آیا هوش مصنوعی جایگزین برنامه‌نویسان خواهد شد؟ آخرین مورد، ویرایشگر کد را خاموش کنید.

« آخرین نفر، ویرایشگر کد را خاموش کن. » این عبارت طنزآمیز در انجمن‌های توسعه‌دهندگان رواج پیدا کرده است و طنزی نگران‌کننده در مورد ظهور دستیاران کدنویسی هوش مصنوعی را منعکس می‌کند. با افزایش توانایی مدل‌های هوش مصنوعی در نوشتن کد، بسیاری از برنامه‌نویسان این سوال را مطرح می‌کنند که آیا توسعه‌دهندگان انسانی به سرنوشت اپراتورهای آسانسور یا اپراتورهای سوئیچ‌بورد - مشاغلی که به دلیل اتوماسیون منسوخ شده‌اند - دچار می‌شوند یا خیر. در سال ۲۰۲۴، تیترهای پررنگی اعلام کردند که هوش مصنوعی به زودی می‌تواند تمام کدهای ما را بنویسد و توسعه‌دهندگان انسانی را بدون هیچ کاری رها کند. اما در پشت این هیاهو و جنجال، واقعیت بسیار ظریف‌تر است.

بله، هوش مصنوعی اکنون می‌تواند سریع‌تر از هر انسانی کد تولید کند، اما این کد چقدر خوب است و آیا هوش مصنوعی می‌تواند کل چرخه عمر توسعه نرم‌افزار را به تنهایی مدیریت کند؟ اکثر کارشناسان می‌گویند "نه چندان سریع". رهبران مهندسی نرم‌افزار مانند ساتیا نادلا، مدیرعامل مایکروسافت، تأکید می‌کنند که "هوش مصنوعی جایگزین برنامه‌نویسان نخواهد شد، اما به ابزاری ضروری در زرادخانه آنها تبدیل خواهد شد. این در مورد توانمندسازی انسان‌ها برای انجام کارهای بیشتر است، نه کمتر." ( آیا هوش مصنوعی جایگزین برنامه‌نویسان خواهد شد؟ حقیقت پشت هیاهو | توسط The PyCoach | Artificial Corner | مارس 2025 | Medium ) به همین ترتیب، جف دین، رئیس هوش مصنوعی گوگل، خاطرنشان می‌کند که اگرچه هوش مصنوعی می‌تواند وظایف کدنویسی روتین را انجام دهد، "هنوز فاقد خلاقیت و مهارت‌های حل مسئله است" - همان ویژگی‌هایی که توسعه‌دهندگان انسانی ارائه می‌دهند. حتی سم آلتمن، مدیرعامل OpenAI، اذعان می‌کند که هوش مصنوعی امروزی "در انجام وظایف بسیار خوب" اما "در انجام کامل کارها بدون نظارت انسان افتضاح است". به طور خلاصه، هوش مصنوعی در کمک به بخش‌هایی از کار عالی است، اما قادر به انجام کامل کار یک برنامه‌نویس از ابتدا تا انتها نیست.

این مقاله نگاهی صادقانه و متعادل به سوال «آیا هوش مصنوعی جایگزین برنامه‌نویسان خواهد شد؟» . ما بررسی می‌کنیم که هوش مصنوعی چگونه امروزه بر نقش‌های توسعه نرم‌افزار تأثیر می‌گذارد و چه تغییراتی در پیش است. از طریق مثال‌های دنیای واقعی و ابزارهای جدید (از GitHub Copilot گرفته تا ChatGPT)، بررسی می‌کنیم که چگونه توسعه‌دهندگان می‌توانند با تکامل هوش مصنوعی، خود را وفق دهند و مرتبط باقی بمانند. به جای یک پاسخ ساده بله یا خیر، خواهیم دید که آینده، همکاری بین هوش مصنوعی و توسعه‌دهندگان انسانی است. هدف، برجسته کردن بینش‌های عملی در مورد آنچه توسعه‌دهندگان می‌توانند برای پیشرفت در عصر هوش مصنوعی انجام دهند - از پذیرش ابزارهای جدید گرفته تا یادگیری مهارت‌های جدید و پیش‌بینی چگونگی تکامل مشاغل کدنویسی در سال‌های آینده است.

هوش مصنوعی در توسعه نرم‌افزار امروزی

هوش مصنوعی به سرعت خود را در گردش کار توسعه نرم‌افزار مدرن جا داده است. ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی، به دور از داستان‌های علمی تخیلی، در حال حاضر در حال نوشتن و بررسی کد ، خودکارسازی وظایف خسته‌کننده و افزایش بهره‌وری توسعه‌دهندگان هستند. توسعه‌دهندگان امروزه از هوش مصنوعی برای تولید قطعه کدها، تکمیل خودکار توابع، تشخیص اشکالات و حتی ساخت موارد آزمایشی استفاده می‌کنند ( آیا آینده‌ای برای مهندسان نرم‌افزار وجود دارد؟ تأثیر هوش مصنوعی [2024] ) ( آیا آینده‌ای برای مهندسان نرم‌افزار وجود دارد؟ تأثیر هوش مصنوعی [2024] ). به عبارت دیگر، هوش مصنوعی در حال به دست گرفتن کارهای طاقت‌فرسا و کلیشه‌ای است و به برنامه‌نویسان اجازه می‌دهد تا روی جنبه‌های پیچیده‌تر ایجاد نرم‌افزار تمرکز کنند. بیایید به برخی از قابلیت‌ها و ابزارهای برجسته هوش مصنوعی که در حال حاضر برنامه‌نویسی را متحول می‌کنند، نگاهی بیندازیم:

• تولید کد و تکمیل خودکار: دستیاران کدنویسی هوش مصنوعی مدرن می‌توانند بر اساس دستورات زبان طبیعی یا متن بخشی از کد، کد تولید کنند. به عنوان مثال، GitHub Copilot (که بر اساس مدل Codex OpenAI ساخته شده است) با ویرایشگرها ادغام می‌شود تا خط یا بلوک بعدی کد را هنگام تایپ شما پیشنهاد دهد. این ابزار از یک مجموعه آموزشی گسترده از کد منبع باز برای ارائه پیشنهادات آگاه از متن استفاده می‌کند و اغلب قادر است کل توابع را فقط از یک نظر یا نام تابع تکمیل کند. به طور مشابه، ChatGPT (GPT-4) می‌تواند وقتی آنچه را که نیاز دارید به زبان انگلیسی ساده توصیف می‌کنید، کدی را برای یک کار مشخص تولید کند. این ابزارها می‌توانند کد تکراری را در عرض چند ثانیه، از توابع کمکی ساده گرفته تا عملیات معمول CRUD، تهیه کنند.

• تشخیص و آزمایش باگ: هوش مصنوعی همچنین به شناسایی خطاها و بهبود کیفیت کد کمک می‌کند. ابزارهای تحلیل استاتیک و لینترهای مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند با یادگیری از الگوهای باگ گذشته، باگ‌های بالقوه یا آسیب‌پذیری‌های امنیتی را شناسایی کنند. برخی از ابزارهای هوش مصنوعی به طور خودکار با تجزیه و تحلیل مسیرهای کد، تست‌های واحد تولید می‌کنند یا موارد آزمایشی را پیشنهاد می‌دهند. این بدان معناست که یک توسعه‌دهنده می‌تواند در مورد موارد حاشیه‌ای که ممکن است از دست داده باشد، بازخورد فوری دریافت کند. با یافتن زودهنگام باگ‌ها و پیشنهاد رفع آنها، هوش مصنوعی مانند یک دستیار تضمین کیفیت خستگی‌ناپذیر در کنار توسعه‌دهنده کار می‌کند.

• بهینه‌سازی و اصلاح کد: یکی دیگر از کاربردهای هوش مصنوعی، پیشنهاد بهبودهایی برای کد موجود است. با دریافت یک قطعه کد، هوش مصنوعی می‌تواند با تشخیص الگوهای موجود در کد، الگوریتم‌های کارآمدتر یا پیاده‌سازی‌های تمیزتری را پیشنهاد دهد. به عنوان مثال، ممکن است استفاده‌ی اصطلاحی‌تری از یک کتابخانه را پیشنهاد دهد یا کد اضافی را که می‌تواند اصلاح شود، علامت‌گذاری کند. این به کاهش بدهی فنی و بهبود عملکرد کمک می‌کند. ابزارهای اصلاح مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند کد را برای رعایت بهترین شیوه‌ها تبدیل کنند یا کد را به نسخه‌های جدید API به‌روزرسانی کنند و در زمان توسعه‌دهندگان در پاکسازی دستی صرفه‌جویی کنند.

• DevOps و اتوماسیون: هوش مصنوعی فراتر از نوشتن کد، در فرآیندهای ساخت و استقرار نقش دارد. ابزارهای هوشمند CI/CD از یادگیری ماشینی برای پیش‌بینی اینکه کدام تست‌ها احتمالاً شکست می‌خورند یا اولویت‌بندی کارهای ساخت خاص استفاده می‌کنند و خط لوله ادغام مداوم را سریع‌تر و کارآمدتر می‌کنند. هوش مصنوعی می‌تواند گزارش‌های تولید و معیارهای عملکرد را تجزیه و تحلیل کند تا مشکلات را مشخص کند یا بهینه‌سازی‌های زیرساختی را پیشنهاد دهد. در واقع، هوش مصنوعی نه تنها در کدنویسی، بلکه در سراسر چرخه عمر توسعه نرم‌افزار - از برنامه‌ریزی تا نگهداری - کمک می‌کند.

• رابط‌ها و مستندسازی زبان طبیعی: ما همچنین شاهدیم که هوش مصنوعی تعاملات طبیعی‌تری را با ابزارهای توسعه امکان‌پذیر می‌کند. توسعه‌دهندگان می‌توانند به معنای واقعی کلمه بخواهند وظایفی را انجام دهد ("عملکردی ایجاد کند که X را انجام دهد" یا "این کد را توضیح دهد") و نتایج را دریافت کنند. چت‌بات‌های هوش مصنوعی (مانند ChatGPT یا دستیاران توسعه تخصصی) می‌توانند به سوالات برنامه‌نویسی پاسخ دهند، در مستندسازی کمک کنند و حتی مستندات پروژه را بنویسند یا پیام‌ها را بر اساس تغییرات کد ارسال کنند. این امر شکاف بین قصد انسان و کد را پر می‌کند و توسعه را برای کسانی که می‌توانند آنچه را که می‌خواهند توصیف کنند، قابل دسترس‌تر می‌کند.

• 

توسعه‌دهندگانی که از ابزارهای هوش مصنوعی استفاده می‌کنند: یک نظرسنجی در سال ۲۰۲۳ نشان می‌دهد که قریب به اتفاق ۹۲٪ از توسعه‌دهندگان از ابزارهای کدنویسی هوش مصنوعی در برخی زمینه‌ها - چه در محل کار، چه در پروژه‌های شخصی خود یا هر دو - استفاده کرده‌اند. تنها ۸٪ گزارش داده‌اند که از هیچ کمکی از هوش مصنوعی در کدنویسی استفاده نمی‌کنند. این نمودار نشان می‌دهد که دو سوم توسعه‌دهندگان از ابزارهای هوش مصنوعی هم در محل کار و هم در خارج از آن استفاده می‌کنند، در حالی که یک چهارم آنها منحصراً در محل کار و اقلیت کوچکی فقط در خارج از محل کار از آنها استفاده می‌کنند. نکته‌ی اصلی واضح است: کدنویسی با کمک هوش مصنوعی به سرعت در بین توسعه‌دهندگان رواج پیدا کرده است ( این نظرسنجی تأثیر هوش مصنوعی را بر تجربه توسعه‌دهندگان نشان می‌دهد - وبلاگ گیت‌هاب ).

