Yeni bir araştırma, mevcut suni zekâ araçlarının yazılım geliştirme ve hata çözme mevzularında yeterince iyi olmadığını ortaya çıkardı.
OpenAI, Anthropic ve benzeri suni zekâ şirketlerinin geliştirdiği modeller artık yazılım geliştirme süreçlerinde kullanılmaya başlandı fakat bu alanda hevesi olanlar için belirtmek gerek, görünüşe gore daha geliştirilmesi ihtiyaç duyulan oldukça şey var.
Google CEO’su Sundar Pichai, şirket içindeki yeni kodların %25’inin suni zekâ tarafınca üretildiğini belirtmişti. Meta CEO’su Mark Zuckerberg de benzer planlamaları bulunduğunu söylemişti.
Suni zekâlar hâlâ hataları çözmekte başarısız
Fakat Microsoft Research tarafınca meydana getirilen yeni bir araştırma, bu modellerin yazılım hatalarını düzeltmede hâlâ yetersiz kaldığını ortaya koydu. SWE-bench Lite adlı testte, OpenAI’ın ve Anthropic’in ileri düzey modelleri, sunulan 300 hata düzeltme görevinden çoğunu çözemedi.
Claude 3.7 Sonnet en yüksek başarı oranına haiz model olsa da başarı oranı yalnızca %48,4’te kaldı. OpenAI’ın o1 modeli %30,2; o3-mini ise %22,1 başarı gösterdi.
Araştırmacılara gore bu düşük performansın temel sebepleri içinde modellerin hata ayıklama araçlarını verimli kullanamaması ve eğitim verilerinde gerçek insan hata ayıklama süreçlerinden yeterince yararlanamamaları yatıyor.
Suni zekâ ile ilgili öteki içeriklerimiz:
Peki siz suni zekâyı kodlama işleriniz için kullandınız mı? Deneyimlerinizi aşağıdaki yorumlar kısmından bizimle paylaşabilirsiniz.
