YZ'da İlerleme Neden Düzensiz

07:04:42

Neden Bazı YZ Becerileri Diğerlerinden Daha Hızlı Gelişiyor

Güçlendirme öğrenimi ile iyi çalışan YZ görevleri hızla gelişiyor ve sektörün geri kalanını geride bırakma tehdidi oluşturuyor. YZ kodlama araçları hızla gelişiyor. Kodlama alanında çalışmıyorsanız, işlerin ne kadar değiştiğini fark etmek zor olabilir, ancak GPT-5 ve Gemini 2.5, otomasyon için yepyeni bir dizi geliştirici hilesi mümkün kıldı ve geçen hafta Sonnet 4.5 bunu tekrar başardı…

Aynı zamanda, diğer beceriler daha yavaş ilerliyor. E-posta yazmak için YZ kullanıyorsanız, muhtemelen bir yıl önce elde ettiğiniz değeri elde ediyorsunuzdur. Model daha iyi hale gelse bile, ürün her zaman bundan faydalanmaz -özellikle de ürün aynı anda bir düzine farklı işi yapan bir sohbet robotuysa. YZ hâlâ ilerleme kaydediyor, ancak eskisi kadar eşit dağılımlı değil.

İlerleme farkı göründüğünden daha basit. Kodlama uygulamaları, kolayca ölçülebilen milyarlarca testten yararlanarak, çalışabilir kod üretmek için eğitilebiliyor. Bu, son altı ayda yapay zekâ ilerlemesinin en büyük itici gücü olan ve giderek daha karmaşık hale gelen pekiştirme öğrenmesidir (RL). Pekiştirme öğrenmesini insan derecelendiricilerle de yapabilirsiniz, ancak en iyi sonucu, açık bir başarılı/başarısız ölçütü olduğunda verir, böylece insan girdisi için durmak zorunda kalmadan milyarlarca kez tekrarlayabilirsiniz.

Endüstri, ürünleri iyileştirmek için giderek daha fazla pekiştirme öğrenmesine güveniyor ve otomatik olarak derecelendirilebilen yeteneklerle derecelendirilemeyen yetenekler arasında gerçek bir fark görüyoruz. Hata düzeltme ve rekabetçi matematik gibi pekiştirme öğrenmesine uygun beceriler hızla gelişirken, yazma gibi beceriler sadece kademeli bir ilerleme kaydediyor.

Kısacası, bir pekiştirme boşluğu var ve bu, yapay zekâ sistemlerinin yapabilecekleri ve yapamayacakları için en önemli faktörlerden biri haline geliyor.

Bazı yönlerden, yazılım geliştirme pekiştirmeli öğrenme için mükemmel bir konudur. YZ’dan önce bile, yazılımın baskı altında nasıl dayanacağını test etmeye adanmış bütün bir alt disiplin vardı -büyük ölçüde, geliştiricilerin kodlarını dağıtmadan önce bozulmayacağından emin olmaları gerektiği için. Bu nedenle, en zarif kodlar bile birim testi, entegrasyon testi, güvenlik testi vb. işlemlerden geçmelidir. İnsan geliştiriciler, kodlarını doğrulamak için bu testleri rutin olarak kullanır ve Google‘ın geliştirme araçları kıdemli direktörünün yakın zamanda söylediği gibi, bu testler YZ tarafından üretilen kodları doğrulamak için de aynı derecede yararlıdır. Dahası, bu testler zaten sistematik hale getirilmiş ve büyük ölçekte tekrarlanabilir olduğundan, pekiştirme öğrenmesi için de yararlıdır.

Güçlendirme açığı, öncelikle güçlendirme öğreniminin (RL) etkinliği tarafından yönlendirilen, farklı YZ yeteneklerinin ne kadar hızlı ilerlediğine dair artan eşitsizliği ifade eder. Kodlama, matematik ve yapay zekâ tarafından üretilen videolar gibi kolayca ölçülebilen ve test edilebilen beceriler hızla gelişirken, yazma veya müşteri hizmetleri yanıtları gibi daha öznel görevlerde sadece kademeli ilerlemeler görülmektedir. 5 Ekim 2025 tarihinde yayınlanan birçok analizde vurgulanan bu farklılık, yapay zekâ geliştirme ve otomasyon konusundaki beklentileri yeniden şekillendirmektedir.

İyi yazılmış bir e-postayı veya iyi bir sohbet robotu yanıtını doğrulamanın kolay bir yolu yoktur; bu beceriler doğası gereği özneldir ve büyük ölçekte ölçülmesi daha zordur. Ancak her görev “test edilmesi kolay” veya “test edilmesi zor” kategorilerine net bir şekilde girmez. Üç aylık finansal raporlar veya aktüerya bilimi için kullanıma hazır bir test kiti yok, ancak iyi sermayeli bir muhasebe girişimi muhtemelen sıfırdan bir tane oluşturabilir. Elbette bazı test kitleri diğerlerinden daha iyi çalışacaktır ve bazı şirketler soruna nasıl yaklaşacakları konusunda daha akıllı olacaktır. Ancak, temel sürecin test edilebilirliği, temel sürecin sadece heyecan verici bir demo yerine işlevsel bir ürüne dönüştürülebilir olup olmayacağının belirleyici faktörü olacaktır.

Bazı süreçler, düşündüğünüzden daha test edilebilir olabilir. Geçen hafta bakıldığında, YZ tarafından üretilen videoları “test edilmesi zor” kategorisine koyabilirdik, ancak OpenAI‘nin yeni Sora 2 modelinin kaydettiği muazzam ilerleme, bunun göründüğü kadar zor olmayabileceğini gösteriyor. Sora 2‘de nesneler artık birdenbire ortaya çıkıp kaybolmuyor. Yüzler şeklini koruyor ve sadece bir dizi özellikten ziyade belirli bir kişiye benziyor. Sora 2 görüntüleri, hem bariz hem de ince bir şekilde fizik kurallarına uyuyor. Perdenin arkasına bakarsanız, bu özelliklerin her biri için sağlam bir pekiştirme öğrenme sistemi bulunacaktır. Bunlar bir araya geldiğinde, fotogerçekçilik ile eğlenceli bir halüsinasyon arasındaki farkı oluşturuyor.

Açıkça belirtmek gerekirse, bu yapay zekânın kesin bir kuralı değildir. Bu, pekiştirmeli öğrenmenin YZ geliştirmede oynadığı merkezi rolün bir sonucudur ve modeller geliştikçe kolayca değişebilir. Ancak RL, YZ ürünlerini pazara sunmak için birincil araç olduğu sürece, pekiştirme açığı sadece daha da büyüyecek ve bu da hem girişimler hem de genel ekonomi için ciddi sonuçlar doğuracaktır. Bir süreç pekiştirme açığının doğru tarafında sonuçlanırsa, girişimler muhtemelen onu otomatikleştirmeyi başaracak ve şu anda bu işi yapan herkes yeni bir kariyer arayışına girebilir. Örneğin, hangi sağlık hizmetlerinin RL ile eğitilebilir olduğu sorusu, önümüzdeki 20 yıl boyunca ekonominin şekli üzerinde muazzam etkilere sahiptir. Ve Sora 2 gibi sürprizler bir gösterge ise, cevabı çok uzun süre beklememiz gerekmeyebilir.