Yapay Zekâ, Hata Ayıklama Konusunda Hâlâ Yazılımcıların Gerisinde Kalıyor
Yapay zekâ, son yıllarda pek çok sektörde etkileyici bir hızla ilerleme kaydetti. Özellikle kod yazma gibi teknik alanlarda önemli başarılar elde eden bu teknoloji, bazı şirketlerin yazılımcı kadrolarını yeniden yapılandırmasına neden olmaya başladı. Ancak Microsoft Research tarafından geliştirilen yeni bir araç, yapay zekânın henüz yazılımcıların yerini alabilecek düzeyde olmadığını gösterdi.
Debug-gym, Kod Yazma ve Hata Ayıklama Performansını Test Ediyor
Microsoft Research, yapay zekâ modellerinin kod yazma ve özellikle hata ayıklama konusundaki yeteneklerini değerlendirmek için Debug-gym adlı bir platform geliştirdi. Bu platform, modellerin hata ayıklama araçlarına erişmesini sağlıyor ve gerçek dünya senaryolarına benzer testler içeriyor. Ancak elde edilen sonuçlar, beklentilerin oldukça gerisinde kaldı.
Debug-gym ile yapılan testlerde, Claude 3.7, OpenAI o1 ve OpenAI o3-mini gibi günümüzün en güçlü yapay zekâ modelleri değerlendirildi. Hata ayıklama araçlarının kullanımına izin verilse bile, bu modellerin en fazla %48.4 oranında başarı gösterdiği görüldü. Araçlar kullanılmadığında ise başarı oranı çok daha düşük seviyelere geriledi.
Bu durum, yapay zekânın hata ayıklama araçlarını tam olarak nasıl kullanacağını bilmediğini ve bu konuda özel olarak eğitilmesi gerektiğini ortaya koydu. Microsoft ekibi de bu eksikliğe dikkat çekerek, büyük dil modellerini destekleyecek küçük, özel hata ayıklama modellerinin geliştirilmesinin verimliliği artırabileceğini belirtti.
Ocak ayında Meta CEO’su Mark Zuckerberg, şirketin bu yıl bazı kodlama işlerini AI destekli sistemlere devredeceğini açıklamıştı. Meta gibi dev şirketlerin bu alandaki yatırımları hızla artsa da, Microsoft’un paylaştığı bu veriler, henüz yapay zekânın hata ayıklamada bir yazılımcının yerini almasının mümkün olmadığını gözler önüne seriyor.
Yapay zekâ, doğru araçlarla desteklendiğinde ciddi performans artışları gösterebiliyor. Ancak bağımsız olarak hata ayıklama sürecini yönetebilecek bir seviyeye ulaşması için daha fazla geliştirme ve özel eğitim süreçlerine ihtiyaç duyuluyor.
