ایا مصنوعي ذهانت به د پروګرامرانو ځای ونیسي؟ په پای کې، د کوډ ایډیټر بند کړئ.

" وروستی ځل، د کوډ ایډیټر بند کړئ. " دا په زړه پورې جمله د پراختیا کونکو په فورمونو کې ګرځیدلې ده، چې د AI کوډ کولو معاونینو د زیاتوالي په اړه د اندیښنې وړ طنز منعکس کوي. لکه څنګه چې د AI ماډلونه د کوډ لیکلو کې په زیاتیدونکي توګه وړتیا لري، ډیری پروګرام کونکي پوښتنه کوي چې ایا انساني پراختیا کونکي د لفټ آپریټرانو یا سویچ بورډ آپریټرانو په څیر ورته برخلیک ته ځي - دندې د اتومات کولو له امله له مینځه تللي دي. په 2024 کې، زړور سرلیکونو اعلان وکړ چې مصنوعي استخبارات کولی شي ډیر ژر زموږ ټول کوډ ولیکي، چې انساني پراختیا کونکو ته هیڅ شی نه پریږدي. مګر د هایپ او سنسنی خیزۍ تر شا، حقیقت خورا ډیر نازک دی.

هو، مصنوعي ذهانت اوس د هر انسان په پرتله ګړندی کوډ تولیدولی شي، مګر دا کوډ څومره ښه دی، او ایا مصنوعي ذهانت کولی شي د سافټویر پراختیا ټول ژوند دوره پخپله اداره کړي؟ ډیری متخصصین وايي "دومره ګړندی نه دی." د سافټویر انجینرۍ مشران لکه د مایکروسافټ اجرایوي رییس ستیا نادیلا ټینګار کوي چې "AI به د پروګرام کونکو ځای ونلري، مګر دا به د دوی په وسلو کې یو اړین وسیله شي. دا د انسانانو د ډیر کار کولو لپاره د ځواک ورکولو په اړه دی، نه لږ." ( ایا مصنوعي ذهانت به د پروګرام کونکو ځای ونیسي؟ د هایپ تر شا حقیقت | د پای کوچ لخوا | مصنوعي کونج | مارچ، 2025 | منځنی ) په ورته ډول، د ګوګل د مصنوعي ذهانت مشر جیف ډین یادونه کوي چې پداسې حال کې چې مصنوعي ذهانت کولی شي د معمول کوډ کولو دندې اداره کړي، "دا لاهم د تخلیقیت او د ستونزو حل کولو مهارتونو نشتوالی لري" - هغه ځانګړتیاوې چې انساني پراختیا کونکي یې میز ته راوړي. حتی د اوپن AI اجرایوي رییس سام الټمن اعتراف کوي چې نن ورځ مصنوعي ذهانت "په دندو کې خورا ښه" مګر "په بشپړ دندو کې ویرونکی" دی. په لنډه توګه، مصنوعي ذهانت د کار د برخو سره د مرستې کولو کې عالي دی، مګر د پیل څخه تر پایه پورې د پروګرامر دنده په بشپړ ډول د اخیستلو توان نلري.

"ایا AI به د پروګرام کونکو ځای ونیسي؟" پوښتنې ته صادقانه او متوازن کتنه کوي. موږ معاینه کوو چې AI څنګه نن ورځ د سافټویر پراختیا رولونو باندې اغیزه کوي او کوم بدلونونه په راتلونکي کې راځي. د ریښتیني نړۍ مثالونو او وروستي وسیلو (د GitHub Copilot څخه تر ChatGPT پورې) له لارې، موږ څیړو چې څنګه پراختیا کونکي کولی شي د AI پرمختګ سره سم تنظیم، تطابق او اړونده پاتې شي. د ساده هو یا نه ځواب پرځای، موږ به وګورو چې راتلونکی د AI او انساني پراختیا کونکو ترمنځ همکاري ده. هدف دا دی چې عملي بصیرت چې پراختیا کونکي د AI په عمر کې د پرمختګ لپاره څه کولی شي - د نوي وسیلو له غوره کولو څخه تر نوي مهارتونو زده کولو پورې او د کوډ کولو کیریر څنګه په راتلونکو کلونو کې وده کولی شي.

نن ورځ د سافټویر پراختیا کې مصنوعي ذهانت

مصنوعي ذهانت په چټکۍ سره د عصري سافټویر پراختیا کاري جریان کې شامل شوی دی. د ساینسي افسانې څخه لرې، د مصنوعي ذهانت پر بنسټ وسایل لا دمخه د کوډ لیکلو او بیاکتنې ، ستړي کونکي دندې اتومات کولو، او د پراختیا کونکو تولید لوړولو لپاره کارول کیږي. نن ورځ پراختیا کونکي د کوډ ټوټې رامینځته کولو، اتوماتیک بشپړولو دندو، د بګونو کشف کولو، او حتی د ازموینې قضیې جوړولو لپاره مصنوعي ذهانت کاروي ( ایا د سافټویر انجینرانو لپاره راتلونکې شتون لري؟ د مصنوعي ذهانت اغیز [2024] ) ( ایا د سافټویر انجینرانو لپاره راتلونکې شتون لري؟ د مصنوعي ذهانت اغیز [2024] ). په بل عبارت، مصنوعي ذهانت د سخت کار او بویلر پلیټ په غاړه اخلي، پروګرام کونکو ته اجازه ورکوي چې د سافټویر جوړولو په ډیرو پیچلو اړخونو تمرکز وکړي. راځئ چې د مصنوعي ذهانت ځینې مشهورې وړتیاوې او وسایل وګورو چې همدا اوس پروګرامینګ بدلوي:

• د کوډ تولید او اتوماتیک بشپړول: د عصري AI کوډ کولو معاونین کولی شي د طبیعي ژبې اشارو یا جزوي کوډ شرایطو پراساس کوډ تولید کړي. د مثال په توګه، GitHub Copilot (د OpenAI د کوډیکس ماډل باندې جوړ شوی) د مدیرانو سره مدغم کیږي ترڅو د کوډ راتلونکې کرښه یا بلاک وړاندیز وکړي کله چې تاسو ټایپ کوئ. دا د خلاصې سرچینې کوډ پراخه روزنیز سیټ کاروي ترڅو د شرایطو څخه خبر وړاندیزونه وړاندې کړي، ډیری وختونه د شرایطو څخه خبرتیا وړاندیزونه وړاندې کوي، ډیری وختونه د یوې تبصرې یا فعالیت نوم څخه ټول فعالیتونه بشپړولو توان لري. په ورته ډول، ChatGPT (GPT-4) کولی شي د ورکړل شوي دندې لپاره کوډ تولید کړي کله چې تاسو هغه څه تشریح کوئ چې تاسو ورته اړتیا لرئ په ساده انګلیسي کې. دا وسایل کولی شي د بویلرپلیټ کوډ په ثانیو کې مسوده کړي، د ساده مرستندویه دندو څخه تر معمول CRUD عملیاتو پورې.

• د بګ کشف او ازموینه: AI د غلطیو په نیولو او د کوډ کیفیت ښه کولو کې هم مرسته کوي. د AI لخوا پرمخ وړل شوي جامد تحلیل وسیلې او لینټرونه کولی شي د تیرو بګ نمونو څخه زده کړې سره احتمالي بګونه یا امنیتي زیانونه په نښه کړي. ځینې AI وسیلې په اتوماتيک ډول د واحد ازموینې رامینځته کوي یا د کوډ لارو تحلیل کولو سره د ازموینې قضیې وړاندیز کوي. دا پدې مانا ده چې یو پراختیا کونکی کولی شي د هغو څنډو قضیو په اړه سمدستي فیډبیک ترلاسه کړي چې دوی یې له لاسه ورکړی وي. د ژر بګونو موندلو او د اصلاحاتو وړاندیز کولو سره، AI د پراختیا کونکي سره د نه ستړي کیدونکي QA مرستیال په څیر عمل کوي.

• د کوډ اصلاح او ریفیکٹر کول: د AI بله کارول د موجوده کوډونو ښه والی وړاندیز کوي. د یوې لنډې برخې په پام کې نیولو سره، AI کولی شي په کوډ کې د نمونو په پیژندلو سره ډیر اغیزمن الګوریتمونه یا پاک پلي کول وړاندیز کړي. د مثال په توګه، دا ممکن د کتابتون ډیر محاوروي کارونې وړاندیز وکړي یا بې ځایه کوډ بیرغ کړي چې بیا فکتور کیدی شي. دا د تخنیکي پور کمولو او فعالیت ښه کولو کې مرسته کوي. د AI پر بنسټ د ریفیکٹر کولو وسیلې کولی شي کوډ بدل کړي ترڅو غوره عملونو ته غاړه کیږدي یا کوډ نوي API نسخو ته تازه کړي، د پراختیا کونکو وخت په لاسي پاکولو کې خوندي کوي.

• DevOps او اتومات: د کوډ لیکلو هاخوا، AI د جوړولو او پلي کولو پروسو کې مرسته کوي. هوښیار CI/CD وسایل د ماشین زده کړې څخه کار اخلي ترڅو وړاندوینه وکړي چې کوم ازموینې د ناکامۍ احتمال لري یا د ځینې ساختماني دندو لومړیتوب ورکوي، د دوامداره ادغام پایپ لاین ګړندی او ډیر اغیزمن کوي. AI کولی شي د تولید لاګونه او د فعالیت میټریکونه تحلیل کړي ترڅو مسلې په ګوته کړي یا د زیربنا اصلاح وړاندیز وکړي. په حقیقت کې، AI نه یوازې په کوډ کولو کې مرسته کوي، بلکه د سافټویر پراختیا ژوند دوره کې - له پلان کولو څخه تر ساتنې پورې.

• د طبیعي ژبې انٹرفیسونه او اسناد: موږ دا هم ګورو چې AI د پراختیایي وسیلو سره ډیر طبیعي تعاملات فعالوي. پراختیا کونکي کولی شي په لفظي ډول څخه وغواړي چې دندې ترسره کړي ("یو فعالیت رامینځته کړي چې X کوي" یا "دا کوډ تشریح کوي") او پایلې ترلاسه کړي. د AI چیټ بوټونه (لکه ChatGPT یا ځانګړي پراختیایي مرستیالان) کولی شي د پروګرام کولو پوښتنو ته ځواب ووایی، د اسنادو سره مرسته وکړي، او حتی د پروژې اسناد ولیکي یا د کوډ بدلونونو پراساس پیغامونه ژمن کړي. دا د انساني ارادې او کوډ ترمنځ واټن کموي، پراختیا د هغو کسانو لپاره د لاسرسي وړ کوي چې کولی شي هغه څه تشریح کړي چې دوی یې غواړي.

• 

د پراختیا کونکو لخوا د مصنوعي ذهانت وسایل کارول: د ۲۰۲۳ کال یوه سروې ښیي چې د پراختیا کونکو ۹۲٪ څخه ډیر یې په ځینو ظرفیتونو کې د مصنوعي ذهانت کوډ کولو وسایل کارولي دي - یا په کار کې، په خپلو شخصي پروژو کې، یا دواړه. یوازې یو کوچنی ۸٪ راپور ورکړی چې په کوډ کولو کې د مصنوعي ذهانت مرستې نه کاروي. دا چارټ ښیي چې دوه پر دریمه برخه پراختیا کونکي د مصنوعي ذهانت وسایل دننه او بهر ، پداسې حال کې چې څلورمه برخه یې په ځانګړي ډول په کار کې او یو کوچنی اقلیت یوازې د کار بهر کاروي. پایله روښانه ده: د مصنوعي ذهانت په مرسته کوډ کول په چټکۍ سره د پراختیا کونکو ترمنځ عام شوي دي ( سروې د مصنوعي ذهانت اغیز د پراختیا کونکي تجربې باندې څرګندوي - د ګیټ هب بلاګ ).

