مثل الكثير منكم، أجرينا محادثات كثيرة حول الذكاء الاصطناعي (AI) ومستقبل الويب. هناك الكثير من التشويش، ومن الصعب أن نعرف ما نحتاج إلى معرفته بالضبط، كمطوّري برامج على الويب.
لقد وصلنا إلى الويب الأكبر بكثير من شبكة الإنترنت، لذا أردنا أن نتعرّف على وجهات نظرك في الذكاء الاصطناعي، وما تأمل أن تتعلّمه، وما تريد فعله باستخدام هذه التكنولوجيات الناشئة. بهذه الطريقة، يمكننا تقديم المحتوى لك بشكل أفضل لكسر هذا الضجّة.
على مدار الأشهر القليلة الماضية، تحدثنا مع الممارسين على الويب لفهم طبيعة المشهد والتفكير في استخدام الذكاء الاصطناعي. بالطبع، لا يمكننا التحدث إلى الجميع عن كل شيء. أجرينا مجموعة صغيرة من المحادثات مع مطوّري برامج الويب، بما في ذلك خبراء التطوير في Google، التي ركّزت فيها على كيفية استخدام المطوّرين للذكاء الاصطناعي لتقديم ميزات موجّهة للمستخدمين وزيادة الإنتاجية في سير عملهم اليومي.
ونعتقد أن ما تعلمناه قد ينطبق على نطاق واسع على أشخاص آخرين على الويب. واعتقدنا أن المجتمع قد يكون مهتمًا بسماع ما تعلمناه.
لقد أخذنا هذه الملاحظات إلى جانب الأبحاث الأخرى حول مجال مطوّري البرامج على الويب لإنشاء مجموعة جديدة للذكاء الاصطناعي (AI). في هذه المجموعة، ستجد نظرة عامة موجَّهة نحو مطوّري الويب، والدروس التطبيقية حول الترميز والعروض التوضيحية، ومصادر أخرى للتفكير في أدوات الذكاء الاصطناعي ونماذجه على الويب.
وهذه التحسينات ما هي إلا مجرّد بداية. سوف ترى المزيد من جانبنا في الأشهر القادمة.
تحسين الإنتاجية باستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي
لاحظنا أنّ مطوّري البرامج على الويب يريدون الاستفادة من الذكاء الاصطناعي التوليدي لزيادة إنتاجيتهم والتفاعل مع برامج الدردشة المبرمَجة لتعلُّم تكنولوجيات جديدة أو البحث عن إجابات لأسئلتهم المتعلّقة بتطوير الويب.
المطورون الذين تحدثنا إليهم إما يستخدمون الذكاء الاصطناعي في سير عملهم اليومي، أو في المشاريع التجارية أو الشخصية، أو يعرفون شخصًا يستخدم الذكاء الاصطناعي.
إنشاء الرموز
لقد عرفنا منك أن أدوات إنشاء التعليمات البرمجية، مثل Gemini وCopilot، رائعة لاختبارات الوحدات القياسية والإكمال التلقائي الأساسي (حيث تعرف ما تكتبه، ولكنك تحتاج فقط إلى كتابته)، والوظائف الأبسط التي لا تتطلب معرفة موسّعة بقاعدة التعليمات البرمجية. تميل هذه الأدوات إلى أن تكون أقل فائدة عندما يتعلق الأمر بكتابة رموز خوارزمية ودوال أكثر تعقيدًا وتتطلب سياقًا واسعًا لمشروع معين.
أشار عدد أكبر من كبار المطوّرين إلى قلق بشأن جودة قواعد الرموز البرمجية على المدى الطويل، بما في ذلك المشاكل المتعلّقة بتكرار الرموز وقابلية صيانتها على المدى الطويل. كان البعض قلق من أن أعضاء الفريق الأقل خبرة قد لا يكتشفون الأخطاء أو يعرفون كيفية التحقق بدقة من صحة التعليمات البرمجية التي أنتجتها أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي.
أشار المطوّرون أيضًا إلى أنّ حالات الاستخدام التي تتطلّب معرفة مجال معيّن، مثل كتابة المكونات التي يمكن الوصول إليها، لم يتم استيعابها بشكل صحيح من خلال أدوات إنشاء الرموز التي جربوها.
