Birçoğunuz gibi biz de yapay zeka ve web'in geleceği hakkında çok sayıda sohbet ettik. Çok fazla bilgi kirliliği var ve web geliştiriciler olarak tam olarak ne bilmemiz gerektiğini anlamak zor.
Web, ekibimizden çok daha büyük bir yer. Bu nedenle, yapay zeka hakkında ne düşündüğünüzü, neler öğrenmek istediğinizi ve bu yeni teknolojilerle neler yapmak istediğinizi anlamak istedik. Bu sayede, gürültüyü aşmanıza yardımcı olacak içerikleri size en iyi şekilde sunabiliriz.
Son birkaç ay içinde, web uzmanlarıyla görüşerek mevcut durumu ve yapay zeka hakkındaki düşüncelerinizi anlamaya çalıştık. Elbette herkesle her şey hakkında konuşamayız. Web Google Developer Experts de dahil olmak üzere web geliştiricilerle, geliştiricilerin kullanıcıya yönelik özellikler sunmak ve günlük iş akışlarında üretkenliği artırmak için yapay zekayı nasıl kullandığına odaklanan kısa bir görüşme yaptık.
Öğrendiklerimizin web'deki diğer kullanıcılar için de geçerli olabileceğini düşünüyoruz. Ayrıca, topluluğun öğrendiklerimizi duymak isteyebileceğini düşündük.
Bu geri bildirimi, web geliştirme ortamıyla ilgili diğer araştırmalarla birlikte değerlendirerek yeni yapay zeka koleksiyonumuzu oluşturduk. Bu koleksiyonda, web geliştiricilere yönelik genel bakışlar, codelab'ler ve demolar ile web'deki yapay zeka araçları ve modelleri hakkında düşünmenize yardımcı olacak diğer kaynakları bulabilirsiniz.
Üstelik bu daha başlangıç. Önümüzdeki aylarda bizden çok daha fazla içerik göreceksiniz.
Üretken yapay zeka ile daha fazla üretkenlik
Web geliştiricilerin, üretken yapay zekadan yararlanarak verimliliklerini artırmak ve yeni teknolojiler öğrenmek ya da web geliştirme ile ilgili sorularına yanıt bulmak için sohbet botlarıyla etkileşim kurmak istediğini fark ettik.
Görüştüğümüz geliştiriciler, iş veya kişisel projeler için günlük iş akışlarında yapay zekayı kullanıyor ya da yapay zekayı kullanan birilerini tanıyor.
Kod üretme
Sizden aldığımız geri bildirimlere göre Gemini ve Copilot gibi kod oluşturma araçları; standart birim testleri, temel otomatik tamamlama (ne yazacağınızı biliyorsunuz ancak yazmanız gerekiyor) ve kod tabanı hakkında kapsamlı bilgi gerektirmeyen daha basit işlevler için harika. Bu araçlar, belirli bir projenin geniş bağlamını gerektiren daha karmaşık, algoritmik kod ve işlevler yazarken daha az kullanışlıdır.
Daha kıdemli geliştiriciler, kod kopyalama ve uzun vadeli sürdürülebilirlik ile ilgili sorunlar da dahil olmak üzere kod tabanlarının uzun vadeli kalitesi konusunda endişelerini dile getirdi. Bazı kullanıcılar, daha az deneyimli ekip üyelerinin hataları tespit edemeyeceğinden veya üretken yapay zeka araçları tarafından üretilen kodu nasıl doğru şekilde doğrulayacağını bilemeyeceğinden endişeleniyordu.
Geliştiriciler, erişilebilir bileşenler yazma gibi belirli alan bilgisi gerektiren kullanım alanlarının, denedikleri kod oluşturma araçları tarafından henüz doğru şekilde desteklenmediğini de paylaştı.
LLM'lerle öğrenme
Birçok geliştiricinin, yazılım geliştirme kavramlarını öğrenmek için ChatGPT ve Gemini'ı kullandığını gördük. Örneğin, büyük dil modelinden (LLM) bir sıralama algoritmasının nasıl çalıştığını açıklamasını isteme, farklı programlama dillerini öğrenme veya bilgi eksikliklerini kapatma gibi.
LLM'lerin, soru ve yanıtların hızlı etkileşimi sayesinde harika bir deneyim sunduğunu, yapay zekanın sorulan soruları eleştirmeden yalnızca ihtiyaç duyulan yanıtı verdiğini düşünüyorsunuz.
Bir kez daha, daha az deneyimli geliştiricilerle ilgili bir endişe var. Bu geliştiricilerin, modelin halüsinasyon gördüğü ve yanlış yanıtlar oluşturduğu durumları yakalamak için minimum düzeyde bilgiye sahip olması gerekir.
İşletme açısından fikri mülkiyetin korunması
Görüştüğümüz geliştiricilerin çoğu, şirketlerinin henüz geliştiricilerin üretkenliğini artırmak için üretken yapay zekayı kullanmasıyla ilgili politikaları olmadığını söyledi. Üretken yapay zeka araçlarının kullanımı genellikle bu araçlarla denemeler yapan geliştiriciler tarafından yönlendirilir.
"Şirketim genellikle yapay zekanın ne anlama geldiğini yanlış anlıyor, bu nedenle doğru politikalar oluşturmuyor."
Ancak bu tür bir politikası olan işletmeler, şirketin fikri mülkiyetlerinin (IP) üçüncü taraflara sızdırılmasıyla ilgili endişeler nedeniyle kullanımı genellikle engeller. Verilerin nasıl kullanıldığını ve olası riskleri anlamak için bu araçların arkasındaki şirketlerle doğrudan iletişime geçildikten sonra bu tür politikaların değiştirildiği durumlar olmuştur.
