Sonunda modeli öğreteceğimiz şey, çocuklara öğrettiklerimizle aynı şeydir.

Yazar ve kaynak: Machine Heart

Çok sayıda kişi, AI çağında lezzetin insanlığın son savunma hattı olduğunu söylüyor. Ancak Boris Cherny bu görüşe katılmıyor.

O, Anthropic'ın teknik üyesi ve Claude Code'un temel mimarlarından biridir. Her gün modeli kullanarak kod yazıyor ve modeli model araştırmak için kullanıyor. Gördüğü trend ise:所谓的「taste」(tat) de hızla model tarafından öğreniliyor.

Eğer “ne yapmalı” bile model tarafından öğrenilebiliyorsa, insanoğlunun geriye ne kalır?

Son bir röportajda Boris bu konuyu konuştu.

Claude Code, şirket sistemlerini kökten nasıl değiştiriyor;

Modelin büyük çoğunlukta kodu yazabildikten sonra mühendisleri hâlâ işe almak değerli mi? Eğer değerliyse, neye bakılmalı?

Anthropic'ta neden birçok kişi Technical Staff Üyesi olarak sınıflandırılıyor ve net bir kademe ve görev dağılımı yok?

Tüm girişimcilere yönelik tersine bir öneri neden "Daha az kişi istihdam edin, daha fazla token verin"?

……

Bu sorular görünürde bir ürünün doğuşu ve yinelenmesiyle ilgili gibi görünse de, her bir cevap aynı daha temel bir değişime işaret ediyor: organizasyonun çalışma şekli, model tarafından yeniden tanımlanıyor.

Boris'un verdiği cevap, sakin bir şekilde düşünmeye değer.

Claude Code nasıl doğdu?

Anahtar soruyu Boris Claude Code kökeni üzerine sorduğunda, verdiği cevap biraz şaşırtıcıydı.

Anlatımına göre, Claude Code, Anthropic'in baştan beri planladığı temel ürün değil, bir anlamda rastlantısal bir ürün olarak ortaya çıkmıştır.

2024 yılının sonunda Boris, Anthropic'ın Labs Ekibi'ne katıldı. Bu ekibin görevi mevcut ürünleri sürdürmek değil, geleceğin ürün biçimlerini keşfetmekti. Bir yandan model yeteneklerinin sınırlarını sürekli genişletmeleri gerekiyordu; diğer yandan bu yetenekleri gerçekten serbest bırakabilecek yeni ürünler arıyorlardı.

Ekip o dönemde çok güçlü bir hissiyat yaşayordu: Model, mevcut ürünlerin çok ötesinde bir kapasiteye sahipti, ancak bu yetenekleri tam olarak kullanabilecek bir ürün pazarda henüz yoktu. Özellikle programlama alanında.

O dönemde piyasada bulunan AI programlama araçları çoğunlukla iki yönde kalmıştı. Birinci yön, geliştiricilere bir sonraki satır kodu tamamlamada yardımcı olan otomatik tamamlama; ikinci yön, geliştiricilerin bir kod parçasının anlamını veya bir hata çözümünü sorduğu soru-cevap asistanıydı. Ancak Boris, o dönemde henüz gerçek bir Coding Agent bulunmadığını düşünüyordu.

Bu nedenle ekip daha radikal bir deneme yapmaya karar verdi: Modeli bir yardımcı araç olarak değil, doğrudan geliştirme merkezi haline getirdi. Sıfırdan, tamamen Agent'e odaklanan bir programlama ürünü oluşturursalar ne olacak diye gözlemlemek istediler.

Ancak Boris, ilk Claude Code'un kullanışlı olmadığını açıkça kabul etti.

Uzun bir süre boyunca, sadece işinin yaklaşık %10 ile %20'sini tamamlayabiliordu. Kodların büyük bir kısmı hâlâ onun tarafından elle yazılması gerekiyordu. Bugün insanlar tarafından görülen Claude Code, o dönemdeki ürünle tamamen aynı şey değil.

Anthropic, kodlamaya neden bu kadar önem veriyor?

Çok sayıda kişi, Anthropic'ın kodlamaya önem verme nedeninin basit olduğunu düşünür — programlama pazarı yeterince büyük ve ticari değeri yeterince yüksek. Ancak Boris'in verdiği açıklama tamamen farklı.

O, Anthropic'in ofisinde rastgele bir çalışanı durdurup buraya neden geldiğini sorduğunuzda, büyük olasılıkla aynı cevabı alacağınızı söyledi: AI Safety.

