Vibe coding: كيف يقضي الاستخدام غير الواعي للذكاء الاصطناعي على الخبرة الهندسية

قبل عامين تقريباً كان مصطلح vibe coding يبدو مزحة، وصفاً ساخراً لموقف يطلب فيه المطوّر من نموذج لغوي كتابة شيفرة، ثم يلقي نظرة سريعة على النتيجة ويرسلها إلى بيئة الإنتاج دون الخوض في التفاصيل. أما بحلول مارس 2026 فلم يعد الأمر مزحة. فقد اتخذت الظاهرة حجماً يدفع إلى التفكير في مستقبل مهنة الهندسة بأكملها.

نُشرت على موقع «هابر» مادة جديدة، وهي على الأرجح من أكثرها إثارة للجدل، تتناول كيف يؤدي دمج أدوات الذكاء الاصطناعي دون وعي في عمليات التطوير إلى تآكل جوهر المهنة نفسه: الخبرة التقنية العميقة. يعرض الكاتب ملاحظات من ممارسته الشخصية، لكن خلف هذه الملاحظات تظهر مشكلة منهجية ما زال القطاع يفضّل ألا يراها.

تبدو آلية التراجع بريئة على نحو مخادع. يتلقى المطوّر مهمة، ويصوغ prompt لـ Copilot أو Cursor أو Claude، ويحصل على مقطع شيفرة يعمل، ثم يدمجه في المشروع. تُغلق المهمة، ويمضي السبرنت، ويرضى المدير. غير أن هذا النهج يُسقط من الدورة مرحلة أساسية هي الاستيعاب والفهم. فالمبرمج لا يقطع الطريق من صياغة المشكلة، مروراً بتحليل الخيارات المعمارية، وصولاً إلى اختيار الحل عن وعي. إنه يتلقى إجابة جاهزة ويقبلها على ثقة. ومرة بعد مرة، وشهراً بعد شهر، لا تتكوّن الروابط العصبية المسؤولة عن التفكير الهندسي، أو تضمر، وهذا أسوأ، لدى من كانوا يمتلكون هذا التفكير من قبل.

ويبرز المطورون المبتدئون بوصفهم الفئة الأكثر هشاشة. فمساعد الذكاء الاصطناعي لا يعزز لديهم مهارات قائمة، بل يحل محلها. والمطوّر junior الذي اعتاد منذ يومه الأول في المهنة تلقي حلول جاهزة من نموذج لغوي يخاطر بألا ينمّي أبداً القدرة على التفكير المعماري المستقل، وعلى تصحيح أخطاء الأنظمة المعقدة، وعلى فهم لماذا تعمل الشيفرة على هذا النحو تحديداً دون غيره. وبعد ثلاث أو أربع سنوات من هذه الممارسة، سيحصل السوق على مطوّر middle يملك خبرة على الورق، لكنه عملياً عاجز عن حل مسألة غير نمطية دون تلميحة من الذكاء الاصطناعي. وهذا ليس سيناريو افتراضياً، فأولى علاماته ظاهرة بالفعل في المقابلات التقنية، حيث يُظهر المرشحون فجوة لافتة بين سرعة إنجاز المهام النمطية والعجز التام أمام المهام غير المألوفة.

من المهم التأكيد أن المشكلة ليست في الأدوات ذاتها. فمساعدات البرمجة بالذكاء الاصطناعي ربما تمثل أكبر قفزة في إنتاجية المطورين منذ ظهور بيئات IDE بخاصية الإكمال التلقائي. فهي تتعامل ببراعة مع الأعمال الروتينية: توليد الشيفرة النمطية (boilerplate)، وكتابة الاختبارات وفق قوالب جاهزة، وإعادة هيكلة الشيفرة المتشابهة، والنمذجة الأولية السريعة. والمهندس المتمرس الذي يستخدم الذكاء الاصطناعي مسرِّعاً لمهام يجيد حلها أصلاً يحصل على ميزة هائلة. لكن الأداة نفسها في يد من لا يفهم الأساسيات تتحول إلى مولّد للدين التقني: شيفرة منسّقة بأناقة وصحيحة من حيث الصياغة، لكنها هشة معمارياً.

وتفرض المقارنة نفسها: الآلة الحاسبة لم تجعل علماء الرياضيات أقل ذكاءً، لكن لأن علماء الرياضيات يتعلمون أولاً الحساب الذهني وفهم طبيعة الأعداد. وجهاز الملاحة لم يُفقد من يجيدون قراءة الخرائط مهارة التوجّه، لكن جيلاً كاملاً من السائقين الذين نشأوا مع GPS يضيع فعلاً من دونه. والسؤال: أيّ هذين السيناريوهين أقرب إلى ما يحدث الآن في التطوير؟ والجواب، على ما يبدو، غير مطمئن.

وثمة بُعد آخر للمشكلة نادراً ما يُناقش، وهو التأثير في ديناميكية الفريق. فحين يمارس جزء كبير من الفريق vibe coding، يفقد code review معناه، إذ يمرّر المراجِع بدوره الشيفرة المولَّدة دون الخوض في منطقها. وتتبخر تدريجياً الخبرة الجماعية التي كانت تتكوّن عبر مناقشة القرارات المعمارية وتحليل الأخطاء. ويتحول الفريق إلى مجموعة مشغّلين يديرون خط إنتاج قائماً على الذكاء الاصطناعي، لكنهم عاجزون عن إصلاحه حين يتعطل.

من الواضح أن الحل لا يكمن في التخلي عن أدوات الذكاء الاصطناعي، فذلك سيكون لودية جديدة. الحل في نهج واعٍ لاستخدامها. فعلى الشركات أن تستثمر في ثقافة يُستخدم فيها الذكاء الاصطناعي معزِّزاً لا بديلاً عن التفكير. وعلى البرامج التعليمية أن تتكيف: الأساس أولاً ثم الأدوات. أما المطورون أنفسهم فمن المفيد لهم أن يحلّوا مسائل بلا ذكاء اصطناعي من حين إلى آخر عن قصد، كما يتدرّب الرياضيون بأوزان إضافية ليتحركوا بدونها أسرع. فالذكاء الاصطناعي ينبغي أن يجعل المهندسين الأقوياء أقوى، لا أن يخلق وهم الكفاءة حيث لا كفاءة.