اكتشف العلماء أنه في عام 2026، لا يمكن إخراج أدوات تشفير الذكاء الاصطناعي من أيدي المبرمجين.
ولكن في حين أن الذكاء الاصطناعي يساعد بالتأكيد المطورين على إنتاج التعليمات البرمجية بشكل أسرع، إلا أنه لا يؤدي بالضرورة إلى تحسين التعليمات البرمجية، كما يحذر باحثون آخرون. وهذا يمكن أن يسبب لهم مشاكل في المستقبل.
على وجه التحديد، في فبراير 2026، مختبر أبحاث الذكاء الاصطناعي المحترم METR نشر اكتشافًا مفاجئًا: لن يعمل معظم المطورين بعد الآن، حتى على عدد محدود من المهام، بدون الذكاء الاصطناعي.
وأعربت METR عن أملها في تقديم تحديث بشأن البعض لقد تم نشر بحث رائد قبل بضعة أشهر، في عام 2025، على إنتاجية تشفير الذكاء الاصطناعي. وفيه، قام الباحثون بقياس مقدار الوقت الذي يقضيه مطورو البرامج مفتوحة المصدر في إكمال المهام يدويًا مقارنة باستخدام الذكاء الاصطناعي.
على الرغم من أن المطورين في هذه الدراسة قالوا إن الذكاء الاصطناعي يزيد من إنتاجيتهم، إلا أنهم صدموا عندما علموا أنه يبطئهم بالفعل. بالتأكيد، لقد تم إنشاء التعليمات البرمجية بشكل أسرع، ولكن بعد ذلك تم قضاء وقت إضافي في البحث عن الأخطاء وإصلاحها، والتحكم في الذكاء الاصطناعي، وانتظار إكمال المهام.
عندما قررت METR تكرار التجربة لقياس التقدم في الذكاء الاصطناعي ومهارات المطورين، لم تتمكن من ذلك.
واعترف الباحثون بأن المبدعين لم يرغبوا في المشاركة في الدراسة “لأنهم لا يريدون العمل بدون الذكاء الاصطناعي”، حتى من أجل الدراسة فقط.
متر بدلا من ذلك نشرت استطلاعا في شهر مايو، والذي سمح للعاملين في مجال التكنولوجيا بالإبلاغ الذاتي عن مكاسب إنتاجية الذكاء الاصطناعي. فلا عجب أنهم رأوا أن الذكاء الاصطناعي جعلهم أكثر قيمة بالنسبة لمؤسساتهم.
ومع ذلك، فإن العناوين الرئيسية الأخيرة حول النفقات الضخمة المرتبطة بما يسمى Tokenmaxxing، بالإضافة إلى عدد قليل من الأبحاث الحديثة، تجعل هذا التصور الذاتي موضع شك.
Tokenmaxxing، أو استخدام عدد الرموز المميزة التي يستخدمها الشخص كمؤشر على إنتاجية الذكاء الاصطناعي، هو الاتجاه السائد في عام 2026 حتى الآن. أو ربما هذه هي النهاية.
أغلقت أمازون لوحة صدارة Kirorank الخاصة بتتبع التوكنات الداخلية بعد أن لعبها الموظفون، مما أدى إلى الإفراط في استخدام عملاء الذكاء الاصطناعي وزيادة التكاليف. ذكرت صحيفة فايننشال تايمز. هذا الاسبوع. لقد أثبت الموظفون أن استخدام الذكاء الاصطناعي لا يُترجم تلقائيًا إلى زيادة الإنتاجية.
فجرت أوبر ميزانية الذكاء الاصطناعي لعام 2026 في الأشهر الأربعة الأولى من العام معلومة ذكرت. قال مدير العمليات التنفيذي أندرو ماكدونالد مؤخرًا في أحد البرامج الصوتية أنه يفعل ذلك ولم يؤد الإنفاق إلى نمو يمكن قياسه في المشاريع أو الإنتاجية.
