ML Mühendisi Artık Sadece Kod Yazmıyor: Yapay Zeka Devrimi Nasıl İşleri Değiştirdi?

Geçen yıl, bir ML mühendisi, Python kodu yazıp TensorFlow ile bir model eğitip, bir API’ye entegre edip işi bitiriyordu. Bugün? Aynı kişi, CEO’ya neden modelin etik bir karar vermediğini açıklayıp, hukuk ekibiyle veri gizliliği anlaşmalarını gözden geçiriyor, ürün yöneticisiyle kullanıcı davranışlarını yorumluyor ve bir LLM’in ürettiği yanıtların gerçekçi olup olmadığını, insanlar tarafından güvenilir olup olmadığını test ediyor. Bu, sadece bir iş tanımı değişikliği değil — tamamen yeni bir meslek profili doğuyor.

200 Milyar Dolarlık Balon ve Gerçeklik

Towards Data Science’te Stephanie Kirmer’in paylaştığı verilere göre, yapay zeka alanında 200 milyar dolarlık bir yatırım balonu patlamış durumda. Ancak bu balonun patlaması, sektörün çöküşü anlamına gelmiyor. Tam tersine, bu balonun patlaması, yalnızca teknik beceriye dayalı ‘makineleri eğitenler’in yerini, ‘makineleri anlayan, yönlendiren ve sorumluluğunu üstlenen’ mühendislerin almasına yol açtı. Yatırımcılar artık sadece ‘doğruluk oranı’ veya ‘eğitim süresi’ gibi metriklerle değil, modelin neden bu kararı verdiğini, hangi veriyle etkilendiğini ve kimin sorumlu olduğunu sorguluyor. Bu, ML mühendisliğinin teknik bir disiplinden, etik, hukuki ve işletme stratejileriyle kesişen bir disipline dönüşümü anlamına geliyor.

LLM’ler: Mühendisin Yeni El Aleti, Ama Aynı Zamanda Yeni Sorumluluk

2023 öncesi, bir ML mühendisi, veri setlerini temizlemek, özellik çıkarımı yapmak ve modeli optimize etmekle meşguldü. Bugün, LLM’ler (Büyük Dil Modelleri) her şeyi değiştirdi. Model eğitimi yerine, prompt mühendisliği, fine-tuning stratejileri ve çıktı kalitesi kontrolü öne çıktı. Ama burada kritik bir dönüşüm var: Artık mühendis, sadece ‘doğru cevabı’ veren bir model değil, ‘güvenilir, adil ve şeffaf’ bir cevap veren bir sistemi inşa ediyor. Örneğin, bir banka, bir kredi başvurusunu reddeden bir LLM’yi kullanıyorsa, mühendis artık sadece ‘modelin doğruluk oranı %92’ demiyor. ‘Bu reddin, etnik kökenle ilişkili bir önyargıdan kaynaklanıp kaynaklanmadığını test ettik. 12.000 örnek üzerinde adillik analizi yaptık ve %1.8’lik bir sapma tespit ettik. Bu sapmayı düzeltmek için veri setine 3 yeni ağırlık kattık.’ demek zorunda.

Yeni Rol: Mühendis, Danışman, Savunmacı ve Medyatör

Artık ML mühendisi, bir teknisyen değil, bir kurumsal medyatör. İşlevleri artık şu şekilde sıralanabilir:

1. Etik Güvence Mühendisi: Modelin önyargıları, ayrımcılıkları ve kırılganlıklarını test edip, dışa sunulacak sonuçları etik bir çerçeve içinde değerlendirmek.
2. Hukuki Arayüz Mühendisi: GDPR, AI Act gibi düzenlemelere uyum sağlamak için veri kullanımını ve model açıklanabilirliğini dokümante etmek.
3. Ürün Stratejisi Ortakı: Ürün ekibiyle birlikte, teknik sınırları kullanıcı deneyimiyle entegre edip, ‘yapay zeka’yı bir pazarlama sloganı değil, bir çözüm olarak sunmak.
4. İnsan-Makine Arası İletişimci: Teknik olmayan ekiplerle, modelin nasıl çalıştığını, neden hata yaptığını ve nasıl düzeltilebileceğini anlatmak.

Bu değişimin en çarpıcı örneği, bir sağlık AI firmasında yaşandı. ML mühendisi, bir kanser tarama modelinin, özellikle siyah derili hastalarda daha düşük doğruluk oranı verdiğini fark etti. Sadece veriyi düzeltmekle kalmadı; hastane yönetimiyle birlikte, modelin kullanımını durdurup, ‘insan doktorun kararını destekleyen bir yardımcı’ olarak yeniden tanımladı. Bu, teknik bir çözüm değil, bir kurumsal etik karar oldu. Ve bu kararın arkasında, bir mühendisinin sesi vardı.

Neden Bu Değişim Kaçınılmaz?

Çünkü yapay zeka artık ‘araç’ değil, ‘karar verici’ haline geldi. Bir araba sürücüsü, motorun nasıl çalıştığını bilmesi gerekmez. Ama bir otonom araba, bir insanın hayatını kaybedebilir. O zaman kim sorumlu? Mühendis. Kim açıklar? Mühendis. Kim güveni yeniden kurar? Mühendis.

2025’e doğru, ML mühendisliği, ‘yapay zeka mühendisliği’ olarak adlandırılacak. Çünkü artık sadece kod değil, sorumluluk, etik ve iletişimle ölçülüyor. Üniversiteler, eğitim programlarını yeniden tasarlamaya başladı. Şirketler, ML mühendislerine ‘etik danışman’ unvanı veriyor. Ve bu, teknoloji tarihinin en derin dönüşümlerinden biri.

Yapay zeka, mühendisleri bir ‘makine’den ‘insan’ haline getiriyor. Ve bu, sadece iş dünyasını değil, toplumsal güveni de yeniden şekillendiriyor.