Araçlarla Değil, Konuşarak Çalışmanın Yorgunluğu
(ohadravid.github.io)- LLM'ler, klavye ya da araba gibi bedene yerleşen iyi araçlar değil; istek ve pazarlık gerektiren bir muhatap gibi çalıştıkları için kullanıcının sosyal enerjisini tüketiyor
- İyi araçlar, tutarlılık ve hız sayesinde beyin tarafından bedenin uzantısı gibi benimsenirken Claude ya da Cursor gibi LLM'ler henüz bu seviyeye ulaşmış değil
- LLM kullanıcıları, insanlarla konuşur gibi istekte bulunuyor, ikna etmeye çalışıyor, bazen de öfkeleniyor ve böylece sosyal bir bedel ödüyor
- İnsanlarla etkileşim; öğrenme, meydan okunma, ilham ve itiraz gibi ödüller sunarken LLM'ler çoğunlukla daha fazla kod, test, bahane ve bazen de hata raporu geri veriyor
- Bazı işler, bir kişinin 1 yıl önce tek başına yapmasının zor olduğu bir düzeye gelmiş olsa da, her işte sosyal enerjiyi LLM'lere harcamanın bunu gerçek iş arkadaşlarına harcamaktan daha iyi olup olmadığı belirsiz
Araç değil, konuşma muhatabı hâline gelen LLM
- LLM'ler, çalıştırılmak için sosyal enerji talep ettikleri için yorucu
- Bu enerji, gerçek insan etkileşimlerine harcansa daha iyi olabilir
- İyi bir araç kullanıldığında beyin, aracı bedenin bir parçası gibi benimser
- araba sürmek
- klavyede yazmak
- Vim ya da VSCode'da tuş kombinasyonlarıyla iş yapmak
- Buna karşılık, insanlarla konuşurken sosyal bilinç alanına girilir
- sohbet etmek
- yardım istemek
- bir ticket'ın bir sonraki çeyreğe kalmaması için birlikte çalışmak
- Bu tür sosyal beyin emeği, basit araç kullanımından daha zordur ve daha fazla enerji gerektirir
LLM'nin geri verdikleri ve eksik kalan ödül
- LLM'ler, klavye ya da araba gibi araçların büyüsünü sunamıyor
- Claude ya da Cursor'un bedenin uzantısı gibi hissettirdiğini söyleyecek pek az kişi vardır
- Yeterince tutarlı ve hızlı olmadıkları için beynin onları araç gibi benimsemesi zor
- Bunun yerine kullanıcı, LLM ile konuşma, pazarlık etme, ikna etme ve bazen öfkelenme şeklinde bir sosyal vergi ödüyor
- Sosyal bedeli insanlara harcamak, karşılığında daha fazla ödül getirdiği için değerlidir
- yeni şeyler öğrenilebilir ya da meydan okunabilir
- ilham alınabilir
- saçmalarsanız karşınızdaki bunu reddedebilir
- tersine, siz de başkalarına bir şey öğretebilir, onları zorlayabilir ya da ilham verebilirsiniz
- LLM ise çoğu zaman daha fazla kod, daha fazla test ve daha fazla bahane geri veriyor
- bazen daha fazla hata raporu da veriyor; bu da değerli olabilir
- Bazı işlerde LLM sayesinde bir kişinin 1 yıl önce yapamayacağı şeyler mümkün hâle geldi
- Ancak her işte sosyal beyin emeğini LLM ile konuşmaya harcamanın uygun olup olmadığı net değil
- LLM, kullanıcıdan kendisiyle konuşmasını talep ediyor ama bu çabaya denk bir ödül sunduğu durumlar nadir
1 yorum
Lobste.rs görüşleri
Benim durumumda yapay zekayla konuşmak artık ikinci doğa gibi oldu. Artık günde her tür soruyla yaklaşık 10 sohbet açıyorum ve bunu neredeyse bilinçli olarak bile yapmıyorum
Soru girme, okuma, yanıtlama ve yeniden okuma akışı, Google’da arama yapmaya benziyor. Araba kullanırken ellerin kendiliğinden hareket etmesi gibi, yapay zekayla konuşmak da en azından benim için benzer bir yere oturmaya başladı
Çünkü kaynak bulma ve bilgiyi birbirine bağlama işini fazla üstleniyor. Elbette önemi düşük bir yanıtı hızlıca almak istediğimde sorun değil ama genel olarak araştırma becerisini keskin tutmak gerektiğini düşünüyorum
Belirli sorular olduğunda kod tabanına da soruyorum ama bu bana daha çok bir iş arkadaşına sormak gibi geliyor. Çünkü ifadeyi dikkatle kurmak gerekiyor, bazen daha somut biçimde tekrar sormak gerekiyor ve bazen de yanlış yanıt alıp soruyu yeniden formüle etmek gerekiyor
Kullanım biçimine göre düşünmeyi neredeyse tamamen ona devretmiş oluyorsun, dolayısıyla beceri körelmesi riski de var. LLM’lere daha fazla değil, daha az bağımlı olmaya çalışmalıyız
