كيف يُغيّر الذكاء الاصطناعي طريقة كتابتنا للبرمجة

كيف يُغيّر الذكاء الاصطناعي طريقة كتابتنا للبرمجة؟ هناك أمر كبير يحدث في عالم تطوير البرمجيات. ففي عام 2025، شهدت الطريقة التي نكتب بها البرمجيات ونقرأها ونفكر فيها تحوّلًا ملحوظًا، ولم يكن هذا التحول خفيًا أو تدريجيًا. وفي قلب هذا التغيير يقف الذكاء الاصطناعي.

قبل خمس سنوات فقط، كان الذكاء الاصطناعي يؤدي دور المساعد، يلمّح لنا عبر الإكمال التلقائي، ويقترح إصلاحات، ويساعد على تسريع سير العمل. أما اليوم، فقد أصبح أكثر تدخلًا وتأثيرًا. فالأدوات المعتمدة على نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) باتت تتولى مهام كانت تتطلب في السابق سنوات من الخبرة البرمجية.

لقد نضجت الأدوات. وانتشر استخدامها على نطاق واسع. وأصبح المطورون ينظرون إلى الذكاء الاصطناعي لا بوصفه تهديدًا، بل شريكًا في العمل. هذه ليست قصة استبدال. بل هي قصة شراكة. ففي عام 2025، ما يزال المبرمجون يبرمجون. لكن الطريقة التي يفعلون بها ذلك، والسرعة والذكاء والإبداع الذي ينجزون به أعمالهم، تغيّرت بالكامل.

صعود أدوات البرمجة المدعومة بالذكاء الاصطناعي

ليس من المصادفة أن يبدو محرر الشيفرة المفضل لديك وكأنه يقرأ أفكارك. فأدوات البرمجة المعتمدة على الذكاء الاصطناعي أصبحت في كل مكان، وأثبتت فعاليتها بشكل لافت.

من مساعدين إلى شركاء في كتابة الكود

عندما أُطلق GitHub Copilot لأول مرة، لم يكن كثيرون متأكدين مما يمكن توقعه. هل يمكنه حقًا كتابة كود صالح للاستخدام؟ أم سيكون مجرد أداة مسلية لا أكثر؟ اليوم تغيّر المشهد تمامًا. فقد انتقلت أدوات مثل Copilot وAmazon CodeWhisperer وTabnine من كونها مفيدة إلى كونها أساسية. وقد دُرّبت هذه الأدوات على ملايين مستودعات الشيفرة ومحادثات المطورين، فهي لا تقترح فقط السطر التالي من الكود، بل تفهم المنطق الكامن خلفه.

تخيل مطورًا يعمل بمفرده في جاكرتا على تطبيق توصيل. باستخدام Copilot داخل VS Code، يمكنه بناء منطق الخادم الخلفي وإعداد واجهات برمجة التطبيقات في نصف الوقت المعتاد. ومع ذلك، من الضروري إدراك أن هذه الأدوات لا تُغني عن المعرفة الأساسية بالبرمجة. فقد يقترح الذكاء الاصطناعي حلًا يعمل فعليًا، لكن يبقى عليك التأكد من أنه آمن وفعّال وخالٍ من الأخطاء. يحتاج المطورون إلى فهم سبب نجاح أسلوب معين، أو متى يمكن أن يحمل الحل الذي يولده الذكاء الاصطناعي مخاطر خفية. وكما هو الحال مع أي مطور خبير، يجب أن تكون قادرًا على مراجعة مخرجات الذكاء الاصطناعي والتحقق منها وتعديلها وفق السياق.

مدمج مباشرة داخل بيئة التطوير

بفضل نماذج OpenAI مثل GPT-4 ثم GPT-4o، لم يعد الذكاء الاصطناعي يقف على الهامش. بل أصبح مدمجًا في بيئات التطوير مثل VS Code وJetBrains، إضافة إلى أدوات تعمل عبر المتصفح. تكتب تعليقًا فيحوّله إلى دالة. تلصق خطأ برمجيًا فيقترح إصلاحًا. تطلب تحسين الأداء فيعيد كتابة الحلقة البرمجية.