د موثریت زیاتوالي او د کموالي لامل شوی دی . محصولات ګړندي رامینځته کیږي ځکه چې مصنوعي ذهانت د بویلر پلیټ کوډ رامینځته کولو او تکراري دندو اداره کولو کې مرسته کوي ( ایا د سافټویر انجینرانو لپاره راتلونکی شتون لري؟ د مصنوعي ذهانت اغیز [2024] ) ( ایا مصنوعي ذهانت به په 2025 کې د پراختیا کونکو ځای ونیسي: په راتلونکي کې یو لنډ نظر ). د کوپیلوټ په څیر وسیلې حتی کولی شي بشپړ الګوریتمونه یا حلونه وړاندیز کړي چې "ممکن د انساني پراختیا کونکو لپاره سمدلاسه څرګند نه وي،" د کوډونو د پراخو ډیټاسیټونو څخه د زده کړې څخه مننه. د ریښتیني نړۍ مثالونه ډیر دي: یو انجینر کولی شي له چیټ جی پی ټي څخه وغواړي چې د ترتیب کولو فعالیت پلي کړي یا په خپل کوډ کې بګ ومومي، او مصنوعي ذهانت به په ثانیو کې د حل مسوده تولید کړي. د ایمیزون او مایکروسافټ د مصنوعي ذهانت جوړه پروګرام کونکي (د ایمیزون کوډ ویسپرر او د مایکروسافټ کوپیلوټ) خپلو پراختیا کونکو ټیمونو ته ځای په ځای کړي، د دندو ګړندي بشپړیدو او په بویلر پلیټ کې د مصرف شوي لږ عادي ساعتونو راپور ورکوي. په حقیقت کې، د ۲۰۲۳ کال د سټیک اوور فلو سروې کې سروې شوي ۷۰٪ پراختیا کونکو ۷۰٪ پراختیا کونکي د AI کوډ کولو وسیلو څخه کار اخلي، ۳٪ د دوی دقت باندې ډیر باور لري - ShiftMag ). ترټولو مشهور معاونین ChatGPT (~۸۳٪ ځواب ویونکو لخوا کارول کیږي) او GitHub Copilot (~۵۶٪) دي، چې دا په ګوته کوي چې عمومي خبرې اترې AI او IDE سره مدغم شوي مرسته کونکي دواړه کلیدي لوبغاړي دي. پراختیا کونکي په عمده توګه د تولید زیاتولو لپاره دې وسیلو ته مخه کوي (د ځواب ویونکو شاوخوا ۳۳٪ لخوا حواله شوي) او زده کړې ګړندۍ کوي (۲۵٪)، پداسې حال کې چې شاوخوا ۲۵٪ یې د تکراري کار اتومات کولو سره د ډیر اغیزمن کیدو لپاره کاروي.

دا مهمه ده چې په پروګرام کولو کې د AI رول په بشپړه توګه نوی نه دی - د هغې عناصر له کلونو راهیسې شتون لري (په IDEs یا اتوماتیک ازموینې چوکاټونو کې د کوډ اتوماتیک بشپړولو په پام کې ونیسئ). مګر تیر دوه کاله یو مهم ټکی و. د ځواکمنو لویو ژبو ماډلونو راڅرګندیدل (لکه د OpenAI GPT لړۍ او د DeepMind AlphaCode) په ډراماتیک ډول هغه څه پراخ کړي چې امکان لري. د مثال په توګه، د DeepMind AlphaCode سیالۍ پروګرام کولو سیالۍ په کچه کې د فعالیت کولو سره سرلیکونه جوړ کړل لوړ - 54٪ درجه بندي ترلاسه کول - په اصل کې د اوسط انساني سیال مهارت سره سمون خوري ( DeepMind AlphaCode د اوسط پروګرام کونکي مهارت سره سمون خوري ). دا لومړی ځل و چې د AI سیسټم سیالي . په هرصورت، دا په ګوته کوي چې حتی الفا کوډ، د خپل ټول مهارت سره، لاهم د غوره انساني کوډرانو ماتولو څخه لرې و. په دې سیالیو کې، الفا کوډ کولی شي د اجازه ورکړل شوي هڅو دننه شاوخوا 30٪ ستونزې حل کړي، پداسې حال کې چې لوړ انساني پروګرام کونکي د یوې هڅې سره د 90٪ څخه ډیر ستونزې حل کوي. دا تشه په ګوته کوي چې که څه هم مصنوعي ذهانت کولی شي تر یوې اندازې پورې ښه تعریف شوي الګوریتمیک دندې ترسره کړي، خو تر ټولو سختې ستونزې چې ژور استدلال او هوښیارتیا ته اړتیا لري، د انسان قوي مرکز پاتې کیږي .

په لنډه توګه، AI په کلکه ځان د پراختیا کونکو په ورځني ټولکیټ کې ځای پر ځای کړی دی. د کوډ لیکلو کې د مرستې څخه نیولې تر پلي کولو پورې، دا د پراختیا پروسې هرې برخې ته نږدې دی. نن ورځ اړیکه په لویه کچه سمبیوټیک ده: AI د یو همکار پیلوټ (په مناسب ډول نومول شوی) په توګه کار کوي چې پراختیا کونکو سره مرسته کوي چې ګړندي او لږ مایوسي سره کوډ وکړي، د یو خپلواک آټو پیلوټ پرځای چې کولی شي یوازې الوتنه وکړي. په راتلونکې برخه کې، موږ به په دې اړه بحث وکړو چې څنګه د AI وسیلو دا یوځای کول د پراختیا کونکو رول او د دوی د کار طبیعت بدلوي، د ښه یا بد لپاره.

څنګه مصنوعي ذهانت د پراختیا کونکو رول او تولید بدلوي

د مصنوعي ذهانت له لارې د معمول کارونو د ډېرولو سره، د سافټویر جوړونکي رول په حقیقت کې د پرمختګ پیل کوي. د ساعتونو ساعتونو د کوډ لیکلو یا د عادي غلطیو د ډیبګ کولو پرځای، پراختیا کونکي کولی شي دا دندې خپلو مصنوعي ذهانت مرستیالانو ته وسپاري. دا د پراختیا کونکي تمرکز د لوړې کچې ستونزې حل کولو، معمارۍ او د سافټویر انجینرۍ تخلیقي اړخونو ته اړوي. په اصل کې، مصنوعي ذهانت وده ورکوي ، دوی ته اجازه ورکوي چې ډیر تولیدي او احتمالي ډیر نوښتګر وي. مګر ایا دا د لږو پروګرامینګ دندو، یا په ساده ډول د یو بل ډول دندې لپاره ژباړل کیږي؟ راځئ چې د تولید او رولونو اغیز وپلټو:

د تولید زیاتوالی: د ډیری حسابونو او لومړنیو مطالعاتو له مخې، د AI کوډ کولو وسایل د پراختیا کونکو تولید د پام وړ لوړوي. د GitHub څیړنې وموندله چې پراختیا کونکي د Copilot کارولو په پرتله د هغو په پرتله ډیر ګړندي دندې بشپړولو توان درلود چې د AI مرستې پرته وي. په یوه تجربه کې، پراختیا کونکو د Copilot په مرسته د کوډ کولو دنده په اوسط ډول 55٪ ګړندۍ حل کړه - پرته له دې چې د 2 ساعتونو 41 دقیقو پرځای شاوخوا 1 ساعت 11 دقیقې وخت ونیسي ( څیړنه: د GitHub Copilot اغیزې د پراختیا کونکو تولید او خوښۍ باندې اندازه کول - د GitHub بلاګ ). دا په سرعت کې د پام وړ لاسته راوړنه ده. دا یوازې سرعت نه دی؛ پراختیا کونکي راپور ورکوي چې د AI مرسته د مایوسۍ او "بهیر خنډونو" کمولو کې مرسته کوي. په سروې ګانو کې، 88٪ پراختیا کونکو وویل چې دا دوی ډیر تولید کونکي کړي او دوی ته اجازه ورکوي چې په ډیر قناعت بخښونکي کار تمرکز وکړي ( څو سلنه پراختیا کونکو ویلي چې github copilot جوړوي ... ). دا وسایل د پروګرام کونکو سره د ستړي کونکو ټوټو اداره کولو سره "په زون کې" پاتې کیدو کې مرسته کوي، کوم چې په پایله کې د سختو ستونزو لپاره ذهني انرژي خوندي کوي. په پایله کې، ډیری پراختیا کونکي احساس کوي چې کوډ کول ډیر خوندور شوي دي - لږ ګرنټ کار او ډیر تخلیقیت.

د ورځني کار بدلول: د یو پروګرامر ورځني کاري جریان د دې تولیدي لاسته راوړنو سره یوځای بدلیږي. ډیری "مصروف کار" - د بویلر پلیټ لیکل، د عام نمونو تکرار کول، د نحو لټون کول - AI ته لیږدول کیدی شي. د مثال په توګه، د ګیټرز او سیټرونو سره د معلوماتو ټولګي په لاسي ډول لیکلو پرځای، یو پراختیا کونکی کولی شي په ساده ډول AI ته وهڅوي چې دا تولید کړي. د سم API زنګ موندلو لپاره د اسنادو له لارې د ګډولو پرځای، یو پراختیا کونکی کولی شي په طبیعي ژبه کې له AI څخه وغواړي. دا پدې مانا ده چې پراختیا کونکي په روټ کوډ کولو کې نسبتا لږ وخت او په هغو دندو ډیر وخت تیروي چې انساني قضاوت ته اړتیا لري . لکه څنګه چې AI د کوډ 80٪ اسانه لیکلو مسؤلیت په غاړه اخلي، د پراختیا کونکي دنده د AI محصول نظارت کولو (د کوډ وړاندیزونو بیاکتنه، د دوی ازموینه) او د 20٪ ستونزمن ستونزو سره مبارزه کولو ته بدلیږي چې AI نشي موندلی. په عمل کې، یو پراختیا کونکی ممکن خپله ورځ د AI لخوا رامینځته شوي پل غوښتنو یا د AI لخوا وړاندیز شوي اصلاحاتو یوه ډله بیاکتنه کولو سره پیل کړي، پرځای یې چې دا ټول بدلونونه له پیل څخه ولیکي.

