Yapay zekanın geliştiriciler için adeta sihirli bir değnek olduğu sık sık dile getirilse de, yapılan son araştırmalar bu algıyı sarsacak türden. Kodlama ve BT sistemleri yönetiminde yapay zekadan destek almanın, sanılanın aksine geliştirici verimliliğini artırmadığı hatta tersine düşürdüğü ortaya çıktı. Üstelik geliştiriciler bunun farkında bile değil.
Kodlama sürecinde yapay zekaya fazla güvenmek pahalıya patlayabilir
Kar amacı gütmeyen METR (Model Evaluation and Threat Research) adlı kuruluşun gerçekleştirdiği analiz, 16 deneyimli açık kaynak geliştiricisiyle yapılan bir deneye dayanıyor. Geliştiricilere 246 farklı yazılım sorunu sunuldu. Bu sorunların bir kısmını kendi başlarına, bir kısmını ise yapay zeka desteğiyle çözmeleri istendi.
Geliştiriciler yapay zekanın verimliliklerini yaklaşık %24 oranında artırdığını düşündüklerini söyledi. Ancak METR’nin kapsamlı analizi tam tersi bir tablo çizdi: Yapay zeka desteği verimliliği %19 oranında düşürdü.
Geliştiriciler farkında olmadan daha yavaş çalışıyor olabilir
Araştırmacılara göre bu sonuç, yapay zekaya duyulan “fazla güven” ve “kullanışlılık yanılgısı” ile açıklanabilir. Ayrıca yapay zekanın bağlamı tam olarak anlayamaması, karmaşık sistemlerde hata yapma ihtimalinin yüksek olması ve kullanıcıya her zaman doğru yönlendirmede bulunamaması da bu yavaşlamayı tetikliyor.
Üretken yapay zeka her zaman çözüm değil
2023’ten itibaren üretken yapay zekanın kodlama süreçlerine hızlıca entegre olması, geliştirici topluluğunda büyük heyecan yaratmıştı. Ancak özellikle karmaşık açık kaynak projelerinde yapay zeka destekli çözümler bekleneni vermiyor. API çağrıları veya basit fonksiyonlar yazarken hız kazandırabilen yapay zeka, iş daha derin teknik bilgi ve bağlam gerektirdiğinde sorun yaratabiliyor.
Yapay zeka; yanlış yönlendirme, bağlam eksikliği, hatalı öneriler ve geliştiricinin dikkatini dağıtan sonuçlarıyla, hızdan çok kafa karışıklığı yaratma potansiyeline sahip.
