ChatGPT ve Diğer Yapay Zeka Araçlarıyla Üretkenlik ve Yazılım Yeniliği Elde Etmenin Yolları
GPT teknolojisi ve onu çalıştıran LLM (Large Language Model) tabanlı yapay zeka sistemleri, müşteri hizmetlerinin iyileştirilmesinden çalışan üretkenliğinin artırılmasına kadar pek çok görev için büyük etkilere ve potansiyel avantajlara sahiptir.
ChatGPT ve üretken yapay zeka, manşetlere konu olan ve dünya çapında tartışmalara yol açan küresel bir sansasyon haline geldi. Üretken ve önceden eğitilmiş öğrenen ve öğreten yenilikçi yazılım(Generative Pre-trained Transformer-GPT) teknolojisi erken aşamalarında olmasına ve risklerle birlikte gelmesine rağmen, yazılım geliştirme ve dağıtım da dahil olmak üzere endüstrileri dönüştürme potansiyeline sahiptir. Nedensel yapay zeka ile eşleştirilen kuruluşlar, ChatGPT ve diğer üretken yapay zeka teknolojilerinin etkisini ve daha güvenli kullanımını artırabilir.
OpenAI tarafından geliştirilen bir AI sohbet robotu olan ChatGPT’nin Kasım 2022'de piyasaya sürülmesiyle, büyük dil modelleri (LLM’ler) ve üretken AI, dünya çapında toplantı odası gündemlerinin ve ev tartışmalarının zirvesine çıkarak küresel bir sansasyon haline geldi.
GPT teknolojisi ve onu çalıştıran LLM tabanlı yapay zeka sistemleri, müşteri hizmetlerinin iyileştirilmesinden çalışan üretkenliğinin artırılmasına kadar pek çok görev için büyük etkilere ve potansiyel avantajlara sahiptir.
Dynatrace Şubat 2023'teki yıllık kullanıcı konferansı Perform’da, kurumların veri göl evlerini sorgulamak için doğal veya insan dilini nasıl kullanabileceklerini gösterildi. Bu, keşfetmekte olunan birçok kullanım durumunun bir örneğidir. GPT teknolojisinin “bilgi demokrasisini” daha da ileri götürme potansiyelini vurgulamaktadır. Teknoloji ilk aşamalarında olduğu için diğerleri gibi biz de bu fırsatların yüzeyini çizmeye başlıyoruz.
ChatGPT ve üretken yapay zeka: Yeni bir inovasyon dünyası:
Yazılım geliştirme ve teslim, ChatGPT gibi GPT teknolojisinin potansiyel gösterdiği kilit alanlardır. Örneğin, DevOps ve platform mühendisliği ekiplerinin yazılım kitaplıklarından alınan bilgileri kullanarak kod parçacıkları yazmasına yardımcı olabilir. Ek olarak, bir GPT’ye temel neden bağlamını besleyerek, bu bağlamla sorunlu durumları veya uyarıları artırarak ve bunu otomatik olarak oluşturulan düzeltme için temel olarak kullanarak ekiplerin özel koddaki sorunları çözmesini hızlandırabilir.
Bu örnekler, rutin ve kolayca yinelenebilir kod yazmak veya bir yanıt bulmadan önce sayısız “StackOverflow” sayfasında gezinmek dahil olmak üzere, mevcut, zaman kaybettiren manuel işlemler üzerindeki önemli iyileştirmeleri yansıtır.
GPT’ler ayrıca ekip üyelerinin yeni geliştirme platformlarına ve araç setlerine hızla alışmalarına yardımcı olabilir. Teknoloji, insanların bir arama çubuğuna “Ortamlarım arasında test senaryolarını nasıl içeri ve dışarı aktarırım?” gibi sorular yazarak çözümler hakkında bilgi edinmelerini ve “Bu çözümü kullandığım ürünlere entegre etmenin en iyi yolu nedir?” gibi sorulara hızlı yanıtlar sağlar.
