هل يمكن للذكاء الاصطناعي أن يحل محل المبرمجين الآن؟ وإن لم يكن الأمر كذلك، فما الذي ينقصه؟

Question

Accepted Answer

ليس بعد — والفجوة ليست تتعلق بسرعة الكتابة. يولد الذكاء الاصطناعي الحديث **code** بشكل رائع، لكن هندسة البرمجيات تتجاوز بكثير مجرد إنتاج code. ما ينقصه هو **الحكم المحيط بـ code**: تحديد ما يجب بناؤه، لماذا، وما إذا كانت النتيجة صحيحة فعلاً في نظام عالم حقيقي فوضوي.

## ما يفعله الذكاء الاصطناعي بشكل جيد

- **صياغة code** من prompt واضح — الدوال، boilerplate، الأنماط المعروفة.
- **شرح وترجمة** code، واقتراح إصلاحات للأخطاء المكتفية بذاتها.
- **سعة الاستدعاء** — فهو يعرف سطح مكتبات أكثر من أي شخص واحد.

## ما ينقصه لا يزال

- **السياق والحكم في العالم الحقيقي** — لا يمكنه رؤية مستخدميك أو قيودك أو الأسباب الخمسة غير الموثقة لكون النظام بهذه الطريقة.
- **المسؤولية** — عندما يفسد النشر البيانات الساعة 2 صباحاً، يتحمل الإنسان مسؤولية النتيجة. لا يمكن للذكاء الاصطناعي أن يكون في الخدمة أو أن يكون مسؤولاً.
- **حل المتطلبات الغامضة** — المواصفات الحقيقية غامضة ومتناقضة؛ تحويل "اجعل الدفع أسرع" إلى التغيير *الصحيح* هو الوظيفة الفعلية.
- **تصميم على مستوى النظام** — الاختيار بين الاتساق والكمون، أو البناء مقابل الشراء، موازنة التكلفة ومهارة الفريق وأفق خمس سنوات.
- **تصحيح المشاكل الجديدة** — الأعطال التي تمتد عبر الخدمات والبنية والتوقيت، حيث لا توجد إجابة Stack Overflow.
- **التواصل مع المصلحين** — التفاوض على النطاق، والقول بلا، ومحاذاة الناس.

## ما يحدث فعلاً

يُعيد الذكاء الاصطناعي **توزيع** العمل بدلاً من إزالة المهندس. وقت أقل في الكتابة اليدوية للـ code الروتيني، ووقت أكثر في صياغة المشاكل والمراجعة والتحقق. تتحرك الدور لأعلى في المكدس — من صاحب كل سطر إلى مخرج والتحقق من عملية أسرع.

## لماذا يهم هذا

اعتبار "الذكاء الاصطناعي يكتب code" على أنه "الذكاء الاصطناعي يفعل الوظيفة" هو الخطأ الكلاسيكي — فهو يخلط بين أبرز 20% مع الكل. الأجزاء الصعبة والقيمة في الهندسة هي بالضبط الأجزاء التي يكون فيها الذكاء الاصطناعي أضعف: الغموض، المقايضات، المسؤولية، وتصحيح الأخطاء الجديدة. يخبرك فهم هذا أين تستثمر نموك الخاص — ليس في محاولة إملاء الكتابة أسرع من نموذج، بل في الحكم الذي لا يمكنه استبداله.