OpenAI تكشف عن Codex: مساعد ترميز بالذكاء الاصطناعي في ChatGPT

قوة Codex

تم بناء Codex على codex-1، وهو إصدار متخصص من نموذج لغة OpenAI المُحسَّن لهندسة البرمجيات. وفقًا لـ OpenAI، يُنشئ codex-1 تعليمات برمجية أنظف وأكثر دقة مقارنةً بالإصدارات السابقة، مثل o3. يلتزم بشكل أوثق بتعليمات المستخدم ويختبر التعليمات البرمجية الخاصة به بشكل متكرر حتى يتم تحقيق نتائج مرضية. تُعدّ قدرة الاختبار التكراري هذه ميزة حاسمة، تضمن أن التعليمات البرمجية التي تم إنشاؤها ليست صحيحة من الناحية التركيبية فحسب، بل سليمة من الناحية الوظيفية أيضًا.

يعمل وكيل Codex داخل بيئة افتراضية آمنة في السحابة. من خلال الاتصال بـ GitHub، يمكن لـ Codex الوصول إلى مستودعات التعليمات البرمجية الحالية واستخدامها، مما يسمح لها بالعمل بسلاسة مع مشاريع المستخدمين. تقدّر OpenAI أن Codex يمكنه كتابة ميزات بسيطة وإصلاح الأخطاء والإجابة عن الأسئلة المتعلقة بقاعدة التعليمات البرمجية وتشغيل الاختبارات في غضون فترة تتراوح بين دقيقة واحدة وثلاثين دقيقة، اعتمادًا على مدى تعقيد المهمة.

تم تصميم Codex للتعامل مع مهام هندسة البرمجيات المتعددة في وقت واحد، مما يسمح للمستخدمين بمواصلة العمل على أجهزة الكمبيوتر والمتصفحات الخاصة بهم دون انقطاع. تعمل إمكانية تعدد المهام هذه على تحسين الكفاءة، مما يسمح للمطورين بتفويض المهام الروتينية أو التي تستغرق وقتًا طويلاً إلى وكيل الذكاء الاصطناعي مع التركيز على الجوانب الأكثر أهمية في المشروع.

التوفر والوصول

اعتبارًا من إطلاقه، يتوفر Codex لمشتركي ChatGPT Pro و Enterprise و Team. توفر OpenAI في البداية وصولاً سخيًا إلى Codex، ولكنها تخطط لتطبيق حدود المعدل في الأسابيع المقبلة لإدارة تخصيص الموارد. سيتمتع المستخدمون بعد ذلك بخيار شراء أرصدة إضافية لمواصلة استخدام Codex بما يتجاوز الحدود الأولية. تعتزم OpenAI أيضًا توسيع نطاق الوصول إلى Codex ليشمل مستخدمي ChatGPT Plus و Edu في المستقبل القريب، مما يجعله متاحًا لجمهور أوسع.

صعود أدوات ترميز الذكاء الاصطناعي

يأتي تقديم Codex وسط طفرة في شعبية الأدوات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي لمهندسي البرمجيات. صرّح الرؤساء التنفيذيون لشركات التكنولوجيا الكبرى مثل Google و Microsoft أن ما يقرب من 30٪ من التعليمات البرمجية لشركاتهم مكتوبة الآن بواسطة الذكاء الاصطناعي. يعكس هذا الاتجاه الاعتماد المتزايد على الذكاء الاصطناعي لأتمتة مهام الترميز وتحسين جودة التعليمات البرمجية وتسريع دورات التطوير.

في فبراير، أصدرت Anthropic أداة الترميز الخاصة بها، Claude Code، وفي أبريل، قامت Google بتحديث مساعد ترميز الذكاء الاصطناعي الخاص بها، Gemini Code Assist، بقدرات أكثر فعالية. تؤكد هذه التطورات على المنافسة المتزايدة في مجال ترميز الذكاء الاصطناعي والتعقيد المتزايد لهذه الأدوات.

أدى الاعتماد السريع لمنصات ترميز الذكاء الاصطناعي إلى نمو كبير للشركات التي تقف وراءها. حققت Cursor، وهي أداة ترميز شهيرة تعمل بالذكاء الاصطناعي، إيرادات سنوية تبلغ حوالي 300 مليون دولار في أبريل، ويُقال إنها تجمع أموالًا جديدة بتقييم قدره 9 مليارات دولار. يوضح هذا الإمكانات الهائلة للذكاء الاصطناعي في إحداث ثورة في صناعة تطوير البرمجيات.