Yine, bu GPT yaklaşımı, kullanıcıların belgeleri manuel olarak aradığı ve yanıtları bulma yeteneğinin satıcılar tarafından sağlanan kaynakların kalitesine ve yapısına bağlı olduğu mevcut paradigmaya göre önemli bir üretkenlik ve kullanıcı memnuniyeti gelişimini temsil eder.
Fikri mülkiyeti ve veri gizliliğini korumak için barikatlar oluşturmak:
DevOps ve platform mühendisliği ekipleri, yazılım geliştirmeyi hızlandırmak için GPT’leri kullandığından, site güvenilirlik mühendisleri (SRE’ler) ve gizlilik ekipleri, çözdüklerinden daha fazla sorun yaratmamak için bu teknolojilerin uygun kontrollere sahip olduğundan emin olmalıdır.
İlk olarak SRE’ler, ekiplerin telif hakkı alınmış, ticari markalı veya patentli içerik dahil olmak üzere GPT’ler ve diğer üretici yapay zeka tarafından paylaşılan herhangi bir kod üzerindeki fikri mülkiyet haklarını tanımasını sağlamalıdır. Kuruluşlar, yazılım geliştirmelerinde GitHub gibi depoları giderek daha fazla kullandıklarından, ChatGPT ve benzer teknolojilerin IP’lerini veya gizli verilerini istemeden paylaşmalarını önlemek de aynı derecede kritik olacaktır.
Kuruluşlar, ekiplerinin GPT teknolojilerini istemeden veri ihlallerine veya para cezalarına yol açabilecek şekilde kullanmamasını sağlamak için GDPR veya önerilen Avrupa Yapay Zeka Yasası gibi bölgesel ve ülkeye özgü gizlilik ve güvenlik düzenlemelerini de dikkate almalıdır.
GPT’lerin ve üretken yapay zekanın risklerini anlama:
Kuruluşlar, ChatGPT ve benzeri teknolojilere güç sağlayan LLM tabanlı üretici yapay zekanın hataya ve manipülasyona açık olduğu konusunda özellikle dikkatli olmalıdır. Güvenilmez veya önyargılı olabilecek, kamuya açık bilgilerin ve aldığı girdilerin doğruluğuna ve kalitesine dayanır.
Yazılım geliştirme ve teslim kullanım durumlarında, bu kaynaklar yasal olarak korunan kod kitaplıkları içerebilir veya daha fazla istismar fırsatı yaratan kusurları sürdürmek için siber suçlular tarafından yerleştirilmiş sözdizimi hataları veya güvenlik açıkları içerebilir. Bu nedenle mühendislik ekiplerinin, yazılım güvenilirliğini, performansını, uyumluluğunu veya güvenliğini riske atmadığından emin olmak için GPT’lerden aldıkları kodu her zaman kontrol etmeleri gerekecektir.
Hızlı mühendislikte uzmanlaşma: Nedensel yapay zekanın artan önemi:
Geliştiriciler kodlarını ve yorumlarını GPT araçları için bağlam olarak sağlarken, DevOps, SRE ve platform mühendisliği ekipleri hızlı mühendislik tekniklerini kullanarak bu bağlamı üretken yapay zekaya aktarır. Bunu etkili bir şekilde yapmak için hızlı mühendislikten gelen girdinin güvenilir ve eyleme geçirilebilir olması gerekir. Örneğin, GPT araçlarının yalnızca bir CPU artışıyla ilgili genel girdiye erişimi varsa, yalnızca ek CPU veya ölçeklendirme ihtiyacı hakkında genel yanıtlar sağlarlar. Ancak GPT araçları, CPU artışının ardındaki koşullarla ilgili kesin ayrıntılara erişebilirse, ayrıntılı bir kök neden ile belirli bir yanıt sağlayabilirler.
Bu kesinliğe ulaşmak, başka tür bir yapay zeka gerektirir: ”Nedensel Yapay Zeka”
Dynatrace platformunun merkezindeki yapay zeka gibi nedensel yapay zeka, bir teknoloji ekosistemi veya yazılım yaşam döngüsü boyunca sürekli olarak gözlemlenen ilişkilerden ve bağımlılıklardan neredeyse gerçek zamanlı olarak kesin bilgiler alır.
