4 puan yazan GN⁺ 8 시간 전 | 1 yorum | WhatsApp'ta paylaş
  • Yapay zeka ajanlarının geliştirilme hızı beklentileri karşılamadı; son en az 4 aylık geliştirme rotası beklendiği kadar hızlanamadı
  • Bu yılın başında uygulamaya konan büyük ölçekli organizasyon değişikliği yeterince “temiz” olmadı ve yönetim değişimin zamanlamasını değerlendirmekte hata yaptı
  • Mayıs ayında toplam iş gücünün yaklaşık %10’u işten çıkarıldı ve yaklaşık 7.000 kişi yapay zeka odaklı ekiplere yeniden yerleştirildi; çalışan tepkisi ve moral kaybı endişeleri ortaya çıktı
  • Yeni organizasyon yapısına yapılan bahis henüz meyve vermedi; önümüzdeki 3–6 ay içinde daha büyük etki bekleniyor
  • Bu yıl 145 milyar dolara kadar yapay zeka altyapı yatırımı planlanırken, fare izleme yazılımının incelenmesi ve opt-in yönteminin yeniden devreye alınması da tartışılıyor

Yapay zeka ajanı geliştirmesinde gecikme

  • Şirket içi town hall toplantısında şirketin kapsamlı yeniden yapılanmasında kusurlar olduğunu kabul ederek, yapay zeka ajanı sistemlerinin beklendiği kadar hızlı ilerlemediğini belirtti
    • Yapay zeka ajanı, kullanıcı adına görevleri yerine getiren otomasyon sistemleri anlamına geliyor
  • En azından son 4 aydaki agentic geliştirme rotası beklenen şekilde hızlanmadı ve yeni yapıya yapılan bahis henüz sonuç vermedi
  • Ocak–Şubat aylarındaki yeniden yapılanma planı sırasında “en iyi kişilerle” yapılan görüşmelerde değişime uyum hızının yeterince hızlı olmayacağına dair endişeler vardı
  • Yönetim o dönemde yapay zeka girişimi Anthropic’in Claude Code gibi araçları konusunda “çok iyimserdi”

Yeniden yapılanma ve organizasyon değişikliği

  • Büyük ölçekli işten çıkarmaları da içeren organizasyon değişikliği mümkün olduğu kadar “temiz (clean)” olmadı ve yönetim değişimin zamanlamasında hatalı değerlendirme yaptı
  • Bu yılın başında devreye alınan organizasyon değişikliklerinin bir kısmını temel yönde değişiklik yapmadan yumuşatmaya yönelik girişimler sürüyor
  • Mayıs ayında dünya genelindeki iş gücünün yaklaşık %10’u işten çıkarıldı ve yaklaşık 7.000 kişi yapay zeka odaklı ekiplere yeniden yerleştirildi; bu durum çalışan tepkisine ve moral düşüşü endişelerine yol açtı
    • Bu değişim, yapay zeka altyapısı yatırımlarına kaynak yaratmak ve yapay zeka destekli işlerin verimliliğini sağlamak için yürütülen geniş kapsamlı yeniden yapılanmanın bir parçası
  • Mayıs ayında çalışanlara bu yıl şirket genelinde ek işten çıkarma olmayacağı söylenmişti; ancak bazı çalışanlar buna şüpheyle yaklaştı

Yapay zeka yatırımının ölçeği ve görünüm

  • Bu yıl yapay zeka altyapısına 145 milyar dolara kadar harcama yapılması bekleniyor; bu, büyük teknoloji şirketlerinin toplam 700 milyar doların üzerindeki harcamasının kayda değer bir bölümünü oluşturuyor
  • Önümüzdeki 3–6 ay içinde yapay zeka yatırımlarından daha büyük etki görülmeye başlanması bekleniyor
  • Meta sözcüsü o gün yorum yapmayı reddetti

Fare izleme yazılımının incelenmesi

  • Teknolojiden Sorumlu Başkan Andrew Bosworth, yakın tarihli bir veri güvenliği olayıyla ilgili inceleme sonucunda çalışan verilerinin yapay zeka eğitimine dahil edilmediğini açıkladı
  • Geçen ay Meta, hassas verilerin açığa çıkmasını araştırmak için çalışanların fare hareketlerini ve dijital etkinliklerini izleyip bunları yapay zeka eğitiminde kullanan programı geçici olarak durdurdu
  • İnceleme tamamlandıktan sonra program yeniden etkinleştirilirse “opt-in” yöntemiyle işletilmesi planlanıyor
    • Çalışanlara, “Kendini rahat hissedenler bu harika insan araştırmasına katkıda bulunabilir; hissetmeyenler için sorun yok” diye açıklandı
  • Bu, programın nisan ayında ABD’deki çalışan bilgisayarlarına ilk kurulduğu sırada opt-out yolu olmadığı yönünde yapılan bilgilendirmeyle tezat oluşturuyor