استراتيجية OpenAI

تضع OpenAI نفسها بوضوح للاستحواذ على حصة كبيرة من سوق ترميز الذكاء الاصطناعي. يُقال إن الشركة قد انتهت من صفقة للاستحواذ على Windsurf، المطور وراء منصة ترميز الذكاء الاصطناعي الشهيرة الأخرى، مقابل 3 مليارات دولار. يشير هذا الاستحواذ، جنبًا إلى جنب مع إطلاق Codex، إلى التزام OpenAI ببناء مجموعة شاملة من أدوات ترميز الذكاء الاصطناعي.

يمكن الوصول إلى Codex من خلال الشريط الجانبي لـ ChatGPT، حيث يمكن للمستخدمين تعيين مهام الترميز عن طريق كتابة مطالبة والنقر فوق زر "Code". يمكن للمستخدمين أيضًا طرح أسئلة حول قاعدة التعليمات البرمجية الخاصة بهم والنقر فوق زر "Ask". تعرض الواجهة قائمة بالمهام المعينة وتقدمها، مما يسمح للمستخدمين بمراقبة عمل Codex.

تصور زملاء الفريق الافتراضيين

وفقًا لجوش توبين، رئيس أبحاث وكلاء OpenAI، تتصور الشركة وكلاء ترميز الذكاء الاصطناعي الخاصين بها على أنهم "زملاء فريق افتراضيون" قادرون على إكمال المهام بشكل مستقل والتي عادة ما تستغرق ساعات أو حتى أيام من مهندسي البرمجيات البشريين. تدعي OpenAI أنها تستخدم بالفعل Codex داخليًا لأتمتة المهام المتكررة وإنشاء ميزات جديدة وصياغة الوثائق. يسلط هذا الاستخدام الداخلي الضوء على إمكانات الذكاء الاصطناعي لتحسين الكفاءة وتقليل عبء العمل على المطورين البشريين.

تدابير السلامة والقيود

يؤكد ألكسندر إمبيريكوس، مدير منتجات OpenAI، على أن تدابير السلامة التي تم تنفيذها لنموذج o3 الخاص بالشركة تنطبق أيضًا على Codex. تنص OpenAI على أن Codex مصمم لرفض طلبات تطوير "برامج ضارة" بشكل موثوق. علاوة على ذلك، يعمل Codex في بيئة معزولة، دون الوصول إلى الإنترنت الأوسع أو واجهات برمجة التطبيقات الخارجية. يهدف هذا القيد إلى التخفيف من المخاطر المحتملة المرتبطة بوكلاء ترميز الذكاء الاصطناعي، ولكنه قد يحد أيضًا من فائدتهم الإجمالية.

من المهم الاعتراف بأن وكلاء ترميز الذكاء الاصطناعي، مثل جميع أنظمة الذكاء الاصطناعي التوليدية، عرضة للأخطاء. كشفت دراسة حديثة من Microsoft أن حتى نماذج ترميز الذكاء الاصطناعي الرائدة في الصناعة تكافح من أجل تصحيح أخطاء البرامج بشكل موثوق. ومع ذلك، لا يبدو أن هذا القيد يقلل من اهتمام المستثمرين بهذه الأدوات. ينصب التركيز الآن على تحسين موثوقية ودقة وكلاء ترميز الذكاء الاصطناعي لجعلهم أكثر قيمة وجديرة بالثقة.

توفر Codex CLI و API

تقوم OpenAI أيضًا بتحديث Codex CLI، وكيل الترميز مفتوح المصدر الذي يعمل في الجهاز الطرفي، بإصدار من نموذج o4-mini الخاص به والمُحسَّن لهندسة البرمجيات. هذا النموذج هو الآن الافتراضي في Codex CLI وسيكون متاحًا في API الخاص بـ OpenAI للاستخدام التجاري. تم تحديد السعر عند 1.50 دولارًا لكل مليون رمز إدخال (حوالي 750000 كلمة) و 6 دولارات لكل مليون رمز إخراج. يوفر هذا للمطورين وصولاً برمجيًا إلى نموذج Codex، مما يمكنهم من دمج مساعدة الترميز المدعومة بالذكاء الاصطناعي في مهام سير العمل والتطبيقات المخصصة الخاصة بهم.

توسيع قدرات ChatGPT

يمثل إطلاق Codex أحدث جهد تبذله OpenAI لتعزيز ChatGPT بمنتجات وخدمات إضافية تتجاوز واجهة الدردشة الخاصة به. في العام الماضي، أضافت OpenAI وصولاً ذا أولوية إلى منصة الفيديو AI الخاصة بها، Sora، ووكيل الأبحاث الخاص بها، Deep Research، ووكيل تصفح الويب الخاص بها، Operator، كمزايا للمشتركين. تهدف هذه العروض إلى جذب المزيد من المستخدمين إلى اشتراكات ChatGPT، وفي حالة Codex، تشجيع المشتركين الحاليين على الدفع مقابل زيادة حدود المعدل.