حتى البرمجيات المتقدمة، مثل مولدات الصوت المعتمدة على الذكاء الاصطناعي، باتت تُدمج داخل أدوات التطوير، ما يسمح للمطورين بالتحدث بدلًا من الكتابة. وقد بدأ مطورون بالفعل بإنشاء تطبيقات بسيطة، مثل تطبيقات المهام اليومية، فقط عبر إعطاء أوامر صوتية من خلال أدوات ذكاء اصطناعي مدمجة في بيئات التطوير. لم يعد الأمر مجرد إضافة أنيقة، بل أصبح معيارًا جديدًا.

الجميع يستخدمه

ما بدأ مع قلة من المستخدمين الأوائل أصبح اليوم تيارًا سائدًا. المستقلون، والشركات الصغيرة، والمؤسسات العالمية، جميعهم يطوّرون أسرع بفضل الذكاء الاصطناعي. تستخدمه الشركات الناشئة لإطلاق نماذج أولية بسرعة، وتستعين به المؤسسات لإعادة هيكلة الشيفرات القديمة، ويعتمد عليه مختصو الأمن السيبراني لاكتشاف البرمجيات الخبيثة وتعزيز الحماية الرقمية وأتمتة الاستجابة للتهديدات.

لكن استخدام الأداة وحده لا يكفي. فكمطور، خاصة في بداياتك، عليك أن تتعلم كيف تفسر الشيفرة التي ينتجها الذكاء الاصطناعي. قد يكتب كودًا يعمل، لكن إن لم تفهم منطقه وتأثيراته، فلن تستطيع ضمان صحته أو أمانه. وهنا تصبح المعرفة الأساسية بالبرمجة هي مصدر قوتك الحقيقي.

فقد تمكن أحد الفرق مؤخرًا من ترحيل قاعدة شيفرة بلغة Java يعود عمرها إلى عشر سنوات بمساعدة Copilot، ما أسفر عن منطق أوضح وأكثر أمانًا دون الحاجة إلى إعادة كتابة شاملة.

ويبرز اتجاه جديد آخر يتمثل في التقاء الذكاء الاصطناعي مع رموز QR، حيث يستخدم المطورون الذكاء الاصطناعي لإنشاء رموز QR ديناميكية وذكية تتكيف مع سلوك المستخدم أو موقعه. وتُدمج هذه الرموز في التطبيقات لتسهيل إدخال المستخدمين الجدد، أو تقديم محتوى متعدد اللغات، أو إطلاق عروض ترويجية متغيرة—وكل ذلك مع الحد الأدنى من البرمجة اليدوية بفضل الذكاء الاصطناعي.

كيف يُحوّل الذكاء الاصطناعي عملية البرمجة (خطوة بخطوة)

لطالما كانت البرمجة مزيجًا من المنطق والإبداع والبنية المنظمة. الذكاء الاصطناعي لا يغيّر هذه العناصر، بل يسرّع الأجزاء المعقّدة والمربكة، ويضيف طبقة جديدة من الرؤية والتحليل. لنستعرض كيف أصبح الذكاء الاصطناعي جزءًا من كامل عملية إنشاء البرمجيات.

من الفكرة إلى الشيفرة

لديك فكرة أولية—قد تكون تطبيقًا للطقس، أو سكربتًا ينشئ تقارير تلقائيًا. في السابق، كنت تكتب المواصفات ثم تبدأ ببطء في تحويل أفكارك إلى بنية برمجية منظمة.

أما اليوم؟ تكتب ببساطة: “Build a weather app using OpenWeatherMap API with hourly forecast.” في ثوانٍ، ينشئ الذكاء الاصطناعي الهيكل الأساسي—الدوال واستدعاءات واجهة البرمجة—بسرعة مذهلة.

لكن هنا تكمن النقطة المهمة: رغم قدرة الذكاء الاصطناعي على إنشاء البنية الأساسية بسرعة، مثل إعداد استدعاءات الـ API وجلب البيانات وترتيب عناصر واجهة بسيطة، إلا أنه لا يتحقق دائمًا مما إذا كان مفتاح الـ API مخزنًا بشكل آمن، أو ما إذا كانت معالجة الأخطاء قوية، أو ما إذا كانت الواجهة تراعي معايير الوصول.

