بسم الله الرحمن الرحيم.
لا يمكن إنكار أن الذكاء الاصطناعي (AI) أصبح من أكثر موضوعات العالم إثارة اليوم؛ فالجميع يستخدمه، ولا أحد يتوقف عن الحديث عنه وعن تحديثاته المتتالية. ورغم هذا الحماس، نجد فريقين متطرفين بين الناس: فريق يرى أن الذكاء الاصطناعي سيستولي على العالم، ويحل كل المشاكل، ويجعلنا جميعاً عديمي الفائدة؛ وفريق آخر يقلل من شأنه تماماً.
نحن لا ننتمي إلى منهج معارضة كل شيء لمجرد المعارضة، لكننا نؤمن بأن النظرة المتوازنة هي الصحيحة. لسنا هنا لنخبرك «بما الذي سيحدث» في المستقبل — فهذا سؤال لا يعرف أحد إجابته — لكن ما نعرفه يقيناً هو أن المشكلة الحقيقية اليوم ليست في الأداة نفسها، بل في طريقة استخدامنا لها. وباختصار: نحن لا نحسن التعامل مع الذكاء الاصطناعي.
في هذا المقال، سنتناول كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي بشكل صحيح، سواء كطالب أو في العمل، لأن الموضوع في الواقع مختلف تماماً بين الحالتين.
قبل الحديث عن كيفية الاستخدام، يجب أولاً الحديث عن كيفية عدم استخدامه.
1. لماذا يجب ألا تطلب حل مشروعك الدراسي من الذكاء الاصطناعي؟
أول ما نركز عليه في البرمجة هو حل المشكلات (Problem Solving)، وكيف نمنح أنفسنا الوقت للتفكير في حل المشاكل — وربما ساعة أو ساعتين كاملتين.
هذه المشاكل التدريبية «مصطنعة» بطبيعتها، وإن كانت إجاباتها متاحة مجاناً على الإنترنت. فلماذا إذن نبقى ساعة أو ساعتين نفكر فيها؟ لماذا نضيع وقتاً عليها، بدلاً من نسخ مستودع (Repo) جاهز لشخص آخر والإعلان أننا أنجزنا المشروع؟
بالتأكيد تعرف الإجابة. إذا فعلنا ذلك، لن نتعلم شيئاً. وبشكل أدق: لن نخوض الصراع مع المشكلة، وبالتالي سنفقد التعلم الذي يأتي من هذا الصراع والبحث.
مجرد طلبك من الذكاء الاصطناعي حل المشكلة لن يزيد من مهاراتك شيئاً؛ فهو ببساطة طلب من شخص آخر القيام بالعمل الشاق بدلاً عنك.
تشبيه النادي الرياضي
يمكن تشبيه ذلك بذهابك إلى النادي (Gym) وطلبك من روبوت، أو من شخص آخر، أن يرفع الدمبلز (Dumbbells) بدلاً عنك، ثم خروجك معلناً أن الدمبلز رُفعت بنجاح — وأنت لم تستفد شيئاً.
هل تستطيع تسمية نشاطٍ واحد يحقّق هدف النادي الرياضي غير رفع الأثقال؟ ببساطة: لا يوجد. فلماذا إذن نقضي وقتاً في رفع الدمبلز إذا لم تكن هناك أنشطة أخرى تتطلب ذلك؟ لأن الدمبلز مجرد أدوات نستخدمها لتحقيق الهدف الأكبر، وهو أن نكون أقوى بشكل عام.
والدراسة تماماً كذلك. المشاريع المطلوب حلها في المدرسة أو الجامعة هي «الدمبلز»: ليست حقيقية، بل صُممت لتعطيك تمريناً، بحيث عندما تصل إلى العمل الحقيقي تكون لديك القوة الكافية لإنجازه.
ولأن هذه المشكلات مصطنعة، فإن الذكاء الاصطناعي يحلها بسهولة. لكن لا تنخدع: مجرد قدرته على حل مشاكلك الدراسية لا تعني قدرته على حل المشاكل الحقيقية التي ستواجهها في العمل (حتى الآن). ولو كان الأمر بهذه السهولة، لما بقيت رواتب المطورين مرتفعة؛ فلو كان الذكاء الاصطناعي يحل مشاكل العالم الحقيقي، لكان راتب المطورين في الحد الأدنى.
باختصار: لا تطلب من الذكاء الاصطناعي حل مشروعك البرمجي بالكامل. إنه قد ينجح، لكنك لن تستفيد شيئاً؛ فالهدف من المشروع ليس حل المشكلة، بل تطوير طريقة تفكيرك.
2. كيف تستخدم الذكاء الاصطناعي كطالب؟
القاعدة الأولى والأهم: إذا كان أستاذك أو دكتورك قد حظر استخدام الذكاء الاصطناعي، فهو محظور قطعاً، ولا نقاش في هذا الموضوع.
