انقلاب هوش مصنوعی؛ یک تجربه‌ی واقعی#کیوان_ابراهیمی 🤓▫️▫️▫️🇮🇷🇺🇸حدود ده ماه پیش، پستی را در گروه داخلی شرکت به اشتراک گذاشتم. موضوع پست این بود که در بعضی از شرکت‌های نرم‌افزاری امریکا، شکل برنامه‌نویسی به‌سرعت در حال تغییر است: توسعه‌دهندگان به‌جای نوشتن خط‌به‌خط کد، مسئله را تعریف می‌کنند و ایجنت‌های هوش مصنوعی تمام کدنویسی را انجام می‌دهند.یکی از همکاران زیر پست نوشت:It’s bullshit! «این حرف مزخرفه!»می‌توانستم وارد بحث شوم و چندین مقاله و آمار برایش بفرستم؛ اما فرصتی پیش آمد که به‌جای بحث‌کردن، آن را در عمل نشان دهم.طی یک هفته، نسخه‌ی اولیه‌ی یک اپلیکیشن نسبتاً پیچیده را ساختم؛ بدون اینکه حتی یک خط از کدهای آن را مستقیماً خودم بنویسم. طراحی فنی، تولید کد، رفع خطاها و تست بخش‌های مختلف، همگی با ایجنت‌های هوش مصنوعی انجام شدند. آخر هفته اپلیکیشن را به مدیران شرکت ارائه دادم.مدیرعامل گفت:«مدت‌ها بود که می‌خواستیم چنین محصولی را بسازیم. برآورد ما این بود که به یک تیم پنج‌نفره و حداقل شش ماه زمان نیاز داریم. چون منابع لازم را نداشتیم، پروژه را شروع نکرده بودیم.»البته آن نسخه‌ی یک‌هفته‌ای هنوز محصول نهایی نبود. حدود دو ماه روی آن کار کردیم، بازخورد گرفتیم، قابلیت‌های جدید اضافه کردیم و ایرادهایش را برطرف کردیم تا آماده‌ی ورود به محیط واقعی شود.امروز این اپلیکیشن در محیط عملیاتی شرکت فعال است و دوتا از بزرگ‌ترین اپراتورهای امریکا یعنی Verizon و AT&T از آن استفاده می‌کنند. محصولی که زمانی به‌دلیل کمبود نیرو و زمان حتی آغاز نشده بود، حالا به یکی از ابزارهای مهم و سودآور شرکت تبدیل شده است.اما بخش عجیب‌تر ماجرا اینجاست:اکنون تقریباً تمام چرخه‌ی توسعه‌ی این محصول—از بک‌اند و فرانت‌اند گرفته تا زیرساخت، DevOps، تست و کنترل کیفیت—به کمک مجموعه‌ای از ایجنت‌های هوش مصنوعی انجام می‌شود و به کمترین مداخله‌ی دستی نیاز دارد.من و یکی دیگر از همکاران، خلاصه‌ی جلسات با کاربران و قابلیت‌های درخواستی آن‌ها را در اختیار ایجنت‌ها قرار می‌دهیم. ایجنت‌ها نیازمندی‌ها را به وظایف اجرایی تبدیل می‌کنند، کد می‌نویسند، تست می‌کنند و نسخه‌ی آماده‌ی بررسی را تحویل می‌دهند. نقش ما بیشتر از «کدنویسی مستقیم»، به تعریف درست مسئله، تصمیم‌گیری فنی، نظارت، ارزیابی و پذیرش مسئولیت نهایی تغییر کرده است.گاهی حتی پیش از پایان جلسه با کاربر، قابلیت موردنظر پیاده‌سازی و تست شده و نسخه‌ی قابل‌استفاده‌‌ی آن آماده است!این چند هفته که برای مرخصی به ایران آمده‌ام، یک «کیوان مجازی» نیز بخشی از کارها را پیش می‌برد: ایمیل‌های مربوط به این محصول را بررسی می‌کند، پاسخ‌های لازم را آماده و ارسال می‌کند، تغییرات کد و MRها را مرور و کمک می‌کند کارها در نبود من متوقف نشوند.این تجربه برای من فقط به‌معنای سریع‌تر شدن کدنویسی‌ نیست. ما با یک تغییر اساسی در تعریف شغل‌های فنی روبه‌رو هستیم. ارزش اصلی یک مهندس، دیگر صرفاً در تعداد خطوط کدی که می‌نویسد نیست؛ بلکه در توانایی او برای فهم مسئله، طراحی راه‌حل، هدایت ایجنت‌ها، کنترل کیفیت خروجی و ساختن سیستم‌هایی است که بتوانند بخش بزرگی از کار را به‌صورت خودکار انجام دهند.هوش مصنوعی هنوز بی‌خطا نیست و مسئولیت فنی، امنیتی و تجاری محصول همچنان بر عهده‌ی انسان است. اما در عمل، فاصله‌ی میان یک ایده و یک محصول قابل‌استفاده، از چند ماه یا چند سال به چند روز یا چند هفته کاهش پیدا کرده است.در یک سال گذشته، تجربه‌های عجیب و گاهی باورنکردنی‌ای در کارم داشته‌ام و از نظر حرفه‌ای، یکی از لذت‌بخش‌ترین و موفق‌ترین دوره‌های زندگی‌ حرفه‌ای‌ام را پشت سر گذاشته‌ام.اگر علاقه‌مندید بیشتر درباره‌ی این تجربه‌ها بنویسم، در کامنت‌ها بگویید کدام موضوع برایتان جذاب‌تر است؛ برای مثال:▪️ چگونه با ایجنت‌های هوش مصنوعی یک محصول واقعی می‌سازیم؟ ▪️ نقش برنامه‌نویس‌ها و مهندسان در عصر ایجنت‌ها چه تغییری می‌کند؟ ▪️ چطور می‌توان چند ایجنت را مثل یک تیم مهندسی مدیریت کرد؟ ▪️ چگونه ایمیل‌ها، جلسات، تست نرم‌افزار و فرایند توسعه را خودکار می‌کنیم؟ ▪️ برای ورود جدی به این حوزه، چه مهارت‌ها و ابزارهایی باید یاد گرفت؟ ▪️ مرز میان استفاده‌ی نمایشی از AI و استفاده‌ی واقعی و حرفه‌ای از آن کجاست؟پی‌نوشت ۱: اگر برنامه‌نویس، مدیر محصول، مدیر فنی، پژوهشگر یا فعال حوزه‌ی مهندسی و فناوری هستید، اما هنوز نمی‌دانید ایجنت‌ها و ابزارهایی که در تصویر می‌بینید چه هستند—یا استفاده‌تان از آن‌ها به پرسیدن چند سؤال از ChatGPT و تولید چند قطعه کد محدود شده—پیشنهاد می‌کنم این تغییر را جدی بگیرید.پی‌نوشت ۲: نسخه‌ی اولیه‌ی این متن توسط کیوان واقعی نوشته شده و نسخه‌ای که خواندید، متن بهبود یافته توسط دستیار شخصی «هرمس» است.مشاهدات و روزنوشته‌های دانشجویان و دانش‌آموختگان مسلمان ایرانی🇮🇷 از امریکا🇺🇸@K1inUSA