قد يبدو الرمز الذي تم إنشاؤه من الذكاء الاصطناعى كقاتل مهني ، ومع ذلك ، يلجأ عدد متزايد من قادة تكنولوجيا المعلومات إلى الذكاء الاصطناعي لتوليد أنواع مختلفة من التعليمات البرمجية الروتينية ، وتحرير المبرمجين البشريين للتركيز على المهام الأكثر تعقيدًا ومجزية.
يقول براساد سانكاران ، الرئيس ، البرمجيات والهندسة المنصات ، في شركة Cognizant ، إن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يسرع بشكل كبير من تطوير البرمجيات. “بناءً على مطالبات اللغة الطبيعية ، يمكن لمنظمة العفو الدولية كتابة الكود واختبار البرامج النصية عبر مجموعة من لغات البرمجة والأطر والمكتبات والمزيد” ، كما يقول في مقابلة عبر الإنترنت. يلاحظ Sankaran أن الذكاء الاصطناعى يمكنه أيضًا إنشاء بيانات اختبار اصطناعية ، مما يحد من الحاجة إلى استخدام مجموعات البيانات الحية الحساسة. “في Cognizant ، تتم الآن كتابة 20 ٪ إلى 30 ٪ من الكود لدينا من قبل الآلات – وهذا هو الإنتاجية يمكننا نقلها إلى عملائنا.”
فوائد متعددة
يقول Sankaran إن فوائد الكود الذي تم إنشاؤه من الذكاء الاصطناعى واضحة: المزيد من الإخراج ، وجودة أفضل في الأطر الزمنية الأقصر ، وقدرة محسّنة على التنقل في قيود المواهب. “كل ذلك يترجم إلى إنتاجية العمل وخفة الحركة والفعالية.” وهو يعتقد أن الترميز الممكّن من الذكاء الاصطناعي يسمح لأعضاء الفريق بالعمل بشكل أسرع ومع التركيز بشكل أكبر على أنشطة أعلى ، وأنشطة إبداعية مثل صلة الميزات ، وتجربة المستخدم ، والأمان ، والمرونة ، والأداء.
يقول ديفيد مينينجر ، المدير التنفيذي في ISG Software Research ، إن الشركات ذات المنظمات التنموية الكبيرة يجب أن تتوقع مكاسب كبيرة في الإنتاجية. يقول في مناقشة عبر الإنترنت: “يجب أن تتوقع المؤسسات التي تعتمد على مقدمي الخدمات لإنشاء طلبات لهم أن ترى تخفيضات في الأسعار نتيجة لزيادة الكفاءة المرتبطة بالرمز الذي تم إنشاؤه من الذكاء الاصطناعى”.
ابدء
كما هو الحال مع العديد من التقنيات الجديدة ، من الأفضل أن تبدأ بسيطة ، يوصي Menninger. يقترح البدء في تمرين النماذج الأولية. “في هذا السيناريو ، تكون جودة الكود أقل أهمية ، وستوفر فرصة للتعرف على قدرات الذكاء الاصطناعي.” نقطة انطلاق جيدة أخرى هي تحويل الكود ، حيث يمكن مقارنة النتيجة النهائية مع برامج العمل الحالية.
يقول Devansh Agarwal ، مهندس تعلم الآلة في Amazon Web Services ، إن الذكاء الاصطناعى بارعون بشكل خاص في كتابة رمز Boilerplate القياسي. “على سبيل المثال ، إذا كنت أرغب في إنشاء عميل API للاتصال بأجهزة واجهة برمجة تطبيقات معينة ، فيمكن لمنظمة العفو الدولية إنشاء رمز Boilerplate لذلك” ، يوضح في مقابلة عبر البريد الإلكتروني. “إذا كتب مطور هذا الرمز نفسه ، فسوف يستغرق الأمر بضع ساعات.” يمكن لمنظمة العفو الدولية إنشاء الكود المتطابق على الفور تقريبًا. “نظرًا لأن هذا جزء من التعليمات البرمجية القياسية للغاية ، وهو موجود بالفعل على الإنترنت ، فمن المحتمل أن يكون صحيحًا.”