“Ödül” meselesi açısından konuşursak, birkaç gün önce ilginç bir şey gördüm. İki junior programcıyla çalışıyorum ve bu benim için oldukça zor bir denge. İnsanları motive etmeyi seviyorum ama junior’lara koçluk ederken işleri eleştirel biçimde değerlendirmek gerekiyor
Bu yüzden övecek fırsatlar arıyorum ama onların LLM’e dayanarak ürettikleri işleri incelerken, LLM’in benim övgüyle destekleme ve gelişim fırsatı verme şansımı elimden aldığını fark ettim. Hangi kısmın üretildiğini, hangi kısmın gerçekten kişinin kendi öğrendiklerinin sonucu olduğunu ayırt edemiyorum
Sonunda LLM’in yaptığı işi eleştirirken “LLM’e bunu daha çok yaptır / daha az yaptır” demek zorunda kalıyorum ya da karşı taraf “ama LLM böyle söyledi” diye savunmaya geçiyor. Açıkçası bu, code review’un değerini yeniden düşünmeme neden oluyor. Herkesin kendine ait sanal bir “kodlama arkadaşı” olmasıyla birlikte, code review üzerinden bilgi paylaşma fırsatının azaldığını düşünüyorum
İkisi de geri bildirim verilebilecek alanlar ama ikinci alanda henüz uzman yok, bu yüzden daha çok iş birliğine benziyor. Yine de ilk kural net. “LLM öyle dedi”nin ötesine geçip değişikliğin nedenini ve içeriğini açıklayamıyorsan reddedilmeli ve yeniden yapılmalı
LLM’i yönlendirmenin yorucu olduğuna katılıyorum ama araç kullanmakla kıyaslanacak düzeyde değil. Yasal olarak 30 yıldan uzun süredir araç kullanıyorum ama tüm iş günü boyunca araç kullanmam gerekseydi muhtemelen ertesi gün izin almak isterdim
Sadece kendi hatalarını düşünmüyorsun; diğer sürücülerin pervasızlığı ve beceriksizliği yüzünden hayatın da tehlikeye girebiliyor. Nerede araç kullandığın da muhtemelen önemlidir 😅
Yazarın araç tanımını izlersek bana göre Firefox araç sayılma niteliğini taşımıyor ve bu ölçüte göre Chromium aktif biçimde kötü niyetli ve düşmanca
LLM’ler etrafındaki zihinsel enerji tasarrufu/tüketimi tartışmasının son derece çok boyutlu olduğu izlenimindeyim. İnsan gibi sohbet etmeye ne kadar anında çekildiğin ya da sürekliliği olan bir zihinle karşı karşıya olmamanın sana nasıl geldiği gibi eksenler var; bunun üstüne içe dönük / ambivert / dışa dönük eğilimler ekleniyor. Düşünmenin doğrusal dile ne kadar yakın ya da uzak olduğu da önemli; bu yüzden LLM, düşünmenin yerini alıyor da olabilir, gerçek düşünceyi sinir bozucu insan iletişimi geleneklerine çevirmek zorunda kalmanın yerini alıyor da olabilir. Okuma hızıyla yazma hızı arasındaki fark da var
Yazının ele aldığı toplumsal persona ve ileri geri konuşma kısmına gelirsek, ben insanları iyi okuyamam ve insanları geri saramam; bu yüzden LLM’e bir şey yaptırmak insanlarla konuşmaya hiç benzemiyor. Yanıttan önceki uzun kısmı inceleyip cümlemdeki muğlaklığın nasıl yorumlandığını görebiliyorum ve konuşmanın önceki bölümünü koruyup sadece son isteği yeniden yazarak yanlış yorumu önleyebiliyorum. Hatta sonraki yanıtı yönlendirmek için geçmişteki LLM yanıtının kendisini de düzenleyebiliyorum
Barındırılan LLM’ler güvenlikle ilgili düşünceleri tamamen yeniden yazmaya o kadar hevesli olmayabilir ama bu da yalnızca yerel model kullanmak için bir başka neden. Barındırılan oligopol hizmetler olmaları, davranışlarının haber vermeden değişmesi ve gizli ağırlıklar bile tek başına kaçınmak için yeterli neden
Elbette böyle manipülasyonlar, insana yapılabilse bile kötü bir şeydir. Çünkü insanlar uzun süre devam eden kişiliklere sahiptir. Bu yüzden kalıcı bir zihne sahip olacak şekilde tasarlanmamış bir araçla konuşmak bazen daha az yorucu geliyor. Ben fazla kısa ve resmi konuşsam bile araç bundan rahatsız olmuyor
Ayrıca bugünkü tavsiye, insan konuşmasındaki gibi bağlam içinde hata bırakıp sonra açıklamaya çalışmaktansa, ilk sorguyu yeniden yazarak hatayı baştan önlemenin neredeyse her zaman daha iyi olduğu yönünde değil mi?
Claude ile konuşmayı seviyorum ve insan tercihleriyle uyumlu olacak şekilde çok yardımsever biçimde eğitildiği için, birçok kişinin de bunu benzer hissettiğini düşünüyorum