همکاري او د ټیم متحرکات: په زړه پورې خبره دا ده چې مصنوعي ذهانت هم د ټیم متحرکاتو باندې اغیزه کوي. د معمول کارونو اتومات کولو سره، ټیمونه کولی شي په بالقوه توګه د لږو ځوانو پراختیا کونکو سره ډیر څه ترسره کړي چې د ګرنټ کار لپاره ګمارل شوي دي. ځینې شرکتونه راپور ورکوي چې د دوی لوړ پوړي انجنیران کولی شي ډیر ځان بسیا وي - دوی کولی شي د مصنوعي ذهانت په مرسته په چټکۍ سره ځانګړتیاوې پروټوټایپ کړي، پرته له دې چې د لومړني مسودو لپاره یو ځوان ته اړتیا ولري. په هرصورت، دا یو نوی ننګونه راپورته کوي: لارښوونه او د پوهې شریکول. د ساده دندو په ترسره کولو سره د کوچنیانو زده کړه کولو پرځای، دوی ممکن اړتیا ولري چې د مصنوعي ذهانت محصولات په مؤثره توګه اداره کړي . د ټیم همکاري ممکن فعالیتونو ته واړوي لکه په ګډه د مصنوعي ذهانت وړاندیزونه پاکول یا د نیمګړتیاو لپاره د مصنوعي ذهانت لخوا رامینځته شوي کوډ بیاکتنه. په مثبت اړخ کې، کله چې په ټیم کې هرڅوک د مصنوعي ذهانت مرستیال ولري، دا کولی شي د لوبې ډګر برابر کړي او د ډیزاین بحثونو، تخلیقي مغز جوړونې، او د کاروونکو پیچلو اړتیاو سره د مبارزې لپاره ډیر وخت ورکړي چې اوس مهال هیڅ مصنوعي ذهانت نه پوهیږي. په حقیقت کې، د ګیټ هب د ۲۰۲۳ کال د سروې موندنو له مخې، له پنځو څخه تر څلورو ډیر پراختیا کونکي پدې باور دي چې د AI کوډ کولو وسیلې به د ټیم همکاري زیاته کړي یا لږترلږه دوی ته اجازه ورکړي چې د ډیزاین او ستونزې حل کولو کې همکاري وکړي ( سروې د پراختیا کونکي تجربې باندې د AI اغیز څرګندوي - د ګیټ هب بلاګ ).

د کار په رولونو اغیزه: یوه لویه پوښتنه دا ده چې ایا مصنوعي ذهانت به د پروګرامرانو غوښتنه کمه کړي (ځکه چې هر پروګرامر اوس ډیر تولیدي دی)، یا ایا دا به په ساده ډول غوښتل شوي مهارتونه بدل کړي. د نورو اتوماتیک کولو سره تاریخي مثال (لکه د ډیوپس وسیلو زیاتوالی، یا د لوړې کچې پروګرام کولو ژبې) وړاندیز کوي چې د پراختیا کونکو دندې دومره له منځه نه ځي لکه څنګه چې دوی لوړ شوي . په حقیقت کې، د صنعت شنونکي وړاندوینه کوي چې د سافټویر انجینرۍ رولونه به وده ومومي ، مګر د دې رولونو طبیعت به بدلون ومومي. د ګارټینر وروستي راپور وړاندوینه کوي چې تر 2027 پورې، د سافټویر انجینرۍ 50٪ سازمانونه به د تولید لوړولو لپاره د مصنوعي ذهانت سره وده شوي "سافټویر انجینرۍ استخبارات" پلیټ فارمونه غوره کړي ، چې په 2024 کې یوازې 5٪ څخه لوړ دی ( ایا د سافټویر انجینرانو لپاره راتلونکې شتون لري؟ د مصنوعي ذهانت اغیز [2024] ). دا په ګوته کوي چې شرکتونه به په پراخه کچه مصنوعي ذهانت مدغم کړي، مګر دا پدې معنی ده چې پراختیا کونکي به سره . په ورته ډول، مشورتي شرکت مک کینسي اټکل کوي چې پداسې حال کې چې مصنوعي ذهانت ممکن ډیری دندې اتومات کړي، نږدې 80٪ د پروګرام کولو دندې به لاهم په لوپ کې انسان ته اړتیا ولري او "انساني متمرکز" پاتې شي . په بل عبارت، موږ به لاهم د ډیری پراختیا کونکو پوستونو لپاره خلکو ته اړتیا ولرو، مګر د دندې توضیحات ممکن بدلون ومومي.

د "AI سافټویر انجینر" یا "فورمټ انجینر" په څیر رولونو رامینځته کیدل دي - هغه پراختیا کونکي چې د AI اجزاو په جوړولو یا تنظیم کولو کې تخصص لري. موږ دمخه د AI/ML تخصص سره د پراختیا کونکو لپاره غوښتنه ګورو. د انډیډ لخوا د تحلیل له مخې، د AI پورې اړوند درې خورا تقاضا لرونکي دندې د معلوماتو ساینس پوه، سافټویر انجینر، او د ماشین زده کړې انجینر ، او د دې رولونو لپاره غوښتنه په تیرو دریو کلونو کې دوه چنده زیاته شوې ده ( ایا د سافټویر انجینرانو لپاره راتلونکې شتون لري؟ د AI اغیز [2024] ). دودیز سافټویر انجینران په زیاتیدونکي توګه تمه کیږي چې د ماشین زده کړې اساسات پوه شي یا د AI خدمات په غوښتنلیکونو کې مدغم کړي. د پراختیا کونکو بې ځایه کولو څخه لرې، "AI کولی شي مسلک لوړ کړي، پراختیا کونکو ته وړتیا ورکړي چې په لوړه کچه دندو او نوښت تمرکز وکړي." ( ایا AI په 2025 کې د پراختیا کونکو ځای نیسي: په راتلونکي کې یو لنډ نظر ) ډیری معمول کوډ کولو دندې ممکن د AI لخوا اداره شي، مګر پراختیا کونکي به د سیسټم ډیزاین، د ماډلونو مدغم کولو، کیفیت ډاډمن کولو، او د ناول ستونزو حل کولو سره ډیر بوخت وي. د AI-مخکې شرکت څخه یو لوړ پوړی انجینر دا په ښه توګه لنډیز کړ: AI زموږ پراختیا کونکو ځای نه نیسي؛ دا وده ورکوي . یو واحد پراختیا کونکی چې د قوي مصنوعي ذهانت وسیلو سره سمبال وي کولی شي د څو کارونو ترسره کړي، مګر هغه پراختیا کونکی اوس داسې کار کوي چې ډیر پیچلی او اغیزمن وي.

د حقیقي نړۍ مثال: د سافټویر شرکت څخه یوه سناریو په پام کې ونیسئ چې د خپلو ټولو پراختیا کونکو لپاره یې د GitHub Copilot مدغم کړ. سمدستي اغیزه یې د واحد ازموینو او بویلرپلیټ کوډ لیکلو کې د مصرف شوي وخت کې د پام وړ کمښت و. یوې ځوانې پراختیا کونکي وموندله چې د Copilot په کارولو سره هغه کولی شي د نوي فیچر کوډ 80٪ په چټکۍ سره تولید کړي، بیا خپل وخت د پاتې 20٪ دودیز کولو او د ادغام ازموینو لیکلو کې مصرف کړي. د کوډ محصول له پلوه د هغې تولید نږدې دوه چنده شو، مګر په زړه پورې خبره دا ده چې د هغې د ونډې نوعیت بدل شو - هغه د AI لیکل شوي کوډ لپاره د کوډ بیاکتونکي او ازموینې ډیزاینر . ټیم دا هم ولیدل چې د کوډ بیاکتنې د د AI غلطۍ . د مثال په توګه، Copilot کله ناکله د ناامنه کوډ کولو پلي کولو وړاندیز وکړ؛ انساني پراختیا کونکي باید هغه ومومي او سم کړي. دا ډول مثال ښیې چې پداسې حال کې چې محصول زیات شوی، د انسان نظارت او تخصص نور هم مهم شو .

په لنډه توګه، مصنوعي ذهانت بې له شکه د پراختیا کونکو د کار کولو طریقه بدلوي: دوی ګړندي کوي او دوی ته اجازه ورکوي چې ډیرې لوړې ستونزې حل کړي، مګر دوی ته د لوړ مهارتونو (دواړه د مصنوعي ذهانت په ګټه اخیستنه او د لوړې کچې فکر کولو کې). دا د "AI دندې اخیستلو" کیسه نه ده بلکه د "AI دندې بدلولو" کیسه ده. هغه پراختیا کونکي چې د دې وسیلو په مؤثره توګه کارول زده کوي کولی شي خپل اغیز څو چنده کړي - هغه کلیشه چې موږ ډیری وختونه اورو دا ده چې، "AI به د پراختیا کونکو ځای ونلري، مګر هغه پراختیا کونکي چې مصنوعي ذهانت کاروي ممکن د هغو کسانو ځای ونیسي چې نه یې نیسي." راتلونکې برخې به وپلټي چې ولې انساني پراختیا کونکي لاهم اړین دي (هغه څه چې مصنوعي ذهانت نشي کولی )، او څنګه پراختیا کونکي کولی شي خپل مهارتونه د مصنوعي ذهانت سره یوځای د پرمختګ لپاره تطبیق کړي.

د مصنوعي ذهانت محدودیتونه (ولې انسانان مهم پاتې کیږي)

سره له دې چې د دې اغیزمنو وړتیاوو سره سره، د نن ورځې مصنوعي ذهانت روښانه محدودیتونه چې دا د انساني پروګرامرانو د زوړ کیدو مخه نیسي. د دې محدودیتونو پوهیدل د دې لپاره کلیدي ده چې پوه شي ولې پروګرامرانو ته لاهم د پراختیا په پروسه کې ډیره اړتیا ده. مصنوعي ذهانت یو پیاوړی وسیله ده، مګر دا یو جادویی ګولۍ نه ده چې کولی شي د انساني پراختیا کونکي تخلیقیت، انتقادي فکر، او شرایطو پوهاوی ځای په ځای کړي. دلته د پروګرام کولو کې د مصنوعي ذهانت ځینې بنسټیز نیمګړتیاوې او د انساني پراختیا کونکو اړونده قوتونه دي:

• د ریښتینې پوهې او تخلیقیت نشتوالی: د مصنوعي ذهانت اوسني ماډلونه په ریښتیا سره کوډ یا ستونزې په هغه ډول نه پوهیږي لکه څنګه چې انسانان یې کوي؛ دوی نمونې پیژني او د روزنې معلوماتو پراساس احتمالي پایلې بیرته راګرځوي. دا پدې مانا ده چې مصنوعي ذهانت کولی شي د هغو دندو سره مبارزه وکړي چې اصلي، تخلیقي حلونو یا د نوي ستونزې ډومینونو ژورې پوهې ته اړتیا لري. مصنوعي ذهانت ممکن د هغه مشخصاتو پوره کولو لپاره کوډ تولید کړي چې مخکې یې لیدلی وي، مګر له هغه څخه وغواړي چې د یوې بې ساري ستونزې لپاره نوی الګوریتم ډیزاین کړي یا د مبهم اړتیا تشریح کړي، او دا به احتمال له منځه لاړ شي. لکه څنګه چې یو څارونکی وویل، مصنوعي ذهانت نن ورځ "د تخلیقي او انتقادي فکر کولو وړتیاوې نلري چې انساني پراختیا کونکي یې میز ته راوړي." ( ایا مصنوعي ذهانت په 2025 کې د پراختیا کونکو ځای نیسي: راتلونکي ته یوه لنډه کتنه ) انسانان د بکس څخه بهر فکر کولو کې غوره دي - د سافټویر معمارۍ ډیزاین کولو یا پیچلو مسلو حل کولو لپاره د ډومین پوهه، وجدان او تخلیقیت سره یوځای کول. برعکس، مصنوعي ذهانت هغه نمونو ته محدود دی چې زده کړي یې دي؛ که کومه ستونزه د دې نمونو سره ښه سمون ونلري، مصنوعي ذهانت ممکن غلط یا بې معنی کوډ تولید کړي (ډیری وختونه په ډاډ سره!). نوښت - د نویو ځانګړتیاوو، نویو کاروونکو تجربو، یا نوي تخنیکي طریقو سره راتلل - د انسان لخوا پرمخ وړل شوی فعالیت پاتې دی.