Veri korumayı sağlamaya yönelik kurumsal hesaplar ve iş ortaklıkları sayesinde işletmelerin geliştirici kullanımını teşvik etme olasılığı daha yüksektir.
Kullanıcıya yönelik ürün özelliklerinde üretken yapay zeka
Ürün tarafında, "Yapay Zeka / Makine Öğrenimi" terimiyle istem oluşturduğumuzda yanıtın genellikle üretken yapay zekaya odaklanması bizim için sürpriz olmadı. Geliştiriciler, kullanıcı deneyimini iyileştirmek için üretken yapay zekanın nasıl kullanılabileceğini merak ediyor ancak bu deneyimlerin nasıl olacağı ve bunları üretimde sunmak için hangi araçların kullanılabileceği konusunda emin değiller.
Ürünlerine üretken yapay zeka özellikleri ekleyen veya eklemekte olan geliştiriciler için üretken yapay zekayı kullanarak kullanıcı sorularını yanıtlama (chatbot'lar veya tek seferlik arayüzlerle) en yaygın kullanım alanıdır.
Çıktı kalitesi, sizden aldığımız en önemli geri bildirimlerden biri. Özellikle geliştiriciler, yanıtların doğru olmasını sağlamayı ve LLM'nin amaçlanan hedefle alakasız içerik oluşturmasını önlemeyi amaçlar. Bu durum, özellikle LLM'nin çıktısı doğrudan kullanıcıya yönelik olduğunda (ör. chatbot) geçerlidir.
"Yapay zekayla oluşturulan demolar inanılmaz. Projemin demosunu her yaptığımda çıktı tamamen farklı oluyor."
Çok çeşitli istemler için üretken yapay zeka çıkışlarını doğrulamak üzere test paketleri oluşturmak için çok çaba harcıyorsunuz ancak yanıtları test etmenin veya izlemenin net ve yerleşik bir yolu yok. Değerlendirme çalışmalarının çoğu manuel olarak yapılır. Birçok geliştirici, deterministik olmayan çıkışları işlemeye yeni başlamıştır. Topluluk olarak, henüz bu tür içeriklerle iyi çalışan sistemler geliştirmedik.
Üretken yapay zeka modeli çalıştırmanın maliyeti de önemli bir endişe kaynağıdır ve geliştiriciler, kullanıcıları için maliyeti faydalarıyla karşılaştırarak dikkatli bir şekilde değerlendirir.
Standart ve özelleştirilmiş modeller
Konuştuğumuz geliştiriciler genellikle hazır modelleri ve API'leri kullanmayı tercih ediyor. Bu, pazara sunma süresini ve sınırlı olan mühendislik süresi ile bilgisinin kullanımını optimize eder.
"Web geliştirme alanında çalışmaya devam etmek istiyorum. Makine öğrenimi mühendisi olmak istemiyorum."
Geliştiriciler, Retrieve Augment-Generate (RAG) ve ince ayar gibi gelişmiş tekniklerin farkında olup bu tekniklerde potansiyel değer görse de siz daha çok çalışmalarının web geliştirme yönüne odaklanmayı tercih ediyorsunuz. Sonuç olarak, varsayılan araçları kullanmayı veya kullanım alanları için optimize edilmiş modeller üretmek üzere diğer ekiplere güvenmeyi tercih ediyorsunuz.
Gizlilik ve güvenlik endişeleri
Gizlilik ve güvenlik, özellikle tıp sektörü gibi katı veri şartlarına sahip dikey sektörlerde en büyük endişe kaynağıydı. Cihaz üzerinde yapay zeka, bu kullanım alanlarını ele almak için önemli olabilir ancak bu alan büyük ölçüde keşfedilmemiştir.
Kullanıcı verilerinin bulut API'leri aracılığıyla daha fazla üçüncü tarafa sunulması endişe vericidir. Birçok geliştirici, olası gizlilik ve güvenlik sorunlarını azaltmak için cihaz üzerinde makine öğrenimi veya üretken yapay zekanın değerini görmektedir.
Web geliştiricileri için yapay zeka
Yapay zeka her yerde ve inanılmaz bir hızla gelişiyor. Nasıl güncel kalabilir, mevcut araçları ve modelleri dahil edebilir veya ihtiyaçlarımıza en uygun yeni modeller üretmek için makine öğrenimi mühendisleriyle birlikte çalışabiliriz?
Sizden öğrendiklerimiz doğrultusunda, web geliştiriciler için yapay zeka ile ilgili rehberlik üzerinde çalışıyoruz. Mevcut araçları, modelleri ve API'leri kullanarak yapay zeka kavramlarını yüksek düzeyde anlamanıza, üretken yapay zekayı verimlilik artışı için kullanma fırsatlarını keşfetmenize ve yapay zekayı kullanarak keyifli kullanıcı deneyimleri oluşturmanıza yardımcı olmayı amaçlıyoruz. Yapay zeka koleksiyonumuza daha fazla içerik eklemeye devam edeceğiz.
Çoğu web geliştiricisi en iyi yaptığı işe (web geliştirme) odaklanmayı tercih etse de daha derine inmek isteyenlerin web geliştiricilerinin ihtiyaç duyduğu araçları, modelleri ve API'leri oluşturmasını öneririz. Görüşlerinizi almak ve başarıya ulaşmanıza nasıl yardımcı olabileceğimizi öğrenmek istiyoruz.
Yapay zeka, hızlı gelişen bir alandır. Bu nedenle, değişiklikler oldukça toplulukla etkileşim kurmaya, daha fazla sohbet ve anket yapmaya devam edeceğiz. Bizimle görüşmek isterseniz ekibimizle çalışma saatleri için randevu alın.