Linus Torvalds, Bjarne Stroustrup ve Diğer Usta Programcılar Neden Yapay Zeka ile Yazılan Koda Şüpheyle Bakıyor?
Usta programcılar, yapay zeka kod araçlarının çoğunlukla yoğun insan incelemesi, hata ayıklama ve entegrasyon gerektiren taslak kodlar ürettiğini; bu nedenle iddia edilen büyük otomasyona rağmen gerçek verimlilik kaza... Bjarne Stroustrup, Linus Torvalds ve Vlad Mihalcea gibi eleştirmenler, yapay zeka çıktısının düş...
Usta programcılar, yapay zeka kod araçlarının çoğunlukla yoğun insan incelemesi, hata ayıklama ve entegrasyon gerektiren taslak kodlar ürettiğini; bu nedenle iddia edilen büyük otomasyona rağmen gerçek verimlilik kaza...
Bjarne Stroustrup, Linus Torvalds ve Vlad Mihalcea gibi eleştirmenler, yapay zeka çıktısının düşük kaliteli veya 'neredeyse doğru' olduğunu ve iş yükünü kod yazmaktan çok incelemeye ve düzeltmeye kaydırdığını belirtiyor.
Bu şüphecilik, teknoloji yöneticilerinin yapay zekanın yakında çoğu yazılımı yazabileceği veya orta seviye geliştiricilerin yerini alabileceği yönündeki tahminleriyle tam bir tezat oluşturuyor.
How are veteran programmers like Bjarne Stroustrup, Linus Torvalds, and Java author Vlad Mihalcea criticizing AI-generated code, and why doAI coding assistants can generate code quickly, but experienced developers say the real work often lies in reviewing and correcting the output.
AI Prompt
Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: How are veteran programmers like Bjarne Stroustrup, Linus Torvalds, and Java author Vlad Mihalcea criticizing AI-generated code, and why do. Article summary: They are criticizing AI code mainly as low-quality, overhyped, and costly to supervise. In the reported remarks, Bjarne Stroustrup says AI often produces “rubbish code,” Linus Torvalds says he gets angry at claims that A. Topic tags: general, general web, user generated. Reference image context from search candidates: Reference image 1: visual subject "Title: Linus Torvalds Calls AI-Generated Code 'Slop' in Linux Kernel Debate # Linus Torvalds Calls AI-Generated Code ‘Slop’ in Linux Kernel Debate. Linus Torvalds bluntly dismissed" source context "Linus Torvalds Calls AI-Generated Code 'Slop' in Linux Kernel Debate" Reference image 2: visual subject "Title: Linus
openai.com
Yapay zeka, modern yazılım geliştirme sürecinin hızla ayrılmaz bir parçası haline geliyor. Büyük teknoloji şirketleri, yapay zeka kodlama asistanlarını programlamayı inanılmaz derecede hızlandıracak, hatta yazılım mühendisliğinin büyük bölümünü otomatikleştirecek araçlar olarak tanıtıyor.
Ancak birçok kıdemli programcı bu konuda çok daha temkinli. C++'ın yaratıcısı Bjarne Stroustrup, Linux'un yaratıcısı Linus Torvalds ve Java yazarı Vlad Mihalcea gibi deneyimli geliştiriciler, yapay zeka tarafından üretilen kodun kalitesini ve bu araçların sağladığı gerçek verimlilik artışını kamuoyu önünde sorguladı. Bu eleştiriler, şirketlerin yapay zeka otomasyonu hakkındaki kurumsal mesajları ile kıdemli mühendislerin bu teknolojiyi pratikte nasıl gördüğü arasındaki büyüyen uçurumu gözler önüne seriyor.
"Çöp Kod": Çıktı Kalitesine İlişkin Endişeler
Kıdemli programcılardan gelen en yaygın eleştirilerden biri, yapay zeka sistemlerinin hızlı kod üretebildiği ancak bu kodun güvenilir olmadığı yönünde.