• د شرایطو او لوی انځور پوهیدل: د سافټویر جوړول یوازې د کوډ لیکو لیکل ندي. پدې کې د کوډ تر شا د دلیل - د سوداګرۍ اړتیاوې، د کارونکي اړتیاوې، او هغه شرایط چې سافټویر پکې کار کوي. AI د شرایطو یوه ډیره تنګ کړکۍ لري (معمولا په یو وخت کې ورکړل شوي ان پټ پورې محدود). دا په ریښتیا د سیسټم عمومي هدف یا څنګه یو ماډل د بل سره تعامل کوي د هغه څه هاخوا چې په کوډ کې په څرګنده توګه دي نه پوهیږي. په پایله کې، AI ممکن کوډ تولید کړي چې په تخنیکي توګه د کوچني کار لپاره کار کوي مګر د لوی سیسټم جوړښت کې ښه نه وي یا د ځینې ضمني اړتیاو سرغړونه کوي. انساني پراختیا کونکو ته اړتیا ده ترڅو ډاډ ترلاسه شي چې سافټویر د سوداګرۍ اهدافو او د کارونکي تمو سره سمون لري. د پیچلي سیسټمونو ډیزاین - پوهیدل چې څنګه په یوه برخه کې بدلون ممکن د نورو له لارې وګرځي، څنګه د سوداګرۍ توازن (لکه د فعالیت په مقابل کې د لوستلو وړتیا)، او څنګه د کوډبیس اوږدمهاله ارتقا پلان کول - هغه څه دي چې AI نن ورځ نشي کولی. د زرګونو برخو سره په لویو پروژو کې، AI "ونې ګوري مګر ځنګل نه." لکه څنګه چې په یوه تحلیل کې یادونه شوې، "AI د لویو سافټویر پروژو بشپړ شرایطو او پیچلتیاو په پوهیدو کې مبارزه کوي،" پشمول د سوداګرۍ اړتیاوې او د کارونکي تجربې ملاحظات ( ایا AI به په 2025 کې پراختیا کونکي ځای په ځای کړي: راتلونکي ته یوه لنډه کتنه ). انسانان د لوی انځور لید ساتي.

• د عقل او ابهام حل: په حقیقي پروژو کې اړتیاوې اکثرا مبهم یا تکامل کوي. یو انساني پراختیا کونکی کولی شي وضاحت وغواړي، معقول انګیرنې وکړي، یا غیر واقعیتي غوښتنو ته شا کړي. AI د عقل عقل استدلال یا د وضاحت کولو پوښتنو کولو وړتیا نلري (پرته لدې چې په واضح ډول په پرامپټ کې لوپ شي، او حتی بیا د دې د سم کیدو تضمین نلري). له همدې امله د AI لخوا رامینځته شوی کوډ ځینې وختونه په تخنیکي توګه سم کیدی شي مګر په فعاله توګه غیر نښه وي - دا قضاوت چې پوه شي چې کارونکي واقعیا څه اراده لري که لارښوونې روښانه نه وي. برعکس، یو انساني پروګرامر کولی شي د لوړې کچې غوښتنه تشریح کړي ("دا UI ډیر هوښیار کړئ" یا "ایپ باید غیر منظم معلومات په ښه توګه اداره کړي") او معلومه کړي چې په کوډ کې څه باید ترسره شي. AI به د پراختیا کونکي د ځای په ځای کولو لپاره خورا مفصل، غیر واضح مشخصاتو ته اړتیا ولري، او حتی د داسې مشخصاتو لیکل په مؤثره توګه د کوډ لیکلو په څیر سخت دي. لکه څنګه چې د فوربس ټیک شورا مقاله په مناسب ډول یادونه شوې، د دې لپاره چې مصنوعي ذهانت په حقیقت کې د پراختیا کونکو ځای ونیسي، نو دا به اړتیا ولري چې ناڅرګند لارښوونې درک کړي او د انسان په څیر تطابق وکړي - د استدلال هغه کچه چې اوسنۍ مصنوعي ذهانت یې نلري ( د سرګي کوزین پوسټ - لینکډین ).

• اعتبار او "تشویشونه": د نن ورځې تولیدونکي AI ماډلونه یو پیژندل شوی نیمګړتیا لري: دوی کولی شي غلط یا په بشپړ ډول جوړ شوي محصولات تولید کړي، یوه پدیده چې ډیری وختونه وهم . په کوډ کولو کې، دا ممکن پدې معنی وي چې یو AI کوډ لیکي چې د منلو وړ ښکاري مګر په منطقي توګه غلط یا ناامنه وي. پراختیا کونکي نشي کولی په ړوند ډول د AI وړاندیزونو باور وکړي. په عمل کې، د AI لیکل شوي کوډ هره برخه د انسان لخوا محتاط بیاکتنې او ازموینې ته اړتیا لري . د سټیک اوور فلو سروې ډاټا دا منعکس کوي - د هغو کسانو څخه چې د AI وسیلو کاروي، یوازې د AI د محصول په دقت ډیر باور لري دې باور نه کوي 70٪ پراختیا کونکي د AI کوډ کولو وسیلو کاروي، 3٪ د دوی دقت ډیر باور لري - ShiftMag ). د پراختیا کونکو لویه برخه د AI وړاندیزونه د ګټورو اشارو په توګه چلند کوي، نه د انجیل. دا ټیټ باور تضمین شوی ځکه چې AI کولی شي عجیب غلطۍ وکړي چې هیڅ وړ انسان به یې ونه کړي (لکه د یو بل څخه غلطۍ، د تخریب شوي دندو کارول، یا د غیر موثر حلونو تولید) ځکه چې دا په ریښتیا د ستونزې په اړه دلیل نه ورکوي. لکه څنګه چې د فورم په یوه تبصره کې په غوسه سره یادونه وشوه، "دوی (AIs) ډیر وهم کوي او عجیب ډیزاین انتخابونه کوي چې انسان به هیڅکله ونه کړي" ( ایا پروګرام کونکي به د AI له امله زوړ شي؟ - د مسلک مشوره ). د دې غلطیو د نیولو لپاره د انسان څارنه خورا مهمه ده. AI ممکن تاسو ته د فیچر 90٪ په چټکۍ سره درکړي، مګر که پاتې 10٪ یو کوچنی بګ ولري، نو دا لاهم د انسان پراختیا کونکي ته راځي چې تشخیص او حل یې کړي. او کله چې په تولید کې یو څه غلط شي، دا انساني انجینران دي چې باید ډیبګ وکړي - یو AI لاهم نشي کولی د خپلو غلطیو مسؤلیت په غاړه واخلي.

• د کوډبیسونو ساتل او پراختیا: د سافټویر پروژې د کلونو په اوږدو کې ژوند کوي او وده کوي. دوی دوامداره سټایل، د راتلونکو ساتونکو لپاره وضاحت، او د اړتیاو بدلون سره سم تازه معلوماتو ته اړتیا لري. نن ورځ AI د تیرو پریکړو حافظه نلري (د محدودو اشارو څخه بهر)، نو دا ممکن د لویې پروژې په اوږدو کې کوډ دوامداره ونه ساتي پرته لدې چې لارښوونه وشي. انساني پراختیا کونکي د کوډ ساتنه ډاډمنه کوي - روښانه اسناد لیکل، د هوښیار مګر ناڅرګندو په پرتله د لوستلو وړ حلونو غوره کول، او د اړتیا سره سم کوډ بیا تنظیم کول کله چې معمارۍ وده کوي. AI کولی شي په دې دندو کې مرسته وکړي (لکه د ریفیکٹرینګ وړاندیز کول)، مګر پریکړه کول چې څه ریفیکٹر کول یا کومې برخې بیا ډیزاین ته اړتیا لري د انسان قضاوت غوښتنه ده. سربیره پردې، کله چې اجزا یوځای کول، په موجوده ماډلونو کې د نوي ځانګړتیا اغیزې پوهیدل (د شاته مطابقت ډاډمن کول، او نور) هغه څه دي چې انسانان یې اداره کوي. د AI لخوا رامینځته شوی کوډ باید د انسانانو لخوا مدغم او همغږي شي. د تجربې په توګه، ځینې پراختیا کونکو هڅه کړې چې ChatGPT ته اجازه ورکړي چې ټول کوچني ایپسونه جوړ کړي؛ پایله اکثرا په پیل کې کار کوي مګر ساتل یا غځول یې خورا ستونزمن کیږي ځکه چې AI په دوامداره توګه د فکر وړ معمارۍ نه پلي کوي - دا سیمه ایزې پریکړې کوي چې یو انساني معمار به یې مخنیوی وکړي.

• اخلاقي او امنیتي ملاحظات: لکه څنګه چې AI ډیر کوډونه لیکي، دا د تعصب، امنیت او اخلاقو پوښتنې هم راپورته کوي. یو AI ممکن په ناڅاپي ډول د امنیت زیانونه معرفي کړي (د مثال په توګه، د معلوماتو په سمه توګه نه پاکول، یا د ناامنه کریپټوګرافیک عملونو کارول) چې یو تجربه لرونکی انساني پراختیا کونکی به یې ونیسي. همدارنګه، AI د اخلاقو یا انصاف لپاره اندیښنه نه لري - دا ممکن د مثال په توګه، په تعصبي معلوماتو روزنه وکړي او الګوریتمونه وړاندیز کړي چې په غیر ارادي ډول توپیر کوي (د AI لخوا پرمخ وړل شوي ځانګړتیا کې لکه د پور تصویب کوډ یا د ګمارنې الګوریتم کې). انساني پراختیا کونکو ته اړتیا ده چې د دې مسلو لپاره د AI محصولات وپلټي، د مقرراتو سره اطاعت ډاډمن کړي، او سافټویر د اخلاقي ملاحظاتو سره ډک کړي. ټولنیز اړخ - د کارونکي باور پوهیدل، د محرمیت اندیښنې، او د ډیزاین انتخابونه کول چې د انساني ارزښتونو سره سمون لري - "له پامه نشي غورځول کیدی. د پراختیا دا انساني متمرکز اړخونه د AI له لاسرسي څخه بهر دي، لږترلږه په نږدې راتلونکي کې." ( ایا AI به په 2025 کې د پراختیا کونکو ځای ونیسي: په راتلونکي کې یو لنډ نظر ) پراختیا کونکي باید د AI ونډو لپاره د وجدان او کیفیت دروازې په توګه کار وکړي.

د دې محدودیتونو په رڼا کې، اوسنی اجماع دا ده چې AI یوه وسیله ده، نه بدیل . لکه څنګه چې ستیا نادیلا وویل، دا د پیاوړتیا ، نه د دوی ځای په ځای کولو په اړه ( ایا AI به د پروګرام کونکو ځای ونیسي؟ د هایپ تر شا حقیقت | د PyCoach لخوا | مصنوعي کونج | مارچ، 2025 | منځنی ). AI د یو کوچني مرستیال په توګه فکر کیدی شي: دا ګړندی، نه ستړی کیدونکی دی، او کولی شي په ډیری دندو کې لومړی پاس واخلي، مګر دا د پالش شوي وروستي محصول تولید لپاره د لوړ پوړي پراختیا کونکي لارښوونې او تخصص ته اړتیا لري. دا په ګوته کوي چې حتی د AI کوډ کولو خورا پرمختللي سیسټمونه د مرستیالانو (کوپیلوټ، کوډ ویسپرر، او نور) او نه د خپلواکو کوډرانو په توګه. شرکتونه خپل د پروګرام کولو ټیمونه نه ګوښه کوي او AI ته اجازه نه ورکوي چې وحشي چلیږي؛ پرځای یې، دوی د پراختیا کونکو کاري فلو کې AI ځای په ځای کوي ترڅو دوی سره مرسته وکړي.

