ModelDefteri
Kayıtlı Üye
İlk olarak “yapay zekâ kodu” ifadesinin iki anlamı olabilir: Yapay zekâdan kod yazmasını istemek veya yapay zekâ kullanan bir program geliştirmek. Günlük kullanımda genellikle ilk anlam kastedilir. Bunun için ihtiyacını açıkça tanımlayan bir istem yazın, üretilen kodu küçük bir örnekle çalıştırın, hataları yapay zekâya göstererek düzeltin ve son kodu güvenlik ile doğruluk açısından kendiniz inceleyin. Yapay zekâ kodu hızlandırır; ancak kodun doğru, güvenli veya gereksinime uygun olduğunu tek başına kanıtlamaz.
İyi sonuç almak için yalnızca “bana Python kodu yaz” demek yerine programlama dilini, amacı, girdiyi, beklenen çıktıyı ve kısıtları belirtin. Örneğin şu istem, belirsiz bir isteğe göre daha kullanışlıdır:
Bu isteme karşılık beklenen çözüm, örneğin şöyle olabilir:
İlk satırdaki fonksiyon listeyi alır, boş liste için 0 döndürür ve diğer durumda listedeki değerleri toplar. Örnek çalıştırıldığında beklenen çıktı şöyledir:
Bu çıktı yalnızca örnek girdilerin doğru işlendiğini gösterir. Fonksiyonun her türlü girdide doğru çalıştığını veya güvenli olduğunu kanıtlamaz. Örneğin listenin içinde metin bulunması,
Kodu doğrudan gerçek projeye eklemek yerine önce ayrı ve küçük bir dosyada deneyin. Bilmediğiniz kodu çalıştırmadan önce dosyanın dış bağlantı kurup kurmadığını, dosya silme işlemi yapıp yapmadığını, komut çalıştırıp çalıştırmadığını ve gizli bilgileri kullanıp kullanmadığını kontrol edin.
Hata düzelmişse bu, yalnızca o çalıştırmada ve o girdide sorunun giderildiğini gösterir. Yeni girdilerde başka hatalar oluşabilir. Özellikle kullanıcıdan veri alan, dosya okuyan, veritabanına bağlanan veya internetten bilgi alan kodlarda doğrulama ve yetki kontrolü ayrıca yapılmalıdır.
Burada amaç, bir yapay zekâ aracından kod istemek değil; yazdığınız uygulamanın metin, görüntü veya başka bir girdiyi bir yapay zekâ modeline gönderip sonuç almasıdır. Bu tür bir uygulamada model seçimi, kimlik doğrulama, istek biçimi, hata yönetimi, kullanım sınırları ve hassas verilerin korunması belirleyicidir. Kullanacağınız sağlayıcının güncel resmî belgelerinde belirtilen kütüphane, kimlik doğrulama yöntemi ve istek biçimi izlenmelidir; bu ayrıntılar ürüne ve sürüme göre değişebilir.
Her iki durumda da en güvenli çalışma yöntemi aynıdır: önce küçük ve ölçülebilir bir hedef belirleyin, örnek girdiler hazırlayın, üretilen sonucu test edin ve çalışan kodu açıklayamadığınız sürece üretim ortamına taşımayın. Yapay zekâ size kod taslağı ve hata analizi sağlayabilir; gereksinimleri belirleme, sonucu doğrulama ve son sorumluluk geliştiricide kalır.
Yapay zekâdan kod yazmasını isteme
İyi sonuç almak için yalnızca “bana Python kodu yaz” demek yerine programlama dilini, amacı, girdiyi, beklenen çıktıyı ve kısıtları belirtin. Örneğin şu istem, belirsiz bir isteğe göre daha kullanışlıdır:
Kod:
Python 3 ile bir fonksiyon yaz.
Fonksiyonun adı toplam_hesapla olsun.
Parametre olarak sayı listesini alsın.
Liste boşsa 0 döndürsün.
Sonucu ekrana yazdırmasın, yalnızca döndürsün.
İki örnek kullanım ve beklenen çıktıyı da göster.
