القوة الهائلة والخطر المحتمل للكود الذي يولده الذكاء الاصطناعي

يوضح المخطط المذهل أعلاه كيف يميل المستخدمون إلى قبول المزيد من اقتراحات Copilot لأنهم يقضون شهورًا أكثر في استخدام الأداة. ويخلص التقرير أيضًا إلى أن المبرمجين المحسّنين للذكاء الاصطناعي يشهدون زيادة في إنتاجيتهم بمرور الوقت ، استنادًا إلى حقيقة أن دراسة سابقة لـ Copilot أبلغت عن وجود صلة بين عدد الاقتراحات المقبولة وإنتاجية المبرمج. يقول تقرير GitHub الجديد أن أكبر مكاسب الإنتاجية شوهدت بين المطورين الأقل خبرة.

في ظاهر الأمر ، هذه صورة رائعة لتكنولوجيا جديدة تثبت قيمتها بسرعة. أي تقنية تعزز الإنتاجية وتعزز قدرات العمال الأقل مهارة يمكن أن تكون نعمة لكل من الأفراد والاقتصاد الأوسع. يمضي GitHub في تقديم بعض التكهنات غير الرسمية ، ويقدر أن تشفير الذكاء الاصطناعي يمكن أن يعزز الناتج المحلي الإجمالي العالمي بمقدار 1.5 تريليون دولار بحلول عام 2030.

لكن مخطط GitHub الذي يُظهر ارتباط المبرمجين مع Copilot ذكرني بدراسة أخرى سمعت عنها مؤخرًا ، أثناء الدردشة مع Talia Ringer ، الأستاذة في جامعة إلينوي في Urbana-Champaign ، حول علاقة المبرمجين بأدوات مثل Copilot.

في أواخر العام الماضي ، نشر فريق من جامعة ستانفورد ورقة بحثية نظرت في كيفية تأثير استخدام مساعد الذكاء الاصطناعي الذي أنشأوه لتوليد الكود على جودة الكود الذي ينتجه الأشخاص. وجد الباحثون أن المبرمجين الذين يتلقون اقتراحات بشأن الذكاء الاصطناعي يميلون إلى تضمين المزيد من الأخطاء في التعليمات البرمجية النهائية الخاصة بهم – لكن أولئك الذين لديهم إمكانية الوصول إلى الأداة يميلون إلى الاعتقاد بأن شفرتهم كانت أكثر يؤمن. يقول رينجر: “من المحتمل أن تكون هناك فوائد ومخاطر مرتبطة” بالبرمجة جنبًا إلى جنب مع الذكاء الاصطناعي. “المزيد من الكود ليس رمزًا أفضل.”

عندما تفكر في طبيعة البرمجة ، فإن هذا الاكتشاف ليس مفاجئًا. كما كتب Clive Thompson في ميزة WIRED لعام 2022 ، يمكن أن يبدو Copilot معجزة ، لكن اقتراحاته تستند إلى أنماط في عمل المبرمجين الآخرين ، والتي قد تكون معيبة. يمكن أن تخلق هذه التخمينات أخطاء يصعب اكتشافها بشكل شيطاني ، خاصةً عندما تكون مفتونًا بمدى جودة الأداة في كثير من الأحيان.