ذكاء اصطناعي · أنظمة2026-06-29·8 دقائق قراءة

لا يمكنك "البرمجة بالإحساس" لبناء نظام عمل — ما تكلّفه البرمجيات التي يكتبها الذكاء الاصطناعي بعد العرض التجريبي

تصف تطبيقاً بكلامٍ عاديّ فيكتبه الذكاء الاصطناعي؛ والعرض التجريبيّ الذي يعمل حقيقيٌّ ويصلك في عصر يوم. الفخّ هو أن تخلط بين العرض والنظام. العرض هو الـ70٪ السهلة. أما الـ30٪ التي لا يقدر الذكاء الاصطناعي أن يُنهيها — الأمان، الحالات الحديّة، التكامل، الصيانة — فهي عملُ إدارة عملٍ عليه كلّه.

بقلم فلوكا
[ القصة باختصار ]

ثمّة عرضٌ جديد، والمدهش فيه أنه صحيحٌ في معظمه. تصف ما تريد بلغةٍ عاديّة، فتكتبه أداةٌ ذكاءٍ اصطناعيّ، وبعد دقائق يعمل شيءٌ أمامك. نموذجٌ، لوحةُ بيانات، تطبيقٌ صغير — يعمل، على الشاشة، أمام عينيك. لجيلٍ من الملاك سُعّروا أشهراً وخمسة أرقامٍ مقابل هذا بالضبط، يبدو الأمر كأنّ جداراً سقط للتوّ. وبمعنىً حقيقيٍّ سقط فعلاً: إنتاج نسخةٍ أولى تعمل من البرمجيّة صار فعلاً سريعاً ورخيصاً. هذا الجزء ليس مبالغة.

المصطلح لهذه الطريقة في البناء نال اسماً مطلع 2025 — "البرمجة بالإحساس": صِف الهدف، واقبل ما يكتبه النموذج دون قراءته بعناية، وأصلِح المشكلات بالسؤال ثانيةً لا بفهم الشيفرة. كان وصفاً مفيداً بما يكفي حتى سمّاه أحد القواميس كلمةَ العام. للنموذج المبدئيّ، أو السكربت العابر، أو تجربة عطلة الأسبوع، إنه هديّة — نطاق الضرر صفر، والسرعة مُسكِرة. ويبدأ الخطر عند لحظةٍ واحدةٍ بعينها: حين يتخرّج ما برمجته بالإحساس بصمتٍ إلى شيءٍ يعتمد عليه عملك فعلاً، فتصير الـ30٪ التي لم يرها أحدٌ هي الجزء الذي يحمل عملاءك، ومالك، وعملياتك.

هذه القطعة عن تلك الفجوة — بين عرضٍ يعمل ونظامٍ تقدر أن تدير عليه عملاً. لماذا يوصلك الذكاء الاصطناعي معظم الطريق بسرعةٍ ثم يتعثّر عند الجزء الذي هو العمل الحقيقيّ؛ وما تقوله البيانات سلفاً عن الشيفرة التي يتركها، في الأمان وفي التعفّن البطيء للقابليّة على الصيانة؛ والقرار الواحد — من يملك الشيفرة — الذي يفصل أداةً تؤتي ثمرها عن عبءٍ لا يفهمه أحدٌ في المبنى.

