أحمد شعيد من O.XYZ حول وعد وأخطار أدوات البرمجة المدعومة بالذكاء الاصطناعي: تحقيق التوازن بين الابتكار والأمان والتعقيد

باختصار

تقوم الأدوات المدعومة بالذكاء الاصطناعي مثل Cursor بتحويل تطوير النماذج الأولية، لكن الخبراء يحذرون من قيودها والمخاطر المحتملة لتبسيط سير العمل في هندسة البرمجيات.

مؤخراً، شارك سيباستيان سييمياتكوفسكي، الرئيس التنفيذي لشركة كلارنا، وهي شركة عالمية تقدم حلول الدفع التي توفر خدمات "اشتر الآن، وادفع لاحقًا"، كيف أن أدوات الذكاء الاصطناعي مثل Cursor قد أحدثت ثورة في تطوير النماذج الأولية. وأبرز الاتجاه المتزايد لبرمجة الأجواء، حيث يساعد الذكاء الاصطناعي في توليد الشفرات من خلال الإرشادات بلغة طبيعية، مما يبسط سير العمل ويقلل الاعتماد على الفرق الفنية. أصبحت هذه المقاربة مهارة رئيسية للمطورين، حيث تسعى الشركات الكبرى بشكل متزايد إلى الكفاءة في أدوات البرمجة المدعومة بالذكاء الاصطناعي.

في حديثه مع Mpost، شارك أحمد شاديد، الرئيس التنفيذي لشركة O.XYZ - نظام تطوير الذكاء الاصطناعي الكامل والمتكامل - رؤاه وخبرته حول تطور هذا الاتجاه.

صعود البرمجة المدفوعة بالذكاء الاصطناعي: تمكين القادة غير التقنيين، التخفيف من المخاطر، وتشكيل مستقبل هندسة البرمجيات

أحمد شاديد أشار إلى أن القادة غير الفنيين لديهم الآن الفرصة لتحويل الأفكار إلى عروض تجريبية قابلة للنقر في غضون ساعات، بفضل الأدوات المدعومة بالذكاء الاصطناعي. هذا يسرع من اكتشاف المنتجات ويقلل الفجوة الترجمة بين نية العمل والهندسة. ومع ذلك، تشمل المخاطر شعور زائف بالجدوى، حيث قد تخفي النماذج الأولية القضايا الأساسية مثل الجدوى والأمان والديون التقنية. بالإضافة إلى ذلك، قد يصبح القادة مفرطين في التركيز على ما يمكن أن تولده الأداة، متجاهلين ما هو قابل للتطبيق من منظور استراتيجي أو تقني.

كما شارك أكثر الأخطاء شيوعًا التي تواجهها الفرق عند استخدام الأكواد المولدة بواسطة الذكاء الاصطناعي وقدم رؤى حول كيفية التخفيف من هذه المخاطر.

"إن التعامل غير الآمن مع المدخلات وأنماط المصادقة الضعيفة هي من بين القضايا الرئيسية. يمكن التخفيف من هذه المخاوف الأمنية من خلال فرض SAST/DAST في CI، وأدوات فحص الأمان، وفحص التبعية، ونمذجة التهديدات على الميزات التي تنشأ من الذكاء الاصطناعي. يمكن تقليل تسرب البيانات في المطالبات عن طريق التوجيه عبر موفري الخدمات المعتمدين الذين يقومون بإخفاء وحماية الأسرار، واستخدام بوابات المطالبات التي تحافظ على الخصوصية،" قال أحمد شادي لموقع Mpost.

"ليس الأمر متعلقاً بالكود الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي فقط. عندما لا يكون الشخص مهندساً أو مبرمجاً، غالباً ما يفتقرون إلى فهم شامل لكيفية بناء البرمجيات وما يبدو عليه هيكل النظام. الذكاء الاصطناعي يعتمد فقط على ما تقدمه من طلب، أليس كذلك؟ لذلك، لا يمكنهم تقديم الطلب بشكل صحيح للذكاء الاصطناعي، وهذا قد يؤدي إلى تهديدات أمنية ومشكلات مثل واجهات برمجة التطبيقات في الواجهة الأمامية، وقواعد البيانات العامة،" تابع.

