ثمة أنهار تجري بهدوء، لا تستعرض قوتها بالضجيج، بل تكشف عمقها بالصبر. نهر دجلة — ذلك الشاهد الأزلي على حضارات ولدت ومضت — لا يصل إلى البحر لأنه يجري بسرعة، بل لأنه يجري باستمرار، ولأن مياهه تعرف مسارها جيداً. وحين تلتقي روافده بروافد أخرى، لا تتصادم، بل تتشابك وتتحول إلى شيء أكبر مما كانت عليه. هذه الصورة — صورة الالتقاء الهادئ بين تيارين — هي ما يخطر على البال حين نقرأ عن توجه جديد يكسر مسلّمة راسخة في عالم تطوير البرمجيات: استخدام الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence) لكتابة كود (Code) أفضل، لكن بخطى أبطأ.

التوجه في ظاهره مفارقة. أليس الذكاء الاصطناعي صنيعة السرعة ومنتجها؟ أليس وُجد ليختصر الوقت ويضاعف الإنتاج؟ بيد أن ما يطرحه نولان لاوسون (Nolan Lawson) في مقالته المنشورة في مايو 2026 يقلب هذه المعادلة رأساً على عقب، ويدعونا إلى إعادة النظر في علاقتنا بالأداة التي اعتقدنا أننا نفهمها.

وهم السرعة وفخ الكود الرخيص

انتشر في أوساط المطورين (Developers) اعتقاد بات شبه بديهي: الذكاء الاصطناعي يعني الكود السريع، والكود السريع يعني الإنتاجية العالية. هذه المعادلة تبدو منطقية على السطح، غير أنها تنطوي على خلط خطير بين السرعة والجودة. حين يضغط المبرمج على زر التوليد ويحصل في ثوانٍ على مئة سطر من الكود، يظن أنه ربح وقتاً. لكن ما الذي يفعله بعد ذلك؟ يقضي ساعات في مراجعة هذا الكود، وتصحيح أخطائه، وفهم منطقه الداخلي الغريب عليه — ومن ثم يجد نفسه قد خسر الوقت ذاته الذي ظنّ أنه وفّره.

الكود الرخيص — بمعنى الكود الذي يُنتج دون تفكير عميق — مكلف على المدى البعيد. يشبه البناء الذي يرتفع بسرعة لكنه يفتقر إلى أساس متين؛ يبدو منجزاً في البداية، ثم يكشف عن شقوقه حين يأتي الاختبار الحقيقي. وما يقترحه لاوسون هو شيء مختلف تماماً: أن يُستخدم الذكاء الاصطناعي بوصفه شريكاً في التفكير لا آلة للطباعة، وأن يكون الهدف كوداً يُفهم ويُصان، لا كوداً يُكتب ويُنسى.

فلسفة ما بعد الحداثة على لوحة المفاتيح

لا يمكن قراءة هذا التحول دون استحضار سياقه الفكري الأعمق. جان فرانسوا ليوتار (Jean-François Lyotard) حين صاغ مفهومه عن ما بعد الحداثة (Postmodernism) في كتابه "الحالة ما بعد الحداثية" (The Postmodern Condition)، كان يتحدث عن شيء جوهري: الشك في الروايات الكبرى، وفي المعرفة التي تدّعي امتلاك الحقيقة الشاملة. والرواية الكبرى هنا هي أن التكنولوجيا تساوي الإنتاجية، وأن الإنتاجية تساوي القيمة. ما يفعله هذا التوجه الجديد هو الشك في هذه المعادلة وتفكيكها.

النماذج اللغوية الكبرى (Large Language Models) من أمثال تلك المستخدمة في أدوات البرمجة — حين تُوجَّه بشكل صحيح — قادرة على شيء يفوق مجرد توليد الكود: قادرة على تحليل منطق البرنامج، واقتراح بنى أكثر نظافة، وكشف نقاط الضعف قبل أن تتحول إلى أخطاء فادحة. هذا التوظيف يستلزم أن يُبطئ المبرمج خطاه، وأن يسأل الأداة أسئلة أعمق بدلاً من أن يطلب منها مجرد الإنجاز.

حرية الاختيار في عصر الأتمتة

ثمة بُعد إنساني في هذه المسألة يستحق التوقف عنده. حين كتب جورج أورويل (George Orwell) روايته "1984"، كان يرسم كابوساً عن عالم يُصادَر فيه التفكير قبل أن يتشكّل. والخوف الضمني في كثير من النقاشات حول الذكاء الاصطناعي هو شيء من هذا القبيل: أن نتخلى عن ملكة التفكير لنسلّمها لآلة تفكّر عنّا. بيد أن ما يطرحه هذا التوجه الجديد هو نقيض ذلك تماماً.