كود AI يجتاز الاختبارات، لكن فهمه يبقى صعباً للمبرمجين

كود سريع، فهم بطيء

قد يعمل الكود المولّد بالذكاء الاصطناعي، ويجتاز الاختبارات، وينفّذ المهام بسرعة. ومع ذلك، قد لا يفهم المهندس الذي يدمجه في النظام بشكل كامل كيفية كتابة هذا الكود. عندما يصبح هذا الكود شائعاً بشكل عام، فإن تفسيره ومراجعته والتحقق منه يتطلب وقتاً مرة أخرى، بينما يقول بعض المهندسين إنهم لم يعودوا قادرين على التحقق منه بسهولة.

يقول جيريمي نيكسون، مؤسس شركة Infinity لتحسين الرقائق، إن عمل المبرمج يتغير. يقضي المطورون وقتاً أقل في كتابة الكود من الصفر، ووقتاً أكبر في الإشراف على النموذج ومراجعة نتائجه. يرى نيكسون تفسيرين محتملين: الذكاء الاصطناعي كمرحلة جديدة حيث يحدد البشر الأهداف ويفوّضون التنفيذ التقني، أو خطر متزايد بأن تنشر الفرق برمجيات لا تفهم كيفية عملها بالكامل.

الاختبارات لا تحل المنطق

في مقابلة مع Fireside Alpha، وصف خبير SemiAnalysis جوردان نانوس عمل مهندسي OpenAI الذين كانوا يراقبون الكود الذي أنشأه الذكاء الاصطناعي للنواة، أي الكود المتخصص المخصص لحسابات معالج الرسوميات. كان المهندسون يفهمون الأجهزة ومبادئ النظام، لكن شرح الأسطر الفردية كان صعباً بالنسبة لهم. لم يعتبر نانوس النتيجة خطأً: أنشأ الذكاء الاصطناعي الكود، وتحقق منه، وحقق نتيجة قوية. وقال إن فهم الإنسان لكل تفصيل في مثل هذه الحالات أصبح أقل أهمية.

هذا المثال لا يؤكد أن كل كود مكتوب بالذكاء الاصطناعي غير مفهوم. إنه يثير في المقام الأول مشكلة التحقق، عندما لا يكون المنطق الأساسي واضحاً للفريق. قد تُظهر المهمة المكتملة أن البرنامج عمل في ظل ظروف معينة، لكن اكتشاف خطأ لاحقاً أو توسيع النظام أو دمجه مع مكونات أخرى يتطلب معرفة إضافية. القلق هو أن الفرق تتباطأ في فهم الكود والتحقق منه، وليس أن استخدام الذكاء الاصطناعي قد ثبت بحد ذاته كسبب لفقدان المهارات.

استطلاع يشير إلى تقدم محدود في دورة الإصدار

وفقاً لبيانات استطلاع أجراه Undo، فإن حوالي 35% من المهندسين لم يفهموا الكود المولّد بالذكاء الاصطناعي بشكل كامل قبل وصوله إلى بيئة الإنتاج. يُظهر الاستطلاع أيضاً أن 79% من القادة قالوا إن دورات إصدار البرمجيات لم تتسارع على الرغم من تبسيط توليد الكود. أجرت Coleman Parkes البحث في يوليو وأغسطس 2026 بين 300 قائد تقني في مؤسسات كبيرة في الولايات المتحدة والمملكة المتحدة. تعمل شركاتهم على أنظمة كبيرة ومعقدة وحرجة، وتعكس النتائج قطاعاً محدداً، وليس صناعة التكنولوجيا بأكملها.

يقول مؤسس Undo غريغ لو إن الكود الأكثر صعوبة في المراجعة غالباً ما يكون مكتوباً بشكل صحيح تقريباً. تكتشف الفرق الأخطاء الواضحة بسرعة، لكن تشخيص البرنامج الذي يعمل ببطء قد يتطلب أياماً. تبني Undo أدوات لاكتشاف الأخطاء وإصلاحها، ويجعل السياق التجاري للاستطلاع الأمر ملحاً. كمية الكود المولّد للأعمال لن تصبح المؤشر الرئيسي للنجاح، لأن الوقت الذي يُوفر أثناء الكتابة قد يُنفق على مراجعته وتحسينه. إذا حصل المطورون المبتدئون دائماً على النتائج دون دراسة منطقها، فسيحصلون على ممارسة أقل في المهارات التي ستكون ضرورية لاحقاً لتصميم الأنظمة المعقدة واكتشاف الأخطاء. المسؤولية تبقى على فريق النشر.