این گسترش ابزارهای هوش مصنوعی در توسعه منجر به افزایش کارایی و کاهش زحمت در کدنویسی شده است. محصولات سریع‌تر ایجاد می‌شوند زیرا هوش مصنوعی به تولید کدهای تکراری و انجام وظایف تکراری کمک می‌کند ( آیا آینده‌ای برای مهندسان نرم‌افزار وجود دارد؟ تأثیر هوش مصنوعی [2024] ) ( آیا هوش مصنوعی قرار است در سال 2025 جایگزین توسعه‌دهندگان شود: نگاهی اجمالی به آینده ). ابزارهایی مانند Copilot حتی می‌توانند الگوریتم‌ها یا راه‌حل‌هایی را پیشنهاد دهند که "ممکن است بلافاصله برای توسعه‌دهندگان انسانی آشکار نباشند"، به لطف یادگیری از مجموعه داده‌های گسترده کد. نمونه‌های دنیای واقعی فراوان است: یک مهندس می‌تواند از ChatGPT بخواهد که یک تابع مرتب‌سازی را پیاده‌سازی کند یا یک اشکال در کد خود پیدا کند و هوش مصنوعی در عرض چند ثانیه یک راه‌حل اولیه تولید می‌کند. شرکت‌هایی مانند آمازون و مایکروسافت برنامه‌نویسان جفت هوش مصنوعی (CodeWhisperer آمازون و Copilot مایکروسافت) را در تیم‌های توسعه‌دهنده خود مستقر کرده‌اند و گزارش می‌دهند که وظایف سریع‌تر انجام می‌شوند و ساعت‌های کمتری صرف نوشتن کدهای تکراری می‌شود. در واقع، ۷۰٪ از توسعه‌دهندگانی که در نظرسنجی ۲۰۲۳ Stack Overflow مورد بررسی قرار گرفتند، اظهار داشتند که در حال حاضر از ابزارهای هوش مصنوعی در فرآیند توسعه خود استفاده می‌کنند یا قصد دارند از آنها استفاده کنند ( ۷۰٪ از توسعه‌دهندگان از ابزارهای کدنویسی هوش مصنوعی استفاده می‌کنند، ۳٪ به دقت آنها بسیار اعتماد دارند - ShiftMag ). محبوب‌ترین دستیارها ChatGPT (که توسط حدود ۸۳٪ از پاسخ‌دهندگان استفاده می‌شود) و GitHub Copilot (حدود ۵۶٪) هستند، که نشان می‌دهد هوش مصنوعی محاوره‌ای عمومی و دستیارهای یکپارچه با IDE هر دو بازیگران کلیدی هستند. توسعه‌دهندگان در درجه اول برای افزایش بهره‌وری (به نقل از حدود ۳۳٪ از پاسخ‌دهندگان) و سرعت بخشیدن به یادگیری (۲۵٪) به این ابزارها روی می‌آورند، در حالی که حدود ۲۵٪ از آنها برای افزایش کارایی با خودکارسازی کارهای تکراری استفاده می‌کنند.

لازم به ذکر است که نقش هوش مصنوعی در برنامه‌نویسی کاملاً جدید نیست - عناصر آن سال‌هاست که وجود دارند (به عنوان مثال، تکمیل خودکار کد در IDEها یا چارچوب‌های تست خودکار را در نظر بگیرید). اما دو سال گذشته نقطه عطفی بوده است. ظهور مدل‌های قدرتمند زبان‌های بزرگ (مانند سری GPT OpenAI و AlphaCode DeepMind) به طور چشمگیری امکانات را گسترش داده است. به عنوان مثال، AlphaCode با عملکرد در سطح یک مسابقه برنامه‌نویسی رقابتی ، با کسب حدود 54٪ رتبه برتر در چالش‌های کدنویسی، خبرساز شد - اساساً با مهارت یک رقیب انسانی متوسط ​​​​مطابقت دارد ( AlphaCode DeepMind با مهارت یک برنامه‌نویس متوسط ​​​​مطابقت دارد ). این اولین باری بود که یک سیستم هوش مصنوعی به صورت رقابتی . با این حال، شایان ذکر است که حتی AlphaCode، با تمام مهارت خود، هنوز از شکست دادن بهترین کدنویسان انسانی فاصله داشت. در آن مسابقات، AlphaCode می‌توانست حدود 30٪ از مسائل را در تلاش‌های مجاز حل کند، در حالی که برنامه‌نویسان برتر انسانی بیش از 90٪ از مسائل را با یک تلاش حل می‌کنند. این شکاف نشان می‌دهد که اگرچه هوش مصنوعی می‌تواند تا حدی وظایف الگوریتمی کاملاً تعریف‌شده را انجام دهد، اما سخت‌ترین مسائلی که نیاز به استدلال عمیق و نبوغ دارند، همچنان در حوزه قدرت انسان قرار دارند .

به طور خلاصه، هوش مصنوعی جایگاه خود را در جعبه ابزار روزمره توسعه‌دهندگان محکم کرده است. از کمک به نوشتن کد گرفته تا بهینه‌سازی استقرار، در هر بخش از فرآیند توسعه نفوذ می‌کند. این رابطه امروزه تا حد زیادی همزیستی است: هوش مصنوعی به عنوان یک کمک خلبان (که به درستی نامگذاری شده است) عمل می‌کند که به توسعه‌دهندگان کمک می‌کند سریع‌تر و با ناامیدی کمتری کدنویسی کنند، نه یک خلبان خودکار مستقل که می‌تواند به تنهایی پرواز کند. در بخش بعدی، به این موضوع خواهیم پرداخت که چگونه این ادغام ابزارهای هوش مصنوعی، نقش توسعه‌دهندگان و ماهیت کار آنها را، چه خوب و چه بد، تغییر می‌دهد.

چگونه هوش مصنوعی نقش‌ها و بهره‌وری توسعه‌دهندگان را تغییر می‌دهد

با توجه به اینکه هوش مصنوعی بیشتر کارهای روزمره را انجام می‌دهد، نقش توسعه‌دهنده نرم‌افزار در حال تکامل است. توسعه‌دهندگان به جای صرف ساعت‌ها وقت برای نوشتن کدهای تکراری یا اشکال‌زدایی خطاهای پیش پا افتاده، می‌توانند این وظایف را به دستیاران هوش مصنوعی خود واگذار کنند. این امر تمرکز توسعه‌دهنده را به سمت حل مسئله سطح بالاتر، معماری و جنبه‌های خلاقانه مهندسی نرم‌افزار تغییر می‌دهد. در اصل، هوش مصنوعی در حال تقویت توسعه‌دهندگان است و به آنها اجازه می‌دهد تا پربارتر و بالقوه نوآورتر باشند. اما آیا این به معنای مشاغل برنامه‌نویسی کمتر یا صرفاً نوع متفاوتی از شغل است؟ بیایید تأثیر آن را بر بهره‌وری و نقش‌ها بررسی کنیم:

افزایش بهره‌وری: طبق اکثر گزارش‌ها و مطالعات اولیه، ابزارهای کدنویسی هوش مصنوعی، بهره‌وری توسعه‌دهندگان را به طور قابل توجهی افزایش می‌دهند. تحقیقات گیت‌هاب نشان داد که توسعه‌دهندگانی که از Copilot استفاده می‌کنند، می‌توانند وظایف را بسیار سریع‌تر از کسانی که بدون کمک هوش مصنوعی هستند، انجام دهند. در یک آزمایش، توسعه‌دهندگان به طور متوسط ​​یک کار کدنویسی را با کمک Copilot 55٪ سریع‌تر حل کردند - حدود 1 ساعت و 11 دقیقه به جای 2 ساعت و 41 دقیقه بدون آن ( تحقیق: تعیین کمیت تأثیر GitHub Copilot بر بهره‌وری و شادی توسعه‌دهندگان - وبلاگ گیت‌هاب ). این یک افزایش چشمگیر در سرعت است. این فقط سرعت نیست؛ توسعه‌دهندگان گزارش می‌دهند که کمک هوش مصنوعی به کاهش ناامیدی و "وقفه‌های جریان" کمک می‌کند. در نظرسنجی‌ها، 88٪ از توسعه‌دهندگانی که از Copilot استفاده می‌کنند، گفته‌اند که این کار آنها را پربارتر کرده و به آنها اجازه داده است تا روی کارهای رضایت‌بخش‌تری تمرکز کنند ( چند درصد از توسعه‌دهندگان گفته‌اند که github copilot باعث می‌شود ... ). این ابزارها به برنامه‌نویسان کمک می‌کنند تا با مدیریت قطعات خسته‌کننده، "در منطقه" بمانند، که به نوبه خود انرژی ذهنی را برای مشکلات سخت‌تر ذخیره می‌کند. در نتیجه، بسیاری از توسعه‌دهندگان احساس می‌کنند که کدنویسی لذت‌بخش‌تر شده است - کار طاقت‌فرسا کمتر و خلاقیت بیشتر.

تغییر کار روزانه: گردش کار روزانه یک برنامه‌نویس در کنار این افزایش بهره‌وری در حال تغییر است. بسیاری از «کارهای پرمشغله» - نوشتن کدهای تکراری، تکرار الگوهای رایج، جستجوی سینتکس - را می‌توان به هوش مصنوعی واگذار کرد. به عنوان مثال، به جای نوشتن دستی یک کلاس داده با getterها و setterها، یک توسعه‌دهنده می‌تواند به سادگی از هوش مصنوعی بخواهد که آن را تولید کند. به جای جستجو در اسناد برای یافتن فراخوانی API مناسب، یک توسعه‌دهنده می‌تواند از هوش مصنوعی به زبان طبیعی سوال کند. این بدان معناست که توسعه‌دهندگان زمان نسبتاً کمتری را صرف کدنویسی تکراری و زمان بیشتری را صرف کارهایی می‌کنند که نیاز به قضاوت انسانی دارند . از آنجایی که هوش مصنوعی نوشتن ۸۰٪ آسان کد را بر عهده می‌گیرد، وظیفه توسعه‌دهنده به سمت نظارت بر خروجی هوش مصنوعی (بررسی پیشنهادات کد، آزمایش آنها) و مقابله با ۲۰٪ دشوار مشکلاتی که هوش مصنوعی نمی‌تواند آنها را تشخیص دهد، تغییر می‌کند. در عمل، یک توسعه‌دهنده ممکن است روز خود را با مرتب‌سازی درخواست‌های pull تولید شده توسط هوش مصنوعی یا بررسی مجموعه‌ای از اصلاحات پیشنهادی هوش مصنوعی شروع کند، به جای اینکه همه آن تغییرات را از ابتدا بنویسد.