كمطوّر، لا يزال عليك مراجعة المنطق، وتنقية المدخلات، والتعامل مع الحالات الاستثنائية مثل فشل استجابة الـ API، وضمان أن يكون التطبيق آمنًا وفعّالًا. الذكاء الاصطناعي يتولى المهام الروتينية، لكن المسؤولية تبقى عليك.

الإكمال التلقائي والبرمجة الثنائية

لم يعد الإكمال التلقائي مقتصرًا على إغلاق الأقواس. بل أصبح يشمل اقتراح دوال كاملة، وخطوات منطقية تالية، وحتى تعليقات مضمّنة داخل الشيفرة. مع الذكاء الاصطناعي، يبدو الأمر وكأنك تبرمج مع شريك لا يتعب أبدًا. تكتب بضعة أسطر، فيكمل هو الكتلة التالية. تعدّلها، فيتكيّف معها.

مطوّر واجهات أمامية يعمل عن بُعد يمكنه البرمجة جنبًا إلى جنب مع GPT-4، سطرًا بسطر، كما لو كانت برمجة ثنائية، ولكن بصبر غير محدود.

مثال على طلب (Prompt): “Using React and Tailwind CSS, create a responsive navigation bar with a logo on the left and links on the right. The navbar should turn into a hamburger menu on mobile.”

وهذه هي اجابة الذكاء الاصطناعي:

import React, { useState } from "react";

export default function Navbar() {

  const [open, setOpen] = useState(false);

  return (

    <nav className="bg-white shadow-md">

      <div className="max-w-7xl mx-auto px-4 flex justify-between items-center h-16">

        <div className="text-xl font-bold">MyLogo</div>

        <div className="hidden md:flex space-x-6">

          <a href="#">Home</a>

          <a href="#">About</a>

          <a href="#">Contact</a>

        </div>

        <button

          className="md:hidden"

          onClick={() => setOpen(!open)}
        >

          ☰

        </button>

      </div>

      {open && (

        <div className="md:hidden px-4 pb-4">

          <a href="#">Home</a>

          <a href="#">About</a>

          <a href="#">Contact</a>

        </div>

      )}

    </nav>
  );
}

ما الجيد في هذا المثال:

• مثال واضح ويعمل فعليًا
• يستخدم أدوات Tailwind لتنسيق سريع
• يوضّح السلوك التفاعلي مع اختلاف حجم الشاشة دون مكتبات إضافية

ما الذي يمكن تحسينه:

• لا يحتوي على ميزات وصول مثل خصائص aria.
• أيقونة القائمة عبارة عن نص بسيط بدل SVG أو مكوّن أيقونات.
• لا توجد حركة انتقال (Animation) عند فتح وإغلاق القائمة.

إن كتابة طلب واضح ومحدد تمنح الذكاء الاصطناعي تعليمات دقيقة (الإطار المستخدم، أداة التنسيق، السلوك المطلوب). وكلما كنت أكثر تحديدًا، اقتربت النتيجة من الهدف الذي تريده. ومع ذلك، يبقى عليك مراجعة الشيفرة الناتجة للتأكد من اتباع أفضل الممارسات ومعايير الوصول. ومع إدراكك لهذه الجوانب، يمكنك التعاون مع الذكاء الاصطناعي لتحسين الكود الذي يولّده.

وكما يتضح، لا يكفي الاعتماد على الإكمال التلقائي دون رقابة. لا بد أن تفهم ما الذي يُكمله الذكاء الاصطناعي. لماذا يعمل هذا الكود؟ هل هو أفضل حل؟ هل يمكن أن يحتوي على ثغرة أمنية؟ ينبغي على المبتدئين أن يتعاملوا مع اقتراحات الذكاء الاصطناعي بوصفها فرصًا للتعلّم، لا اختصارات لتجاوز التفكير.

مراجعة الشيفرة وتصحيح الأخطاء

هل سئمت من التحديق في سجلات الأخطاء؟ الذكاء الاصطناعي بات اليوم يقرأها نيابةً عنك ويشرحها بلغة بسيطة وواضحة. تُدخل رسالة الخطأ، فيخبرك بما المشكلة، وكيف يمكن إصلاحها، بل ويقدّم أمثلة توضيحية.