[ المخططات ]
الشكل 1 · العرض هو الـ70٪ السهلة
THE DEMO IS THE EASY 70% · A SYSTEM IS THE OTHER 30% ~70% ~30% THE DEMO scaffolding · happy path · what AI writes fast THE SYSTEM the hard 30% An AI tool gets you a working demo in an afternoon. The 30% it leaves — edge cases, security, integration, the data you own, the upkeep — is most of what makes a system a system, not a demo. The part AI finishes was always the easy part.
أداة الذكاء الاصطناعي تنتج بثباتٍ الهيكل والمسار السعيد — نحو 70٪ من الشيفرة — بسرعة. أما الـ30٪ الأخيرة فهي الحالات الحديّة، ومعالجة الأخطاء، والأمان، والتكامل مع الأنظمة التي تُشغّلها أصلاً، والصيانة بعد ذلك. تلك الـ30٪ هي معظم ما يفصل عرضاً يعمل مرّةً عن نظامٍ يديره عملٌ كلّ يوم — وهي تحديداً الجزء الذي لا يُنهيه النموذج.
الشكل 2 · ما يخفيه العرض
WHAT THE DEMO HIDES · WHAT AI-WRITTEN CODE ACTUALLY SHIPS AI-generated code that ships with a security vulnerability ~45% Experienced devs who were slower with AI — while sure they were faster −19% Copy-pasted, cloned code in commits as AI scaled (2021 → 2024) 8.3 → 12.3% Three independent studies, same picture: AI writes more code, faster- feeling, less safe, and harder to maintain — unless a human owns it. Controlled security test · productivity RCT · 200M-line code audit.
ثلاث دراساتٍ مستقلّةٍ تلتقي عند الصورة المزعجة نفسها. في أكبر اختبارٍ مضبوطٍ حتى اليوم، وصلت نحو 45٪ من الشيفرة التي يكتبها الذكاء الاصطناعي ومعها ثغرةٌ أمنيّة. وفي تجربةٍ عشوائيّة، كان المطوّرون المخضرمون أبطأ بنحو 19٪ مع أدوات الذكاء الاصطناعي وهم واثقون أنهم أسرع. وعبر تدقيقٍ لأكثر من 200 مليون سطر، تسلّقت الشيفرة المنسوخة مع اتّساع الذكاء الاصطناعي بينما انهار التنظيف الذي يُبقي الشيفرة قابلةً للصيانة. شيفرةٌ أكثر، تشعرك أنها أسرع، أقلّ أماناً، وأصعب صوناً.
[ الشرح ]

لنبدأ من الجزء الصادق، لأنّ الحجّة هنا ليست ضدّ الذكاء الاصطناعي. بناء البرمجيّات بمعاونته رافعةٌ حقيقيّة ونستعملها كل يوم. ما ينبغي الدقّة فيه هو الطريقة. نال مصطلح "البرمجة بالإحساس" اسمه مطلع 2025 ليصف نهجاً بعينه: قُل ما تريد بلغةٍ طبيعيّة، واقبل مخرَجات النموذج دون قراءتها سطراً سطراً، وحُلّ المشكلات بإعادة السؤال لا بالتفكير في الشيفرة [1]. للنموذج المبدئيّ القابل للرمي، إنها قوّةٌ خارقة. أما وضع الفشل فليس الأداة — بل ترك شيفرةٍ بُنيت هكذا تحمل ثقلاً لم تُفحَص قطّ لتحمله.

أوضح وصفٍ للسبب يأتي من داخل المجال: مشكلة الـ70٪. ستوصلك أداة الذكاء الاصطناعي نحو 70٪ من الطريق إلى ميزةٍ تعمل بسرعةٍ مذهلة — الهيكل، والأنماط الواضحة، والمسار الذي يسير فيه كل شيءٍ على ما يُرام. أما الـ30٪ الباقية — الحالات الحديّة، ومعالجة الأخطاء، والأمان، والتكامل مع الأنظمة الفوضويّة التي تُشغّلها أصلاً، وقواعد العمل غير المكتوبة — فتبقى صعبةً تماماً كما كانت دائماً [2]. وتلك الـ30٪ ليست خطأ تقريبٍ؛ بل معظم ما يجعل النظام نظاماً. العرض الذي يُرسَل فيه النموذج هو الجزء السهل. أما النظام الذي يرسل، ويتحقّق، ويسوّي السجلّ المكرّر، ويعالج الاسترداد، وينجو من التعطّل، ويصمد أمام التدقيق، فهو الجزء الذي يتركه النموذج لك.