Bjarne Stroustrup, yapay zeka araçlarının genellikle deneyimli mühendislerin incelemesi ve düzeltmesi gereken düşük kaliteli çıktılar ürettiği konusunda uyardı. Yaptığı açıklamalarda, yapay zeka tarafından üretilen çıktıların çoğunu "çöp kod" olarak nitelendirdi ve bu durumun iş yükünü, sonuçları gözden geçirmek, onarmak ve bakımını yapmak zorunda kalan kıdemli geliştiricilere kaydırdığını savundu.
Temel sorun hız değil. Yapay zeka sistemleri büyük miktarlarda kodu hızla üretebilir. Asıl endişe, ortaya çıkan kodun iyi mimari, güvenlik uygulamaları veya uzun vadeli sürdürülebilirlik standartlarını takip etmemesi; yani deneyimli mühendislerin hala müdahale etmesi gereken alanlar olmasıdır.
Studio Global AI
Continue your research
This page includes a source-backed answer you can continue inside Studio Global.
What is the short answer to "Linus Torvalds, Bjarne Stroustrup ve Diğer Usta Programcılar Neden Yapay Zeka ile Yazılan Koda Şüpheyle Bakıyor?"?
Usta programcılar, yapay zeka kod araçlarının çoğunlukla yoğun insan incelemesi, hata ayıklama ve entegrasyon gerektiren taslak kodlar ürettiğini; bu nedenle iddia edilen büyük otomasyona rağmen gerçek verimlilik kaza...
What are the key points to validate first?
Usta programcılar, yapay zeka kod araçlarının çoğunlukla yoğun insan incelemesi, hata ayıklama ve entegrasyon gerektiren taslak kodlar ürettiğini; bu nedenle iddia edilen büyük otomasyona rağmen gerçek verimlilik kaza... Bjarne Stroustrup, Linus Torvalds ve Vlad Mihalcea gibi eleştirmenler, yapay zeka çıktısının düşük kaliteli veya 'neredeyse doğru' olduğunu ve iş yükünü kod yazmaktan çok incelemeye ve düzeltmeye kaydırdığını belirtiyor.
What should I do next in practice?
Bu şüphecilik, teknoloji yöneticilerinin yapay zekanın yakında çoğu yazılımı yazabileceği veya orta seviye geliştiricilerin yerini alabileceği yönündeki tahminleriyle tam bir tezat oluşturuyor.
Linus Torvalds, Bjarne Stroustrup ve Diğer Usta Programcılar Neden Yapay Zeka ile Yazılan Koda Şüpheyle Bakıyor?
Usta programcılar, yapay zeka kod araçlarının çoğunlukla yoğun insan incelemesi, hata ayıklama ve entegrasyon gerektiren taslak kodlar ürettiğini; bu nedenle iddia edilen büyük otomasyona rağmen gerçek verimlilik kaza... Bjarne Stroustrup, Linus Torvalds ve Vlad Mihalcea gibi eleştirmenler, yapay zeka çıktısının düş...
Usta programcılar, yapay zeka kod araçlarının çoğunlukla yoğun insan incelemesi, hata ayıklama ve entegrasyon gerektiren taslak kodlar ürettiğini; bu nedenle iddia edilen büyük otomasyona rağmen gerçek verimlilik kaza...
Bjarne Stroustrup, Linus Torvalds ve Vlad Mihalcea gibi eleştirmenler, yapay zeka çıktısının düşük kaliteli veya 'neredeyse doğru' olduğunu ve iş yükünü kod yazmaktan çok incelemeye ve düzeltmeye kaydırdığını belirtiyor.
Bu şüphecilik, teknoloji yöneticilerinin yapay zekanın yakında çoğu yazılımı yazabileceği veya orta seviye geliştiricilerin yerini alabileceği yönündeki tahminleriyle tam bir tezat oluşturuyor.
How are veteran programmers like Bjarne Stroustrup, Linus Torvalds, and Java author Vlad Mihalcea criticizing AI-generated code, and why doAI coding assistants can generate code quickly, but experienced developers say the real work often lies in reviewing and correcting the output.
