البرمجة
#البرمجة
#الذكاء_الاصطناعي
مستقبل البرمجة مع الذكاء الاصطناعي: الخبرة هي المفتاح
يشهد عالم تطوير البرمجيات تحولاً متسارعاً، ولكن النتائج الإيجابية لهذا التحول لا تتوزع بالتساوي. فقد كشفت دراسة حديثة نُشرت في دورية Science أن البرمجة بمساعدة الذكاء الاصطناعي أصبحت منسوجة في صلب عمليات إنشاء البرمجيات اليومية على منصة GitHub.
كيف تتبعت الدراسة أكواد الذكاء الاصطناعي؟
بدلاً من الاعتماد على استطلاعات الرأي التقليدية، ركز تحليل الباحثين على وظائف لغة Python المنشورة على GitHub، متتبعاً كيفية تغير أداء المطورين الأفراد بمرور الوقت.
اعتمدت المنهجية على نموذج مدرب خصيصاً لتحديد الأنماط المرتبطة بالأكواد التي تم إنشاؤها بواسطة المساعدين التوليديين مثل ChatGPT أو GitHub Copilot. وقد سمح ذلك للباحثين بمقارنة معدلات التبني عبر مختلف البلدان ومستويات الخبرة، وربط الاستخدام بالنتائج الملموسة مثل نشاط الالتزام (Commit activity) ونطاق المكتبات البرمجية المستخدمة، مما يعكس ما يحدث في المستودعات الحقيقية وليس مجرد ما يدعيه الأشخاص.
الخبرة تصنع الفارق
تُظهر البيانات إشارة معقدة للمطورين في بداية مسيرتهم المهنية. فعلى الرغم من أن المبرمجين الجدد يميلون إلى الاعتماد على هذه الأدوات بشكل أكبر، إلا أن مكاسب الأداء الأكثر وضوحاً تظهر لدى المبرمجين القدامى (Veterans).
لماذا يتفوق الخبراء؟
لا تعمل أدوات البرمجة التوليدية كعامل تعزيز شامل للجميع بنفس القدر. يبدو أن المطورين الأقل خبرة يستخدمونها بشكل متكرر، لكن المكاسب القابلة للقياس، بما في ذلك الإنتاجية العالية واستخدام مكتبات أوسع، تتركز بين كبار المطورين (Senior Developers).
التفسير المحتمل لذلك يكمن في "القدرة على الحكم". يميل المطورون ذوو الخبرة إلى طرح أسئلة أكثر دقة، واكتشاف الأخطاء بشكل أسرع، ومعرفة متى يجب تجاهل إجابة تبدو مقنعة ظاهرياً ولكنها خاطئة. في هذا الإطار، يعمل الذكاء الاصطناعي على تضخيم قدرة اتخاذ القرار القوية، وليس السرعة فقط.
نصائح للمستقبل المهني
إذا كنت في بداية مسيرتك المهنية، تعامل مع مساعد الذكاء الاصطناعي كالآلة الحاسبة، وليس كطريق مختصر. استخدمه لصياغة الأكواد النمطية (Boilerplate)، واستكشاف مكتبات غير مألوفة، وإجراء الاختبارات، ولكن ألزم نفسك بشرح كل سطر تحتفظ به. الاستمرار على هذا النهج سيعلمك أسرع من مجرد كتابة الأوامر (Prompting).
أما إذا كنت تبحث عن وظيفة، فقم ببناء دليل يثبت قدرتك على تقييم الكود وليس فقط توليده. ستصبح ملفات README الواضحة، والالتزامات المنضبطة، ومراجعات الكود المدروسة أكثر أهمية مع تحول البرمجة بمساعدة الذكاء الاصطناعي إلى أمر طبيعي. وتوقع مقابلات عمل تركز على تصحيح الأخطاء والتحقق بدلاً من حفظ بناء الجملة (Syntax).
الأسئلة الشائعة
اعتمدت الدراسة على نموذج مدرب لتحديد أنماط الأكواد المولدة بالذكاء الاصطناعي في وظائف Python على GitHub بدلاً من الاستطلاعات.
المبرمجون الخبراء (Veterans) هم الأكثر استفادة، حيث يحققون مكاسب أكبر في الأداء والإنتاجية مقارنة بالمبتدئين.
يجب عليهم استخدام الذكاء الاصطناعي كأداة مساعدة وليس كطريق مختصر، مع ضرورة فهم وشرح كل سطر برمجي يتم توليده.
التعليقات 0
سجل دخولك لإضافة تعليق
لا توجد تعليقات بعد. كن أول من يعلق!