Boris'a göre, Anthropic'ın kurulduğu günden beri en temel misyonu AI güvenliğidir. Yorumlanabilirlik araştırmaları, hizalama araştırmaları veya diğer tüm güvenlik yönleri, temelde model davranışlarını anlamaya çalışmaktadır. Ancak bu araştırmaların hepsi aynı sorunla karşılaşıyor: Modeli laboratuvar içinde gözlemlemek yeterli değil, araştırmacılar modelin gerçek dünyaya girdikten sonra ne olacağını da gözlemlemek zorundadır.

Ancak Coding tam olarak neredeyse ideal bir deney alanı.

Programlama, yazma, resim çizme veya diğer açık uçlu görevlerden farklı olarak son derece net bir geri bildirim mekanizmasına sahiptir. Kod çalışır mı, çalışmaz mı; program testleri geçer mi, geçmez mi; derleme başarılı mı, başarısız mı—cevaplar genellikle çok nettir. Aynı zamanda internet, eğitim verisi olarak sonsuz sayıda kod sunar. Sayısız mükemmel cevap olabilecek şiir yazma gibi görevlerle karşılaştırıldığında, programlama sorularının doğru çözüm uzayı çok daha fazla daralır ve bu nedenle model yeteneklerini doğrulamak daha kolaydır.

Bu nedenle, Anthropic çok önceye kadar Coding, Araç Kullanımı ve Bilgisayar Kullanımı konularına büyük önem vermiştir. Bu alanlar sadece ticari değer taşımakla kalmaz, daha önemlisi, modellerin gerçek dünya ile nasıl etkileşime girdiğini araştırmak için doğal bir deney ortamı sunar.

Bu bakış açısıyla, Claude Code yalnızca programcılar için bir verimlilik aracı değil, Boris'in anlatımına göre Anthropic'in geleceğin AI sistemlerini anlamak için kullandığı önemli bir deneysel platformdur.

Claude Code neden ani olarak daha güçlü hale geldi?

Claude Code'in kökeni anlatıldıktan sonra, sunucu birçok kişinin merak ettiği bir soru sordu. Claude Code, başlangıçta Boris'in işinin sadece %10 ila %20'sini yapabiliyorken, sonrasında tam olarak ne oldu? Çünkü bugün Boris, son altı aydır kendi kendine hiçbir kod yazmadığını açıkça açıkladı. Sadece küçük bir görevi yerine getirebilmekten, neredeyse tamamen geliştirme işini üstlenene kadar büyük bir değişim yaşanmış olmalı.

Bu soruya Boris’in cevabı tersine çok basitti. Dışarıda genellikle ürün fonksiyonlarına odaklanılır, ancak gerçekten bir yetenek atlamasına neden olan anları gözden geçirdiğinde, en önemli neden sadece bir tanedir: model daha güçlü hale geldi.

Geçen yıl boyunca Anthropic ekibi, Claude Code'u gerçekten sürekli geliştirdi. Çeşitli yeni etkileşim biçimleri ve ürün formları eklemek için büyük mühendislik çabaları harcadılar. Claude Code başlangıçta yalnızca bir komut satırı aracıydı, daha sonra masaüstü, mobil, Slack, GitHub gibi farklı senaryolara genişletildi. Ekibin, geliştiricilerin Agent ile iş birliği yapmalarına yardımcı olmak için Plan Modu gibi yeni özellikler denemeleri de devam etti. Ancak Boris'e göre, bunların hepsi artımsal iyileştirmelerdir.

Claude Code'un üst sınırını gerçekten belirleyen, temel modeldir.

Bazı kritik noktalardan bahsetti. Sonnet 4, Opus 4'ten sonra Opus 4.5'e kadar her model yetenek artışı, Claude Code'un performansında doğrudan yansıdı.

Daha sonra sunucu, Claude Code’un kullanım deneyiminin model geliştirimini etkileyip etkilemeyeceğini sordu. Boris’in yanıtı şuydu: Anthropic’te neredeyse herkes, model geliştirenler, ürün geliştirenler dahil olmak üzere, Claude Code’u her gün kullanıyor… Şirket genelinde kullanılıyor.

Bu nedenle özel bir geri bildirim kanalı bulunmamaktadır. Geri bildirim, şirketin günlük işlerinin bir parçasıdır.