AI Prompt
Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: How are veteran programmers like Bjarne Stroustrup, Linus Torvalds, and Java author Vlad Mihalcea criticizing AI-generated code, and why do. Article summary: They are criticizing AI code mainly as low-quality, overhyped, and costly to supervise. In the reported remarks, Bjarne Stroustrup says AI often produces “rubbish code,” Linus Torvalds says he gets angry at claims that A. Topic tags: general, general web, user generated. Reference image context from search candidates: Reference image 1: visual subject "Title: Linus Torvalds Calls AI-Generated Code 'Slop' in Linux Kernel Debate # Linus Torvalds Calls AI-Generated Code ‘Slop’ in Linux Kernel Debate. Linus Torvalds bluntly dismissed" source context "Linus Torvalds Calls AI-Generated Code 'Slop' in Linux Kernel Debate" Reference image 2: visual subject "Title: Linus
openai.com
Yapay zeka, modern yazılım geliştirme sürecinin hızla ayrılmaz bir parçası haline geliyor. Büyük teknoloji şirketleri, yapay zeka kodlama asistanlarını programlamayı inanılmaz derecede hızlandıracak, hatta yazılım mühendisliğinin büyük bölümünü otomatikleştirecek araçlar olarak tanıtıyor.
Ancak birçok kıdemli programcı bu konuda çok daha temkinli. C++'ın yaratıcısı Bjarne Stroustrup, Linux'un yaratıcısı Linus Torvalds ve Java yazarı Vlad Mihalcea gibi deneyimli geliştiriciler, yapay zeka tarafından üretilen kodun kalitesini ve bu araçların sağladığı gerçek verimlilik artışını kamuoyu önünde sorguladı. Bu eleştiriler, şirketlerin yapay zeka otomasyonu hakkındaki kurumsal mesajları ile kıdemli mühendislerin bu teknolojiyi pratikte nasıl gördüğü arasındaki büyüyen uçurumu gözler önüne seriyor.
"Çöp Kod": Çıktı Kalitesine İlişkin Endişeler
Kıdemli programcılardan gelen en yaygın eleştirilerden biri, yapay zeka sistemlerinin hızlı kod üretebildiği ancak bu kodun güvenilir olmadığı yönünde.
Bjarne Stroustrup, yapay zeka araçlarının genellikle deneyimli mühendislerin incelemesi ve düzeltmesi gereken düşük kaliteli çıktılar ürettiği konusunda uyardı. Yaptığı açıklamalarda, yapay zeka tarafından üretilen çıktıların çoğunu "çöp kod" olarak nitelendirdi ve bu durumun iş yükünü, sonuçları gözden geçirmek, onarmak ve bakımını yapmak zorunda kalan kıdemli geliştiricilere kaydırdığını savundu.
Temel sorun hız değil. Yapay zeka sistemleri büyük miktarlarda kodu hızla üretebilir. Asıl endişe, ortaya çıkan kodun iyi mimari, güvenlik uygulamaları veya uzun vadeli sürdürülebilirlik standartlarını takip etmemesi; yani deneyimli mühendislerin hala müdahale etmesi gereken alanlar olmasıdır.
Studio Global AI
Continue your research
This page includes a source-backed answer you can continue inside Studio Global.
What is the short answer to "Linus Torvalds, Bjarne Stroustrup ve Diğer Usta Programcılar Neden Yapay Zeka ile Yazılan Koda Şüpheyle Bakıyor?"?
Usta programcılar, yapay zeka kod araçlarının çoğunlukla yoğun insan incelemesi, hata ayıklama ve entegrasyon gerektiren taslak kodlar ürettiğini; bu nedenle iddia edilen büyük otomasyona rağmen gerçek verimlilik kaza...
What are the key points to validate first?
Usta programcılar, yapay zeka kod araçlarının çoğunlukla yoğun insan incelemesi, hata ayıklama ve entegrasyon gerektiren taslak kodlar ürettiğini; bu nedenle iddia edilen büyük otomasyona rağmen gerçek verimlilik kaza... Bjarne Stroustrup, Linus Torvalds ve Vlad Mihalcea gibi eleştirmenler, yapay zeka çıktısının düşük kaliteli veya 'neredeyse doğru' olduğunu ve iş yükünü kod yazmaktan çok incelemeye ve düzeltmeye kaydırdığını belirtiyor.