بالإضافة إلى ذلك، أضاف الخبير أن شيئًا كثيرًا ما يشكو منه المهندسون هو أنه عندما يصبح السياق كبيرًا جدًا أو عندما يصبح شيء ما معقدًا جدًا، يبدأ الذكاء الاصطناعي في الهلوسة. يبدأ في إجراء تغييرات في الشيفرة لم تكن ضرورية أو لم يطلبها بشكل صريح. كما أن الذكاء الاصطناعي ينتج آلاف الأسطر من الشيفرة. تخيل محاولة مواكبة التغييرات العشوائية في قاعدة الشيفرة عبر آلاف الأسطر من الشيفرة.

"في النهاية، تعتبر المراجعات المنتظمة المحددة بوقت والتي لا تستخدم الذكاء الاصطناعي ضرورية للحفاظ على الأساسيات حيوية ومكافحة تآكل المهارات،" قال.

علق أحمد شادي على ما إذا كان الاعتماد على الترميز المدفوع بالذكاء الاصطناعي يمكن أن يعيد تشكيل كيفية تقييم وتوظيف مهندسي البرمجيات عبر الصناعات، حيث أصبح "ترميز الأجواء" مهارة مطلوبة حتى في قوائم الوظائف، قائلاً: "كلما قلَّت الكتابة الخام، زادت تصميم الأنظمة ومراجعة الشيفرة وتصحيح الأخطاء والأمان وتنظيم البيانات/الذكاء الاصطناعي من إحساس المنتج. لقد شهدنا أيضاً تحولاً من 'تنفيذ X من الصفر' إلى 'نقد، تقوية، وتوسيع الشيفرة المنتجة بواسطة الذكاء الاصطناعي'، بالإضافة إلى الهندسة والتدريبات على الحوادث. إن ظهور 'قادة البرمجة الزوجية المدعومة بالذكاء الاصطناعي' و'أوصياء الشيفرة' و'مهندسي المنصات' الذين يبنون حواجز في البرمجيات المنتجة بواسطة الذكاء الاصطناعي يظهر زيادة في الاعتماد على الترميز المدفوع بالذكاء الاصطناعي."

"غالبًا ما يتخطى المبتدئون الأساسيات ويندفعون مباشرة إلى هندسة التعليمات دون أي فكرة عما يريدون تحقيقه. من ناحية أخرى، يكتسب المهندسون ذوو الخبرة ميزة، مما يولد المزيد من الوقت للهندسة المعمارية والموثوقية ونتائج المنتجات المناسبة. يمكن أن تساعد مسارات التعلم الواضحة، وثقافة 'القراءة قبل الكتابة'، والتمارين الدورية في 'الوضع اليدوي' في ضمان الاستخدام الفعال والأخلاقي للذكاء الاصطناعي في كتابة الشيفرة،" كما أشار.

أدوات برمجة Vibe مفيدة، لكن بسيطة جداً لاستبدال سير العمل التقليدي في التطوير

أحد المخاوف هو أن أدوات الترميز البسيط قد تحل في النهاية محل سير العمل التقليدي للترميز. ومع ذلك، أشار الخبير إلى أن أدوات الترميز البسيط بسيطة جدًا بحيث لا يمكنها استبدال سير العمل الكامل للترميز.

"هل ستصبح جزءًا من سير العمل في البرمجة من الآن فصاعدًا؟ بالتأكيد، تستفيد فرق المنتجات حقًا من ذلك لتتمكن بسرعة من وضع واجهة أمامية والتحقق من تصميمات تجربة المستخدم المختلفة، بالتأكيد، يمكن للمطورين المستقلين والهواة تجميع شيء بسرعة، لكن لا يمكن أن تحل محل سير العمل بالكامل. في الواقع، يواجه التطوير الآن بعض التحديات، خاصة مع تزايد قوة الذكاء الاصطناعي،" قال لـ Mpost.

