Devin: Yazılım mühendisliğinde devrim mi yoksa evrim mi?

Amerikan startup şirketi Cognition “dünyanın ilk tam otonom yapay zeka (YZ) yazılım mühendisi” olarak adlandırdığı Devin adlı aracıyla teknoloji sektörüne ilginç bir giriş yaptı. Cognition’a göre Devin, kendi kabuk komut satırı (shell), kod düzenleyicisi ve web tarayıcısını kullanarak yazılım geliştirme görevlerini bağımsız olarak kendi başına yapabiliyor. Ayrıca bu yapay zekanın iş vereni de olabiliyorsunuz. Devin’in erken erişimde ve geliştirme aşamasında olduğu için deneysel bir göz olarak bakmanızda fayda var.

Devin neler yapabiliyor?

Cognition, Devin’i özel araçlarla donattığını açıklıyor. Bağımsız bir kabuk komut satırı, kod düzenleyicisi ve ayrı bir web tarayıcısının kullanımı, Devin’in başarısının anahtar niteliğindeki özellikler. Şirketin bir demosunda Devin, tarayıcıyı kullanarak her bir API’ye nasıl bağlanılacağını öğrenmek üzere API belgelerini tarıyor ve okuyabiliyor. (API, farklı yazılım programlarının birbiriyle iletişim kurmasını sağlayan bir arabirimdir). Yapay zeka kodda bir hatayla karşılaştığında, ana koda otomatik olarak bir hata ayıklama ekliyor ve kodu yeniden çalıştırabiliyor. Böylelikle istenilen kod üretilene kadar bütün hataları temizlemiş oluyor. Devin’in yapabileceği işler ise:

• Yeni teknolojileri öğrenme: Devin, yeni teknolojileri hızla kavrama ve öğrenme yeteneğine sahip. Yeni bir programlama dili, çerçeve veya araç olsun, Devin onunla etkili bir şekilde çalışmak için gerekli bilgileri verimli bir şekilde edinebiliyor.
• Uygulamalar oluşturma ve dağıtma: Devin, uçtan uca uygulamaları bağımsız olarak oluşturabilir. Kod yazma, ayarları yapılandırma ve uygulamaları çeşitli platformlara dağıtma gibi görevleri üstlenerek geliştirme sürecini kolaylaştırıyor.
• Hataları düzeltme: Devin’in göze çarpan özelliklerinden biri, kod tabanlarındaki hataları tanımlama ve düzeltmedeki ustalığı. Gelişmiş algoritmalar ve örüntü tanıma yoluyla, Devin kod içindeki sorunları tespit edebilir. Düzeltmeleri bağımsız olarak uygulayabilir. Bu da geliştiriciler için değerli zaman tasarrufu sağlar.
• Açık kaynak projelerdeki sorunları çözme: Devin, açık kaynaklı depolarla gelen sorunları ve özellik taleplerini ele almada mükemmel. Proje depolarında gezinebilir, bağlam toplayabilir ve sorunları etkili bir şekilde çözebilir, böylece açık kaynak yazılımın geliştirilmesine ve bakımına katkıda bulunur.
• Gerçek zamanlı iş birliği: Devin, insan mühendislerle gerçek zamanlı iş birliği yapabilmesi de önemli. Devin, ilerleme güncellemeleri sağlar, geri bildirim alır ve tartışmalara katılır, böylece insanlar ve yapay zeka arasında kesintisiz bir ekip çalışması sağlar.
• YZ modellerini eğitme ve ince ayar yapma: Devin, geleneksel yazılım mühendisliği görevleriyle sınırlı değil. Ayrıca yapay zeka modellerini de bağımsız olarak eğitebilir ve ince ayarlarını yapabilir. Bu, model eğitiminin ayarlanması, verilerin önceden işlenmesi ve optimizasyon gibi görevleri kapsar.
• Zamanla uyum sağlama: Devin’in belki de en dikkat çekici yeteneklerinden biri, zamanla öğrenme ve uyum sağlama kapasitesi. Yeni görevler ve zorluklarla sürekli deneyim kazanan Devin, performansını ve verimliliğini artırarak karmaşık mühendislik görevlerini halletmede giderek daha usta hale geliyor.