What should I do next in practice?
Bu şüphecilik, teknoloji yöneticilerinin yapay zekanın yakında çoğu yazılımı yazabileceği veya orta seviye geliştiricilerin yerini alabileceği yönündeki tahminleriyle tam bir tezat oluşturuyor.
Linus Torvalds: Yapay Zeka Bir Araçtır, Mühendis Değil
Linux'un yaratıcısı Linus Torvalds, yapay zekanın halihazırda çoğu üretim yazılımını yazabildiği iddialarına karşı güçlü bir şekilde çıkıştı.
Torvalds, geliştiricilerin kodlarının "%99'unun" yapay zeka tarafından yazıldığını iddia etmeleri durumunda sinirlendiğini söyledi. Ona göre yapay zeka yararlı olabilir, ancak kesinlikle insan mühendislerin yerini alacak bir şey değil, sadece bir araç olarak ele alınmalıdır.
Torvalds, yapay zekanın programcıların çalışma şeklini değiştirebileceğini, ancak yazılım geliştirmenin temel gerçeklerini değiştirmediğini savunuyor. Bu gerçekler arasında sistemleri anlamak, mimari tasarlamak ve otomatik sistemlerin başarmakta zorlandığı kararları vermek yer alıyor.
Reklamı Yapılandan Daha Düşük Verimlilik Kazanımları
Java performans uzmanı ve yazar Vlad Mihalcea ise farklı bir noktaya dikkat çekiyor: Yapay zeka çalışan bir kod üretse bile, tüm geliştirme süreci göz önüne alındığında net verimlilik kazanımları mütevazı olabilir.
Kod yazmak, yazılım mühendisliğinin sadece bir parçasıdır. Geliştiriciler yine de:
doğruluğu teyit etmek
uç durumlarda hata ayıklamak
kodu daha büyük sistemlere entegre etmek
sürdürülebilirlik ve güvenliği sağlamak zorundadır.
Eğer yapay zeka çıktısı "neredeyse doğru" ise, mühendisler yine de onu doğrulamak ve düzeltmek için zaman harcar. Mihalcea, bu ekstra iş hesaba katıldığında gerçek verimlilik iyileştirmelerinin marjinal olabileceğini savunuyor.
Sektör anketleri de bu endişeyi destekliyor. 2025 Stack Overflow geliştirici anketine göre, geliştiricilerin %66'sı neredeyse doğru olan ancak tam olmayan yapay zeka kodlarını düzeltmek için daha fazla zaman harcadıklarını söylüyor ve "neredeyse doğru" cevaplar en sık bildirilen hayal kırıklığı olarak kaydediliyor.
Bazı araştırmalar, deneyimli geliştiricilerin daha hızlı çalıştıklarına inanmalarına rağmen, yapay zeka araçlarını kullanırken görevleri yaklaşık %19 daha yavaş tamamladıklarını bile ortaya koydu.
Kurumsal Anlatı: Yapay Zeka Mühendisleri ve Otomasyon
Kıdemli programcıların çoğu sınırlamaları vurgularken, teknoloji yöneticileri genellikle yapay zekanın yazılım geliştirmeyi dönüştürme potansiyeline dikkat çekiyor.
Birçok şirket, yapay zeka kodlama araçlarına ve otomasyon sistemlerine yoğun yatırım yapıyor. Meta CEO'su Mark Zuckerberg, yapay zekanın yakında orta seviye bir yazılım mühendisine benzer işler yapabileceğini ve şirket içinde önemli miktarda kod yazabileceğini öne sürdü.
Daha genel olarak, sektör liderleri yapay zekanın sonunda çoğu yazılımı üretebileceğini tahmin etti. Bazı yöneticiler, yapay zekanın birkaç yıl içinde kodun büyük çoğunluğunu yazabileceğini ve bunun da junior geliştirici rollerinin otomasyonu hakkında spekülasyonları körüklediğini söyledi.
