«الترميز بالإحساس» (Vibe Coding): كيف تُضعف مساعدات الذكاء الاصطناعي التفكير الهندسي

مبرمج لا يكتب الشيفرة؟ يبدو الأمر تناقضًا في المصطلحات. لكن هذا بالضبط ما يبدو عليه اليوم نهج يزداد انتشارًا يُعرف باسم «الترميز بالإحساس» (vibe coding). قرر مارك، مهندس تعلّم الآلة الذي يملك أكثر من أربع سنوات من العمل في هذا المجال، أن يختبر هذا الأسلوب بنفسه، وجاءت النتائج مبهرة ومخيفة في آنٍ واحد.

ظهر مصطلح «الترميز بالإحساس» (vibe coding) في مطلع عام 2025، وترسّخ سريعًا في لغة المهنة الدارجة. وفكرته بسيطة: يصوغ المطوّر المهمة بلغة طبيعية، ويتولى وكيل ذكاء اصطناعي، سواء كان Claude أو Cursor أو أي أداة أخرى، توليد الشيفرة. وهكذا يؤدي المبرمج دورًا أقرب إلى دور مدير المنتج منه إلى المهندس: يصف السلوك المطلوب، ويفحص النتيجة، ويصحّح الاتجاه، دون أن يغوص في تفاصيل الصياغة البرمجية والقرارات المعمارية. وذهب مارك إلى أبعد من ذلك، إذ أخذ مشروعًا بلغة برمجة غير مألوفة له وبحزمة تقنيات لا يعرفها، وحصل خلال أيام معدودة على تطبيق يعمل. يبدو ذلك للمراقب من الخارج أشبه بالسحر، أما بالنسبة إلى الصناعة فهو إشارة لا يمكن تجاهلها.

غير أن وراء واجهة النتيجة السريعة مشكلة جدية. يعترف مارك بصراحة أنه «ولّد بالإحساس» مع التطبيق قدرًا كبيرًا من الدَّين التقني. فالشيفرة التي يولّدها مساعد الذكاء الاصطناعي تعمل، لكنها تعمل كما تعمل قطعة أثاث رُكّبت على عجل من متجر مواد البناء: تؤدي وظيفتها حتى أول اختبار جدي. وكثيرًا ما تتبيّن القرارات المعمارية التي اتخذتها الشبكة العصبية هشّة أو مفرطة أو غريبة ببساطة. وتصحيح أخطاء شيفرة كهذه أصعب من كتابتها من جديد، لأن المطوّر الذي لم يشارك في إنشائها مضطر إلى فهم منطق غريب عنه، ليس له مؤلف يستطيع شرح قراراته.

لكن أكثر ما أقلق مارك لا يقع في المجال التقني، بل في المجال النفسي. يسمّيه «لعنة الانتصارات السهلة»: فبعد عمل طويل مع مساعدات الذكاء الاصطناعي، انخفض بشكل ملحوظ استعداده لمعالجة المهام المعقدة بنفسه. في السابق، كان الخطأ الغامض يطلق عملية بحث: قراءة التوثيق، وإجراء التجارب، والغوص العميق في المشكلة. أما الآن فالدافع الأول مختلف: نسخ stack trace وإرساله إلى محادثة مع الذكاء الاصطناعي. وهذا ليس كسلًا بالمعنى اليومي المعتاد، بل إعادة تشكيل للعادات الإدراكية، إذ يتوقف الدماغ عن تدريب مهارة حل المشكلات باستقلال، لأنه يحصل على «دوبامين سريع» من الإجابة الفورية.

ويتقاطع هذا الأثر مع نقاش أوسع دار في الأوساط التقنية. فقد رصد باحثون من هارفارد ومايكروسوفت في العام الماضي أن المطوّرين الذين يستخدمون مساعدات الذكاء الاصطناعي بكثافة يُظهرون مع الوقت تراجعًا في التفكير النقدي أثناء مراجعة الشيفرة. فهم يقبلون الحلول المولَّدة دون تحقق في أحيان أكثر، ويسألون «لماذا بهذه الطريقة تحديدًا» في أحيان أقل. ويبلغ «الترميز بالإحساس» بهذا الاتجاه حدّه المنطقي الأقصى: ففي حين تساعد مساعدات الذكاء الاصطناعي التقليدية على كتابة الشيفرة، يفوّض هذا الأسلوب العملية كلها، ولا يترك للإنسان سوى وظيفة الاستلام.

ومن باب الإنصاف، لا يشيطن مارك هذا النهج. فهو يحدد المواقف التي يكون فيها «الترميز بالإحساس» مناسبًا فعلًا: النماذج الأولية السريعة، والسكربتات ذات الاستخدام الواحد، واختبار الفرضيات في المراحل المبكرة من المنتج. فحين يكون ثمن الخطأ منخفضًا وتكون السرعة حاسمة، يصبح توليد الشيفرة بالذكاء الاصطناعي مسرّعًا قويًا. وتبدأ المشكلات عندما يُطبَّق في أماكن تتطلب الموثوقية والأمان والصيانة طويلة الأمد. فأنظمة الإنتاج التي تتعامل مع بيانات المستخدمين، والخدمات المالية، وشيفرة البنية التحتية، يتحول فيها تفويض التفكير إلى الآلة من مسرّع إلى قنبلة موقوتة.

وفي سياق أوسع، تعكس قصة مارك سؤالًا جوهريًا سيواجهه كل من يعمل بأدوات فكرية: أين يقع الحد الفاصل بين تعزيز القدرات البشرية والحلول محلها؟ الآلة الحاسبة لم تُنسِنا التفكير، بل حرّرت العقل لمهام من مستوى أعلى. لكنها لم تدّعِ يومًا أنها تفكر نيابة عنا. أما مساعدات الذكاء الاصطناعي فتدّعي ذلك. وحين يكفّ المهندس عن فهم الشيفرة التي يطلقها إلى بيئة الإنتاج، يكفّ عن كونه مهندسًا، مهما بدت النتيجة مبهرة.

لن يختفي «الترميز بالإحساس»، فهو مريح للغاية وفعّال للغاية لفئة معينة من المهام. لكن على الصناعة أن تتعلم التعامل معه كما تعلمت يومًا التعامل مع الاستعانة بمصادر خارجية: أن تدرك ما يمكن تفويضه وما لا يمكن، ولماذا تبقى القدرة على إنجاز الأمور المعقدة بصورة مستقلة الأصل الأهم للمحترف.