Birçoğunuz gibi biz de yapay zeka (AI) ve web'in geleceği hakkında çokça sohbet ediyoruz. Ortada çok fazla bilgi var ve web geliştiricileri olarak tam olarak neleri bilmemiz gerektiğini bilmekte zorlanıyoruz.
Web, ekibimizden çok daha büyük. Bu nedenle yapay zeka hakkındaki düşüncelerinizi, ne öğrenmeyi umduğunuzu ve bu yeni çıkan teknolojilerle ne yapmak istediğinizi anlamak istedik. Bu şekilde, bu kalabalığın arasından sıyrılacak içerikleri size en iyi şekilde sunabiliriz.
Son birkaç ay boyunca, ortamı ve yapay zeka hakkındaki düşüncelerinizi anlamak için web uzmanlarıyla konuştuk. Elbette her şeyle konuşamayız. Aralarında web Google Geliştirici Uzmanları'nın da bulunduğu web geliştiricileriyle yalnızca birkaç görüşme yaptık. Bu görüşmelerde, geliştiricilerin kullanıcılara yönelik özellikler sunmak ve günlük iş akışlarında üretkenliği artırmak için yapay zekayı nasıl kullandığına odaklandık.
Öğrendiklerimizin, web'deki diğer kullanıcılar için geniş bir kapsamda geçerli olabileceğine inanıyoruz. Topluluğun da öğrendiklerimizi dinlemek isteyebileceğini düşündük.
Bu geri bildirimle birlikte web geliştiricisi ortamına ilişkin diğer araştırmalardan yararlanarak yeni AI koleksiyonumuzu oluşturduk. Bu koleksiyonda web geliştiricilerine, codelab'lere ve demolara yönelik genel bakışların yanı sıra web'deki yapay zeka araçları ve modelleri hakkında düşünmek için diğer kaynakları bulacaksınız.
Üstelik bu daha başlangıç. Önümüzdeki aylarda bizden çok daha fazla içerik göreceksiniz.
Üretken yapay zeka ile üretkenlik artışı
Web geliştiricilerinin üretkenliklerini artırmak ve yeni teknolojiler öğrenmek ya da web geliştirme sorularına yanıt almak için chat bot'larla etkileşime geçmek için üretken yapay zekadan yararlanmak istediğini fark ettik.
Konuştuğumuz geliştiriciler, yapay zekayı ya iş ya da kişisel projelerinde zatan günlük iş akışlarında kullanıyorlar ya da bu işi bilen birini tanıyorlar.
Kod oluşturma
Gemini ve Copilot gibi kod oluşturma araçlarının; standart birim testleri, temel otomatik tamamlama (ne yazılacağını bildiğiniz ancak sadece yazmanız gereken) ve kod tabanı hakkında kapsamlı bilgi sahibi olmayı gerektirmeyen daha basit işlevler için mükemmel olduğunu öğrendik. Bu araçlar, belirli bir projeyle ilgili geniş bağlam gerektiren daha karmaşık, algoritmik kod ve işlevler yazmak söz konusu olduğunda daha az faydalı olur.
Daha üst düzey geliştiriciler, kod yinelemesi ve uzun vadeli sürdürülebilirlik ile ilgili sorunlar dahil olmak üzere kod tabanlarının uzun vadeli kalitesi ile ilgili endişelerinden bahsetti. Bazıları, daha az deneyimli ekip üyelerinin hataları tespit edememesinden veya üretken yapay zeka araçları tarafından üretilen kodun doğru şekilde nasıl doğrulanacağını bilmediğinden endişeliydi.
Geliştiriciler ayrıca, belirli alan bilgisi gerektiren kullanım alanlarının (ör. erişilebilir bileşenlerin yazılması) denedikleri kod oluşturma araçları tarafından henüz doğru şekilde yerine getirilmediğini belirtmişlerdir.
LLM'lerle öğrenme
Birçok geliştiricinin, bir sıralama algoritmasının işleyiş şeklini açıklamak için büyük bir dil modelinden (LLM) istemek, farklı programlama dilleri geliştirmek veya bilgi eksikliklerini kapatmak gibi yazılım geliştirme kavramlarını öğrenmek için ChatGPT ve Gemini'ı kullandığını gördük.
Sizce LLM'ler, sorular ile yanıtların hızlı etkileşimi sayesinde harika bir deneyim sunar. Çünkü yapay zeka, sorulan soruları eleştirmez ve sadece ihtiyaç duydukları yanıtı sağlar.
Yine genç geliştiricilerle ilgili bir endişe de var. Modelin halüsinasyon gösterdiği ve yanlış yanıtlar verdiği durumları tespit etmek için minimum düzeyde bilgi gerekli.
İş için önemli bir konu olarak IP koruması
Görüştüğümüz geliştiricilerin çoğu, şirketlerinin verimliliklerini artırmak için üretken yapay zekayı kullanan geliştiricilerle ilgili politikalarının henüz bulunmadığını söyledi. Üretken yapay zeka araçlarının kullanımı, genellikle bu araçlarla deneme yapan geliştiriciler tarafından desteklenir.
"Şirketim yapay zekanın ne anlama geldiğini genellikle yanlış anlıyor, bu yüzden doğru politikaları oluşturmuyor."
Ancak, politikası olan işletmeler, şirketlerin fikri mülkiyetlerinin (IP) üçüncü taraflara sızdırılmasından endişe duydukları için, kullanımı teşvik etmekten kaçınma eğilimindedir. Verilerin nasıl kullanıldığını ve potansiyel riskleri anlamak için bu araçların arkasındaki şirketlerle doğrudan iletişime geçtikten sonra bu tür politikaların değiştirildiği durumlar vardır.
