Yapay Zekâ
Paylaş:
Bu bölümdeki sorular, ana soru bölümü tamamlandıktan sonra ankete devam etmeye karar verenler tarafından yanıtlandı.
Geliştirici Ekosistemi Anketi'nde ilk kez YZ hakkında soru sorduğumuz için bu bölüm, önceki yıllarla karşılaştırma sunmuyor.
Genel olarak geliştiriciler, YZ ile ilgili hızlı gelişmeler konusunda oldukça iyimser görünüyor ve YZ'nin yeteneklerini çalışmalarında aktif olarak kullanıyor.
Paylaş:
Maria Khalusova
Teknik Personel Üyesi, Hugging Face
Genel olarak geliştirici topluluğunun, YZ tabanlı araçları yazılım geliştirmek için kullanma konusunda hevesli olduğunu görmek cesaret verici. Aynı zamanda hem güvenlikle ilgili hem de etik kaygıların olduğunu kabul etmek gerekiyor. Bu, toplumun bu teknolojilerle ilgili mevcut sınırlamalar ve potansiyel tehlikeler konusundaki farkındalığının da bir göstergesi. Bu endişeleri gidermenin anahtarı ise YZ sistemler kullanıma sunulurken sistemin işleyiş şekli hakkında daha fazla şeffaflık sağlanmasıdır. Tamamen açık YZ modelleri ve tüm sistemler, potansiyel sorunların belirlenmesine yardımcı olan ve bu sistemlerdeki sürekli iyileştirmelere katkıda bulunan topluluk incelemesine de olanak tanır. Sonuçta bu etkileşim, YZ tabanlı araçları hem daha kullanışlı hem de daha güvenilir hâle getirecektir.
%84
üretken YZ araçlarına aşina geliştiricilerin oranı.
İlginç bir şekilde, geliştiriciler YZ metin üretme araçlarına kod yazma araçlarına kıyasla daha aşinadır; bunun nedeni, ChatGPT'nin popülerliği ve erişilebilirliği olabilir.
%84
üretken YZ araçlarına aşina geliştiricilerin oranı.
Svetlana Zemlyanskaya
IDE Yardımında Makine Öğrenimi Ekip Lideri, JetBrains
Yalnızca birkaç yıl içinde YZ tabanlı kod oluşturma araçları ilginç bir araştırma konusu olmaktan çıkıp birçok geliştiricinin araç kutusunun önemli bir parçası hâline geldi. Bu gelişmenin ne yönde ilerlediğini görmek için bu trendi yakından izlemeye devam edeceğiz.
*Bu soru yalnızca önceki soruda "Yok" seçeneğini belirleyen geliştiricilere gösterildi.
Tüm katılımcılardan yalnızca %1,6'sı üretken YZ araçlarını hiç duymamış ve üretken YZ araçlarına henüz aşina olmayanların yarısından azı yakın gelecekte kendini aşina hâle getirmeyi planlıyor.
Güvenlik endişeleri, üretken YZ araçlarının benimsenmesinin önünde en sık bahsedilen engel.
Svetlana Zemlyanskaya
IDE Yardımında Makine Öğrenimi Ekip Lideri, JetBrains
Çözümlerin çoğu hâlâ verilerin buluta gönderilmesini gerektirdiği için güvenlik riski doğuyor, ancak pazar, yerel ve şirket içi çözümlerle ihtiyaçları karşılayabiliyor.
Katılımcılarımız genel olarak YGZ (yapay genel zekâ) hakkında olumlu görüşe sahip görünüyor. Beşte birinden azı YGZ'nin insanlara düşman olacağından endişe ediyor. Ancak 10 katılımcıdan 6'sının YZ kullanımına dair güvenlik endişeleri var.
Svetlana Zemlyanskaya
IDE Yardımında Makine Öğrenimi Ekip Lideri, JetBrains
Büyük dil modelleri; eğitim veri kümelerinin kaynağı, açık kaynak kodunun adil kullanımı ve benzer konularda henüz ele alınmamış birçok etik sorunu beraberinde getirdi.
5 katılımcıdan 3'ü YZ kodlama araçlarının yazılım geliştirme iş piyasasını kökten değiştireceğine inanıyor, bununla birlikte yalnızca %13'ü YZ'nin geliştiricilerin yerine tamamen kod yazacağından emin. Ancak, yaklaşık üçte biri yazılım mühendisliğinin komut yazma mühendisliğine dönüşeceğine inanıyor.
Genel olarak oldukça iyimser bir yaklaşıma sahip geliştiriciler, YZ'nin kendi yerlerini tamamen alacak bir araç değil, kod yazmalarına yardımcı olacak yeni bir ek araç olacağına inanıyor.
