القاهرة: الأمير كمال فرج.

اجتاح الذكاء الاصطناعي عالم البرمجة، مع سيل من التكهنات حول إحلال التكنولوجيا محل المبرمجين البشريين، وزعم الرئيس التنفيذي لشركة Google مؤخرًا أن 25 % من كود الشركة أصبح الآن مولدًا بواسطة الذكاء الاصطناعي.

كشفت Ars Technica، أن من المحتمل أن الذكاء الاصطناعي في الممارسة العملية يعيق بالفعل تطوير البرمجيات بكفاءة.

وجدت دراسة جديدة من منظمة Model Evaluation and Threat Research (METR) غير الربحية أن المبرمجين في الواقع يكونون أبطأ عند استخدام أدوات المساعدة بالذكاء الاصطناعي مقارنة بالعمل بدونها.

في الدراسة، تم إعطاء 16 مبرمجًا حوالي 250 مهمة برمجية وطُلب منهم إما عدم استخدام أي مساعدة من الذكاء الاصطناعي، أو استخدام ما وصفته METR بأنه "أدوات الذكاء الاصطناعي أوائل عام 2025" مثل Claude من Anthropic وCursor Pro.

كانت النتائج مفاجئة، وربما عميقة: قضى المبرمجون بالفعل وقتًا أطول بنسبة 19 % عند استخدام الذكاء الاصطناعي مما لو استغنوا عنه.

عند قياس وقت شاشة المبرمجين، وجد فريق METR أنه عند استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي، قضى المشاركون وقتًا أقل في البرمجة النشطة أو تصحيح الأخطاء أو البحث أو الاختبار – لكن ذلك كان بسبب قضائهم وقتهم بدلاً من ذلك في "مراجعة مخرجات الذكاء الاصطناعي، وتقديم الأوامر لأنظمة الذكاء الاصطناعي، والانتظار حتى يقوم الذكاء الاصطناعي بالتوليد".

في النهاية، قبلت المجموعة التي تستخدم مساعدة الذكاء الاصطناعي أقل من 44 % من النصائح التي قدمتها الأدوات دون أي تعديل، واستغرق 9%  من إجمالي الوقت الذي قضوه في المهام في إصلاح مخرجات الذكاء الاصطناعي.

هذا ليس مفاجئًا تمامًا؛ فالشركات التي سرحت موظفين لاستبدالهم بالذكاء الاصطناعي تضطر الآن إلى توظيف مقاولين جدد لإصلاح أخطاء التكنولوجيا.

على الرغم من النتائج، اعتقد المبرمجون في الدراسة في البداية أن الذكاء الاصطناعي سيقلل ما يقرب من ربع الوقت المستغرق في المهام – وبعد ذلك، ما زالوا يعتقدون أن تلك الأدوات سرعتهم بنسبة 20%.

 التوقعات والواقع

ربما يساهم في فجوة الانفصال بين التوقع والواقع في برمجة الذكاء الاصطناعي جميع تلك المعايير التي تدعي أن هذه الأدوات، وغيرها مثل نموذج الاستدلال o3 من OpenAI وGemini من Google ، تنتج كودًا خاليًا من الأخطاء بسرعات قياسية. وكما تشير Ars، فإن هذه المعايير تعتمد على "مهام تركيبية يمكن تسجيلها خوارزميًا وتم إنشاؤها خصيصًا" لمثل هذه الاختبارات، والتي قد لا تعكس بدقة عالم البرمجة الفعلي المعقد.

هذه ليست المرة الأولى التي تتزعزع فيها رواية هيمنة الذكاء الاصطناعي في البرمجة بسبب نتائج الأبحاث. في وقت سابق من هذا العام، على سبيل المثال، أصدر باحثو OpenAI ورقة بحثية أعلنت، بناءً على اختبارات معيارية لمهام البرمجة الواقعية، أن حتى النماذج اللغوية الكبيرة الأكثر تقدمًا "لا تزال غير قادرة على حل غالبية المشكلات".

عواقب غير مقصودة

يؤدي الذكاء الاصطناعي أيضًا إلى عواقب أخرى غير مقصودة في عالم تطوير البرمجيات. فالمبرمجون غير المدربين الذين ينخرطون فيما يسمى بـ "البرمجة البديهية vibe coding، أو كتابة وإصلاح الكود عن طريق وصف ما يريدون للذكاء الاصطناعي، لا يفسدون عملهم نفسه فحسب، بل يقومون أيضًا بالتخريب الذاتي عن طريق إدخال مخاطر أمنية إلكترونية خطيرة على المنتج النهائي.

مع تسريح العديد من العاملين في مجال التكنولوجيا لصالح الأتمتة، من المنطقي أن يكون الكود المولد بعد عمليات التسريح هذه أقل دقة وأمانًا مما كان عليه عندما كان البشر يكتبونه – ولكن حتى الآن، يبدو أن هذا لم يهم كثيرًا الأشخاص الذين يقومون بتخفيض الوظائف.