"نحن ببساطة لا نستطيع مواكبة الأمر، الأدوات لا تستطيع المواكبة، ونحن نواجه أزمة تجزئة الأدوات حيث يحتاج المطورون الآن إلى 4 أو 5 أدوات كجزء من سير العمل الخاص بهم. في كل مرة تقوم فيها بالتبديل، تفقد السياق، لا يمكنك مواكبة الأمر، ولا يمكن للذكاء الاصطناعي مواكبة الأمر؛ لا يمكنك متابعة جميع التغييرات في أداة واحدة وأخرى، إلخ،" واصل أحمد شاديد.

ببساطة، لا تزال أدوات ومنصات ترميز الأجواء الحالية بحاجة إلى مسافة طويلة جداً قبل أن تحل محل سير العمل التقليدي في الترميز. هذه الأدوات لا تزال غير مكتملة.

أحمد شادييد يناقش مستقبل الذكاء الاصطناعي في تطوير البرمجيات: الفوائد، المخاطر، والحاجة إلى حلول آمنة وقابلة للتوسع

أحمد شاديد أشار إلى أن أدوات التطوير والبيئات الحالية مستعدة لدمج البرمجة المدعومة بالذكاء الاصطناعي بشكل آمن: "تتكامل IDE، إكمال الكود القوي، إعادة الهيكلة الجيدة، والمساعدات الواعية بالمستودع تلعب جميعها دورًا رئيسيًا في إنتاج الكود الناتج عن الذكاء الاصطناعي،" قال لـ Mpost. "ومع ذلك، هناك فجوات على مستوى الشركات. يمكن أن تخلق القدرة على تدقيق موحد للاقتراحات المدعومة بالذكاء الاصطناعي، وإنفاذ السياسات القوية مع ضوابط التكاليف، وخيارات النماذج الخاصة المدمجة فجوات رئيسية على مستوى الشركات،" أضاف الخبير.

مع تزايد اعتماد المديرين التنفيذيين على أدوات الذكاء الاصطناعي للنمذجة السريعة، قد يساعد هذا في ديمقراطية الابتكار داخل الشركات. ومع ذلك، فإنه يحمل أيضًا خطر تبسيط تعقيد هندسة البرمجيات.

يعتقد أحمد شاديد أنه مع زيادة عدد الأشخاص المشاركين في عملية التفكير، يمكن للشركات التحقق من الأفكار بشكل أسرع وتحسين التعاون بين الفرق المختلفة. وهذا يسمح بتطوير المزيد من الأفكار وتحسينها إلى حلول مستقرة، مما يمنح المبدعين الحرية في تحويل مفاهيمهم إلى واقع من خلال البرمجيات.

"استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي للنمذجة يقلل من تعقيد الموثوقية، والقابلية للتشغيل، والنطاق، مما يؤدي إلى اتخاذ قرارات تعتمد على العروض التوضيحية قد تؤدي إلى الفشل إذا تُركت دون رقابة. تجعل الأدوات من السهل إنشاء نموذج أولي، ولكن من الصعب إصداره دون معايير جودة هندسية،" أشار الخبير.

علاوة على ذلك، يجب على الشركات السماح لغير المهندسين بالعمل في بيئات معزولة تشغل التطبيقات بهدوء وخاصة. قد يساعد استخدام بيانات وهمية/اصطناعية بالإضافة إلى عدم استخدام بيانات اعتماد الإنتاج في تقليل مخاطر تسرب البيانات.

"استراتيجيات تحديد النظام الواضحة، مثل المستودعات المؤقتة والمساحات الاسمية المنفصلة، تساعد في الاستفادة من برامج الذكاء الاصطناعي بشكل معزول. توفر الحزم المعتمدة، والهياكل المؤمنة، والاختبارات المدمجة، وأدوات التحقق منصة آمنة لزيادة قابلية التطبيق للتوسع والمرونة"، قال أحمد شاديد لـ Mpost.