الباحثون في مايكروسوفت و جيثب Inc. بإجراء دراسة متعمقة حول التحديات والفرص والاحتياجات المرتبطة ببناء مساعدين منتجين مدعومين بالذكاء الاصطناعي. تضمن البحث مقابلات مع 26 مهندس برمجيات محترف من مختلف الشركات المسؤولة عن تطوير هذه الأدوات المتقدمة.
إن السباق لدمج قدرات الذكاء الاصطناعي المتقدمة في المنتجات مستمر، حيث تتطلع كل شركة تكنولوجيا تقريبًا إلى إضافة هذه الميزات إلى برامجها؛ ومع ذلك، لا تزال هناك العديد من المشاكل. يمكن أن يؤدي تنسيق مصادر البيانات والمطالبات المتعددة إلى زيادة خطر حالات الفشل بينما يكون اختبار LLMs أمرًا صعبًا بسبب تقلبها المتأصل. ويكافح المطورون أيضًا لمواكبة أفضل الممارسات في هذا المجال سريع التطور، وغالبًا ما يلجأون إلى وسائل التواصل الاجتماعي أو الأوراق الأكاديمية للحصول على التوجيه. تعد السلامة والخصوصية والامتثال من الاهتمامات الرئيسية التي تتطلب إدارة دقيقة لتجنب الأضرار أو الانتهاكات المحتملة.
“لا يزال وجود متجر شامل لدمج الذكاء الاصطناعي في المشاريع يمثل تحديًا. يبحث المطورون عن مكان للبدء بسرعة، والانتقال من ساحة اللعب إلى MVP، وربط مصادر البيانات المختلفة الخاصة بهم بالمطالبات، ثم نقل مكونات الذكاء الاصطناعي إلى قاعدة التعليمات البرمجية الموجودة بكفاءة،” أوستن هينلي كتب. “يمكن أن يوفر جهاز linter السريع تعليقات سريعة. كما طلب المطورون أيضًا مكتبة أو “صندوق الأدوات” من المقتطفات السريعة للمهام المشتركة. بالإضافة إلى ذلك، فإن تتبع تأثير التغييرات السريعة سيكون ذا قيمة كبيرة”.
أحد التحديات المهمة التي تم تحديدها هو الهندسة السريعة، عملية إنشاء المطالبات التي تؤدي إلى عملية الاستدلال لنموذج الذكاء الاصطناعي. قال أحد المشاركين (P7): “نظرًا لأن نماذج اللغة الكبيرة هذه غالبًا ما تكون هشة للغاية من حيث الاستجابات، فهناك الكثير من التحكم في السلوك والتوجيه الذي يمكنك القيام به من خلال التحفيز”. إن عدم القدرة على التنبؤ هذا يجعل الأمر فنًا أكثر منه علمًا حيث يتعين على المطورين التنقل عبر عمليات التجربة والخطأ، والتي يمكن أن تستغرق وقتًا طويلاً.
هناك قضية أخرى أثيرت تتعلق بالاختبار المعايير. مع النماذج التوليدية مثل LLMs (نماذج اللغة الكبيرة)، تصبح كتابة التأكيدات صعبة عندما قد تختلف كل إجابة عن الأخيرة – يبدو الأمر كما لو أن كل حالة اختبار هي اختبار غير مستقر. وأوضح أحد المشاركين: “لهذا السبب نقوم بإجراء كل اختبار 10 مرات” (P1) بينما أضاف آخر: “إن التجربة هي الأكثر استهلاكًا للوقت إذا لم يكن لديك الأدوات المناسبة” (P12).
علاوة على ذلك، أعرب المشاركون عن مخاوفهم بشأن مشكلات السلامة والخصوصية والامتثال المرتبطة بدمج الذكاء الاصطناعي في المنتجات. على سبيل المثال: “هل نريد أن يؤثر هذا على أناس حقيقيين؟ هذا يحدث في محطات الطاقة النووية”، قال P11، مسلطاً الضوء على المخاطر المحتملة في استخدام مثل هذه التقنيات دون ضمانات مناسبة. وأخيرًا، ابق على اطلاع بآخر التطورات أو حتى تعرف أين ينبغي أن يركزوا جهودهم. الجهود المبذولة لتعلم مهارات أو أدوات جديدة. “هذا جديد تمامًا بالنسبة لنا. نحن نتعلم ونحن نمضي. لا يوجد طريق محدد للقيام بالطريقة الصحيحة! (ف1)
تأتي التغييرات مع إطلاق Microsoft مؤخرًا تغييرات في التصميم وترقيات إلى برنامج CoPilot الخاص به. على سبيل المثال، يمكن الآن لجميع مستخدمي Copilot الناطقين باللغة الإنجليزية في الولايات المتحدة والمملكة المتحدة وأستراليا والهند ونيوزيلندا تحرير الصور أثناء تدفق الدردشة. تأتي التغييرات وفقًا لتقرير العديد من مشتركي Microsoft Copilot Pro قضايا الأداء.
لقد اختبرت تجربتي في أحدث إصدارات Windows 11 Canary، وهي تعمل بشكل جيد بالنسبة للنص، وتلخص أي شيء تقوم بنسخه. على الرغم من أن الأيقونة تتحرك أيضًا عند نسخ الصور، إلا أن هذه الميزة ليست جاهزة للاختبار بعد. – توم وارن
يمكن للمطورين المهتمين بمعرفة المزيد عن الدراسة قراءة ملخص أو الكامل شرط.