Meta CEO’su Mark Zuckerberg, önümüzdeki 12 ila 18 ay içerisinde şirketin yazılım geliştirme süreçlerinin büyük kısmının yapay zekâ destekli sistemler tarafından yürütüleceğini öngörüyor. Girişimci bu değerlendirmeyi, teknoloji alanında içerikler üreten podcaster Dwarkesh Patel ile gerçekleştirdiği yaklaşık bir saatlik röportajda paylaştı. Zuckerberg’in açıklamalarına göre, söz konusu yapay zekâ sistemleri yalnızca otomatik tamamlama gibi sınırlı görevleri değil, aynı zamanda karmaşık hedeflere yönelik test yürütme, sorun tespiti ve kod kalitesini artırma gibi gelişmiş görevleri de üstlenebilecek.
Zuckerberg’in bu görüşü, daha önce dile getirdiği benzer ifadelerle paralellik gösteriyor. 2024 yılı içerisinde katıldığı The Joe Rogan Experience programında da 2025 yılına kadar Meta ve benzeri teknoloji şirketlerinin, orta düzey yazılım mühendislerinin görevlerini üstlenebilecek kapasitede yapay zekâ sistemlerine sahip olacağını belirtmişti. Ne var ki, bu yeni değerlendirme, önceki öngörülere göre daha muhafazakâr bir zaman çizelgesi sunuyor. Beş ay önce yapılan açıklamalarda, insan yazılımcıların yerini alabilecek düzeyde sistemlerin yakın zamanda faaliyete geçebileceği söylenirken, şimdi bu teknolojilerin yaygınlaşmasının en erken 2026 ortalarını bulabileceği dile getiriliyor.
Meta zaman çizelgesini sürekli olarak değiştiriyor
Yapay zekâ alanındaki gelişmelerin zamanlamasına dair yapılan bu tür değişiklikler, sektörün geneline yönelik eleştirileri de beraberinde getiriyor. Uzmanlar, teknoloji devlerinin zaman zaman henüz mevcut olmayan sistemleri abartılı vaatlerle kamuoyuna sunduğuna dikkat çekiyor. Zuckerberg’in bu son açıklaması da, yapay zekâya dair beklentilerin hâlen deneysel düzeyde olduğunu ve büyük ölçüde potansiyel üzerine kurulu tahminlerle yön verildiğini gösteriyor.
Yine de, Meta gibi şirketlerin yapay zekâyı kod yazımı, hata ayıklama ve yazılım testi gibi alanlarda aktif şekilde konumlandırmaya yönelik çalışmaları dikkat çekici bir dönüşüm sürecine işaret ediyor. Bu tür gelişmeler, yazılım geliştirme pratiklerinin gelecekte nasıl evrileceğine dair yeni soruları da gündeme getiriyor. Kodlama süreçlerinde otomasyonun artması, yalnızca üretkenliği değil, aynı zamanda mühendislerin rollerini ve yetkinlik alanlarını da dönüştürebilir.
Bununla birlikte, henüz tam anlamıyla bağımsız çalışabilen mühendis düzeyindeki yapay zekâ sistemlerinin, beklenen ölçekte ve kalitede işler ortaya koyup koyamayacağı konusu belirsizliğini koruyor. Her ne kadar mevcut büyük dil modelleri belirli görevlerde başarılı sonuçlar üretse de, üretkenlik, hatasızlık ve güvenilirlik gibi ölçütlerde insana dayalı sistemlerin yerini almaları için daha fazla test ve değerlendirme sürecine ihtiyaç duyuluyor.
