa, mutlaka birinin onu daha iyi hâle getirmenin yolunu bulması gerekir. AI ile üretmek ve AI kullanarak gerçekten ürün çıkarmak konusunda öğrendiğim neredeyse her şey bu ekiplerden geldi
      Yazılım mühendisliği değişiyor ama ürün sevk etme açısından bakınca erken dönem web geliştirmeye çok benziyor. O zaman da herkes bu yeni yazılım dünyasını güvenilir şekilde çalıştıracak kalıpları bulmak zorundaydı. jQuery öncesi JavaScript’i hatırlayan biri, web geliştirme bugünkü hâline gelmeden önce ne kadar çok şeyin çözüme kavuşturulması gerektiğini bilir
      Büyük teknoloji organizasyonlarında çalışan emeği ile gerçekten teslim edilen değer arasındaki kopukluk çok daha büyük ve sorumluluk da çok daha geniş alana dağılmış durumda. Sorumluluk soyut olduğunda ve kimse yaptığı işin gerçekte ne değer ürettiğinden emin olmadığında, AI psikozu için mükemmel bir zemin oluşuyor
      Bir ölçüde bunun nedeni, bu tür büyük organizasyonların içinde zaten potansiyel bir psikoz bulunması olabilir. Kimin “üretken” olduğu ve neyin “değerli” sayıldığı, her zaman gerçekliğe sıkı sıkıya dayanmayan hayal gücü yüksek hikâyeler kurmayı gerektirir
      Yine de bunun uzun süreli bir “yeni normal” olarak kalacağını sanmıyorum. Web uygulaması geliştirmenin yükseldiği dönemde olduğu gibi küçük ekipler öne geçip bazı şeyleri çözecek. Web uygulamalarında kullanılan MVC deseni, giderek güçlenen JavaScript framework’leri ve en iyi uygulamalar, çevik yöntemler, Git ve GitHub’ın yaygınlaşması, ölçekleme için NoSQL kullanımı gibi şeyler çoğunlukla küçük ve hızlı startup’larda savaş koşullarında test edildi ve bugün bazı modern geliştiricilerin birilerinin bunları bir zamanlar inşa etmek zorunda kaldığını bile bilmediği bir temel hâline geldi
  • Tamamen başka bir konu ama, yazının ortasında suyun üstünde yalnızca %10’u görünen tipik dikey bir buzdağı çizimi var. Oysa gerçek buzdağları öyle yüzmez; çoğu, yatay hale gelene kadar döner
    Bunu öğrendikten sonra yanlış çizilmiş buzdağlarını her yerde görmeye başladım. Ayrıntılar için https://axbom.com/iceberg/ bağlantısını okuyabilir, buzdağı simülatörü https://joshdata.me/iceberger.html ile oynayabilir ya da bu sohbeti başlatan tweet’e https://xcancel.com/GlacialMeg/status/1362557149147058178 bakabilirsiniz

  • “Çekirdek takım mühendislerinin %30–50’si veri etiketleme ve RLHF için zorunlu olarak yeniden görevlendirildi” iddiasına dürüst olmak gerekirse inanmak zor. Bugünlerde yaşanan bütün çılgınlıkları düşününce emin olamıyorum ama, ABD’li yazılım geliştiriciler gerçekten çok pahalı; onları veri etiketleme için kullanmak kaynak israfı
    “Çekirdek takım” toplam geliştirici sayısının küçük bir kısmı anlamına gelmiyorsa, oran da fazla yüksek görünüyor

