Yoichi Ochiai'nin AI Ustalığı: Çabanın "Dönüş Hızını" Artırmak

Çabayı AI'ya Devretmek Değil, Çabanın "Dönüş Hızını" Artırmak

Üretken AI, çaba harcamadan sonuç üretmenizi sağlar.

AI metin yazar.

AI görseller oluşturur.

AI belgeleri özetler.

AI kod uygular.

AI bilgi toplama işini halleder.

Bu şekilde bakıldığında AI, çabayı azaltan bir makine gibi görünüyor.

Ancak Yoichi Ochiai'nin AI kullanımını izlemek bambaşka bir tablo ortaya koyuyor.

O, düşünme miktarını azaltmak için AI kullanmıyor.

Aynı zaman diliminde test edebileceği hipotezleri, araştırabileceği kapsamı, oluşturabileceği prototipleri ve başarısızlıktan bir sonraki denemeye geçme hızını artırıyor.

Mesele, tek bir görevi AI ile kolayca bitirmek değil.

Eskiden bir kez denendikten sonra biten bir görevi, on veya yüz kez yeniden yapmayı mümkün kılmak.

Başka bir deyişle, AI ile güçlendirdiği şey yeteneğin kendisi değil, çabanın dönüş hızı.

Ochiai, 2023 tarihli resmi sanatçı beyanında, yaklaşık iki ay boyunca sabahtan akşama kadar büyük dil modelleriyle diyaloglar sürdürdüğünü belirtti. 2025'te, ChatGPT, Gemini, Grok ve Claude gibi birden fazla AI'yı aynı anda başlatıp onlara araştırma, görsel oluşturma ve uygulama gibi görevleri süreç bazında atadığı bir iş akışı tanıttı. Ayrıca, 2026'da mevcut AI hizmetlerini kullanmakla kalmadı; çevrimdışı çalışan "vibe-local" ve birden çok AI sağlayıcısını birbirine bağlayan "co-vibe" gibi kodlama ajanlarını piyasaya sürdü.

Bu, genel olarak hayal edilen "AI ile zaman kazanan" birinin davranışı değil.

AI ile uzun saatler boyunca konuşmak.

Birden çok modeli karşılaştırmak.

Çıktıları defalarca yeniden yapmak.

Kullanım ortamını kendisi tasarlamak.

Opak kısımlar varsa araçları kendisi inşa etmek.

İnşa edilen araçları AI ile daha da doğrulamak.

Araştırmaya, işlere, mekana ve bedene bağlamak.

AI ile çabayı ortadan kaldırmaktan çok uzak; AI kullanarak kendisine eskisinden daha fazla deneme yüklüyor.

Bu makalede kullanılan "Çaba Dahisi" terimi, kendisinin sahiplendiği bir unvan değildir. Burada, Yoichi Ochiai'nin kamuya açık açıklamalarından, yazılarından, eserlerinden ve yayınladığı yazılımlardan görülen çalışma yapısını tanımlamak için kullanılan bir terimdir. Resmi profili onu bir medya sanatçısı, Tsukuba Üniversitesi'nde profesör, Tokyo Üniversitesi'nde doçent ve 2025 Osaka/Kansai Expo'su için tema projesi yapımcısı olarak tanımlamaktadır.

Ayrıca, Ochiai'nin tüm AI konuşma günlükleri veya günlük çalışma kayıtları kamuya açık değildir. Aşağıda, kamuya açık örneklere dayanarak eylemlerinin ardındaki çaba tasarımının bir analizi yer almaktadır.

1. Yoichi Ochiai İçin Çaba "Uzun Süre Acı Çekmek" Değildir

İnsanlar çaba kelimesini duyduklarında çoğu dayanıklılığı hayal eder.

Uykulu olmasına rağmen masada oturmak.

Acı verici olsa bile devam etmek.

Çok miktarda metin okumak.

Aynı şeyi tekrar tekrar uygulamak.

Diğerlerinden daha uzun süre çalışmak.

Elbette azim ve sabır gerektiren işler vardır. Ancak Ochiai'nin çalışmasını yalnızca çalışılan sürenin uzunluğuyla açıklamak özü kaçırır. Onun gücü, yalnızca çaba hacmini artırmakta değil, tek bir çabadan elde edilen bilgi miktarını artırmakta yatar.

Aynı tema hakkında yalnızca bir AI'ya sormak yerine, aynı anda birden fazla AI'ya atar. Sadece metin olarak düşünmek yerine, görsellere dönüştürür. Sadece görsellere bakmak yerine, onları hareketli prototiplere dönüştürür. Sadece bir prototipi bitirmek yerine, onu fiziksel uzayda hareket ettirir. Bir sorun oluşursa, sadece elle düzeltmek yerine, tekrar olmaması için araçları veya sistemleri değiştirir.

Bu çalışma şekli aşağıdaki formülle ifade edilebilir:

Sonuçların Kalitesi = Sorgulama Kalitesi × Deneme Sayısı × Doğrulama Gücü × Uygulama Hızı × Gerçeklikten Geri Bildirim

Üretken AI, deneme sayısını ve uygulama hızını önemli ölçüde artırır. Ancak sorgulama kalitesini, doğrulama gücünü veya gerçeklikten gelen geri bildirimi otomatik olarak artırmaz. Aslında, çıktı arttıkça, neye inanılacağı, neyin atılacağı ve nerede düzeltileceği konusunda gereken yargı miktarı artar. AI sonrası çaba, karakter karakter girdi yapma görevinden, sürekli olarak yön seçme görevine kayar.

Ochiai tarzı AI kullanımı, çabayı sıfırlamakla ilgili değildir. Çabanın yerini düşük değerli tekrardan yüksek değerli yargıya kaydırmakla ilgilidir.

2. AI'yı Yalnızca Mükemmel Bir Soru Oluşturduktan Sonra Açmayın

AI ile zorlanan insanlar genellikle ilk istemi (prompt) mükemmel yapmaya çalışırlar. Amacı yazmaları, koşulları düzenlemeleri, rolleri belirtmeleri ve çıktı formatlarına karar vermeleri gerektiğini hissederler. Düşünürken bu bir angarya haline gelir ve sonunda AI'yı kullanmazlar.

Ochiai'nin yöntemi bunun tam tersidir. 2025 tarihli "Kedinin Bile Anlayabileceği Üretken AI" kitabından bir alıntıda, AI'nın nasıl kullanılacağını bilmiyorsanız, AI'nın kendisine nasıl kullanılacağını sormanız, sesli olarak konuşarak bir his edinmeniz ve umduğunuzdan farklı bir cevap verirse, AI'nın kullanıcıyla röportaj yapması gerektiği belirtiliyor. Buradaki kilit nokta, "sorunun hazırlığını" yalnızca insanın tamamlamamasıdır.

Örneğin, yeni bir proje düşündüğünüzü ancak amacı kendinizin ifade edemediğini varsayalım. Normalde, AI'ya danışmadan önce kendiniz düzenlemeye çalışırdınız. Ancak şöyle başlayabilirsiniz:

Yeni bir proje düşünüyorum ama amacını henüz kendim ifade edemedim. Lütfen hedef kitleyi, çözülmesi gereken sorunu, mevcut kaynakları ve kaçınılması gereken şeyleri netleştirmek için bana her seferinde bir soru sorun. Cevaplarımda çelişkiler varsa, lütfen hemen belirtin.

Ardından, AI ile diyaloğun kendisi gereksinim tanımı haline gelir. Kimlere ulaşmak istiyorsunuz? Neden yapıyorsunuz? Mevcut alternatifler neler? Bütçe nedir? Başarısızlık neyi oluşturur? Hangi kısımlar tartışılmaz? AI'ya tamamlanmış bir talimat vermezsiniz; talimatı AI ile konuşma yoluyla tamamlarsınız.

