GPT-4.5, selefleri gibi, bireysel katkıda bulunan yazılım mühendisliği (IC SWE) görevlerinde çeşitli zorluklarla karşı karşıyadır. Bu zorluklar, modelin teknoloji endüstrisinde giderek daha önemli olan yazılım mühendisliği görevlerini etkili bir şekilde gerçekleştirme yeteneğini etkilediğinden çok önemlidir.
IC swe görevlerindeki zorluklar
1. Kod kalitesi ve güvenilirliği:
- Hatalar ve verimsizlikler: GPT-4.5, kod oluşturabilirken, hatalar veya verimsizliklerle kod üretebilir. Bu, insan gözetiminin, özellikle karmaşık kod tabanlarında, oluşturulan kodu hata ayıklamasını ve ince ayar yapmasını gerektirir [3].
- Sınırlı bağlamsal anlayış: Model, kod tabanının bağlamını veya bir görevin özel gereksinimlerini tam olarak anlamakla mücadele edebilir ve bu da daha az optimal çözümlere yol açabilir.
2. Görevlerin karmaşıklığı:
- Algoritmik zorluklar: GPT-4.5, seleflerine benzer şekilde daha algoritmik olarak karmaşık görevlerle zorluklarla karşılaşabilir. Örneğin, karmaşık problem çözme veya spesifik algoritmik teknikler gerektiren görevler zor olabilir [2].
- Mevcut kod tabanlarıyla entegrasyon: Modelin, karmaşık olabilen ve yazılım mimarisinin derinlemesine anlaşılabilen işlevselliği bozmadan yeni kodları mevcut sistemlere etkili bir şekilde entegre etmesi gerekir.
3. Özerklik ve uyarlanabilirlik:
- Yeni ortamlara uyum: GPT-4.5 kontrollü ortamlarda iyi performans gösterebilirken, ek eğitim veya iskele olmadan yeni veya dinamik ortamlara uyum sağlamak için mücadele edebilir [1].
- İnsan yargısı eksikliği: Bazı durumlarda, insan yargısı, kod kalitesi, mimari veya en iyi uygulamalar, AI modellerinin şu anda yetersiz kaldığı alanlar hakkında karar vermek için çok önemlidir.
4 Güvenlik ve Güvenlik:
- Güvenlik açığı tanımlama ve sömürü: GPT-4.5 güvenlik açığı sömürü yeteneklerini önemli ölçüde ilerletmese de, siber güvenlik bağlamlarında kötüye kullanımı önlemek için hala dikkatli bir yönetim gerektirir [1].
- Talimat hiyerarşisi ve güvenlik talimatları: Model, kötüye kullanımı veya istenmeyen davranışı önlemek için kullanıcı girişleri üzerinden güvenlik talimatlarına uymalı ve sistem mesajlarını önceliklendirmelidir [1].
5. Ekonomik ve Sosyal Etkiler:
-İş yer değiştirme endişeleri: Yazılım mühendisliğinde otomasyonun artan kullanımı, giriş seviyesi pozisyonlara olan talebin azalmasına yol açabilir, bu da üst düzey becerilere odaklanmak için eğitim ve öğretimde bir değişim gerektirebilir [3].
Bu zorlukları ele almak
Bu zorlukların üstesinden gelmek için Openai ve diğer geliştiriciler model sağlamlığını, güvenlik ve performansı geliştirmeye odaklanıyorlar. Bu şunları içerir:
- Gelişmiş eğitim verileri: Daha fazla senaryo kapsayacak ve model uyarlanabilirliğini geliştirmek için eğitim verilerinin genişletilmesi ve çeşitlendirilmesi.
- Güvenlik ve Güvenlik Önlemleri: Kötüye kullanımı önlemek ve etik standartlara uyum sağlamak için sağlam güvenlik protokollerinin uygulanması.
- İnsan gözetimi ve işbirliği: İnsan mühendisleri ve AI modelleri arasında işbirliğini her ikisinin güçlü yönlerinden yararlanarak teşvik etmek, yüksek kaliteli ve güvenilir yazılım geliştirme sağlayarak.
Bu zorlukları ele alarak, GPT-4.5 ve gelecekteki modeller yazılım mühendisliği endüstrisinde daha etkili araçlar haline gelebilir.
Alıntılar:
[1] https://cdn.openai.com/gpt-4-5-system-card.pdf
[2] https://www.reddit.com/r/singularity/comments/133t312/gpt4_limitations_share_your_experience_of_the_ai/
[3] https://www.forbes.com/councils/forBestechcouncil/2023/04/10/gpt-4-and-beyond-the-promise-and-ballenges-for-oftware-engineering/
[4] https://www.vellum.ai/blog/gpt-4-5-is-here-how-good-this-model-
[5] https://www.infoq.com/news/2025/02/openai-new-gpts/
[6] https://www.cnbc.com/2025/02/27/openai-launching-gpt-4point5-General-purpose-large-language-model.html
[7] https://www.marketingaiinstitute.com/blog/the-ai-show-episode-137
[8] https://www.robertodiasduarte.com.br/en/openai-enfrenta-defios-e-sucessos-em-nova-fase-mudancas/