جدول المحتويات
أداء ChatGPT في المهام البرمجية: بين الواقع والتوقعات
أثار ChatGPT، النموذج المدعوم بالذكاء الاصطناعي من OpenAI، ضجة واسعة في أوساط التكنولوجيا بقدرته على إنتاج الأكواد البرمجية وحل المشكلات التقنية. ولكن، إلى أي مدى يمكن الوثوق به في أداء المهام البرمجية؟ سؤال حاولت دراسة حديثة من جامعة جيجيانغ الصينية الإجابة عنه.
وفقًا للدراسة التي قادتها البروفيسورة Xing Hu، فإن نموذج ChatGPT (GPT-3.5) أظهر نجاحًا محدودًا في المهام البرمجية مثل إنتاج الأكواد واكتشاف الأخطاء الأمنية وإصلاحها. على سبيل المثال، سجل النموذج معدل نجاح بلغ 57% في إنشاء أكواد صحيحة وظيفيًا، و73% في إنتاج أكواد خالية من الثغرات الأمنية، و70% في إصلاح الأكواد غير الصحيحة. على الرغم من أن هذه النتائج قد تبدو مشجعة، إلا أنها تشير إلى وجود فجوات كبيرة في الأداء مقارنة بالمبرمجين البشريين.
منهجية التقييم وأبرز النتائج
اختبرت الدراسة قدرة ChatGPT على التحقق الذاتي من دقة الأكواد البرمجية باستخدام أسلوبين: المطالبات المباشرة والأسئلة التوجيهية. في الأسلوب الأول، تم توجيه أسئلة مباشرة للنموذج لتقييم صحة الأكواد البرمجية، لكن النتائج أظهرت أن ChatGPT أفرط في الثقة بجودة الأكواد التي ينتجها، حيث أخطأ في تقييم 39% من الأكواد بأنها صحيحة رغم احتوائها على أخطاء. كما بلغت نسبة الخطأ في تقييم الثغرات الأمنية حوالي 25%.
من جهة أخرى، أظهرت الأسئلة التوجيهية نتائج أفضل، حيث ساعدت في تحسين قدرة النموذج على اكتشاف الأخطاء بنسبة 25%، ورفعت معدل اكتشاف الثغرات الأمنية إلى 69%. هذه النتائج تبرز أهمية تقديم توجيهات دقيقة للنموذج لتحسين أدائه.
التحسينات في نموذج GPT-4: خطوة نحو الأفضل؟
بالانتقال إلى نموذج GPT-4 الأحدث، أظهرت الاختبارات تحسينات ملحوظة في أداء المهام البرمجية مقارنة بـ GPT-3.5. ومع ذلك، استمرت التحديات المتعلقة بالتحقق الذاتي من صحة الأكواد. لا يزال GPT-4 يصنّف الأكواد غير الصحيحة أو المعرضة للخطر على أنها صحيحة وآمنة، مما يعكس استمرار وجود فجوات تحتاج إلى معالجة.
كما أظهرت الدراسة استمرار حالات “الهلوسة المتناقضة” في GPT-4، حيث يتناقض النموذج مع نفسه أثناء تقييم الأكواد. على سبيل المثال، قد يعتبر كودًا معينًا صحيحًا في البداية، ثم يعاود تقييمه كغير صحيح لاحقًا. هذا التناقض يشير إلى تحديات في استقرار عمليات التفكير والتحليل في النماذج الحالية.
الذكاء الاصطناعي في البرمجة: أداة داعمة وليست بديلًا
من خلال هذه الدراسة، يتضح أن ChatGPT يمكن أن يكون أداة مفيدة في تطوير البرمجيات، ولكنه ليس بديلًا عن المبرمجين البشريين. يُفضل استخدامه كداعم لتسريع بعض العمليات مثل إنشاء النماذج الأولية واقتراح الحلول. ومع ذلك، تقع المسؤولية النهائية عن جودة الكود وسلامته على عاتق المطور البشري.
الخلاصة: كيف يمكن تحسين أداء ChatGPT في البرمجة؟
تشير النتائج إلى أن تحسين أداء ChatGPT في المهام البرمجية يتطلب تطوير تقنيات تحقق ذاتي أكثر دقة وابتكار أدوات مساعدة مثل تقارير الاختبار التفصيلية. كما أن التوجيه الدقيق للنموذج يمكن أن يعزز قدرته على اكتشاف الأخطاء والثغرات الأمنية.مع استمرار تطور تقنيات الذكاء الاصطناعي، من المتوقع أن تصبح النماذج المستقبلية مثل GPT-5 وأكثر تقدمًا قادرة على تقديم نتائج أكثر موثوقية. إلى ذلك الحين، يجب النظر إلى ChatGPT كأداة مساعدة وليس كبديل، مع التأكيد على أهمية التحقق البشري لضمان جودة البرمجيات وسلامتها.