1 yorum

 
GN⁺ 8 시간 전
Hacker News yorumları
  • Geçen yıl bu zamanlar, bu yıl civarında şirketlerin mühendislik ekiplerini çok az kişi kalacak şekilde küçülteceğinden ve işin çoğunu insanların talimat verdiği otonom ajanların yapacağından endişeleniyordum; ama böyle bir şey olmadı.
    Şimdi tüm kodları ajanlarla birlikte yazıyorum, ancak sadece istenen sonucu verip gözetimsiz şekilde işi onlara bırakmak kesinlikle mümkün değil.
    Eskisine göre daha fazla kod üretebiliyorum, fakat ürün yöneticileri ve tasarımcıların istediği gibi kararlı ve iyi kod üretmek için artış yaklaşık 2-3 kat düzeyinde; incelenmesi gereken kod da aynı ölçüde 2-3 kat arttığı için üretkenlik artışı dengeleniyor.

    • İş arkadaşlarınızın düzgün şekilde review yapıp yapamayacağını umursamıyorsanız, LLM olmadan da 2-3 kat daha fazla kod üretebilirsiniz.
      Kod satırı sayısı bir varlık değil, yükümlülüktür; gerçek varlık olan özelliklere zarar vermediği sürece mümkün olduğunca az olmalıdır.
      Yazılım mühendisliğinin büyük bir kısmı, doğru zamanda doğru miktarda kod üretmektir.
    • Geçen yıl bu zamanlar Cursor’ın Claude’u ile derlenebilen bir servis iskeleti bile oluşturmak zordu; o yüzden o dönemde otonom ajanların şirketlerin yerini alacağından endişelenilmiş olması biraz şaşırtıcı.
      Gerçekte, büyük müdahaleler olmadan bir ölçüde çalışmaya başlaması Kasım ile Şubat arasında oldu; şimdi bile kuruluşlar mevcut modellerden ve araçlardan en iyi şekilde nasıl yararlanacaklarını öğreniyor gibi görünüyor.
    • Geliştiricilerin kodu doğrudan yazmasından, ajanları yönetip onlara kod yazdırmaya geçiş; geliştiricilerin liderlik ya da yönetim rollerine geçip bireysel katkı sağlayanların kod yazmasını yönetmesine çok benziyor.
      Bazı geliştiriciler bunu hızla kavrayıp ekipleri iyi yönetir ve iyi bir kültür oluşturur; ancak birçok geliştirici, IC’den yöneticiliğe geçerken neyin değiştiği konusunda destek almazsa zorlanır.
      Bir ekip ya da ajan sürüsü kötü performans gösterdiğinde sorun çoğu zaman üyelerde değil, yeni yöneticinin her şeyi elinde tutup mikro yönetim yapmasında ya da tam tersine tamamen başıboş bırakıp yalnızca check-in sırasında ortaya çıkarak çıktıyı bozmasındadır.
      Kanıtım yok ama geliştiricilere bir tür yönetim eğitimi verilirse ajan sürülerinden çok daha iyi yararlanabileceklerini düşünüyorum.
    • Ajanlara tatmin edici kod yazdırmakta gerçekten çok zorlanıyorum. Çoğu oldukça kötü.
      Görece basit bir C# kodlama stili, ama bu basitliği aktarmak beklediğimden daha zor.
      Ajan kod ürettiğinde bunun doğru olup olmadığını kontrol etmek uzun sürüyor; kontrol etmezsem de iş arkadaşlarının review sırasında soru sorduğunda kodu düzgün anlamadığım ortaya çıkıyor ve bu utanç verici oluyor.
      Dünya sanki kollarını çırparsan uçabilirsin diyormuş gibi; ama kendin denediğinde olduğun yerde yalnızca enerji harcıyorsun.
    • AGENTS.md veya prompt’taki talimatları görmezden gelmesi en kötüsü ve oldukça sık oluyor.
      Tasarımın parçası olarak açıkça yapılması istenen şeyleri basitçe kenara itiyor.
      Gerçek anlamdaki vibe coder’lar prompt’u dikkatli yazmanın yeterli olduğunu söylüyor, ama dikkatle yazılmış prompt’un yok sayıldığı bir durumda bu hiç doğru değil.
      Global AGENTS.md’ye “sormadan kararımı tersine çevirme” yazsanız bile buna uymuyor.
  • Bu yazı, Reuters’ın https://finance.yahoo.com/technology/ai/articles/exclusive-z... haberinin TechCrunch tarafından daha yüzeysel şekilde yeniden yazılmış hâline daha yakın.
    Tam alıntı muhtemelen “son en az 4 ay boyunca ajansal geliştirme çizgisi beklediğimiz şekilde gerçekten hızlanmadı ve şirketin yeni mimariye yaptığı bahis henüz meyve vermedi” anlamında.
    Zuckerberg’in burada sözünü ettiği ajansal geliştirme çizgisinin tam olarak ne olduğunu tahmin etmek zor, ancak büyük olasılıkla Meta’nın iç modellerinin araç kullanımı ve uzun bağlamlı görev becerilerinin, Codex veya Claude Code gibi ajan çalıştırma ortamlarını OpenAI ve Anthropic’in en iyi modelleri düzeyinde çalıştıracak kadar iyileşmediği anlamına geliyor.
    Dahası, birçok çalışanı AI veri etiketlemeye yeniden görevlendirmiş olmaları da bu hedefin bir parçası olmuş olabilir.