أما إذا كان الاستخدام مسموحاً، فتعامل معه بوصفه معلمًا خصوصيًا يعرف الكثير من الأمور بشكل مقبول. لكن تذكّر أن هذا المعلم يرتكب أخطاءً ويقدم نصائح سيئة أحياناً، لذا يجب أن تنظر إلى كل ما تتعلمه منه بعين ناقدة (Critical Thinking).
إليك الطرق الصحيحة لاستخدامه كطالب:
- عند التعثر: عندما تعلق في جزء صغير من مشروعك، اسأل عن ذلك الجزء المحدد فقط.
- تذكّر الـ Syntax: إذا نسيت صياغة جملة برمجية (Syntax) معينة، يمكنك سؤاله عنها مباشرة.
- الجزء المفقود: اسأل عن الطريقة الاصطلاحية (Idiomatic Way) لكتابة، مثلاً، حلقة (Loop) تحذف عناصر من مصفوفة، أو عن عامل (Operator) معين وطريقة استخدامه.
- السرعة: عندما تكون لديك أسئلة صغيرة عن لغة برمجة معينة أو مكتبة (Library)، اسأله عنها؛ فالاستفسارات الصغيرة والمحددة ممتازة، وأسرع بكثير من البحث التقليدي.
- اطلب تلميحات لا حلول: هنا يُثبت الذكاء الاصطناعي كفاءة عالية في تقديم التلميحات (Hints). يمكنك إعطاؤه كوداً برمجياً يحتوي على دالة (Function) وتسأله:
«هناك خطأ في هذا الكود [صف المشكلة هنا]. لكن لا تخبرني بالإجابة ولا تعطني الكود المصحح. أعطني تلميحات فقط حول كيفية التفكير في المشكلة لأجد الحل بنفسي.»
- المقارنة والتحسين: عندما تنتهي من مشروعك ويكون يعمل بشكل كامل، يمكنك سؤاله عن حل بديل للمقارنة، أو طلب اقتراح تحسينات. لكن ضع دائماً في بالك أن هذه التحسينات أحياناً لا تحقق فائدة، فحافظ على نظرتك الناقدة.
3. كيف يستخدم الخبراء الذكاء الاصطناعي في العمل؟
أما في العمل، فالقصة مختلفة تماماً.
المطورون الجدد يحلون مشاكلهم عبر الاستنتاج المنطقي (Logical Reasoning) وحده، بينما يعتمد الخبراء — بالإضافة إلى الاستنتاج المنطقي — على تمييز الأنماط (Pattern Recognition). وبصفتهم خبراء، لديهم فهم أفضل للوحدات البنائية (Building Blocks) التي تتكون منها المشكلة، فيميزون القطع (Pieces) التي يحتاجونها ويستنتجون منطقياً كيفية تجميعها مع بعضها.
بمعنى آخر: الخبراء أفضل بشكل خاص في مرحلتين — «الفهم والتخطيط» (Understanding & Planning) — وهما جوهر البرمجة (وإن كانوا بالتأكيد أفضل في جميع المراحل).
وهنا يأتي دور الذكاء الاصطناعي: يساعد الخبراء على كتابة الكود الخاص بتلك الوحدات البنائية. قد يطلبون منه، مثلاً:
«أحتاج إلى تصفية هذه النتائج لأي شيء يطابق هذا التعبير النمطي (Regular Expression).»
ثم يطلبون منه برمجة هذه الوحدة، فيتحققون من صحة الكود بخبرتهم، ويعدلونه ليناسب احتياجاتهم، وينتهون. حتى مع الحالات التي لا يعرفونها سلفاً، يساعدهم هذا النهج على إنجاز المهام — لكنهم ما زالوا بحاجة إلى خبرتهم ليعرفوا متى يتوجب عليهم التعلم أكثر.
كما أن الذكاء الاصطناعي مفيد جداً في إثبات المفهوم (Proof-of-Concepts) والنمذجة الأولية السريعة (Prototyping)، لأن الكود في هذه الحالة يكون أولياً، وسيتم التخلي عنه لاحقاً.
الخلاصة
لهذا السبب، كطالب، لا تحاول استخدام الذكاء الاصطناعي كمطور مخضرم؛ فالكود سيخرج مليئاً بالأخطاء ولن تعرف كيف تصلحها، والأسوأ أنك لن تطور مهاراتك أبداً.
أما مع اكتسابك المزيد من الخبرة، فيمكنك الاعتماد عليه لكتابة كميات كبيرة من الكود المتكرر (Boilerplate Code) الذي تعرف منطقه مسبقاً.
باب النقاش مفتوح حول هذا الموضوع، وإن كان لديك رأي مختلف فلا تتردد في مشاركته.
ولا تنسونا من الدعاء لي ولوالدي ولإخواننا المستضعفين في سائر البلاد، والسلام عليكم.