أصبح المطورون اليوم يستخدمون أدوات مثل ChatGPT لتصحيح الشيفرة فورًا، وذلك بمجرد لصق الجزء الذي يحتوي على الخطأ وسؤال الأداة عمّا هو الخلل. لا حاجة بعد الآن لانتظار زميل في الفريق أو قضاء ساعات في تصفية السجلات.

مثال على طلب (Prompt): “Here’s my Python code. It’s supposed to read a JSON file and print the ‘name’ field, but I’m getting a TypeError: string indices must be integers. Can you find the bug and fix it?”

import json

with open('data.json', 'r') as f:

    data = f.read()

print(data['name'])

إجابة الذكاء الاصطناعي:

يحدث الخطأ لأن استخدام json.load() أو json.loads() ضروري لتحويل سلسلة JSON النصية إلى قاموس (dictionary). حاليًا، أنت تتعامل مع نص عادي، ولذلك يؤدي استخدام المفتاح 'name' إلى ظهور خطأ TypeError.

إليك الشيفرة المصححة:

import json

with open('data.json', 'r') as f:

    data = json.load(f)

print(data['name'])

ما الجيد في هذا المثال:

• يشرح الذكاء الاصطناعي سبب حدوث الخطأ، وليس فقط طريقة إصلاحه
• يقدّم نسخة مصححة تعمل فعليًا
• يستخدم الطريقة الصحيحة لتحليل بيانات JSON

ما الذي يمكن تحسينه:

• لا يوجد اقتراح لإضافة معالجة للأخطاء (مثل عدم وجود الملف أو غياب المفتاح المطلوب)
• لا يتحقق مما إذا كان المفتاح 'name' موجودًا قبل الوصول إليه

وهنا نلاحظ أن الطلب الواضح والغني بالسياق—الذي يتضمن الشيفرة ورسالة الخطأ—يسمح للذكاء الاصطناعي بتقديم مساعدة دقيقة ومحددة. ومع ذلك، حتى بعد الحصول على إصلاح جيد، يبقى من الضروري مراجعة الحالات الاستثنائية وأفضل الممارسات.

إعادة هيكلة الشيفرة وتحسين الأداء

التعامل مع الشيفرات القديمة غالبًا ما يكون مهمة صعبة، لكن الذكاء الاصطناعي جعلها أسهل. تطلب منه: “optimize for performance”، فيعيد كتابة الحلقات، ويطبّق أنماطًا أفضل، ويزيل الشيفرة غير المستخدمة.

تساعد أدوات الذكاء الاصطناعي المطورين اليوم على اكتشاف مشكلات الأداء مثل الحلقات المكررة أو المنطق غير الفعّال، دون الحاجة إلى إعادة كتابة يدوية مرهقة.

مثال على طلب (Prompt): “Here’s my Python code for summing a list. Can you optimize it for performance and readability?”

total = 0

for i in range(len(numbers)):

    total = total + numbers[i]

print(total)

إجابة الذكاء الاصطناعي:

الشيفرة الحالية تستخدم حلقة تعتمد على الفهارس دون حاجة. في Python، يُعد استخدام الدالة المدمجة sum() أكثر كفاءة واختصارًا.

print(sum(numbers))

ما الجيد في هذا المثال:

• استبدل حلقة مطوّلة بدالة مدمجة عالية الكفاءة
• حسّن قابلية القراءة بشكل كبير
• قلّل من احتمال إدخال أخطاء أثناء إعادة الهيكلة

ما الذي يمكن تحسينه:

• لم يتحقق الذكاء الاصطناعي من أن القائمة تحتوي فعلًا على قيم رقمية
• لم يقدّم مقارنة أداء (benchmark) لإظهار الفرق

كلما كان طلبك للتحسين أكثر تحديدًا (مثل: “تحسين الأداء دون التضحية بقابلية القراءة”)، تمكن الذكاء الاصطناعي من تحقيق توازن أفضل بين السرعة وسهولة الصيانة. فإعادة الهيكلة الجيدة ليست أسرع فحسب، بل أكثر أمانًا وأسهل فهمًا.

التعلّم وتسريع اكتساب المهارات

في الماضي، كان تعلّم البرمجة يعني قضاء ساعات طويلة في البحث على Stack Overflow. اليوم تغيّر هذا الواقع. أصبحت تسأل الذكاء الاصطناعي: “لماذا هذا السطر يسبب مشكلة؟” فيجيبك فورًا، مع فهم للسياق ودقة في الشرح.