Amazon da yapay zeka geliştirme ve altyapısına büyük yatırım yapıyor. CEO Andy Jassy, yapay zekanın birçok dijital deneyimi yeniden icat edeceğini ve şirketlerin teknoloji ürünleri oluşturma biçimini yeniden şekillendireceğini savunuyor.
Gerçek Anlaşmazlık: 'Verimlilik' Ne Anlama Geliyor?
Tartışma, yapay zekanın geliştiricilere yardımcı olup olmadığından çok, etkisinin nasıl ölçülmesi gerektiğiyle ilgili.
Teknoloji şirketleri genellikle çıktı hızına odaklanır: Araçların ne kadar hızlı kod üretebildiği veya küçük ekiplerin özellikleri ne kadar çabuk çıkarabildiği.
Kıdemli mühendisler ise verimliliği yazılımın tüm yaşam döngüsü boyunca değerlendirir:
sistem tasarımı
doğruluk ve güvenilirlik
güvenlik
hata ayıklama ve test
uzun vadeli bakım
Bu faktörler dahil edildiğinde, hızlı kod üretimi tek başına eşit derecede büyük verimlilik kazanımları anlamına gelmeyebilir.
Olası Ortak Nokta
Deneyimli geliştiricilerin çoğu, yapay zekanın işe yaramaz olduğunu iddia etmiyor. Aksine, özellikle kalıp kodlar, prototipler ve dokümantasyon için onu güçlü bir yardımcı olarak görüyorlar.
Ancak yazılım mühendisliğinin kod yazmaktan çok daha fazlası olduğu konusunda uyarıyorlar. Mimari, muhakeme, hata ayıklama ve sistemi anlama, derinlemesine insan becerisi gerektiren görevler olarak kalmaya devam ediyor.
Şimdilik, kıdemli programcılar arasında ortaya çıkan fikir birliği, yapay zekanın geliştiricilerin çalışma şeklini değiştirdiği, ancak yakın zamanda deneyimli mühendislere olan ihtiyacı ortadan kaldırmadığı yönünde.
stackoverflow.blog
Developers remain willing but reluctant to use AI - StackOverflow Blog
Linus Torvalds: Yapay Zeka Bir Araçtır, Mühendis Değil
Linux'un yaratıcısı Linus Torvalds, yapay zekanın halihazırda çoğu üretim yazılımını yazabildiği iddialarına karşı güçlü bir şekilde çıkıştı.
Torvalds, geliştiricilerin kodlarının "%99'unun" yapay zeka tarafından yazıldığını iddia etmeleri durumunda sinirlendiğini söyledi. Ona göre yapay zeka yararlı olabilir, ancak kesinlikle insan mühendislerin yerini alacak bir şey değil, sadece bir araç olarak ele alınmalıdır.
Torvalds, yapay zekanın programcıların çalışma şeklini değiştirebileceğini, ancak yazılım geliştirmenin temel gerçeklerini değiştirmediğini savunuyor. Bu gerçekler arasında sistemleri anlamak, mimari tasarlamak ve otomatik sistemlerin başarmakta zorlandığı kararları vermek yer alıyor.
Reklamı Yapılandan Daha Düşük Verimlilik Kazanımları
Java performans uzmanı ve yazar Vlad Mihalcea ise farklı bir noktaya dikkat çekiyor: Yapay zeka çalışan bir kod üretse bile, tüm geliştirme süreci göz önüne alındığında net verimlilik kazanımları mütevazı olabilir.
Kod yazmak, yazılım mühendisliğinin sadece bir parçasıdır. Geliştiriciler yine de:
doğruluğu teyit etmek
uç durumlarda hata ayıklamak
kodu daha büyük sistemlere entegre etmek
sürdürülebilirlik ve güvenliği sağlamak zorundadır.
