Geleceği Yeniden Programlamak: Yapay Zeka, Geliştiricileri ve Dilleri Nasıl Yeniden Tanımlıyor?

Yapay zeka destekli programlama çağı kapımızda ve bu sadece destekleyici bir rol değil; aynı zamanda ilgi odağı olmayı da başarıyor. Yapay zeka, kod oluşturma kurallarını şimdiden yeniden yazıyor. Ancak, potansiyeli söz konusu olduğunda bu, buzdağının sadece görünen kısmı. Çok da uzak olmayan bir gelecekte, algoritmalar dil engellerini ortadan kaldırmaya ve insan geliştiricilerin rolünü kökten değiştirmeye hazır. Peki, bildiğimiz haliyle insan programcının sonuna mı tanık oluyoruz? Gelin öğrenelim.

Yapay Zekanın Etkisi: İlerleme ve Zorluklar

Stabilite Yapay Zekasının CEO'su boyalar Yapay zekanın sadece beş yıl içinde onların yerini alacağını cesurca iddia eden programcılar için karanlık bir tablo. OpenAI her şeyi yapıyor, birleştirme Model eğitimlerini güçlendirmek için harici yüklenicilerden oluşan bir "ordu", potansiyel olarak giriş seviyesi kodlama işlerini ortadan kaldırıyor. Bloomberg uğursuzca beyan Hindistan'ın 5 milyonluk devasa kodlayıcı havuzunun bir yapay zeka iş kıyametinin eşiğinde olduğu tahmin ediliyor. Bu kötümser tahminlere rağmen, Reddit'teki tartışmalar birçok programcının iş güvencesi konusunda kayıtsız olduğunu gösteriyor. Peki böylesine radikal bir değişim karşısında bu kadar küstahça davranmayı göze alabilir miyiz?

Yapay zekanın sadece bir yan gösteri olduğunu düşünüyorsanız belki de yeniden düşünmelisiniz. Şu anda yapay zekanın insan tarafından yazılan çıktının sözdizimini ve yapısını taklit edebilmesine rağmen çoğu zaman "nenin" arkasındaki "neden"i anlamakta zorlandığı doğrudur. Başka bir deyişle, altta yatan mantık ve niyete dair derin bir anlayıştan yoksundur. 

Yine de ABD merkezli geliştiricilerin şaşırtıcı bir şekilde %92'si zaten kucaklama Hem işte hem de boş zamanlarında yapay zeka kodlama araçları. Bu akıllı algoritmalar kamçılamak Basit komut dosyalarından karmaşık komut dosyalarına kadar kodunuzun %40'ı. İnsan hataları geçmişte kalıyor. Yapay zeka ile geliştirme hızı turboşarjlıdır acımasız kod dokümantasyon süresini %45-50 oranında azaltır ve kod yazma süresini %35-45 oranında azaltır.

Yapay zekanın etki alanı tek bir dille sınırlı değil; hepsini kapsıyor. Kendi verilerimize göre, Java, Python ve C++ geliştiricileri, Machinet'in belirli bir projenin bağlamını ve verilen bir açıklamayı kullanarak kod üretebilen yapay zeka sohbet özelliğinden eşit şekilde faydalanıyor. Bu kapsayıcılık, kullanıcı etkileşiminde %25'lik bir artış sağlıyor. 

Ama orada durmayalım - Yapay zeka, uygulamalardaki hataları zaten ortaya çıkararak ürünlerin sağlam, güvenilir ve dayanıklı olmasını sağlıyor. Yapay zeka ağları, insanların gözden kaçırabileceği güvenlik açıklarını yorulmadan tarayabiliyor. Yapay zeka, yazılımların zayıf noktalarını tespit edip savunmalarını güçlendirme becerilerini geliştirerek, insan denetiminin ortadan kalkabileceği bir geleceğe bizi bir adım daha yaklaştırıyor.

