Matthew Rocklin, "AI Zealotry" başlıklı makalesinde, kıdemli bir mühendis olarak yapay zeka (AI) ile geliştirme deneyimlerini paylaşıyor. Yazar, özellikle açık kaynak Python veri dünyasındaki tecrübelerine dayanarak, AI'ın deneyimli programcılar için neden harika olduğunu ve nasıl kullanılabileceğini ele alıyor. AI ile geliştirmenin daha eğlenceli olduğunu, çünkü mühendislerin düşünme, deney yapma ve yazma gibi sevdikleri işlere daha fazla odaklanıp, bilgisayarlarla uğraşma gibi sevmedikleri işlere daha az zaman ayırdığını belirtiyor. Bu sayede hem daha hızlı ilerleyebildiğini hem de daha önce erişilemez olan frontend gibi alanlarda bile çalışabildiğini vurguluyor. Rocklin, kıdemli geliştiricilerin "AI Slop" (yapay zeka tarafından üretilen kalitesiz içerik) sorunundan kaçınacak kadar yetkin olduklarını ve AI ile çok şey başarabileceklerini savunuyor.
Ancak makale, yapay zeka geliştirmenin ciddi maliyetleri ve makul çekinceleri olduğunu da kabul ediyor. Büyük dil modellerinin (LLM) "çöp" üretebilmesi, kendi kodumuzu yazmanın anlayışı artırması, kodun doğruluğunu gözden geçirmenin yazmaktan daha yavaş olması ve AI iş akışlarının sürekli "evet, izin ver" demekle insanlıktan uzaklaşabilmesi gibi endişeler dile getiriliyor. Yazar, bu endişelerin, derleyiciler ortaya çıktığında ve insanlar elle assembly kodu yazmayı bıraktığında ortaya çıkanlara benzediğini belirtiyor. Assembly yazmayı bırakarak derin bir anlayışı kaybetsek de, çok daha fazlasını kazandığımız gibi, AI geçişinde de avantajları yakalarken kayıpları minimize etmenin önemine dikkat çekiyor.
Rocklin, bu geçişi kişisel olarak nasıl yönettiğini anlatırken, temel stratejisinin "kesintileri en aza indirmek" ve "soyutlama hiyerarşisinde yukarı çıkmak" olduğunu ifade ediyor. Başlangıçta AI ile etkileşimlerinin çoğunun basit onaylardan ibaret olduğunu, ancak zamanla "basit işleri yapmayı bırak" mantrasını benimsediğini ve iş akışına otomasyon ekleyerek daha üst düzey düşünmeye odaklandığını belirtiyor. Bu yaklaşım, deneyimli mühendislerin AI'ın potansiyelini tam olarak kullanmalarına olanak tanıyor.
Deneyimli mühendislerin yapay zeka araçlarını kullanarak daha verimli, hızlı ve keyifli bir geliştirme süreci yaşayabileceği, ancak potansiyel dezavantajların dikkatli bir şekilde yönetilmesi gerektiği vurgulanıyor.