Eğer yapay zeka çıktısı "neredeyse doğru" ise, mühendisler yine de onu doğrulamak ve düzeltmek için zaman harcar. Mihalcea, bu ekstra iş hesaba katıldığında gerçek verimlilik iyileştirmelerinin marjinal olabileceğini savunuyor.
Sektör anketleri de bu endişeyi destekliyor. 2025 Stack Overflow geliştirici anketine göre, geliştiricilerin %66'sı neredeyse doğru olan ancak tam olmayan yapay zeka kodlarını düzeltmek için daha fazla zaman harcadıklarını söylüyor ve "neredeyse doğru" cevaplar en sık bildirilen hayal kırıklığı olarak kaydediliyor.
Bazı araştırmalar, deneyimli geliştiricilerin daha hızlı çalıştıklarına inanmalarına rağmen, yapay zeka araçlarını kullanırken görevleri yaklaşık %19 daha yavaş tamamladıklarını bile ortaya koydu.
Kurumsal Anlatı: Yapay Zeka Mühendisleri ve Otomasyon
Kıdemli programcıların çoğu sınırlamaları vurgularken, teknoloji yöneticileri genellikle yapay zekanın yazılım geliştirmeyi dönüştürme potansiyeline dikkat çekiyor.
Birçok şirket, yapay zeka kodlama araçlarına ve otomasyon sistemlerine yoğun yatırım yapıyor. Meta CEO'su Mark Zuckerberg, yapay zekanın yakında orta seviye bir yazılım mühendisine benzer işler yapabileceğini ve şirket içinde önemli miktarda kod yazabileceğini öne sürdü.
Daha genel olarak, sektör liderleri yapay zekanın sonunda çoğu yazılımı üretebileceğini tahmin etti. Bazı yöneticiler, yapay zekanın birkaç yıl içinde kodun büyük çoğunluğunu yazabileceğini ve bunun da junior geliştirici rollerinin otomasyonu hakkında spekülasyonları körüklediğini söyledi.
Amazon da yapay zeka geliştirme ve altyapısına büyük yatırım yapıyor. CEO Andy Jassy, yapay zekanın birçok dijital deneyimi yeniden icat edeceğini ve şirketlerin teknoloji ürünleri oluşturma biçimini yeniden şekillendireceğini savunuyor.
Gerçek Anlaşmazlık: 'Verimlilik' Ne Anlama Geliyor?
Tartışma, yapay zekanın geliştiricilere yardımcı olup olmadığından çok, etkisinin nasıl ölçülmesi gerektiğiyle ilgili.
Teknoloji şirketleri genellikle çıktı hızına odaklanır: Araçların ne kadar hızlı kod üretebildiği veya küçük ekiplerin özellikleri ne kadar çabuk çıkarabildiği.
Kıdemli mühendisler ise verimliliği yazılımın tüm yaşam döngüsü boyunca değerlendirir:
sistem tasarımı
doğruluk ve güvenilirlik
güvenlik
hata ayıklama ve test
uzun vadeli bakım
Bu faktörler dahil edildiğinde, hızlı kod üretimi tek başına eşit derecede büyük verimlilik kazanımları anlamına gelmeyebilir.
Olası Ortak Nokta
Deneyimli geliştiricilerin çoğu, yapay zekanın işe yaramaz olduğunu iddia etmiyor. Aksine, özellikle kalıp kodlar, prototipler ve dokümantasyon için onu güçlü bir yardımcı olarak görüyorlar.
Ancak yazılım mühendisliğinin kod yazmaktan çok daha fazlası olduğu konusunda uyarıyorlar. Mimari, muhakeme, hata ayıklama ve sistemi anlama, derinlemesine insan becerisi gerektiren görevler olarak kalmaya devam ediyor.
Şimdilik, kıdemli programcılar arasında ortaya çıkan fikir birliği, yapay zekanın geliştiricilerin çalışma şeklini değiştirdiği, ancak yakın zamanda deneyimli mühendislere olan ihtiyacı ortadan kaldırmadığı yönünde.
stackoverflow.blog
Developers remain willing but reluctant to use AI - StackOverflow Blog