أقبل أجزاء تلك الـ30٪ للقياس هو الأمان، والأرقام مُقلِقة. أكبر دراسةٍ مضبوطةٍ حتى اليوم شغّلت أكثر من مئة نموذجٍ عبر 80 مهمّة برمجيّة، فوجدت أنّ الشيفرة التي يكتبها الذكاء الاصطناعي أدخلت ثغرةً أمنيّة في نحو 45٪ من الحالات — والأدلّ من ذلك أنّ النسبة لم تتحسّن كلّما صارت النماذج أقدر على كتابة شيفرةٍ تعمل [3]. الضغط الذي يجعل النموذج أفضل في إنتاج شيفرةٍ شغّالة لا يجعله أفضل في إنتاج شيفرةٍ آمنة؛ مهارتان مختلفتان، واحدةٌ فقط منهما تُحسَّن. نحو واحدٍ من كل حلّين يكتبه الذكاء الاصطناعي يُشحَن وفيه ثغرة. على صفحةٍ تسويقيّة لا يبالي أحد. في نظامٍ يحمل بيانات عملاء أو يحرّك مالاً، تلك هي الاختراق — مبنيّاً من السطر الأوّل، بيد لا أحد يقدر أن يُسأل عنها لماذا.

ثمّ التكلفة الأهدأ: القابليّة على الصيانة، وفيها يذهب معظم مال عمر النظام فعلاً. تدقيقٌ لأكثر من 200 مليون سطرٍ متغيّر وجد أنه مع اتّساع معاونة الذكاء الاصطناعي تسلّقت الشيفرة المنسوخة والمستنسَخة بحدّة — تضاعفت الكتل المكرّرة وارتفعت نسبة الأسطر "المستنسَخة" من 8.3٪ إلى 12.3٪ بين 2021 و2024 — بينما انهارت نسبة العمل الذي كان إعادة هيكلةٍ، أي التنظيف الذي يُبقي الشيفرة متماسكة، من رُبع التغييرات إلى أقلّ من عُشرها [4]. بعبارةٍ صريحة: تنتج الآلة شيفرةً أكثر، أكثرها مكرّر، وبلا أيّ عنايةٍ بنيويّةٍ تقريباً تُبقي النظام قابلاً للتغيير. يتراكم بدل أن يُبنى. وهذا نقيض سبب تكليف أيّ أحدٍ ببناء نظامٍ مخصّص — أردتَ شيئاً تقدر أن تواصل تكييفه، فحصلت على شيءٍ يصير لمسه أصعب كلّ شهر.

وهناك فخٌّ في إحساس السرعة نفسه. تجربةٌ عشوائيّةٌ مضبوطة — التصميم المعياريّ الذهبيّ — أعطت مطوّرين مخضرمين أدوات ذكاءٍ اصطناعيٍّ على قواعد شيفرةٍ كبيرةٍ حقيقيّة وقاست ما حدث. كانوا أبطأ بنحو 19٪ مع الذكاء الاصطناعي عمّا بدونه، وهم يقدّرون أنهم كانوا أسرع بنحو 20٪ [5]. الفجوة كانت ضريبة التحقّق: وقتٌ يُصرَف في القراءة والمراجعة المزدوجة وإصلاح مخرَجاتٍ بدت صحيحةً ولم تكن. الدرس لصاحب العمل ليس "الذكاء الاصطناعي بلا فائدة" — بل أنّ "أسرع" غالباً إدراكٌ لا واقع، والإدراك هو تحديداً ما يجعل البرمجة بالإحساس تبدو آمنةً وهي ليست كذلك. سرعةٌ لا تقدر أن تتحقّق منها ليست سرعةً؛ بل دَينٌ لم يظهر بعد.