التعلّم باستخدام النماذج اللغوية الكبيرة
لاحظنا أنّ العديد من المطوّرين يستخدمون ChatGPT وGemini لتعلّم مفاهيم تطوير البرامج، مثل الطلب من نموذج لغوي كبير (LLM) شرح آلية عمل خوارزمية الفرز أو زيادة حدّة لغات البرمجة المختلفة أو سد الثغرات المعرفية.
أنت تعتقد أنّ النماذج اللغوية الكبيرة توفّر تجربة رائعة بفضل التفاعل السريع مع الأسئلة والردود، ولأنّ الذكاء الاصطناعي لن ينتقد الأسئلة المطروحة، ولا يقدّم سوى الإجابة التي يحتاجونها.
مرة أخرى، هناك قلق متعلق بالمطورين المبتدئين، حيث يلزم توفير مستوى ضئيل من المعرفة لاكتشاف الحالات التي يخطئ فيها النموذج وينتج عنها ردود غير صحيحة.
حماية بروتوكول الإنترنت من مخاوف الأنشطة التجارية
قال العديد من المطوّرين الذين تحدثنا معهم إنّ شركاتهم ليس لديها بعد سياسات بشأن المطوّرين الذين يستخدمون الذكاء الاصطناعي التوليدي لزيادة إنتاجيتهم. غالبًا ما يكون سبب استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي هو المطوّرون الذين يجرّبون هذه الأدوات.
"تسيء شركتي بشكل عام فهم معنى الذكاء الاصطناعي، لذا فهي لا تنشئ السياسات الصحيحة".
ومع ذلك، تميل الأنشطة التجارية التي لديها سياسة إلى الحد من الاستخدام، بسبب مخاوف بشأن تسريب حقوق الملكية الفكرية (IP) للشركة إلى أطراف ثالثة. هناك حالات تم فيها تغيير مثل هذه السياسات، بعد التعامل مباشرة مع الشركات وراء هذه الأدوات لفهم كيفية استخدام البيانات والمخاطر المحتملة.
من خلال حسابات المؤسسات والشراكات المخصّصة لضمان حماية البيانات، تزداد احتمالية تشجيع الأنشطة التجارية على استخدام المطوّرين.
الذكاء الاصطناعي التوليدي لميزات المنتجات الموجَّهة للمستخدمين
من ناحية المنتج، لم يكن من المفاجأة بالنسبة إلينا أنّه عندما طرحنا محادثتنا باستخدام مصطلح "الذكاء الاصطناعي / تعلُّم الآلة"، كانت الردود غالبًا ما تركّز على الذكاء الاصطناعي التوليدي. يهمّ المطوّرون معرفة كيف يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي لتحسين تجربة المستخدمين، إلا أنّهم غير متأكّدين من شكل هذه التجارب والأدوات المتاحة لتقديمها في مرحلة الإنتاج.
بالنسبة إلى المطوّرين الذين أنشأوا ميزات الذكاء الاصطناعي التوليدي أو يطوّرونها في منتجاتهم، تُعدّ حالات الاستخدام الأكثر شيوعًا من خلال استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي للإجابة عن أسئلة المستخدمين عن طريق برامج تتبُّع المحادثات أو الواجهات لمرة واحدة.
إنّ جودة النتائج هي أحد أبرز المشاكل التي تلقّيناها منك. ويأمل المطوّرون بشكل خاص في التأكّد من دقة الردود ويهدفون إلى منع النموذج اللغوي الكبير من إنشاء محتوى غير مرتبط بالهدف المنشود. وينطبق ذلك بالأخص عندما تكون نتائج النموذج اللغوي الكبير موجَّهة للمستخدمين مباشرةً، مثل برنامج الدردشة المبرمَجة.
"العروض التوضيحية التي تستخدم الذكاء الاصطناعي هائلة. في كل مرة أعرض فيها مشروعي، يكون الناتج مختلفًا تمامًا".