یو مثالي اقتباس د OpenAI د سام الټمن څخه راځي، چا چې یادونه وکړه چې حتی که د مصنوعي ذهانت اجنټان ښه شي، د سافټویر پراختیا کې په بشپړ ډول انسانان ځای په ځای نه کړي" سیم الټمن وايي چې د مصنوعي ذهانت اجنټان به ډیر ژر هغه دندې ترسره کړي چې سافټویر انجینران یې کوي: بشپړه کیسه په 5 ټکو کې - انډیا ټوډې ). دوی به د "مجازی همکارانو" کار وکړي چې د انساني انجینرانو لپاره ښه تعریف شوي دندې اداره کوي، په ځانګړي توګه هغه دندې چې د څو کلونو تجربه سره د ټیټې کچې سافټویر انجینر لپاره ځانګړي دي. په بل عبارت، مصنوعي ذهانت ممکن په ځینو برخو کې د یو ځوان پراختیا کونکي کار وکړي، مګر دا ځوان پراختیا کونکی بې کاره نه کیږي - دوی د مصنوعي ذهانت د څارنې او د لوړې کچې دندو سره د مبارزې رول ته وده ورکوي چې مصنوعي ذهانت نشي کولی. حتی د راتلونکي په لټه کې، چیرې چې ځینې څیړونکي وړاندوینه کوي چې تر 2040 پورې مصنوعي ذهانت کولی شي د خپل کوډ ډیری برخه ولیکي ( ایا د سافټویر انجینرانو لپاره راتلونکې شتون لري؟ د مصنوعي ذهانت اغیز [2024] )، دا عموما موافقه شوې چې انساني پروګرام کونکي به لاهم اړتیا ولري چې نظارت، لارښود، او هغه تخلیقي چنګک او انتقادي فکر چمتو کړي چې ماشینونه یې نلري .

دا هم د یادونې وړ ده چې د سافټویر پراختیا یوازې د کوډ کولو څخه ډیر څه دي . پدې کې د برخه اخیستونکو سره اړیکه نیول، د کاروونکو کیسو پوهیدل، په ټیمونو کې همکاري کول، او تکراري ډیزاین شامل دي - ټولې هغه ساحې چیرې چې انساني مهارتونه اړین دي. یو AI نشي کولی د پیرودونکي سره په ناسته کې ناست شي ترڅو هغه څه چې دوی واقعیا غواړي هغه څه وپیژني، او نه هم کولی شي لومړیتوبونه خبرې وکړي یا د محصول لپاره لید سره ټیم ته الهام ورکړي. انساني عنصر مرکزي پاتې کیږي.

په لنډه توګه، مصنوعي ذهانت مهمې کمزورۍ لري: هیڅ ریښتینی تخلیقیت، د شرایطو محدوده پوهه، د غلطیو لپاره تمایل، هیڅ حساب ورکول، او د سافټویر پریکړو د پراخو اغیزو نه پوهیدل. دا تشې په سمه توګه هغه ځایونه دي چې انساني پراختیا کونکي ځلیږي. د AI د ګواښ په توګه د لیدلو پرځای، دا ممکن ډیر دقیق وي چې دا د انساني پراختیا کونکو لپاره د یو پیاوړي امپلیفیر - د عامو شیانو اداره کول ترڅو انسانان په ژورو تمرکز وکړي. راتلونکې برخه به په دې بحث وکړي چې څنګه پراختیا کونکي کولی شي د خپلو مهارتونو او رولونو سره د تطبیق .

د مصنوعي ذهانت په دور کې تطابق او وده

د پروګرام جوړونکو او پراختیا کونکو لپاره، په کوډ کولو کې د مصنوعي ذهانت زیاتوالی باید یو جدي ګواښ نه وي - دا یو فرصت کیدی شي. کلیدي تطابق او پرمختګ ډیر ومومي ، پداسې حال کې چې هغه کسان چې له پامه غورځوي ممکن ومومي چې دوی وروسته پاتې شوي دي. پدې برخه کې، موږ د پراختیا کونکو لپاره په عملي ګامونو او ستراتیژیو تمرکز کوو ترڅو اړونده پاتې شي او وده وکړي ځکه چې د مصنوعي ذهانت وسایل د ورځني پرمختګ برخه کیږي. د منلو ذهنیت د سیالۍ پرځای د مصنوعي ذهانت سره دوامداره زده کړه او همکاري ده. دلته دا ده چې پراختیا کونکي څنګه تنظیم کولی شي او کوم نوي مهارتونه او رولونه باید په پام کې ونیسي:

۱. د AI وسیله د یوې وسیلې په توګه ونیسه (د AI کوډ کولو معاونینو په مؤثره توګه کارول زده کړه): لومړی او تر ټولو مهم، پراختیا کونکي باید د شته AI وسیلو سره آرام شي. Copilot، ChatGPT، یا نورو کوډ کولو AIs سره د خپل نوي جوړه پروګرامینګ ملګري په توګه چلند وکړئ. دا پدې مانا ده چې د ښه پرامپټونو یا نظرونو لیکلو زده کول ، او د AI لخوا رامینځته شوي کوډ ګړندي تایید یا ډیبګ کولو پوهیدل. لکه څنګه چې یو پراختیا کونکي باید خپل IDE یا نسخه کنټرول زده کړي، د AI مرستیال ځانګړتیاوې زده کول د مهارت سیټ یوه برخه کیږي. د مثال په توګه، یو پراختیا کونکی کولی شي د کوډ یوه ټوټه واخلي چې دوی یې لیکلي او له AI څخه یې د ښه کولو غوښتنه کوي، بیا بدلونونه تحلیل کوي. یا، کله چې یو کار پیل کوئ، په نظرونو کې یې تشریح کړئ او وګورئ چې AI څه چمتو کوي، بیا له هغه ځایه اصلاح کړئ. د وخت په تیریدو سره، تاسو به د هغه څه لپاره وجدان رامینځته کړئ چې AI په کې ښه دی او څنګه ورسره همکاري وکړئ. د دې په اړه د "AI په مرسته پراختیا" - یو نوی مهارت چې ستاسو په وسیله بکس کې اضافه کړئ. په حقیقت کې، پراختیا ورکوونکي اوس د "فوري انجینرۍ" په اړه د مهارت په توګه خبرې کوي - پوهیدل چې څنګه د مصنوعي ذهانت څخه سمې پوښتنې وکړي. هغه کسان چې په دې کې مهارت لري کولی شي د ورته وسیلو څخه د پام وړ غوره پایلې ترلاسه کړي. په یاد ولرئ، "هغه پراختیا کونکي چې مصنوعي ذهانت کاروي ممکن د هغو کسانو ځای ونیسي چې نه یې کوي" - نو ټیکنالوژي ونیسئ او خپل ملګری یې کړئ.

۲. د لوړو کچو مهارتونو باندې تمرکز وکړئ (د ستونزو حل کول، د سیسټم ډیزاین، معمارۍ): څرنګه چې AI کولی شي د ټیټې کچې کوډ کولو اداره وکړي، پراختیا کونکي باید د تجرید زینې پورته لاړ شي . دا پدې مانا ده چې د سیسټم ډیزاین او معمارۍ په پوهیدو باندې ډیر ټینګار وشي. د پیچلو ستونزو ماتولو، د پیمانه وړ سیسټمونو ډیزاین کولو، او د معمارۍ پریکړې کولو کې مهارتونه رامینځته کړئ - هغه ساحې چیرې چې د انسان بصیرت خورا مهم دی. د حل لارې په اړه تمرکز وکړئ ولې او څنګه، نه یوازې څه. د مثال په توګه، د دې پرځای چې خپل ټول وخت د ترتیب کولو فعالیت بشپړولو کې مصرف کړئ (کله چې AI کولی شي ستاسو لپاره یو ولیکي)، د دې پوهیدو لپاره وخت مصرف کړئ چې ستاسو د غوښتنلیک شرایطو لپاره کوم ترتیب کولو طریقه غوره ده او دا ستاسو د سیسټم د معلوماتو جریان کې څنګه فټ کیږي. د ډیزاین فکر کول - د کارونکي اړتیاو، د معلوماتو جریان، او اجزاو تعاملاتو په پام کې نیولو سره - به خورا ارزښت ولري. AI کولی شي کوډ تولید کړي، مګر دا پراختیا کونکی دی چې د سافټویر عمومي جوړښت پریکړه کوي او ډاډ ترلاسه کوي چې ټولې برخې په همغږۍ کې کار کوي. د خپل لوی انځور فکر کولو ګړندي کولو سره، تاسو ځان د هغه کس په توګه اړین کوئ چې د سم شی په جوړولو کې AI (او د ټیم پاتې برخه) لارښوونه کوي. لکه څنګه چې د راتلونکي په اړه یو راپور یادونه کړې، پراختیا کونکي باید "په هغو برخو تمرکز وکړي چیرې چې د انسان بصیرت نه بدلیدونکی وي، لکه د ستونزې حل کول، ډیزاین فکر کول، او د کاروونکو اړتیاو پوهیدل." ( ایا AI به په 2025 کې د پراختیا کونکو ځای ونیسي: راتلونکي ته یوه لنډه کتنه )

۳. د خپل مصنوعي ذهانت او ML پوهه لوړه کړئ: د مصنوعي ذهانت سره یوځای کار کول، دا د مصنوعي ذهانت په پوهیدو . پراختیا کونکي ټول اړتیا نلري چې د ماشین زده کړې څیړونکي شي، مګر د دې ماډلونو د کار کولو په اړه قوي پوهه به ګټوره وي. د ماشین زده کړې او ژورې زده کړې اساسات زده کړئ - نه یوازې دا کولی شي د نوي مسلک لارې پرانیزي (ځکه چې د مصنوعي ذهانت پورې اړوند دندې وده کوي ( ایا د سافټویر انجینرانو لپاره راتلونکې شتون لري؟ د مصنوعي ذهانت اغیز [2024] ))، بلکه دا به تاسو سره د مصنوعي ذهانت وسیلو په ډیر مؤثره توګه کارولو کې هم مرسته وکړي. که تاسو پوهیږئ، د مثال په توګه، د لوی ژبې ماډل محدودیتونه او دا څنګه روزل شوی، تاسو کولی شئ وړاندوینه وکړئ چې کله دا ناکام شي او خپل اشارې یا ازموینې د هغې مطابق ډیزاین کړئ. سربیره پردې، ډیری سافټویر محصولات اوس د مصنوعي ذهانت ځانګړتیاوې شاملوي (د مثال په توګه، د سپارښتنې انجن یا چیټ بوټ سره یو اپلیکیشن). یو سافټویر جوړونکی چې د ځینو ML پوهه لري کولی شي پدې ځانګړتیاو کې مرسته وکړي یا لږترلږه د معلوماتو ساینس پوهانو سره په هوښیارۍ سره همکاري وکړي. د زده کړې په پام کې نیولو لپاره کلیدي ساحې عبارت دي له: د معلوماتو ساینس اساسات ، د معلوماتو دمخه پروسس کولو څرنګوالی، روزنه د استنباط په مقابل کې، او د مصنوعي ذهانت اخلاق. د مصنوعي ذهانت چوکاټونو (ټینسورفلو، پایټورچ) او کلاوډ مصنوعي ذهانت خدماتو سره ځان بلد کړئ؛ حتی که تاسو له سره ماډلونه نه جوړوئ، نو پوهیدل چې څنګه د مصنوعي ذهانت API په اپلیکیشن کې مدغم کړئ یو ارزښتناک مهارت دی. په لنډه توګه، "د مصنوعي ذهانت لوستی" کیدل په چټکۍ سره د ویب یا ډیټابیس ټیکنالوژیو کې د سواد په څیر مهم کیږي. هغه پراختیا کونکي چې کولی شي د دودیز سافټویر انجینرۍ او مصنوعي ذهانت نړۍ کې ودریږي د راتلونکي پروژو رهبري کولو لپاره به په لومړي مقام کې وي.

