دراسة تكشف تحديات الذكاء الاصطناعي في مجال البرمجة مقارنة بالبشر

أظهرت دراسة حديثة أجرتها شركة “مايكروسوفت ريسيرش” أن نماذج الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك تلك التي طورتها شركات مثل “أوبن إيه آي” و”أنثروبيك”، لا تزال تواجه صعوبات كبيرة في تصحيح الأخطاء البرمجية مقارنة بالمطورين ذوي الخبرة.

الدراسة اختبرت تسعة نماذج مختلفة باستخدام معيار “SWE-bench Lite”، حيث تم تكليفها بحل 300 مهمة تصحيح أخطاء برمجية. النتائج أظهرت أن أفضل نموذج، “Claude 3.7 Sonnet”، حقق معدل نجاح بلغ 48.4% فقط، بينما سجلت نماذج أخرى معدلات أقل بكثير.

الباحثون أشاروا إلى أن السبب الرئيسي وراء الأداء المحدود هو نقص البيانات التي تمثل عمليات اتخاذ القرار المتسلسل، مما يجعل تدريب النماذج على تصحيح الأخطاء البرمجية أكثر تحديًا.

هذه النتائج تؤكد أن الذكاء الاصطناعي لا يزال بعيدًا عن مضاهاة الخبراء البشريين في مجالات البرمجة، مما يبرز الحاجة إلى تحسين تقنيات التدريب وتوفير بيانات أكثر تخصصًا.