Bu fark çok büyüktür. Önce mükemmel bir istem yapmaya çalışırsanız, yalnızca halihazırda anladığınız şeylerin kapsamı dahilinde yazabilirsiniz. AI'nın sorular sormasını sağlayarak, henüz aklınıza gelmemiş koşulları fark edebilirsiniz. AI, bir cevap makinesinin yanı sıra insan belirsizliğini keşfetmek için bir sorgulama cihazı haline gelir. Bir çaba dahisi, en başından doğru sorgulamaya sahip olan değil, belirsiz bir durumda başlayabilen ve etkileşim halindeyken sorgulamanın çözünürlüğünü artırabilen kişidir.

3. Aklınıza Geleni Önce Sesle Yakalayın

İnsan düşüncesi mutlaka cümleler şeklinde oluşmaz. Bir şeyin ilginç göründüğünü veya dünkü bir konuşmanın bugün görülen bir görüntüyle bağlantılı olduğunu düşünebilirsiniz. Açıklanamaz bir rahatsızlık hissiniz veya isimsiz bir görüntünüz olabilir. Bu durumda cümleler yazmaya çalışmak düşünceyi durdurur. Sonuçta düzenleme yaparsınız - ilk cümleyi düzeltmek, kelime anlamlarını kontrol etmek, arka plan eklemek veya mantığı yeniden sıralamak. Fikirleri kaydetmeniz gerekirken, yarı yolda düzenlemeye dönüşür.

2023'te Ochiai, ses tanıma aracı Whisper'ı GPT-4 ile birleştirerek kendini dijital olarak tamamlama yöntemi hakkında yazdı. Fikirlerin bağlamının daha sonra eklenebileceğini ve açıklama için harcanan zamanın daha ileriyi düşünmeye yönlendirilebileceğini belirtti. Bu, AI çağı için çok güçlü bir not alma tekniğidir. Normal notlarda, kaydetme ve düzenleme aynı anda gerçekleşir. Ochiai tarzında bu ikisi ayrılır.

İlk olarak, düşünceyi durdurmadan konuşun. "Bunun ve şunun benzer olduğunu hissediyorum." "Nedenini bilmiyorum ama merak ediyorum." "Böyle bir görsel yaparsam ne olur?" "Belki de öncül yanlış." "Bu, daha önce düşündüğümle çelişiyor, ama..." Dilbilgisini düzeltmenize veya sıralama konusunda endişelenmenize gerek yok. Daha sonra, AI'nın dökümü şu şekilde kategorize etmesini sağlayın:

• Gözlemlenen gerçekler
• Kişisel yorumlar
• Doğrulanmamış hipotezler
• Üretim veya araştırma için fikirler
• Daha sonra araştırılacak öğeler
• Açıklama eksikliği olan kısımlar
• Çelişkili ifadeler

Ardından, insan AI'nın düzenlenmiş sonuçlarına bağlam ekler. Bu sırayla, yaratıcı aşama yazma yeteneği tarafından engellenmez. Düşünce hızını koruyabilir ve daha sonra açıklanabilir bir forma döndürebilirsiniz. AI, henüz kelimelere dökülmemiş düşünceleri kaybetmemek için bir tampon olarak kullanılabilir. Ancak, ses kaydederken bunun başkalarının konuşmalarını, gizli bilgileri veya kişisel verileri içermediğini kontrol etmek gerekir. Her şeyi AI'ya göndermezsiniz; kayıt hızı arttıkça, hangi bilgilerin girilebileceğinin sınırlarını yönetmek daha önemli hale gelir.

4. Tek Bir AI'ya Güvenmeyin; Birden Fazla AI'yı Aynı Anda Çalıştırın

Ochiai'nin AI kullanımının sembolü, birden fazla modelin paralel olarak çalıştırılmasıdır. 2025 sonlarındaki bir PIVOT makalesinde, yeni bir proje veya araştırmaya başlarken ChatGPT, Gemini, Grok ve Claude'u aynı anda başlattığı ve arka plan bilgilerini aynı anda araştırmak için derin araştırma (deep research) işlevlerini kullandığı belirtildi. Bunun değeri, yalnızca bilgi miktarının dört katına çıkması değildir. Her modelin organizasyon, başvurulan bilgi, dikkatlilik ve yazma stili konusunda farklı güçlü yönleri vardır.

Aynı soruyla bile, biri kurumsal tarafı, diğeri teknik tarafı vurgulayabilir, bir diğeri gelecek tahminlerine yönelebilir ve bir başkası birçok karşıt görüş sağlayabilir. Önemli olan dört cevabın ortalamasını almak değil, cevapların çatıştığı yerlere bakmaktır. Tutarlı kısımlar nispeten istikrarlı bilgiler olabilir. Yalnızca bir AI tarafından ortaya atılan bir nokta yeni bir keşif olabilir. Sayılar farklıysa, hedef dönem veya tanımda farklılıklar olabilir. Alıntılar farklıysa, birincil kaynaklara geri dönmeniz gerekir.

Bir AI'yı bir patron gibi kullanmak, cevabı kabul etme veya reddetme gibi ikili bir seçim haline getirir. Birden fazla AI'yı bir araştırma ekibi olarak kullanmak, cevapları birbirleriyle çatıştırmanıza olanak tanır. Örneğin, rolleri şu şekilde bölebilirsiniz: birincisi standart bir açıklama oluştursun, ikincisi standart açıklamanın geçerli olmadığı karşı örnekler bulsun, üçüncüsü yalnızca birincil kaynakları toplasın, dördüncüsü uygulama engellerini ve maliyetlerini tahmin etsin ve beşincisi bunu genel kullanıcıların anlayabileceği bir dile çevirsin.

Temmuz 2026 itibarıyla, bazı derin araştırma işlevleri yalnızca web aramalarını değil, aynı zamanda kullanıcının izin verdiği dosyaları, buluttaki belgeleri ve e-postaları da araştırma hedefi olarak içerebilir. Kodlama ajanları, kod tabanlarını okuma, birden çok dosyayı düzenleme ve komutları yürütme noktasına kadar ilerlemiştir. Bu durumda, bir kez "hangi AI'nın en zeki olduğuna" karar vermek pek anlamlı değildir. Modeller güncellenir, fiyatlar değişir ve uzmanlık alanları kayar. Önemli olan belirli bir markaya bağlılık değil, işi parçalara ayırmak ve o işe uyan yeteneği yerleştirmektir.

5. Planlamadan Tamamlamaya Kadar Her Şeyi Tek Bir Sohbetin Halletmesine İzin Vermeyin

Bir AI'dan "yeni bir ürün planlamasını, araştırmasını, tasarlamasını, tanıtım metnini yazmasını ve uygulamasını" istemek verimli görünüyor. Ancak, tüm adımları aynı konuşmada ilerletirseniz, AI'nın ilk oluşturduğu hipotezin sonraki adımlarda gerçek olarak ele alınma olasılığı yüksektir. AI, kendi yaptığı bir pazar hipotezine dayalı bir plan oluşturur, ardından bu planın doğru olduğunu varsayarak metin yazar ve son olarak planı kendisi değerlendirir. Dahili olarak tutarlıdır, ancak bu tutarlılık, ilk varsayımın tüm adımlarda taşınmasının sonucu olabilir.

