ChatGPT يعجز عن حل مشكلات البرمجة الحديثة
منذ إطلاق ChatGPT في عام 2022، دار جدل كبير حول قدرة روبوت الدردشة المدعوم بالذكاء الاصطناعي على تولي بعض الوظائف البشرية. بعض خبراء التكنولوجيا يرون أن الذكاء الاصطناعي قد يحل محل البشر في مجالات مثل البرمجة، في حين يعتقد آخرون أن التكنولوجيا لن تكون ذكية بما يكفي لتفوق البشر، بل ستساعدهم فقط على تحسين أدائهم.
وقد ذكر بعض الشخصيات البارزة في مجال التكنولوجيا سابقًا أنه في المستقبل، لن تكون هناك حاجة للمبرمجين البشريين نظرًا لأن الذكاء الاصطناعي سيتولى البرمجة. لكن دراسة حديثة نشرت في عدد يونيو من مجلة IEEE Transactions on Software Engineering تشير إلى غير ذلك.
البحث قارن بين التعليمات البرمجية التي أنتجها ChatGPT وتلك التي كتبها المبرمجون البشريون، مع التركيز على الوظائف، والتعقيد، والأمان. وجدت الدراسة أن معدل نجاح ChatGPT في إنتاج التعليمات البرمجية الوظيفية يختلف بشكل كبير اعتمادًا على صعوبة المهمة، ولغة البرمجة، وعوامل أخرى، حيث تراوح النجاح من 0.66% إلى 89%.
يشير هذا النطاق الواسع إلى أن ChatGPT يمكنه أحيانًا مجاراة المبرمجين البشريين أو حتى التفوق عليهم، ولكنه يحتوي أيضًا على قيود كبيرة. أشار يوتيان تانغ، المحاضر في جامعة جلاسكو والمشارك في الدراسة، إلى أن توليد الأكواد بالذكاء الاصطناعي يمكن أن يعزز الإنتاجية ويؤدي إلى أتمتة بعض مهام تطوير البرمجيات. ومع ذلك، أكد تانغ على أهمية فهم نقاط القوة والضعف في نماذج الذكاء الاصطناعي هذه، والحاجة إلى تحليل شامل لتحديد المشكلات المحتملة وتحسين تقنيات التعليمات البرمجية المولدة بواسطة الذكاء الاصطناعي.
للتعمق أكثر في هذه القيود، اختبر فريق البحث قدرة GPT-3.5 على حل 728 مشكلة ترميز من منصة LeetCode عبر خمس لغات برمجة: C، وC++، وJava، وJavaScript، وPython. وكشفت الدراسة أن ChatGPT كان بارعًا في حل مشكلات الترميز قبل عام 2021، حيث حقق معدلات نجاح بلغت حوالي 89% للمسائل السهلة، و71% للمسائل المتوسطة، و40% للمسائل الصعبة.
ومع ذلك، انخفض أداء الذكاء الاصطناعي بشكل ملحوظ عند التعامل مع مشكلات الترميز التي طرحت بعد عام 2021. على سبيل المثال، انخفض معدل نجاح ChatGPT للمسائل السهلة من 89% إلى 52%، وبالنسبة للمسائل الصعبة، انخفض معدل النجاح من 40% إلى 0.66%. يشير هذا إلى أن ChatGPT يعاني من مشاكل برمجية أحدث، ربما بسبب عدم تضمين بيانات التدريب الخاصة به هذه التحديات الأحدث.
اقترح تانغ أن الذكاء الاصطناعي يعمل بشكل أفضل مع مشاكل الخوارزميات قبل عام 2021 لأنه من المرجح أن تكون هذه المشكلات قد أدرجت في مجموعة بيانات التدريب الخاصة به. ومع تطور البرمجة، لم يتعرض ChatGPT لمشاكل وحلول جديدة، حيث يفتقر إلى مهارات التفكير النقدي التي يتمتع بها المبرمج البشري.
تشير نتائج الدراسة إلى أنه على الرغم من أن نماذج الذكاء الاصطناعي مثل ChatGPT تحمل وعدًا بتعزيز الإنتاجية وأتمتة بعض مهام البرمجة، إلا أنها ليست بديلاً للمبرمجين البشريين بعد. إن عدم قدرة الذكاء الاصطناعي على حل مشكلات البرمجة الأحدث يسلط الضوء على الحاجة إلى التطوير والتدريب المستمر لمواكبة مجال هندسة البرمجيات المتطور باستمرار.
Open AI تُحدث تشات جي بي تي ليكون أكثر وضوحًا ودقةً في التواصل