فما القرار الحقيقيّ إذن؟ ليس هل تستعمل الذكاء الاصطناعي في البناء — هذا السؤال مَحسوم، والجواب نعم. بل هل تشحن شيفرةً لا يملكها بشر. وضع الفشل الحقيقيّ ليس "كتبها نموذج"؛ بل "كتبها نموذج، ولم يقرأها أحد، والآن لا أحد يقدر أن يغيّرها أو يقول إن كانت آمنة" — أسرارٌ ملصوقةٌ في العلن، وبيانات اعتمادٍ مبعثرةٌ عبر الشيفرة، وثغرةٌ معروفةٌ جالسةٌ تنتظر، لأنّ المراجعة الأمنيّة التي تمسك كل ذلك هي بالضبط الخطوة التي تتخطّاها البرمجة بالإحساس [6]. والإصلاح غير برّاق وهو اللعبة كلّها: الذكاء الاصطناعي مسرّعاً لمهندسين يقرؤون ويملكون ويقفون خلف كل سطرٍ يدير عملك — لا بديلاً عن الشخص الذي يفعل. الـ30٪ هي حيث يعيش العمل، والـ30٪ بشريّة. اسأل من يملك الشيفرة قبل أن تقع في حبّ العرض.

[ وجهات النظر ]
المعسكر أ — البرمجة بالإحساس هي المستقبل؛ والتوجّس لوبي صانعي سياط العربات

النماذج تتحسّن كل شهر. الـ70٪ المهتزّة اليوم هي الـ95٪ الصلبة العام المقبل، والقلقون على نسب الاستنساخ وانضباط المراجعة يدافعون عن حرفةٍ كما دافع النسّاخون عن خط اليد. ابنِ بسرعة، واشحن، وكرّر، ودَع الأدوات تسدّ ثغراتها بنفسها وهي تتحسّن. شيءٌ يعمل في أيدي عملائك اليوم يفوق شيئاً مهندَساً ببراعةٍ بعد ستّة أشهر. سرعة التكرار هي الخندق الوحيد الذي يهمّ.

المعسكر ب — مقبولةٌ لما يُرمى، قاتلةٌ لما يحمل الثقل

الحركة الصحيحة أن ترسم خطّاً وتدافع عنه. النماذج المبدئيّة، والأدوات الداخليّة، والاختبارات العابرة، وموقعٌ تسويقيٌّ صغير — برمِجها كلّها بالإحساس، نطاق الضرر صفرٌ والسرعة مالٌ مجانيّ. لكن في اللحظة التي تلمس فيها الشيفرة بيانات عميلٍ أو مالاً أو عمليّاتٍ جوهريّة، تعبر إلى أرضٍ يصير فيها "45٪ تُشحَن بثغرة" غير مقبولٍ ببساطة. والخطأ الفعليّ الذي تقع فيه الأعمال هو ترك نموذجٍ مبدئيٍّ ينزلق بصمتٍ إلى الإنتاج دون أن يتوقّف أحدٌ قطّ ليعيد بناءه كما ينبغي.

المعسكر ج — العنق الزجاجيّ لم يكن قطّ كتابة الشيفرة

الهندسة الخبيرة لم تكن قطّ إنتاج أسطرٍ بسرعة؛ بل حُكماً — ماذا تبني وما لا تبنيه، وكيف يفشل الشيء، ومن يُقصيه، وكيف يُؤمَّن ويُبقى حيّاً سنين. الذكاء الاصطناعي يسرّع الجزء الذي لم يكن قطّ القيد ويترك القيد الحقيقيّ على حاله. لذا قيمة من يملك الـ30٪ ترتفع لا تنخفض. كلّما أصدرت الآلة شيفرةً أكثر، ازددت حاجةً إلى بشريٍّ يميّز الـ70٪ الآمنة من الـ30٪ الخطِرة — وذلك الشخص صار للتوّ أندر نسبةً إلى الكمّ.

أين نقف

الثلاثة محقّون جزئيّاً ويتصالحون بنظافة. المعسكر أ مصيبٌ في أنّ الذكاء الاصطناعي رافعةٌ دائمة — سنكون حمقى إن لم نستعملها، ونحن نفعل. والمعسكر ب يرسم الخطّ الوحيد المهمّ: برمِج بالإحساس ما يُرمى، لا ما يحمل الثقل أبداً. والمعسكر ج يسمّي سبب وجود الخطّ — العنق الزجاجيّ كان دائماً الحُكم، والحُكم هو بالضبط الـ30٪ التي لا يُنهيها النموذج. نحن نبني بالذكاء الاصطناعي وضدّ البرمجة بالإحساس: كل سطرٍ يدير عملك مقروءٌ ومملوكٌ ومسنودٌ ببشريٍّ يقدر أن يُسأل لماذا. العرض هو الـ70٪ السهلة. ونحن نُستأجَر للـ30٪ — وهي بالضبط الجزء الذي لا تقدر أبداً أن تتحمّل برمجته بالإحساس.

