أمازون تكبح جماح الاستهلاك المفرط للرموز الذاتية وتركز على تطوير مهندسي النهضة الذين يجمعون بين الذكاء الاصطناعي والحكم الإنساني

أمازون تعيد صياغة إرشادات الذكاء الاصطناعي للمطورين وتستبعد مؤشرات الأداء القائمة على استهلاك الرموز والإنتاج البرمجي

• أمازون تعيد صياغة إرشادات الذكاء الاصطناعي للمطورين وتستبعد مؤشرات الأداء القائمة على استهلاك الرموز والإنتاج البرمجي

أمازون [الصورة=وكالة يونهاب]
 

قامت أمازون، أكبر شركة للحوسبة السحابية والتجارة الإلكترونية في العالم، بإعادة صياغة شاملة لإرشادات استخدام الذكاء الاصطناعي الموجهة لمهندسيها. وبدلاً من السعي وراء الزيادة الكمية في استخدام الذكاء الاصطناعي ومخرجات الأكواد، وهي ممارسة تعرف باسم "استهلاك الرموز المفرط"، اتجهت الشركة نحو تطوير "مهندسي النهضة" الذين يجمعون بين تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي والحكم الذاتي والقدرة على اتخاذ القرارات الإنسانية، بهدف تحسين جودة الأداء والكفاءة.

أرسل تيرك تيركويتز، نائب رئيس أمازون، في الثامن والعشرين من الشهر الجاري، مذكرة جديدة تتضمن إرشادات دور محدثة إلى جميع أقسام مهندسي تطوير البرامج (SDE) ومديري تطوير البرامج (SDM) بهذا المضمون.
 

استبعاد مؤشرات الأداء القائمة على "استهلاك الرموز"... "المدخلات الكمية البحتة معيبة"

تم وضع هذه الإرشادات من قبل مجموعة من كبار المهندسين والمهندسين الفخريين في أمازون، وانتقدت الممارسة الحالية القائمة على اعتماد معايير قصيرة الأجل موجهة نحو المدخلات مثل معدلات اعتماد أدوات الذكاء الاصطناعي و"استهلاك الرموز" و"عدد تعديلات الأكواد" كمؤشرات لتقييم الأداء.

قال تيركويتز: "مؤشرات المدخلات مثل استهلاك الرموز وحجم الإنتاج البرمجي تمثل 'طريقة تقييم معيبة جداً' بعيدة عن النتائج الفعلية التي يحققها العملاء. إذا اتخذنا هذه المؤشرات كأهداف، فإننا سنشجع على الاستهلاك المفرط للرموز بما ينتهك مبدأ الاقتصاد، وسينتج عنه آثار جانبية سلبية تتمثل في زيادة تعقيد الأنظمة فحسب".

مع ذلك، أوصت الشركة بتطبيق هذه المؤشرات بشكل محدود فقط لتحديد الفرق الأفضل أداءً (أعلى 10% التي تستخدم الذكاء الاصطناعي بكفاءة) والفرق التي تواجه تحديات (أسفل 10%)، بهدف تبادل أفضل الممارسات وحل المعوقات.
 

"القدرة على شرح المهام التي لا ينطبق عليها الذكاء الاصطناعي هي الكفاءة الحقيقية"

أمازون [الصورة=رويترز/وكالة يونهاب]
 

صنفت أمازون أيضاً القدرة على التعرف بصراحة على الحالات التي لا يكون اعتماد الذكاء الاصطناعي فيها فعالاً كمهارة أساسية للمهندسين.

جاء في المذكرة: "إذا لم تستفد مهمتك من أدوات الذكاء الاصطناعي الحالية، فهذا ليس 'فشلاً' بل اكتشاف مهم. المهندس الذي يستطيع أن يحدد بدقة المجالات التي لا يوفر فيها الذكاء الاصطناعي فائدة وأن يناقشها مع زملائه ومديره هو بالفعل الموهوب الذي يتمتع بالحكم الناقد الذي نطلبه".

حثت الشركة المهندسين على التحول إلى "مهندسي النهضة" الذين يتجاوزون مجرد مهام البرمجة الروتينية، ويجمعون بين أدوات الذكاء الاصطناعي والحكم الذاتي الإنساني والخبرة المتخصصة في مجالات الأعمال لخلق قيمة جديدة.

من جهة أخرى، أوضحت أمازون أن هذا التحديث للإرشادات لا يقصد به فرض حد أقصى على استخدام الذكاء الاصطناعي من قبل الموظفين. قال مارك بروكر، نائب رئيس خدمات أمازون ويب (AWS): "إذا كانت هناك مشكلة حقيقية مهمة، فسنستثمر الأدوات اللازمة والوقت والرموز والموارد البشرية المطلوبة. ما لا نريده هو إهدار الوقت واستهلاك الرموز في حل مشاكل غير مهمة".

شهدت صناعة التكنولوجيا الكبرى عالمياً انتشاراً واسعاً لثقافة الاستخدام غير المحدود لرموز الذكاء الاصطناعي حتى أوائل هذا العام، لكن مع تزايد الأعباء المالية الهائلة لبنية الذكاء الاصطناعي، بدأت الشركات بالتحول بالإجماع نحو استراتيجية تشغيل الذكاء الاصطناعي موجهة نحو النتائج، وتتضمن توزيع فعال للنماذج الخفيفة الوزن حسب مستوى صعوبة المهمة، وهي ممارسة تعرف باسم "استهلاك النماذج الأمثل".

* تمت ترجمة هذا المقال تلقائيًا بواسطة الذكاء الاصطناعي.