وداعًا C++: الذكاء الاصطناعي سيعيد كتابة الشيفرات الحرجة بلغة Rust الآمنة

لا يزال عالم التقنيات الرقمية قائمًا على حلول ترقيعية ابتُكرت في القرن الماضي. فجزء ضخم من البنية التحتية الحرجة، من الأنظمة المصرفية إلى قواعد البيانات الحكومية، مكتوب بلغتي C وC++. تمنح هاتان اللغتان المبرمج سيطرة واسعة على ذاكرة الحاسوب، لكن السلطة الواسعة، كما نعلم، تجرّ معها أخطاء فادحة. فنحو 70 بالمئة من جميع الثغرات الحديثة في البرمجيات ترتبط تحديدًا بالتعامل غير الصحيح مع الذاكرة. وهذه هي الثغرات التي ظل القراصنة يتسللون عبرها إلى الأنظمة المحمية على مدى عقود. وفي السابق لم يكن أمامنا مخرج: فإعادة كتابة ملايين الأسطر من الشيفرات القديمة يدويًا كانت مكلفة وطويلة، بل ومملة ببساطة للمهندسين المؤهلين.

تغيّر الوضع مع ظهور Rust. تعد هذه اللغة، التي أُطلقت في عام 2015، بالأداء نفسه الذي توفره C++، لكن مع «صمامات أمان» مدمجة تمنع فعليًّا وقوع أخطاء قاتلة عند التعامل مع الذاكرة. والمشكلة أن Rust لغة معقدة، وعدد خبرائها أقل بأضعاف من عدد محبي اللغات الكلاسيكية. وهنا يأتي دور الذكاء الاصطناعي. فقد اقترحت مبادرة جديدة تحمل اسم Great Refactor استخدام الشبكات العصبية لتنظيف هذه الإسطبلات الأوجيّة من الشيفرات القديمة أخيرًا. والفكرة بسيطة: إذا كان البشر لا يريدون أو لا يستطيعون إعادة كتابة الإنترنت بصورة آمنة، فلتفعل ذلك الآلات.

أطلق معهد التقدّم (Institute for Progress) مشروعًا يهدف إلى تحويل 100 مليون سطر من الشيفرات مفتوحة المصدر إلى Rust بحلول عام 2030. ويطلب المشروع لذلك 100 مليون دولار. قد يبدو المبلغ كبيرًا، لكن مدير المشروع هيربي برادلي من كامبريدج يضع الأمور سريعًا في نصابها. فبحسب حساباته، ستساعد هذه الاستثمارات على منع هجمات إلكترونية تبلغ أضرارها الإجمالية نحو 2 مليار دولار. وليس الأمر مجرد توفير في الكلفة، بل مسألة بقاء للمنظومة الرقمية التي تزداد هشاشة أمام أدوات القرصنة الآلية.

تقنيًّا، لم تعد المهمة تبدو خيالية كما كانت قبل بضع سنوات. فنماذج LLM الحديثة تتعامل بشكل جيد إلى حد معقول مع ترجمة مقاطع برمجية صغيرة تصل إلى 1000 سطر دون إشراف يُذكر تقريبًا. ومع قدر محدود من الرقابة البشرية، باتت الشبكات العصبية «تهضم» مشاريع تصل إلى 5000 سطر. والصعوبة الرئيسية هنا ليست في أن تعمل الشيفرة فحسب، بل في أن تكون «اصطلاحية» (idiomatic). وبلغة المبرمجين، يعني ذلك أن تبدو الشيفرة كأن خبيرًا بشريًّا في Rust كتبها، ملتزمًا بكل أفضل الممارسات والتقاليد. أما إذا أنتج الذكاء الاصطناعي خليطًا غير مقروء يستحيل صيانته، فإن جدوى إعادة الهيكلة كلها تضيع.

ودخلت وكالة الدفاع DARPA أيضًا على الخط عبر برنامجها TRACTOR. وهي تدرس نهجًا هجينًا يجمع بين التحليل الساكن الكلاسيكي للشيفرات، الذي جرى صقله على مدى عقود، والنماذج التوليدية الحديثة. وهذا منطقي، فالشبكات العصبية عرضة للهلوسة، وفي مسائل أمن البرمجيات الحرجة لا يعني ثمن الخطأ موقعًا متوقفًا عن العمل فحسب، بل انهيارًا محتملًا لأنظمة دعم الحياة. وحتى الآن تُظهر نتائج الاختبارات الأولى أن الذكاء الاصطناعي قد يكون مساعدًا ممتازًا، لكن دور كبير المعماريين يظل للإنسان.

ويوجد كذلك رأي متشكك. فالمطورون ذوو الخبرة يخشون أن يؤدي التحويل الجماعي للشيفرات إلى Rust إلى نقص في الكوادر القادرة على صيانتها. فخبراء Rust قلة، وإذا حصلنا فجأة على ملايين الأسطر الجديدة بهذه اللغة، فمن سيتابع تحديثها بعد خمس سنوات؟ وإضافة إلى ذلك، فإن التمويل الحكومي بهذا الحجم بطيء الحركة بطبيعته. وربما يتعيّن على القطاع الخاص أن يأخذ زمام المبادرة، لا سيما أن عمالقة التقنية مثل Google وMicrosoft بدؤوا منذ زمن نقل مكوناتهم الأساسية إلى Rust بجهودهم الذاتية. أما مشروع Great Refactor فيستهدف «الذيل الطويل» من المكتبات الصغيرة التي يتولى صيانتها اثنان من المتطوعين، وهي مع ذلك تقوم عليها نصف برمجيات العالم.

الخلاصة: هل سيصبح الذكاء الاصطناعي «الرصاصة الفضية» التي تقضي على ثغرات الذاكرة، أم أننا سنكتفي باستبدال الأخطاء القديمة بأخطاء جديدة تولّدها الشبكة العصبية؟