Ochiai'nin kamuya açık iş akışında, her adım için farklı araçlar kullanır: bilgi toplama için birden fazla dil modeli, konsept görselleştirme için Midjourney veya Stable Diffusion ve uygulama için Cursor. Bu yöntemin iki avantajı vardır. Biri, her adım için en uygun AI'yı kullanabilmektir. Diğeri ise adımlar arasına insan yargısını yerleştirebilmektir. Araştırma sonuçlarını okursunuz ve bir insan bir hipotez seçer. Seçilen hipoteze dayalı bir görsel oluşturursunuz. Görsele bakar ve yönü düzeltirsiniz. Düzeltilen yönü bir spesifikasyona çevirirsiniz. Spesifikasyonu bir kod üretme AI'sına verirsiniz. Bir insan çalışan ürünü dener ve sorunları bulur. Başka bir deyişle, AI çalışmasını doğrudan AI'ya bağlamazsınız; araya seçim kapıları koyarsınız. Bu kapılarda, bir insan neyin saklanacağına ve neyin atılacağına karar verir. Ochiai tarzı iş akışını soyutlamak şöyle görünür:

Araştırma → İnsan hipotez seçimi → Görselleştirme → İnsan yön düzeltmesi → Uygulama → Gerçek ortamda test etme → İnsan değerlendirmesi → Yeniden araştırma

AI kullanımı yüzeysel olan kişiler, AI'dan bitmiş bir ürün almaya çalışır. AI kullanımı derin olan kişiler, süreci ince adımlara böler ve her adımda AI ve insanın atanmasını yeniden yapılandırır.

6. Derin Araştırma "Cevaplar" Oluşturmak İçin Bir İşlev Değildir

Derin araştırma, kısa sürede çok miktarda materyal bulur, bunları karşılaştırır ve alıntılarla birlikte uzun raporlar halinde özetler. Şubat 2025'te Ochiai, note'unda derin araştırmanın bir test sonucu olarak, Dijital Doğa, Nesne Yönelimli Ontoloji, Posthümanizm ve Expo pavyonlarını kapsayan yaklaşık 25.000 karakterlik bir çıktının bir kerede oluşturulduğunu duyurdu. Yalnızca buna bakarak, "AI 25.000 karakter yazdırıyorsa araştırma biter" diye düşünülebilir. Ancak, uzun bir oluşturulmuş metin ile doğru içerik farklı şeylerdir.

AI, var olmayan alıntılar oluşturabilir. Aynı isimdeki araştırmacıları veya makaleleri karıştırabilir. Gerçekleri ve varsayımları akıcı cümlelerle birbirine bağlayabilir. Eski sayıları güncelmiş gibi açıklayabilir. Ochiai-juku atölyelerini özetleyen materyaller de AI'nın literatür taramasını, analizi ve hipotez kurmayı hızlandırabileceğini, ancak çıktının doğruluğunun ve alıntıların geçerliliğinin insanlar tarafından doğrulanması gerektiğini belirtmektedir. Bu nedenle, derin araştırmadan istenmesi gereken "bana gerçeği söyle" değil, aşağıdaki gibi görevlerdir:

• Bu temanın içerdiği noktalar nelerdir?
• Önemli birincil kaynaklar nelerdir?
• Araştırmacılar arasında görüşler nerede ayrışıyor?
• Rakamlar için kaç tür tanım vardır?
• Hangi iddialar doğrulanmamıştır?
• Ek olarak hangi materyaller kontrol edilmelidir?

Kısacası, derin araştırmanın ana rolü bir araştırma haritası oluşturmaktır. Haritada çizilen yolları fiilen kontrol eden insandır. Araştırma doğruluğunu artırmak için AI'dan aşağıdaki çıktıları talep etmek iyidir:

• Gerçekleri, varsayımları ve tahminleri ayırın.
• Her iddia için kaynak ekleyin.
• Kaynağın yayın tarihini ve ele alınan verilerin hedef dönemini ayırın.
• Birincil ve ikincil kaynaklar arasında ayrım yapın.
• Doğrulanamayan öğeleri açıkça belirtin.
• Karşıt kanıtları ayrı bir sütunda sağlayın.
• Birden çok materyalde sayılar farklıysa, farkın nedenini tahmin edin.

Derin araştırmayla kazanılan zaman doğrudan başka bir iş için kullanılmamalıdır. Kazanılan zamanın bir kısmını doğrulamaya yeniden yatırın. AI ile büyük miktarda bilgi işleyen insanların sorumluluğu budur.

7. Uzun İstemler (Prompt) Uzun Metin Yazma Yarışı Değildir

2024'te ortaokul ve lise öğrencileri için bir atölyede, Ochiai'nin istemleri uzun ve spesifik yapmayı tavsiye ettiği ve AI'nın birçok kez yeniden yapılmasını istemeyi sorun etmediği belirtildi. Katılımcılar ChatGPT ile "2300 yılında geçen hikayeler" oluşturdu ve bunları üretken AI kullanarak storyboard'lara genişletti. Ancak, "ne kadar uzun o kadar iyi" sözü harfiyen alınmamalıdır. Çok miktarda ilgisiz bilgi yazmak talimatları belirsizleştirir. Değer, uzunluğun kendisinde değil, yalnızca insanın kafasında olan öncülleri AI'nın işleyebileceği bir forma koymaktır.

2024'te Ochiai, girdi olarak verilebilecek bilgi miktarı arttıkça soyut kavramları ve nesne yönelimli yapıları istemlere getirme olasılığı hakkında yazdı. Ayrıca özel talimatlarını (custom instructions) ChatGPT'nin arama desteğine göre güncelliyor. Burada görülen, tek seferlik bir "tanrı istemi" arama tutumu değil, talimat sisteminin kendisini işe göre güncelleme tutumudur. Derin bir istem en azından aşağıdaki unsurları içerir:

• Amaç: Bu sefer nihai olarak neye karar vermek istiyorsunuz?
• Arka Plan: Bu çalışma neden gerekli?
• Halihazırda Bilinenler: Doğrulanmış gerçekler, geçmiş geçmiş, mevcut kaynaklar.
• Bilinmeyenler: Doğrulanmamış öğeler, belirsiz tanımlar, çelişkili bilgiler.
• Kısıtlamalar: Bütçe, son tarih, haklar, yasaklar, hedef kitle.
• Değerlendirme Kriterleri: İyi bir çıktıyı hangi kriterler belirler?
• Çalışma Süreci: Araştırma, fikir üretme, karşılaştırma, uygulama ve doğrulama nasıl bölünecek?
• Araç İzinleri: Arama, dosya görüntüleme veya kod yürütme gibi neye izin verilecek?
• Durdurma Koşulları: Otomatik yürütmeyi hangi noktada durdurup bir insanla kontrol edeceksiniz?
• Çıktı Formatı: Gerçekleri, hipotezleri, önerileri ve doğrulanmamış öğeleri ayrı ayrı görüntüleyin.

Bu, bir istemden çok küçük bir iş için bir spesifikasyondur. AI çağında, metin yazma yeteneği ile sistem tasarlama yeteneği birleşir. Önemli olan "akıllıca bir talep" yazmak değil, amacı, durumu, kısıtlamaları ve yargı kriterlerini AI'nın işleyebileceği bir biçimde tanımlamaktır. Ochiai tarzı uzun istemler, kelimeleri artırmakla ilgili değil, yapılandırılmış düşünceyi aktarmakla ilgilidir.

8. İlk Cevap "Bitmiş Bir Ürün" Değil, Keşif İçin Malzemedir

AI kullanmaya başlayan insanlar ilk cevaba göre karar verir. İyiyse benimserler, kötüyse "AI işe yaramaz" diye düşünürler. Ancak Ochiai'nin kamuya açık örneklerinden görülen, ilk çıktıyı bitmiş bir ürün olarak ele almama tutumudur. Diyalogları katmanlaştırın. Ayrıntıları ortaya çıkarın. Formatları değiştirin. Başka bir AI'ya atın. Görsele dönüştürün. Koda dönüştürün. Fiilen hareket ettirin. Sorunlar çıkarsa, talimatları tekrar değiştirin. 2023'te Ochiai, diyaloğu aşamalı olarak ilerleterek ayrıntıların ortaya çıktığını ve doğal dilden koda, görsellere ve sese genişlemenin kolaylaştığını yazdı.