    • Kötümser bakarsak, Meta’nın çalıştırma ortamı da herkese açık kullanılabilenlerden pek farklı değil ve Zuckerberg hepsini pek iyi bulmuyor olabilir.
      Üst düzeyden bakıldığında bu tür ajanlar, orta ölçekli sorunları bile makul bir insan gibi ele alamıyor.
      Bellek eklemek yalnızca halüsinasyonlu bağlamı artırıyor; görev başarısızlıkları da fark edilmesi daha zor biçimlere dönüşüyor.
      Muhtemelen mutlak maliyetler ve tanımlanabilir yatırım getirisi üzerinden kendini rasyonelleştiriyor.
  • Kullanışlı chatbot ile kullanışlı ajan arasındaki uçurum, insanların düşündüğünden çok daha büyük.
    Chatbot %10 yanlış olsa bile hâlâ yardımcı olabilir; ama ajan %10 yanlışsa kimsenin kontrol etmediği bir durumda yanlış e-postalar gönderir ve yanlış API çağrıları yapar.

    • Bunu genel amaçlı ajan ile kodlama ajanı arasındaki fark olarak görüyorum.
      Kodlama ajanı bir varsayım kurup test edebilir, yanlış olduğunu fark edip toparlanabilir.
      Ancak kolayca test edilebilen alanın ötesinde, patch yazmak yerine gerçek bir işi ona verdiğinizde, doğru olmayan şeyleri doğruymuş gibi hayal etmesi sorun hâline gelir.
    • Metin ya da kodda sorun, yargıda bulunmanın zor olması. Fiziksel etkinliklerde bu şöyle görünüyor: https://www.youtube.com/shorts/lK7TjujKQLw
      Gözetimsiz kullanım için en iyi ihtimalle faydası sınırlı, en kötü ihtimalle de felaket olmaya mahkûm görünüyor.
    • Bu uçurum kapatılabilir. Sorun, birçok kişinin yeterince güçlü bir yargı katmanı olmadan ajanlar inşa etmesinde.
      Şimdilik makul doğrulukla doğrulanabilen işler en uygun alan.
  • “Önümüzdeki 3–6 ay içinde AI yatırımlarından daha anlamlı kâr görmeye başlayacağız” demek, AI gibi halüsinasyon görmek ve sahadaki gerçekleri kabullenememek gibi duruyor
    Meta yaklaşık 5 yıl önce metaverse, VR, gözlükler ve AI alanlarında yönünü kaybetti; sakinleşip oturup çekirdek ürününün tam olarak ne olduğunu düşünmesi gerekiyor
    Ne yazık ki WhatsApp ve Instagram gibi satın alınmış ürünler dışında belirgin bir çekirdeği yok

