أحمد شديد، مؤسس O.XYZ، يتحدث عن وعود ومخاطر أدوات البرمجة المدعومة بالذكاء الاصطناعي: موازنة الابتكار مع الأمان والتعقيد

في الآونة الأخيرة، أعلن سيباستيان سيمياتكوفسكي، الرئيس التنفيذي لشركة كلارنا، وهي شركة حلول دفع عالمية تقدم خدمات "اشتر الآن وادفع لاحقًا"، شاركت كيف أحدثت أدوات الذكاء الاصطناعي، مثل Cursor، ثورةً في تطوير النماذج الأولية. سلط الضوء على التوجه المتنامي نحو ترميز Vibe، حيث يُساعد الذكاء الاصطناعي في توليد الشيفرة البرمجية من خلال أوامر اللغة الطبيعية، مما يُبسط سير العمل ويُقلل الاعتماد على الفرق التقنية. أصبح هذا النهج مهارةً أساسيةً للمطورين، حيث تسعى الشركات الكبرى بشكل متزايد إلى إتقان أدوات الترميز المدعومة بالذكاء الاصطناعي.

في محادثة مع Mpost, أحمد شديد ، الرئيس التنفيذي لشركة أو.إكس.إي.زد —وهو نظام بيئي متكامل لتطوير الذكاء الاصطناعي—شارك بأفكاره وخبرته حول تطور هذا الاتجاه.

صعود البرمجة المدعومة بالذكاء الاصطناعي: تمكين القادة غير التقنيين، وتخفيف المخاطر، وتشكيل مستقبل هندسة البرمجيات

أشار أحمد شديد إلى أن القادة غير التقنيين أصبحوا قادرين على تحويل الأفكار إلى عروض توضيحية قابلة للنقر خلال ساعات، بفضل الأدوات المدعومة بالذكاء الاصطناعي. يُسرّع هذا من اكتشاف المنتجات ويُقلّل من فجوة الترجمة بين نية العمل والهندسة. ومع ذلك، تشمل المخاطر الشعور الزائف بالجدوى، إذ قد تُخفي النماذج الأولية مشاكل أساسية مثل الجدوى والأمان والديون التقنية. بالإضافة إلى ذلك، قد يُفرط القادة في التركيز على ما يمكن أن تُنتجه الأداة، مُتجاهلين ما هو قابل للتطبيق من منظور استراتيجي أو تقني.

كما شارك أيضًا المخاطر الأكثر شيوعًا التي تواجهها الفرق عند استخدام التعليمات البرمجية التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي، وقدم رؤى حول كيفية التخفيف من هذه المخاطر.

"يُعد التعامل غير الآمن مع المدخلات وأنماط المصادقة الضعيفة من أبرز المشكلات. ويمكن التخفيف من حدة هذه المخاوف الأمنية من خلال تطبيق SAST/DAST في تكامل الأنظمة، واختبارات الأمان، وفحص التبعيات، ونمذجة التهديدات بناءً على الميزات الناشئة عن الذكاء الاصطناعي. ويمكن الحد من تسرب البيانات في المطالبات من خلال التوجيه عبر مزودي خدمات معتمدين يقومون بإخفاء الأسرار وحمايتها، واستخدام بوابات مطالبات تحافظ على الخصوصية"، هذا ما قاله أحمد شديد. Mpost.

لا يقتصر الأمر على الكود المُولّد بواسطة الذكاء الاصطناعي. فعندما لا يكون الشخص مهندسًا أو مُبرمجًا، غالبًا ما يفتقر إلى فهم شامل لكيفية بناء البرمجيات وشكل بنية النظام. الذكاء الاصطناعي لا يُعتمد على جودة التوجيه، أليس كذلك؟ لذا، لا يتمكن من توجيه الذكاء الاصطناعي بشكل صحيح، وهذا قد يُؤدي إلى تهديدات أمنية ومشاكل مثل واجهات برمجة التطبيقات في الواجهة الأمامية وقواعد البيانات العامة، تابع.