    • Asıl ön cephe işi, uzmanların uzman içeriğini etiketleyip eğitmesinde yatıyor. Gösterişli bir iş değil ve neredeyse kesin olarak FAANG düzeyi ücreti haklı çıkarmaz, ama zaten çoğu FAANG mühendisinin yaptığı iş de baştan beri buydu
      Yine de o uzmanlık alanında yetkin insanlara ihtiyaç var. Meta da benzer şirketler gibi, işe alım patlaması döneminden kalma, kendini kanıtlamış yetenekli insanlardan oluşan devasa bir havuza sahip; benzer fırsatların neredeyse ortadan kalktığı kırılgan bir ekonomide uzman yapay zeka eğitimi en olgun iş fırsatı
    • Zuck fiilen tüm şirket toplantısına çıkıp çalışanlara, elinde kalan personelin değerinin kendisi için AI adına birer eğitim katırı olarak taşıdıkları değerden ibaret olduğunu anlatmış oldu
    • Zuck, Applied Intelligence ekibinde daha yüksek zekâya sahip insanlara ihtiyaç olduğunu söyledi. Ve bunun en iyi yolunun, Meta mülakatını geçecek kadar “zeki” insanları şirket içinde başka yerlere kaydırmak olduğunu düşündü
      Yani evet, parasal açıdan bakınca kaynak israfı ama başlangıçtaki niyet buydu
    • Mühendislerin zamanlarının bir kısmında hiçbir şey yapmadıkları ve bu zamanı hemen ölçülebilen başka işlere ayırmanın daha iyi olduğu inancı, bu meslek kadar eski
      İşin ironik yanı, konu daha iyi donanım ya da yazılım istemeye geldiğinde bu inanç ortadan kayboluyor. SSD’ler yeni, küçük ve çok pahalıyken, onların buna değdiğine işvereni ikna etmenin ne kadar zor olduğuna dair burada da anlatacak çok kişi vardır
    • Ben de tamamen katılıyorum; kulağa inanması zor geliyor. Sorun şu ki ben tam da böyle çekirdek altyapı ekiplerinden birindeyim ve en azından bizim ekipte mühendislerin %50–75’i AI organizasyonuna kaptırılmış durumda
      Birlikte çalıştığım diğer altyapı ekiplerinin çoğunda da durum benzer
  • Mühendislik organizasyonunu bir kenara bıraksak bile, yüzeyin altında çok daha büyük bir değişim büyüyor. Altyapı organizasyonundan birkaç mühendisle konuştum; ekiplerin %30–50’si ADO organizasyonuna çekilmiş ve bazı durumlarda en iyi mühendisler gitmiş
    Salı günü Meta’nın bilgi güvenliğinden sorumlu en üst yöneticisi (CISO) Guy Rosen da ayrıldığını duyurdu. 2013’te mobil takip uygulaması Onavo satın alındığından beri şirketteydi ve Cambridge Analytica skandalı gibi yüksek riskli dönemlerde Trust & Safety / Integrity başkan yardımcısı olarak platform kötüye kullanımı ve seçimlere müdahale konularıyla ilgilendi
    Onun ayrılmasıyla birlikte, kurumun siber güvenlik ve risk yönetimini ayakta tutan birikmiş etik, felsefe ve örtük bilgi de gitmiş oluyor. Bunlar ne otomasyonla ortadan kaldırılabilir ne de kamuya açık şekilde konuşulması kolay olan unsurlar. Bu, mühendislikten daha büyük bir karar alma değişimi gibi geliyor

    • Onavo’yu kuran kişinin sonra “Trust & Safety” başkan yardımcısı olması kesinlikle ilginç
  • Zuckerberg’in bunu neredeyse çizgi romanvari bir delilik seviyesinde yapıyor oluşuna hayranlık duymak gerektiğini düşünüyorum. Facebook, normal bir insanın yönettiği bir şirket olsaydı, sosyal medya reklamlarının önemi giderek azalırken önümüzdeki 20 yıl boyunca her şeyi yavaş yavaş heba ederdi
    Ama Zuckerberg işin başındayken öyle değil. Önemli kalmanın yolunu bulmak için orayı ateşe vermeye devam edecek. Orada çalışan insanların kendilerinin yanmayacağını düşünmüş olması şaşırtıcı

