AI ile yazarken arşivi de düşünmek

Casey Newton, Platformer’daki yazısında kendi haber arşivini AI yardımıyla bir bilgi tabanına dönüştürmesini anlatıyor. Andrej Karpathy’nin önerisinden hareketle eski yazılarını işlemiş, bunlardan kişi, şirket ve kavramlar etrafında birbirine bağlanan Markdown sayfaları oluşturmuş. Yeni bir haber üzerinde çalışırken geçmişte ne olduğunu bu sayfalardan hatırlıyor.

Sistem arşivle de sınırlı kalmıyor. Newton yeni haberleri kaydediyor, bilgisayarında çalışan bir script bunları wiki’ye işliyor. Böylece takip ettiği konuların geçmişiyle yeni gelişmeler aynı yerde buluşuyor. Yine de kullanacağı bilgiyi asıl kaynağı açıp kontrol ettiğini özellikle belirtiyor.

Bu yaklaşımın bana yakın gelen tarafı, zaten yapılmış araştırmayı sonraki işte yeniden kullanabilmek. Newton bakım yükünü de saklamıyor: Sayfalar fazla uzuyor, kodda hatalar çıkıyor, AI’ın yazdıklarını okunur hâle getirmek gerekiyor. Kendi işinde faydasını gördüğü, ama henüz herkese rahatça öneremeyeceği bir denemeyi anlatıyor.

Okurken kendi web sitemi düşündüm. Benimki otomatik olarak yeni kavram sayfaları üreten bir wiki değil. Fakat AI ile içerik hazırlarken eski yazılara ve araştırma notlarına dönme ihtiyacım, Newton’ın anlattığına oldukça yakın.

Web sitesinin bir de mutfağı var

Bu sitedeki yazılar Markdown dosyalarında duruyor. Nuxt Content bu dosyaları okuyup web sayfalarına dönüştürüyor. Her yazının başında tarih, dil, konu etiketleri ve taslak durumu gibi bilgiler bulunuyor. Yazıları düzenlemek için ayrı bir içerik yönetim paneline girmem gerekmiyor, dosyanın kendisiyle çalışabiliyorum.

İçerik hazırlarken AI’dan da yararlanıyorum. Kaynakları inceliyor, yazı fikirlerini birlikte değerlendiriyor, taslaklar üzerinde çalışıp metni düzeltiyoruz. Yayımlanan yazıların yanında, ayrı bir editoryal çalışma alanında araştırma notları ve yazı planları tutuluyor. Bir kaynakta ne bulduğumuz, bunun hangi iddiayı desteklediği ve benim konuya nereden yaklaştığım gibi bilgiler de burada yer alıyor.

Bu ayrımın pratik bir karşılığı var. Sitedeki yazı, okura anlatmaya karar verdiğim hâli. Araştırma dosyasında ise o sonuca nasıl vardığımızı anlamaya yardımcı olan notlar bulunabiliyor. Örneğin AI’ın verimlilik kazancının nasıl paylaşıldığını ele aldığım yazının araştırma notlarında, konunun önceki yazılarımdan nerede ayrıldığı ayrıca açıklanmış. Yeni bir yazıya dönerken başlıktan çıkarmaya çalışacağım bir ayrım, orada zaten kayıtlı.

Dosyaların hem benim hem AI’ın okuyabileceği biçimde durması bu yüzden işime yarıyor. Yazı yazarken yararlanılacak malzeme, yeni verdiğim talimatlardan ve o gün okuduğumuz kaynaklardan ibaret kalmıyor. Önceki çalışmalar da aynı sürece katılabiliyor. Elbette ilgili dosyaların gerçekten bulunup okunması şartıyla.

“Bu konuda zaten yazmıştım”

Geçenlerde takip ettiğim kaynaklardan gelen yazıları AI ile değerlendirirken tam da bu ihtiyaç ortaya çıktı. Önerilen konulardan biri için daha önce bir yazı yazdığımı hatırlattım: AI Verimlilik Kazancı Kimin Cebine Giriyor?. Yeni kaynağı o yazıyla karşılaştırmasını, farklı bir bilgi veya bakış açısı getirip getirmediğine bakmasını istedim.

O yazıda, AI sayesinde daha fazla iş yapabilen bir çalışanın ya da hizmet sağlayıcının gelirinin aynı ölçüde artmayabileceğini anlatmıştım. Kazancın kime kaldığını, maaşlı çalışma ile saatlik hizmet satışı arasındaki fark üzerinden ele almıştım. Dolayısıyla karşıma çıkan her yeni “AI ve verimlilik” yazısı, benim için yeni bir içerik fikri sayılmıyordu.