إضافةً إلى ذلك، أضاف الخبير أن ما يشكو منه الكثير من المهندسين هو أنه عندما يصبح السياق واسعًا جدًا أو معقدًا جدًا، يبدأ الذكاء الاصطناعي بالهلوسة. فيبدأ بإجراء تغييرات في الكود لم تكن ضرورية أو لم تُطلب صراحةً. كما يُنتج الذكاء الاصطناعي آلاف أسطر الكود. تخيّل محاولة مواكبة التغييرات العشوائية في قاعدة الكود عبر آلاف أسطر الكود.

وقال "في نهاية المطاف، تعد المراجعات المنتظمة المحددة زمنياً ضرورية للحفاظ على الأساسيات جديدة ومكافحة ضمور المهارات".

في معرض تعليقه على ما إذا كان الاعتماد على البرمجة المدعومة بالذكاء الاصطناعي قد يُعيد صياغة كيفية تقييم مهندسي البرمجيات وتوظيفهم في مختلف القطاعات، مع ازدياد طلب "برمجة الاهتزاز" كمهارة مطلوبة حتى في قوائم الوظائف، قال أحمد شديد: "كلما قلّت الكتابة الخام، ساهم تصميم النظام، ومراجعة الكود، وتصحيح الأخطاء، والأمان، وتنسيق البيانات/الذكاء الاصطناعي في تحسين جودة المنتج. كما شهدنا تحولًا من "تنفيذ X من الصفر" إلى "نقد الكود المُنتج بواسطة الذكاء الاصطناعي، وتقويته، وتوسيع نطاقه"، بالإضافة إلى تدريبات على هندسة البرمجيات والتعامل مع الحوادث. يُظهر صعود "قادة البرمجة الثنائية للذكاء الاصطناعي"، و"أمناء الكود"، ومهندسي المنصات الذين يبنون حواجز الحماية في البرامج المُولدة بواسطة الذكاء الاصطناعي، إقبالًا متزايدًا على البرمجة المدعومة بالذكاء الاصطناعي".

غالبًا ما يتجاهل المبتدئون الأساسيات ويتجهون مباشرةً إلى الهندسة الفورية دون أدنى فكرة عما يريدون تحقيقه. من ناحية أخرى، يكتسب المهندسون ذوو الخبرة زمام المبادرة، مما يوفر لهم وقتًا أطول للهندسة المعمارية، والموثوقية، ونتائج المنتج المناسبة. ويمكن لمسارات التعلم الواضحة، وثقافة "القراءة قبل الكتابة"، والتدريبات الدورية "بالوضع اليدوي" أن تساعد في ضمان الاستخدام الفعال والأخلاقي للذكاء الاصطناعي في كتابة الأكواد البرمجية، كما أشار.

أدوات برمجة Vibe مفيدة، ولكنها بسيطة للغاية بحيث لا يمكن أن تحل محل سير عمل التطوير التقليدية

من المخاوف أن أدوات ترميز الاهتزاز قد تحل في نهاية المطاف محلّ سير عمل الترميز التقليدي. مع ذلك، أشار الخبير إلى أن أدوات ترميز الاهتزاز بسيطة للغاية بحيث لا يمكنها أن تحل محلّ سير عمل الترميز الكامل.

هل سيصبح جزءًا من سير عمل البرمجة من الآن فصاعدًا؟ بالتأكيد، تستفيد فرق المنتجات من هذا الأمر كثيرًا، إذ يمكنهم ببساطة إنشاء واجهة أمامية سريعة والتحقق من تصميمات تجربة المستخدم المختلفة. صحيح أن المطورين المستقلين والهواة يمكنهم تجميع شيء ما بسرعة، لكنه لا يمكن أن يحل محل سير العمل بأكمله. في الواقع، يواجه التطوير حاليًا بعض التحديات، خاصةً مع تزايد قوة الذكاء الاصطناعي، كما قال. Mpost.

