AngelList الشريك المؤسس نوارال: تم المبالغة في أسطورة إنتاجية الذكاء الاصطناعي، مهندسو البرمجيات لن يختفوا أبدًا

المؤلف: نوفال رافيكانت

الترجمة: فيليكس، PANews

في ظل التكرار الجنوني لنماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة حاليًا، يعم السوق العالمي شعور عميق من التشاؤم والقلق. فمن جهة، يتوقع سام ألتمان، الرئيس التنفيذي لشركة OpenAI، أن “الذكاء الاصطناعي سيتولى 95% من وظائف المبرمجين”، ومن جهة أخرى، يتوقع الرئيس التنفيذي لشركة Anthropic أن “الذكاء الاصطناعي سيستولي بالكامل على وظائف مهندسي البرمجيات خلال 6-12 شهرًا”. لقد أصبح الحديث عن “موت مهنة المبرمجين” يبدو كأنه إجماع عالمي، وهم يواجهون الآن أخطر “أزمة بقاء” منذ ظهور الإنترنت.

لكن هذا الخوف من اختفاء الوظائف ينبع من سوء فهم المنطق التقني الأساسي. يعتقد نوفال رافيكانت، الشريك المؤسس لـ AngelList والمستثمر المبكر في Uber وTwitter، أن الحديث الأخير عن زيادة الإنتاجية بفضل الذكاء الاصطناعي قد يكون مبالغًا فيه، فمهما تطور الذكاء الاصطناعي، فهو دائمًا يخطئ، ولا يزال مهندسو البرمجيات من المهن الضرورية.

بغض النظر عن المجال الذي تعمل فيه، حتى لو كان أدق وأصغر تخصص، طالما تتقنه وتصبح من الأفضل فيه، فلن تقلق من أن يُستبدل بك بواسطة الذكاء الاصطناعي.

وفيما يلي أحدث وجهات نظر نوفال رافيكانت.

“هل يعني الذكاء الاصطناعي أن البرمجة التقليدية قد انتهت؟” بالطبع لا. مهندسو البرمجيات — حتى أولئك الذين لا يختصون في تحسين أو تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي — هم الآن من أكثر الفئات احترامًا في العالم. بالطبع، يُعطى مزيد من الاهتمام للمهندسين الذين يتولون تدريب وتحسين النماذج، لأنهم يبنون الأدوات التي يستخدمها مهندسو البرمجيات.

لكن مهندسي البرمجيات لا زالوا يمتلكون ميزتين رئيسيتين. أولًا، يفكرون باستخدام الكود، لذلك فهم يفهمون حقًا آلية التشغيل الأساسية. وكل التجريدات تحتوي على ثغرات. لذلك، عندما يكتب الكمبيوتر برامج لك (مثل استخدام Claude Code أو برامج مماثلة)، فهو دائمًا يخطئ.

سيظهر أخطاء، وستكون هناك هياكل غير مثالية، وباختصار، لن تكون البرامج دائمًا صحيحة تمامًا. لكن من يفهم المنطق الأساسي يمكنه أن يسد الثغرات بسرعة عند ظهورها.

لذا، إذا أردت بناء تطبيق ذو هيكل ممتاز، أو أن تمتلك القدرة على تحديد بنية جيدة، أو أن تجعل البرنامج يعمل بكفاءة عالية ويظهر أفضل أداء، وأن تكتشف الأخطاء مبكرًا، فستظل بحاجة إلى خلفية في هندسة البرمجيات.

المهندسون التقليديون يستطيعون الاستفادة بشكل أفضل من أدوات الذكاء الاصطناعي. وأيضًا، لا تزال هناك العديد من المشكلات في هندسة البرمجيات التي لا يمكن للذكاء الاصطناعي حلها. أبسط تفسير هو أن هذه المشكلات تتجاوز نطاق بياناتها.

على سبيل المثال، إذا كنت بحاجة إلى ترتيب ثنائي أو عكس قائمة مرتبطة، فالذكاء الاصطناعي قد شاهد العديد من الحالات، لذلك هو ماهر جدًا في ذلك. لكن عندما تبتعد عن مجالاتها المألوفة، مثل كتابة كود عالي الأداء، أو العمل على بنية جديدة تمامًا، أو ابتكار أشياء جديدة وحل مشكلات جديدة، فستحتاج إلى أن تكتب الكود يدويًا بنفسك.

وهذا الوضع سيستمر حتى تتوفر عدد كافٍ من الحالات لتدريب نماذج جديدة، أو حتى تتمكن هذه النماذج من التفكير بشكل كامل على مستويات تجريد أعلى وحل المشكلات بشكل مستقل.

تذكر: السوق لا يحتاج إلى “متوسط” الأداء. طالما أن هناك تطبيقات أفضل في تخصص معين، فلن يرغب أحد في التطبيقات المتوسطة. عادةً، ستسيطر التطبيقات الأفضل على 100% من السوق. قد يكون هناك جزء صغير من السوق يذهب إلى تطبيق ثاني، فقط لأنه يتفوق في وظيفة صغيرة، أو أرخص سعرًا، أو غير ذلك.

لكن بشكل عام، الناس يريدون الأفضل فقط. لذا، الخبر السيئ هو أن التنافس على المركز الثاني أو الثالث لا معنى له — تمامًا كما في قول الممثل أليكس بالدوين في فيلم “غلينغاري جلين روس”: “الفائز يحصل على كاديلاك، والثاني يحصل على مجموعة من سكاكين الستيك، والثالث يرحل.”

في سوق اليوم الذي يسيطر عليه الفائزون، هذا هو الحقيقة المطلقة. والخبر السيئ هو: إذا أردت أن تفوز، عليك أن تتفوق في مجال معين.

لكن، مجالات التميز لا تنتهي أبدًا. يمكنك دائمًا أن تجد تخصصًا يناسبك وتصبح من الأفضل فيه. وهذا يذكرني بتغريدة قد نشرتها سابقًا: “اعمل جاهدًا لتكون من أفضل الأشخاص في مجالك. أعد تعريف ما تفعله باستمرار حتى تحقق أحلامك.”

أعتقد أن هذا المبدأ لا يزال صالحًا في عصر الذكاء الاصطناعي.

اقرأ أيضًا: مذكرة من عام 2028: إذا فاز الذكاء الاصطناعي، بماذا نخسر؟