Şirketin YouTube kanalında, Devin’in uygulamalar oluşturup dağıtmaktan kodlardaki hataları bulup düzeltmeye ve hatta yapay zeka modellerinde ince ayar yapmaya kadar çeşitli kullanım örnekleri gösteriliyor.

Devin ne kadar doğru çalışıyor?

Cognition, Devin’i SWE-bench testine (YZ destekli kodlama araçlarını değerlendirmek için tasarlanmış bir kıyaslama platformu) tabi tuttu. Bu platform, yapay zekâ araçlarını GitHub’daki açık kaynaklı projelerde bulunan gerçek dünya sorunlarını çözme becerileriyle değerlendiriyor. Şirket, Devin’in sorunların %13,86’sını eksiksiz olarak çözdüğünü söylüyor. Karşılaştırma için GPT4 yapay zeka modeli aynı testte sorunların %1,74’ünü başarıyla çözebilmişti. Bir önceki en yüksek skor ise %4,80 başarı oranına sahip Anthropic’in Claude 2 adlı yapay zeka modeliydi.

Ayrıca Devin’in bu başarıya, depoda ilgili dosyaları bulma konusunda yardım almadan eriştiği vurgulanıyor.

Microsoft da GitHub Copilot gibi yapay zeka destekli yazılım geliştirme araçları sunuyor. Aslında bir kod tamamlama aracı olan GitHub Copilot, programcıların yönergelerini çalıştırılabilir kodlara dönüştürmelerine yardımcı olan özellikleri içeriyor. Ancak Devin’in yapabildiği gibi kodları baştan sona bağımsız olarak tamamlayamaz, insan müdahalesi ihtiyaç duyuyor. İnsana ihtiyaç duymadan bu işleri yapabilen Devin bu sektörün tam manada ilki olmasa da büyük bir yeniliği diyebiliriz.

Devin’in hizmetlerine nasıl erişilir?

Devin şu anda projelerinde yapay zekayı kullanmak isteyen bireylerin erken erişimine açık. Müşteriler, Cognition Labs’a web sitesi üzerinden veya resmi sitenin e-posta adresine başvurularını göndererek ulaşabilirler. Eğer yapay zekayı edinirseniz; Firma, Devin’e başlarken size yardımcı olacak bir başlangıç paketi ve eğitim programı kapsamında yapay zekayı nasıl kullanacağınızı öğretecekler. Devin’in halen erken erişimde olduğunu unutmayın. Bu nedenle ilk başta kullanılabilirlik sınırlı olabilir.

Yapay zeka insanların işini elinden almaya başladı mı?

Devin gibi yapay zeka araçlarının yazılım mühendisliği gibi karmaşık alanlarda bile insan müdahalesi olmadan görevleri tamamlayabilmesi, yapay zekanın çalışma dünyamızda giderek artan etkisini gösteriyor. Devin’in SWE-bench testindeki başarısı, bu alandaki ilerlemenin somut bir göstergesi. Ancak Devin’in insan mühendislerin yerini tamamen alacağını düşünmek için henüz erken. Devin halen geliştirme aşamasında ve hata yapma ihtimali var. Ayrıca Devin’in yaratıcı problem çözme ve kritik düşünme gibi insan mühendislerin sahip olduğu becerilere sahip olmadığını da unutmamak gerekiyor. Yapay zekanın önümüzdeki yıllarda insan işgücünü nasıl etkileyeceği hala belirsizliğini koruyor. Devin gibi araçlar mühendislerin daha verimli ve üretken olmalarını sağlayarak, bazı basit ve tekrarlayan görevleri otomatikleştirebilir. Bu da mühendislerin daha karmaşık ve yaratıcı projelere odaklanmasına imkan sağlayabilir. Ancak yapay zekanın bazı insan işgücünü yerini alması da kaçınılmaz görünüyor. Özellikle rutin ve tekrarlayan görevleri yapan meslek grupları, yapay zekadan en çok etkilenecek gruplar arasında yer alıyor.

Sonuç olarak, yapay zekanın çalışma dünyamızı dönüştürdüğü bir gerçek. Bu dönüşümün nasıl gerçekleşeceğini ve insan işgücünü nasıl etkileyeceğini zaman gösterecek.

Öne çıkan kaynak görseli: Furkan Demirkaya