مثل العديد منكم، أجرينا الكثير من المحادثات حول الذكاء الاصطناعي ومستقبل الويب. هناك الكثير من المعلومات، ومن الصعب معرفة ما نحتاج إليه بالضبط كمطوّري ويب.
بما أنّ الويب أكبر بكثير من فريقنا، أردنا أن نعرف رأيك في الذكاء الاصطناعي، وما تأمل في تعلّمه، وما تريد فعله باستخدام هذه التكنولوجيات الناشئة. بهذه الطريقة، يمكننا أن نقدّم لك أفضل محتوى يساعدك في التميّز عن الآخرين.
خلال الأشهر القليلة الماضية، تحدّثنا مع مطوّري الويب لفهم المشهد وكيفية تفكيرهم بشأن الذكاء الاصطناعي. بالطبع، لا يمكننا التحدث مع الجميع حول كل شيء. أجرينا مجموعة صغيرة من المحادثات مع مطوّري الويب، بما في ذلك خبراء التطوير في Google، وركّزنا على كيفية استخدام المطوّرين للذكاء الاصطناعي في تقديم ميزات موجّهة للمستخدمين وزيادة الإنتاجية في سير عملهم اليومي.
نعتقد أنّ ما تعلّمناه قد يكون قابلاً للتطبيق على نطاق واسع على المستخدمين الآخرين على الويب. واعتقدنا أنّ المنتدى قد يكون مهتمًا بمعرفة ما تعلّمناه.
استندنا إلى هذه الملاحظات، بالإضافة إلى أبحاث أخرى حول بيئة مطوّري الويب، لإنشاء مجموعة أدوات الذكاء الاصطناعي الجديدة. في هذه المجموعة، ستجد نظرة عامة موجّهة إلى مطوّري الويب، ودروسًا تطبيقية حول الترميز، وعروضًا توضيحية، ومراجع أخرى حول أدوات ونماذج الذكاء الاصطناعي على الويب.
وهذه التحسينات ما هي إلا مجرّد بداية. سيصلك المزيد من الأخبار من فريقنا خلال الأشهر المقبلة.
تحسين الإنتاجية باستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي
لاحظنا أنّ مطوّري الويب يريدون الاستفادة من الذكاء الاصطناعي التوليدي لزيادة إنتاجيتهم والتفاعل مع روبوتات الدردشة من أجل تعلُّم تقنيات جديدة أو البحث عن إجابات لأسئلتهم حول تطوير الويب.
المطوّرون الذين تحدّثنا معهم يستخدمون الذكاء الاصطناعي في سير عملهم اليومي، سواء في المشاريع التجارية أو الشخصية، أو يعرفون شخصًا يستخدمه.
إنشاء الرموز البرمجية
لقد تبيّن لنا من خلال ملاحظاتك أنّ أدوات إنشاء الرموز البرمجية، مثل Gemini وCopilot، تُعدّ رائعة لإجراء اختبارات الوحدات القياسية، ولإكمال الكتابة تلقائيًا بشكل أساسي (عندما تعرف ما تريد كتابته، ولكنك تحتاج فقط إلى كتابته)، ولإنشاء وظائف أبسط لا تتطلّب معرفة واسعة بقاعدة الرموز البرمجية. وعادةً ما تكون هذه الأدوات أقل فائدة عند كتابة رموز وخوارزميات أكثر تعقيدًا تتطلّب سياقًا واسعًا لمشروع معيّن.
أشار بعض المطوّرين الأكثر خبرة إلى قلقهم بشأن جودة قواعد التعليمات البرمجية على المدى الطويل، بما في ذلك المشاكل المتعلقة بتكرار التعليمات البرمجية وإمكانية صيانتها على المدى الطويل. أعرب البعض عن قلقهم من أنّ أعضاء الفريق الأقل خبرة قد لا يرصدون الأخطاء أو لا يعرفون كيفية التحقّق بدقة من الرمز الذي تنتجه أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي.
أشار المطوّرون أيضًا إلى أنّ حالات الاستخدام التي تتطلّب معرفة بمجال معيّن، مثل كتابة مكونات يمكن الوصول إليها، لم يتم بعد استيعابها بشكل صحيح من خلال أدوات إنشاء الرموز البرمجية التي جرّبوها.
