فخ «الفايب كودنغ»: لماذا تعمل وكلاء الذكاء الاصطناعي بوتيرة أبطأ مما تظن

سؤال غريب، أليس كذلك؟ لوكلاء الذكاء الاصطناعي بالطبع مشكلات كثيرة، من الهلوسة إلى الإخفاقات المنطقية المفاجئة، لكن يصعب اتهامهم بجدية بالبطء. اسأل أي متحمس عن انطباعه عن العمل بالأدوات الجديدة، وستسمع القصة المعتادة عن شبكة عصبية أنتجت في ثلاث ساعات مئة ألف سطر برمجي. أرني مبرمجًا حيًّا قادرًا على إنجاز عُشر هذا الحجم، وسأعترف بأن البشرية خسرت هذا السباق. ومع ذلك، ما زلت أقول: وكلاء الذكاء الاصطناعي اليوم بطيئون بصورة كارثية، وهذا البطء مخبّأ خلف ستار من الإنتاجية المفرطة.

لنفهم أولًا ما هو طريق «الفايب كودر» (vibe coder). هذا نوع جديد من المطوّرين لا يكتب الشيفرة بالمعنى المعتاد، بل يدير تدفقات من الاحتمالات. ترسل موجّهًا (prompt)، فيبدأ الوكيل في «همهمة» أفكاره، وإذا بمشروع كامل أمامك. المشكلة أن هذه المئة ألف سطر كثيرًا ما تتحول إلى ضجيج رقمي. لقد وقعنا في فخ يُحسب فيه معدل توليد النص على أنه سرعة حل المسألة. فحين يقضي الوكيل دقائق في التفكير (Chain of Thought) ثم يسلّم قطعة شيفرة لا تعمل ويتعيّن إعادة صياغتها خمس مرات أخرى، يصبح إجمالي الوقت حتى الوصول إلى بيئة الإنتاج أطول مما يحتاجه مطوّر خبير بفنجان قهوة.

تعود جذور هذه المشكلة إلى بنية نماذج LLM الحديثة نفسها. اعتدنا قياس التقدم بعدد الرموز (tokens) في الثانية، لكن ما يهم الوكلاء المستقلين ليس سرعة الكتابة بل سرعة التكرار. ففي كل مرة يخطئ فيها الوكيل تبدأ حلقة تغذية راجعة طويلة: خطأ في الترجمة البرمجية، ثم إعادة السجل إلى النموذج، ثم تحليل جديد، ثم توليد جديد. في تلك اللحظة يتحول الذكاء الاصطناعي «السريع» إلى أبطأ موظف في فريقك. تجلس وتراقب المؤشر وهو يركض، دون أن تقدر على التدخل لأن الوكيل داخل عملية «التفكير» الخاصة به. هذا هو التأخير الحقيقي: الخمول المعرفي لإنسان ينتظر نتيجة من آلة.

علاوة على ذلك، ظهر مفهوم «الفايب كودنغ»، حيث يُقيَّم الناتج بمبدأ «يبدو أنه يعمل». وهذا يولّد دينًا تقنيًا هائلًا في غضون ساعات معدودة. إن السرعة التي تنتج بها الوكلاء قرارات معمارية سيئة مقلقة. فإذا كان المبرمج سابقًا يقضي ساعتين في التفكير وعشر دقائق في كتابة شيفرة نظيفة، فإن الوكيل اليوم يقضي عشر ثوانٍ في الكتابة وساعتين في محاولات جعل الشيفرة تعمل مع بقية النظام. لقد نقلنا ببساطة الوقت المستهلك من مرحلة الإبداع إلى مرحلة التصحيح اللانهائي للأخطاء. والنتيجة أن إجمالي زمن التطوير (Time-to-Market) لا ينخفض بالحدة التي تعدنا بها العروض التسويقية.

لماذا يهم هذا الأمر الآن تحديدًا؟ نحن على أعتاب الانتقال من روبوتات الدردشة إلى أنظمة مستقلة متكاملة يُفترض أن تعمل في الخلفية. وإذا أمضى الوكيل ساعات في مهام بسيطة، عالقًا في حلقات استدلال لا نهائية، فلن يكون مساعدًا بل عنق زجاجة. على الصناعة أن تعيد التفكير في مفهوم السرعة نفسه. لسنا بحاجة إلى نماذج تكتب أسرع من غيرها، بل إلى نماذج تحتاج إلى محاولات أقل لبلوغ الهدف. لن يحدث الاختراق الحقيقي حين نرى مليون سطر في ساعة، بل حين يسلّم الوكيل عشرة أسطر لا يضطر أحد إلى تغييرها.

الخلاصة: سرعة وكلاء الذكاء الاصطناعي أسطورة تسويقية ما دمنا ننفق وقتًا في التحقق منهم أكثر مما ننفقه في العمل نفسه. فهل ستتمكن بنى جديدة مثل OpenAI o1 من تصحيح هذا التوازن، أم سنبقى مربّين لخوارزميات سريعة جدًا لكنها ليست بالغة الفطنة؟