لا تؤدي التعليمات البرمجية التي ينشئها الذكاء الاصطناعي بالضرورة إلى تقليل احتياجات صيانة التعليمات البرمجية المستمرة، بل وربما تزيدها، كما جادل المبرمج والمؤلف جيمس شور بشكل أنيق في كتابه مشاركة مدونة والتي انتشرت على موقع Hacker News.
وكتب: “الآن أنت تكتب التعليمات البرمجية بسرعة مضاعفة؟ دعونا نأمل أن نكون قد خفضنا تكاليف الصيانة إلى النصف”. “وإلا فأنت في وضع سيء. أنت تستبدل زيادة مؤقتة في السرعة بصفقة دائمة.”
هناك أدلة أخرى على أن الذكاء الاصطناعي قد يزيد من مشاكل صيانة الكود.
و تغريدة فيروسية من أيسواريا سانكار، المؤسس والرئيس التنفيذي لشركة Entelligence AI الناشئة لوكلاء هندسة الموثوقية، أعلنت أن الشركات تنفق 44٪ من رموزها المميزة على إصلاحات الأخطاء التي ينشئها الذكاء الاصطناعي. وفي الوقت نفسه، شركة أدوات مراجعة التعليمات البرمجية رمز الارنب تدعي أنها قامت بتحليل طلبات سحب البرامج مفتوحة المصدر ووجدت أن الذكاء الاصطناعي يخلق مشاكل أكثر بمقدار 1.7 مرة من التعليمات البرمجية البشرية.
من المسلم به أن هذه إحصائيات ذاتية الخدمة، تأتي من أشخاص يحاولون بيع أدوات مراجعة أكواد الذكاء الاصطناعي.
ومع ذلك، اكتشف باحثون مستقلون أيضًا مثل هذه المشكلات. باحثون من جامعة سنغافورة للإدارة المرموقة نشرت التقرير في أبريل محذرًا من أن “الكود الذي ينشئه الذكاء الاصطناعي يمكن أن يؤدي إلى تكاليف صيانة طويلة الأجل في مشاريع البرمجيات في العالم الحقيقي.”
بما أن المطورين يحبون مساعدي الذكاء الاصطناعي، فما الحل؟
حسنًا، أولئك الذين يرغبون في بيع وكلاء ترميز الذكاء الاصطناعي يزعمون أنه يمكن للمطورين ببساطة استخدام وكلاء ترميز الذكاء الاصطناعي لأداء المهمة الشاقة المتمثلة في إصلاح الكود بأسرع ما يمكن للذكاء الاصطناعي أن ينشره. هذا ما يقترحه المؤسس والرئيس التنفيذي لشركة Cognition، سكوت وو – مبتكر وكيل ترميز الذكاء الاصطناعي Devin.
لكن حتى هو يعترف بأنه على الرغم من أن ديفين يمكنه العمل بشكل مستقل، إلا أن مهاراته سيتم تصنيفها حاليًا بين مطور مبتدئ ومتوسط المستوى، اعتمادًا على المهمة. وهذا ليس حلاً يمكن وضعه جانباً ونسيانه.
يقترح الباحثون في SMU نهجا أكثر إنسانية. يجب أن يعرف المطورون المهام التي يمكن للذكاء الاصطناعي القيام بها والتي لا يمكنه القيام بها، كما يعرفون لغات البرمجة المفضلة لديهم. إنهم بحاجة إلى أنظمة قوية لضمان الجودة مصممة للذكاء الاصطناعي، ويحتاجون إلى مراجعة عمل الذكاء الاصطناعي بعناية كما لو كانوا مطورين مبتدئين.
وفي الوقت نفسه، يقول العلماء (ويوافق وو على ذلك) على الناس أن يستمروا في القيام بأعمال أوسع مثل هندسة البرمجيات والتصميم الأمني.
عندما تقوم بالشراء من خلال الروابط الموجودة في مقالاتنا، قد نكسب عمولة صغيرة. وهذا لا يؤثر على استقلالنا التحريري.