التعلم باستخدام النماذج اللغوية الكبيرة
لقد لاحظنا أنّ العديد من المطوّرين يستخدمون ChatGPT وGemini للتعرّف على مفاهيم تطوير البرامج، مثل الطلب من نموذج لغوي كبير (LLM) شرح طريقة عمل خوارزمية ترتيب، أو التعرّف على لغات برمجة مختلفة، أو سدّ الثغرات المعرفية.
تعتقد أنّ النماذج اللغوية الكبيرة تقدّم تجربة رائعة بسبب التفاعل السريع بين الأسئلة والأجوبة، ولأنّ الذكاء الاصطناعي لن ينتقد الأسئلة المطروحة، بل سيقدّم الإجابة المطلوبة فقط.
مرة أخرى، هناك قلق بشأن المطوّرين المبتدئين، إذ إنّ الحد الأدنى من المعرفة ضروري لرصد الحالات التي يقدّم فيها النموذج معلومات غير صحيحة.
حماية الملكية الفكرية كأحد اهتمامات النشاط التجاري
أشار العديد من المطوّرين الذين تحدّثنا معهم إلى أنّ شركاتهم لم تضع بعد سياسات بشأن استخدام المطوّرين للذكاء الاصطناعي التوليدي من أجل زيادة إنتاجيتهم. غالبًا ما يكون استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي ناتجًا عن تجربة المطوّرين لها.
"لا تفهم شركتي بشكل عام ما يعنيه الذكاء الاصطناعي، لذا لا تضع السياسات المناسبة".
ومع ذلك، تميل المؤسسات التي لديها سياسة إلى عدم تشجيع الاستخدام، وذلك بسبب المخاوف بشأن تسريب الملكية الفكرية للشركة إلى جهات خارجية. وقد تم تغيير هذه السياسات في بعض الحالات بعد التواصل مباشرةً مع الشركات التي توفّر هذه الأدوات لفهم كيفية استخدام البيانات والمخاطر المحتملة.
من خلال حسابات المؤسسات والشراكات المخصّصة لضمان حماية البيانات، من المرجّح أن تشجّع المؤسسات المطوّرين على استخدامها.
الذكاء الاصطناعي التوليدي لميزات المنتجات المخصّصة للمستخدمين
من ناحية المنتج، لم يكن مفاجئًا لنا أنّه عندما طلبنا من المحادثة أن تتضمّن المصطلح "الذكاء الاصطناعي / تعلّم الآلة"، كان الردّ يركّز غالبًا على الذكاء الاصطناعي التوليدي. يهتم المطوّرون بمعرفة كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي لتحسين تجربة المستخدمين، ولكنّهم غير متأكّدين من شكل هذه التجارب والأدوات المتاحة لتقديمها في مرحلة الإنتاج.
بالنسبة إلى المطوّرين الذين أدمجوا ميزات الذكاء الاصطناعي التوليدي في منتجاتهم أو يعملون على ذلك، فإنّ الاستخدام الأكثر شيوعًا هو الاستعانة بالذكاء الاصطناعي التوليدي للإجابة عن أسئلة المستخدمين من خلال روبوتات الدردشة أو الواجهات المخصّصة.
كانت جودة النتائج هي أهم ما أشرت إليه في ملاحظاتك. على وجه الخصوص، يأمل المطوّرون في ضمان دقة الردود ويهدفون إلى منع النموذج اللغوي الكبير من إنشاء محتوى غير ذي صلة بالهدف المنشود. وينطبق ذلك بشكل خاص عندما تكون نتائج النموذج اللغوي الكبير موجّهة مباشرةً إلى المستخدمين، مثل روبوت الدردشة.
"إنّ العروض التوضيحية التي تستخدم الذكاء الاصطناعي رائعة. في كل مرة أقدّم فيها عرضًا توضيحيًا لمشروعي، تكون النتيجة مختلفة تمامًا".
تبذل جهدًا كبيرًا في إنشاء مجموعات اختبار للتحقّق من صحة نتائج الذكاء الاصطناعي التوليدي لمجموعة متنوعة من الطلبات، ولكن لا توجد طريقة واضحة ومحدّدة لاختبار الردود أو مراقبتها. معظم أعمال التقييم تتم يدويًا. يواجه العديد من المطوّرين صعوبة في التعامل مع النتائج غير الحتمية. ولم نتمكّن بعد من إنشاء أنظمة تتوافق مع هذه اللغات.
