Birçoğunuz gibi biz de yapay zeka ve web'in geleceği hakkında çok sayıda görüşme yaptık. Çok fazla gürültü 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, ne öğrenmek istediğinizi ve bu yeni teknolojilerle neler yapmak istediğinizi anlamak istedik. Bu sayede, o gürültüyü aşmanıza yardımcı olacak içerikleri size en iyi şekilde sunabiliriz.
Son birkaç ay içinde, web uzmanlarıyla görüşerek mevcut durumu ve yapay zeka hakkındaki düşüncelerinizi öğrendik. Elbette herkesle her şey hakkında konuşamayız. Web Google Developer Uzmanları de dahil olmak üzere web geliştiricilerle, geliştiricilerin kullanıcılara 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 geliştiricilerin kullandığı araçlar ve teknolojilerle 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 haber alacaksınız.
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 oluşturma
Sizden öğrendiğimize 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 bir 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 bir dil modelinden (LLM) sıralama algoritmasının nasıl çalıştığını açıklamasını isteme, farklı programlama dillerini öğrenme veya bilgi eksikliklerini kapatma gibi.
LLM'lerin, soru ve yanıtların hızlı etkileşimi sayesinde ve yapay zeka sorulan soruları eleştirmeyip yalnızca ihtiyaç duyulan yanıtı verdiği için harika bir deneyim sunduğunu düşünüyorsunuz.
Bir kez daha, daha az deneyimli geliştiricilerle ilgili bir endişe var. Bu geliştiricilerin, modelin halüsinasyon gördüğü ve yanlış yanıtlar ürettiği 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 politikası olan işletmeler, şirketin fikri mülkiyetlerinin (IP) üçüncü taraflara sızdırılmasıyla ilgili endişeler nedeniyle bu tür kullanımları 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 kullanıcı sorularını yanıtlamak üzere üretken yapay zekayı kullanmak (chatbot'lar veya tek seferlik arayüzlerle) en yaygın kullanım alanıdır.
Çıktı kalitesi, sizden aldığımız geri bildirimlerde en çok dile getirilen konu oldu. 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 zeka ile yapılan demolar çok etkileyici. 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 alışkın değildir. Topluluk olarak, henüz bu tür içeriklerle iyi çalışan sistemler geliştirmedik.
Üretken yapay zeka modelini 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 kullanma eğilimindeydi. 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 ileri tekniklerin farkında olup bu tekniklerde potansiyel değer görse de siz daha çok çalışmalarının web geliştirme yönüne odaklanmak istiyorsunuz. Sonuç olarak, varsayılan araçları kullanmayı veya diğer ekiplerin kullanım alanları için optimize edilmiş modeller üretmesini tercih edersiniz.
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 hakkında rehberlik hazırlıyoruz. Mevcut araçları, modelleri ve API'leri kullanarak yapay zeka kavramlarını genel hatlarıyla 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 ekledikçe tekrar göz atmaya devam edin.
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. Sizden haber 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 ofis saatleri planlayın.