Yapay zekâ, kod parçacıkları üretme konusunda kayda değer ilerlemeler kaydetmiş olsa da, MIT’nin yeni bir çalışması, gerçekten özerk yazılım mühendisliğine ulaşmanın önünde önemli engeller olduğunu ortaya koyuyor.
“Yazılım Mühendisliği için Yapay Zekâya Doğru: Zorluklar ve Yollar” başlıklı bu araştırma, MIT Profesörü Armando Solar-Lezama liderliğinde ve ilk yazar Alex Gu tarafından yürütüldü. 16 Temmuz 2025’te yayımlanan çalışma, Vancouver’da düzenlenecek Uluslararası Makine Öğrenimi Konferansı’nda (ICML 2025) sunulacak.
“Artık programcılara ihtiyacımız olmadığı, otomasyonun her yerde olduğu konuşuluyor,” diyor Solar-Lezama. “Bir yandan, alan büyük ilerleme kaydetti. Şimdiye kadar gördüklerimizden çok daha güçlü araçlara sahibiz. Ancak otomasyonun vaat ettiği tam potansiyele ulaşmak için önümüzde hâlâ uzun bir yol var.”
Araştırmacılar, mevcut yapay zekâ sistemlerinin küçük kod fonksiyonları üretmede başarılı olduğunu, ancak büyük ölçekli yeniden yapılandırma, kod göçü ve karmaşık sistemlerin hata ayıklanması gibi daha geniş yazılım mühendisliği görevlerinde zorlandığını savunuyor. SWE-Bench gibi popüler kıyaslamalar, yalnızca birkaç yüz satırlık kod içeren GitHub sorunları için yamaları test ediyor ve milyonlarca satırın optimize edilmesi veya eski sistemlerden taşınması gereken gerçek dünya senaryolarını yansıtamıyor.
İnsan-makine iletişimi ise bir diğer büyük zorluk olarak öne çıkıyor. Gu, günümüzdeki etkileşimi “ince bir iletişim hattı” olarak tanımlıyor; zira yapay zekâ araçları genellikle büyük, yapısız dosyalar ve yüzeysel testler üretiyor, insan geliştiricilerin güvendiği hata ayıklama araçları ve statik analizörleri etkin şekilde kullanamıyor.
Araştırmacılar tek bir çözüm önermek yerine, topluluk ölçeğinde çabalar çağrısı yapıyor: Geliştiricilerin zaman içinde kod yazma ve yeniden yapılandırma biçimlerini yansıtan daha zengin veri setleri oluşturmak; yeniden yapılandırma kalitesi ve hata düzeltme kalıcılığını ölçen ortak değerlendirme paketleri geliştirmek; model belirsizliğini şeffaf şekilde ortaya koyan ve insan rehberliğine olanak tanıyan araçlar inşa etmek.
“Yazılım, finans, ulaşım, sağlık ve sayısız diğer kritik sistemin temelini zaten oluşturuyor,” diyor Solar-Lezama. Araştırma ekibi, gelecekte yapay zekânın rutin geliştirme görevlerini üstleneceği ve insan mühendislerin yüksek seviyeli tasarım kararları ile insan yargısı gerektiren karmaşık dengelemelere odaklanabileceği bir vizyon ortaya koyuyor.