اكتشف الباحثون أنه في عام 2026، لا يمكنك انتزاع أدوات البرمجة الخاصة بالذكاء الاصطناعي من قبضة المطورين.
ولكن في حين أن الذكاء الاصطناعي يساعد بلا شك المبرمجين على إنتاج الأكواد البرمجية بشكل أسرع، إلا أنه قد لا ينتج أكوادًا برمجية أفضل، كما يحذر باحثون آخرون. وهذا يمكن أن يسبب مشاكل لهم في المستقبل.
على وجه التحديد، في فبراير 2026، نشر مختبر أبحاث الذكاء الاصطناعي المحترم METR كشفًا مفاجئًا: لن يعمل معظم المطورين، حتى في عدد محدود من المهام، بدون الذكاء الاصطناعي بعد الآن.
كان METR يأمل في تقديم تحديث لبعض الأبحاث الرائدة التي نُشرت قبل بضعة أشهر، في عام 2025، حول إنتاجية ترميز الذكاء الاصطناعي. وفي هذه الدراسة، قام الباحثون بقياس مقدار الوقت الذي يستغرقه مطورو البرامج مفتوحة المصدر للقيام بالمهام يدويًا مقابل الوقت الذي يستغرقه الذكاء الاصطناعي.
وبينما ذكر المطورون في تلك الدراسة أن الذكاء الاصطناعي جعلهم أكثر إنتاجية، فقد صُدموا عندما علموا أنه أبطأهم بالفعل. بالتأكيد، لقد قاموا بإنشاء التعليمات البرمجية بشكل أسرع، لكنهم أمضوا وقتًا إضافيًا في العثور على الأخطاء وإصلاحها، وتوجيه الذكاء الاصطناعي وانتظاره لإكمال المهام.
عندما شرعت METR في تكرار التجربة لقياس التقدم في الذكاء الاصطناعي وكفاءة البرمجة، لم تتمكن من ذلك.
واعترف الباحثون بأن المطورين لم يكونوا على استعداد للمشاركة “لأنهم لا يرغبون في العمل بدون الذكاء الاصطناعي” حتى من أجل الدراسة فقط.
وبدلا من ذلك، نشرت METR دراسة استقصائية في شهر مايو سمحت للموظفين الفنيين بالإبلاغ الذاتي عن مكاسب إنتاجية الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم. وليس من المستغرب أنهم أدركوا أن الذكاء الاصطناعي جعلهم ذوي قيمة مضاعفة بالنسبة لمؤسساتهم.
لكن العناوين الرئيسية الأخيرة حول التكلفة الهائلة لما يسمى Tokenmaxxing، إلى جانب عدد قليل من الأبحاث الحديثة، تجعل مثل هذه التصورات الذاتية مشكوك فيها.
لقد كان Tokenmaxxing، أو استخدام عدد الرموز المميزة التي يستخدمها الشخص كبديل للإنتاجية باستخدام الذكاء الاصطناعي، هو الاتجاه السائد في عام 2026 حتى الآن. وربما يكون قد انتهى بالفعل.
أفادت صحيفة فاينانشيال تايمز هذا الأسبوع أن أمازون أغلقت لوحة المتصدرين الداخلية لتتبع الرموز المميزة والتي تسمى Kirorank بعد أن كان الموظفون يتلاعبون بها باستخدام عملاء الذكاء الاصطناعي بشكل مفرط، مما أدى إلى زيادة التكاليف. أثبت الموظفون أن استخدام الذكاء الاصطناعي لا يؤدي تلقائيًا إلى زيادة الإنتاجية.
أفادت صحيفة The Information أن شركة أوبر تجاوزت ميزانية الذكاء الاصطناعي لعام 2026 خلال الأشهر الأربعة الأولى من العام. قال مدير العمليات أندرو ماكدونالد مؤخرًا في أحد البرامج الصوتية إن مثل هذا الإنفاق لم يؤد إلى زيادة قابلة للقياس في المشاريع أو الإنتاجية.