Kodu kısa açıklamalarla ver.Bu isteme karşılık beklenen çözüm, örneğin şöyle olabilir:
Python:
def toplam_hesapla(sayilar):
if not sayilar:
return 0
return sum(sayilar)
print(toplam_hesapla([2, 3, 5]))
print(toplam_hesapla([]))İlk satırdaki fonksiyon listeyi alır, boş liste için 0 döndürür ve diğer durumda listedeki değerleri toplar. Örnek çalıştırıldığında beklenen çıktı şöyledir:
Kod:
10
0Bu çıktı yalnızca örnek girdilerin doğru işlendiğini gösterir. Fonksiyonun her türlü girdide doğru çalıştığını veya güvenli olduğunu kanıtlamaz. Örneğin listenin içinde metin bulunması,
None değeri olması ya da beklenmeyen bir veri kaynağından gelmesi ayrıca ele alınmalıdır.Üretilen kodu çalıştırma ve düzeltme
Kodu doğrudan gerçek projeye eklemek yerine önce ayrı ve küçük bir dosyada deneyin. Bilmediğiniz kodu çalıştırmadan önce dosyanın dış bağlantı kurup kurmadığını, dosya silme işlemi yapıp yapmadığını, komut çalıştırıp çalıştırmadığını ve gizli bilgileri kullanıp kullanmadığını kontrol edin.
- Gereksinimi kesinleştirin. Kullanılacak dili ve sürümü, fonksiyonun ne alacağını, ne döndüreceğini ve hata durumunda ne yapılacağını yazın. “Çalışmadı” yerine alınan hata mesajını ve hatanın oluştuğu satırı belirtin.
- Kodu ayrı bir dosyaya kaydedin. Örneğin Python kodunu
ornek.pyadıyla saklayın ve dosyada yalnızca denemek istediğiniz küçük bölümü bırakın. - En basit girdiyi deneyin. Boş liste, tek değer ve birden fazla değer gibi bilinen girdilerle beklenen çıktıyı karşılaştırın. Sonuç beklenenden farklıysa hatayı ve kullandığınız girdiyi yapay zekâya birlikte gönderin.
- Hata mesajını bağlamıyla paylaşın. Programlama dili ve sürümünü, ilgili kod parçasını, çalıştırma biçimini ve tam hata mesajını yazın. Parola, erişim anahtarı, kişisel veri veya özel proje kodunu göndermeyin.
- Düzeltmeyi yeniden test edin. Yapay zekânın önerdiği değişikliği uyguladıktan sonra yalnızca hata veren girdiyi değil, daha önce çalışan girdileri de tekrar deneyin.
- Son kodu inceleyin ve kaydedin. Kullanılmayan bölümleri, gereksiz izinleri, sabit yazılmış gizli bilgileri ve doğrulanmamış dış kaynak kullanımını kaldırın. Sonucun doğru olduğunu gösteren testleri proje içinde saklayın.
Kod:
Python 3 kullanıyorum. Aşağıdaki kodu çalıştırınca şu hatayı alıyorum:
[HATA MESAJI]
Beklediğim sonuç:
[BEKLENEN SONUÇ]
Kodu gereksiz yere yeniden yazmadan hatanın nedenini açıkla, en küçük düzeltmeyi göster ve iki test örneği ekle.Hata düzelmişse bu, yalnızca o çalıştırmada ve o girdide sorunun giderildiğini gösterir. Yeni girdilerde başka hatalar oluşabilir. Özellikle kullanıcıdan veri alan, dosya okuyan, veritabanına bağlanan veya internetten bilgi alan kodlarda doğrulama ve yetki kontrolü ayrıca yapılmalıdır.
Yapay zekâ kullanan program geliştirmek
Burada amaç, bir yapay zekâ aracından kod istemek değil; yazdığınız uygulamanın metin, görüntü veya başka bir girdiyi bir yapay zekâ modeline gönderip sonuç almasıdır. Bu tür bir uygulamada model seçimi, kimlik doğrulama, istek biçimi, hata yönetimi, kullanım sınırları ve hassas verilerin korunması belirleyicidir. Kullanacağınız sağlayıcının güncel resmî belgelerinde belirtilen kütüphane, kimlik doğrulama yöntemi ve istek biçimi izlenmelidir; bu ayrıntılar ürüne ve sürüme göre değişebilir.
Her iki durumda da en güvenli çalışma yöntemi aynıdır: önce küçük ve ölçülebilir bir hedef belirleyin, örnek girdiler hazırlayın, üretilen sonucu test edin ve çalışan kodu açıklayamadığınız sürece üretim ortamına taşımayın. Yapay zekâ size kod taslağı ve hata analizi sağlayabilir; gereksinimleri belirleme, sonucu doğrulama ve son sorumluluk geliştiricide kalır.