Yeni kaynak aynı düşünceyi başka bir örnekle anlatıyorsa yeniden uzun bir yazı yazmam gerekmeyebilir. Önceki yazıda eksik bıraktığım bir koşulu gösteriyorsa o metne ek yapabilirim. Gerçekten farklı bir açıklama getiriyorsa, o zaman eski yazıya atıfla yeni bir tartışma açmak anlamlı olur. Bunların hangisinin uygun olduğunu görebilmek için iki metnin de ne söylediğine bakmak gerekiyor.

Burada dosyayı bulmak, işin ilk adımı. “Verimlilik” etiketi ilgili yazıları getirebilir. Ama aynı konuyu ele alan iki yazının aynı şeyi söyleyip söylemediği, başlıkları yan yana koyarak anlaşılmıyor. AI’ın taslağa birkaç eski yazı bağlantısı eklemesinden daha fazlasını bekliyorum. O bağlantının yeni düşünceye neden gerekli olduğunu da anlayabilmeli.

Bu beklenti, aynı kavramı bir daha hiç açıklamamak anlamına gelmiyor. Okurun yeni yazıyı anlayabilmek için bütün arşivimi okumasını bekleyemem. Gereken kısa açıklamayı yapıp ayrıntı için önceki yazıya yönlendirmek yeterli olabilir. Kaçınmak istediğim, daha önce uzun uzun tartıştığım bir fikri yeni bir başlığın altında yeniden keşfetmiş gibi sunmak.

Araştırma notu ile benim görüşüm aynı şey değil

AI’ın eski içeriklerden yararlanmasını isterken bir noktayı daha önemsiyorum. Araştırma sırasında kaydettiğim her görüşe katılmıyorum. Bir yazarın iddiasını ilginç bulup not almakla, onu kendi yazımda savunmak arasında fark var.

Örneğin yeni bir kaynak benim önceki görüşüme itiraz edebilir. Bu durumda AI’dan beklediğim, eski yazımla uyumlu bir metin üretmek için itirazı yumuşatması olmaz. Önceki gerekçemle yeni iddiayı birlikte değerlendirebilmeliyiz. Fikrimi değiştirecek bir şey varsa bunu açıkça yazmak, yıllar boyunca hiç fikir değiştirmemiş gibi görünmekten daha değerli.

Bu yüzden araştırma notlarının, taslakların ve yayımlanmış yazıların birbirinden ayrılması önemli. Aynı klasörde bulunmaları ya da aynı sözcükleri içermeleri, bu metinlere aynı ağırlığı vermek için yeterli değil. Bir notun kime ait olduğu ve hangi amaçla tutulduğu, içeriği kadar işe yarıyor.

Bugün dosyalar yetiyor, ileride ihtiyaca bakarım

Şu ana kadar içerik miktarı nedeniyle ciddi bir sorun yaşamadım. Mevcut düzenle çalışabiliyorum. Kişisel bir blog için daha baştan kapsamlı bir RAG, yani arşivden ilgili bilgiyi bulup modele aktaran bir altyapı kurmayı da gerekli görmüyorum.

İleride ilgili yazıları bulmak veya araştırma notlarını birbirine bağlamak zorlaşırsa, önce o zorluğun nerede oluştuğuna bakarım. Yazıların tamamında arama yapan küçük araçlar, tutarlı konu bilgileri ya da bunları sorgulamayı kolaylaştıran bir veritabanı yeterli olabilir. Bunlar için yazıları Markdown’da tutmaktan vazgeçmek gerekmiyor. Dosyalar yerinde kalırken aramayı kolaylaştıran bir indeks eklenebilir.

Ama bugün yaşamadığım bir ölçek sorununa çözüm tasarlamaktan önce, elimdeki arşivi yazı kararlarında kullanmak istiyorum. Okuduğum her ilginç kaynağın ardından yeni bir taslak açmak zorunda değilim. Bazen mevcut yazıya bir paragraf eklemek daha faydalı. Bazen de kaynak iyi olsa bile, o konuda söyleyeceğimi zaten söylemişimdir. AI’ın araştırma desteği, hangi yazıyı yazmaya değer bulduğum kadar hangisini yazmadan geçebildiğimde de kendini göstermeli.