لعنة Firefox المحمول: لماذا الكود من Qwen هو مجرد البداية

يبدو لكثيرين أن نماذج اللغة الحديثة مثل Qwen أو GPT-4 حولت البرمجة إلى نزهة بسيطة. تكتب طلباً، والشبكة العصبية تُخرج كوداً، تلصقه في المحرر وها — لعبة الورق الخاصة بك جاهزة. شهر العسل الوهمي هذا يستمر بالضبط حتى اللحظة التي يواجه فيها المشروع مستخدمين حقيقيين أو، ما هو أسوأ، متصفحات الهاتف المحمول. قصة متحمس واحد قرر إنهاء لعبة JavaScript نقية توضح بشكل مثالي واقع التطوير الجديد: الذكاء الاصطناعي يعطيك أجنحة، لكنه لا يعد أنها لن تذوب عند الاقتراب من الشمس.

بدأ كل شيء بتفاؤل. طرح المؤلف المهمة على Qwen وبعد ثلاث أو أربع تكرارات فقط كان لديه إطار عمل وظيفي بين يديه. هذه هي اللحظة الحقيقية للانتصار عندما يبدو أن سنوات دراسة بناء الجملة والخوارزميات ضاعت سدى. كان الكود يعمل في كل مكان باستثناء مكان واحد محدد — النسخة المحمولة من Firefox. هنا دخلت قاعدة باريتو حيز التطبيق، والتي غالباً ما تُنسى وسط حماس الشبكات العصبية: أول 80% من النتائج تأتي من 20% من الوقت، لكن 20% المتبقية من التلميع ستستهلك 80% من مواردك وأعصابك.

كانت المشكلة تكمن في تنفيذ وظيفة السحب والإفلات. الشبكة العصبية، المدربة على ملايين الأمثلة من الكود القياسي، اقترحت حلاً كلاسيكياً لسحب البطاقات على طاولة اللعبة. لكن متصفح Firefox المحمول حمل منذ فترة طويلة سمعة متصفح له طابعه الخاص، وأحداث السحب والإفلات القياسية تعمل هناك، بلطف القول، بشكل غير متوقع. لا تستطيع الذكاء الاصطناعي معرفة مثل هذه الأماكن 'الملعونة' إلا إذا سألته مباشرة. نتيجة لذلك، كان على المطور بناء هجين معقد: الاحتفاظ بالسحب والإفلات المألوف لأجهزة الكمبيوتر المكتبية وتنفيذ click-touch متحفظ لمتصفح Firefox المحمول المتقلب. يبدو هذا الحل أقل إثارة للإعجاب، لكنه يعمل بدون عيوب.

الشيء الأكثر إثارة للاهتمام هنا ليس خلل المتصفح، بل تحويل العملية الإبداعية نفسها. في مرحلة ما، تحولت عملية كتابة الكود إلى عملية تعلم. إذا كان بإمكان المؤلف في السابق السماح لنفسه بعدم النظر إلى محتوى الملفات، معتمداً على سحر Qwen، فإن الاصطدام بالواقع اجبره على فهم كل وظيفة. وهنا كشفت الذكاء الاصطناعي نفسه من جانب آخر. عندما يتعلق الأمر بشرح الفروقات الدقيقة وإيجاد أسباب الأخطاء المحددة، لا تملك الشبكات العصبية نظيراً حقاً. بدلاً من النسخ الأعمى، بدأ حوار أدى إلى فهم أعمق بكثير لكيفية عمل المنتج المُنشأ بالضبط.

ندخل عصراً تتغير فيه دور المبرمج من 'كاتب الأكواد' إلى 'المهندس والمصفاة'. الذكاء الاصطناعي ينتج حلاً معاكساً، صحيحاً من الناحية الإحصائية، والذي غالباً ما يتجاهل الحالات الحدية والأخطاء الخاصة بالمنصة. إذا لم تفهم بالضبط ما نسخته من محادثة مع شبكة عصبية، فستبقى عاجزاً أمام أول خلل جدي. لكن إذا استخدمت الذكاء الاصطناعي كمدرس صبور بلا حدود، حتى مشروع هاوي يمكن أن يتحول إلى منتج احترافي. الشيء الرئيسي هو عدم الإيمان تماماً بالسحر والاحتفاظ دائماً بمتصفح Firefox محمول في متناول اليد للتحقق من الواقع.

الأهم: الذكاء الاصطناعي يسرع النماذج الأولية بأوامر من حيث الحجم، لكن المسؤولية عن 'الميل الأخير' والاستقرار عبر المتصفحات تظل تقع على عاتق البشر. هل يمكننا يوماً ما أن نثق تماماً بالشبكات العصبية لتصحيح الأخطاء في ظروف تجزئة البرامج?