تُعد تكلفة تشغيل نموذج الذكاء الاصطناعي التوليدي أيضًا من الاعتبارات المهمة، ويقيّم المطوّرون التكلفة بعناية مقارنةً بالفوائد التي يحققها للمستخدمين.
النماذج العادية مقابل النماذج المخصّصة
في معظم الحالات، كان المطوّرون الذين تحدّثنا إليهم يعتمدون على نماذج جاهزة وواجهات برمجة تطبيقات. يؤدي ذلك إلى تحسين الوقت اللازم لطرح المنتج في السوق واستخدام وقت المهندسين ومعرفتهم، وكلاهما كانا محدودَين.
"أريد البقاء في مجال تطوير الويب. لا أريد أن أصبح مهندسًا في مجال تعلُّم الآلة".
مع أنّ المطوّرين على دراية بالتقنيات المتقدّمة، مثل استرجاع المعلومات وتعزيزها وإنشائها (RAG) والضبط الدقيق، ويرون قيمتها المحتملة، إلا أنّهم يفضّلون التركيز على جانب تطوير الويب في عملهم. في النهاية، أنت تفضّل استخدام الأدوات التلقائية أو الاعتماد على فِرق أخرى لإنتاج نماذج محسّنة لحالات الاستخدام الخاصة بها.
المخاوف المتعلقة بالخصوصية والأمان
كانت الخصوصية والأمان من أهم المخاوف، خاصةً في المجالات التي تتطلّب معايير صارمة للبيانات، مثل المجال الطبي. قد يكون الذكاء الاصطناعي على الجهاز فقط هو الحل الأمثل لمعالجة حالات الاستخدام هذه، ولكن لا يزال هذا المجال غير مستكشَف إلى حد كبير.
يُعدّ عرض بيانات المستخدمين على المزيد من الجهات الخارجية باستخدام واجهات برمجة التطبيقات المستندة إلى السحابة الإلكترونية أمرًا مثيرًا للقلق، ويرى عدد من المطوّرين أهمية استخدام تعلُّم الآلة أو الذكاء الاصطناعي التوليدي على الجهاز فقط للحدّ من المخاطر المحتملة المتعلقة بالخصوصية والأمان.
الذكاء الاصطناعي للمطوّرين على الويب
أصبح الذكاء الاصطناعي في كل مكان ويتطوّر بوتيرة مذهلة. كيف يمكننا البقاء على اطّلاع دائم على آخر التطورات، أو دمج الأدوات والنماذج الحالية، أو التعاون مع مهندسي تعلُّم الآلة لإنشاء نماذج جديدة تناسب احتياجاتنا على أفضل وجه؟
استنادًا إلى ما تعلّمناه منك، نعمل على إعداد إرشادات حول الذكاء الاصطناعي لمطوّري الويب. نسعى إلى مساعدتك في فهم مفاهيم الذكاء الاصطناعي بشكل عام، واكتشاف فرص استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي لزيادة الإنتاجية، واستخدام الذكاء الاصطناعي لتقديم تجارب ممتعة للمستخدمين، وذلك باستخدام الأدوات والنماذج وواجهات برمجة التطبيقات الحالية. ننصحك بمتابعة مجموعة الذكاء الاصطناعي لأنّنا سننشر المزيد من المحتوى فيها.
مع أنّ معظم مطوّري الويب يفضّلون التركيز على مجال خبرتهم (أي تطوير الويب)، نشجّع المهتمين بتعميق معرفتهم على إنشاء الأدوات والنماذج وواجهات برمجة التطبيقات التي يحتاج إليها مطوّرو الويب. نريد أن نعرف رأيك وكيف يمكننا مساعدتك على تحقيق النجاح.
الذكاء الاصطناعي مجال سريع التطور. لذا، سنواصل التفاعل مع المنتدى مع حدوث أي تغييرات، وسنجري المزيد من المحادثات والاستطلاعات. إذا أردت مناقشة هذه المسألة، يمكنك تحديد موعد مع فريقنا.