«أسطر الكود حصلت على مُروّج أفضل»: نقد لمقاييس الذكاء الاصطناعي

الأرقام الرئيسية التي رفعتها صناعة الذكاء الاصطناعي هذا العام هي ادعاءات حجم لا ادعاءات نتائج: «نسبة الكود المكتوب بالذكاء الاصطناعي» ليست سوى أسطر كود مع مُروّج أفضل، كما يقول المهندس ديفيد كورلويس في مقال نشر في 10 يونيو/حزيران.

الأرقام المتداولة

يسرد كورلويس ادعاءات 2026: تقول غوغل إن 75% من الكود الجديد مولَّد بالذكاء الاصطناعي؛ وتقول Anthropic إن نحو 80% من الكود المدمج في الإنتاج كتبه Claude، وإن المهندسين يسلّمون «كوداً أكثر بثماني مرات كل ربع سنة»؛ وتعلن OpenAI نحو 80% أيضاً؛ بينما تعلن Cursor «أكثر من 100 مليون سطر من كود الشركات يومياً». كل هؤلاء بائعون للذكاء الاصطناعي، وارتفاع التبني مصلحة تجارية لهم.

والفارق عن الادعاءات السابقة هو بيت القصيد: كان ادعاء GitHub الرئيسي بشأن Copilot أن المطورين ينجزون المهام أسرع بنسبة 55% — ادعاء عن نتيجة يمكن اختباره ودحضه. أما رقم الحجم فلا يمكن أن يخيب إلا إذا توقف التبني.

ماذا تقول الأدلة

صورة البحث مختلطة: أقوى نتيجة مؤيدة للتبني تبقى دراسة Cui وزملائه، بنحو 5,000 مطور وزيادة 26% في المهام المنجزة، مع أكبر مكسب للمطورين الأحدث. لكن GitClear أظهر ارتفاع إعادة كتابة الكود وتراجع إعادة الهيكلة مع انتشار Copilot، ووجدت METR أن مطوري المصادر المفتوحة المخضرمين كانوا أبطأ بنسبة 19% مع الذكاء الاصطناعي في قواعدهم البرمجية، مع اعتقادهم أنهم أسرع بنسبة 20% — وهو استنتاج تراجعت عنه المجموعة فعلياً في فبراير/شباط 2026.

ووجد استطلاع لـ NBER شمل نحو 6,000 مدير تنفيذي أن 69% من الشركات تستخدم الذكاء الاصطناعي فعلياً، لكن نحو تسعة من كل عشرة لا يرون أثراً قابلاً للقياس على الإنتاجية؛ ويستقر الإجماع بين الدراسات عند نحو 10% من المكاسب التنظيمية. ونشرت Anthropic نفسها ادعاء «كود أكثر بثماني مرات» ودراسة وجدت أن المطورين بمساعدة الذكاء الاصطناعي سجّلوا نتيجة أقل بنسبة 17% في فهم الكود الذي سلّموه للتو. وهو ناقد بالقدر نفسه لـ«سلالم النضج» التي يبيعها المورّدون والمستشارون.

لماذا تهم هذه الأرقام

لأنها تحرّك الميزانيات وخطط التوظيف. في فبراير/شباط، خفّض جاك دورسي أكثر من 40% من قوة عمل Block — أكثر من 4,000 شخص — معلناً الذكاء الاصطناعي أطروحة أساسية: «فريق أصغر بكثير، يستخدم الأدوات التي نبنيها، يمكنه إنجاز أكثر وبجودة أفضل» — في وقت كان العمل قوياً وإجمالي الربح ينمو. وبعد أسابيع خفّضت Atlassian نحو 1,600 وظيفة.

ويطالب كورلويس بأدلة على أن جزءاً من القوة العاملة عاطل فعلاً لأن عدداً أقل من الناس يستطيع إنجاز العمل، ويلاحظ أنه لم يرَ شركة منتجات بلا خارطة طريق لا تنتهي: القدرة الإضافية يجب أن تظهر في الاستخدام والتحويل والإيرادات.

المقال ليس ضد الذكاء الاصطناعي: يقول كورلويس إن على كل مهندس استخدامه يومياً. لكن التبني، كما يصر، خط البداية لا لوحة النتائج — فالتسليم يُقاس أصلاً بمقاييس DORA والموثوقية ووتيرة التغيير المعنوي، وفي النهاية بالإيرادات. ويكتب: «كن سبّاقاً للذكاء الاصطناعي في طريقة عملك، لكن متمرساً في طريقة قياسك».