Yapay zeka algoritmaları, kod çevirme sanatında bile ustalaşıyor. Yapay zeka, bir dilde yazılmış kodu analiz edip ardından başka bir dilde eşdeğer bir sürüm oluşturan çok dilli bir programcı gibidir. Örnekler zaten mevcut — IBM yakın zamanda... açıkladı COBOL'u Java'ya çevirmek için bir yapay zeka modeli kullanan asistanı. Soru şu: Yapay zeka nihayet hepsini yapabilecekken, kimin insan uzmanlara veya birden fazla programlama diline ihtiyacı var?

Dil Çeşitliliğinin Sonu

GPT-4 gibi Büyük Dil Modellerinin yükselişini durduracak hiçbir şeyin olmadığından eminim. Hem doğal dili hem de kodu anlıyorlar ve sınırları hiç olmadığı kadar belirsizleştiriyorlar. 

Yapay zekanın devralınması, programlama ortamının geleceği hakkında soruları gündeme getiriyor. Günümüzde yüzlerce programlama dili mevcut ve düzenli olarak yenileri geliştiriliyor. Birçoğu endüstride aktif olarak kullanılmaktadır. Göre PYPL EndeksiPython dünya çapında en popüler dildir ve onu Java, JavaScript, C# ve C/C++ takip etmektedir. Diğer veri gösterileri 2022 itibarıyla yazılım geliştiriciler arasında en yaygın olanı JavaScript'ti. Bazı diller benzer amaçlara ve uygulamalara uygundur; Java ve GO bunlara örnektir.

Peki, her biri kendi niş ve amacına sahip olan bu diller, yapay zeka kodlama konusunda giderek daha yetkin hale geldikçe işe yaramaz hale mi gelecek? Yapay zekanın daha eski, daha yavaş ve daha az güvenli teknolojileri geçersiz kılmanın eşiğinde olduğuna inanıyorum. Bu, potansiyel olarak dillerin merkezileşmesine ve yalnızca en hızlı ve en verimli olanların kalıcı olmasına yol açabilir. Geliştiriciler artık bunları kişisel tercihlere veya geçmiş kod tabanlarına göre seçmeyecek. Bunun yerine performanslarına göre seçilecekler. Yapay zeka destekli araçlar, belirli görevler için en uygun seçenekleri belirlemek üzere bunları titizlikle analiz edecek ve kıyaslayacaktır. Bu analizler yürütme hızı, bellek kullanımı ve ölçeklenebilirlik gibi faktörleri dikkate alacaktır.

Genel kodlama görevleri için merkezi, yapay zeka dostu bir dil bile ortaya çıkabilir. Yine de, bilimsel hesaplama gibi niş alanlarda birkaç uzmanlaşmış olanın yeri olacaktır. Yapay zeka, belirli sorunlar kullanım gerektirdiğinde bunların entegrasyonunu kolaylaştırabilir. Bu hibrit yaklaşım, merkezileştirmenin verimliliğini uzmanlaşmanın gücüyle birleştirerek geliştirme sürecinde esneklik ve çeşitlilik sunacak.

Hedeflerdeki Eski Sistemler

Yapay zekanın etkisi yeni kod oluşturmanın ötesine uzanır; aynı zamanda potansiyel bir miras katilidir. Eski dillerden daha yeni ve daha verimli olanlara geçiş zahmetli ve maliyetli bir süreç olabilir. Ancak, eski sistemleri elinde tutmak da mali bir yüktür. Genellikle teknoloji ekipleri, ayırmak Geliştirme bütçelerinin yaklaşık %75'i bakım görevlerine ayrılıyor. Ve eğer bir kuruluş eski çözümlere güvenmeye devam ederse, yıllık bütçenin yaklaşık %15 oranında artacağını tahmin edebilir.

İşte tam bu noktada yapay zeka destekli geçiş araçları devreye giriyor. Kuruluşların mevcut yazılımlarını bu yeni çağın en uygun dillerine güncellemelerini kolaylaştıracaklar. Yapay zeka destekli ürünler, güncelliğini kaybetmiş kod tabanlarının inceliklerini otomatik olarak analiz edip anlayacak. Eski koddaki temel işlevleri, bağımlılıkları ve olası sorunları belirleyerek geçiş sürecini planlamayı ve yürütmeyi çok daha kolay hale getirecekler. 