Kullanım sırasında araştırmacılar sorunlar tespit eder, model ekibi bu sorunları görür; model yetenekleri geliştirildikten sonra herkes hemen gerçek işlerde değişimi hisseder. Ürün ve model paralel iki çizgi değil, aynı döngü içinde birlikte evrimleşir.

Claude Code, Anthropic'e ne kadar verimlilik kazandırdı?

Boris, AI laboratuvarlarında uzun süre çalıştıkça insanların sorunları üssel artış şeklinde düşünmeye alıştığını söylüyor. Gelir, kullanım miktarı veya model yetenekleri gibi birçok iç göstergenin görünümü aslında üssel eğriler gibi oluyor, bu nedenle değişimleri gözlemlemek için hatta logaritmik ölçekler kullanmaya başlamışlar.

Aynı trend kod üretimi üzerinde de gözlemlenmektedir.

Anthropic'ın daha önce açıkladığı verilere göre, Claude Code şirket içi olarak yaygın olarak kullanılmaya başladığında, her mühendisin ürettiği kod miktarı yaklaşık üç kat arttı. Ancak Boris, bu verilerin artık güncel olmadığını özellikle vurguladı. Gerçek artış bu rakamın çok üzerinde.

Daha ilginç olanı, bu büyümenin şirketin hızla genişlemesi sürecinde gerçekleşmesidir.

Geleneksel deneyime göre, bir şirketin mühendis sayısı arttıkça ortalama verimlilik genellikle düşer. Yeni çalışanlar sistemi öğrenmek zorunda kalırken, deneyimli çalışanlar sorulara cevap vermeye devam eder ve organizasyonel iletişim maliyetleri sürekli artar.

Ancak Boris'un gözlemlediği tam tersiydi. Geçmişte yeni bir mühendisin şirketin iç sistemlerini gerçekten öğrenmesi haftalar sürebiliyordu. Şimdi bu süreç genellikle yalnızca iki gün sürüyor.

Neden, eğitim sisteminde devrim niteliğinde bir değişiklik olmasından değil, herkesin Claude’a doğrudan sormaya alışkın olmasındandır. Yeni gelenlerin veritabanının nasıl sorgulanacağını bilmelerine gerek yoktur. Hatta kime danışmaları gerektiğini bile bilmelerine gerek yoktur. Anthropic içinde, biri “veritabanı nasıl sorgulanır?” diye sorduğunda, sıkça verilen cevap şudur: “Claude’u açın ve Claude veritabanını sorgulasın.” Önceki zamanlarda deneyimli mühendislerin sahip olması gereken gizli bilgiler, artık Agentlara aktarılıyor. Boris’e göre, bu belki de en önemli değişimdir.

Claude Code, yalnızca kod oluşturma hızını değil, kurumsal bilgi aktarım maliyetlerini giderek azaltmaktadır. Geçmişte şirketler, bilginin aktarılmasını katmanlı bir şekilde öğrenme ve rehberlik yoluyla gerçekleştirmekteydi. Şimdi ise giderek daha fazla bilgi, doğrudan modele entegre edilmektedir.

Delikli kağıt banttan Vibe Coding'a kadar, insanlar sadece programlama soyutlama seviyesini yeniden yükselttiler

Claude Code o kadar güçlüyse, Anthropic'ın yeni işe aldığı mühendisler hâlâ kod mu yazıyor? Sunucu bu soruyu sorduğunda, tartışma hemen "kod yazmak"ın ne olduğunu nasıl tanımladığınıza dönüştü.

Boris'a göre, yazılım mühendisliğinin gelişim tarihi, temelde soyutlama düzeyini sürekli artırmanın tarihidir.

Babasının babası, Sovyet döneminde delikli kartlarla programlama yapıyordu. O dönemde, programcılar kağıt kartlara delik açıp sonuçları beklemek için kartları bilgisayara veriyorlardı. Daha sonra montaj dili ortaya çıktı. Sonra Fortran, Cobol geldi. Ardından Java, Python, JavaScript. Her soyutlama seviyesi yükseldiğinde, bazıları bunun gerçek programlama olmadığını düşünüyordu. Montaj yazanlar, yüksek seviyeli diller yazanlara bakış açısıyla yaklaşıyordu, C yazanlar Python’u çok basit buluyordu. Boris ise bugünün yaşandığı şeyin temelde aynı olduğunu düşünüyor. İnsanlar sadece programlama soyutlama seviyesini yeniden yükseltiyorlar.

Geçen yılki çalışma sürecini anlattı. Başlangıçta, çoğu geliştirici gibi: IDE'yi açtı, kod yazdı, ara sıra otomatik tamamlamayı kullandı—bu geleneksel yazılım geliştirme yöntemiydi.

