כולם נדהמים מהעוזרים החדשים מבוססי בינה מלאכותית. הם עוברים בחינות ללשכת עורכי הדין, כותבים שירים, ואפילו מפיקים תוכניות. לכן רבים מכריזים כעת על סוף עידן התכנות.
כלי הבינה המלאכותית יוצרת (Generative AI) המבוססים על מודלים של מכונות לומדות ושפות טבעיות - כבר החלו לשנות את הדרך שבה תוכניתנים מקצועיים עושים את עבודתם. נכון לעכשיו, הכלים האלה עובדים בעיקר בתור עוזרים - הם יכולים למצוא באגים, לכתוב הסברים לקטעי קוד מתועד גרוע ולהציע הצעות לקוד לביצוע משימות שגרתיות.
אבל הכלים הללו נעשים במהירות מספיק חכמים כדי להתחרות במתכנתים אנושיים. בשנה שעברה דיווחה DeepMind בכתב העת Science שכאשר התוכניות של AlphaCode הוערכו מול תשובות שהוגשו על ידי משתתפים אנושיים בתחרויות קידוד, הביצועים שלה "מתאימים בקירוב למתכנת מתחיל עם כמה חודשים עד שנה של הכשרה".
בינה מלאכותית עשויה להפוך תכנות מחשבים מעיסוק נדיר עם שכר גבוה למיומנות נגישה מאוד שאנשים יכולים לאסוף ולהשתמש בה בקלות כחלק מעבודתם במגוון רחב של תחומים. זה לא בהכרח יהיה נורא עבור מתכנתי מחשבים - העולם עדיין יזדקק לאנשים עם כישורי תכנות מתקדמים - אבל זה יהיה נהדר עבור כולנו. מחשבים שכולנו יכולים "לתכנת", מחשבים שאינם דורשים הכשרה מיוחדת כדי להתאים ולשפר את הפונקציונליות שלהם ושאינם מדברים בקוד: העתיד הזה הופך במהירות להווה.
"התכנות יהיה מיושן", חזה לאחרונה מאט ולש, מהנדס לשעבר בגוגל ואפל, "אני מאמין שהרעיון המקובל של כתיבת תוכנה עומד בפני הכחדה, ואכן, עבור כל היישומים פרט למאוד מיוחדים, רוב התוכנות, כפי שאנו מכירים אותן, יוחלפו במערכות בינה מלאכותית שמאומנות ולא מתוכנתות. במצבים שבהם צריך תוכנית 'פשוטה', התוכניות הללו, עצמן, יופקו על ידי AI ולא יקודדו ידנית".
בינה מלאכותית יכולה לסמן את תחילתו של סוג חדש של תכנות - כזה שלא מחייב אותנו ללמוד קוד אלא הופך הוראות בשפה אנושית לתוכנה. "בעולם מדעי המחשב החדש - המכונות יהיו כל כך חזקות ויידעו לעשות כל כך הרבה דברים שהתחום ייראה פחות כמו עשייה הנדסית ויותר כמו חינוכית כלומר, איך לחנך את המכונה בצורה הטובה ביותר. הרוב המכריע של מדעי המחשב הקלאסי הופך ללא רלוונטי כאשר המיקוד שלנו פונה ללמד מכונות אינטליגנטיות במקום לתכנות ישיר שלהן. התכנות, במובן המקובל, למעשה יהיה מת", טוען וולש.
פרופ' ברטרנד מאייר חולק על הטיעון הנ"ל וטוען ש"AI לא עוזר למתכנתים", לדבריו, "קל לראות כיצד כלי בינה מלאכותית גנרטיבית יכולים לבצע עבודה מצוינת ולהתעלות על אנשים בתחומים רבים. אבל לתכנות יש דרישה ייחודית: תוכניות חייבות להיות נכונות. אנו יכולים לסבול באגים, אך פונקציונליות הליבה חייבת להיות נכונה. בינה מלאכותית בצורתה המודרנית אינה מייצרת תוכניות נכונות: היא מייצרת תוכניות המבוססות על הרבה תוכניות קודמות שראתה. תוכניות אלו נראות נכונות אך אין להן ערובה לנכונות, כי הן מבוססות על הסקה סטטיסטית".
יתרונות ייחודיים למתכנתים
לדעתי, על אף ההתפתחות המהירה בתחום הבינה המלאכותית, ישנן תחומים שבהם המתכנתים מתמחים ומספקים יתרונות ייחודיים:
1. עיצוב ארכיטקטורת התוכנה: המתכנתנים מבינים את מבנה התוכנה והם אחראים לתכנון ובניית ארכיטקטורות מתוחכמות. הם יכולים להתמודד עם רעיונות יצירתיים ולבחון פתרונות אלגוריתמיים מורכבים.
2. הבנה והתמודדות עם בעיות מורכבות: המתכנתנים מיישמים מיומנויות אנליטיות ופתרונות יצירתיים לבעיות מורכבות. הם יכולים לזהות תקלות, לנתח באגים ולפתור בעיות בצורה ממוקדת.3. הבנה עמידה בדרישות העסקיות: המתכנתנים מתמקדים בהבנה העמידה בדרישות העסקיות של הלקוחות והמשתמשים. הם מבינים את המגבלות, התנאים הפיזיים והתפקודיים של המערכת ומתאימים את הפתרון התוכניתי לפי צרכי הלקוח.
בנוסף, המתכנתנים מסוגלים ליצור קוד מחדש ולהתמודד עם שינויים ושדרוגים בתוכנה. הם מבינים את הרקע הטכנולוגי והמערכתי של התוכנה ויכולים לבצע תיקונים ושדרוגים בצורה מהימנה.
אין ספק שתכנות היא דיסציפלינה יצירתית ופותרת בעיות הכוללת הבנת מערכות מורכבות, עיצוב אלגוריתמים ויישום פתרונות. זה דורש שיקול דעת אנושי, חשיבה ביקורתית ומומחיות בתחום, שלא ניתן להחליפו במלואם באוטומציה. בעוד שכמה משימות תכנות שגרתיות עשויות להיות אוטומטיות, תמיד יהיה צורך במתכנתים מיומנים כדי להמשיג, לעצב ולתחזק מערכות תוכנה.
אריה עמית הוא יועץ אסטרטגי וחבר נשיאות הלשכה לטכנולוגיות המידע בישראל