AI'nın en büyük özelliği, en başından doğru cevabı verebilmesi değil, yeniden yapmanın sosyal maliyetinin düşük olmasıdır. Bir insan tasarımcıdan sebepsiz yere yüzlerce düzeltme isterseniz, ilişki bozulur. Bir çalışandan aynı belgeyi bir hevesle defalarca yeniden yapmasını isterseniz, zamanını ve motivasyonunu alırsınız. AI, aynı talebi kaç kez değiştirirseniz değiştirin yorulmaz. Bu nedenle AI kullanırken, anlamsız düzeltmeleri insanlara zorlamak yerine, AI aşamasında keşif miktarını artırabilirsiniz. Ancak, sadece "daha iyi yap"ı tekrarlamak bir tavana çarpacaktır. İhtiyaç duyulan şey, düzeltmenin nedenini kaydetmektir:

• Bu plan herkes için geçerlidir.
• Bu görselin zayıf olan rengi değil, kompozisyonudur.
• Bu kod çalışıyor ama bakımı zor.
• Bu metin doğru ama benim deneyimimden yoksun.
• Bu proje ilginç ama uygulayıcısı yok.

Reddetme nedenini AI'ya geri vermek, bir sonraki nesil koşul haline gelir. Ardından, talimat sistemi her yinelemede daha akıllı hale gelir. Çaba, aynı görevi birçok kez tekrarlamak değil, her başarısızlığı bir sonraki koşula dönüştürmektir.

9. Doğal Dili Bir Uygulama Dili Olarak Kullanın

Ochiai, üretken AI'nın doğal diller ile programlama dilleri arasındaki mesafeyi daralttığını erken fark etti. 2023 tarihli bir yazısında, ses tanıma ve ChatGPT'nin ortaya çıkışının doğal dilden koda dönüşümü kolaylaştırdığını ve kelimeler aracılığıyla video, müzik ve metin gibi çeşitli çıktıların oluşturulmasına olanak tanıdığını savundu. Bu, "programlama bilmeden her şeyi yapabilmek" gibi basit bir hikaye değildir. Daha ziyade, gereksinimleri söze dökme yeteneğinin önemi artar:

• Ne girdisi yapılacak?
• Hangi veri kullanılacak?
• İşleme sırası nedir?
• Hata durumunda nasıl hareket edilmeli?
• Kullanıcıya ne gösterilmeli?
• Ne kaydedilebilir?
• Tamamlanma için hangi koşullar sağlanmalıdır?

Önceden, bu tür tasarımlar kod olarak yazılırdı. Artık bunun bir kısmı AI'ya doğal dille iletilebilir. Ancak, belirsiz doğal dil iletirseniz, belirsiz bir program elde edersiniz. Bu nedenle, AI kodlaması ilerledikçe, kod yazma hızından çok spesifikasyonlardaki çelişkileri keşfetme gücü daha önemli hale gelir. 2026'da PIVOT, "Verimlilik 32 kat" başlıklı bir kısa filmde Ochiai'nin AI kullanımını tanıttı. Ancak, hedef görevler, karşılaştırma dönemi ve kalite değerlendirmesi gibi hesaplama koşulları yalnızca kamuya açık sayfadan doğrulanamaz. Bu sayıyı, AI kodlamasının uygulama hızını önemli ölçüde değiştirdiğinin sembolik bir ifadesi olarak ele almak uygundur, katı bir kurumsal verimlilik endeksi olarak değil.

Aslında, kod satırı sayısı 32 katına çıksa bile, değer mutlaka 32 katına çıkmaz. Hatalar da 32 katına çıkabilir. Doğrulanacak kod da artar. Spesifikasyon değişiklikleri sırasında etki kapsamı da genişler. Kullanılmayan çok miktarda işlev oluşturma olasılığı vardır. AI kodlamasının gerçek sonucu, hipotezden prototipe kadar geçen süre, kullanıcılardan tepki alma süresi, sorunları bulma, düzeltme ve yeniden yayınlama süresi ve daha önce maliyet nedeniyle test edilemeyen ancak fiilen test edilen fikirlerin sayısı ile ölçülmelidir.

10. Yalnızca Kullanışlı AI'yı Kullanmayın; AI'yı Kullanmak İçin Araçlar Oluşturun

Ochiai'nin en son AI kullanımının özellikle sembolik olanları "vibe-local" ve "co-vibe"dir. Vibe-local, Python ve yerel bir LLM yürütme ortamı kullanan, ağ bağlantısı veya ücretli bulut hizmetleri olmadan çalışmasına olanak tanıyan, açık kaynaklı bir kodlama ajanı olarak yayınlanmıştır. Tek bir Python dosyası etrafında tasarlanmıştır ve eğitim, araştırma ve çevrimdışı atölyelerde kullanılması amaçlanmıştır. Co-vibe, Anthropic, OpenAI, Groq ve yerel modeller gibi birden çok sağlayıcıyı birbirine bağlayan, görevleri karmaşıklığa göre dağıtan bir mekanizmaya sahiptir. Web araştırması, dosya işlemleri, kodlama, birden çok ajanın paralel yürütülmesi ve tek bir terminal ortamında oturumun sürdürülmesini işleyecek şekilde tasarlanmıştır.

Bu ikisinden görülen, mevcut hizmetleri olduğu gibi kabul etmeme tutumudur. Buluta bağlanamayan ortamlar vardır. Öğrenciler ücretli hizmetlere abone olamaz. Tek bir AI sağlayıcısına bağımlı olmak istemez. Dahili olarak ne olduğunu kontrol etmek ister. Araştırma ekipmanlarına bağlanmak ister. Uzun araştırma görevlerine devam etmek ister. Bu tür memnuniyetsizlikler için başka ürünler aramaya devam etmek yerine, gerekli ortamı kendisi inşa eder. AI-yerel çaba, yalnızca istemler tasarlamakla ilgili değildir. Araçları iyileştirerek tekrar eden rahatsızlıkları ortadan kaldırmakla ilgilidir. Günde beş dakika süren bir görev vardır. Her gün manuel olarak devam edilirse, bir yılda büyük bir zaman haline gelir. Bir kez script yapıldığında, ertesi günden itibaren neredeyse hiç zaman almaz. Ayrıca, bu script bir AI ajanına dahil edilirse, aynı tür görevi otomatik olarak yargılayabilir ve başka işler için kullanılabilir. Bir çaba dahisi, yalnızca önündeki görevi hızlıca halletmekle kalmayan, bir sonraki seferden itibaren çaba gerektirmeyen kısımları bulan ve bu miktarda yeni çabaya geçen kişidir.

11. Bir Kara Kutu Olduğu Sürece Rahatça Kullanmayın

AI araçları, kullanışlı hale geldikçe içini görmek zorlaşır. Talimatları verirsiniz, bir süre beklersiniz ve bitmiş ürün çıkar. Kullanıcı, arada hangi modelin kullanıldığını, kaç kez başarısız olduğunu, ne aradığını veya hangi dosyaları değiştirdiğini bilmez. Basit işler için bu sorun olmayabilir. Ancak, araştırma, iş sistemleri, kişisel bilgiler veya ekipman kontrolü gibi başarısızlığın etkisinin büyük olduğu işlerde, daha sonra "neden böyle olduğunu" kontrol edebilmelisiniz.