Claude Code ortaya çıktıktan sonra çalışma yöntemi, Claude'ye ihtiyaçları tanıtmak, Claude'nin kod yazmasını sağlamak ve kendisinin kontrolü ve düzeltmeleri yapması şeklinde değişti. Bu aşamada insan hâlâ modeli doğrudan yönlendiriyordu; sadece kod model tarafından oluşturuluyordu. Ancak Boris, bunun aslında geçici bir aşama olduğunu düşünüyor.

Gerçekten ilginç değişiklikler son zamanlarda gerçekleşti. Dediki: Şimdi Claude’ı doğrudan yönlendirmiyorum. Çalışmam tamamen başka bir forma dönüştü. Farklı otomatik süreçler ve döngüler yazıyorum. Bu döngüler, Claude’a sorular sormaktan, görevleri parçalamaktan, bağlamı yönetmekten ve birden fazla Claude örneği arasındaki işbirliğini koordine etmekten sorumlu.

Başka bir deyişle, geçmişte insanlar Claude’a talimat veriyordu. Şimdi ise programlar onun yerine Claude’a talimat veriyor. Ve işi, bu otomatik çalışan sistemleri tasarlamak haline geldi. Çok kısa bir ifadeyle özetliyor: İşim artık Loops yazmak oldu.

Boris, kodu sadece Claude'a dışarıya vermiyor, aynı zamanda "Claude ile iletişim kurma" işlemini de otomatikleştiriyor. Bu, artık tanıdık Copilot modeli değil; daha çok birden fazla Agent'in sürekli çalışan bir sistemine benziyor.

Boris, geçen yıl Kasım'da IDE'sini bile kaldırdığını söyledi. Bu, sembolik bir tutum değil, bir ay boyunca IDE'yi hiç açmadığını fark ettiğinden dolayıydı. Tamamen kullanmadığı için doğal olarak kaldırdı. O dönemde, genellikle beş ila on tane Claude örneğini aynı anda çalıştırmaktaydı; farklı Claude'lar farklı görevleri üstlenirken, o süreç boyunca genel denetimi yapmaktaydı.

Mühendisler kod yazmıyorsa, istihdamda neye bakılır?

Bu sırada sunucu ilginç bir soru sordu: Bugün bir mühendis Anthropic'e katılmak isteseydi, Anthropic onu nasıl değerlendirecekti? Ya da daha az kod yazılan bir dünyada şirketler tam olarak hangi tür insanları arıyor?

Boris'un cevabı, ardından organizasyon yapısı üzerine yapılan tartışmaya neredeyse doğrudan yol açtı. O, Claude Code ekibinin en çok sevdiği türün aslında genel uzmanlar olduğunu söyledi.

Nedeni basit: Geçmişteki yazılım organizasyonlarında çok net bir iş bölümü vardı — kullanıcı araştırmacıları kullanıcıları anlamakla, tasarımcılar ürün tasarımıyla, ürün yöneticileri ihtiyaç planlamayla, mühendisler ise fonksiyonların gerçekleştirilmesiyle görevliydi ve herkes kendi bölümünde çalışıyordu, bir akış hattı gibi.

Ancak Claude Code ekibi, son altı ayda bu bölüşümün hızla dağıldığını fark etti. Ekibin her mühendisi, neredeyse her gün mühendislik görevlerinin dışına çıkan çeşitli işler yapıyor. Kimi doğrudan kullanıcılarla iletişim kuruyor, kimi etkileşimleri tasarlıyor, kimi veri çekiyor, veri analizi yapıyor, dashboard oluşturuyor. Kimse yalnızca dar bir aşamada değil, tüm süreçte çalışıyor.

Boris, daha uç bir örnek daha verdi: Anthropic'in tasarımcıları da kod yazıyor, maliyet çalışanları da kod yazıyor. Satya Nadella, bu rolü «Builder» olarak adlandırıyor. Bu ifade, gerçek sınırın «kod yazabiliyor musunuz?» değil, «bir fikri gerçekliğe dönüştürebiliyor musunuz?» olması nedeniyle «mühendis»den daha doğru olabilir.