Bu bağımlılık grafikleri veya topolojileri, nedensel yapay zekanın keşfettiği herhangi bir sorunun nedenini, doğasını ve ciddiyetini ayrıntılandıran tamamen açıklanabilir, tekrarlanabilir ve güvenilir yanıtlar üretmesini sağlar. Nedensel yapay zekayı GPT’lerle birleştirmek, ekiplerin tam bağlamı korurken kodlarının, uygulamalarının ve temeldeki altyapının etkisini keşfeden analitiği otomatikleştirmesini sağlayacak.
ChatGPT ve üretken yapay zekanın etkisini artırma:
Gelecekte, ChatGPT ve ilgili teknolojilerin etkisini ve değerini artırmak için üretken yapay zeka ile nedensel yapay zekayı birleştirmek daha da güçlü hale gelebilir ve yazılım tesliminde üretkenliği ve verimliliği artırmak için ek kullanım alanlarının kilidini açabilir. Örneğin, GPT’leri Dynatrace birleştirilmiş gözlemlenebilirlik ve güvenlik platformuna entegre ederek, doğru ve net bağlam sağlamak için doğal dil sorgularını yapay zeka destekli nedensel yanıtlarla birleştirebiliriz. Bu kesin girdi mühendisliği, GPT’nin önerilerini iyileştirme ve otomasyon için daha kesin ve eyleme geçirilebilir hale getirir.
DevOps ve platform ekipleri, “Uygulamamın yanıt süresini nasıl iyileştirebilirim?” gibi sorular sormak için bu özelliği kullanabilir.
Üretken yapay zeka ve nedensel yapay zeka birlikte daha iyi:
GPT teknolojisinin etkisi kuşkusuz derin olacaktır ve dünya çapındaki insanların onu benimseme hızı, kaçımızın çalışacağını önemli ölçüde etkileyecektir.
ChatGPT ve benzeri teknolojiler kendi başlarına çözüm sağlamazlar. Önerileri, yalnızca kuruluşların onları beslediği bilgi ve bağlamın kalitesi, derinliği ve kesinliği kadar iyidir.
Kuruluşlar, son derece genel veya uyumsuz cevaplar almaktan kaçınmalarını sağlamak için üretici yapay zekayı nedensel yapay zeka ile birleştirerek etkisini en üst düzeye çıkarmak için çok daha iyi bir konumda olacak. Bu birleşik yaklaşım, iki temel amaç için güvenilir yanıtlar sağlar. Birincisi, nedensel yapay zeka aracılığıyla deterministik ve tekrarlanabilir olan güvenilir otomasyonu yürütmek. İkincisi, nedensel yapay zekanın GPT’nin yazılım teslimi ve üretkenlik kullanım durumları için tam potansiyelini ortaya çıkarmak için derin ve zengin bir bağlam sağlaması.
DevOps ve platform mühendisliği ekipleri, güvenlik ve gizlilik endişelerini giderdikten sonra, GPT’lerini gerçek zamanlı veriler ve nedensel yapay zeka destekli bağlamla beslemek için otomatik bilgi istemi mühendisliğinden yararlanabilir. Bu, GPT’lerin uygun ve anlamlı önerilerle üretkenliği artırmasına olanak tanır.
Nedensel yapay zeka ile üretken yapay zekayı birleştirmek, sonunda GPT destekli yeniliğin bir sonraki aşamasına yol açacaktır. DevOps ve platform mühendisliği ekipleri, güvenilirlik veya güvenlik sorunlarına yol açmadıklarından emin olmak için üretken yapay zekalarının (kod parçacıkları gibi) çıktılarını doğrulamak için nedensel yapay zekayı kullanacak. Güvenilir ve güvenli kodlarını otomatik olarak yürütmek için akıllı otomasyonu da kullanacaklar.
Mühendislik ekipleri bu yolculukta ilerledikçe, kuruluşlar önemli üretkenlik kazanımları elde ederek ve yazılım inovasyonunun hızını birçok kişinin daha önce imkansız olduğunu düşündüğü seviyelere çıkararak kalıcı bir rekabet avantajı oluşturabilirler.