۴. د نرمو مهارتونو او د ساحې د پوهې پیاوړي کول: لکه څنګه چې مصنوعي ذهانت میخانیکي دندې په غاړه اخلي، ځانګړي انساني مهارتونه نور هم مهم کیږي. اړیکه، ټیم ورک، او د ساحې تخصص هغه ساحې دي چې باید دوه چنده شي. د سافټویر پراختیا ډیری وختونه د ستونزې ساحې پوهیدو په اړه وي - که دا مالي، روغتیا پاملرنې، تعلیم، یا کوم بل ډګر وي - او دا په حلونو کې ژباړل کیږي. مصنوعي ذهانت به دا شرایط یا د شریکانو سره د اړیکې وړتیا ونلري، مګر تاسو یې کوئ. په هغه ساحه کې چې تاسو پکې کار کوئ ډیر پوهه کیدل تاسو ته د دې ډاډ ترلاسه کولو لپاره یو څوک جوړوي چې سافټویر په حقیقت کې د ریښتیني نړۍ اړتیاوې پوره کوي. په ورته ډول، ستاسو د همکارۍ مهارتونو باندې تمرکز وکړئ: لارښوونه، مشرتابه، او همغږي. ټیمونه به لاهم لوړ پوړو پراختیا کونکو ته اړتیا ولري چې کوډ بیاکتنه وکړي (د مصنوعي ذهانت لیکل شوي کوډ په شمول)، د غوره کړنو په اړه د کوچنیانو لارښوونه وکړي، او پیچلي پروژې همغږي کړي. مصنوعي ذهانت په پروژو کې د انساني تعامل اړتیا نه لرې کوي. په حقیقت کې، د مصنوعي ذهانت تولید کوډ سره، د یو لوړ پوړي پراختیا کونکي لارښوونه ممکن د کوچنیانو ته د AI سره د کار کولو او د هغې د محصول تصدیق کولو ، پرځای د دې چې څنګه د فار لوپ ولیکئ. په دې نوي پاراډایم کې د نورو د لارښوونې وړتیا یو ارزښتناک مهارت دی. همدارنګه، انتقادي فکر کول - د مصنوعي ذهانت پایلې پوښتنې او ازموینه وکړئ، او نور یې وهڅوئ چې ورته کار وکړي. د سالم شک او تایید ذهنیت رامینځته کول به په مصنوعي ذهانت باندې د ړانده تکیه مخه ونیسي او غلطۍ به کمې کړي. په اصل کې، هغه مهارتونه ښه کړئ چې مصنوعي ذهانت یې نلري: د خلکو او شرایطو پوهیدل، انتقادي تحلیل، او بین الډیسپلینري فکر کول.

۵. د ژوند لپاره زده کړه او تطابق: په مصنوعي ذهانت کې د بدلون سرعت خورا ګړندی دی. هغه څه چې نن ورځ خورا عصري ښکاري ممکن په څو کلونو کې زاړه شي. پراختیا کونکي باید د ژوند لپاره زده کړه تر بل هر وخت ډیره ومني. دا ممکن پدې معنی وي چې په منظم ډول د نوي مصنوعي ذهانت کوډ کولو معاونینو هڅه کول، په AI/ML کې آنلاین کورسونه یا تصدیقونه اخیستل، د څیړنې بلاګونه لوستل ترڅو د هغه څه په اړه تازه پاتې شي چې راځي، یا د مصنوعي ذهانت متمرکز پراختیا کونکو ټولنو کې برخه اخیستل. د تطبیق وړتیا کلیدي ده - د نوي وسیلو او کاري جریانونو ته د حرکت ورکولو لپاره چمتو اوسئ کله چې دوی راڅرګندیږي. د مثال په توګه، که چیرې یو نوی مصنوعي ذهانت وسیله راشي چې کولی شي د سکیچونو څخه د UI ډیزاین اتومات کړي، یو مخکښ پراختیا کونکی باید د زده کړې او شاملولو لپاره چمتو وي، خپل تمرکز ممکن د تولید شوي UI پاکولو یا د کارونکي تجربې توضیحاتو ښه کولو ته واړوي چې اتوماتیک له لاسه ورکړی. هغه کسان چې زده کړه د خپل مسلک د دوامداره برخې په توګه ګڼي (کوم چې ډیری پراختیا کونکي دمخه کوي) به د مصنوعي ذهانت پرمختګونو مدغم کول اسانه ومومي. یوه ستراتیژي دا ده چې ستاسو د اونۍ یوه کوچنۍ برخه زده کړې او تجربې ته وقف کړئ - دا ستاسو په خپل راتلونکي کې د پانګونې په توګه وګڼئ. شرکتونه د AI وسیلو په مؤثره توګه کارولو لپاره د خپلو پراختیا کونکو لپاره روزنه هم پیل کوي؛ د داسې فرصتونو څخه ګټه پورته کول به تاسو مخکې کړي. هغه پراختیا کونکي چې پرمختګ کوي هغه به وي چې مصنوعي ذهانت د یو مخ پر ودې ملګري په توګه ګوري او په دوامداره توګه د هغه ملګري سره د کار کولو لپاره خپل چلند اصلاح کوي.

۶. د راڅرګندیدونکو رولونو او مسلکی لارو سپړنه: لکه څنګه چې AI په پرمختګ کې اوبدل کیږي، نوي مسلکی فرصتونه راڅرګندیږي. د مثال په توګه، پرامپټ انجینر یا د AI ادغام متخصص هغه رولونه دي چې په محصولاتو کې د AI کارولو لپاره سمې اشارې، کاري جریان او زیربنا رامینځته کولو باندې تمرکز کوي. بله بیلګه یې د AI اخلاقو انجینر یا AI پلټونکی - هغه رولونه چې د تعصب، اطاعت او سموالي لپاره د AI محصولاتو بیاکتنې باندې تمرکز کوي. که تاسو په دې برخو کې علاقه لرئ، نو د سمې پوهې سره ځان ځای په ځای کول کولی شي دا نوې لارې پرانیزي. حتی د کلاسیک رولونو دننه، تاسو ممکن د "AI-مرسته شوي فرنټ اینډ پراختیا کونکي" په څیر ځایونه ومومئ د "AI-مرسته شوي بیک اینډ پراختیا کونکي" په مقابل کې چیرې چې هر یو ځانګړي وسایل کاروي. په دې نظر وساتئ چې سازمانونه څنګه د AI شاوخوا ټیمونه جوړوي. ځینې شرکتونه "AI ګیلډونه" یا د غوره والي مرکزونه لري ترڅو په پروژو کې د AI د منلو لارښوونه وکړي - په داسې ډلو کې فعال کیدل کولی شي تاسو په لومړي سر کې راولي. سربیره پردې، پخپله د AI وسیلو پراختیا کې مرسته کول په پام کې ونیسئ: د مثال په توګه، د خلاصې سرچینې پروژو کې کار کول چې د پراختیا کونکي وسیلې ته وده ورکوي (شاید د کوډ تشریح کولو لپاره د AI وړتیا لوړوي، او نور). دا نه یوازې ستاسو د ټیکنالوژۍ پوهه ژوره کوي بلکه تاسو په داسې ټولنه کې ځای په ځای کوي چې د بدلون مشري کوي. اصلي خبره دا ده چې د مسلک چټکتیا . که ستاسو د اوسني دندې برخې اتومات شي، نو چمتو اوسئ چې هغه رولونو ته بدلون ورکړئ چې دا اتومات شوي برخې ډیزاین، څارنه یا وده کوي.

۷. د انسان کیفیت ساتل او ښودل: په داسې نړۍ کې چې AI کولی شي د منځنۍ ستونزې لپاره اوسط کوډ تولید کړي، انساني پراختیا کونکي باید هڅه وکړي چې استثنایی او خواخوږي حلونه تولید کړي چې AI نشي کولی. دا ممکن د کارونکي تجربې په ښه والي تمرکز وکړي، د غیر معمولي سناریوګانو لپاره د فعالیت اصلاح کول، یا په ساده ډول د کوډ لیکلو معنی ولري چې پاک او ښه مستند وي (AI د معنی لرونکي اسنادو یا د پوهیدو وړ کوډ نظرونو لیکلو کې عالي ندي - تاسو کولی شئ هلته ارزښت اضافه کړئ!). دا په کار کې د انسان بصیرت مدغم کولو لپاره یوه نقطه جوړه کړئ: د مثال په توګه، که چیرې یو AI د کوډ یوه ټوټه تولید کړي، تاسو نظرونه اضافه کوئ چې دلیل یې په داسې ډول تشریح کوي چې بل انسان وروسته پوه شي، یا تاسو دا د لوستلو وړ تنظیم کړئ. د دې کولو سره، تاسو د مسلکیتوب او کیفیت یوه طبقه اضافه کوئ چې په خالص ډول د ماشین لخوا رامینځته شوی کار نلري. د وخت په تیریدو سره، د لوړ کیفیت سافټویر لپاره شهرت رامینځته کول چې په ریښتینې نړۍ کې "یوازې کار کوي" به تاسو جلا کړي. پیرودونکي او کارګمارونکي به هغه پراختیا کونکو ته ارزښت ورکړي چې کولی شي د AI موثریت د انساني هنر سره یوځای کړي .

راځئ چې دا هم په پام کې ونیسو چې تعلیمي لارې څنګه تطبیق کیدی شي. نوي پراختیا کونکي چې دې ډګر ته ننوځي باید د زده کړې په پروسه کې د مصنوعي ذهانت وسیلو څخه ډډه ونه کړي. برعکس، سره (د مثال په توګه، د کور کار یا پروژو سره د مرستې لپاره د مصنوعي ذهانت کارول، بیا د پایلو تحلیل کول) کولی شي د دوی پوهه ګړندۍ کړي. په هرصورت، دا خورا مهمه ده چې بنسټیز اصول هم په ژوره توګه زده کړئ - الګوریتمونه، د معلوماتو جوړښتونه، او د پروګرام کولو اصلي مفکورې - نو تاسو یو قوي بنسټ ولرئ او کولی شئ ووایاست کله چې مصنوعي ذهانت ګمراه کیږي. لکه څنګه چې مصنوعي ذهانت د ساده کوډ کولو تمرینونه اداره کوي، نصاب ممکن په هغو پروژو ډیر وزن واچوي چې ډیزاین او ادغام ته اړتیا لري. که تاسو یو نوی راغلی یاست، د داسې پورټ فولیو جوړولو باندې تمرکز وکړئ چې ستاسو د پیچلو ستونزو حل کولو وړتیا وښيي او د مصنوعي ذهانت د ډیری وسیلو څخه یو په توګه وکاروي.

