دراسة: أدوات الذكاء الاصطناعي تُبطئ المبرمجين المحترفين
كشفت دراسة جديدة من معهد METR أن أدوات الذكاء الاصطناعي البرمجية قد تُبطئ المطورين ذوي الخبرة، رغم شعورهم بأنها تزيد إنتاجيتهم.
تفاصيل الدراسة
في بحث أجراه معهد أبحاث الذكاء الاصطناعي METR، تم تتبع أداء مطورين متمرسين أثناء استخدامهم أدوات الذكاء الاصطناعي في مهام برمجية حقيقية. النتائج جاءت مفاجئة:
- شملت الدراسة 16 مطوراً من كبار المساهمين في مشاريع مفتوحة المصدر، نفذوا 246 مهمة حقيقية على قواعد بيانات ضخمة تضم أكثر من مليون سطر.
- المطورون توقعوا أن أدوات مثل Cursor Pro ستوفر لهم 24% من وقتهم.
- لكن الواقع أظهر أنهم استغرقوا وقتًا أطول بنسبة 19% عند استخدام مساعدات الذكاء الاصطناعي.
- تمضي نسبة أقل من وقتهم في البرمجة الفعلية، ويقضون وقتاً أطول في:
- كتابة التعليمات للمساعد
- مراجعة الكود المُنتج
- انتظار الردود من الأدوات الذكية
- رغم ذلك، ظل المطورون مقتنعين أن الذكاء الاصطناعي جعلهم أسرع بنسبة 20%، مما يشير إلى وجود فجوة بين الواقع والإحساس بالإنتاجية.
الأهداف المستقبلية لفهم تأثير الذكاء الاصطناعي
تشير الدراسة إلى ضرورة إعادة التفكير في كيفية تقييم أدوات الذكاء الاصطناعي البرمجية من خلال:
- التركيز على سهولة العمل بدلاً من سرعة الإنجاز.
- تحليل جودة الكود الناتج بدلاً من الوقت فقط.
- تحسين واجهات الاستخدام والتفاعلات لتقليل وقت الانتظار والمراجعة.
- تدريب المطورين على استخدام أدوات الذكاء بكفاءة أكبر.
- تطوير نماذج تقييم تعتمد على التحسين المعنوي والتقني معًا.
تظهر نتائج METR أن أدوات الذكاء الاصطناعي قد لا تُسرّع العمل كما هو متوقع، لكنها تجعل تجربة البرمجة أكثر مرونة وسلاسة. الفارق الحقيقي ربما يكمن في كيف نشعر أثناء البرمجة، لا فقط كم ننجز.