يقول أغاروال إن البدء يمكن أن يكون سهلاً بشكل مدهش. يقول: “تمكنت أمي ، التي لم تكتب قط مجموعة من الكود ، من القيام بذلك”. “العملية بسيطة: قرر ما تريد إنشاءه ، ومطالبة LLM بإنشاء الكود ، واستمر في طلب إصلاح الأخطاء حتى تعمل أخيرًا.”
على الرغم من بساطتها النسبية ، تشدد سانكاران على الحاجة إلى تدريب أعضاء الفريق على الاستخدام الأكثر فعالية لمساعدي ترميز الذكاء الاصطناعى أثناء التعامل مع مخاطره المتأصلة والقيود.
يوصي Menninger بأن يتم دائمًا مراجعة الكود المولود من الذكاء الاصطناعي واختباره-تمامًا مثل أي رمز آخر. عرض الذكاء الاصطناعي في نفس الضوء مثل مطور صغار. “يمكنك منحها مهمة ، لكنك تريد بالتأكيد التحقق من النتائج وربما تضيف بعض التحسينات أو تطلب منها إجراء بعض المراجعات.”
حواجز الطرق المحتملة
يقول Sankaran إن المؤسسات بحاجة إلى التعرف على القيود المتأصلة في تقنية الذكاء الاصطناعي ، بما في ذلك خطر الاعتماد على أعضاء الفريق بشكل كبير على الشفرة التي تنتجها الذكاء الاصطناعي. وفي الوقت نفسه ، يمكن أن تكون المخرجات التي تم إنشاؤها غير متسقة ومعرضة للخطأ ، لذلك لا تزال هناك حاجة للإشراف البشري. يمكن أن يساعد مزيج من الخطط والقوالب المحددة مسبقًا ، بالإضافة إلى إنفاذ الجودة البوابات الجودة ، والخبز في سياسات التنظيم والدرابزين ، على مواجهة هذا التحدي من خلال ضمان نتائج يمكن التنبؤ بها ومتسقة ومتوافقة ضمن الحدود المحددة مسبقًا.
يقول مينينجر إن أكبر عيب محتمل هو تعزيز الاعتماد المتزايد على الكود الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعى. ويوضح قائلاً: “يمكن أن يكون هناك ميل للثقة في الرمز ببساطة لأنه تم إنشاؤه بواسطة آلة”. “الخبر السار هو أنه يمكنك أيضًا استخدام الذكاء الاصطناعي لاختبار رمز على حد سواء لأغراض الجودة والأمان ، لذلك ، نأمل أن ينتهي بك الأمر برمز جودة أعلى من التعليمات البرمجية التي تم إنشاؤها يدويًا والتي تم اختبارها يدويًا.”
فراق الأفكار
يقول ساناران إن مساعدي كود الذكاء الاصطناعى قد قطعوا شوطًا طويلاً ويحسنون باستمرار ويوفر تجربة مطور متفوقة ، مع حلول مزيد من الغرض والمتكاملة بشكل كلي ، وأتمتة القيادة وإنتاجية الرصاص عبر دورة حياة تطوير البرمجيات.
بالنظر إلى المستقبل ، لدى Agency AI القدرة على جعل تطوير البرمجيات أسهل وأكثر استقلالية ، وولايات سانكاران. “على سبيل المثال ، وكلاء متخصصين لفهم المتطلبات ، والكابة ، ومراجعة الكود ، والاختبار ، والنشر ، وأكثر من ذلك ، يعملون جميعًا معًا بطريقة مستقلة تحت الرقابة البشرية” ، كما يقول. “نحن نقترب أكثر من اليوم الذي يمكننا فيه ببساطة وصف الوظيفة التي نريدها … ونجعل النظام يقوم بالباقي.”