همکاری و پویایی تیم: جالب اینجاست که هوش مصنوعی نیز بر پویایی تیم تأثیر می‌گذارد. با خودکارسازی وظایف روتین، تیم‌ها می‌توانند با تعداد کمتری از توسعه‌دهندگان تازه‌کار که به کارهای طاقت‌فرسا اختصاص داده می‌شوند، به طور بالقوه کارهای بیشتری انجام دهند. برخی از شرکت‌ها گزارش می‌دهند که مهندسان ارشد آنها می‌توانند خودکفاتر باشند - آنها می‌توانند با کمک هوش مصنوعی، بدون نیاز به یک تازه‌کار برای انجام پیش‌نویس‌های اولیه، به سرعت ویژگی‌های اولیه را نمونه‌سازی کنند. با این حال، این یک چالش جدید ایجاد می‌کند: مربیگری و اشتراک دانش. به جای اینکه تازه‌کارها با انجام وظایف ساده یاد بگیرند، ممکن است نیاز داشته باشند که یاد بگیرند چگونه خروجی‌های هوش مصنوعی را به طور مؤثر مدیریت کنند . همکاری تیمی ممکن است به فعالیت‌هایی مانند اصلاح جمعی دستورالعمل‌های هوش مصنوعی یا بررسی کدهای تولید شده توسط هوش مصنوعی برای یافتن مشکلات تغییر کند. از جنبه مثبت، وقتی همه افراد در تیم یک دستیار هوش مصنوعی دارند، می‌تواند شرایط را برابر کند و زمان بیشتری برای بحث‌های طراحی، طوفان فکری خلاقانه و رسیدگی به نیازهای پیچیده کاربر که هیچ هوش مصنوعی در حال حاضر به طور کامل آنها را درک نمی‌کند، فراهم کند. در واقع، نظرسنجی تأثیر هوش مصنوعی بر تجربه توسعه‌دهندگان را نشان می‌دهد - وبلاگ همکاری تیمی را افزایش یا حداقل آنها را آزاد می‌کند تا بیشتر در طراحی و حل مسئله همکاری کنند .

تأثیر بر نقش‌های شغلی: یک سوال اصلی این است که آیا هوش مصنوعی تقاضا برای برنامه‌نویسان را کاهش می‌دهد (زیرا اکنون هر برنامه‌نویس بهره‌وری بیشتری دارد) یا اینکه صرفاً مهارت‌های مورد نیاز را تغییر می‌دهد. سابقه تاریخی با سایر اتوماسیون‌ها (مانند ظهور ابزارهای devops یا زبان‌های برنامه‌نویسی سطح بالاتر) نشان می‌دهد که مشاغل توسعه‌دهندگان به اندازه‌ای که افزایش . در واقع، تحلیلگران صنعت پیش‌بینی می‌کنند که نقش‌های مهندسی نرم‌افزار به رشد خود ادامه خواهند داد ، اما ماهیت این نقش‌ها تغییر خواهد کرد. گزارش اخیر گارتنر پیش‌بینی می‌کند که تا سال 2027، 50٪ از سازمان‌های مهندسی نرم‌افزار، پلتفرم‌های «هوش مهندسی نرم‌افزار» تقویت‌شده با هوش مصنوعی را برای افزایش بهره‌وری اتخاذ خواهند کرد ، که این رقم در سال 2024 تنها 5٪ بوده است ( آیا آینده‌ای برای مهندسان نرم‌افزار وجود دارد؟ تأثیر هوش مصنوعی [2024] با کار خواهند کرد . به طور مشابه، شرکت مشاوره مک‌کینزی پیش‌بینی می‌کند که اگرچه هوش مصنوعی ممکن است بسیاری از وظایف را خودکار کند، تقریباً 80٪ از مشاغل برنامه‌نویسی همچنان به یک انسان در حلقه نیاز دارند و «انسان‌محور» باقی می‌مانند . به عبارت دیگر، ما همچنان برای اکثر موقعیت‌های شغلی توسعه‌دهنده به افراد نیاز خواهیم داشت، اما شرح وظایف ممکن است تغییر کند.

یک تغییر احتمالی، ظهور نقش‌هایی مانند «مهندس نرم‌افزار هوش مصنوعی» یا «مهندس سریع» - توسعه‌دهندگانی که در ساخت یا هماهنگ‌سازی اجزای هوش مصنوعی تخصص دارند. ما در حال حاضر شاهد افزایش شدید تقاضا برای توسعه‌دهندگان با تخصص هوش مصنوعی/یادگیری ماشین هستیم. طبق تحلیلی از Indeed، سه شغل پر تقاضا مرتبط با هوش مصنوعی عبارتند از دانشمند داده، مهندس نرم‌افزار و مهندس یادگیری ماشین، و تقاضا برای این نقش‌ها در طول سه سال گذشته بیش از دو برابر شده است ( آیا آینده‌ای برای مهندسان نرم‌افزار وجود دارد؟ تأثیر هوش مصنوعی [2024] ). از مهندسان نرم‌افزار سنتی به طور فزاینده‌ای انتظار می‌رود که اصول اولیه یادگیری ماشین را درک کنند یا خدمات هوش مصنوعی را در برنامه‌ها ادغام کنند. هوش مصنوعی به جای اینکه توسعه‌دهندگان را بیکار کند، می‌تواند این حرفه را ارتقا دهد و توسعه‌دهندگان را قادر سازد تا روی وظایف سطح بالاتر و نوآوری تمرکز کنند. ( آیا هوش مصنوعی در سال 2025 جایگزین توسعه‌دهندگان خواهد شد: نگاهی اجمالی به آینده ) بسیاری از وظایف کدنویسی روتین ممکن است توسط هوش مصنوعی انجام شود، اما توسعه‌دهندگان بیشتر درگیر طراحی سیستم، ادغام ماژول‌ها، تضمین کیفیت و پرداختن به مشکلات جدید خواهند بود. یک مهندس ارشد از یک شرکت پیشرو در حوزه هوش مصنوعی، این موضوع را به خوبی خلاصه کرد: هوش مصنوعی جایگزین توسعه‌دهندگان ما نمی‌شود؛ بلکه تقویت می‌کند . یک توسعه‌دهنده مجهز به ابزارهای قدرتمند هوش مصنوعی می‌تواند کار چندین نفر را انجام دهد، اما آن توسعه‌دهنده اکنون کاری را بر عهده می‌گیرد که پیچیده‌تر و تأثیرگذارتر است.

مثال دنیای واقعی: سناریویی از یک شرکت نرم‌افزاری را در نظر بگیرید که GitHub Copilot را برای همه توسعه‌دهندگان خود ادغام کرده است. تأثیر فوری آن، کاهش قابل توجه زمان صرف شده برای نوشتن تست‌های واحد و کدهای تکراری بود. یک توسعه‌دهنده جوان متوجه شد که با استفاده از Copilot می‌تواند ۸۰٪ از کد یک ویژگی جدید را به سرعت تولید کند، سپس وقت خود را صرف سفارشی‌سازی ۲۰٪ باقی‌مانده و نوشتن تست‌های ادغام کند. بهره‌وری او از نظر خروجی کد تقریباً دو برابر شد، اما جالب‌تر اینکه، ماهیت مشارکت او تغییر کرد - او بیشتر به یک بررسی‌کننده کد و طراح تست برای کد نوشته شده توسط هوش مصنوعی تبدیل شد. تیم همچنین متوجه شد که بررسی‌های کد به جای غلط‌های تایپی انسانی، شروع به تشخیص اشتباهات هوش مصنوعی . به عنوان مثال، Copilot گاهی اوقات پیاده‌سازی رمزگذاری ناامن را پیشنهاد می‌کرد. توسعه‌دهندگان انسانی مجبور بودند آنها را تشخیص داده و اصلاح کنند. این نوع مثال نشان می‌دهد که در حالی که خروجی افزایش می‌یافت، در گردش کار بسیار حیاتی‌تر می‌شد

خلاصه اینکه، هوش مصنوعی بدون شک نحوه کار توسعه‌دهندگان را تغییر می‌دهد: آنها را سریع‌تر می‌کند و به آنها اجازه می‌دهد تا با مشکلات جاه‌طلبانه‌تری مقابله کنند، اما همچنین آنها را ملزم به ارتقای مهارت (هم در استفاده از هوش مصنوعی و هم در تفکر سطح بالاتر) می‌کند. این کمتر داستان «گرفتن شغل توسط هوش مصنوعی» و بیشتر داستان «تغییر شغل توسط هوش مصنوعی» است. توسعه‌دهندگانی که یاد می‌گیرند از این ابزارها به طور مؤثر استفاده کنند، می‌توانند تأثیر خود را چند برابر کنند - کلیشه‌ای که اغلب می‌شنویم این است: «هوش مصنوعی جایگزین توسعه‌دهندگان نخواهد شد، اما توسعه‌دهندگانی که از هوش مصنوعی استفاده می‌کنند ممکن است جایگزین کسانی شوند که از آن استفاده نمی‌کنند.» بخش‌های بعدی بررسی می‌کنند که چرا توسعه‌دهندگان انسانی هنوز ضروری هستند (چه کاری هوش مصنوعی نمی‌تواند به خوبی انجام دهد) و چگونه توسعه‌دهندگان می‌توانند مهارت‌های خود را برای پیشرفت در کنار هوش مصنوعی تطبیق دهند.

محدودیت‌های هوش مصنوعی (چرا انسان‌ها همچنان حیاتی هستند)

با وجود قابلیت‌های چشمگیرش، هوش مصنوعی امروزی محدودیت‌های که مانع از منسوخ شدن برنامه‌نویسان انسانی می‌شود. درک این محدودیت‌ها، کلید درک این موضوع است که چرا برنامه‌نویسان هنوز در فرآیند توسعه بسیار مورد نیاز هستند. هوش مصنوعی ابزاری قدرتمند است، اما یک گلوله جادویی نیست که بتواند جایگزین خلاقیت، تفکر انتقادی و درک زمینه‌ای یک توسعه‌دهنده انسانی شود. در اینجا برخی از کاستی‌های اساسی هوش مصنوعی در برنامه‌نویسی و نقاط قوت متناظر توسعه‌دهندگان انسانی آورده شده است:

• فقدان درک و خلاقیت واقعی: درک واقعاً نمی‌فهمند ؛ آن‌ها الگوها را تشخیص می‌دهند و خروجی‌های احتمالی را بر اساس داده‌های آموزشی برمی‌گردانند. این بدان معناست که هوش مصنوعی می‌تواند در انجام وظایفی که نیاز به راه‌حل‌های خلاقانه و بدیع یا درک عمیق از حوزه‌های مسئله جدید دارند، دچار مشکل شود. یک هوش مصنوعی ممکن است بتواند کدی تولید کند که مشخصاتی را که قبلاً دیده است، برآورده کند، اما از آن بخواهید که الگوریتم جدیدی را برای یک مسئله بی‌سابقه طراحی کند یا یک الزام مبهم را تفسیر کند، و احتمالاً دچار مشکل خواهد شد. همانطور که یکی از ناظران بیان کرد، هوش مصنوعی امروز "فاقد قابلیت‌های تفکر خلاق و انتقادی است که توسعه‌دهندگان انسانی ارائه می‌دهند." ( آیا هوش مصنوعی در سال 2025 جایگزین توسعه‌دهندگان می‌شود: نگاهی اجمالی به آینده ) انسان‌ها در تفکر خارج از چارچوب برتری دارند - ترکیب دانش دامنه، شهود و خلاقیت برای طراحی معماری نرم‌افزار یا حل مسائل پیچیده. در مقابل، هوش مصنوعی به الگوهایی که آموخته است محدود می‌شود. اگر مشکلی به خوبی با آن الگوها مطابقت نداشته باشد، ممکن است کد نادرست یا بی‌معنی تولید کند (اغلب با اطمینان!). نوآوری در نرم‌افزار - ارائه ویژگی‌های جدید، تجربیات کاربری جدید یا رویکردهای فنی بدیع - همچنان یک فعالیت انسانی است.