[ أسئلة مفتوحة ]
  1. 01أين الخطّ بالضبط بين "آمنٌ للبرمجة بالإحساس" و"يجب أن يُهندَس" — هل المُطلِق بيانات العميل، أم المال، أم عدد الموظّفين، أم التعرّض التنظيميّ، أم ببساطة كلفة فشل الشيء في الثانية صباحاً؟
  2. 02مع تحسّن النماذج، هل تزحف الـ70٪ السهلة نحو 95٪ — أم تبقى الـ30٪ الصعبة (الأمان، التكامل، الحُكم على الفشل) بشريّةً عنيدةً مهما بلغ النموذج من القدرة؟
  3. 03إن كان نموذجٌ مبرمَجٌ بالإحساس يدير عملك أصلاً، فما القرار الصادق — أن تعيد بناءه كما ينبغي الآن، أم تنتظر حتى يتعطّل، عالماً أنّ إعادة البناء تزداد كلفةً كلّما طال حمله للثقل؟
  4. 04كيف تدقّق أصلاً شيفرةً كتبها الذكاء الاصطناعي ولم تكتبها أنت ولا تفهمها تماماً — ماذا تعني "راجعناها" حين يكون الحجم أضعاف ما كان بشريٌّ سيكتبه بيده؟
  5. 05حين تتسرّب بيانات عميلٍ من شيفرةٍ كتبها الذكاء الاصطناعي، من المسؤول فعلاً — العمل الذي شحنها، أم المطوّر الذي حثّ النموذج، أم لا أحد، لأنّ كلّاً افترض أنّ آخر قرأها؟
[ المراجع ]
  1. [1]Wikipedia — Vibe coding: term coined by Andrej Karpathy in February 2025 for describing software in natural language and accepting AI output without close review; named a 2025 word of the year.
  2. [2]Addy Osmani — "The 70% problem: hard truths about AI-assisted coding": AI produces ~70% of a feature fast; the final 30% (edge cases, security, integration) stays as hard as ever.
  3. [3]Veracode — 2025 GenAI Code Security Report: across 100+ LLMs on 80 tasks, AI-generated code introduced a security vulnerability in ~45% of cases, with no improvement as models grew more capable.
  4. [4]GitClear — AI Copilot Code Quality, 2025: across 200M+ changed lines, copy-pasted/cloned code rose from 8.3% to 12.3% (2021–2024) while refactoring fell from ~25% of changes to under 10%.
  5. [5]METR — Measuring the Impact of Early-2025 AI on Experienced Open-Source Developer Productivity: a randomised trial found developers ~19% slower with AI tools while believing they were ~20% faster.
  6. [6]Cloud Security Alliance (research labs) — Vibe Coding Security Crisis: AI-generated code is driving credential sprawl and security debt, with secrets and known-vulnerability exposure concentrated in unreviewed AI output.
[ عندك عرضٌ يعمل وعملٌ يحتاج أكثر؟ ]

نحن نبني بالذكاء الاصطناعي وضدّ البرمجة بالإحساس — كل سطرٍ يدير عملك مقروءٌ ومملوكٌ ومسنودٌ ببشريّ.

العرض هو الـ70٪ السهلة. أما النظام الذي يديره عملك فعلاً — آمنٌ، متكاملٌ، قابلٌ للصيانة، ومملوكٌ لك — فهو الـ30٪ التي لا يقدر الذكاء الاصطناعي أن يُنهيها، وهي الجزء الذي نُستأجَر له. خمس عشرة دقيقةً لتعرف إن كان ما عندك نموذجاً مبدئيّاً أم نظاماً.

احجز استشارةً مجّانيّة 15 دقيقة