يعود سبب هذا التوقع الجريء إلى أنه مع الإصدار الأخير لسلسلة من منتجات الذكاء الاصطناعي الرائدة، ازداد الشعور بالأزمة بين المبرمجين. فقد أدى تطور الذكاء الاصطناعي إلى إمكانية استبدال العديد من مهام البرمجة.

يُذكر أن Claude 3.7، الذي تجاوز حدود إمكانيات البرمجة مجددًا، وWave 4 من Windsurf مثالان رئيسيان. في السابق، كان نموذج o3 من OpenAI وCursor، الذي أصبح من المنتجات الكلاسيكية بين المطورين المستقلين، من المنتجات المرجعية التي دفعت البعض إلى التعجب: وظائف المبرمجين في خطر.

تجدر الإشارة إلى أنه في أحدث تصنيفات تقييم الترميز الوكيل، حقق سونيت 3.7 نسبة 67%، محتلاً المركز الأول بين جميع النماذج في تقييم كفاءة المطورين المبتدئين. كما جاء كلٌ من GPT-4.5 وسونيت 3.5 في المركزين الثاني والثالث بفارق ضئيل، حيث تجاوز كلاهما نسبة 60%. وهذا يُظهر القدرات البرمجية الهائلة لهذه النماذج.

في الواقع، يختلف تركيز النموذجين الرئيسيين قليلاً في البرمجة. يتفوق GPT-4.5 في المهام المتعلقة بالهندسة المعمارية والتفاعلات بين الأنظمة، بينما يتفوق Claude 3.7 Sonnet في الترميز الخام وتحرير الكود.

إن مجرد ذكر النتائج قد لا ينقل بشكل بديهي قدرات هذه النماذج الكبيرة، لذا دعونا نستخدم مثالاً عمليًا لتوضيح ذلك.

في السابق، حقق نموذج o3 درجة ELO قدرها 2727، ما يعادل المركز 175 في مسابقة اختبار برمجة بشرية. هذا أشبه بامتحان قبول جامعي، حيث لا أحد يعرف الأسئلة مسبقًا، لذا لا توجد إمكانية أن تكون النماذج قد تدربت على الأسئلة مسبقًا.

شارك في هذه المسابقة ما مجموعه 168,076 مبرمجًا حول العالم، واحتلت o175 المرتبة 3 ضمن أفضل 0.1% من المشاركين (1 - 175/168,076 = 99.9%). بمعنى آخر، تفوقت o3 بالفعل على 99.9% من المبرمجين حول العالم في مسابقات البرمجة، ومن المرجح أن يحقق Claude 3.7 Sonnet أداءً أفضل.

ولم يقتصر الأمر على تحقيق قفزة كبيرة في برمجة الذكاء الاصطناعي على مستوى النموذج فحسب، بل شهدنا أيضًا ترقيات كبيرة في تطوير المنتجات.

دمجت نسخة بايت دانس الخارجية من Trae نماذج عالمية ضخمة مثل Claude-3.7-Sonnet وGPT-4o، كما أنها تتمتع بإمكانيات بيئة تطوير متكاملة (IDE). أصبح هدف تمكين حتى المبتدئين من البرمجة في متناول اليد تقريبًا، مما يُقلل من صعوبة دخول المبرمجين.

والأهم من ذلك، أن النسخة العالمية من Trae مجانية تمامًا، مما يتيح للمستخدمين الوصول إلى جميع ميزاته دون أي تكلفة. في المقابل، يتطلب Cursor اشتراكًا مدفوعًا بقيمة 20 دولارًا أمريكيًا شهريًا.

قام مستخدم في الخارج باستخدام برنامج Trae وبرنامج Claude 3.7 المدمج فيه لإنشاء كود تلقائيًا لعالم متحرك ثلاثي الأبعاد بمجرد رسم تصميم ومطالبة بسيطة للغاية.

حقق البعض أرباحًا حقيقية من هذا. طوّر خبير تقني أجنبي يُدعى بيتر ليفلز لعبة تعتمد بالكامل على الذكاء الاصطناعي في ثلاث ساعات فقط. وفي غضون 3 يومًا من إطلاقها، حققت اللعبة 13 دولار أمريكي، أي ما يعادل حوالي 67,000 يوان صيني. حتى إيلون ماسك أشاد بها!

تتحسن قدرات النماذج الكبيرة في الترميز بسرعة وتقترب من الأداء على مستوى الإنسان في عدة جوانب:

كان بإمكان Sonnet 3.5 إخراج 200 سطر من التعليمات البرمجية، بينما أصبح بإمكان Sonnet 3.7 الآن إخراج 1,000 إلى 1,500 سطر، مما يجعله النموذج الأول القادر على إنشاء تعليمات برمجية موثوقة تمتد لآلاف الأسطر.

في المستقبل، لن يتطلب الكثير من البرمجة المملة والمكررة كتابة سطر تلو الآخر، وسيتم استبدال العديد من وظائف المبرمجين المبتدئين. كما سيفقد استخدام Leetcode أهميته. صديق كان يعتمد على Sider للمساعدة في البرمجة، وينفق أكثر من ألف يوان سنويًا، لم يعد بحاجة إليه، ويستخدم الآن نماذج كبيرة مباشرةً.

هناك قدرة حاسمة أخرى وهي قياس العمل، مما يُمكّن من استدعاء الوظائف واستخدام الأدوات باستمرار، مع التكرار بناءً على التغذية الراجعة من البيئة المحيطة حتى يتم حل مشكلة مفتوحة. لا ينبغي الاستهانة بهذه الإمكانية التطورية في المستقبل.

بالطبع، يتساءل بعض الأصدقاء: هل يمكن للذكاء الاصطناعي مناقشة المتطلبات مع العملاء؟ هل يمكن للذكاء الاصطناعي مناقشة مديري المشاريع؟ هل يتحمل الذكاء الاصطناعي المسؤولية؟

بعد إصدار كلود 3.7، صرّح أحدهم بأن وظيفته قد تكون في خطر. وقد قامت شركته المُختصة بالتعهيد بتسريح بعض الموظفين خلال العام الماضي بسبب الذكاء الاصطناعي وعوامل مُعقدة أخرى.

لا شك أن الذكاء الاصطناعي لم يصل إلى هذه المرحلة بعد، لكن منتجات مثل ديفين تُظهر بالفعل قدراتٍ مُعينة لوكلاء الذكاء الاصطناعي. تتحسن قدرتهم على فهم المهام وتنفيذها بسرعة، والعصر الذي يُمكن فيه لأي شخص أن يكون مدير منتج يلوح في الأفق.