Yazar: Naval Ravikant
Felix, PANews
Mevcut AI büyük modellerinin çılgınca geliştirilmesi bağlamında, küresel pazar derin bir karamsarlık ve kaygı duygusuyla doludur. OpenAI CEO'su Sam Altman, "AI, programcıların %95'inin işini devralacak" diye tahmin etti; Anthropic CEO'su ise "AI, yazılım mühendisliği pozisyonlarını 6-12 ay içinde tamamen devralacak" diye tahmin etti. "Programcı mesleği ölü" iddiaları artık küresel bir uzlaşmışlık haline gelmiş gibi görünüyor ve internetin doğuşundan bu yana karşılaştığı en ciddi "varoluşsal kriz" ile karşı karşıya kalıyor.
Ancak bu işlerin kaybolma korkusu, teknolojinin temel mantığını yanlış anlama kaynaklıdır. AngelList ortak kurucusu Naval Ravikant (Uber, Twitter'a erken dönemde yatırım yapan), son zamanlarda AI'nın verimlilik üzerindeki etkisinin aşırı şekilde efsaneleştirildiğini düşünüyor; AI ne kadar ilerlerse ilerlesin, her zaman hata yapacaktır ve yazılım mühendisi hâlâ vazgeçilmez mesleklerden biridir.
Herhangi bir alanda, en küçük alt alan olsun, ustalaşır ve uzman olursanız, AI tarafından yerinizi alındığından endişelenmenize gerek yoktur.
Naval Ravikant'ın en son görüşleri bunlardır.
Yapay zeka, geleneksel yazılım mühendisliğinin sonunu mı getiriyor? Hayır. Yazılım mühendisleri—hatta yapay zeka modellerini ayarlamaya veya eğitmeye doğrudan sorumlu olmayanlar—şu anda dünyada en çok değer verilen gruplardan biridir. Elbette, modelleri eğiten ve ayarlayan mühendisler daha da değerlidir, çünkü yazılım mühendislerinin kullandığı araç setini oluştururlar.
Ancak yazılım mühendisleri hala iki büyük avantaja sahiptir. İlk olarak, kodla düşünürler, bu nedenle temelde ne olduğunu gerçekten anlarlar. Ve tüm soyutlamalar hatalıdır. Bu nedenle bilgisayar sizin için program yazdığında (örneğin Claude Code veya benzeri programlar kullanarak), her zaman hata yapar.
Bir hata oluşturur, mükemmel olmayan bir mimariye sahip olur, genel olarak tamamen doğru olmaz. Altta yatan mantığı anlayanlar, açıklar ortaya çıktığında bunları hemen kapatır.
Dolayısıyla, iyi bir mimariye sahip bir uygulama oluşturmak istiyorsanız, iyi bir mimari tanımlama yeteneğine sahip olmak istiyorsanız, programınızın yüksek performansla çalışmasını, en iyi seviyede performans göstermesini ve hataları erken yakalamasını istiyorsanız, hâlâ yazılım mühendisliği arka planına ihtiyacınız var.
Geleneksel yazılım mühendisleri bu AI araçlarını daha iyi kullanabilir. Ayrıca, şu anda yazılım mühendisliğinde hala AI programlarının çözemeyeceği birçok problem var. En basit anlama şekli: bu problemler, onların veri dağılımının dışındadır.
Örneğin, ikili sıralama veya bağlı liste tersine çevirme gerektiriyorsa, AI binlerce örneği görmüştür, bu nedenle bu konularda çok yeteneklidir. Ancak yüksek performanslı kod yazma, tamamen yeni bir mimari üzerinde çalışma veya tamamen yeni şeyler yaratma ve yeni sorunları çözme gibi onların tanıdık alanlarının dışına çıktığınızda, hala kendiniz el ile kod yazmanız gerekir.
Bu durum, yeni model için yeterli sayıda örnek sağlanana kadar veya bu modellerin daha yüksek boyutlu soyutlama seviyelerinde yeterince çıkarım yaparak sorunları bağımsız olarak çözebilir hale gelene kadar devam edecektir.
Unutmayın: Piyasa, "ortalama" ürünler için talep oluşturmaz. Bir alt alanda daha iyi bir uygulama zaten varsa, kimse ortalama uygulamaları istemez. Daha iyi uygulamalar neredeyse 100% piyasa payını kazanır. Belki de ikinci sırada yer alan uygulamaya çok küçük bir pay kalır, çünkü belki de belirli bir niche özelliğinde ana akım uygulamadan daha iyidir ya da daha ucuzdur, vb.
Ancak genel olarak insanlar sadece en iyisini istiyor. Bu nedenle kötü haber, ikinci veya üçüncü olmak için mücadele etmenin hiçbir anlamı yok; filmdeki Alec Baldwin'ın ünlü sözleri gibi: ‘Birincilik ödülü Cadillac, ikincilik ödülü bir et bıçağı takımı, üçüncülük ise çantalarını toplayıp gitmek.’
Günümüzün kazananın tümünü alacağı pazarında bu kesinlikle doğrudur. Kötü haber ise: kazanmak istiyorsanız, belirli bir alanda en iyi olmalısınız.
Ancak yapabileceğiniz en iyi alanlar sonsuzdur. Her zaman kendinize uygun bir alt alan bulup orada öne çıkabilirsiniz. Bu, daha önce attığım bir tweet'i hatırlatıyor: “Kendinizin bulunduğu alanda en iyi kişi olmaya çalışın. Hayaliniz gerçek olana kadar yaptığınız şeyi sürekli yeniden tanımlayın.”
Ben, AI çağında bu ilkenin hâlâ geçerli olduğuna inanıyorum.
İlgili okumalar: 2028'den bir not: AI kazanırsa, ne kaybederiz?