• درک زمینه و تصویر کلی: ساخت نرم‌افزار فقط نوشتن چند خط کد نیست. این شامل درک چرایی پشت کد - الزامات تجاری، نیازهای کاربر و زمینه‌ای که نرم‌افزار در آن کار می‌کند - است. هوش مصنوعی پنجره بسیار باریکی از زمینه دارد (معمولاً محدود به ورودی‌ای که در یک زمان به آن داده می‌شود). واقعاً هدف کلی یک سیستم یا نحوه تعامل یک ماژول با ماژول دیگر را فراتر از آنچه که به صراحت در کد آمده است، درک نمی‌کند. در نتیجه، هوش مصنوعی ممکن است کدی تولید کند که از نظر فنی برای یک کار کوچک کار می‌کند اما به خوبی در معماری سیستم بزرگتر جای نمی‌گیرد یا برخی از الزامات ضمنی را نقض می‌کند. برای اطمینان از اینکه نرم‌افزار با اهداف تجاری و انتظارات کاربر همسو است، به توسعه‌دهندگان انسانی نیاز است. طراحی سیستم‌های پیچیده - درک اینکه چگونه تغییر در یک بخش ممکن است در بخش‌های دیگر نیز تأثیر بگذارد، نحوه متعادل کردن بده بستان‌ها (مانند عملکرد در مقابل خوانایی) و نحوه برنامه‌ریزی تکامل بلندمدت یک پایگاه کد - کاری است که هوش مصنوعی امروزه نمی‌تواند انجام دهد. در پروژه‌های بزرگ با هزاران مؤلفه، هوش مصنوعی "درختان را می‌بیند اما جنگل را نمی‌بیند". همانطور که در یک تحلیل اشاره شد، «هوش مصنوعی در درک کامل زمینه و پیچیدگی‌های پروژه‌های نرم‌افزاری در مقیاس بزرگ، از جمله الزامات تجاری و ملاحظات تجربه کاربری، با مشکل مواجه است» ( آیا هوش مصنوعی قرار است در سال ۲۰۲۵ جایگزین توسعه‌دهندگان شود: نگاهی اجمالی به آینده ). انسان‌ها چشم‌انداز کلی را حفظ می‌کنند.

• عقل سلیم و حل ابهام: الزامات در پروژه‌های واقعی اغلب مبهم یا در حال تکامل هستند. یک توسعه‌دهنده انسانی می‌تواند به دنبال شفاف‌سازی باشد، فرضیات معقولی داشته باشد یا درخواست‌های غیرواقعی را رد کند. هوش مصنوعی فاقد استدلال عقل سلیم یا توانایی پرسیدن سوالات روشن‌کننده است (مگر اینکه به صراحت در یک حلقه قرار گیرد و حتی در این صورت نیز هیچ تضمینی برای درست انجام دادن آن وجود ندارد). به همین دلیل است که کد تولید شده توسط هوش مصنوعی گاهی اوقات می‌تواند از نظر فنی صحیح باشد اما از نظر عملکردی نامناسب باشد - اگر دستورالعمل‌ها نامشخص باشند، فاقد قضاوت برای دانستن منظور واقعی کاربر است. در مقابل، یک برنامه‌نویس انسانی می‌تواند یک درخواست سطح بالا را تفسیر کند ("این رابط کاربری را بصری‌تر کنید" یا "برنامه باید ورودی‌های نامنظم را به طرز ظریفی مدیریت کند") و بفهمد که چه کاری باید در کد انجام شود. هوش مصنوعی برای جایگزینی واقعی یک توسعه‌دهنده به مشخصات بسیار دقیق و بدون ابهام نیاز دارد و حتی نوشتن چنین مشخصاتی به طور مؤثر به سختی نوشتن خود کد است. همانطور که در مقاله‌ای از شورای فناوری فوربس به درستی اشاره شده است، برای اینکه هوش مصنوعی واقعاً جایگزین توسعه‌دهندگان شود، باید دستورالعمل‌های نامشخص را درک کند و مانند یک انسان سازگار شود - سطحی از استدلال که هوش مصنوعی فعلی فاقد آن است ( پست سرگی کوزین - لینکدین ).

• قابلیت اطمینان و «توهم»: مدل‌های هوش مصنوعی مولد امروزی یک نقص شناخته‌شده دارند: آن‌ها می‌توانند خروجی‌های نادرست یا کاملاً ساختگی تولید کنند، پدیده‌ای که اغلب توهم . در کدنویسی، این ممکن است به این معنی باشد که یک هوش مصنوعی کدی می‌نویسد که به نظر قابل قبول می‌رسد اما از نظر منطقی اشتباه یا ناامن است. توسعه‌دهندگان نمی‌توانند کورکورانه به پیشنهادات هوش مصنوعی اعتماد کنند. در عمل، هر قطعه کد نوشته شده توسط هوش مصنوعی نیاز به بررسی و آزمایش دقیق توسط یک انسان دارد . داده‌های نظرسنجی Stack Overflow این موضوع را نشان می‌دهد - از بین کسانی که از ابزارهای هوش مصنوعی استفاده می‌کنند، تنها ۳٪ به دقت خروجی هوش مصنوعی اعتماد زیادی دارند و در واقع درصد کمی به طور فعال بی‌اعتماد هستند ( ۷۰٪ از توسعه‌دهندگان از ابزارهای کدنویسی هوش مصنوعی استفاده می‌کنند، ۳٪ به دقت آنها اعتماد زیادی دارند - ShiftMag ). اکثریت قریب به اتفاق توسعه‌دهندگان، پیشنهادات هوش مصنوعی را به عنوان نکات مفید، نه وحی منزل، در نظر می‌گیرند. این اعتماد کم موجه است زیرا هوش مصنوعی می‌تواند اشتباهات عجیبی مرتکب شود که هیچ انسان ماهری مرتکب نمی‌شود (مانند خطاهای جزئی، استفاده از توابع منسوخ شده یا تولید راه‌حل‌های ناکارآمد) زیرا واقعاً در مورد مشکل استدلال نمی‌کند. همانطور که در یکی از نظرات انجمن‌ها با کنایه آمده است، «آنها (هوش مصنوعی) زیاد توهم می‌زنند و انتخاب‌های طراحی عجیبی می‌کنند که یک انسان هرگز انجام نمی‌دهد» ( آیا برنامه‌نویسان به دلیل هوش مصنوعی منسوخ می‌شوند؟ - مشاوره شغلی ). نظارت انسانی برای تشخیص این خطاها بسیار مهم است. هوش مصنوعی ممکن است ۹۰٪ از یک ویژگی را به سرعت در اختیار شما قرار دهد، اما اگر ۱۰٪ باقی‌مانده دارای یک اشکال جزئی باشد، همچنان تشخیص و رفع آن بر عهده توسعه‌دهنده انسانی است. و وقتی چیزی در تولید اشتباه پیش می‌رود، این مهندسان انسانی هستند که باید اشکال‌زدایی کنند - یک هوش مصنوعی هنوز نمی‌تواند مسئولیت اشتباهات خود را بر عهده بگیرد.

• نگهداری و تکامل پایگاه‌های کد: پروژه‌های نرم‌افزاری در طول سال‌ها زندگی و رشد می‌کنند. آن‌ها به سبکی ثابت، شفافیت برای نگهدارنده‌های آینده و به‌روزرسانی‌ها با تغییر الزامات نیاز دارند. هوش مصنوعی امروزه حافظه‌ای از تصمیمات گذشته (به جز دستورالعمل‌های محدود) ندارد، بنابراین ممکن است در یک پروژه بزرگ، بدون راهنمایی، کد را در یک پروژه بزرگ ثابت نگه ندارد. توسعه‌دهندگان انسانی قابلیت نگهداری کد را تضمین می‌کنند - نوشتن مستندات واضح، انتخاب راه‌حل‌های خوانا به جای راه‌حل‌های هوشمندانه اما مبهم، و اصلاح کد در صورت نیاز هنگام تکامل معماری. هوش مصنوعی می‌تواند در این وظایف کمک کند (مانند پیشنهاد اصلاح کد)، اما تصمیم‌گیری در مورد اینکه چه چیزی باید اصلاح شود یا کدام بخش‌های سیستم نیاز به طراحی مجدد دارند، یک قضاوت انسانی است. علاوه بر این، هنگام ادغام اجزا، درک تأثیر یک ویژگی جدید بر ماژول‌های موجود (اطمینان از سازگاری با عقب و غیره) چیزی است که انسان‌ها انجام می‌دهند. کد تولید شده توسط هوش مصنوعی باید توسط انسان‌ها یکپارچه و هماهنگ شود. به عنوان یک آزمایش، برخی از توسعه‌دهندگان سعی کرده‌اند به ChatGPT اجازه دهند تا برنامه‌های کوچک کامل را بسازد. نتیجه اغلب در ابتدا کار می‌کند اما نگهداری یا گسترش آن بسیار دشوار می‌شود زیرا هوش مصنوعی به طور مداوم از یک معماری متفکرانه استفاده نمی‌کند - تصمیمات محلی می‌گیرد که یک معمار انسانی از آن اجتناب می‌کند.

• ملاحظات اخلاقی و امنیتی: هرچه هوش مصنوعی کد بیشتری می‌نویسد، سوالاتی در مورد تعصب، امنیت و اصول اخلاقی نیز مطرح می‌شود. یک هوش مصنوعی ممکن است ناخواسته آسیب‌پذیری‌های امنیتی (مثلاً عدم پاکسازی صحیح ورودی‌ها یا استفاده از شیوه‌های رمزنگاری ناامن) را ایجاد کند که یک توسعه‌دهنده انسانی باتجربه متوجه آن می‌شود. همچنین، هوش مصنوعی ذاتاً حس اخلاق یا نگرانی برای انصاف ندارد - برای مثال، ممکن است بر اساس داده‌های مغرضانه آموزش ببیند و الگوریتم‌هایی را پیشنهاد دهد که ناخواسته تبعیض قائل شوند (در یک ویژگی مبتنی بر هوش مصنوعی مانند کد تأیید وام یا الگوریتم استخدام). توسعه‌دهندگان انسانی برای حسابرسی خروجی‌های هوش مصنوعی از نظر این مسائل، اطمینان از رعایت مقررات و آغشته کردن نرم‌افزار با ملاحظات اخلاقی مورد نیاز هستند. جنبه اجتماعی نرم‌افزار - درک اعتماد کاربر، نگرانی‌های مربوط به حریم خصوصی و انتخاب‌های طراحی که با ارزش‌های انسانی همسو باشند - "نمی‌توان نادیده گرفت. این جنبه‌های انسان‌محور توسعه، حداقل در آینده‌ای قابل پیش‌بینی، فراتر از دسترس هوش مصنوعی هستند." ( آیا هوش مصنوعی قرار است در سال 2025 جایگزین توسعه‌دهندگان شود: نگاهی اجمالی به آینده ) توسعه‌دهندگان باید به عنوان وجدان و دروازه کیفیت برای مشارکت‌های هوش مصنوعی عمل کنند.

