Son iki yılda, üretken yapay zekanın ortaya çıkışı, hem profesyonel hem de profesyonel olmayan milyonlarca insanın programlamaya yaklaşım şeklini değiştirdi. ChatGPT, Claude veya Google Gemini'nin arkasındaki LLM modellerinin, doğal bir dil isteğini koda dönüştürmede, karmaşık uygulamalar veya web sitelerini sıfırdan oluşturmada özellikle etkili olduğu kanıtlanmıştır. Modellerin bu kapasitesi, onları geliştiren şirketleri, daha deneyimli olanların da komut satırından kullanabileceği veya Visual Studio gibi favori editörlerine entegre edebileceği Claude Code veya GPT Codex gibi programcılara özel olarak ayrılmış sürümler oluşturmaya itmiştir.İsmin kökeni
Programlama için üretken yapay zeka kullanma uygulaması o kadar yaygın ki, bir isim bile kazandı: titreşim kodlaması. Tesla'da geçmişi olan ve OpenAI'nin kurucu ortağı olan yazılım mühendisi Andrej Karpathy tarafından icat edilen terim, şimdiden sözlüğe girdi: Collins bunu yılın ismi seçti. İtalyanca'daki birebir çevirisi “titreşimle programlama”dır, ancak biz “duyumla programlamayı” daha çok seviyoruz. Vibe kodlama sayesinde geliştirici, programlama dillerini ve yapılarını ayrıntılı olarak bilmek yerine, yalnızca modelle konuşabilir ve oluşturulacak uygulamayı, çözülecek hataları, uygulanacak işlevleri tanımlayabilir.
Vibe için yazılım kodlama
Programlama alanında modelleri etkili bir şekilde kullanmak için Cursor, Windsurf veya Google Antigravity gibi çeşitli gelişmiş çözümler vardır: bu yazılımlar, programcının farklı modellere erişebileceği ve yapay zekayı gerçek “aracılar” olarak yönetebileceği bir IDE (entegre geliştirme ortamı) sunar. Programa dosya sistemine veya kod tabanlarına erişim sağlayan şablonlar, basit kullanıcı onayıyla dosyalar oluşturabilir ve kaldırabilir, program yapılarını yönetebilir veya kodu derleyebilir.
Uygulamada, titreşim kodlaması ChatGPT veya Midjourney'de metin ve görsel oluşturmaya benzer şekilde çalışır. Ancak temel bir farkla: Tatmin edici sonuçların elde edilmesinde önceki programlama bilgisi, illüstrasyonlar veya makaleler oluşturmaktan çok daha önemli bir rol oynar. Kullanılan dilin programlama ilkelerini ve standart uygulamalarını bilmek, uygulamayı uygun şekilde tanımlamaya, istekleri daha iyi yapılandırmaya ve her şeyden önce yapay zeka yaklaşımının mantıklı olup olmadığını veya işe yaramıyorsa sadece zamanımızı boşa harcadığını anlamaya yardımcı olur.
Heyecandan heyecana
Sonuçta, diğer tüm yapay zeka uygulamaları gibi, titreşim kodlama da İngilizce konuşanların “hype” olarak tanımladığı şeye tabidir; bu terim bize göre yılın kelimesi olarak çok daha uygundur. Temel olarak “duyuma göre programlama” inanılmaz ve şaşırtıcı sonuçlar veriyorsa da, yine de bazı sınırlamaları vardır. Elimizdeki modellerin iyi bilinen bir bağlam sorunu var: Talimat zinciri çok uzarsa, yapay zeka yol boyunca parçaları unutma eğiliminde olur: örneğin, yeni hatalara neden olabilir veya kodun yeni bir bölümünü yeniden yazmaya veya düzeltmeye çalışarak zaten çözülmüş olan hataları tekrarlayabilir. Ve halüsinasyon sıkıntısı da yok: Yapay zeka genellikle belirli bir işlemi gerçekleştirebileceğine inanıyor, ancak gerçekte tamamen farklı bir şey yapan kod yazıyor. Diğer durumlarda, iyi bir programcının yaratıcılığından ve yanal düşüncesinden yoksun olarak basit hataları son derece karmaşık çözümlerle çözmeye çalışır. Yaratıcı çözümler ve daha fazla insan katılımıyla kısmen aşılabilen bu hususa rağmen, titreşim kodlaması ve daha genel olarak yapay zeka destekli programlama, özellikle uzman geliştiriciler için geliştirme sürelerini zaten büyük ölçüde azalttı. Bu nedenle neredeyse tüm büyük teknoloji şirketleri yapay zeka tarafından yazılan kodlarla ilgili sayısız iddiada bulundu. Google CEO'su birkaç ay önce şirketteki kodları yüzde 30'dan fazlasının artık doğrudan yapay zeka tarafından yazıldığını ve Microsoft'un da benzer rakamları açıkladığını söylemişti.