ببساطة، لا نستطيع مواكبة التطور، والأدوات لا تستطيع مواكبته، ونواجه أزمة تجزئة أدوات، حيث يحتاج المطورون الآن إلى أربع أو خمس أدوات كجزء من سير عملهم. في كل مرة نغير فيها الأدوات، نفقد السياق، ولا نستطيع مواكبة التطور، والذكاء الاصطناعي لا يستطيع مواكبته؛ لا نستطيع متابعة جميع التغييرات في أداة وأخرى، وهكذا، تابع أحمد شديد.

ببساطة، لا يزال أمام أدوات ومنصات ترميز الاهتزازات الحالية طريق طويل قبل أن تحل محل سير عمل الترميز التقليدي. هذه الأدوات لا تزال غير مكتملة.

أحمد شديد يناقش مستقبل الذكاء الاصطناعي في تطوير البرمجيات: الفوائد والمخاطر والحاجة إلى حلول آمنة وقابلة للتطوير

أكد أحمد شديد أن أدوات التطوير والبيئات الحالية جاهزة لدمج الترميز المدعوم بالذكاء الاصطناعي بأمان: "تلعب تكاملات IDE، وإكمال الكود القوي، وإعادة الهيكلة اللائقة، والمساعدين الذين يدركون المستودعات دورًا رئيسيًا في إنتاج الكود الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي"، كما قال. Mpostومع ذلك، لا تزال هناك فجوات على مستوى المؤسسات. وأضاف الخبير أن إمكانية تدقيق اقتراحات الذكاء الاصطناعي بشكل موحد، وتطبيق سياسات صارمة مع ضوابط للتكاليف، وخيارات نموذجية سلسة محلية/خاصة، قد تُحدث فجوات كبيرة على مستوى المؤسسات. 

مع تزايد اعتماد المديرين التنفيذيين على أدوات الذكاء الاصطناعي لإنشاء نماذج أولية سريعة، قد يُسهم ذلك في تعميم الابتكار داخل الشركات. إلا أنه ينطوي أيضًا على خطر التبسيط المفرط لتعقيدات هندسة البرمجيات.

يعتقد أحمد شديد أنه مع زيادة عدد الأشخاص المشاركين في عملية توليد الأفكار، يُمكن للشركات التحقق من صحة الأفكار بشكل أسرع وتحسين التعاون بين مختلف الوظائف. وهذا يسمح بتطوير المزيد من الأفكار وصقلها وتحويلها إلى حلول مستقرة، مما يمنح المبدعين حرية تجسيد مفاهيمهم من خلال البرامج.

"إن استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي في إنشاء النماذج الأولية يُقلل من أهمية تعقيدات الموثوقية وقابلية التشغيل والتوسع، مما يُؤدي إلى اتخاذ قرارات مبنية على التجارب التجريبية، وقد تُؤدي إلى الفشل إذا تُركت دون مراقبة. تُسهّل هذه الأدوات إنشاء النماذج الأولية، ولكن يصعب شحنها دون ضمانات الجودة الهندسية"، كما أوضح الخبير.

علاوةً على ذلك، ينبغي على الشركات السماح لغير المهندسين بالعمل في بيئات معزولة تُشغّل التطبيقات بهدوء وخصوصية. قد يُساعد استخدام بيانات وهمية/اصطناعية، بالإضافة إلى بيانات اعتماد إنتاجية صفرية، في تقليل مخاطر تسرب البيانات.

قال أحمد شديد: "تساعد استراتيجيات تحديد النظام الواضحة، مثل المستودعات المؤقتة ومساحات الأسماء المنفصلة، ​​في الاستفادة من برامج الذكاء الاصطناعي بشكل منعزل. توفر الحزم المعتمدة، والهياكل الآمنة، والاختبارات المدمجة، والتحقق من صحة البيانات، منصة آمنة لقابلية التوسع والمرونة للتطبيق". Mpost.