Büyük Dil Modelleri (LLM’ler), yazılım mühendisliği bağlamında güçlü araçlar olarak hızla önem kazandı. Tekrarlayan görevlerin otomatikleştirilmesi, kod üretimi, fikir geliştirme, hata ayıklama gibi çeşitli alanlarda sağladıkları katkılar, yazılımcıların daha yaratıcı ve karmaşık problem çözme süreçlerine odaklanmasına olanak tanımakta. Lakin, bu modellerin yoğun kullanımları, sınırlılıkları ve oluşabilecek risklerin dikkatli bir şekilde değerlendirilmesini gerektirmekte.

LLM’lerin en belirgin sınırlamaları arasında halisünatif içerik üretmeleri, tutarsız ve önyargılı yanıtlar vermesi yer almakta. Bu tür sıkıntılı durumlar, özellikle LLM’lerin ürettiği yanıtların doğrudan ve eleştirel değerlendirilmeden kullanılmasında ciddi riskler taşıyor.

Bu bağlamda en önemli sorunların başında, modellerin eğitildiği veri setlerinin doğası geliyor. Eğitim verileri sıklıkla hatalı veya çelişkili olabilir. Bununla birlikte, bu veriler içinde daha önce çözümlenmiş problemlere dair bilgiler de bulunur. LLM’ler, bilinen problemlere hızlı çözümler önerebilirken, daha önce karşılaşılmamış veya özgün nitelikteki problemlere yanıt üretiminde yetersiz veya halisünatif cevaplar verebilmektedir. Bu durumda, yazılımcının hata ayıklama ve çözüm geliştirme süreci hem daha fazla zaman ve emek sarfiyatı anlamına gelmektedir, dahası sonuçlara güvenmek risk potansiyelini arttıracaktır.

Sıklıkla, yazılımcılar kendi problem çözme becerilerini bir kenara bırakarak, LLM’lerin sunduğu çözüm önerilerine bağımlı hale gelmeye başlıyorlar. Zamanla bu kullanım alışkanlığı, mühendislerin yaratıcı ve eleştirel düşünme yeteneklerini zayıflatabilir. LLM’lerin önerdiği çözümler yalnızca “ne” sorusunu değil, aynı zamanda “neden” sorusunu da cevaplayacak şekilde değerlendirilmelidir. Yani, çözümlerin arkasındaki mantığın anlaşılması elzemdir.

Geçmişte arama motorlarının ilk ortaya çıktığı dönemde, bilgiye erişimi kolaylaştırarak sunduğu “keşfetme” ve “kullanma” arasındaki denge dikkate alınmalıdır. Günümüzdeki fark ise LLM’lerin, genellikle kullanıcıyı doğrudan ilk cevabı kullanmaya teşvik etmesi ve keşfetme sürecini arka planda bırakması durumudur. Bu durum, sadece önüne sunulan bilgilerden faydalanmaya odaklanan bir kullanıcı biçimini teşvik ederken, öğrenme ve eleştirel düşünme süreçlerini ikinci plana itmekte.

Bilişim sektörü ile alakalı tüm bilimlerinin temelinde, insanların tekrarlayan görevleri otomatikleştirerek gerçek problemlere odaklanma ihtiyacından doğmuş dersek abartmış olmayız. Ancak günümüzde her şeyin alelacele yetiştirilmesi kaygısı, yazılımcıların algoritmik düşünme becerilerinde bir erozyona yol açma riskini de beraberinde getiriyor. Bu durum, mühendislik disiplininin temelinde yer alan “odaklanma” becerisinin kaybı olarak da değerlendirilebilir. Oysa bu beceri, diğer tüm beceriler gibi sürekli uygulama ile geliştirilip ve korunabilir.

Sonuçta, LLM’lerin sunduğu imkânlar göz ardı edilmemeli elbette, ancak bu sistemlerin bilinçli ve eleştirel bir yaklaşımla değerlendirilmesi gerektiği de bir gerçek. Bu yaklaşım olmadığı sürece, insanın bilgi ve deneyime dayalı çözüm üretme kabiliyetinin zayıflaması ve karmaşık problemlerin çözümü giderek yapay zekâ sistemlerinin inisiyatifine bırakıldığında sonuçları felaketle sonuçlanabilir.

© 2025, Hakan Özerdem. Tüm hakları saklıdır.
Tüm içerik ve verilerin yayın hakkı saklıdır. Paylaşım için paylaştığınız içeriğe erişilebilir ve görünür bir bağlantı bulundurulması şarttır.