بينما تتقدم نماذج الذكاء الاصطناعي مثل GPT-5 و Gemini 2.5 بوتيرة مذهلة في كتابة الأكواد، تظل مهام أخرى مثل صياغة رسائل البريد الإلكتروني تراوح مكانها. ما السبب؟
إذا كنت لا تعمل في مجال البرمجة، فقد يكون من الصعب ملاحظة مدى سرعة وتيرة التغيير. لقد أصبحت أدوات البرمجة المعتمدة على الذكاء الاصطناعي أفضل بشكل لافت في فترة قصيرة.
تفوق الذكاء الاصطناعي في البرمجة
فمع ظهور نماذج متطورة افتراضية مثل GPT-5 و Gemini 2.5، أصبح من الممكن أتمتة مجموعة جديدة بالكامل من المهام البرمجية المعقدة. ومؤخرًا، أضاف نموذج Sonnet 2.4 قدرات جديدة إلى هذا المجال المزدهر.
لكن في المقابل، هناك مهارات أخرى تتطور ببطء شديد. فإذا كنت تستخدم الذكاء الاصطناعي لكتابة رسائل البريد الإلكتروني، فمن المحتمل أن القيمة التي تحصل عليها اليوم لا تختلف كثيرًا عن تلك التي كنت تحصل عليها قبل عام.
وحتى مع تحسن النموذج الأساسي، لا يستفيد المنتج النهائي دائمًا من هذا التطور. خاصةً عندما يكون المنتج عبارة عن “شات بوت” مصمم لأداء عشرات المهام المختلفة في وقت واحد.
يكمن السبب وراء هذا التباين في مفهوم أبسط مما يبدو: “فجوة التعزيز” (The Reinforcement Gap). وفقا لـ”تك كرانش”.
مليارات الاختبارات تصنع الفارق
تستفيد تطبيقات البرمجة من مليارات الاختبارات التي يمكن قياس نتائجها بسهولة، مما يدربها على إنتاج أكواد برمجية فعالة وخالية من الأخطاء.
تُعرف هذه العملية باسم التعلم المعزز (Reinforcement Learning – RL)، والذي يُعتبر المحرك الأكبر لتقدم الذكاء الاصطناعي خلال الأشهر الستة الماضية.
يعمل التعلم المعزز بشكل أفضل عندما يكون هناك معيار واضح للنجاح أو الفشل (Pass/Fail)، مما يسمح بتكرار العملية مليارات المرات دون الحاجة إلى تدخل بشري مكلف وبطيء.
ومع اعتماد الصناعة بشكل متزايد على التعلم المعزز لتحسين المنتجات، نشهد فرقًا حقيقيًا بين القدرات التي يمكن تقييمها تلقائيًا وتلك التي لا يمكن تقييمها. فالمهارات الصديقة للتعلم المعزز مثل إصلاح الأخطاء البرمجية (bug-fixing) وحل المسائل الرياضية التنافسية تتحسن بسرعة، بينما تحقق مهارات مثل الكتابة الإبداعية تقدمًا تدريجيًا فقط.
البرمجة البيئة المثالية للتعلم المعزز
يُعتبر تطوير البرمجيات المجال المثالي لتطبيق التعلم المعزز. فحتى قبل ظهور الذكاء الاصطناعي، كان هناك تخصص فرعي كامل مكرس لاختبار مدى صمود البرامج تحت الضغط. يحتاج المطورون للتأكد من أن أكوادهم لن تتعطل قبل نشرها، لذا تمر الأكواد الأكثر جودة عبر سلسلة من الاختبارات مثل اختبارات الوحدة (unit testing)، واختبارات التكامل (integration testing)، والاختبارات الأمنية.
يستخدم المطورون البشريون هذه الاختبارات بشكل روتيني للتحقق من صحة عملهم. وكما أشار مؤخرًا مدير بارز لأدوات المطورين في جوجل، فإن هذه الاختبارات مفيدة بنفس القدر للتحقق من صحة الأكواد التي يولدها الذكاء الاصطناعي.
والأهم من ذلك، أنها تمثل آلية تدريب مثالية للتعلم المعزز، لأنها بالفعل ممنهجة وقابلة للتكرار على نطاق هائل.