Anthropic'in Claude Opus 4.6 yapay zeka ajanlarının internet erişimi olmadan Rust tabanlı bir C compiler'ı sıfırdan yazdığı iddiası, teknoloji dünyasında yankı uyandırdı. Şirket, bu compiler'ın Doom dahil birçok karmaşık projeyi derleyebildiğini öne sürse de, The Register'dan bir yazar bu başarıya şüpheyle yaklaşıyor. Yazar, söz konusu projenin sadece "akıllıca bir demo" olduğunu ve yazılım mühendisliğinde beklenen köklü değişimi getirmediğini savunuyor. C dilinin 53 yıllık köklü bir geçmişi olduğunu, GCC ve Clang gibi altın standart referans compiler'lar ve kapsamlı test suit'leri bulunduğunu hatırlatıyor. Ayrıca, Claude'un büyük dil modelinin (LLM) zaten mevcut açık kaynak C compiler ve araçlarına erişimi olduğunu, bu nedenle "internete erişimi yoktu" iddiasının yanıltıcı olduğunu belirtiyor.
Makale, bir C compiler yazmanın, özellikle assembly dilinde yapılmadığı sürece, bilgisayar bilimi öğrencilerinin her dönem yaptığı bir ödev olduğunu vurguluyor. Hatta online derslerle çok daha uygun maliyetle öğrenilebileceğini, Anthropic'in bu projeye harcadığı 20.000 dolarlık maliyetin ise yüksek olduğunu ifade ediyor. Detaylara inildiğinde ve topluluk testleri incelendiğinde, Anthropic'in compiler'ının iddia edildiği kadar etkileyici olmadığı ortaya çıkıyor. Örneğin, birçok kişi GitHub'da compiler'ın sistemdeki yerel C kütüphanesinin yolunu içermediği için "Hello World" programını bile derleyemediğini belirtiyor. Bu durum, kullanıcıların manuel olarak yol belirtmesini gerektiriyor ki bu da kabul edilemez bir eksiklik olarak görülüyor.
Dahası, Reddit'teki programlama topluluğunda yapılan yorumlar, compiler'ın Linux'u gerçek modda başlatmak için gerekli olan 16-bit x86 compiler'dan yoksun olduğunu ve bu iş için GCC'ye başvurduğunu ortaya koyuyor. Kendi assembler ve linker'ına sahip olmadığı, demo videosunun bile GCC assembler ve linker ile üretildiği belirtiliyor. Bu eksiklikler, Anthropic'in yapay zeka tarafından geliştirilen compiler'ının henüz GCC ve Clang gibi endüstri standartlarıyla rekabet edebilecek düzeyde olmadığını açıkça gösteriyor ve projenin abartıldığına dair eleştirileri güçlendiriyor.
Yapay zekanın karmaşık yazılım geliştirme süreçlerindeki gerçek yetkinlikleri ve bağımsızlık iddiaları, bu tür projelerin detaylı incelenmesiyle daha net anlaşılabilir.