Ko-vibe'in konum belgesi, ticari AI kodlama desteğini yüksek oranda değerlendiriyor ancak araştırma amaçları için opaklığın sorun haline geldiğini ve API çağrılarını, model seçimini ve araç yürütmesini izleyebilen bir yapının gerekli olduğunu belirtiyor. Ayrıca, tek bir AI sağlayıcısına bağlı kalmadan yerel ve bulut modelleri arasında geçiş yapabilme yeteneğini bir tasarım gereksinimi olarak ortaya koyuyor. Bu, Ochiai tarzı AI kullanımının önemli bir özelliğidir. AI'yı sihir gibi kullanmayın; gözlemlenebilir bir cihaz olarak kullanın. Hangi talimat başarısız oldu? Kaç kez tekrar yaptı? Hangi model neyi işledi? Maliyeti ne kadardı? Hangi dosyalar değiştirildi? Kaç testi geçti? Bir insan nerede onay verdi? Bunlar kaydedilebilirse, başarısızlık tekrarlanabilir hale gelir. Tekrarlanabilir başarısızlık geliştirilebilir. Tersine, "bir şekilde bu sefer işe yaradı" durumu bir sonraki işte tekrarlanamaz. AI'ın içindeki kamuya açık olmayan düşüncelerin aynısını okumaya gerek yok. İhtiyaç duyulan şey, aranan materyaller, yürütülen işlemler, değişiklik farkları, test sonuçları, maliyetler ve işlem süresi gibi doğrulanabilir eylemlerin geçmişidir. İşi AI'ya bıraktıkça, günlükleri ihmal etmemelisiniz. Sadece ürüne bakmayın; ürün yapılana kadar süreci kaydedin. Bu, AI'yı bir araç olarak eğitmenin temelidir.

12. Yaratıcılıkta, AI'nın İnsan Sözlerine Çok Fazla İtaat Etmesine İzin Vermeyin

AI'yı iş için kullanırken, kullanıcının niyetine göre hareket etmesi önemlidir. Ancak yaratımda işler farklıdır. İnsanın hayal ettiği şeylerden başka bir şey çıkmıyorsa, AI kullanmanın anlamı zayıftır. Bitmiş form zaten kafadaysa, insan onu sadece o şekilde yapmalıdır. AI'nın değeri, bazen kullanıcının beklemediği bağlantılar üretmesinde yatar. Ochiai, o dönemde GPT-4.5'in sadece mantıksal formlara uymayıp kelimeler ve semboller arasında sıçrayan "edebi" doğasını değerlendirdiği için tanıtıldı. Bu, model üstünlüğünün evrensel bir değerlendirmesi değil, yaratım için öngörülemeyen bağlantılar üreten AI'yı kullanmaya çalışma tutumudur.

Başka bir yazısında Ochiai, AI yaratımını insanın her şeyi kontrol ettiği, tamamen otomatik üretime bırakıldığı ve insanın yalnızca AI üretimine dayalı seçim ve ince ayar yaptığı durumlar olarak kategorize etmiş ve aralarındaki çelişkileri incelemiştir. İnsan çok ince ayar yaparsa, AI'ya özgü sapmalar kaybolur; tamamen otomatik olursa, insanın yaratıcı arzusunu tatmin etmesi zordur. Bundan çıkarılan şey, "AI'ya iyi bir iş yaptırmak için bir komut" değil, AI'nın öngörülemezliğinin ne kadarını bırakacağına dair bir düzenleme tekniğidir. Örneğin, AI tarafından yapılmış bir görüntüde garip bir şekil belirdiğini varsayalım. Normalde, bunu bir kusur olarak silersiniz. Ancak, bu gariplikte yeni bir izlenim varsa, genel kompozisyonu da o şekle uydurabilirsiniz. AI tarafından yapılmış bir metinde normalde bağlantılı olmayan kavramlar yan yana gelmişse, bunları anlamsız olarak kesebilirsiniz. Öte yandan, bir insan bu ikisinin neden yan yana geldiğini düşünebilir ve bunu yeni bir araştırmaya dönüştürebilir. Ochiai'nin "Sıvı Evren" videosunda, kırık sıvı kristal görüntüsünün akışkan bir şekilde değiştiği üretim, üretken AI tarafından yapıldı. 2025 sergisinde, üretken AI tarafından sürekli değişen video ve deniz canlıları ile ejderha heykellerinin doğup kaybolduğu bir konfigürasyon benimsendi. AI, yazarın elini tamamen değiştirmiyor. İnsan, üretim yöntemini, malzemeleri, görüntüleme cihazlarını, alanı, zamanı, bırakılacak değişiklikleri ve izleyiciye olan mesafeyi tasarlar. Yaratımdaki insan çabası, her şeyi elle çizmekten, üretilmeye devam eden şeylere sınırlar koymaya doğru kayar.

13. AI'yı Sohbet Ekranından Çıkarın ve Mekana ve Bedene Bağlayın

Birçok insan için AI bir tarayıcının içindedir. Bir soru girersiniz ve metin geri gelir. Ancak Ochiai'nin AI kullanımı ekranda kalmaz. Mobil çalışma ortamında, çevresel görsel bilgileri engellemek ve dev bir sanal ekranı genişletmek için Apple Vision Pro'yu "görüş için kulaklık" olarak kullandığı tanıtılıyor. Bu, Shinkansen'de bile kendi konsantrasyon ortamını yeniden yapılandırma fikridir. Osaka/Kansai Expo'sundaki "null²"de AI sadece metin döndürmedi; kullanıcının alter egosuna, sesine, videosuna ve mekansal üretime bağlandı. Mirrored Body'de, kullanıcıların bilgi ve ses kaydı yaparak bir AI avatarı oluşturması ve bunu pavyonun üretimine bağlaması için bir mekanizma benimsendi. Ayrıca, orada kullanılan 3D gerçek avatar teknolojisinin bir kısmı Expo'dan sonra açık kaynak olarak yayınlandı.

Burada AI kullanımını anlamak için harika bir öneri var. AI kullanmak sadece bir sohbetten iş talep etmek değildir. İnsanların gördüklerini değiştirin. İnsanların bulunduğu alanı değiştirin. Vücut hareketlerini girdi olarak kullanın. Sesini bir arayüz olarak kullanın. Gerçek cihazları hareket ettirin. İfadeyi izleyicinin tepkisine göre değiştirin. AI'yı ortamın bir parçası olarak tasarlayın. Elbette, herkesin pahalı kulaklıklar veya büyük ölçekli sergi ekipmanları hazırlaması gerekmez. Taşınması gereken ekipman değil, ilkedir. Konsantrasyonu engelleyen bildirimleri engelleyin. AI'yı her zaman aynı çalışma ortamından çağırmayı mümkün kılın. Sesi, fotoğrafları, belgeleri ve kodu tek bir projede birleştirin. Sık kullanılan talimatları şablon haline getirin. Gerçek iş sonuçlarını AI'ya geri verin. İnsanların her seferinde irade gücüyle konsantre olmak zorunda kalmaması için önce konsantrasyonun oluştuğu ortamı yaratın. Çabaya devam edebilen insanlar sadece güçlü iradeli değildir; etraflarında çabanın kolay olduğu bir ortam yaratırlar.