Geliştiricilerin büyük bir kısmı, güçlü üretken YZ bulut tabanlı çözümleri (bulut tabanlı hizmetler veya katılımcının kuruluşu tarafından yönetilen çözümler) kullanıyor.
Svetlana Zemlyanskaya
IDE Yardımında Makine Öğrenimi Ekip Lideri, JetBrains
Yerel ve şirket içi çözümler ortaya çıkmaya başladı bile, ancak nihai kalite genellikle bulut tabanlı çözümlerden daha kötü. Kalite genel olarak artarken, yerel ve bulut tabanlı çözümler arasındaki uçurum muhtemelen önümüzdeki birkaç yıl boyunca kapatılamayacak.
Geliştiriciler, genel YZ metin üretme araçlarını, özel YZ kod yazma araçlarından daha sık kullanıyor. Ancak ChatGPT gibi en yeni YZ metin üretme araçları da kod yazma yeteneğine sahip olduğundan, geliştiriciler bu araçları kod yazmak için kullanıyor olabilir. Yukarıda belirtilen özel araçlar ilgi çekiyor gibi görünüyor, ancak bunun nedeni ister iş akışlarıyla hatalı entegrasyon, ister genel yaklaşımlar olsun, şu anda çok az geliştirici bunlara bağlı kalıyor.
The most common way for developers to use an AI assistant is to ask general questions about software development using natural language.
YZ araçları popüler öğrenme yardımı ve beyin fırtınası yürütme arkadaşlarıdır. İçeriği özetlemek ve düzeltmek için de kullanışlıdır. Kod dışı içerik üretme konusunda, katılımcılarımızın yalnızca %20'si YZ araçlarını bu amaçla düzenli olarak kullanıyor.
*Her bir aktiviteyi, en fazla zaman alan üç aktiviteden biri olarak seçen katılımcıların payları.
Kod yazmak, en fazla zaman alan aktivite olarak en üst sıralarda yer alsa da katılımcılarımız için aynı zamanda en keyifli aktivite (aşağıdaki tabloya bakın). Zamanınızın çoğunu keyif aldığınız bir şeyi yaparak geçirmek mutluluğun tarifi değil mi?
Kod yazmak bir geliştiricinin en keyifli aktivitesi ise bunu YZ araçlarına delege hazır olmamaları da gayet doğal!
Bir YZ asistanının performansının insana benzer olduğu ideal bir dünyada, aşağıdaki aktiviteleri bir YZ asistanına delege etme olasılığınız nedir?
YZ asistanları en yaygın olarak geliştiricilerin doküman yazma, kod yorumları, mesaj gönderme ve arama gibi rutin görevleri gerçekleştirmesine yardımcı olmak için kullanılır. Ancak geliştiriciler, kodu ve son kod değişikliklerini anlama, hata ayıklama ve kod yazma dâhil olmak üzere kendi kodlamalarını yapmayı tercih ediyor. Bununla birlikte, yanıt verenlerin %79'u kod yazmanın en fazla zaman alan etkinlik olduğunu belirtti.
Kaliteli kod yazmak zor bir iştir ve üretken YZ kodlama araçları, bu işin daha az zamanda tamamlanabileceğine dair bazı kanıtlar ortaya koyuyor. Ankete katılan geliştiricilerin yaklaşık üçte biri kodlama görevlerini bu araçlara devretme konusunda kararsız olsa da bu, işi tamamen devretmek yerine görevleri iş birliği içinde tamamlamak için araçlardan yararlanmayacakları anlamına gelmiyor.
JetBrains AI Assistant
AI Assistant, yazılım geliştirme için yapay zekâ destekli özellikler sağlar. JetBrains AI hizmeti, IDE kullanıcılarını şeffaf bir şekilde farklı büyük dil modellerine (LLM'ler) bağlar. AI Assistant bağlama duyarlıdır ve geliştiricilerin görevlerini daha hızlı tamamlamalarına yardımcı olarak üretkenliği artırır.
Doğru aracı bulun
Zaman ayırdığınız için teşekkür ederiz!
Raporumuzu faydalı bulduğunuzu umuyoruz. Bu raporu arkadaşlarınızla ve meslektaşlarınızla paylaşın.
JetBrains Tech Insights Lab'e katılın
JetBrains ürünlerinin kullanımını daha kolay ve çok daha güçlü hâle getirmek için anketlere ve kullanıcı deneyimi çalışmalarına katılın. Araştırmamıza katılarak ödül kazanma şansına da sahip olursunuz.
Ham veriler Çok yakında
Ham verileri hazırlıyoruz. İndirilmeye hazır olduğunda bildirim almak için e-postanızı girebilirsiniz.
Herhangi bir soru ya da öneriniz varsa lütfen bizimle surveys@jetbrains.com adresinden iletişime geçin.