د تطابق ستراتیژۍ د بشپړولو لپاره: پیلوټ اوسئ، نه مسافر. د مصنوعي ذهانت وسایل وکاروئ، مګر په هغوی ډیر تکیه مه کوئ یا مطمئن مه اوسئ. د پرمختګ ځانګړي انساني اړخونو ته دوام ورکړئ. ګریډي بوچ، د سافټویر انجینرۍ یو درناوي مخکښ، دا په ښه توګه وویل: "AI به په بنسټیز ډول د پروګرامر کیدو معنی بدله کړي. دا به پروګرامرونه له منځه نه وړي، مګر دا به دوی ته اړتیا ولري چې نوي مهارتونه رامینځته کړي او په نویو لارو کار وکړي." ( ایا د سافټویر انجینرانو لپاره راتلونکې شتون لري؟ د مصنوعي ذهانت اغیز [2024] ). د دې نوي مهارتونو او د کار کولو لارو په فعاله توګه پراختیا ورکولو سره، پراختیا کونکي کولی شي ډاډ ترلاسه کړي چې دوی د خپل مسلک د چلوونکي څوکۍ کې پاتې کیږي.

د دې برخې لنډیز لپاره، دلته د هغو پراختیا کونکو لپاره یو چټک حوالې چک لیست دی چې غواړي د مصنوعي ذهانت په عمر کې خپل مسلک په راتلونکي کې ثابت کړي:

د دې ستراتیژیو په تعقیب سره، پراختیا ورکوونکي کولی شي د مصنوعي ذهانت انقلاب په خپله ګټه بدل کړي. هغه کسان چې تطابق کوي به ومومي چې مصنوعي ذهانت لوړوي او دوی ته اجازه ورکوي چې د پخوا په پرتله غوره سافټویر تولید کړي، د دې پرځای چې دوی زاړه کړي.

راتلونکی لید: د مصنوعي ذهانت او پراختیا کونکو ترمنځ همکاري

په مصنوعي ذهانت پرمخ تللې نړۍ کې د پروګرام کولو لپاره راتلونکې څه ده؟ د اوسنیو رجحاناتو پر بنسټ، موږ کولی شو د داسې راتلونکي تمه وکړو چې مصنوعي ذهانت او انساني پراختیا کونکي په ګډه سره کار وکړي . د پروګرام کونکي رول به احتمالاً د څارنې او تخلیقي موقف په لور روان وي، چې مصنوعي ذهانت به د انساني لارښوونې لاندې د "درانه پورته کولو" ډیر کار ترسره کړي. پدې وروستۍ برخه کې، موږ ځینې راتلونکي سناریوګانې وړاندې کوو او ډاډ ورکوو چې د پراختیا کونکو لپاره لید مثبت پاتې کیدی شي - په دې شرط چې موږ تطابق ته دوام ورکړو.

په نږدې راتلونکي کې (راتلونکي ۵-۱۰ کاله)، دا ډیره ممکنه ده چې مصنوعي ذهانت به د پراختیا په پروسه کې د کمپیوټرونو په څیر عام شي. لکه څنګه چې نن ورځ هیڅ پراختیا کونکی د مدیر پرته یا د ګوګل/سټیک اوور فلو پرته د دوی په ګوتو کې کوډ نه لیکي، ډیر ژر به هیڅ پراختیا کونکی د AI مرستې پرته کوډ ونه لیکي چې په شالید کې روانه وي. مدغم پراختیا چاپیریالونه (IDEs) دمخه د دوی په اصلي برخه کې د AI لخوا پرمخ وړل شوي ځانګړتیاوې شاملولو لپاره وده کوي (د مثال په توګه، د کوډ مدیران چې کولی شي تاسو ته کوډ تشریح کړي یا د پروژې په اوږدو کې د کوډ ټول بدلونونه وړاندیز کړي). موږ ممکن داسې یوې نقطې ته ورسیږو چې د پراختیا کونکي لومړنۍ دنده دا وي چې ستونزې او خنډونه په داسې ډول رامینځته کړي چې AI پوه شي، بیا هغه حلونه تنظیم او اصلاح کړي چې AI یې چمتو کوي . دا د لوړې کچې پروګرام کولو بڼې سره ورته دی، ځینې وختونه د "فورم پروګرام کولو" یا "AI آرکیسټریشن" په نوم یادیږي.

په هرصورت، د هغه څه جوهر چې باید ترسره شي - د خلکو لپاره د ستونزو حل کول - بدل شوی نه دی. راتلونکی مصنوعي ذهانت ممکن د توضیحاتو څخه یو بشپړ اپلیکیشن رامینځته کړي ("د ډاکټرانو د ملاقاتونو د بک کولو لپاره ما ته یو ګرځنده اپلیکیشن جوړ کړئ")، مګر د دې توضیحاتو روښانه کولو، ډاډ ترلاسه کولو چې دا سم دی، او د کاروونکو د خوښولو لپاره پایله ښه کول به پراختیا کونکي (د ډیزاینرانو، محصول مدیرانو، او نورو سره یوځای) شامل کړي. په حقیقت کې، که چیرې د اساسي اپلیکیشن تولید اسانه شي، نو د سافټویر کې د انسان تخلیقیت او نوښت به د محصولاتو توپیر لپاره نور هم مهم شي. موږ ممکن د سافټویر وده وګورو، چیرې چې ډیری معمول غوښتنلیکونه د مصنوعي ذهانت لخوا رامینځته کیږي، پداسې حال کې چې انساني پراختیا کونکي په عصري، پیچلي، یا تخلیقي پروژو تمرکز کوي چې حدود یې ماتوي.

دا امکان هم شته چې د پروګرام کولو لپاره د ننوتلو خنډ به کم شي - پدې معنی چې ډیر خلک چې دودیز سافټویر انجینران نه دي (ووایه، د سوداګرۍ شنونکی یا ساینس پوه یا بازار موندونکی) کولی شي د AI وسیلو په کارولو سره سافټویر رامینځته کړي (د "نه کوډ / ټیټ کوډ" حرکت دوام چې د AI لخوا سپر چارج شوی). دا د مسلکي پراختیا کونکو اړتیا له منځه نه وړي؛ بلکه، دا یې بدلوي. پراختیا کونکي ممکن په داسې قضیو کې د مشورې یا لارښود رول ډیر واخلي، ډاډ ترلاسه کړي چې دا د اتباعو لخوا رامینځته شوي ایپسونه خوندي، اغیزمن او د ساتلو وړ دي. مسلکي پروګرام کونکي ممکن د هغو پلیټ فارمونو او APIs جوړولو باندې تمرکز وکړي چې د AI په مرسته "غیر پروګرام کونکي" کاروي.

د دندو له نظره، د پروګرام کولو ځینې رولونه ممکن کم شي پداسې حال کې چې نور وده کوي. د مثال په توګه، د ځینو داخلي کچې کوډ کولو پوستونو شمیر ممکن کم شي که چیرې شرکتونه د ساده کارونو لپاره په مصنوعي ذهانت تکیه وکړي. یو څوک کولی شي په راتلونکي کې یو کوچنی پیل تصور وکړي چې شاید د کوچنیو پراختیا کونکو نیمایي شمیر ته اړتیا ولري ځکه چې د دوی لوړ پوړي پراختیا کونکي، چې په مصنوعي ذهانت سمبال دي، کولی شي ډیری اساسي کار ترسره کړي. مګر په ورته وخت کې، په بشپړه توګه نوي دندې (لکه څنګه چې موږ د تطبیق برخه کې بحث وکړ) به څرګند شي. سربیره پردې، لکه څنګه چې سافټویر د اقتصاد ډیره برخه کې نفوذ کوي (د مصنوعي ذهانت سره د ځانګړو اړتیاو لپاره سافټویر تولیدوي)، د سافټویر پورې اړوند دندو لپاره عمومي غوښتنه ممکن دوام ومومي. تاریخ ښیي چې اتومات کول اکثرا په اوږد مهال کې ډیرو ، که څه هم دوی مختلف دندې دي - د مثال په توګه، د ځینو تولیدي دندو اتومات کول د اتومات سیسټمونو ډیزاین کولو، ساتلو او ښه کولو لپاره د دندو د ودې لامل شوي. د مصنوعي ذهانت او پروګرام کولو په شرایطو کې، پداسې حال کې چې ځینې دندې چې یو ځوان پراختیا کونکی یې ترسره کاوه اتومات دي، د هغه سافټویر عمومي ساحه چې موږ یې جوړول غواړو پراخیږي (ځکه چې اوس یې جوړول ارزانه / ګړندي دي)، کوم چې کولی شي ډیرو پروژو ته لار هواره کړي او پدې توګه د ډیرو انساني څارنې، د پروژې مدیریت، معمارۍ او نورو اړتیا رامینځته کړي. د راتلونکي دندو په اړه د نړیوال اقتصادي فورم لخوا یو راپور وړاندیز وکړ چې د سافټویر پراختیا او مصنوعي ذهانت کې رولونه د ډیجیټل بدلون له امله د تقاضا زیاتیدو

موږ باید د ۲۰۴۰ کال وړاندوینه چې مخکې یې یادونه وشوه: د اوک ریج ملي لابراتوار څیړونکو وړاندیز وکړ چې تر ۲۰۴۰ پورې، "ماشینونه ... به د خپل کوډ ډیری برخه ولیکي" ( ایا د سافټویر انجینرانو لپاره راتلونکی شته؟ د مصنوعي ذهانت اغیز [۲۰۲۴] ). که دا سم ثابت شي، نو د انسان پروګرام کونکو لپاره څه پاتې دي؟ احتمال لري، تمرکز به په خورا لوړه کچه لارښود وي (ماشینونو ته ویل چې موږ غواړو دوی په پراخه کچه ترسره کړي) او په هغو برخو کې چې د سیسټمونو پیچلي ادغام، د انسان ارواپوهنې پوهه، یا د نوي ستونزې ډومینونه پکې شامل دي. حتی په داسې سناریو کې، انسانان به د محصول ډیزاینرانو، اړتیاو انجینرانو، او د مصنوعي ذهانت روزونکو / تایید کونکو . کوډ ممکن په لویه کچه پخپله ولیکي، مګر یو څوک باید پریکړه وکړي چې کوم کوډ باید ولیکل شي او ولې ، او بیا تایید کړي چې پایله یې سمه ده او د اهدافو سره سمون لري. دا د دې سره ورته ده چې څنګه د ځان چلولو موټرې ممکن یوه ورځ پخپله موټر چلوي، مګر تاسو لاهم موټر ته ووایاست چې چیرته لاړ شي او په پیچلو شرایطو کې مداخله وکړي - سربیره پردې انسانان سړکونه، ترافیک قوانین او د هغې شاوخوا ټول زیربنا ډیزاین کوي.