إذا كنت مطورًا مبتدئًا، يمكنك تعلّم JavaScript غير المتزامن من خلال متابعة اقتراحات Copilot. ومع وجود أداة ذكاء اصطناعي إلى جانبك، يمكنك إكمال الحلقات، تصحيح الأخطاء، والحصول على شرح فوري لما تفعله الشيفرة. يصبح الذكاء الاصطناعي أشبه بمعلّم خاص—يقترح حلولًا، يشرح الأسباب، ويساعدك على فهم المفاهيم البرمجية أثناء التطبيق العملي.

مثال على طلب (Prompt): “Can you explain what async and await do in JavaScript and show me an example of fetching data from an API using them?”

إجابة الذكاء الاصطناعي:

async function getUserData() {
  try {
    const response = await fetch('https://api.example.com/users/1');
    const data = await response.json();
    console.log(data);
  } catch (error) {
    console.error('Error fetching data:', error);
  }
}

getUserData();

ما الجيد في هذا المثال:

• شرح واضح قبل عرض الشيفرة
• مثال واقعي يتضمن معالجة للأخطاء
• يجمع بين الفهم النظري والتطبيق العملي

ما الذي يمكن تحسينه:

• يمكن إضافة مقارنة مع أسلوب .then() التقليدي لتعميق الفهم
• لم يُذكر توافق المتصفحات أو الحاجة إلى polyfills في البيئات القديمة

في التعلّم، تُعد الطلبات التي تجمع بين المفهوم والمثال هي الأفضل، لأنها تساعد الذكاء الاصطناعي على تقديم شرح راسخ وشيفرة يمكنك تجربتها مباشرة، مما يسرّع الفهم والتطبيق معًا.

الذكاء الاصطناعي ومنصات No-Code / Low-Code

طمس الذكاء الاصطناعي أيضًا الحدود بين المطورين وغير المطورين. فبات بإمكان غير المتخصصين فهم متطلبات الموقع وبنائه بالاستعانة بالذكاء الاصطناعي. تكتب طلبًا وفق احتياجاتك، تستخدم النتيجة، وتمضي قدمًا. تعتمد أدوات مثل Bubble وGlide وWebflow اليوم على الأوامر النصية المدعومة بالذكاء الاصطناعي. يصف المستخدم ما يريد، فيبني الذكاء الاصطناعي سير العمل، ويُنشئ المنطق، ويربط مصادر البيانات.

لكن هذا لا يعني أن الذكاء الاصطناعي يلغي الحاجة إلى مطور خبير—خصوصًا عند بناء تطبيق آمن، قابل للوصول، وجاهز للإنتاج. فالذكاء الاصطناعي قد يولّد نماذج أولية أو مكونات تعمل، لكنه لا يراعي دائمًا تحسين الأداء، أو خصوصية البيانات، أو أفضل ممارسات تجربة المستخدم. هذه الجوانب لا تزال تتطلب حكمًا بشريًا وخبرة تقنية.

مثال على زر “العودة إلى الأعلى” يمكن دمجه في أي موقع:

مثال على طلب (Prompt): “Create a simple HTML, CSS, and JavaScript snippet that displays a “Back to Top” button when the user scrolls down, and smoothly scrolls to the top of the page when clicked.”

إجابة الذكاء الاصطناعي:

<!-- HTML -->

<button id="backToTop">⬆ Back to Top</button>

<!-- CSS -->

<style>

  #backToTop {

    display: none;

    position: fixed;

    bottom: 40px;

    right: 40px;

    padding: 10px 15px;

    font-size: 14px;

    background-color: #333;

    color: white;

    border: none;

    border-radius: 4px;

    cursor: pointer;

    z-index: 1000;

  }

</style>

<!-- JavaScript -->

<script>

  const btn = document.getElementById("backToTop");

  window.onscroll = () => {

    if (document.body.scrollTop > 200 || document.documentElement.scrollTop > 200) {

      btn.style.display = "block";

    } else {

      btn.style.display = "none";

    }

  };
  btn.onclick = () => {

    window.scrollTo({ top: 0, behavior: 'smooth' });
  };
</script>

ما الجيد في هذا المثال:

• شيفرة نظيفة وبسيطة وسهلة الدمج
• تمرير سلس يحسّن تجربة المستخدم
• يعمل دون مكتبات خارجية، مما يقلل وقت التحميل
• تموضع الزر يضمن ظهوره عند الحاجة

ما الذي يمكن تحسينه:

• لا توجد خصائص وصول (aria-label) لقارئات الشاشة
• لا توجد أنماط hover أو focus لتحسين التفاعل
• لا يوجد debounce لمستمع التمرير، ما قد يؤثر قليلًا على الأداء
• الألوان والمواقع ثابتة، ما يقلل المرونة دون تعديل CSS

الطلب كان واضحًا ومحددًا، لذلك قدّم الذكاء الاصطناعي حلًا عمليًا وبسيطًا. لكن النسخة الجاهزة للإنتاج يجب أن تراعي الوصول، والأداء، وتحسينات تجربة المستخدم.

التعاون وأتمتة سير العمل

لم يعد الذكاء الاصطناعي يلامس الشيفرة فقط، بل أصبح يمتد ليشمل دورة تطوير البرمجيات كاملة. والأتمتة ليست سوى جانب واحد مما بات قادرًا على إنجازه.

أصبح الذكاء الاصطناعي يولّد حالات الاختبار تلقائيًا، ويزامن التوثيق، وينشئ سجلات التغييرات (changelogs) من رسائل الالتزام (commits)، بل ويقترح مهام السباقات (sprints) استنادًا إلى طلبات الدمج الجديدة (PRs). ويمكنه أيضًا تحويل متطلبات المستخدمين إلى عروض تقديمية جاهزة، تُنشأ بالذكاء الاصطناعي لعرضها مباشرة على أصحاب المصلحة.

مثال على طلب (Prompt): “From these Git commit messages, generate a release changelog in markdown format for version 2.1. Make it clean and easy to read for non-technical stakeholders.”

fix: corrected API timeout issue in user login  

feat: added dark mode support for dashboard  

chore: updated dependencies to latest versions  

feat: integrated payment gateway with PayPal support

إجابة الذكاء الاصطناعي:

## 🚀 Version 2.1 Release Notes

### New Features

- Added dark mode support for the dashboard.  

- Integrated payment gateway with PayPal support.  

### Fixes

- Resolved API timeout issue during user login.  

### Maintenance

- Updated dependencies to the latest versions for improved stability.

ما الجيد في هذا المثال:

• مخرجات نظيفة ومنظمة وسهلة الفهم لغير التقنيين
• تصنيف التغييرات ضمن فئات واضحة
• استخدام Markdown بسيط يسهل مشاركته

ما الذي يمكن تحسينه:

• يمكن إضافة تاريخ الإصدار تلقائيًا
• لا توجد روابط إلى طلبات الدمج أو التذاكر المرتبطة لمزيد من السياق

في أتمتة سير العمل، تعمل الطلبات بأفضل صورة عندما تُحدَّد بوضوح صيغة الإدخال، وأسلوب الإخراج، والفئة المستهدفة. وهذا يضمن أن ينتج الذكاء الاصطناعي مخرجات دقيقة وجاهزة للعرض دون الحاجة إلى تعديلات إضافية.

تعتمد كل بيئة عمل اليوم—سواء كانت شركة ناشئة صغيرة أو شركة تقنية عملاقة—على الأتمتة. فالمحادثات، والمتابعات، والتسويق القائم على الأداء، جميعها باتت مؤتمتة.

الآثار المترتبة: الإنتاجية، الإبداع، والمخاطر

نعم، الأمور تسير بوتيرة أسرع. لكن هذه السرعة تجلب معها تطورات وتحديات جديدة.

طفرة الإنتاجية

أصبح المطورون يطلقون الميزات أسرع من أي وقت مضى. تشير بعض التقارير إلى زيادة تتراوح بين ضعفين وثلاثة أضعاف في سرعة طرح الميزات. وأصبحت إصلاحات الأخطاء التي كانت تستغرق أيامًا تُنجز خلال ساعات.

ولا يقتصر الأمر على السرعة فقط، بل يتعلق بالحفاظ على حالة التركيز. فعندما يتولى الذكاء الاصطناعي المهام المملة، يتوفر لدى المطورين وقت أكبر للتصميم العميق ومعالجة المشكلات الأكبر.