    • Son bilanço açıklamasında reklam geliri yıllık bazda %33 büyüdü. Kelimenin tam anlamıyla o kadar çok para kazanıyorlar ki nereye harcayacaklarını bilmiyorlar; belki bu son moda şey bir sonraki milyar kullanıcılı iş olur diye her yeni modaya para saçıyorlar
      Aynı zamanda hisse geri alımları ve temettülerle sermayeyi hissedarlara da geri döndürüyorlar
    • Zuck’a kötü ya da açgözlü diyebilirsiniz. Ama iş yönetememek onun özelliklerinden biri değil. Son 10 yılda Meta’nın net kârı öyle büyük büyüdü ki, ironik biçimde ABD’li büyük teknoloji şirketleri arasında en normal fiyat/kazanç oranı eğilimini gösterdi
  • Birçok kişi Zuckerberg’i suçluyor ama benim bakış açıma göre, yazarınkine benzer şekilde bu işin önemli bir kısmından Scale AI kurucusu Alexandr Wang sorumlu. “MEI”yi (Merit, Excellence, Intelligence) bayraklaştıran birinin, çekirdek mühendislik organizasyonundaki yüksek performanslı alan uzmanlarının alınıp veri etiketlemeye yeniden atanmasına izin vermesi oldukça ironik
    Dürüst olmak gerekirse, Meta gibi bir organizasyonda en iyi performans gösteren insanları koymak isteyeceğiniz yer veri etiketleme olmaz. Bu, teknoloji dünyasında adı bilinen bir kurucunun yüksek performanslı mühendislik kültürünü bozmasına izin verildiği bir örnek
    Hissedarlar bu nüansı bilseydi onun görevden alınmasını isterdi. Liderliğinde merit, excellence ve intelligence eksikti

    • Onu işe alan Zuck’tı ve Zuck her zaman çok doğrudan müdahil oldu. Sorumluluk Zuck’ta
    • Çekirdek mühendislik organizasyonundaki yüksek performanslı alan uzmanlarını alıp veri etiketlemeye yeniden yerleştirmenin başlıca itici gücünün Wang değil, Bosworth olduğunu düşünüyorum
  • Facebook ve Instagram o kadar güçlü işler ki, geliştirme tamamen dursa bile önümüzdeki birkaç yıl boyunca yenilmesi zor tekel şirketler olarak kalırlar.
    Ama ekran kaydı ya da klavye kayıtlarının nasıl faydalı bir yapay zeka eğitim verisi olacağını anlamıyorum. Maliyeti de yüksek, insanları da çok kızdırır, ama gerçek değeri pek yok gibi görünüyor.

    • Kariyerim boyunca öğrendiğim şeylerden biri, mühendisliğin iş başarısı için düşünüldüğünden çok daha az önemli göründüğü. Mühendislik sorunları ya da kesintiler, satış ekibinin meydanda çarmıha gerilmesine ve müşterilerin kaçmasına yol açacak kadar ciddi değilse, sonuçta her şey bir şekilde koli bandıyla kapatılabiliyor gibi.
      Tabii şifreleme yazılımı ya da finans yazılımı gibi gerçekten önemli alanlarda bu pek geçerli değil. Yine de şirket başarısı ile mühendislik mükemmeliyeti arasındaki bağın ne kadar zayıf olduğu şaşırtıcı.
    • Bu, yapay zekadan önceki eski dünyanın hikayesiydi. Yapay zeka varsa, aptal bir lider işi düşünce hızında mahvedebilir.
    • Sebebi bilgisayar kullanım verileri.
    • Mümkün ama katılmıyorum. Birçok şirket sosyal reklamlara para akıtmaya devam ediyor ama sonuç alamıyor. Ne yaptığınızı bilmiyorsanız, Meta yeni müşteri getirmek yerine mevcut müşteriler için bütçeyi aşırı harcamanıza neden oluyor.
      Amazon Ads iş biriminin son dönemde büyümesinin nedeni de bu. Çünkü gerçekten işe yarıyor. Buna karşılık ücretli sosyal ve ücretli arama giderek birer fosile dönüşüyor.
      Yakın gelecekte para basmaya devam edebilirler, ama native reklam, medya, Amazon vb. tarafından her cepheden bir saldırı var; oralarda birinci taraf veri ve piksel önemli, ayrıca gizliliğe de saygı göstermek gerekiyor.
      Bunu biliyorum çünkü GA4'e rakip küçük bir pazarlama teknolojisi şirketi işletiyorum ve native reklama doğru genişliyorum.
    • Bu işlerin istikrarlı olduğu doğru, ama şu anın sosyal medyanın zirvesi olma ihtimali yüksek. Uzun vadeli yatırım açısından ilgi çekici olması için yeni bir şeye ihtiyaç var.
      Bence Zuck'ta, saçmalıkla karışsa bile sonuç üreten Musk türü bir hale etkisi yok. Ayrıca Meta'nın yeni ürünleri kendi içinde geliştirip başarıya ulaştırma sicili de pek iyi görünmüyor.
      Kullanımı şu anda zirvede ya da zirveye yakın olan bir öfke makinesi, 2026'da hâlâ ilginç bir yatırım olur mu?
  • Üzücü. Özellikle Google ile karşılaştırınca, Meta'nın mühendisleri değerlendirme konusunda birçok şeyi iyi yaptığını düşünürdüm. React (Facebook) ile Kubernetes (Google) arasında seçim yapacaksam her zaman birincisini seçerim.
    Kubernetes son 10 yılda küme teknolojisini yavaşlattı ve küçük şirketler ya da tekel rantını idare etmesi zor teknoloji ve süreçlere kaynak harcayamayacak şirketler için daha iyi alternatiflerin ortaya çıkmasını engelledi.
    Keşke biri IBM'in eski Parallel Sysplex'ini temel alan bir açık kaynak ürün yapsaydı; çok daha iyi olurdu, ama muhtemelen patent engeline takılırdı. Gerçi şimdi süresi dolmuştur.
    İnsanlar çok şikayet etse de React, yoğun rekabet içindeki bir pazarda sonunda zirveye çıktı. Microsoft'un XAML'i ya da Oracle'ın FXML'i gibi yüzeyde benzer görünen pek çok UI nesnesi oluşturma sistemi gördüm, ama React'in sistemi açık ara en basit ve en esnek olanı.
    Bu, On Lisp'teki fikirlerin temel işlevsel programlama pratikleri olan herhangi bir dile uygulanabileceğini ve üstüne çok küçük derleyici ayarları eklenerek bunun doğal hale getirilebileceğini gösteren bir örnek.

