Yapay Zeka Yeteneklerindeki Gelişim Farklılıkları: Neden Bazı Beceriler Daha Hızla İlerliyor?

Yapay zeka (YZ) kodlama araçları hızla gelişiyor. Kodlama ile ilgilenmiyorsanız, değişimin ne denli büyük olduğunu fark etmek zor olabilir; ancak GPT-5 ve Gemini 2.5, geliştiricilerin otomatikleştirebileceği yeni bir dizi teknik sunuyor. Geçtiğimiz hafta Sonnet 2.4 de bu yeniliklere katkı sağladı.

Buna karşın, bazı beceriler daha yavaş ilerliyor. Eğer YZ’yi e-posta yazmak için kullanıyorsanız, muhtemelen bir yıl önce elde ettiğinizle aynı değeri alıyorsunuzdur. Model geliştikçe, ürün her zaman bu iyilikten fayda sağlamıyor; özellikle de ürün birden fazla görev üstlenen bir sohbet botuysa. YZ hala ilerleme kaydediyor, ancak bu ilerleme artık eskisi kadar dengeli değil.

İlerleme farkı, göründüğünden daha basit. Kodlama uygulamaları, işlevsel kod üretebilmek için milyarlarca ölçülebilir testten faydalanıyor. Bu, pek çok uzmanın YZ gelişiminin son altı ayda en büyük itici gücü olarak nitelendirdiği pekiştirmeli öğrenme (RL). İnsan değerlendiricilerle pekiştirme öğrenmesi yapmak mümkün, ancak bunun en verimli şekilde çalışabilmesi için net bir geçme-kalma ölçütü olması gerekiyor; böylece insan müdahalesine ihtiyaç duymadan milyarlarca kez tekrarlanabiliyor.

Sanayi, ürünleri geliştirmek için giderek daha fazla pekiştirmeli öğrenmeye dayanırken, otomatik olarak değerlendirilebilen yetenekler ile değerlendirilemeyenler arasında belirgin bir fark görüyoruz. Hata düzeltme ve rekabetçi matematik gibi RL dostu beceriler hızla gelişirken, yazma gibi beceriler yalnızca küçük ilerlemeler kaydediyor.

Kısacası, bir pekiştirme farkı var ve bu, YZ sistemlerinin neler yapabileceği ve neler yapamayacağı açısından önemli bir faktör haline geliyor.

Yazılım geliştirme, pekiştirmeli öğrenme için mükemmel bir konu. YZ öncesi dönemde bile yazılımların baskı altında nasıl dayanacağını test etmeye yönelik bir alt disiplin vardı; bu, geliştiricilerin kodlarının dağıtılmadan önce bozulmadığından emin olmaları gerektiğinden kaynaklanıyordu. Bu nedenle, en şık kod bile birim testi, entegrasyon testi ve güvenlik testi gibi aşamalardan geçmek zorunda. İnsan geliştiriciler, kodlarını doğrulamak için bu testleri düzenli olarak kullanıyor ve Google‘ın geliştirme araçları müdürü, YZ tarafından üretilen kodun doğrulanmasında da aynı şekilde faydalı olduklarını belirtiyor. Dahası, bu testler, sistematik ve büyük ölçekte tekrarlanabilir oldukları için pekiştirmeli öğrenme açısından da oldukça değerlidir.

Ancak, iyi yazılmış bir e-posta veya etkili bir sohbet botu yanıtını doğrulamanın kolay bir yolu yok; bu beceriler özünde subjektif ve ölçeklendirilmesi daha zor. Ancak her görev “kolay test edilebilir” ya da “zor test edilebilir” kategorilerine net bir şekilde ayrılmıyor. Çeyrek dönem finansal raporları veya aktüerya bilimi için kutudan çıkmış bir test kiti mevcut değil; fakat iyi sermayeye sahip bir muhasebe girişimi muhtemelen bunu sıfırdan inşa edebilir. Elbette bazı test kitleri diğerlerinden daha etkili olacaktır ve bazı şirketler soruna yaklaşım konusunda daha akıllı olacaktır. Ancak temel sürecin test edilebilirliği, bu sürecin işlevsel bir ürüne dönüştürülüp dönüştürülemeyeceğini belirleyen faktör olacaktır.

Bazı süreçler, düşündüğünüzden daha test edilebilir olabilir. Geçen hafta bana sorsaydınız, YZ tarafından üretilen video içeriklerini “zor test edilebilir” kategorisine koyardım; ancak OpenAI‘nin yeni Sora 2 modeli tarafından kaydedilen büyük ilerleme, bunun göründüğü kadar zor olmadığını gösteriyor. Sora 2’de nesneler aniden ortaya çıkıp kaybolmuyor. Yüzler, belirli bir kişiyi andıran bir biçimde şekil alıyor ve Sora 2 görüntüleri, hem belirgin hem de üstü kapalı yollarla fizik yasalarına saygı gösteriyor. Eğer perde arkasına bakarsanız, bu nitelikler için sağlam bir pekiştirmeli öğrenme sistemi bulacağınızı düşünüyorum. Bir araya geldiğinde, bunlar fotogerçekçilik ile eğlenceli bir halüsinasyon arasındaki farkı yaratıyor.

Açık olmak gerekirse, bu yapay zeka için katı bir kural değil. Bu, pekiştirmeli öğrenmenin YZ gelişimindeki merkezi rolünün bir sonucu ve bu durum, modeller geliştikçe kolayca değişebilir. Ancak pekiştirmeli öğrenme, YZ ürünlerini pazara sunmada birincil araç olmaya devam ettiği sürece, pekiştirme farkı büyümeye devam edecek ve bu durum hem girişimler hem de genel ekonomi için ciddi sonuçlar doğuracaktır. Eğer bir süreç pekiştirme farkının doğru tarafında kalırsa, girişimler bunu otomatikleştirmede başarılı olacaktır ve şu an bu işi yapan herkes yeni bir kariyer arayışına girebilir. Hangi sağlık hizmetlerinin RL ile eğitilebileceği sorusu, örneğin, önümüzdeki 20 yıl içinde ekonominin şekli açısından büyük öneme sahip. Eğer Sora 2 gibi sürprizler bir göstergeyse, bir yanıt almak için çok beklememiz gerekmeyebilir.