Yapay zekanın (YZ) yazılım inovasyonunu öldüreceği yönünde artan bir endişe bulunuyor. Bu argüman, büyük dil modellerinin (LLM) mevcut kodlar üzerinde eğitilmesi nedeniyle yeni araçların benimsenmesinin zorlaşacağını, çünkü YZ asistanlarının bilmediği yeni sözdizimlerinin yaygınlaşamayacağını öne sürüyor. Ancak makale, bu endişenin önemli bir noktayı gözden kaçırdığını belirtiyor: YZ, yazılıma bir kilitlenme (lock-in) getirmiyor; aksine, zaten var olan bir durumu devralıyor. Bahsedilen geri bildirim döngüsü aslında elli yıldır devam ediyor.
Yazar, yazılım dünyasının kalite yerine aşinalığı optimize ettiğini vurguluyor. Günümüzün "modern atılımları" olarak kutlanan Bun, Zig cc ve uv gibi araçlar, mevcut arayüzleri korurken sadece hız ve güvenilirlik sunuyor. Bu araçlar, kullanıcılardan yeni bir zihinsel model öğrenmelerini talep etmiyor; aksine, en az direnç yolunu izleyerek yeni olanı eskiye benzetiyorlar. Bu yaklaşım, YZ'nin eğitim verileri hakkında endişelenilmeden çok önce de geçerliydi ve yeni araçların hayatta kalma stratejisi haline geldi.
Kilitlenme daha da derinlere iniyor. Örneğin, sistem programlamasında yer almak isteyen her dilin sonunda extern "C" uygulamasını benimsemesi gerekiyor. C ABI (Application Binary Interface), iyi tasarlanmış olduğu için değil, diğer her şeyin onu anladığı için evrensel bir standart haline gelmiş durumda. Bu durum, dillerin sınırlarında verimli bir şekilde ifade edebileceklerini kısıtlıyor. Benzer şekilde, JavaScript'in Java'ya, Java'nın C++'a ve C++'ın C'ye benzemesi talimatı, aşinalık arayışının bir sonucu. Son otuz yılın ana akım dillerinin çoğunun bloklar için süslü parantez kullanması da bu tek kültürün bir göstergesi. Dolayısıyla, YZ'nin inovasyonu engelleme potansiyeli, aslında yazılım geliştirmenin köklü bir sorununu yansıtıyor.
Yapay zekanın yazılım inovasyonunu sınırladığı endişesi, aslında yazılım geliştirme dünyasındaki köklü bir aşinalık ve kilitlenme sorununu yansıtıyor.