با توجه به این محدودیت‌ها، اجماع فعلی این است که هوش مصنوعی یک ابزار است، نه یک جایگزین . همانطور که ساتیا نادلا گفت، این موضوع در مورد توانمندسازی توسعه‌دهندگان است، نه جایگزینی آنها ( آیا هوش مصنوعی جایگزین برنامه‌نویسان خواهد شد؟ حقیقت پشت این هیاهو | توسط The PyCoach | Artificial Corner | مارس 2025 | Medium ). هوش مصنوعی را می‌توان به عنوان یک دستیار جوان در نظر گرفت: سریع، خستگی‌ناپذیر است و می‌تواند در بسیاری از وظایف اولین قدم را بردارد، اما برای تولید یک محصول نهایی بی‌نقص به راهنمایی و تخصص یک توسعه‌دهنده ارشد نیاز دارد. این نکته قابل توجه است که حتی پیشرفته‌ترین سیستم‌های کدنویسی هوش مصنوعی به عنوان دستیار در دنیای واقعی (Copilot، CodeWhisperer و غیره) و نه به عنوان کدنویسان مستقل به کار گرفته می‌شوند. شرکت‌ها تیم‌های برنامه‌نویسی خود را اخراج نمی‌کنند و اجازه نمی‌دهند هوش مصنوعی به طور کامل عمل کند. در عوض، آنها هوش مصنوعی را در گردش کار توسعه‌دهندگان جاسازی می‌کنند تا به آنها کمک کند.

یک نقل قول گویا از سم آلتمن از OpenAI آمده است که خاطرنشان می‌کند حتی با وجود پیشرفت عامل‌های هوش مصنوعی، «این عامل‌های هوش مصنوعی به طور کامل جایگزین انسان‌ها نخواهند شد» در توسعه نرم‌افزار ( سم آلتمن می‌گوید عامل‌های هوش مصنوعی به زودی وظایفی را که مهندسان نرم‌افزار انجام می‌دهند، انجام خواهند داد: داستان کامل در ۵ نکته - India Today ). آن‌ها به عنوان «همکاران مجازی» عمل خواهند کرد که وظایف تعریف‌شده برای مهندسان انسانی، به ویژه وظایفی که معمولاً برای یک مهندس نرم‌افزار سطح پایین با چند سال تجربه انجام می‌شود، را انجام می‌دهند. به عبارت دیگر، هوش مصنوعی در نهایت ممکن است در برخی زمینه‌ها کار یک توسعه‌دهنده جوان را انجام دهد، اما آن توسعه‌دهنده جوان بیکار نمی‌شود - آن‌ها به نقش نظارت بر هوش مصنوعی و انجام وظایف سطح بالاتری که هوش مصنوعی نمی‌تواند انجام دهد، تکامل می‌یابند. حتی با نگاه به آینده، جایی که برخی از محققان پیش‌بینی می‌کنند که تا سال ۲۰۴۰ هوش مصنوعی می‌تواند بیشتر کدهای خود را بنویسد ( آیا آینده‌ای برای مهندسان نرم‌افزار وجود دارد؟ تأثیر هوش مصنوعی [۲۰۲۴] )، عموماً توافق شده است که برنامه‌نویسان انسانی همچنان برای نظارت، راهنمایی و ارائه جرقه خلاقانه و تفکر انتقادی که ماشین‌ها فاقد آن هستند، مورد نیاز خواهند بود .

همچنین شایان ذکر است که توسعه نرم‌افزار چیزی بیش از کدنویسی است . این شامل ارتباط با ذینفعان، درک داستان‌های کاربر، همکاری در تیم‌ها و طراحی تکراری است - همه حوزه‌هایی که مهارت‌های انسانی در آنها ضروری است. یک هوش مصنوعی نمی‌تواند در جلسه‌ای با مشتری بنشیند تا آنچه را که واقعاً می‌خواهد، مشخص کند، و همچنین نمی‌تواند در مورد اولویت‌ها مذاکره کند یا تیمی را با چشم‌اندازی برای یک محصول الهام بخشد. عنصر انسانی همچنان محوری است.

به طور خلاصه، هوش مصنوعی نقاط ضعف مهمی دارد: نداشتن خلاقیت واقعی، درک محدود از زمینه، تمایل به اشتباه، نداشتن پاسخگویی و عدم درک پیامدهای گسترده‌تر تصمیمات نرم‌افزاری. این شکاف‌ها دقیقاً همان جایی هستند که توسعه‌دهندگان انسانی در آن می‌درخشند. به جای اینکه هوش مصنوعی را به عنوان یک تهدید ببینیم، شاید دقیق‌تر باشد که آن را به عنوان یک تقویت‌کننده قدرتمند برای توسعه‌دهندگان انسانی تطبیق مهارت‌ها و نقش‌های خود برای مرتبط و ارزشمند ماندن در دنیای توسعه مبتنی بر هوش مصنوعی بحث خواهد کرد

سازگاری و شکوفایی در عصر هوش مصنوعی

برای برنامه‌نویسان و توسعه‌دهندگان، ظهور هوش مصنوعی در کدنویسی لزوماً یک تهدید جدی نیست - می‌تواند یک فرصت باشد. نکته کلیدی، سازگاری و تکامل همراه با فناوری است. کسانی که یاد می‌گیرند هوش مصنوعی را مهار کنند، احتمالاً خود را پربارتر و مورد تقاضاتر خواهند یافت، در حالی که کسانی که آن را نادیده می‌گیرند، ممکن است متوجه شوند که عقب مانده‌اند. در این بخش، ما بر مراحل و استراتژی‌های عملی برای توسعه‌دهندگان تمرکز می‌کنیم تا با تبدیل شدن ابزارهای هوش مصنوعی به بخشی از توسعه روزمره، مرتبط باقی بمانند و پیشرفت کنند. طرز فکری که باید اتخاذ شود، یادگیری مداوم و همکاری با هوش مصنوعی است، نه رقابت. در اینجا نحوه سازگاری توسعه‌دهندگان و مهارت‌ها و نقش‌های جدیدی که باید در نظر بگیرند، آورده شده است:

۱. هوش مصنوعی را به عنوان یک ابزار بپذیرید (یاد بگیرید که از دستیارهای کدنویسی هوش مصنوعی به طور مؤثر استفاده کنید): اول و مهمتر از همه، توسعه‌دهندگان باید با ابزارهای هوش مصنوعی موجود راحت باشند. با Copilot، ChatGPT یا سایر هوش‌های مصنوعی کدنویسی به عنوان شریک برنامه‌نویسی دونفره جدید خود رفتار کنید. این به معنای یادگیری نحوه نوشتن دستورالعمل‌ها یا نظرات خوب برای دریافت پیشنهادات مفید کد و دانستن نحوه اعتبارسنجی یا اشکال‌زدایی سریع کد تولید شده توسط هوش مصنوعی است. درست همانطور که یک توسعه‌دهنده مجبور بود IDE یا کنترل نسخه خود را یاد بگیرد، یادگیری ویژگی‌های یک دستیار هوش مصنوعی در حال تبدیل شدن به بخشی از مجموعه مهارت‌ها است. به عنوان مثال، یک توسعه‌دهنده می‌تواند با گرفتن یک قطعه کد که نوشته است و درخواست از هوش مصنوعی برای بهبود آن، سپس تجزیه و تحلیل تغییرات، تمرین کند. یا هنگام شروع یک کار، آن را در نظرات شرح دهید و ببینید هوش مصنوعی چه چیزی ارائه می‌دهد، سپس از آنجا اصلاح کنید. با گذشت زمان، شما شهودی برای آنچه هوش مصنوعی در آن خوب است و نحوه همکاری با آن ایجاد خواهید کرد. آن را به عنوان "توسعه با کمک هوش مصنوعی" - مهارت جدیدی که باید به جعبه ابزار خود اضافه کنید. در واقع، توسعه‌دهندگان اکنون از "مهندسی سریع" به عنوان یک مهارت صحبت می‌کنند - دانستن اینکه چگونه از هوش مصنوعی سوالات درست بپرسید. کسانی که بر آن تسلط دارند می‌توانند با همان ابزارها به نتایج بسیار بهتری دست یابند. به یاد داشته باشید، «توسعه‌دهندگانی که از هوش مصنوعی استفاده می‌کنند ممکن است جایگزین کسانی شوند که از آن استفاده نمی‌کنند» - پس فناوری را بپذیرید و آن را متحد خود قرار دهید.

۲. تمرکز بر مهارت‌های سطح بالاتر (حل مسئله، طراحی سیستم، معماری): از آنجایی که هوش مصنوعی می‌تواند کدنویسی سطح پایین‌تری را انجام دهد، توسعه‌دهندگان باید از نردبان انتزاع بالاتر بروند . این به معنای تأکید بیشتر بر درک طراحی و معماری سیستم است. مهارت‌هایی را در تجزیه مسائل پیچیده، طراحی سیستم‌های مقیاس‌پذیر و تصمیم‌گیری‌های معماری - حوزه‌هایی که بینش انسانی در آنها بسیار مهم است - پرورش دهید. بر چرایی و چگونگی یک راه‌حل تمرکز کنید، نه فقط بر چیستی آن. به عنوان مثال، به جای اینکه تمام وقت خود را صرف تکمیل یک تابع مرتب‌سازی کنید (وقتی هوش مصنوعی می‌تواند یکی برای شما بنویسد)، زمانی را صرف درک این کنید که کدام رویکرد مرتب‌سازی برای زمینه برنامه شما بهینه است و چگونه در جریان داده‌های سیستم شما جای می‌گیرد. تفکر طراحی - با در نظر گرفتن نیازهای کاربر، جریان داده‌ها و تعاملات اجزا - بسیار ارزشمند خواهد بود. هوش مصنوعی می‌تواند کد تولید کند، اما این توسعه‌دهنده است که ساختار کلی نرم‌افزار را تعیین می‌کند و تضمین می‌کند که همه قسمت‌ها با هماهنگی کار کنند. با تیز کردن تفکر کلی خود، خود را به عنوان فردی که هوش مصنوعی (و بقیه اعضای تیم) را در ساخت چیز درست هدایت می‌کند، ضروری می‌کنید. همانطور که در یک گزارش آینده‌نگر اشاره شده است، توسعه‌دهندگان باید «روی حوزه‌هایی تمرکز کنند که در آنها بینش انسانی غیرقابل جایگزین است، مانند حل مسئله، تفکر طراحی و درک نیازهای کاربر.» ( آیا هوش مصنوعی قرار است در سال ۲۰۲۵ جایگزین توسعه‌دهندگان شود: نگاهی اجمالی به آینده )

۳. دانش هوش مصنوعی و یادگیری ماشین خود را افزایش دهید: درک هوش مصنوعی مفید است . همه توسعه‌دهندگان نیازی به تبدیل شدن به محققان یادگیری ماشین ندارند، اما داشتن درک کاملی از نحوه عملکرد این مدل‌ها مفید خواهد بود. اصول اولیه یادگیری ماشین و یادگیری عمیق را بیاموزید - این نه تنها می‌تواند مسیرهای شغلی جدیدی را باز کند (از آنجایی که مشاغل مرتبط با هوش مصنوعی در حال رونق گرفتن هستند ( آیا آینده‌ای برای مهندسان نرم‌افزار وجود دارد؟ تأثیر هوش مصنوعی [۲۰۲۴] ))، بلکه به شما کمک می‌کند تا از ابزارهای هوش مصنوعی به طور مؤثرتری استفاده کنید. به عنوان مثال، اگر محدودیت‌های یک مدل زبانی بزرگ و نحوه آموزش آن را بدانید، می‌توانید پیش‌بینی کنید که چه زمانی ممکن است شکست بخورد و دستورالعمل‌ها یا آزمایش‌های خود را بر اساس آن طراحی کنید. علاوه بر این، بسیاری از محصولات نرم‌افزاری اکنون ویژگی‌های هوش مصنوعی را در خود جای داده‌اند (به عنوان مثال، یک برنامه با موتور توصیه یا یک ربات چت). یک توسعه‌دهنده نرم‌افزار با کمی دانش یادگیری ماشین می‌تواند در این ویژگی‌ها مشارکت کند یا حداقل هوشمندانه با دانشمندان داده همکاری کند. زمینه‌های کلیدی برای یادگیری عبارتند از: اصول اولیه علم داده ، نحوه پیش‌پردازش داده‌ها، آموزش در مقابل استنتاج و اخلاق هوش مصنوعی. با چارچوب‌های هوش مصنوعی (TensorFlow، PyTorch) و سرویس‌های هوش مصنوعی ابری آشنا شوید؛ حتی اگر از ابتدا مدل‌ها را نمی‌سازید، دانستن نحوه ادغام یک API هوش مصنوعی در یک برنامه، مهارت ارزشمندی است. به طور خلاصه، «سواد هوش مصنوعی» شدن به سرعت به اندازه سواد در فناوری‌های وب یا پایگاه داده اهمیت پیدا می‌کند. توسعه‌دهندگانی که می‌توانند در دنیای مهندسی نرم‌افزار سنتی و هوش مصنوعی قرار گیرند، در موقعیت برتر برای رهبری پروژه‌های آینده قرار خواهند گرفت.