الإبداع في شكل جديد

لكن هنا تكمن المعضلة: عندما يتكفل الذكاء الاصطناعي بالعمل الشاق، يصبح من السهل الانزلاق إلى وضعية “العمل الآلي”. وهناك خطر من أن يتوقف المطورون عن التفكير بعمق في البنية أو الخوارزميات. فالاعتماد المفرط على اقتراحات الذكاء الاصطناعي قد يؤدي إلى فهم سطحي.

في عام 2025، لا يقتصر دور أفضل المطورين على كتابة الشيفرة، بل على توجيه ما يبنيه الذكاء الاصطناعي. وهنا ينتقل الإبداع من التنفيذ إلى التوجيه.

الهواجس الأخلاقية

يمكن للشيفرة التي يولدها الذكاء الاصطناعي أن تثير تساؤلات أخلاقية:

• الانتحال: إذا كان الذكاء الاصطناعي مدرّبًا على شيفرات محمية بحقوق نشر، فأين الحد الفاصل؟
• التحيّز: قد تقترح بعض الأدوات أنماطًا غير آمنة أو منطقًا متحيزًا.
• الثقة المفرطة: مجرد أن الذكاء الاصطناعي كتب الشيفرة لا يعني أنها صحيحة.

في كثير من الأحيان، تنتج أدوات الذكاء الاصطناعي منطقًا أو شيفرة غير صحيحة. وغالبًا ما يشير ChatGPT إلى أنه “لا يشعر بالقدرة على توليد شيفرة طويلة”. وفي بعض الحالات، قد يتوقف عن توليد شيفرات كاملة الطول، إما بسبب قيود داخلية، أو حدود عدد الرموز، أو طلبات غير دقيقة، ما يؤدي إلى مخرجات جزئية أو غير صالحة للاستخدام. وأحيانًا لا تعمل الشيفرة ببساطة، وهنا تكمن المشكلة.

لذلك، يجب على المطورين التحلي بالحرص في مراجعة الشيفرة واختبارها وتحمل المسؤولية الكاملة عمّا يكتبونه. الذكاء الاصطناعي سريع، لكنه ليس معصومًا من الخطأ.

الوظائف تتغير

لا، لم يقضِ الذكاء الاصطناعي على وظائف المطورين. لكن الوصف الوظيفي نفسه يتغير. في عام 2025، لم يعد “مهندس الأوامر (Prompt Engineer)” مجرد صيحة عابرة، بل مهارة حقيقية. إن معرفة كيفية إعطاء التعليمات الصحيحة—ماذا تقول، وكيف تقوله، ومتى—أصبحت جزءًا أساسيًا من عمل المطور الحديث.

كما بدأت تظهر أدوار جديدة: مدربو الذكاء الاصطناعي، منسّقو الشيفرات، ومتخصصو التكامل. إن الذكاء الاصطناعي يغيّر البرمجة، لكنه لا يستبدل المبرمجين. مستقبل الذكاء الاصطناعي يعيد تشكيل طريقة عملنا، وما نركز عليه، وكيف نحل المشكلات.

لقد بدأ التحول: من كتابة كل سطر يدويًا إلى توجيه أدوات ذكية، ومن تصحيح الأخطاء بشكل أعمى إلى اكتشافها بوضوح، ومن المهام المتكررة إلى التفكير على مستوى أعلى. لسنا في عصر هيمنة الذكاء الاصطناعي، بل في عصر الشراكة مع الذكاء الاصطناعي.

وماذا بعد؟

توقّع نماذج لغوية مخصصة لكل قاعدة شيفرة، وأطر عمل “مولودة مع الذكاء الاصطناعي” تولّد تطبيقات جاهزة للإنتاج انطلاقًا من مخططات أولية، وضوابط مدمجة تضمن الجودة والأمان افتراضيًا.

المستقبل ليس في كتابة شيفرة أقل، بل في كتابة شيفرة أفضل—بأدوات أفضل، ومساعدين أذكى، وتغذية راجعة أسرع. هذا ليس خيالًا علميًا. هذا هو عام 2025.

المصدر: FreeCodeCamp