    • Şu anda raydan çıkmış bir diktatör gibi görünüyor
      Careless People yazarının topluma karşı işlenen suçları ifşa ettiği gerekçesiyle hayatını mahvetmeye çalışıyor, çalışanlar ise şirket içi duyuruları sürekli sızdırıyor
    • Çekirdek ürün reklam
      Reklam denen sonsuz para basma açığı sayesinde, başka boş hayallerin peşinden gidip milyarlarca dolar harcayabiliyor
      O hayallerin hepsi hiçbir şeye dönüşmese bile Meta bundan pek darbe almaz
    • Bu bir batık maliyet yanılgısı
  • Ajanların ortaya çıkması, yürürken bir bisiklet sahibi olmaya benziyor
    Yöneticiler bunu görüp “Bu hızla birkaç yıl içinde otonom araçlar çıkar” diye düşünüyor ve o dünyaya göre ciddi planlar yapıyor
    Gerçekçi olarak uzun süre bisiklete binecek gibiyiz; bireysel katkı sağlayanların üretkenliğinin artması da mühendisleri bütçe yükü değil, daha değerli ve faydalı kişiler hâline getirir
    Bu yüzden mühendislerin çok daha üretken olma potansiyeli tam büyümüşken kadroyu azaltmak aptalca bir karar
    Bu, insanları etkili biçimde yönetmeyi bilmediğini itiraf etmek anlamına geliyor; yönetim becerisi için devasa paralar alan biri açısından da epey utanç verici

    • Ajanların ortaya çıkması, yürürken bisiklet sahibi olmak değil; olsa olsa paten giymek gibi
      Üstelik tekerleklerin altıgen olma ihtimali yüksek
    • Gerçekten uzun süre “sadece bisikletle” mi kalacağız, kimse bilmiyor
      Toplumun uyum sağlaması için zaman kazanmak adına öyle olmasını umuyorum, ama gerçekte hiç bilmiyoruz
  • Herkesin hafife aldığı şeyin, gereken hesaplama kaynaklarının çılgın ölçeği ve daha büyük modellere yetişmek için bu kaynakların nasıl ölçeklenmesi gerektiği olduğunu düşünüyorum

    • Bundan daha büyük sorun, insanların daha fazla hesaplama kaynağı dökünce AI’ın ne kadar ilerleyeceğini abartması
      AI dünyasındaki “9 kadın olsa da bir bebek bir ayda doğmaz” sözüne yakın
      Ek hesaplama kaynakları sihirli biçimde genel yapay zekâ üretmeyecek
    • 2010’larda yeterince hazır olmayan temel modelleri ticarileştirmeye yönelik üç denemede yer aldığım için, bu tür ilerlemenin nasıl gerçekleştiğine dair bir sezgim var
      Sektörün söylediği hız gerçekçi değil; örneğin insanlar Apple Intelligence’ın gelişim hızından hayal kırıklığına uğradı ama aslında beklediğim hızda ilerledi
    • Bu Meta için bir sorun mu? Kısa süre önce elde kalan hesaplama kaynaklarını satacağını duyurdu
      Asıl sorun, AI’ın beklenen etkiyi veya kullanım düzeyini yaratamaması yüzünden bu noktaya gelinmesi; Zuck kazanmış gibi görünüyor olabilir ama tadı kaçmış bir kazanan hâline gelmiş olabilir
    • Verimlilikte bir atılım gelene kadar verimsiz biçimde ölçeklenecek
      Ancak o atılımın ne zaman geleceğini öngörmek çok zor olduğu için, en kötüsünü varsayarak plan yapmak ama fırsat gelirse kullanmaya hazır olmak gerekiyor
    • Bu kadarı, temel bir kabaca hesapla bile kolayca tahmin edilebilir gibi
  • AI üretkenlikte büyük bir sıçramaysa, şirketin rekabet avantajıyla daha fazla pazar payı almak için aynı sayıda ya da daha fazla çalışan işe alması gerekmez mi
    Çalışanlar daha verimli oldu diye onları azaltmak, yarışta aynı yerde kalmak için kendi ayağına sıkmak gibi görünüyor
    AI, daha az yetenekli çalışanları bile daha işe alınabilir ve faydalı hâle getirmeliydi; dolayısıyla bir istihdam piyasası patlaması yaratmalıydı
    Bunun olmaması, AI’ın personel azaltma için sadece bir bahane olduğunu, temel neden olmadığını düşündürüyor