۴. مهارت‌های نرم قوی‌تر و دانش تخصصی را توسعه دهید: با تسلط هوش مصنوعی بر وظایف مکانیکی، مهارت‌های منحصر به فرد انسانی اهمیت بیشتری پیدا می‌کنند. ارتباطات، کار تیمی و تخصص در حوزه‌های مختلف، حوزه‌هایی هستند که باید بر آنها تمرکز بیشتری داشت. توسعه نرم‌افزار اغلب در مورد درک حوزه مشکل - چه مالی، مراقبت‌های بهداشتی، آموزش یا هر زمینه دیگری - و تبدیل آن به راه‌حل‌ها است. هوش مصنوعی این زمینه یا توانایی ارتباط با ذینفعان را نخواهد داشت، اما شما دارید. افزایش دانش در حوزه‌ای که در آن کار می‌کنید، شما را به فرد مورد اعتماد برای اطمینان از برآورده شدن نیازهای دنیای واقعی توسط نرم‌افزار تبدیل می‌کند. به طور مشابه، بر مهارت‌های همکاری خود تمرکز کنید: راهنمایی، رهبری و هماهنگی. تیم‌ها همچنان به توسعه‌دهندگان ارشد برای بررسی کد (از جمله کد نوشته شده توسط هوش مصنوعی)، راهنمایی افراد تازه‌کار در مورد بهترین شیوه‌ها و هماهنگی پروژه‌های پیچیده نیاز خواهند داشت. هوش مصنوعی نیاز به تعامل انسانی در پروژه‌ها را از بین نمی‌برد. در واقع، با تولید کد توسط هوش مصنوعی، راهنمایی یک توسعه‌دهنده ارشد ممکن است به سمت آموزش نحوه کار با هوش مصنوعی و اعتبارسنجی خروجی آن ، نه نحوه نوشتن یک حلقه for. توانایی راهنمایی دیگران در این الگوی جدید یک مهارت ارزشمند است. همچنین، تفکر انتقادی را - خروجی‌های هوش مصنوعی را زیر سوال ببرید و آزمایش کنید و دیگران را نیز به انجام همین کار تشویق کنید. پرورش یک طرز فکر شکاکانه و تأییدی سالم، از اتکای کورکورانه به هوش مصنوعی جلوگیری کرده و خطاها را کاهش می‌دهد. اساساً، مهارت‌هایی را که هوش مصنوعی فاقد آنهاست، بهبود بخشید: درک افراد و زمینه، تحلیل انتقادی و تفکر میان‌رشته‌ای.

۵. یادگیری مادام‌العمر و سازگاری: سرعت تغییر در هوش مصنوعی بسیار سریع است. آنچه امروز پیشرفته به نظر می‌رسد، ممکن است تا چند سال دیگر منسوخ شود. توسعه‌دهندگان باید یادگیری مادام‌العمر را . این ممکن است به معنای امتحان کردن منظم دستیاران برنامه‌نویسی هوش مصنوعی جدید، گذراندن دوره‌های آنلاین یا گواهینامه‌های هوش مصنوعی/یادگیری ماشین، خواندن وبلاگ‌های تحقیقاتی برای به‌روز ماندن در مورد آنچه در حال وقوع است، یا شرکت در جوامع توسعه‌دهندگان متمرکز بر هوش مصنوعی باشد. سازگاری کلیدی است - آماده باشید تا با ظهور ابزارها و گردش‌های کاری جدید، به آنها توجه کنید. به عنوان مثال، اگر یک ابزار هوش مصنوعی جدید بیاید که بتواند طراحی رابط کاربری را از طرح‌ها خودکار کند، یک توسعه‌دهنده front-end باید آماده یادگیری و گنجاندن آن باشد و شاید تمرکز خود را به اصلاح رابط کاربری تولید شده یا بهبود جزئیات تجربه کاربری که اتوماسیون از دست داده است، تغییر دهد. کسانی که یادگیری را به عنوان بخشی مداوم از حرفه خود در نظر می‌گیرند (که بسیاری از توسعه‌دهندگان در حال حاضر انجام می‌دهند) ادغام توسعه‌های هوش مصنوعی را آسان‌تر خواهند یافت. یک استراتژی این است که بخش کوچکی از هفته خود را به یادگیری و آزمایش اختصاص دهید - آن را به عنوان سرمایه‌گذاری برای آینده خود در نظر بگیرید. شرکت‌ها همچنین شروع به ارائه آموزش برای توسعه‌دهندگان خود در مورد استفاده مؤثر از ابزارهای هوش مصنوعی کرده‌اند. استفاده از چنین فرصت‌هایی شما را پیش خواهد انداخت. توسعه‌دهندگانی که موفق می‌شوند، کسانی خواهند بود که هوش مصنوعی را به عنوان یک شریک در حال تکامل می‌بینند و به طور مداوم رویکرد خود را برای همکاری با آن شریک اصلاح می‌کنند.

۶. نقش‌ها و مسیرهای شغلی نوظهور را بررسی کنید: با ادغام هوش مصنوعی در توسعه، فرصت‌های شغلی جدیدی پدیدار می‌شوند. به عنوان مثال، مهندس Prompt یا متخصص ادغام هوش مصنوعی، نقش‌هایی هستند که بر ایجاد دستورالعمل‌ها، گردش‌های کاری و زیرساخت‌های مناسب برای استفاده از هوش مصنوعی در محصولات تمرکز دارند. مثال دیگر، مهندس اخلاق هوش مصنوعی یا حسابرس هوش مصنوعی - نقش‌هایی که بر بررسی خروجی‌های هوش مصنوعی از نظر سوگیری، انطباق و صحت تمرکز دارند. اگر به این حوزه‌ها علاقه دارید، قرار دادن خود در موقعیت دانش مناسب می‌تواند این مسیرهای جدید را باز کند. حتی در نقش‌های کلاسیک، ممکن است جایگاه‌هایی مانند «توسعه‌دهنده فرانت‌اند با کمک هوش مصنوعی» در مقابل «توسعه‌دهنده بک‌اند با کمک هوش مصنوعی» پیدا کنید که هر کدام از ابزارهای تخصصی استفاده می‌کنند. به نحوه ساختاردهی تیم‌ها توسط سازمان‌ها پیرامون هوش مصنوعی توجه داشته باشید. برخی از شرکت‌ها «انجمن‌های هوش مصنوعی» یا مراکز تعالی برای هدایت پذیرش هوش مصنوعی در پروژه‌ها دارند - فعال بودن در چنین گروه‌هایی می‌تواند شما را در خط مقدم قرار دهد. علاوه بر این، مشارکت در توسعه خود ابزارهای هوش مصنوعی را در نظر بگیرید: به عنوان مثال، کار بر روی پروژه‌های منبع باز که ابزارهای توسعه‌دهنده را بهبود می‌بخشند (شاید افزایش توانایی هوش مصنوعی در توضیح کد و غیره). این نه تنها درک شما از فناوری را عمیق‌تر می‌کند، بلکه شما را در جامعه‌ای قرار می‌دهد که رهبری این تغییر را بر عهده دارد. نکته اصلی این است که در مورد چابکی شغلی . اگر بخش‌هایی از شغل فعلی شما خودکارسازی شود، آماده باشید تا به نقش‌هایی تغییر دهید که آن بخش‌های خودکار را طراحی، نظارت یا تقویت می‌کنند.

۷. حفظ و نمایش کیفیت انسانی: در جهانی که هوش مصنوعی می‌تواند برای مسائل معمولی، کدهای معمولی تولید کند، توسعه‌دهندگان انسانی باید تلاش کنند تا استثنایی و دلسوزانه‌ای که هوش مصنوعی نمی‌تواند. این می‌تواند به معنای تمرکز بر ظرافت تجربه کاربری، بهینه‌سازی عملکرد برای سناریوهای غیرمعمول یا صرفاً نوشتن کدی تمیز و مستند باشد (هوش مصنوعی در نوشتن مستندات معنادار یا کامنت‌های قابل فهم برای کد عالی نیست - می‌توانید در اینجا ارزش ایجاد کنید!). ادغام بینش انسانی در کار را به یک نکته تبدیل کنید: به عنوان مثال، اگر یک هوش مصنوعی قطعه‌ای از کد را تولید می‌کند، شما کامنت‌هایی اضافه می‌کنید که منطق آن را به گونه‌ای توضیح می‌دهند که یک انسان دیگر بعداً بتواند آن را بفهمد، یا آن را طوری تنظیم می‌کنید که خواناتر باشد. با انجام این کار، شما لایه‌ای از حرفه‌ای‌گری و کیفیت را اضافه می‌کنید که کار صرفاً تولید شده توسط ماشین فاقد آن است. با گذشت زمان، ایجاد شهرت برای نرم‌افزار با کیفیت بالا که در دنیای واقعی "فقط کار می‌کند" شما را متمایز می‌کند. مشتریان و کارفرمایان برای توسعه‌دهندگانی که می‌توانند کارایی هوش مصنوعی را با مهارت انسانی ترکیب کنند .

بیایید همچنین در نظر بگیریم که چگونه مسیرهای آموزشی ممکن است سازگار شوند. توسعه‌دهندگان جدیدی که وارد این حوزه می‌شوند نباید از ابزارهای هوش مصنوعی در فرآیند یادگیری خود دوری کنند. برعکس، یادگیری با هوش مصنوعی (مثلاً استفاده از هوش مصنوعی برای کمک به تکالیف یا پروژه‌ها، سپس تجزیه و تحلیل نتایج) می‌تواند درک آنها را تسریع کند. با این حال، یادگیری عمیق اصول اولیه - الگوریتم‌ها، ساختارهای داده و مفاهیم اصلی برنامه‌نویسی - نیز بسیار حیاتی است تا پایه محکمی داشته باشید و بتوانید تشخیص دهید که چه زمانی هوش مصنوعی از مسیر خود منحرف می‌شود. از آنجایی که هوش مصنوعی تمرین‌های ساده کدنویسی را انجام می‌دهد، برنامه‌های درسی ممکن است وزن بیشتری را به پروژه‌هایی که نیاز به طراحی و ادغام دارند، اختصاص دهند. اگر تازه وارد هستید، روی ساخت نمونه کارهایی تمرکز کنید که توانایی شما را در حل مشکلات پیچیده و استفاده از هوش مصنوعی به عنوان یکی از ابزارهای متعدد نشان دهد.