Boris’un bakış açısından, AI programcıları basitçe yerine geçmiyor; gerçek değişim, bilgi ile uygulama arasındaki ilişkiyi dönüştürüyor. Geçmişte bir kişinin birden fazla rolü aynı anda üstlenememesinin büyük ölçüde nedeni öğrenme maliyetinin yüksek olmasıydı. Şimdi ise modeller, bu yetenekler arasındaki geçiş maliyetini sürekli olarak düşürüyor. Bu nedenle geleceğin en avantajlı kişileri, belirli bir alanda en derin uzmanlar olmayabilir; bunun yerine, farklı alanlar arasında hızlıca geçiş yapabilen ve sürekli olarak kaynakları entegre edebilen kişiler olabilir.

Bu, Boris'un şu görüşüne neden oluyor: Genelcilerin altın çağına giriyoruz. Birçok şey yapmaya istekli olanlar için, şimdi tarihin en iyi zamanı olabilir.

Teknik Üyelik Üyesi bir pazarlama hilesi değil, geleceğin bir öncüsüdür.

Sunucu konuyu ürüne değil, kültüre ve organizasyon tasarımına çevirdi. Boris'in unvanının "Ürün Direktörü" veya "Mühendislik Direktörü" olmadığını, bunun yerine "Teknik Çalışan Üyesi" olduğunu ve Anthropic'te birçok kişinin bu unvana sahip olduğunu fark etti. Şunu sordu: Bunun avantajları nelerdir? Dezavantajları var mı?

Boris çok samimi. En kötü şeyin, Slack'te birine MTS unvanıyla mesaj gönderip, bu kişinin tasarımcı, mühendis mi yoksa yönetici olduğunu ve tam olarak hangi projede çalıştığını hiç bilmediğin olduğunu söyledi. Ancak bu unvanı çok seviyordu.

Meta'daki deneyimlerini hatırladı. Meta'daki tüm yazılım mühendislerinin tek bir unvanı vardı: Yazılım Mühendisi; senior ya da principal gibi seviyeler yoktu. Başlangıçta bunu tam olarak anlamadı, ancak daha sonra bunun aslında bir kültürel tasarım olduğunu fark etti. Birine "üst düzey" unvanı verirsen, diğerleri saygıdan dolayı kötü fikirlerini eleştirmekten çekinir. Ancak herkesi görünürde eşit bir alanda tutmak, deneyime değil fikirlere dayalı bir rekabet zorunluluğu yaratır.

Elbette, o, rütbenin unvanın kaybolmasıyla gerçekten kaybolmayacağını kabul ediyor. Birinin L7 olduğunu biliyorsunuz, sadece unvan yazılmamıştır. Ancak ilginç olan, çoğu zaman gerçekten bilmiyorsunuz.

Facebook'ta L4 mühendisi olarak çalışırken bir hikâye anlattı. Bir fikri oldu, doğrudan bağlantıdan sorumlu VP'ye gitti ve şunu dedi: "Bu benim fikrim, beraber yapalım." O VP, onun hangi seviyede olduğunu bilmiyordu. Başka bir VP'ye daha gitti, ama yine başarısız oldu. Üçüncü denemede başarılı oldu. Takım kurdu ve ürün geliştirmeye başladı.

Boris, Claude Code ekibinde her gün aynı şeyi görüyor. 20 veya 30 yıllık deneyime sahip deneyimli mühendislerin, artık geçerli olmayan eski alışkanlıkları bırakmak için aylar harcadığını görüyor. Öte yandan, yeni mezun bir üniversite öğrencisi ekibe katıldığında, gençlerin doğal olarak model tabanlı düşünme biçimini kullanarak Claude Code'u daha iyi nasıl kullanacağını ona öğretebiliyor.

Her yeni model çıktığında herkes yeniden kalibre olmalı. Bu dönemde deneyim doğrusal olarak birikmiyor, bazen borç haline bile geliyor.

Boris'a göre, Technical Staff Üyesi gibi belirsiz görünen unvan, yıl sonuna kadar mühendisler, PM'ler, tasarımcılar ve kullanıcı araştırmacıları arasındaki sınırların neredeyse kaybolacağı yaklaşan bir gerçekliğin öncüsüdür. Bu değişimi pasif olarak kabulmek yerine, herkesi aynı rol olan Builder olarak öne çıkarmak için unvanları kullanmak daha iyidir.

Tüm kuruculara önerimiz: Daha az kişi istihdam edin, daha fazla token yayınlayın.

Sunucu, Boris'a Anthropic'un bakış açısıyla 2026 yılının sonuna kadar organizasyonun nasıl bir tutum benimsemesi gerektiğini önermesini istiyor.