ډیری کارپوهان په دې توګه د همکارۍ راتلونکې تصور کوي ، نه د بدیل . لکه څنګه چې د ټیکنالوژۍ یوې مشاورې دا جمله وکړه، "د پرمختګ راتلونکی د انسانانو یا مصنوعي ذهانت ترمنځ انتخاب نه دی، بلکې یوه همکاري ده چې د دواړو غوره ګټه پورته کوي." ( ایا مصنوعي ذهانت په ۲۰۲۵ کې د پراختیا کونکو ځای نیسي: په راتلونکي کې یوه لنډه کتنه ) مصنوعي ذهانت به بې له شکه د سافټویر پراختیا بدله کړي، مګر دا د ورکیدو په پرتله د پراختیا کونکي رول ارتقا ده. هغه پراختیا کونکي چې "بدلونونه مني، خپل مهارتونه تطبیقوي، او د خپل کار په ځانګړي انساني اړخونو تمرکز کوي" به ومومي چې مصنوعي ذهانت د دوی ارزښت کمولو پرځای د دوی وړتیاوې لوړوي

موږ کولی شو د بل ډګر سره موازي رسم کړو: د انجینرۍ او معمارۍ په برخه کې د کمپیوټر په مرسته ډیزاین (CAD) زیاتوالی په پام کې ونیسئ. ایا دې وسایلو د انجینرانو او معمارانو ځای نیولی؟ نه - دوی دوی ډیر تولیدي کړل او دوی ته یې اجازه ورکړه چې ډیر پیچلي ډیزاینونه رامینځته کړي. مګر د انسان تخلیقیت او پریکړه کول مرکزي پاتې شول. په ورته ډول، AI د کمپیوټر په مرسته کوډ کولو په توګه لیدل کیدی شي - دا به د پیچلتیا او سخت کار اداره کولو کې مرسته وکړي، مګر پراختیا کونکی ډیزاینر او پریکړه کونکی پاتې کیږي.

په اوږد مهال کې، که موږ په ریښتیا سره پرمختللي مصنوعي ذهانت تصور کړو (د مثال په توګه، د مصنوعي ذهانت یو ډول چې کولی شي)، ټولنیز او اقتصادي بدلونونه به د پروګرام کولو په پرتله خورا پراخه وي. موږ لا تر اوسه هلته نه یو، او موږ د پام وړ کنټرول لرو چې څنګه موږ AI په خپل کار کې مدغم کوو. هوښیارانه لاره دا ده چې د مصنوعي ذهانت مدغم کولو ته دوام ورکړو په داسې لارو چې انساني ظرفیت لوړ کړي . دا پدې مانا ده چې په وسیلو او کړنو (او پالیسیو) کې پانګونه کول چې انسانان په لوپ کې ساتي. دمخه، موږ شرکتونه ګورو چې د مصنوعي ذهانت حکومتداري - د دې لپاره لارښوونې چې څنګه AI باید په پراختیا کې وکارول شي ترڅو اخلاقي او مؤثره پایلې ډاډمنې شي ( سروې د پراختیا کونکي تجربې باندې د مصنوعي ذهانت اغیز څرګندوي - د ګیټ هب بلاګ ). دا رجحان به احتمالا وده وکړي، ډاډ ترلاسه کړي چې انساني نظارت په رسمي ډول د مصنوعي ذهانت پراختیا پایپ لاین برخه ده.

په پایله کې، د دې پوښتنې ځواب کیدی شي: نه - مګر دا به د پام وړ بدلون راولي چې پروګرامران څه کوي. د پروګرام کولو معمولي برخې ډیری وختونه اتومات کیږي. تخلیقي، ننګونکي، او انسان متمرکزې برخې دلته پاتې دي، او په حقیقت کې به ډیرې مهمې شي. راتلونکی به احتمال ولري چې پروګرامران د تل هوښیار AI مرستیالانو سره څنګ په څنګ کار وکړي، لکه د ټیم غړي. تصور وکړئ چې د AI یو همکار ولرئ چې کولی شي کوډ 24/7 جوړ کړي - دا د تولید یو ښه وده ده، مګر دا لاهم یو چا ته اړتیا لري چې ورته ووایی چې په کومو دندو کار وکړي او د هغې کار وګوري.

غوره پایلې به د هغو کسانو لخوا ترلاسه شي چې د مصنوعي ذهانت سره د همکار په توګه چلند کوي. لکه څنګه چې یو اجرایوي رییس وویل، "AI به د پروګرام کونکو ځای ونه نیسي، مګر هغه پروګرام کونکي چې مصنوعي ذهانت کاروي به د هغو کسانو ځای ونیسي چې نه یې کاروي." په عملي شرایطو کې، دا پدې مانا ده چې مسؤلیت د پراختیا کونکو په غاړه دی چې د ټیکنالوژۍ سره وده وکړي. د پروګرام کولو مسلک مړ نه دی - دا تطابق کوي . د نږدې راتلونکي لپاره به د جوړولو لپاره ډیر سافټویر او ستونزې حل شي، ممکن حتی د نن ورځې څخه ډیر. د زده کړې پاتې کیدو، انعطاف منونکي پاتې کیدو، او په هغه څه تمرکز کولو سره چې انسانان غوره کوي، پراختیا کونکي کولی شي د مصنوعي ذهانت سره په ملګرتیا کې .

په پای کې، دا د دې حقیقت د لمانځلو ارزښت لري چې موږ داسې دور ته ننوځو چې پراختیا کونکي یې په خپل اختیار کې عالي ځواک لري. د پروګرام کونکو راتلونکی نسل به په ساعتونو کې هغه څه ترلاسه کړي چې ورځې یې نیولې وې، او د مصنوعي ذهانت په کارولو سره به هغه ستونزې حل کړي چې پخوا له لاسرسي څخه وتلې وې. د ویرې پرځای، د پرمختګ احساس د خوشبینۍ او تجسس . تر هغه چې موږ د خپلو سترګو خلاصولو سره مصنوعي ذهانت ته نږدې کیږو - د هغې محدودیتونو څخه خبر او زموږ مسؤلیت ته پام کوو - موږ کولی شو یو داسې راتلونکی جوړ کړو چیرې چې مصنوعي ذهانت او پروګرام کونکي په ګډه حیرانونکي سافټویر سیسټمونه جوړوي، د هغه څه څخه ډیر هاخوا چې دواړه یې یوازې کولی شي. د انسان تخلیقیت د ماشین موثریت سره یوځای یو پیاوړی ترکیب دی. په پای کې، دا د بدیل دواړو لخوا په ګډه لیکل کیږي .

سرچینې:

1. برین هب، "ایا د سافټویر انجینرانو لپاره راتلونکی شته؟ د مصنوعي ذهانت اغیز [۲۰۲۴]" ( ایا د سافټویر انجینرانو لپاره راتلونکی شته؟ د مصنوعي ذهانت اغیز [۲۰۲۴] ).

2. برین هب، د ماهر ستیا نادیلا او جیف ډین لخوا د مصنوعي ذهانت په اړه د یوې وسیلې په توګه، نه د بدیل په توګه ویناوې ( ایا د سافټویر انجینرانو لپاره راتلونکې شتون لري؟ د مصنوعي ذهانت اغیز [2024] ) ( ایا د سافټویر انجینرانو لپاره راتلونکې شتون لري؟ د مصنوعي ذهانت اغیز [2024] ).

3. میډیم (پای کوچ)، "ایا مصنوعي ذهانت به د پروګرامرانو ځای ونیسي؟ د هایپ تر شا حقیقت" ، د هایپ په مقابل کې د لنډ حقیقت یادونه ( ایا مصنوعي ذهانت به د پروګرامرانو ځای ونیسي؟ د هایپ تر شا حقیقت | د پای کوچ لخوا | مصنوعي کونج | مارچ، ۲۰۲۵ | میډیم ) او د سام الټمن وینا چې مصنوعي ذهانت په دندو کې ښه دی مګر بشپړ دندې نه دي.

4. ډیزاین ګورس، "ایا مصنوعي ذهانت به د پراختیا کونکو ځای ونیسي ... (۲۰۲۵)" ، ټینګار کوي چې مصنوعي ذهانت به وده ورکړي او لوړ کړي پرځای یې چې دوی بې ځایه کړي ( ایا مصنوعي ذهانت به په ۲۰۲۵ کې د پراختیا کونکو ځای ونیسي: په راتلونکي کې یوه لنډه کتنه ) او د مصنوعي ذهانت د وروسته پاتې کیدو ساحې لیست کوي (خلاقیت، شرایط، اخلاق).

5. د سټیک اوور فلو پراختیا کونکي سروې ۲۰۲۳، د ۷۰٪ پراختیا کونکو لخوا د مصنوعي ذهانت وسیلو کارول، په دقت کې ټیټ باور (۳٪ ډیر باور لري) ( ۷۰٪ پراختیا کونکي د مصنوعي ذهانت کوډ کولو وسیلو کاروي، ۳٪ په خپل دقت ډیر باور لري - شفټ میګ ).

6. د ګیټ هب سروې ۲۰۲۳، ښیي چې ۹۲٪ پراختیا کونکو د AI کوډ کولو وسایلو هڅه کړې او ۷۰٪ ګټې لیدلي دي ( سروې د پراختیا کونکو تجربې باندې د AI اغیز څرګندوي - د ګیټ هب بلاګ ).

7. د ګیټ هب کوپائلټ څیړنه، د مصنوعي ذهانت په مرسته د 55٪ ګړندي دندې بشپړول موندل ( څیړنه: د پراختیا کونکي تولید او خوښۍ باندې د ګیټ هب کوپائلټ اغیز اندازه کول - د ګیټ هب بلاګ ).

8. ګیک وایر، د ډیپ مائنډ په الفا کوډ کې د اوسط انساني کوډر په کچه فعالیت کوي (لوړ ۵۴٪) مګر د غوره فعالیت کونکو څخه لرې ( د ډیپ مائنډ الفا کوډ د اوسط پروګرامر وړتیا سره سمون لري ).

9. انډیا ټوډې (فبروري ۲۰۲۵)، د سام الټمن د لید لنډیز چې د مصنوعي ذهانت "همکاران" د کوچنیو انجینرانو دندې ترسره کوي مګر "به په بشپړ ډول د انسانانو ځای ونه نیسي" ( سام الټمن وايي چې د مصنوعي ذهانت اجنټان به ډیر ژر هغه دندې ترسره کړي چې سافټویر انجنیران یې کوي: بشپړه کیسه په پنځو ټکو کې - انډیا ټوډې ).

10. مک کینسي او شرکت اټکل کوي چې د اتوماتیک کیدو سره سره به د پروګرام کولو 80٪ دندې په انسانانو متمرکزې پاتې شي ( ایا د سافټویر انجینرانو لپاره راتلونکې شته؟ د مصنوعي ذهانت اغیز [2024] ).

هغه مقالې چې تاسو یې له دې وروسته لوستل خوښولی شئ:

🔗 د مصنوعي ذهانت د جوړې پروګرام کولو غوره وسایل
هغه مخکښ مصنوعي ذهانت وسایل وپلټئ چې کولی شي ستاسو سره د کوډ کولو ملګري په څیر همکاري وکړي ترڅو ستاسو د پراختیا کاري جریان ته وده ورکړي.

🔗 کوم AI د کوډ کولو لپاره غوره دی - د AI کوډ کولو غوره معاونین
د کوډ تولید، ډیبګ کولو، او د سافټویر پروژو ګړندي کولو لپاره د خورا اغیزمن AI وسیلو لپاره لارښود.

🔗 د مصنوعي استخباراتو سافټویر پراختیا - د ټیکنالوژۍ راتلونکی بدلول.
پوه شئ چې څنګه AI د سافټویر جوړولو، ازموینې او پلي کولو په لاره کې انقلاب راولي.