GPT-4 gerçekten iddia edildiği kadar becerikli mi?

ChatGPT, geçen yıl hızla popülerleşirken yapay zekâya dair çokça tartışmayı da beraberinde getirmişti. Salı günü OpenAI, ChatGPT’nin altında yatan dil modeli GPT-3.5’in yerini devredeceği GPT-4’ü tanıttı. OpenAI’ın tanıtımı ve ardından yapılan haberlere bakacak olursak kol emeğine dayanmayan hemen her iş kolundaki çalışanların yapay zekâ ile değiştirilme riski altında olduğu sonucuna varmamak elde değil. Neler yapamıyor ki bu muhteşem dil modeli? Üniversite sınavlarını, baro sınavlarını ve aklınıza gelebilecek genel amaçlı pek çok sınavı hem de yüksek puanlarla geçebiliyor, görselleri tarif edebiliyor, farklı alanlardan soruları yanıtlayabiliyor, kod yazabiliyor hatta dakikalar içinde bir oyun geliştirmeniz bile mümkün.

Eğer gerçeklik sunulan gibi olsaydı, GPT-4’ün kol emeğini de yerine getirebilecek bir entegrasyonla işgücünün komple yerini almasının neden -kapitalizm içinde- mümkün olmadığını tartışıyor olurduk ama daha orada dahi değiliz. Çünkü sunulan çoğunlukla gerçekliğin “hoşa gidecek” ya da “satacak” kısmı. GPT-4’ün önceline kıyasla pek çok alanda daha iyi olduğu açık: Daha az hata yapıyor, güncel bilgilere daha hâkim, mecazları ve satır aralarını daha iyi okuyabiliyor, yalan yanlış yanıtlarla soru soranı yanıltma eğilimi daha az… Ancak daha iyi olmak ile yeterli olmak arasında bazen dev bir uçurum vardır.

GPT-4’ün farklı alanlardaki becerilerinin detaylı sorgulamasını her alanın kendi uzmanlarına bırakıp sadece yatkın olduğum bir alandan, kod yazımından doğru tartışacağım GPT-4’ün becerisini. Kod yazan hemen herkesin söyleyebileceği üzere kodunuzun çözeceği problemi küçük parçalara böldüğünüzde söz konusu parçaların çözümleri zaten mevcuttur. Programlamanın büyük bir kısmı bu parçacıkları işin ihtiyacı ve kapsamına göre bazen iyi işleyen dişliler halinde bazen ise koli bandıyla birbirine tutturarak entegre etmektir. Örneğin elinizdeki problem parçacığı her birinin kendi ağırlığı olan düğümlerden oluşan bir düğüm grafiği üzerinde en kısa yolu bulmayı gerektiriyorsa bunun çoğu durumda çözümü -daha verimli bir algoritma geliştirme iddiasında olmadığınız sürece- 1968’de Robot Shakey için geliştirilen A* algoritmasının uygulanmasıdır. A* orada dururken oturup yarı veriminde bir algoritma ile ilerlemezsiniz. Hatta ufak değişiklikler ve kontrollerle birlikte A*’ın kullanacağınız dildeki hazır hali muhtemelen Internet’te bulunmaktadır.

Bu büyük kısım dışında kalan ama daha az önemli olmayan küçük kısım ise hali hazırda çözülmüş örneği bulunmayan problem parçacıklarıdır. Bazen ihtiyaçların absürtlüğünden bazen eski kodların yamukluğundan elinizde daha önce Internet’te çözülmemiş bir problem parçacığı vardır. Genelde kod yazanın becerisinin ya da yaratıcılığının ortaya çıktığı esas kısımlar da bunlardır.

GPT-4 ülkemizin Nokia telefonlarla tanıdığı Yılan oyununu, ilk dijital oyun olan Pong’u dakikalar içinde yazabiliyor. Farklı oyun yazdırma denemelerinde de kötü olmayan sonuçlar var. Ama Pong da Yılan da hemen her dilde bugüne dek defalarca kez yazılıp Internet’e kodları yüklenmiş oyunlar. Daha fantastik bir örnek olarak GPT-4’e yazdırılan Pong ile Game of Life hibridi bir oyun bile bugüne dek hemen her dilde yazılmış oyunların mevcut kodları birbirine koli bandı ile bantlamanın ötesi değil. Daha AAA oyunlara gelmeden küçük stüdyolar ve bağımsız geliştiricilerin oyunları dahi geleneksel yaygın algoritmalarla çözemeyeceğiniz ikinci tipte sorunları çözmek zorunda. Eldeki pratik veriler GPT-4’ün henüz bu tipteki (çözümü Internet’te olmayan) kod yazım sorunlarını çözemediğine işaret ediyor. Hâl böyle iken GPT-4 için “oyun yazabiliyor” demek ya oyun ve kod yazımına dair perspektifin 1970’ten öteye gitmemesinden ya da “Bu başlık çok tık alır.” modelinden kaynaklanabilir.

GPT-4’ün öncelinden pek çok konuda daha iyi olduğuna şüphe yok. Şüphe GPT-4’ün şirket açıklaması ve medyada sunulduğu kadar iyi olup olmadığına dair. İlk veriler sunulduğu kadar da iyi olmadığına işaret ediyor.