    • React ile Kubernetes'in geliştiricilerin kullandığı teknolojiler olarak neden karşılaştırılabildiğini açıklamak gerekir.
      React'in frontend tarafında lider olduğu doğru gibi görünüyor, ama backend'de ona denk düşen şeyin ne olduğunu merak ediyorum.
    • React'i Kubernetes ile değil, Vue.js ile karşılaştırmak gerekmiyor mu?
    • “Meta mühendisleri değerlendirmede birçok şeyi iyi yaptı” sözü bana çok anlamlı gelmiyor. Yetenekli yazılım mühendislerini kullanıcı takibi ve bağımlılık yaratan algoritmalar tasarlamak için kullanmak nasıl iyi bir şey olabilir?
      React iyi bir yan etki olabilir, ama Meta denince akla gelen ilk şey kesinlikle bu değil.
    • React'i Kubernetes ile karşılaştırıp React (Facebook) ile Vue.js (Google) karşılaştırması yapmayan birinin bu konuda yeterli alan bilgisine sahip olduğunu düşünmek zor.
      Kubernetes bir sebepten dolayı sektör standardı küme orkestrasyon aracı oldu ve harika bir ürün.
    • Instagram Angular üzerinde çalışmıyor muydu? Kullanıcı başına geliri de asıl FB ürününden daha yüksek. Belki de FAANG yolculuğunu değerlendirme ölçütlerini yeniden gözden geçirmek gerekir.
  • Bence burada birçok kişinin fark etmediği bir dönüşüm var. Televizyonun ilk dönemlerinde, özellikle de TV'nin çok deneysel olduğu ve standartların her yıl değiştiği zamanlarda çalışsaydınız, büyük ihtimalle ya bizzat çok fazla mühendislik yapar ya da mühendislerle çok yakın çalışırdınız.
    Bugün televizyonda neredeyse hiç mühendislik yok. Aynı şey sosyal medyada da oluyor gibi. Ürün olgunlaştı ve bundan sonra çözülmesi gereken mühendislik problemleri giderek azalacak.

    • Bu yüzden Meta'nın son dönemde VR/AR ya da AI gibi türlü yan projelere atlamış olması muhtemel. Sosyal medya alanında artık yapmaya gerçekten değecek çok fazla şey düşünemiyor olabilirler.
      Tabii bu yan projelerin de pek net gitmediği düşünülürse, Meta'nın yeniden işten çıkarmalara dönmesi de şaşırtıcı olmaz. Fazla insan işe aldılar ve o kadar çok mühendisi iyi değerlendirecek ciddi bir yol bulamadılar.
    • Muhtemelen Meta'nın genel planı bu mühendisleri büyüme alanlarına yatırmaktı. Ve bunda başarılı olamadı.