    • Miyopluk
      Bu teknoloji 10 yaşında bile değil, gerçekten kullanışlı hâle gelmesi de son 3 yıl civarı
      Şimdiden dönüştürücü olmasını neden bekliyoruz anlamıyorum
      “İnternet süslü bir faks makinesinden ibaret” demeye benziyor
    • Zuckerberg de yaklaşık 1 yıl önce tam olarak böyle söylemişti
  • Sorun, insanlarla çalışıyor olmanızda. Üstelik her biri uzun süredir öğrendiği dar ve özel biçimlerde çalışan zeki insanlarla
    Her mühendisin sizin gibi AI’a kapılıp her istendiğinde Claude Code’u açacağını varsayıyorsanız yaklaşımınız yanlış
    Ne kadar harika bir araç olursa olsun, mühendisin davranışına ve çalışma biçimine uymuyorsa kenara atılır
    Müşterilerde ya da potansiyel müşterilerde bu sorunu sürekli görüyorum. 5 kişilik bir ekip 2 hafta boyunca tek bir foobar widget’ı yapıyorsa bu 50 kişi-gün eder
    Birisi AI ile aynı şeyi 2 saatte, hem de aynı ya da daha yüksek kalitede yapabileceğini gösterirse yönetim hoşlanır; ama ekip hâlâ elle programlama yapıp build aracı hatalarını Stack Overflow yerine ChatGPT’ye sormakla sınırlı kalabilir
    Araçları dağıtıp “harika” demek yeterli değil
    Mühendislik ekibini anlamak, onlarla birlikte çalışmak, adım adım doğru yönlendirmek ve davranışı değiştirmek gerekir
    Bu bir gecede olmaz. Ne yazık ki mevcut yaklaşım, AI destekli yazılım mühendisliği çağında sonuç üretemeyenleri göndermek yönünde; bunun doğru olmadığını düşünüyorum

  • Zuckerberg’in AI ajanları hakkında ne dediğini neden önemsememiz gerektiğini merak ediyorum
    O 2000’lerin başında PHP geliştiricisiydi ve Facebook’la şansı yaver giden biri; AI bilim insanı ya da araştırmacısı değil
    AI ajanlarının geleceği hakkında konuşma konusunda hangi otoriteye sahip?
    Şirket morali tüm zamanların en düşük seviyesinde ve bu, onun odaklanması gereken liderlik becerisini daha iyi gösteriyor. Ya da belki yakında ajanlar onun yerini alır

    • Zuckerberg’i hiç sevmem ama onun ne düşündüğünü önemsemek için epey neden var
      Üst düzeyde AI ajanı geliştirme çalışmalarının önemli bir kısmını denetliyor; bu yüzden başarıp başarmadığını görebilecek konumda ve ayrıntılı metrikler de alıyordur
      Yargısı doğru olsun ya da olmasın, teknoloji sektörü CEO’ları modaların peşinden gitmekle kötü üne sahip; bu nedenle onun yargısı başka şirketlerin havasını belirleyebilir
      Belki de bu kez modayı takip eden bizzat kendisidir ve AI aşırı ısınmasını erken soğutma akımına öncülük ediyordur
    • Uzun zamandır bir CEO’nun söylediği en ayık değerlendirmelerden birinin “CEO’nun ne düşündüğünü kim önemser?” muamelesi görmesi ilginç
    • Yine de dünyanın en büyük teknoloji şirketlerinden birini yönetiyor
    • Hiç yeni bir içgörü olmasa bile, sadece AI konusunda değil, çoğu konuda sıradan insanların gelecekte de kolay kolay erişemeyeceği bilgilere erişimi var
      Bunu övmek için söylemiyorum; birçok büyük şirketin C-level yöneticisi için de aynı şey geçerli
    • Çok sayıda AI bilim insanı ve araştırmacısı istihdam eden 1 trilyon dolarlık bir şirketi yönetiyor
  • Ölçülen üretkenlik ile “anekdot niteliğindeki” üretkenlik arasında bir kopukluk var
    Bu grafiğin iyi yanı, üretkenliği artırmanın en etkili yollarından birini de göstermesi. Basitçe çalışan sayısını azaltmak yeterli
    https://fred.stlouisfed.org/series/OPHNFB

    • Çalışan başına çıktı, üretkenliğin resmî tanımıdır; ancak bu, çıktının sabit olduğu varsayımına yol açmamalı
      Kıtlık koşullarında genellikle çıktıyı artırmak ya da başka türde çıktı üretmek daha faydalıdır; hele biri bunun için para ödüyorsa
      Bu yüzden önemli sorular şunlar: ne kıt, biri bunun için para ödeyecek mi ve ondan nasıl daha fazla üretiriz
      İnsanların para ödemeye değer bulacağı bir şey yapabiliyorsanız, onu yapmak için insan istihdam edebilirsiniz
      Ne yazık ki parası olan insanların ödeme yapmaya en istekli olduğu en bariz şeyler AI token’ları, veri merkezleri ve veri merkezi girdileri
      Bunun istediğimiz diğer şeylerden daha fazlasını elde etmemizi sağlayıp sağlamayacağı belirsiz
    • Herkesi işten çıkarıp kendiniz de maaş almazsanız maliyetleri düşürüp üretkenliği de artırabilirsiniz
      Yatırımın amacı üretkenliğin kendisi değil, üretim, büyüme ve kârdır