Teknolojik borç
Öte yandan Anthropic'in CEO'su Dario Amodei, yılın başında 2025 yılı sonuna kadar kodun en az %90'ının yapay zeka tarafından yazılacağına karar vermişti: benzer bir sonuçtan çok uzaktayız. Ve neyse ki söylemek gerekir. Bir yandan, büyük şirketlerin yatırımcılara, en pahalı iş gücünü (programcılar) yapay zeka ile profesyonel olarak değiştirmeye hazır olduklarını göstermeleri gerekiyor. Ancak diğer yandan, çok kısa gelişme süreleri göz önüne alındığında, çözülmesi zor olacak devasa bir teknolojik borç yaratabilecek bir teknolojinin sınırlarının da farkındalar. Yapay zeka tarafından geliştirilen çözümleri uygun gözetim ve inceleme olmaksızın üretime zorlamak, kod tabanının genel kalitesini bozabilir. Titreşim kodlamasıyla oluşturulan ve olduğu gibi onaylanan her çözüm, sistemin ne yaptığını ve nasıl yaptığını gerçekten kimsenin bilmediği noktaya kadar, diğer kara kutulara bağlanan etkili bir kara kutudur. Mesleği mahkemeye programlamaktan yapay zeka tarafından oluşturulan kodu incelemeye kaydırmak, soruna olası bir çözüm olabilir, ancak bir yapay zekanın kısa sürede üretebileceği kod miktarı çok büyüktür. Ve böylece kalite kontrol, ne yaptığını bilen programcıların normal kullanımından daha fazla kaynak tüketen devasa bir girişim haline gelir.
Güvenlik sorunu
Ve sonra güvenlik sorunu var. Örneğin, birkaç gün önce Google'ın titreşim kodlamaya yönelik IDE'si Google Antigravity'nin hassas verilerin yetkisiz aktarımıyla ilgili bir sorunu olduğu haberi çıkmıştı. Kısacası, geçici olarak değiştirilmiş bir çevrimiçi kılavuz, Gemini'yi kullanıcının çalışma alanından kimlik bilgilerini ve kod bölümlerini toplamaya ve ardından bunları tarayıcıyı açabilen bir alt aracı aracılığıyla kötü amaçlı bir siteye göndermeye zorlayabilir. Sonuçta, titreşim kodlamanın geniş ölçekte gerçek uygulanabilirliği henüz doğrulanmayı bekliyor ve yapay zeka ile ilgili herhangi bir vaatte olduğu gibi, somut sonuçlar ile kaçınılmaz bir başarıyı göstermekle ilgilenenlerin abartılı beyanları arasında dikkatli bir şekilde ayrım yapmak gerekiyor. Yapısal düşünme ve gerçek yazılım mühendisliği şimdilik, sağlam ve karmaşık sistemlerin nasıl tasarlanacağını bilen, kendilerini yeterli denetim olmadan anında üretilen çözümlerle sınırlamayan insan uzmanların ayrıcalığı olmaya devam ediyor.
Hobiler için Vibe kodlaması
Aynı zamanda, yapay zeka ile programlamanın şimdiye kadar hiç olmadığı kadar çok sayıda geliştiricinin erişebileceği açıktır. Zaman veya beceri eksikliği nedeniyle asla gerçekleştirilemeyecek kişisel projeler için, programlamanın yalnızca temel temellerini öğrenerek bir uygulama veya site oluşturmanın basit ve düşük maliyetli bir yolu olabilir. Bu, Linux çekirdeği gibi yapılara uygulanmadığı sürece titreşim kodlamaya olumlu yaklaşan Linus Torvalds'ın pozisyonudur. Açık Kaynak işletim sisteminin babası yakın tarihli bir röportajda “Yapay zeka yalnızca başka bir araçtır. Derleyiciler bizi makine kodunu elle yazmaktan kurtardı, ancak programcıları ortadan kaldırmadılar” dedi. “Günümüzün bilgisayarları, benim zamanımda dergilerden kod kopyaladığımız zamandan çok daha karmaşık. Vibe kodlama, sıradan insanların bilgisayarlarını erişemeyecekleri araçlarla programlamalarına yardımcı olabilir. Ancak yazılım bakımı açısından bu berbat bir fikir. Şahsen ben yapay zekanın herkesin sürekli olarak konuştuğu abartılı bir abartı değil, normal günlük gerçeklik olduğu zamanı bekliyorum.”
Rehber
Chatgpt ve Chatpgt var, hangisi neyi yapmak için kullanılacak?
kaydeden Giuditta Mosca
Bir yanıt yazın