خلاصه استراتژی سازگاری: خلبان باشید، نه مسافر. از ابزارهای هوش مصنوعی استفاده کنید، اما بیش از حد به آنها وابسته نشوید یا از آنها راضی نباشید. به تقویت جنبه‌های منحصر به فرد انسانی توسعه ادامه دهید. گریدی بوچ، یکی از پیشگامان محترم مهندسی نرم‌افزار، به خوبی بیان کرده است: «هوش مصنوعی اساساً معنای برنامه‌نویس بودن را تغییر خواهد داد. این امر برنامه‌نویسان را حذف نخواهد کرد، اما آنها را ملزم به توسعه مهارت‌های جدید و کار به روش‌های جدید خواهد کرد.» ( آیا آینده‌ای برای مهندسان نرم‌افزار وجود دارد؟ تأثیر هوش مصنوعی [2024] ). با توسعه فعال این مهارت‌ها و روش‌های جدید کار، توسعه‌دهندگان می‌توانند اطمینان حاصل کنند که در صندلی راننده حرفه خود باقی می‌مانند.

برای خلاصه کردن این بخش، در اینجا یک چک لیست مرجع سریع برای توسعه‌دهندگانی که به دنبال تضمین آینده شغلی خود در عصر هوش مصنوعی هستند، آورده شده است:

با پیروی از این استراتژی‌ها، توسعه‌دهندگان می‌توانند انقلاب هوش مصنوعی را به نفع خود تغییر دهند. کسانی که خود را با آن وفق می‌دهند، متوجه خواهند شد که هوش مصنوعی افزایش می‌دهد و به آنها اجازه می‌دهد نرم‌افزارهای بهتری نسبت به قبل تولید کنند، نه اینکه آنها را منسوخ کند.

چشم‌انداز آینده: همکاری بین هوش مصنوعی و توسعه‌دهندگان

آینده برنامه‌نویسی در دنیای مبتنی بر هوش مصنوعی چگونه خواهد بود؟ بر اساس روندهای فعلی، می‌توانیم انتظار آینده‌ای را داشته باشیم که در آن هوش مصنوعی و توسعه‌دهندگان انسانی حتی نزدیک‌تر از قبل با هم همکاری کنند . نقش برنامه‌نویس احتمالاً به سمت یک موقعیت نظارتی و خلاقانه تغییر خواهد کرد و هوش مصنوعی بیشتر «کارهای سنگین» را تحت هدایت انسان انجام خواهد داد. در این بخش پایانی، ما برخی از سناریوهای آینده را پیش‌بینی می‌کنیم و اطمینان می‌دهیم که چشم‌انداز توسعه‌دهندگان می‌تواند مثبت باقی بماند - مشروط بر اینکه ما همچنان به سازگاری ادامه دهیم.

در آینده نزدیک (۵ تا ۱۰ سال آینده)، بسیار محتمل است که هوش مصنوعی به اندازه خود کامپیوترها در فرآیند توسعه فراگیر شود. همانطور که امروزه هیچ توسعه‌دهنده‌ای بدون ویرایشگر یا بدون دسترسی به گوگل/StackOverflow کد نمی‌نویسد، به زودی هیچ توسعه‌دهنده‌ای بدون نوعی کمک هوش مصنوعی که در پس‌زمینه اجرا می‌شود، کد نخواهد نوشت. محیط‌های توسعه یکپارچه (IDE) در حال حاضر در حال تکامل هستند تا ویژگی‌های مبتنی بر هوش مصنوعی را در هسته خود بگنجانند (به عنوان مثال، ویرایشگرهای کدی که می‌توانند کد را برای شما توضیح دهند یا کل تغییرات کد را در یک پروژه پیشنهاد دهند). ممکن است به نقطه‌ای برسیم که وظیفه اصلی یک توسعه‌دهنده، فرموله کردن مشکلات و محدودیت‌ها به روشی باشد که یک هوش مصنوعی بتواند آن را درک کند، سپس راه‌حل‌هایی را که هوش مصنوعی ارائه می‌دهد، انتخاب و اصلاح کند . این شبیه به یک شکل سطح بالاتر از برنامه‌نویسی است که گاهی اوقات "برنامه‌نویسی سریع" یا "هماهنگی هوش مصنوعی" نامیده می‌شود.

با این حال، جوهره کاری که باید انجام شود - حل مشکلات مردم - بدون تغییر باقی می‌ماند. هوش مصنوعی آینده ممکن است بتواند یک برنامه کامل را از یک توضیح ("یک برنامه تلفن همراه برای رزرو وقت ملاقات با پزشک برای من بساز") تولید کند، اما وظیفه شفاف‌سازی آن توضیح، اطمینان از صحت آن و تنظیم دقیق نتیجه برای جلب رضایت کاربران، توسعه‌دهندگان (همراه با طراحان، مدیران محصول و غیره) را درگیر خواهد کرد. در واقع، اگر تولید برنامه‌های اولیه آسان شود، خلاقیت و نوآوری انسانی در نرم‌افزار برای تمایز محصولات حتی حیاتی‌تر خواهد شد . ممکن است شاهد شکوفایی نرم‌افزار باشیم، جایی که بسیاری از برنامه‌های روتین توسط هوش مصنوعی تولید می‌شوند، در حالی که توسعه‌دهندگان انسانی بر پروژه‌های پیشرفته، پیچیده یا خلاقانه‌ای که مرزها را جابجا می‌کنند، تمرکز می‌کنند.

همچنین این احتمال وجود دارد که مانع ورود به عرصه برنامه‌نویسی کاهش یابد - به این معنی که افراد بیشتری که مهندس نرم‌افزار سنتی نیستند (مثلاً یک تحلیلگر کسب‌وکار یا یک دانشمند یا یک بازاریاب) می‌توانند با استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی نرم‌افزار بسازند (ادامه جنبش «بدون کد/کم کد» که توسط هوش مصنوعی تقویت شده است). این امر نیاز به توسعه‌دهندگان حرفه‌ای را از بین نمی‌برد؛ بلکه آن را تغییر می‌دهد. توسعه‌دهندگان ممکن است در چنین مواردی نقش مشاوره یا راهنمایی بیشتری را بر عهده بگیرند و اطمینان حاصل کنند که این برنامه‌های توسعه‌یافته توسط شهروندان ایمن، کارآمد و قابل نگهداری هستند. برنامه‌نویسان حرفه‌ای ممکن است بر ساخت پلتفرم‌ها و APIهایی که «غیربرنامه‌نویسان» با کمک هوش مصنوعی از آنها استفاده می‌کنند، تمرکز کنند.

از دیدگاه شغلی، ممکن است برخی از نقش‌های برنامه‌نویسی کاهش یابند در حالی که برخی دیگر افزایش یابند. به عنوان مثال، اگر شرکت‌ها برای کارهای ساده به هوش مصنوعی تکیه کنند، تعداد برخی از موقعیت‌های کدنویسی سطح مبتدی می‌تواند کاهش یابد. می‌توان تصور کرد که یک استارتاپ کوچک در آینده به شاید نیمی از تعداد توسعه‌دهندگان جوان نیاز داشته باشد، زیرا توسعه‌دهندگان ارشد آنها که مجهز به هوش مصنوعی هستند، می‌توانند بسیاری از کارهای اساسی را انجام دهند. اما در عین حال، مشاغل کاملاً جدیدی (همانطور که در بخش سازگاری بحث کردیم) ظاهر خواهند شد. علاوه بر این، با نفوذ بیشتر نرم‌افزار در اقتصاد (با تولید نرم‌افزار توسط هوش مصنوعی برای نیازهای خاص)، تقاضای کلی برای مشاغل مرتبط با نرم‌افزار می‌تواند همچنان افزایش یابد. تاریخ نشان می‌دهد که در درازمدت منجر به بیشتری ، اگرچه آنها مشاغل متفاوتی هستند - به عنوان مثال، اتوماسیون برخی از وظایف تولیدی منجر به رشد مشاغل برای طراحی، نگهداری و بهبود سیستم‌های خودکار شده است. در زمینه هوش مصنوعی و برنامه‌نویسی، اگرچه برخی از وظایفی که یک توسعه‌دهنده جوان قبلاً انجام می‌داد، خودکار شده‌اند، اما دامنه کلی نرم‌افزاری که می‌خواهیم ایجاد کنیم گسترش می‌یابد (زیرا اکنون ایجاد آن ارزان‌تر/سریع‌تر است) که می‌تواند منجر به بیشتر و در نتیجه نیاز به نظارت انسانی بیشتر، مدیریت پروژه، معماری و غیره شود. گزارشی از مجمع جهانی اقتصاد در مورد مشاغل آینده نشان می‌دهد که نقش‌های توسعه نرم‌افزار و هوش مصنوعی از جمله مشاغلی هستند که افزایش می‌یابد ، نه کاهش.

همچنین باید پیش‌بینی سال ۲۰۴۰ که قبلاً ذکر شد را در نظر بگیریم: محققان آزمایشگاه ملی اوک ریج اظهار داشتند که تا سال ۲۰۴۰، «ماشین‌ها... بیشتر کدهای خود را خودشان خواهند نوشت» ( آیا آینده‌ای برای مهندسان نرم‌افزار وجود دارد؟ تأثیر هوش مصنوعی [۲۰۲۴] ). اگر این پیش‌بینی دقیق باشد، چه چیزی برای برنامه‌نویسان انسانی باقی می‌ماند؟ احتمالاً تمرکز بر راهنمایی‌های سطح بالا (گفتن اینکه ما می‌خواهیم ماشین‌ها در مقیاس وسیع چه کاری انجام دهند) و حوزه‌هایی که شامل ادغام پیچیده سیستم‌ها، درک روانشناسی انسان یا حوزه‌های مسئله جدید هستند، خواهد بود. حتی در چنین سناریویی، انسان‌ها نقش‌هایی شبیه به طراحان محصول، مهندسان الزامات و مربیان/تأییدکنندگان هوش مصنوعی . کد ممکن است تا حد زیادی خودش بنویسد، اما کسی باید تصمیم بگیرد که چه کدی باید نوشته شود و چرا ، و سپس تأیید کند که نتیجه نهایی صحیح و مطابق با اهداف است. این مشابه این است که چگونه ممکن است روزی ماشین‌های خودران خودشان رانندگی کنند، اما شما همچنان به ماشین می‌گویید که کجا برود و در موقعیت‌های پیچیده مداخله کند - به علاوه انسان‌ها جاده‌ها، قوانین راهنمایی و رانندگی و تمام زیرساخت‌های اطراف آن را طراحی می‌کنند.