Boris'un ilk cümlesi bir gülümsemeyle başlıyor: "Herkese mümkün olduğunca çok token verin." Tam olarak黃仁勳'un ünlü sözü gibi: "Ne kadar çok alırsanız, o kadar çok tasarruf edersiniz."

Bu bir şaka değil. Ciddiye alıyor. Verdiği özel öneriler iki şey:

Birinci olarak, token sayısını mümkün olduğunca artırarak herkesin çılgınca denemelerini sağlayın.

İkinci olarak, her proje için kasıtlı olarak "daha az kişi" atanır. Bir projenin dört mühendis gerektirdiğini düşünüyorsanız, sadece iki kişiyi atayın ve onlara büyük miktarda token verin; kendi başlarına çözüm bulmaları için. Göreceksiniz ki, büyük olasılıkla gerçekten başarabilecekler. Otomatikleştirilebilecek her şeyi otomatikleştirecekler ve otomatikleştirme nedeniyle bir sonraki sefer daha hızlı ve daha ucuz yapacaklar. Bu, bileşik faiz etkisidir.

Sunucu, bu öneriyi çok net bir şekilde özetledi: Daha az insana, bütçeyi insan maaşlarından tokenlere taşıyın. Bu, başlangıç maliyetinizi artırır ama sürekli maliyetlerinizi büyük ölçüde azaltır. Pre‑compiling gibi — kirli ve zor işleri bir kez yaparsınız, sonraki her tekrar neredeyse ücretsiz olur.

Boris tamamen katıldığını söyledi. Sunucu daha da keskin bir soru sordu: Geçmişte insanlar kendi disiplinlerine çok gurur duyardı. PM'ler kendi yazdığı ürün yazılarına, tasarımcılar kendi zarif portföylerine gurur duyardı. 12 ay içinde herkes, "Ben biriyim" kimlik algısından vazgeçip, "esnek, token tüketen bir çanta" mı olacak?

Boris şunu söylüyor: «Biraz farklı ifadeler kullanabilirim, ama... evet, neredeyse tam olarak böyle.»

Tad da model tarafından yenebilir mi? Sonunda sadece «değerler» kalır

Sunucu, daha önce Anthropic'ın diğer bir üyesi Jared ile konuştuğu bir konuyu hatırlattı ve Boris'in görüşünü öğrenmek istedi: “Taste” (tat) kavramını nasıl anlıyorsunuz?

Boris'un cevabı çok samimi. Programlama konusunda bir "özel zevke" sahip olduğunda her seferinde yanlış çıktığını söylüyor.

Önceden fonksiyonel programlamaya büyük bir ilgisi vardı, Haskell, Scala gibi dillere bayılırdı. Claude Code'un erken kod deposunda, class kullanmamak ve sadece function kullanmak kuralı koydu. Hafta sonu mühendisler, class içeren kodları gizlice gönderir, pazartesi günü onun tarafından reddedilirdi. Daha sonra model büyük ölçekli kod yazmaya başladı ve model doğrudan class yazdı. Uzun bir süre baktıktan sonra sonunda şöyle dedi: Tamam, belki de model haklı. Bu tutkum belki de hiçbir anlam ifade etmiyordu; iş sonucu elde edildi, daha hızlı oldu ve kod da kötü değil.

Daha cesur bir çıkarım yaptı. Şimdi herkes "ürün lezzeti son alpha" diyor. Ancak o, bu alpha'nın da hızla kaybolduğunu düşünüyor.

Şu anda yüzlerce Claude örneği aynı anda çalışıyor. Bazıları Twitter geri bildirimlerini tarıyor, bazıları GitHub sorunlarını inceliyor, bazıları Slack’i izliyor ve sonraki aşama için hangi özellikleri geliştirmesi gerektiğini kendi kendine analiz ediyor. Şu an için çoğu fikir kötü, ancak yaklaşık %20’si iyi. Ancak bir sonraki model geldiğinde ve 3 ila 6 ay geçtiğinde, çoğu fikir iyi olabilir.

Sunucu tekrar sordu: Peki insanların nihayetinde hangi benzersiz özellikleri kalır? Modelin asla yapamayacağı bir şey var mı?

Boris bir düşündü ve dedi ki: değerler.

O, sonunda modeli öğreteceğimiz şeyin, çocuklara öğrettiklerimizle aynı şey olduğunu söyledi: iyi bir varlık olmak nasıl yapılır. Sadece şeyleri doğru yapmak değil, doğru şeyleri yapmak nasıl yapılır.