1.260 sosyal bilimci üzerinde yapılan bir anket, %81'inin çalışmalarında yapay zeka araçlarını kullandığını, ancak yalnızca %20'sinin Claude Code gibi otonom olarak kod yazıp hata ayıklayabilen programlar olan kodlama ajanlarını benimsediğini ortaya koydu. Bulgular, yapay zekanın sosyal bilim araştırmalarında rutin hale gelmesine rağmen, özelleşmiş kodlama araçlarının hâlâ dik bir benimseme eğrisiyle karşı karşıya olduğunu gösteriyor.
Genel Yapay Zeka Kullanımı ve Kodlama Ajanları
Sosyoloji, psikoloji ve siyaset bilimi gibi alanlardaki araştırmacılar arasında yürütülen anket, çeşitli yapay zeka araçlarının kullanımını sordu. On kişiden sekizi, literatür taraması, veri analizi veya yazma yardımı gibi görevler için yapay zeka kullandığını söyledi. Ancak sorular doğal dil girdilerinden kod oluşturan veya değiştiren araçlar olan kodlama ajanlarına yöneldiğinde, bu oran sadece beşte bire düştü.
Kodlama ajanları, genel amaçlı yapay zeka asistanlarından farklıdır. ChatGPT gibi bir araç metin taslağı hazırlamaya veya fikir üretmeye yardımcı olabilirken, bir kodlama ajanı talimatları yorumlayıp çalışan kod üretmek üzere tasarlanmıştır. R veya Python gibi dillerde veriyle çalışan sosyal bilimciler için bu tür araçlar, karmaşık analizleri yürütmenin önündeki engeli azaltabilir. Ancak anket, çoğu araştırmacının bunları iş akışına entegre etmediğini gösteriyor.
Cinsiyete ve Kariyer Aşamasına Göre Dengesiz Benimseme
Anket, kodlama ajanlarını kimlerin kullandığı konusunda keskin farklılıklar ortaya çıkardı. Erkeklerin, kadınlara kıyasla bu araçları kullandıklarını bildirme olasılıkları daha yüksekti ve kariyerinin başındaki araştırmacılar, kıdemli meslektaşlarına göre bu araçları daha yüksek oranlarda benimsedi. Anketin yazarları bu alt gruplar için kesin yüzdeler yayınlamadı, ancak farklılıkları 'keskin' olarak tanımladı.
Bu örüntüler, kadınların ve daha yaşlı profesyonellerin genellikle geride kaldığı teknoloji benimsemedeki daha geniş eğilimleri yansıtıyor. Bulgular, kodlama ajanlarının araştırmada giderek daha önemli hale gelmesi durumunda mevcut eşitsizliklerin artabileceği endişesini doğuruyor. Kadın katılımcılar arasında benimseme oranı erkeklere kıyasla belirgin şekilde daha düşüktü. Ayrıca, doktoralarını on yıldan daha uzun süre önce tamamlayan araştırmacılar, yakın zamanda doktora yapanlara göre bu araçları kullanma olasılığı daha düşüktü.
Anketin Cevapsız Bıraktıkları
Anket kullanımı ölçtü ancak araştırmacıların neden kodlama ajanlarını kullanmamayı tercih ettiklerini araştırmadı. Olası nedenler arasında farkındalık eksikliği, yetersiz eğitim veya güvenilirlik endişeleri sayılabilir. Veriler, düşük benimsemenin nedenleri veya farklılıklar hakkında sonuç çıkarmaya izin vermiyor.
Açık olan şu ki, sosyal bilimcilerin büyük çoğunluğu zaten yapay zeka araçlarıyla rahat. Bir sonraki adım — onları kodlama ajanlarını benimsemeye ikna etmek — daha büyük bir zorluk gibi görünüyor. Anket, alanın mevcut durumuna dair bir anlık görüntü sunuyor, ancak aradaki farkın nasıl kapatılacağı sorusunu yanıtsız bırakıyor.