Verilerin korunmasını sağlamak için kurulmuş kurumsal hesaplar ve iş ortaklıkları sayesinde, işletmelerin geliştirici kullanımını teşvik etme olasılığı daha yüksektir.
Kullanıcıya yönelik ürün özellikleri için üretken yapay zeka
Ürün açısından bakıldığında, "AI / ML" terimiyle konuşurken yanıtın genellikle üretken yapay zekaya odaklanması bizi şaşırtmadı. Geliştiriciler, üretken yapay zekanın kullanıcı deneyimini iyileştirmek için nasıl kullanılabileceğini merak ediyor, ancak bu deneyimlerin nasıl göründüğünden ve üretimde bunları sunmak için hangi araçların mevcut olduğundan emin değil.
Ürünlerinde üretken yapay zeka özellikleri geliştiren veya geliştiren geliştiricilerin, kullanıcı sorularını yanıtlamak için üretken yapay zekayı chatbot'lar veya tek seferlik arayüzlerle kullanmak en yaygın kullanım alanıdır.
Çıktı kalitesi, sizden aldığımız en önemli endişeyi belirtmektedir. Geliştiriciler özellikle yanıtların doğru olmasını umar ve LLM'nin amaçlanan hedefle ilgisiz içerik oluşturmasını önlemeyi hedefler. Bu, özellikle LLM'nin çıktısı bir chatbot gibi doğrudan kullanıcıya yönelik olduğunda geçerlidir.
"Yapay zeka ile demolar çok vahşi. Projemi her demo yaptığımda, çıktı tamamen farklı oluyor."
Çok çeşitli istemler için üretken yapay zeka çıkışlarını doğrulamak amacıyla test paketleri oluşturmak için çok çaba sarf ediyorsunuz ancak yanıtları test etmenin veya izlemenin net ve köklü bir yolu yok. Değerlendirme çalışmalarının çoğu manuel olarak yapılır. Birçok geliştirici, belirleyici olmayan çıktılarla ilgilenme konusunda yenidir. Bir topluluk olarak, henüz onlarla iyi çalışan sistemler oluşturmadık.
Üretken yapay zeka modeli çalıştırmanın maliyeti de önemli bir konudur ve geliştiriciler, maliyeti kullanıcılarının faydalarına karşı dikkatli bir şekilde değerlendirmektedir.
Standart ve özelleştirilmiş modeller karşılaştırması
Görüştüğümüz geliştiriciler genellikle hazır model ve API'lara güvenirler. Bu sayede, piyasaya sürüm süresini ve mühendislik zaman ve bilgisinin sınırlı kullanımı optimize edilir.
"Web geliştirme alanında kalmak istiyorum. Makine mühendisi olmak istemiyorum."
Geliştiriciler, Augment-Generate (RAG) ve ince ayar gibi ileri düzey tekniklerin potansiyel değerini bilir ve bunların potansiyel değerini görür. Ancak, siz işlerinin web geliştirme yönüne odaklanmayı tercih edersiniz. Sonuç olarak, varsayılan araçları kullanmayı veya kendi kullanım alanları için optimize edilmiş modeller üretmesi konusunda diğer ekiplere güvenmeyi tercih edersiniz.
Gizlilik ve güvenlikle ilgili endişeler
Gizlilik ve güvenlik, özellikle tıp sektörü gibi katı veri gereksinimleri olan sektörler için en önemli konulardı. Cihaz üzerinde yapay zeka bu kullanım alanlarını ele almada kilit rol oynayabilir ancak bu alan henüz keşfedilmemiş durumda.
Cloud API'leri aracılığıyla kullanıcı verilerinin daha fazla üçüncü tarafa gösterilmesi endişe vericidir. Bazı geliştiriciler ise cihaz üzerinde makine öğreniminin veya üretken yapay zekanın potansiyel gizlilik ve güvenlik sorunlarını azaltmak için ne kadar değerli olduğunu görüyor.
Web geliştiricileri için AI
Yapay zeka her yerde ve inanılmaz bir hızla gelişiyor. Nasıl güncel kalabilir, mevcut araç ve modelleri dahil edebilir ya da ihtiyaçlarımıza en uygun yeni modeller üretmek için makine öğrenimi mühendisleriyle nasıl çalışabiliriz?
Sizden öğrendiklerimize dayanarak, web geliştiricileri için AI rehberliği üzerinde çalışıyoruz. AI kavramlarını üst düzeyde anlamanıza, üretkenlik kazanımları için üretken yapay zekayı kullanma fırsatlarını keşfetmenize ve mevcut araçları, modelleri ve API'leri kullanarak güzel kullanıcı deneyimleri oluşturmak için AI'dan yararlanmanıza yardımcı olmayı hedefliyoruz. Yapay zeka koleksiyonumuzda daha fazla içerik yayınladık ve daha fazla içeriği tekrar kontrol etmeyi sürdürün.
Çoğu web geliştiricisi, en iyi yaptığı işe (bu, web geliştirmedir!) odaklanmayı tercih etse de, web geliştiricilerinin ihtiyaç duyduğu araçları, modelleri ve API'leri oluşturmak için derinlemesine bilgi edinmek isteyenleri teşvik ediyoruz. Görüşlerinizi almak ve başarılı olmanıza nasıl yardımcı olabileceğimizi öğrenmek istiyoruz.
Yapay zeka hızla gelişen bir alandır. Bu yüzden, yeni şeyler değiştikçe toplulukla etkileşim kurmaya, daha fazla iletişim ve anket düzenlemeye devam edeceğiz. Bizimle görüşmek isterseniz ekibimizle çalışma saatlerini planlayabilirsiniz.