يتم بذل الكثير من الجهد لإنشاء مجموعات اختبار للتحقّق من صحة نتائج الذكاء الاصطناعي التوليدي لمجموعة متنوعة من الطلبات، ولكن ما مِن طريقة واضحة ومحددة لاختبار الردود أو مراقبتها. معظم أعمال التقييم يدوية. العديد من المطوّرين ما زالوا مبتدئين في التعامل مع المخرجات غير الحاسمة. كمجتمع، لم نقم حتى الآن ببناء أنظمة تعمل بشكل جيد معهم.
تُعدّ تكلفة تشغيل نموذج الذكاء الاصطناعي التوليدي مصدر قلق مهم أيضًا، ويقيّم المطوّرون بعناية التكلفة مقابل المزايا التي ستعود على المستخدمين.
النماذج العادية مقابل النماذج المخصّصة
الأكثر شيوعًا، كان المطوّرون الذين تحدثنا إليهم يميلون إلى الاعتماد على النماذج الجاهزة وواجهات برمجة التطبيقات. يؤدي هذا إلى تحسين الوقت اللازم في السوق واستخدام الوقت والمعرفة الهندسية التي كانت محدودة.
"أريد البقاء في مجال تطوير الويب. فأنا لا أريد أن أصبح مهندسة تعلُّم الآلة".
في حين يدرك المطورون القيمة المحتملة للأساليب المتقدمة ويرىون تلك القيمة، مثل عملية استرداد الإنشاء (RAG) والضبط الدقيق، ننصحك بالتركيز على جانب تطوير الويب من عملهم. في النهاية، تفضل استخدام الأدوات الافتراضية أو الاعتماد على الفرق الأخرى لإنتاج نماذج محسنة لحالات الاستخدام الخاصة بها.
مخاوف تتعلق بالخصوصية والأمان
كانت الخصوصية والأمان على رأس الأولويات، خاصةً بالنسبة إلى المجالات ذات المتطلبات الصارمة للبيانات، مثل المجال الطبي. قد يكون الذكاء الاصطناعي على الجهاز عاملاً أساسيًا لمعالجة حالات الاستخدام هذه، لكن هذا المجال لم يتم استكشافه بعد إلى حدّ كبير.
مصدر قلق بشأن عرض بيانات المستخدمين على المزيد من الجهات الخارجية باستخدام واجهات برمجة التطبيقات السحابية، ويرى عدد من المطوّرين قيمة تعلُّم الآلة على الجهاز أو الذكاء الاصطناعي التوليدي للحدّ من مخاطر الخصوصية والأمان المحتملة.
الذكاء الاصطناعي لمطوّري البرامج على الويب
الذكاء الاصطناعي يتطور بوتيرة مذهلة. كيف يمكننا البقاء على اطّلاع بالمستجدات، أو دمج الأدوات والنماذج الحالية، أو العمل مع مهندسي تعلُّم الآلة لإنتاج نماذج جديدة تناسب احتياجاتنا على أفضل وجه؟
استنادًا إلى المعلومات التي توصّلنا إليها، نحن نعمل على توفير إرشادات حول الذكاء الاصطناعي لمطوّري البرامج على الويب. نهدف إلى مساعدتك في فهم مفاهيم الذكاء الاصطناعي بشكل عام، واكتشاف فرص استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي لتحقيق مكاسب في الإنتاجية، واستخدام الذكاء الاصطناعي لتقديم تجارب شيّقة للمستخدمين باستخدام أدوات ونماذج وواجهات برمجة تطبيقات حالية. يُرجى متابعتنا لمعرفة المزيد بينما ننشر المزيد من المحتوى في مجموعة الذكاء الاصطناعي.
يفضّل معظم مطوّري البرامج على الويب إبقاء تركيزهم على أفضل وجه (وهو التطوير على الويب)، إلا أنّنا نشجّع من يريد التعمق أكثر في إنشاء الأدوات والنماذج وواجهات برمجة التطبيقات التي يحتاجها مطوِّرو البرامج على الويب. نريد أن نعرف رأيك ونتعلم كيف يمكننا مساعدتك على النجاح.
الذكاء الاصطناعي هو مجال سريع التطوّر. لذلك، سنواصل التفاعل مع المجتمع مع تغير الأشياء، وإجراء المزيد من المحادثات والاستطلاعات. إذا كنت تريد المناقشة معنا، يمكنك تحديد ساعات العمل مع فريقنا.