هوش مصنوعی و کدنویسی؛ آماده برای تبدیل شدن به یک برنامه‌نویس واقعی؟
به گزارش صنایع نو، هوش مصنوعی (AI) حوزه کدنویسی را متحول کرده است، با ابزارهای کدنویسی مبتنی بر هوش مصنوعی که کد منبع را تکمیل می‌کنند، خطاهای نحوی را اصلاح می‌کنند، مستندات درون‌خطی ایجاد می‌کنند و پرسش‌هایی درباره پایگاه کد پاسخ می‌دهند. با پیشرفت فناوری فراتر از خودکارسازی وظایف برنامه‌نویسی، ایده خودمختاری کامل به چشم می‌آید. آیا هوش مصنوعی آماده است تا یک کدنویس واقعی باشد؟
یک مقاله جدید می‌گوید هنوز نه—و دقیقاً توضیح می‌دهد چرا. محققان از دانشگاه کرنل، MIT CSAIL، دانشگاه استنفورد و دانشگاه کالیفرنیا، برکلی چالش‌های کلیدی پیش روی مدل‌های هوش مصنوعی امروزی را برجسته کرده و جهت‌گیری‌های تحقیقاتی امیدوارکننده‌ای برای مقابله با آن‌ها ترسیم کرده‌اند. آن‌ها کار خود را در کنفرانس بین‌المللی یادگیری ماشین ۲۰۲۵ ارائه کردند.
این مطالعه یک بررسی واقع‌بینانه در میان تمام هیاهوها ارائه می‌دهد. آرماندو سولار-لزاما، یکی از نویسندگان مقاله و مدیر ارشد گروه برنامه‌نویسی به کمک کامپیوتر در MIT CSAIL، می‌گوید: «در سطحی، این فناوری قدرتمند و مفید است و به نقطه‌ای رسیده که برنامه‌نویسی بدون این ابزارها ابتدایی به نظر می‌رسد.» با این حال، او استدلال می‌کند که توسعه نرم‌افزار با کمک هوش مصنوعی هنوز به نقطه‌ای نرسیده که بتوانید با این ابزارها مانند یک برنامه‌نویس انسانی همکاری کنید.
چالش‌های ابزارهای کدنویسی هوش مصنوعی
طبق این مطالعه، هوش مصنوعی هنوز در چندین جنبه حیاتی کدنویسی با مشکل مواجه است: دامنه‌های گسترده شامل پایگاه‌های کد عظیم، طول زمینه‌های گسترده با میلیون‌ها خط کد، سطوح بالاتر پیچیدگی منطقی و برنامه‌ریزی بلندمدت در مورد ساختار و طراحی کد برای حفظ کیفیت کد.
کوشیک سن، استاد علوم کامپیوتر در دانشگاه کالیفرنیا، برکلی و یکی دیگر از نویسندگان مقاله، رفع یک اشکال ایمنی حافظه را به عنوان مثال ذکر می‌کند. (این‌گونه اشکالات می‌توانند باعث خرابی، فساد داده‌ها و ایجاد آسیب‌پذیری‌های امنیتی شوند.) مهندسان نرم‌افزار ممکن است با تعیین منشأ خطا شروع کنند، که به گفته سن «ممکن است دور از محل خرابی باشد، به‌ویژه در یک پایگاه کد بزرگ.» آن‌ها همچنین باید معنای کد و نحوه عملکرد آن را درک کنند و بر اساس آن تغییراتی ایجاد کنند. او می‌افزاید: «ممکن است نه تنها آن اشکال را برطرف کنید، بلکه کل مدیریت حافظه را تغییر دهید.»
این نوع وظایف پیچیده برای ابزارهای توسعه هوش مصنوعی دشوار است و منجر به توهم درباره محل اشکال یا علت ریشه‌ای آن، پیشنهادات نامربوط یا اصلاحات کدی با مشکلات ظریف می‌شود. سن می‌گوید: «نقاط شکست زیادی وجود دارد و فکر نمی‌کنم مدل‌های زبان بزرگ (LLM) فعلی در مدیریت آن‌ها خوب باشند.»