مستقبل الترميز بمساعدة الذكاء الاصطناعي

يمثل إدخال Codex في ChatGPT علامة فارقة أخرى في تطور الترميز بمساعدة الذكاء الاصطناعي. مع استمرار نماذج الذكاء الاصطناعي في التقدم، ومع تحسين بروتوكولات السلامة بشكل أكثر قوة، يمكننا أن نتوقع تكاملًا أكبر لهذه الأدوات في دورة حياة تطوير البرمجيات. لا ترمز Codex إلى الابتكار فحسب، بل تطرح أيضًا سؤالًا عميقًا حول مستقبل مجال التكنولوجيا: كيف سيعمل البشر والآلات جنبًا إلى جنب، وتعظيم نقاط القوة لكل منهما؟

سيغيّر Codex أدوار هندسة البرمجيات حتمًا. قد تصبح المهام التي يتم التعامل معها الآن من قبل المطورين المبتدئين مؤتمتة، مما يؤدي إلى طلب على المهندسين المهرة الذين يمكنهم الإشراف على وإدارة وتحسين الإخراج الذي ينتجه الذكاء الاصطناعي.

قد نرى أن الخط الفاصل بين "المبرمج" و"المعماري" غير واضح، لا سيما في مجالات تصميم الأنظمة. قد يمهد ظهور أدوات الترميز الموثوقة بمساعدة الذكاء الاصطناعي الطريق لزيادة التركيز على نهج استراتيجي رفيع المستوى لحل المشكلات. لن يتم استبدال العنصر البشري أبدًا، ولكن سيتم الاستفادة من قدرات الذكاء الاصطناعي للحصول على نتائج أفضل في جميع أنحاء مشهد تطوير التكنولوجيا.

دمج الذكاء الاصطناعي في البيئات التعليمية

مع توفر أدوات هندسة البرمجيات مثل Codex، يتساءل العديد من المعلمين، وخاصة أولئك في مجالات العلوم والتكنولوجيا والهندسة والرياضيات (STEM) عن مستقبل التدريس. هذا له آثار خاصة على مناهج علوم الكمبيوتر في المدارس الثانوية والجامعات.

تتمتع أدوات الذكاء الاصطناعي مثل Codex بإمكانية تخصيص تجارب التعلم من خلال تقديم المساعدة والتعليقات في الوقت الفعلي. يمكن أن يضمن ذلك أن كل طالب قادر على فهم المفاهيم التي يتم تعلمها في الفصل بشكل كامل.

يجب أخذ الاعتبارات الأخلاقية للذكاء الاصطناعي في الاعتبار عند دمج Codex في بيئة الفصل الدراسي. يجب وضع إرشادات أخلاقية مناسبة حتى لا يعتمد الطلاب فقط على أدوات هندسة البرمجيات عند الخروج بالحلول و/أو إكمال المهام. علاوة على ذلك، يجب توفير التدريب لمساعدة الطلاب على فهم ما تستطيع الأدوات فعله، وما لا تستطيع فعله.

المزالق المحتملة

هناك العديد من التحديات المحتملة التي يمكن أن تنشأ مع الزيادة في أدوات الذكاء الاصطناعي لكتابة البرامج:

• الاعتماد على الذكاء الاصطناعي: إذا اعتاد المطورون على الاعتماد على مولدات التعليمات البرمجية للذكاء الاصطناعي، فقد يؤدي ذلك إلى ركود في المهارات، وقدرة بشرية أقل عمومًا على معالجة المشكلات الأكثر تعقيدًا.
• إزاحة الوظائف: قد تحل المهام والإخراج من عمليات تكامل الذكاء الاصطناعي محل الوظائف التي كان سيشغلها المطورون المبتدئون من البشر.
• التحيزات الخوارزمية: من المحتمل أن تكون هناك تحيزات في إخراج الذكاء الاصطناعي بناءً على ما تم تدريبه عليه. من المهم إجراء تدقيق دائم وصارم للأنظمة لتصحيح أي مشكلات.

خاتمة

يمثل إطلاق Codex، جنبًا إلى جنب مع منصات هندسة البرمجيات الأخرى المدعومة بالذكاء الاصطناعي، مشهدًا متغيرًا للتكنولوجيا وعلوم الكمبيوتر ككل. مع وجود الضوابط والتوازنات المناسبة، يمكن أن يكون المشهد الجديد مليئًا بالابتكار على جميع مستويات الأعمال.