كشفت دراسة حديثة أن استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي المتقدمة أدى إلى إبطاء المطورين ذوي الخبرة أثناء تعاملهم مع “أكواد” البرمجة الأساسية التي يتقنونها، بدلا من زيادة إنتاجيتهم كما كان متوقعا.
وأجرت منظمة “ميتر” غير الربحية، المتخصصة في أبحاث الذكاء الاصطناعي، دراسة معمقة على مجموعة من المطورين المحترفين هذا العام أثناء استخدامهم لمساعد البرمجة القائم على الذكاء الاصطناعي “كيرسر”، وذلك لاستكمال مهام في مشاريع مفتوحة المصدر مألوفة لديهم.
وكان المطورون يتوقعون قبل بدء الدراسة أن الذكاء الاصطناعي سيسهم في تسريع إنجاز المهام، وقدّروا أن الأداة ستقلل الوقت اللازم لإنجازها بنسبة 24%. حتى بعد إتمام المهام بمساعدة الذكاء الاصطناعي، ظلوا يعتقدون أنهم وفروا 20% من الوقت، إلا أن نتائج الدراسة أظهرت خلاف ذلك، إذ زاد الزمن المطلوب لإنجاز المهام بنسبة 19%.
وأعرب الباحثان الرئيسان في الدراسة، جويل بيكر ونيت راش، عن دهشتهما من النتائج المحققة.
وتتعارض هذه النتائج مع الفكرة السائدة بأن الذكاء الاصطناعي يزيد إنتاجية المهندسين ذوي الخبرة العالية بشكل كبير.
وأثبتت الدراسة أن هذه الأفكار لا تنطبق على حالات تطوير البرمجيات جميعها، حيث أظهرت تحديدا أن المطورين المتمرسين الذين يمتلكون إلماما جيدا بـ”الأكواد” الأساسية واجهوا تباطؤا في الأداء.
وعزى الباحثون ذلك إلى اضطرار المطورين إلى تخصيص وقت إضافي لمراجعة مقترحات نماذج الذكاء الاصطناعي، وتصحيحها.
وقال بيكر: “عندما راجعنا مقاطع الفيديو، لاحظنا أن نماذج الذكاء الاصطناعي قدمت بعض الاقتراحات التي كانت غالبا صحيحة من حيث التوجه العام، لكنها لم تكن بالضبط ما هو مطلوب”.
وأكد الباحثان أنه لا يمكن تعميم هذا التباطؤ على “سيناريوهات” أخرى، مثل المهندسين المبتدئين أو أولئك الذين يتعاملون مع “أكواد” غير مألوفة.
وكالات