Hatta AI'nın belirli bir proje için en uygun dili belirlemesini ve kod tabanını otomatik olarak dönüştürmesini, bölümleri en iyi uygulamalara uyacak şekilde yeniden yazmasını, gereksiz veya kullanımdan kaldırılmış işlevleri ortadan kaldırmasını ve gelişmiş performans ve güvenlik için sonucu optimize etmesini bekliyorum. Bunun gibi, yapay zeka destekli geçiş araçları da eski kodları yavaş yavaş geçmişin kalıntısı haline getirecek.

İnsan Programcılar Devrimden Hayatta Kalabilecek mi?

Yapay zekanın hakim olduğu bu ortamda eninde sonunda insan programcıların rolü dönüşecek. Kodu manuel olarak yazmak yerine iş ihtiyaçları ile yapay zeka yetenekleri arasındaki boşluğu dolduracaklar. Hedefleri tanımlayacak, geri bildirim sağlayacak ve kuralların kendi vizyonlarıyla uyumlu olmasını sağlayacaklar. Temelde geliştiriciler, temel programlama bilgisine sahip “bağlayıcılar” haline gelecekler. Aynı zamanda, yapay zeka kodlama asistanlarının, insanların ihtiyaçlarını etkili bir şekilde algoritmalara iletmelerini sağlayan, kullanıcı dostu arayüzlere sahip bütünsel çözümlere dönüştüğünü görebiliyorum.

Bu değişiklikler programlama alanını demokratikleştirecek. Şu anda, bitti 26 milyon dünya çapında yazılım geliştiricileri. Yapay zekadaki gelişmeler milyarlarca insanın yazılım yaratıcısı rolüne adım atmasının önünü açıyor. İster oyunlar ister kurumsal programlar olsun, kişiye özel uygulamalar oluşturmak için algoritmalar talep edebilecekler. Angry Birds'ün kedilerin yer aldığı yeni bir versiyonunu yaratmayı mı düşünüyorsunuz? Bu kara kutunun tam olarak nasıl çalıştığını anlamanıza gerek kalmadan fikirlerinizi yapay zeka sistemlerine açıklayın ve anında sonuç alın. 

Bu bağlamda acil bir soru ortaya çıkıyor: Ortaya çıkan bu paradigmada genç ve orta düzey geliştiricileri neler bekliyor? Benim görüşüme göre pek değil. Yapay zeka her açıdan onlardan önemli ölçüde daha iyi performans göstermeye hazırlanıyor. Kendilerini yapay zeka denetçileri olurken veya becerilerini bağımsız olarak geliştirirken bulabilirler, belki de finansal açıdan daha az ödüllendirici projelere katılarak, iyi nitelikli ve yüksek maaşlı programcıların yeterlilik seviyesine ulaşabilirler. 

İkinci grup, hataların maliyetli olduğu ve doğrulukta %5'lik bir iyileşmenin milyonlarca, hatta milyarlarca tasarruf anlamına gelebileceği sektörlerde talep görmeye devam edecek. Bunlar, örneğin, yalnızca 10 milisaniyelik bir sapmanın kar veya zararı belirleyebildiği yüksek frekanslı ticaret, bankacılık ve askeri teknoloji programlamasıdır.

Bu değişim programcılar arasında gerçek bir küresel rekabet yaratacak. Şu anda, bir nevi sözde küresel çerçeve içerisinde faaliyet göstermektedir. Spotify gibi platformlarda dünya çapındaki meslektaşlarıyla rekabet eden müzisyenlerin aksine, geliştiriciler hâlâ öncelikli olarak yerel pazarlara ve belirli görevlere odaklanabiliyor. Ancak yapay zekanın programlama görevlerinin önemli bir kısmını yönetebildiği pazar daha da zorlu hale gelecek. Artık “yeterince iyi” olmak yeterli olmayacak. Programcıların hem dünya çapındaki meslektaşlarıyla hem de yapay zekayla rekabet edebilmeleri için mükemmellik için çabalamaları gerekecek.