بنابراین، اکثر کارشناسان آینده‌ای از همکاری را تصور می‌کنند، نه جایگزینی . همانطور که یکی از مشاوران فناوری بیان کرد، «آینده توسعه، انتخاب بین انسان‌ها یا هوش مصنوعی نیست، بلکه همکاری‌ای است که از بهترین‌های هر دو بهره می‌برد.» ( آیا هوش مصنوعی قرار است در سال ۲۰۲۵ جایگزین توسعه‌دهندگان شود: نگاهی اجمالی به آینده ) هوش مصنوعی بدون شک توسعه نرم‌افزار را متحول خواهد کرد، اما بیشتر تکامل نقش توسعه‌دهنده است تا انقراض. توسعه‌دهندگانی که «تغییرات را می‌پذیرند، مهارت‌های خود را تطبیق می‌دهند و بر جنبه‌های منحصر به فرد انسانی کار خود تمرکز می‌کنند» متوجه خواهند شد که هوش مصنوعی به جای کاهش ارزش، قابلیت‌های آنها را افزایش می‌دهد

می‌توانیم با یک حوزه دیگر نیز مشابهت ایجاد کنیم: ظهور طراحی به کمک کامپیوتر (CAD) در مهندسی و معماری را در نظر بگیرید. آیا این ابزارها جایگزین مهندسان و معماران شدند؟ خیر - آنها آنها را پربارتر کردند و به آنها اجازه دادند طرح‌های پیچیده‌تری خلق کنند. اما خلاقیت و تصمیم‌گیری انسانی همچنان در مرکز توجه قرار داشت. به طور مشابه، هوش مصنوعی را می‌توان به عنوان کدنویسی به کمک کامپیوتر در نظر گرفت - این فناوری به مدیریت پیچیدگی و کارهای طاقت‌فرسا کمک می‌کند، اما توسعه‌دهنده همچنان طراح و تصمیم‌گیرنده باقی می‌ماند.

در درازمدت، اگر هوش مصنوعی واقعاً پیشرفته‌ای را تصور کنیم (مثلاً نوعی هوش مصنوعی عمومی که بتواند بیشتر کارهایی را که یک انسان می‌تواند انجام دهد)، تغییرات اجتماعی و اقتصادی بسیار گسترده‌تر از برنامه‌نویسی خواهد بود. ما هنوز به آنجا نرسیده‌ایم و کنترل قابل توجهی بر نحوه ادغام هوش مصنوعی در کار خود داریم. مسیر محتاطانه، ادامه ادغام هوش مصنوعی به روش‌هایی است که پتانسیل انسانی را افزایش می‌دهد . این به معنای سرمایه‌گذاری در ابزارها و شیوه‌ها (و سیاست‌هایی) است که انسان‌ها را در حلقه نگه می‌دارد. در حال حاضر، شاهد شرکت‌هایی هستیم که در حال ایجاد حاکمیت هوش مصنوعی - دستورالعمل‌هایی برای نحوه استفاده از هوش مصنوعی در توسعه برای اطمینان از نتایج اخلاقی و مؤثر ( نظرسنجی تأثیر هوش مصنوعی بر تجربه توسعه‌دهنده را نشان می‌دهد - وبلاگ گیت‌هاب ). این روند احتمالاً رشد خواهد کرد و تضمین می‌کند که نظارت انسانی رسماً بخشی از خط لوله توسعه هوش مصنوعی باشد.

در پایان، می‌توان به این سوال که «آیا هوش مصنوعی جایگزین برنامه‌نویسان خواهد شد؟» پاسخ داد: خیر - اما به طور قابل توجهی آنچه برنامه‌نویسان انجام می‌دهند را تغییر خواهد داد. بخش‌های پیش پا افتاده برنامه‌نویسی در مسیر خودکار شدن هستند. بخش‌های خلاقانه، چالش برانگیز و انسان محور اینجا هستند تا بمانند و در واقع برجسته‌تر خواهند شد. آینده احتمالاً شاهد برنامه‌نویسانی خواهد بود که در کنار دستیاران هوش مصنوعی باهوش‌تر، دقیقاً مانند یک عضو تیم، کار می‌کنند. تصور کنید یک همکار هوش مصنوعی دارید که می‌تواند 24 ساعته و 7 روز هفته کد تولید کند - این یک افزایش بهره‌وری عالی است، اما هنوز به کسی نیاز دارد که به او بگوید روی چه وظایفی کار کند و کار او را بررسی کند.

بهترین نتایج توسط کسانی حاصل خواهد شد که با هوش مصنوعی به عنوان یک همکار رفتار می‌کنند. همانطور که یکی از مدیران عامل گفت، "هوش مصنوعی جایگزین برنامه‌نویسان نخواهد شد، اما برنامه‌نویسانی که از هوش مصنوعی استفاده می‌کنند، جایگزین کسانی خواهند شد که از آن استفاده نمی‌کنند." در عمل، این بدان معناست که بار تکامل با فناوری بر دوش توسعه‌دهندگان است. حرفه برنامه‌نویسی در حال از بین رفتن نیست - در حال تطبیق در همکاری با هوش مصنوعی، یک حرفه موفق و رضایت‌بخش را برای خود تضمین کنند .

در نهایت، شایسته است که این واقعیت را جشن بگیریم که وارد دورانی می‌شویم که توسعه‌دهندگان ابرقدرت‌هایی در اختیار دارند. نسل بعدی برنامه‌نویسان با بهره‌گیری از هوش مصنوعی، در عرض چند ساعت به چیزی که قبلاً روزها طول می‌کشید، دست خواهند یافت و با مشکلاتی که قبلاً غیرقابل دسترس بودند، مقابله خواهند کرد. به جای ترس، احساسی که در پیش است می‌تواند خوش‌بینی و کنجکاوی . تا زمانی که با چشمانی باز به هوش مصنوعی نزدیک شویم - از محدودیت‌های آن آگاه باشیم و به مسئولیت خود توجه داشته باشیم - می‌توانیم آینده‌ای را شکل دهیم که در آن هوش مصنوعی و برنامه‌نویسان با هم سیستم‌های نرم‌افزاری شگفت‌انگیزی بسازند، بسیار فراتر از آنچه هر یک به تنهایی می‌توانستند انجام دهند. خلاقیت انسانی همراه با کارایی ماشین ، ترکیبی قدرتمند است. در نهایت، این موضوع در مورد جایگزینی انسان نوشته خواهد شد .

منابع:

1. Brainhub، "آیا آینده‌ای برای مهندسان نرم‌افزار وجود دارد؟ تأثیر هوش مصنوعی [2024]" ( آیا آینده‌ای برای مهندسان نرم‌افزار وجود دارد؟ تأثیر هوش مصنوعی [2024] ).

2. Brainhub، نقل قول‌های تخصصی از ساتیا نادلا و جف دین در مورد هوش مصنوعی به عنوان یک ابزار، نه یک جایگزین ( آیا آینده‌ای برای مهندسان نرم‌افزار وجود دارد؟ تأثیر هوش مصنوعی [2024] ) ( آیا آینده‌ای برای مهندسان نرم‌افزار وجود دارد؟ تأثیر هوش مصنوعی [2024] ).

3. مدیوم (پای‌کوچ)، «آیا هوش مصنوعی جایگزین برنامه‌نویسان خواهد شد؟ حقیقت پشت هیاهو» ، با اشاره به واقعیت ظریف در مقابل هیاهو ( آیا هوش مصنوعی جایگزین برنامه‌نویسان خواهد شد؟ حقیقت پشت هیاهو | نوشته‌ی پای‌کوچ | گوشه‌ی مصنوعی | مارس ۲۰۲۵ | مدیوم ) و نقل قول سم آلتمن در مورد اینکه هوش مصنوعی در انجام وظایف خوب است اما شغل‌های کامل را انجام نمی‌دهد.

4. DesignGurus، «آیا هوش مصنوعی قرار است جایگزین توسعه‌دهندگان شود… (۲۰۲۵)» ، با تأکید بر اینکه هوش مصنوعی به جای اینکه توسعه‌دهندگان را زائد کند، آنها را تقویت آیا هوش مصنوعی قرار است در سال ۲۰۲۵ جایگزین توسعه‌دهندگان شود: نگاهی اجمالی به آینده ) و فهرست حوزه‌هایی که هوش مصنوعی در آنها عقب مانده است (خلاقیت، زمینه، اخلاق).

5. نظرسنجی توسعه‌دهندگان استک اورفلو در سال ۲۰۲۳، استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی توسط ۷۰٪ از توسعه‌دهندگان، اعتماد کم به دقت (۳٪ اعتماد بالا) ( ۷۰٪ از توسعه‌دهندگان از ابزارهای کدنویسی هوش مصنوعی استفاده می‌کنند، ۳٪ اعتماد بالایی به دقت آنها دارند - ShiftMag ).

6. نظرسنجی گیت‌هاب ۲۰۲۳، نشان می‌دهد ۹۲٪ از توسعه‌دهندگان ابزارهای کدنویسی هوش مصنوعی را امتحان کرده‌اند و ۷۰٪ مزایای آن را مشاهده می‌کنند ( این نظرسنجی تأثیر هوش مصنوعی را بر تجربه توسعه‌دهندگان نشان می‌دهد - وبلاگ گیت‌هاب ).

7. تحقیقات GitHub Copilot، نشان می‌دهد که با کمک هوش مصنوعی، تکمیل وظایف ۵۵٪ سریع‌تر انجام می‌شود ( تحقیق: سنجش تأثیر GitHub Copilot بر بهره‌وری و رضایت توسعه‌دهندگان - وبلاگ GitHub ).

8. GeekWire، در مورد AlphaCode دیپ‌مایند، عملکردی در سطح یک کدنویس انسانی متوسط ​​(۵۴٪ برتر) دارد اما با بهترین عملکرد فاصله زیادی دارد ( AlphaCode دیپ‌مایند با مهارت یک برنامه‌نویس متوسط ​​برابری می‌کند ).

9. ایندیا تودی (فوریه ۲۰۲۵)، خلاصه‌ای از دیدگاه سم آلتمن در مورد «همکاران» هوش مصنوعی که وظایف مهندسان جوان را انجام می‌دهند اما «کاملاً جایگزین انسان‌ها نخواهند شد» ( سم آلتمن می‌گوید عوامل هوش مصنوعی به زودی وظایفی را که مهندسان نرم‌افزار انجام می‌دهند، انجام خواهند داد: داستان کامل در ۵ نکته - ایندیا تودی ).

10. مک‌کینزی و شرکا تخمین می‌زنند که حدود ۸۰ درصد از مشاغل برنامه‌نویسی با وجود اتوماسیون، انسان‌محور باقی خواهند ماند ( آیا آینده‌ای برای مهندسان نرم‌افزار وجود دارد؟ تأثیر هوش مصنوعی [۲۰۲۴] ).

مقالاتی که شاید بعد از این مطلب دوست داشته باشید بخوانید:

🔗 ابزارهای برتر برنامه‌نویسی جفتی هوش مصنوعی
ابزارهای پیشرو هوش مصنوعی را که می‌توانند مانند یک شریک کدنویسی با شما همکاری کنند تا گردش کار توسعه شما را تقویت کنند، بررسی کنید.

🔗 کدام هوش مصنوعی برای کدنویسی بهترین است – برترین دستیاران کدنویسی هوش مصنوعی
راهنمایی برای موثرترین ابزارهای هوش مصنوعی برای تولید کد، اشکال‌زدایی و تسریع پروژه‌های نرم‌افزاری.

🔗 توسعه نرم‌افزار هوش مصنوعی - متحول کردن آینده فناوری
درک کنید که چگونه هوش مصنوعی در حال متحول کردن نحوه ساخت، آزمایش و استقرار نرم‌افزار است.