Bir ekranın ilk taslağını, bir fonksiyonun başlangıcını veya bir metnin alternatiflerini oluşturmak bugün çok hızlı. Hız, üretmenin en yorucu kısmını hafifletebilir. Fakat bir şeyin üretilmiş olması, onun doğru problem için doğru çözüm olduğu anlamına gelmiyor.
Yapay zekâyı kullanırken en değerli becerinin yalnızca iyi komut yazmak olduğunu düşünmüyorum. Daha önemli olan, çıkan sonuca bakıp doğru soruları sorabilmek: Bu bilgi nereden geliyor? Bu akış gerçek bir kullanıcı için anlaşılır mı? Kod beklenmedik bir durumda nasıl davranır? Ürün, insanın kararını destekliyor mu, yoksa gereksiz bir güven hissi mi yaratıyor?
Bir öneriyi kabul etmek kolay. Onu sınamak zaman alıyor. Özellikle bir başkasının verisi, parası veya önemli bir kararı söz konusuysa bu zaman işin parçası. Kaynağı kontrol etmek, sınır durumlarını düşünmek, açıkça bilmediğini söylemek ve gerektiğinde insan incelemesine yer bırakmak; bunlar üretimi yavaşlatan ayrıntılar değil, ürünün güvenilirliğini oluşturan kararlar.
Tasarım tarafında da benzer bir durum görüyorum. Araçlar saniyeler içinde birbirine benzeyen onlarca arayüz çıkarabiliyor. Fakat bir ekranın neden o şekilde düzenlendiğini, hangi kelimenin kullanıcıyı rahatlatacağını veya nerede sessiz kalmanın daha iyi olduğunu araç tek başına bilemez. Bunlar bağlam ve muhakeme gerektirir.
Bu yüzden yapay zekâyı ne sihirli bir ortak ne de yalnızca otomatik tamamlama olarak görüyorum. Deneme alanını genişleten güçlü bir araç. Daha çok yol görmemi sağlıyor. Hangi yoldan gideceğime ve ortaya çıkan işin sorumluluğunu nasıl taşıyacağıma ise benim karar vermem gerekiyor.
Belki yeni çalışma biçiminin özü burada: Daha hızlı üretmek mümkün. Ama daha iyi üretmek için hâlâ dikkatle bakmak, test etmek ve gerektiğinde “bu olmadı” diyebilmek gerekiyor.
◆