محققان مسیرهای مختلفی را برای حل این چالش‌های کدنویسی هوش مصنوعی پیشنهاد می‌کنند—مانند آموزش مدل‌های زبان کد برای همکاری بهتر با انسان‌ها و اطمینان از نظارت انسانی برای کدهای تولیدشده توسط ماشین—که در آن عنصر انسانی همچنان پابرجاست.
سولار-لزاما می‌گوید: «بخش بزرگی از توسعه نرم‌افزار، ایجاد یک واژگان مشترک و درک مشترک از مشکل و نحوه توصیف این ویژگی‌هاست. این درباره یافتن استعاره مناسب برای معماری سیستم ماست.» او اضافه می‌کند که این چیزی است که برای یک ماشین تکرار آن دشوار است. «رابط‌های ما با این ابزارها هنوز بسیار محدود هستند در مقایسه با تمام کارهایی که می‌توانیم با همکاران واقعی انجام دهیم.»
بهبود همکاری انسان و هوش مصنوعی در کدنویسی
ایجاد رابط‌های بهتر، که امروزه توسط مهندسی پرامپت هدایت می‌شوند، برای بهره‌وری طولانی‌مدت توسعه‌دهندگان ضروری است. سولار-لزاما می‌گوید: «اگر توضیح دادن تمام کارهای که می‌خواهید انجام دهید و تمام جزئیات آن به سیستم بیشتر طول بکشد، آنگاه فقط برنامه‌نویسی با نامی دیگر دارید.»
شریا کومار، مهندس نرم‌افزار و استاد تدریس در علوم کامپیوتر در دانشگاه نوتردام که در این تحقیق مشارکت نداشته، این نظر را تأیید می‌کند. او می‌گوید: «دلیل وجود یک زبان برنامه‌نویسی این است که باید بدون ابهام باشیم. اما اکنون، ما در حال تنظیم پرامپت هستیم تا ابزار بتواند آن را درک کند. ما در حال تطبیق با ابزار هستیم، بنابراین به جای اینکه ابزار به ما خدمت کند، ما به ابزار خدمت می‌کنیم. و گاهی اوقات این کار بیشتر از نوشتن کد است.»
این مطالعه اشاره می‌کند که یکی از راه‌های رفع معضل تعامل انسان و هوش مصنوعی این است که سیستم‌های هوش مصنوعی یاد بگیرند عدم قطعیت را کمی کنند و به‌صورت فعالانه درخواست توضیح یا اطلاعات بیشتری کنند وقتی با دستورات مبهم یا سناریوهای نامشخص مواجه می‌شوند. سن اضافه می‌کند که مدل‌های هوش مصنوعی ممکن است «زمینه‌ای را که من به عنوان یک توسعه‌دهنده در ذهن دارم—مفاهیم مخفی که در کد نهفته‌اند اما از آن سخت رمزگشایی می‌شوند—از دست بدهند. و اگر من سرنخی به LLM درباره آنچه در جریان است بدهم، ممکن است پیشرفت بهتری داشته باشد.»
ابھیک روی‌چودھری، استاد علوم کامپیوتر در دانشگاه ملی سنگاپور که در این تحقیق مشارکت نداشته، معتقد است که جنبه حیاتی که در مقاله و اکثر ابزارهای توسعه نرم‌افزار مبتنی بر هوش مصنوعی غایب است، گرفتن نیت کاربر است.
او می‌گوید: «یک مهندس نرم‌افزار در درک نیت کد بسیار فکر می‌کند. این استنباط نیت—اینکه برنامه چه کاری می‌خواهد انجام دهد، چه کاری باید انجام دهد و انحراف بین این دو—در بسیاری از وظایف مهندسی نرم‌افزار کمک می‌کند. اگر این دیدگاه در پیشنهادات آینده هوش مصنوعی برای مهندسی نرم‌افزار گنجانده شود، به آنچه مهندس نرم‌افزار انجام می‌دهد نزدیک‌تر خواهد شد.»
