عكازات الذكاء الاصطناعي في البرمجة: Anthropic تؤكد أن السرعة تقتل الفهم

اعتدنا التفكير في الشبكات العصبية على أنها هيكل خارجي داعم للدماغ يجعلنا أقوى وأسرع. لكن دراسة Anthropic الحديثة تدفعنا إلى النظر إلى المسألة بشكل مختلف. يبدو أننا لا نرتدي درع الرجل الحديدي بقدر ما نجلس على كرسي متحرك يقودنا نحو ضمور فكري. وفي حين يبتهج المديرون التقنيون حول العالم باختصار آجال التطوير، تنضج داخل الفرق نفسها أزمة ستظهر بعد سنتين تقريبًا.

أرادت Anthropic اختبار كيف يؤثر استخدام الذكاء الاصطناعي في عملية التعلّم واكتساب المهارات الجديدة. فاختارت 52 مطوّرًا من فئة junior، وكلّفتهم بتنفيذ وظيفة برمجية على تقنية لم يتعاملوا معها من قبل. وقُسّم المشاركون إلى مجموعتين. سُمح للأولى باستخدام Claude وأدوات أخرى، بينما اعتمدت الثانية على التوثيق وقدراتها الذهنية فقط. وجاءت نتائج التجربة متوقعة بقدر ما هي مقلقة لمستقبل الصناعة.

أغلق من عملوا بالتعاون مع الذكاء الاصطناعي المهام (tickets) في أوقات قياسية. بدوا كنجوم في الإنتاجية، يقدمون حلولًا جاهزة خلال دقائق. لكن الشيطان كان كامنًا في الاختبار النهائي. فحين طُلب من المشاركين شرح كيف تعمل الشيفرة التي كتبوها بالضبط، انهارت مجموعة «الذكاء الاصطناعي». تبيّن أنهم لم يتعمقوا في البنية المعمارية، ولم يفهموا أسباب اختيار هذه الأساليب أو تلك، وأنهم اكتفوا بدور حلقة وصل بين روبوت الدردشة ومحرّر الشيفرة. أما المجموعة الثانية، التي عانت مع التوثيق وارتكبت أخطاء، فأظهرت فهمًا عميقًا للموضوع وقدرة على تطبيق هذه المعرفة في سياقات أخرى.

لا تكمن المشكلة هنا في الذكاء الاصطناعي ذاته، بل في فخ الدوبامين الذي يصنعه الحصول السريع على النتيجة. فحين يظهر الحل بضغطة زر، يتوقف الدماغ عن إنفاق الطاقة في المعالجة العميقة للمعلومات. لماذا يشغل المرء نفسه بالمؤشرات (pointers) أو بالبرمجة غير المتزامنة (asynchronous programming) إذا كان Claude قد قدّم قطعة شيفرة تعمل؟ وعلى المدى البعيد، يخلق هذا جيلًا من المبرمجين «السطحيين». قد يجمعون نموذجًا أوليًا في أمسية واحدة، لكنهم سيقفون عاجزين تمامًا حين يرتكب الذكاء الاصطناعي خطأً معماريًا دقيقًا، أو حين يتطلب المشروع حلًا غير نمطي غير موجود في بيانات تدريب النموذج.

تشبه هذه العملية ما حدث لمهارة التوجّه في المكان بعد ظهور GPS. توقفنا عن حفظ الطرق والمعالم، وسلّمنا أمرنا كليًا للنقطة الزرقاء على الشاشة. لكن إذا كان ثمن الخطأ مع الملاحة دورة زائدة في الحي، فإن ثمنه في تطوير البرمجيات ثغرات أمنية وشيفرة موروثة (legacy) غير قابلة للصيانة لا يفهمها أحد في الشركة فهمًا كاملًا. نحن نخاطر بالوصول إلى وضع لا نجد فيه مطوّرين من فئة Senior أصلًا، لأن الطريق من Junior إلى Middle كان يمر عبر الألم والأخطاء والتنقيب العميق في شيفرة الآخرين، وقد استُبدل الآن بلا نهاية من Ctrl+C وCtrl+V.

الشركات التي تشجع اليوم الاستخدام غير المتبصّر للذكاء الاصطناعي لتحقيق خطط الربع، تقترض فعليًا من مستقبلها بفوائد باهظة. صحيح أن الأداء (performance) يرتفع، لكن الخبرة داخل الفريق تتآكل. وإذا كان المطوّر لا يفهم لماذا تعمل الشيفرة، فهو ليس مطوّرًا، بل مشغّل آلة كاتبة بوظائف موسّعة. والمفارقة أن الذكاء الاصطناعي سيحل محل هؤلاء «المشغّلين» أولًا، بمجرد أن يصبح أكثر استقرارًا بقليل.

الخلاصة: الذكاء الاصطناعي أداة ممتازة لمن يعرف البرمجة بالفعل، لكنه عكاز سام لمن يتعلمها للتو. فهل ستتمكن الصناعة من تطبيق قواعد «نظافة البرمجة» في الوقت المناسب، أم أننا محكومون ببرمجيات لا يفهمها أحد؟