كما أن التعليمات البرمجية التي ينشئها الذكاء الاصطناعي لا تقلل بالضرورة من احتياجات صيانة التعليمات البرمجية المستمرة، بل وربما تزيدها، كما جادل المبرمج والمؤلف جيمس شور بأناقة في منشور مدونة انتشر على نطاق واسع على موقع Hacker News.
“هل تكتب الكود بسرعة مضاعفة الآن؟ من الأفضل أن تكون قد خفضت تكاليف الصيانة إلى النصف،” كما كتب. “وإلا فأنت في وضع سيء. أنت تستبدل زيادة مؤقتة في السرعة بعقد دائم.”
هناك أدلة أخرى على أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يزيد من مشاكل صيانة التعليمات البرمجية.
تعلن تغريدة واسعة الانتشار من أيسواريا سانكار، المؤسس والرئيس التنفيذي لشركة Entelligence AI الناشئة لوكلاء هندسة الموثوقية، أن الشركات تنفق 44٪ من رموزها المميزة على إصلاحات الأخطاء التي أنشأها الذكاء الاصطناعي الخاص بها. وفي الوقت نفسه، تقول شركة أدوات مراجعة التعليمات البرمجية Code Rabbit إنها قامت بتحليل طلبات السحب مفتوحة المصدر ووجدت أن الذكاء الاصطناعي ينتج مشاكل أكثر بمقدار 1.7 مرة من التعليمات البرمجية البشرية.
من المسلم به أن هذه هي إحصائيات ذاتية الخدمة من أولئك الذين يحاولون بيع أدوات مراجعة أكواد الذكاء الاصطناعي.
ومع ذلك فقد وجد باحثون مستقلون أيضًا مثل هذه المشكلات. نشر باحثون من جامعة سنغافورة للإدارة المرموقة تقريرًا في أبريل يحذرون من أن “الكود الناتج عن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يؤدي إلى تكاليف صيانة طويلة المدى في مشاريع البرمجيات الحقيقية”.
بما أن المبرمجين يحبون مساعدي الذكاء الاصطناعي، فما الحل؟
حسنًا، أولئك الذين يرغبون في بيع وكلاء ترميز الذكاء الاصطناعي يقولون إن المطورين يمكنهم فقط استخدام وكلاء تشفير الذكاء الاصطناعي للقيام بالمهام المرهقة المتمثلة في إصلاح التعليمات البرمجية بالسرعة التي ينشرها بها الذكاء الاصطناعي. هذا ما يقترحه المؤسس والرئيس التنفيذي لشركة Cognition، سكوت وو، صانع وكيل ترميز الذكاء الاصطناعي Devin.
لكن حتى هو يعترف بأنه على الرغم من قدرة ديفين على العمل بشكل مستقل، إلا أنه يصنف مهارته حاليًا بين مبرمجين مبتدئين ومتوسطين، اعتمادًا على المهمة. هذا ليس حلاً للتسليم ونسيان الأمر.
يقترح الباحثون في SMU نهجا أكثر إنسانية. يجب أن يعرف المبرمجون المهام التي يقوم بها الذكاء الاصطناعي والمهام التي لا يقوم بها بشكل جيد بقدر معرفتهم بلغات البرمجة المفضلة لديهم. إنهم بحاجة إلى أنظمة قوية لضمان الجودة مصممة للذكاء الاصطناعي، وهم عالقون في مراجعة عمل الذكاء الاصطناعي بعناية كما لو كان مطورًا مبتدئًا.
وفي الوقت نفسه، يقول الباحثون (ويوافق وو على ذلك)، ينبغي على البشر أن يستمروا في القيام بالأعمال الكبيرة مثل هندسة البرمجيات وتصميم الأمان.
عندما تقوم بالشراء من خلال الروابط الموجودة في مقالاتنا، قد نكسب عمولة صغيرة. هذا لا يؤثر على استقلالنا التحريري.