آینده کدنویسی هوش مصنوعی کجاست؟
روی‌چودھری فرض می‌کند که بسیاری از چالش‌های شناسایی‌شده در مقاله یا در حال حاضر در دست بررسی هستند یا «به‌زودی به دلیل سرعت سریع پیشرفت در هوش مصنوعی برای مهندسی نرم‌افزار حل خواهند شد.» او همچنین معتقد است که رویکرد هوش مصنوعی عامل‌محور می‌تواند کمک کند و پتانسیل زیادی در عوامل هوش مصنوعی برای پردازش مشخصات نیازمندی‌ها و اطمینان از اجرای آن‌ها در سطح کد می‌بیند.
او می‌گوید: «من احساس می‌کنم خودکارسازی مهندسی نرم‌افزار از طریق عوامل احتمالاً غیرقابل بازگشت است. جرأت می‌کنم بگویم که این اتفاق خواهد افتاد.»
سن نیز همین دیدگاه را دارد اما فراتر از ابتکارات هوش مصنوعی عامل‌محور نگاه می‌کند. او به ایده‌هایی مانند الگوریتم‌های تکاملی برای بهبود مهارت‌های کدنویسی هوش مصنوعی و پروژه‌هایی مانند AlphaEvolve که از الگوریتم‌های ژنتیکی استفاده می‌کنند، اشاره می‌کند: «برای ترکیب راه‌حل‌ها، انتخاب بهترین‌ها و سپس ادامه بهبود آن راه‌حل‌ها. ما باید فناوری مشابهی را برای عوامل کدنویسی اتخاذ کنیم، جایی که کد به‌طور مداوم در پس‌زمینه بهبود می‌یابد.»
با این حال، روی‌چودھری هشدار می‌دهد که سؤال بزرگ‌تر در این است که «آیا می‌توانید به عامل اعتماد کنید، و این مسئله اعتماد با خودکار شدن بیشتر و بیشتر کدنویسی تشدید خواهد شد.»
به همین دلیل نظارت انسانی همچنان حیاتی است. کومار از نوتردام می‌گوید: «باید یک فرآیند بررسی و تأیید وجود داشته باشد. اگر می‌خواهید یک سیستم قابل اعتماد داشته باشید، باید انسان‌ها در حلقه باشند.»
سولار-لزاما موافق است. او می‌گوید: «فکر می‌کنم همیشه این‌طور خواهد بود که ما در نهایت می‌خواهیم نرم‌افزاری برای مردم بسازیم، و این یعنی باید بفهمیم چه چیزی می‌خواهیم بنویسیم.» او اضافه می‌کند: «به نوعی، دستیابی به خودکارسازی کامل به این معناست که حالا می‌توانیم در سطح متفاوتی از انتزاع کار کنیم.»
بنابراین، در حالی که هوش مصنوعی ممکن است در آینده نزدیک یک «کدنویس واقعی» شود، روی‌چودھری اذعان می‌کند که احتمالاً اعتماد کامل توسعه‌دهندگان نرم‌افزار را به عنوان یک عضو تیم به دست نخواهد آورد و بنابراین ممکن است اجازه انجام وظایفش به‌صورت کاملاً خودمختار را نداشته باشد. او می‌گوید: «آن دینامیک تیمی—وقتی یک عامل هوش مصنوعی می‌تواند عضوی از تیم شود، چه نوع وظایفی انجام خواهد داد و بقیه تیم چگونه با عامل تعامل خواهند کرد—در اصل جایی است که مرز انسان و هوش مصنوعی قرار دارد.»
نظرات کاربران
هنوز نظری ثبت نشده است.