14. AI Çağı Ne Kadar Çok Gelirse, Eski Usul El Deneyimi O Kadar Değerli Hale Gelir

AI'da ustalaşmak için sadece en yeni araçları bilmek gerektiği sıklıkla düşünülür. Ancak Ochiai, "analog yaşlı adam" benzeri deneyimin değerini vurguluyor - kodu elle yazmış, mekanizmaları anlamış ve teknolojik değişimlerden geçmiş olmak. AI kod veya metin üretse bile, iç yapıyı anlamazsanız, bir sorun oluştuğunda nedenini yargılayamazsınız. Ellerinizi kendiniz hareket ettirme deneyiminiz varsa, kusur belirtilerini veya hata konumlarını hızlıca fark edebilirsiniz. Bu, yaşlıların genç nesilden üstün olduğu basit bir hikaye değildir. Önemli olan yaş değil, temel süreçleri kendinizin deneyimlemiş olup olmadığıdır. Metni birçok kez yeniden yazan biri, AI metnindeki doğal olmayan mantıksal bağlantıları fark etme olasılığı yüksektir. Fotoğrafçılık deneyimi olan biri, üretilen görüntülerdeki ışık kaynakları veya lens ifadelerindeki çelişkileri fark edebilir. Programlarda hata ayıklamış biri, sadece çalıştırarak tehlikeli olan kodu tespit etme olasılığı yüksektir. Makale okumuş biri, var gibi görünen ancak olmayan alıntılarda rahatsızlık hissedebilir. Müşteri hizmetleriyle ilgilenmiş biri, AI tarafından yapılan ideal bir iş akışının neden sahada kullanılamayacağını hayal edebilir.

AI, yeni başlayanların çıktı hızını artırır. Ancak, bir yeni başlayanı otomatik olarak uzmana dönüştürmez. Bir çıktının doğru olup olmadığını değerlendirmek için o alana dair bir duyu gereklidir. Bu nedenle, AI çağında öğrenme, tüm temelleri atlamakla ilgili değildir. Temel görevleri gerekli sayıda deneyimlemek ve ardından büyük tekrarları AI ile hızlandırmakla ilgilidir. Hesap makineleri var diye sayıların anlamını öğrenmek zorunda değilsiniz anlamına gelmez. Çeviri AI'sı var diye dildeki kültürel farklılıkları bilmek zorunda değilsiniz anlamına gelmez. Kodlama AI'sı var diye veri, izinler, test ve güvenliği anlamak zorunda değilsiniz anlamına gelmez. AI okuryazarlığı tek başına uzmanlığın yerini alamaz. Ochiai tarzı AI kullanımı, eski becerileri atmakla değil, eski becerileri AI çıktısı için denetim cihazları olarak kullanmakla ilgilidir.

15. Zamanı Doldurmayın; Merakın Hareket Etmesi için Boşluk Bırakın

İnanılmaz miktarda iş yapan birini gördüğünüzde, programını dakika dakika yönettiğini düşünürsünüz. Ancak Ochiai, aşırı zaman yönetiminin merakı ortadan kaldırdığı fikrini gösteriyor. Öte yandan, hiçbir şeyi yönetmiyor; sabah saatlerini yaratıcı çalışma için kullanmak gibi konsantre olmak için zaman dilimleri tasarlıyor. Bu, verimlilikle ilgili önemli bir paradokstur. AI ile bir saat kazandınız. O saate yeni bir toplantı koydunuz. Bir saat daha kazandınız. Başka bir talebi üstleniyorsunuz. Kazanılan tüm zamanı planlarla doldurursanız, işlem hacmi artar. Ancak tesadüfi keşifler azalır. AI tarafından sağlanan verimliliği sadece işe sıkıştırmak için kullanırsanız, insanlar AI tarafından yapılan görev listelerini sindiren cihazlar haline gelir.

Ochiai'nin yapımıyla ilgili röportajlarda, insanlığın henüz yapmadığı çıktıları hedefleme ve hem teknik temeli hem de sanatsal mükemmelliği yükseltmeye çalışma tutumundan bahsediliyor. Ayrıca, baştan bir tema belirlemektense, eller hareket ederken ve çevredeki ilgi alanları denenirken konunun ortaya çıktığı bir fikir görülüyor. Yeni şeyler, bir plandaki boşlukları doldurarak doğmaz. Bir şekilde merak ettiğiniz bir şeyi araştırmak. İşe yarayıp yaramadığını bilmediğiniz bir kod yazmak. Diğer alanlarda kitaplar okumak. Malzemelere dokunmak. Fotoğraf çekmek. AI'ya garip kombinasyonlar atmak. Başarısızlıklara bakmak. Bu tür zaman kısa vadede verimsiz görünür. Ancak bilinmeyen temalar, planlanmış ürünlerin dışından gelir. AI rutin işleri hızlandırıyorsa, insanlar bu boşluğu daha fazla rutin işle doldurmamalıdır. Sabit bir amacı olmayan keşfe geri döndürmelidirler. Bir çaba dahisi, bütün gün planları sıkıştırabilen değil, neye konsantre olacağını, neyi otomatikleştireceğini ve amaçsız zamanı nerede bırakacağını seçebilen kişidir.

16. "Zekayı" AI'ya Devrettikten Sonra İnsanlar Neye Çaba Harcar?

2026 tarihli bir röportajda Ochiai, makinelerin insanların çaba ve zeka yoluyla kazandıklarını devralmasıyla birlikte birçok insanın "ne yapmaları gerektiği" konusunda varoluşsal kaygı yaşayacağı olasılığından bahsetti. Bu, onun geleceğe bakışıdır, tüm işlerin zaten yer değiştirdiği bir gerçek değildir. Bu sorun, AI kullanım tekniklerinin son noktasında yatmaktadır. İşi daha hızlı yapmak. Belgeleri daha hızlı hazırlamak. Kodu daha hızlı yazmak. Araştırmayı daha hızlı bitirmek. Bu gerçekleştikten sonra insanlar ne yapar? Daha fazla belge mi yaparlar? Daha fazla kod mu yazarlar? Daha fazla iş mi üstlenirler? Eğer öyleyse, AI kullanımının amacı sonsuza kadar işlem hacmini artırmaya yönelecektir. Ochiai, belirli topluluklarla ilişkiler kurarken kenarlarında tesadüfen yeni şeyler bulan bir "Matagi benzeri" yaşam tarzını hayal ediyor. Bu, çevre, fiziksellik, ritüeller ve toplulukla teması kaybetmeden teknolojiyi kullanan bir yaşam biçimidir.

"İşlemek için akıllıca işi" AI'ya devrederseniz, insanlar için aşağıdaki işler kalır:

• Neye şaşırmalı?
• Neyi güzel bulmalı?
• Hangi sorunu görmezden gelinemez olarak değerlendirmeli?
• Kiminle olmalı?
• Neye zaman harcamalı?
• Hangi başarısızlığı üstlenmeli?
• Nerede sorumluluk almalı?
• Gerçek bedenle ne tür bir deneyim kazanmalı?

Bunlar sadece bilgi işleme değildir. AI adaylar oluşturabilir. Ayrıca tahmin de yapabilir. Ancak hangi adayın kişinin kendi hayatı olarak seçileceği, yalnızca bir insanın üstlenebileceği bir şeydir. AI çağında çaba, daha fazla doğru cevabı hatırlamaktan, kişinin değer verdiği şeyi sürekli güncellemeye doğru kaymaktadır.

17. Taklit Edilmemesi Gereken Şey, Aşırı Yaşam Tarzı Alışkanlıklarıdır

Ünlü yapımcıların çalışma teknikleri tanıtıldığında, uyanma zamanı, uyku zamanı ve öğün sayısı dikkat çekme eğilimindedir. Ochiai için de sabah saatlerini nasıl kullandığı ve kendine özgü yeme alışkanlıkları tanıtılmaktadır. Ancak bu tür yaşam tarzı alışkanlıkları, AI kullanım tekniklerinin merkezi olarak taklit edilmemelidir. Diyet, uyku, egzersiz ve ilaç kullanımı, bünyeye, yaşa, kronik hastalıklara ve iş içeriğine bağlı olarak uygun koşullara sahiptir. Kişinin yaptığı şey ile genel olarak önerilebilecek şeyler farklıdır. Bu makalede çıkarılması gereken şey öğün sayısı değildir. Olması gerekenler:

• Birden fazla AI'yı karşılaştırmak.
• Malzemeleri sesle bırakmak.
• İş süreçlerini yapıbozuma uğratmak.
• İlk taslağı bitmiş ürün olarak görmemek.
• Kaynakları doğrulamak.
• AI yürütme geçmişini bırakmak.
• Gerekirse kendi araçlarınızı yapmak.
• Gerçek bedene ve çevreye dönmek.

