مرحباً بكم، عشاق رموز الميم وخبراء البلوكشين! إذا كنتم تتصفحون منصة X مؤخراً، قد تكونون صادفتم نقاشاً حاداً جعل عالم التقنية يغلي. في 14 يوليو 2025، أطلق أليساندرو ديشينا، صوت بارز على منصة X، رأياً صاخباً أثار ضجة: لقد سئم من مقارنة نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) بالمهندسين المبتدئين. في منشوره هنا، جادل بحماس قائلاً: "لأجل الله توقفوا عن قول إن LLMs تشبه المهندسين المبتدئين. هم ليسوا مبتدئين بأي شكل. لقد كتبت شيفرة أفضل قبل 20 عاماً مما أفعله اليوم. أحب نماذج اللغة الكبيرة لكنكم مزعجون جداً." دعونا نفكك هذا الموضوع ونرى ما وراء الضجيج والردود!

ما أهمية نماذج اللغة الكبيرة في البرمجة؟

أولاً، لنتفق على شيء واحد. نماذج اللغة الكبيرة هي تلك النماذج الذكية المدعومة بالذكاء الاصطناعي — مثل الأدوات التي تشغل GitHub Copilot أو ChatGPT — التي يمكنها توليد نصوص، والإجابة عن الأسئلة، ونعم، حتى كتابة الشيفرة. فكرة تشبيهها بالمهندسين المبتدئين تأتي من قدرتها على توليد أجزاء من الشيفرة، وتصحيح الأخطاء، ومساعدة المطورين. إنه تشبيه مغرٍ: مبرمج جديد متحمس للمساعدة لكنه قد يحتاج لبعض الإرشاد. لكن أليساندرو لا يقتنع بهذا، وبيانه الجريء أثار موجة من ردود الفعل.

المجتمع التقني منقسم. بعضهم، مثل Spyro، الذي رد بميم ساخر "Daddy Chill" ورابط لموقع تم إنشاؤه بمساعدة LLM هنا، يرون أن هذه الأدوات غيرت قواعد اللعبة. والآخرون، بما في ذلك أليساندرو نفسه، يعتقدون أن المقارنة تبسط الأمور بشكل مفرط. بل ألقى مزحة ساخرة على من يقولون "ها 10 أمثلة"، مشيراً إلى أن الضجيج قد يكون مبالغاً فيه.

لماذا التشكيك؟

لماذا إذن تشكك أليساندرو إلى هذا الحد؟ تصريحُه بأنه كتب شيفرة أفضل قبل 20 عاماً يشير إلى نقطة أساسية: الخبرة مهمة. قد تخرج نماذج اللغة الكبيرة الشيفرة بسرعة، لكنها تفتقر إلى اللمسة الإنسانية — الحدس، السياق، والقدرة على التعلم من الأخطاء مع مرور الوقت. إضافة إلى ذلك، كشخص له عقود في المجال، فهو على الأرجح شهد العديد من الأدوات تظهر وتختفي. وتؤكد نتائج الدراسات ذلك. دراسة من arxiv.org حول نماذج اللغة الكبيرة في هندسة البرمجيات تشير إلى أن هذه النماذج رائعة، لكن محدودياتها — مثل توليد شيفرة "مزيفة" أو خاطئة — ما تزال تمثل تحديات.

فكر فيها بهذه الطريقة: LLM هو كالمتدرب الذكي جداً الذي يستطيع اتباع التعليمات لكنه قد يغفل الصورة الأكبر. يبدو أن إحباط أليساندرو ينبع من فكرة أن تسمية LLMs "مهندسين مبتدئين" تخلق توقعات غير واقعية. وهو ليس وحيداً — مستخدمون آخرون على منصة X شاركوا بميمات وتعليقات، مثل إشارة نيكو جرونديل إلى مستوى "مبتدئ" الذي يميل أكثر للكوميديا منه للكفاءة هنا.

الجانب المشرق: قوى نماذج اللغة الكبيرة

مع ذلك، لا يجب أن نرفض كل شيء. نماذج اللغة الكبيرة تملك بعض القدرات الجدية. وفقاً لـ anthropic.com، المبرمجون يستخدمون الذكاء الاصطناعي لبناء تطبيقات واجهة مستخدم باستخدام لغات مثل JavaScript وHTML، مما يعزز الإنتاجية — خصوصاً للشركات الناشئة. مثال موقع Spyro يبين كيف أن هذه الأدوات يمكن أن تمكّن حتى غير المتخصصين من إنشاء شيء عملي. الأمر ليس استبدال المهندسين؛ بل دعمهم.

لكن هنا المشكلة: الجودة متباينة. نقطة أليساندرو حول كتابة شيفرة أفضل قبل 20 عاماً قد تعكس كيف تفضل الأدوات الحديثة السرعة على الدقة أحياناً. مدونة sei.cmu.edu تحذر من أن LLMs يمكن أن تنتج "شيفرة مصاغة بشكل مثالي، لكنها أحياناً مزيفة"، وهذا قد يعرض المطورين للمشاكل إذا لم يكونوا حذرين.

وجهة نظر Meme Insider

نحن في meme-insider.com نحب النقاش الجيد — خاصةً الذي يرتبط بعالم الميمات وتقنيات البلوكشين المبتكرة. هذا النقاش يشبه إطلاق رمز ميمي: مرفوع للسماء، لكنه محاط ببعض الخوف والشكوك. للممارسين في مجال البلوكشين، هذا تذكير بأهمية النقد. تماماً كما لا تثق في عملة ميم عشوائية دون مراجعة الورقة البيضاء، لا تعتمد على LLMs دون اختبار نتائجها.

كما يُظهر النقاش على منصة X كيف يشكّل رد الفعل المجتمعي السرد التقني. موضوع أليساندرو، بمزيجه من الميمات والردود، هو نموذج صغير لكيفية مواجهة المطورين لدور الذكاء الاصطناعي. سواء كنت تكتب عقداً ذكياً أو تبني تطبيقاً لامركزياً، أدوات مثل LLMs يمكن أن تكون حليفاً — لكنها ليست مطوريك المبتدئين بعد.

الأفكار الختامية

هل إذاً نماذج اللغة الكبيرة تشبه المهندسين المبتدئين؟ ليس تماماً، حسب أليساندرو — والنقاش على منصة X يدعم إحباطه مع لمسة من الفكاهة. هم مساعدين أقوياء، بالتأكيد، لكنهم يفتقرون للشرارة البشرية. حتى ذلك الحين، تابع تطور هذه الأدوات. من يدري؟ ربما بعد سنوات قليلة، سنضحك على هذا النقاش كما نضحك على مضخات وتفريغات عملات الميم القديمة. وحتى ذلك الحين، استمر في التجربة، كن متشككاً، وشاركنا آراءك في التعليقات!