AI ile çıktıyı artırmak için uykudan kısmak, uzun vadeli bir çaba tasarımı değildir. AI tarafından kısaltılan zamanı uykudan daha da almak yerine, iyileşmeye, öğrenmeye, gözleme ve aile veya başkalarıyla geçirilen zamana ayırın. Bir çaba dahisinden öğrenilmesi gereken şey, acıya nasıl dayanılacağı değildir. Aynı acıyı tekrarlamak zorunda kalmamak ve bu miktarda bilinmeyen işe geçmek için nasıl bir sistem oluşturulacağıdır.

Kamusal Örneklerden Soyutlanan "Ochiai Tarzı AI Çaba İşletim Sistemi"

Şu ana kadarki içeriği, genel işe taşınabilecek bir forma dönüştürün. Bu, Ochiai'nin kendisi tarafından yayınlanan tam günlük iş prosedürü değildir. Bu makale tarafından kamusal AI kullanım örneklerinden soyutlanan pratik bir modeldir.

Aşama 1: Düzensiz Bir Durumda Başlayın

Baştan bir teklif yazmayın. Önce, beş ila on dakika boyunca, kafanızdakileri ses veya metinle olduğu gibi ortaya koyun. Amaç, arka plan, duygular, rahatsızlık, fikirler ve endişeleri karıştırabilirsiniz. Ardından, AI'ya aşağıdaki gibi sorun:

İfadelerimi doğrulanmış gerçekler, yorumlar, hipotezler, umutlar, kısıtlamalar ve doğrulanmamış öğeler olarak kategorize et. Henüz bir sonuç çıkarma ve amacı netleştirmek için her seferinde bir soru sor.

Burada, AI'nın bir cevap vermesine izin vermeyin. İnsan tarafındaki belirsizliği keşfetmesini sağlayın.

Aşama 2: Aynı Görevi Üç veya Daha Fazla AI'ya Verin

Tek bir AI'ya bağımlı olmayın. Aynı arka plan materyallerini ve soruları birden fazla AI'ya verin. Ancak, sadece üç aynı cevabı toplamayın; rolleri değiştirin. Birinin standart araştırma yapmasını, birinin karşı örnekler aramasını ve birinin uygulama yöntemleri ve maliyetleri hakkında düşünmesini sağlayın. Mümkünse, başka birinin kullanıcıların veya rakiplerin perspektifini ele almasını sağlayın. Çıktıdan sonra, bir karşılaştırma tablosu oluşturun:

• Tüm AI'ların üzerinde anlaştığı noktalar
• Sadece bazılarının iddia ettiği noktalar
• Sayıların veya gerçeklerin çeliştiği noktalar
• Birincil kaynaklarla kontrol edilecek noktalar
• Kimsenin düşünmediği noktalar İnsan, cevapların kendisini değil, cevaplar arasındaki farkları okur.

Aşama 3: Metinle Bitirmeyin; Başka Bir Formata Dönüştürün

Araştırma sonuçlarını okumakla yetinmeyin. Bir plan ise, onu tek bir diyagram haline getirin. Bir ürün ise, bir ekran prototipi yapın. Bir iş ise, bir görüntü veya kısa video yapın. Bir sistem ise, kullanıcıların geçtiği bir prosedür diyagramı yapın. Araştırma ise, hipotezler ve doğrulama yöntemlerine ayırın. Fikirler metinde çelişkileri gizleyebilir. Bunları uygulamaya çalıştığınızda, eksik koşullar ortaya çıkar. Kim kullanıyor? Hangi düğmeye basıyorlar? Veri nereden geliyor? Başarısızlık durumunda nasıl geri dönüyorlar? Uygulama, fikirler için bir denetim cihazıdır.

Aşama 4: Bir AI'nın Yaptığını Başka Bir AI'ya Kırdırın

Üreten AI'nın sadece kendi kendini değerlendirmesine izin vermeyin. Ürünü başka bir sohbete, başka bir modele veya başka bir role aktarın. Aşağıdaki perspektiflerden sorunları arayın:

• Olgusal hatalar
• Alıntıların var olmaması
• Güvenlik sorunları
• Hak sorunları
• Hedef kitlenin yanlış tanımlanması
• Yürütme maliyetlerinin hafife alınması
• Bakımı yapılamayan parçalar
• Genellemelere kaçan parçalar
• İnsan onayı gerektiren parçalar
• Başarısızlık durumunda kurtarılamayan parçalar Bir insan, birincil kaynaklarda veya gerçek ortamlarda yüksek öncelikli sorunları kontrol eder. AI tarafından denetim nihai bir garanti değildir. Bir insanın incelemesi gereken yerleri daraltmak için kullanın.

Aşama 5: Reddetme Nedenlerini Bir Sonraki Komut Varlığına Dönüştürün

Sadece kötü çıktıları silip bitirmeyin. Neden iyi olmadığını tek satırda bırakın.

• "Hedef kitle çok geniş."
• "Teknik olarak mümkün, ancak kullanım senaryosu yok."
• "Metin düzenli, ancak deneyim eksik."
• "Görüntü güzel, ancak amaçla ilgisiz."
• "Araştırma sonuçları birincil kaynaklardan yoksun."
• "Kod çalışıyor, ancak izin yönetimi eksik." Bunları proje yasaklarına veya değerlendirme kriterlerine ekleyin. Bir dahaki sefere, AI'nın aynı hatayı yapma olasılığı daha düşüktür. İnsan deneyimi, özel talimatlara, spesifikasyonlara, testlere ve kontrol listelerine dönüştürülür. Bu, çabayı biriktirilebilir bir forma dönüştürme işidir.

Aşama 6: Tekrarlayan Rahatsızlıkları Otomatikleştirin veya Araç Haline Getirin

Her seferinde aynı talimatı yazıyorsanız, bir şablon yapın. Her seferinde aynı formata dönüştürüyorsanız, bir betik yapın. Her seferinde aynı malzemeleri arıyorsanız, araştırma sürecini kaydedin. Her seferinde aynı kontrolü yapıyorsanız, onu bir teste dönüştürün. Her seferinde bir model seçiyorsanız, göreve göre kurallar oluşturun. Her seferinde dosyaları manuel olarak aktarıyorsanız, güvenli bir bağlantı yöntemi düşünün. Önemli olan sadece bir görevi üç dakika kısaltmak değildir. Bu üç dakikanın gelecekte yüzlerce kez meydana gelmesine izin vermemektir.

Aşama 7: Son Olarak, Gerçeğe Taşıyın

Sadece AI'lar arasındaki konuşmalarla değerlendirmeyin. İnsanlara gösterin. Sahada hareket ettirin. Yazdırın. Yansıtın. Müşterilerin kullanmasını sağlayın. Dışarıda yürürken düşünün. Malzemelere dokunun. Kendi bedeninizle deneyimleyin. AI, makul kullanıcı kişilikleri oluşturabilir. Ancak gerçek kullanıcıların nerede kaybolduğu, gerçeğe götürmeden bilinemez. Gerçeklik, AI tarafından yapılan güzel mantığı bozar. Bu yıkım, bir sonraki çabanın yönünü belirler.

Pratik Çaba Döndürme Komutu

Aşağıdaki, Ochiai'nin kendi komutunun bir kopyası değildir. Bu makalede analiz edilen yapının tek bir diyalog protokolüdür: paralel araştırma, aşamalı uygulama, karşı kanıt ve günlükleme.

1Sen, bitmiş bir ürünü tek seferde yapmak için benim adıma hareket eden bir AI değil, araştırma, prototipleme, karşı kanıt ve iyileştirme dönüş hızını artıran bir "Araştırma ve Geliştirme Orkestratörü"sün.
2
3【Tema】
4{{Bu sefer üzerinde çalışılacak Tema}}
5
6【Nihayetinde karar vermek istediğim şey】
7{{Bildiğiniz kadarını doldurun. Kararsız olabilir}}
8
9【Şu anda sahip olduğum materyaller】
10{{Notlar, ses dökümleri, belgeler, veriler, kod vb.}}
11
12【Temel İlkeler】
131. Amacım belirsizken nihai bir plan oluşturma.
142. Amacı, hedefi, kısıtlamaları ve başarı koşullarını netleştirmek için her seferinde bir soru sor.
153. Gerçekleri, yorumları, hipotezleri ve önerileri açıkça ayır.
164. Gerçeklere kaynak ekle ve birincil kaynaklara öncelik ver.
175. Doğrulanamayan şeyler için tahminle doldurma; "doğrulanmamış" olarak işaretle.
186. İlk planı nihai plan olarak ele alma.
197. Araştırmayı, fikir üretmeyi, uygulamayı ve değerlendirmeyi ayrı süreçler olarak ele al.
208. Aynı AI, hem yaratıcı hem de tek değerlendirici olarak hizmet etmemelidir.
219. İnsan onayı gerektiren kısımları açıkça belirt.
2210. Tüm reddetme nedenlerini bir sonraki üretim için koşullar olarak kaydet.
23
24【Aşama 1: Amacın Keşfi】
25Girdimi aşağıdakilere göre sınıflandır:
26- Doğrulanmış gerçekler
27- Yorumlarım
28- Doğrulanmamış hipotezler
29- Duygular veya rahatsızlık
30- Mevcut kaynaklar
31- Kısıtlamalar
32- Henüz tanımlanmamış kelimeler
33Eksik bilgiler için her seferinde bir soru sor.
34
35【Aşama 2: Paralel Araştırmanın Tasarımı】
36Temayı aşağıdaki rollere ayır:
37A. Standart açıklamaları ve ana materyalleri toplayan Araştırmacı
38B. Karşı örnekler, karşıt kanıtlar ve başarısızlık örnekleri arayan Karşı Kanıtlayıcı
39C. Uygulama yöntemleri, maliyetler ve son tarihler hakkında düşünen Uygulayıcı
40D. Kullanıcılar, kullanıcı olmayanlar ve dezavantajlı kişiler hakkında düşünen Paydaş Analisti
41E. Diğer alanlarla beklenmedik bağlantılar arayan Kaşif
42Her rolün araştırması için sorular oluştur ve noktaların örtüşmemesini sağla.
43
44【Aşama 3: Kanıt Defteri】
45Araştırma sonuçlarını aşağıdaki gibi biçimlendir:
46- İddia / Temel / Kaynak / Yayın tarihi / Veri dönemi / Birincil veya ikincil / Karşı kanıt / Güven düzeyi / İnsan doğrulaması için noktalar
47
48【Aşama 4: Prototipleme】
49Araştırma sonuçlarından 3 minimal prototip planı oluştur. Her plan için şunları göster:
50- Doğrulanacak hipotez / Ne yapılacak / Ne yapılmayacak / Gerekli süre / Gerekli maliyet / AI tarafından işlenen süreç / İnsan tarafından işlenen süreç / Başarısızlık koşulları
51Bir plan seçene kadar tam uygulamaya geçme.
52
53【Aşama 5: Karşı Denetim】
54Prototipe veya ilk taslağa karşı, aşağıdaki perspektiflerden sorunları ara:
55- Gerçek / Mantık / Teknoloji / Güvenlik / Haklar / Maliyet / Hedef / Bakım kolaylığı / Özgünlük
56Şiddeti 4 seviyede görüntüle: Durdur / Düzeltme gerekli / Gözlem / İzin ver.
57
58【Aşama 6: İyileştirme Günlüğü】
59Her düzeltme yapıldığında aşağıdakileri kaydet:
60- Değişiklik öncesi / Sorun / Değişiklik içeriği / Değişiklik nedeni / Yeni ortaya çıkan sorun / Bir sonraki seferden itibaren komuta veya teste eklenecek koşullar
61
62【Son Aşama】
63Nihai karar üzerinde hareket etme. Seçenekleri, kanıtları, karşıt görüşleri ve doğrulanmamış öğeleri düzenle ve benim benimsenen planı ve nedenini kendim yazmamı sağla.
64
65İlk yanıtta, bir öneri yapma; bu temayla ilgili hissettiğim en spesifik rahatsızlık veya amaç hakkında bir soru sor.

Sonuç — Yoichi Ochiai, AI ile "Çabadan Vazgeçmedi"

Yoichi Ochiai'nin AI kullanımını bir dizi kullanışlı komut olarak anlarsanız, özünü kaçırırsınız.

Birden fazla AI'yı aynı anda çalıştırmak. Düzensiz düşünceleri sesle kurtarmak. Uzun talimatları yapılandırmak. İlk cevabı birçok kez yeniden yapmak. Araştırmayı, görüntüleri ve uygulamayı farklı araçlara bölmek. Bir AI'nın diğerinin çıktısını eleştirmesini sağlamak. Kendi ellerini hareket ettirme deneyimiyle anormallikleri tespit etmek. Kara kutular sorunsa, gözlemlenebilir araçlar oluşturmak. AI'yı sadece metne değil, videoya, mekana, bedene ve araştırma ekipmanına bağlamak. Ve AI tarafından kazanılan zamanı meraka ve gerçek deneyime geri döndürmek.

Bu dizi eylemde ortak olan şey, tembellik etme fikri değildir. Aynı süre içinde daha fazlasını test etmeye çalışma fikridir. AI'dan önce, sadece bir hipotezi araştırıp uygulayarak bir gün sona ererdi. AI'dan sonra, birden fazla hipotezi araştırabilir, üç prototip yapabilir, başarısızlık nedenlerini karşılaştırabilir ve bu sonuçları bir sonraki talimata geri döndürebilirsiniz. Ortaya çıkan boşluğu dinlenmek için kullanabilirsiniz. Başka bir iş için kullanabilirsiniz. Yeni ifadeler veya araştırmalar için kullanabilirsiniz. Ne için kullanılacağına karar veren insandır.

Yoichi Ochiai'ye "Çaba Dahisi" dersek, bunun nedeni sadece başkalarından daha uzun süre çalışması değildir. Çabayı maneviyat meselesi haline getirmemesidir. Düşünceyi kaydedilebilir bir forma dönüştürmek. Başarısızlığı bir sonraki koşula dönüştürmek. Tekrarı otomatikleştirmek. Araçları güncellemek. Ortamlar yaratmak. Yine de insanların yargılaması gereken yerleri bırakmak. AI ile artırdığı şey sadece bitmiş ürünlerin sayısı değildir. Bilinmeyen bir şeye ulaşana kadar pes etmeden dönmeye devam edebileceği sayıdır. AI çağında sorgulanan şey "hangi AI'yı kullanıyorsun?" değildir. AI çıktı verirken insan ne gözlemliyor? AI yaptıktan sonra insan neyi düzeltiyor? AI hızlandıkça insan nereye gitmeye çalışıyor? En iyi AI kullanım tekniği, çabadan kaçınmanın bir yolu değildir. Çabanın tek seferlik olarak kaybolmaması, bir sonraki çabayı hızlandıran bir sisteme dönüşmesidir.