مع إصدار نماذج الذكاء الاصطناعى الجديدة التي هي أفضل في الترميز ، يستخدم المطورون بشكل متزايد الذكاء الاصطناعي لإنشاء التعليمات البرمجية. واحدة من أحدث الأمثلة هي الدفعة الحالية من y combinator ، مسرع بدء تشغيل Silicon Valley. قال جاريد فريدمان ، الشريك الإداري في YC ، خلال محادثة نشرت على YouTube ، إن ربع دفعة بدء التشغيل W25 لديه 95 ٪ من قواعد الكود التي تم إنشاؤها بواسطة AI.

قال فريدمان إن هذا الرقم 95 ٪ لا يتضمن أشياء مثل الكود المكتوب إلى المكتبات استيراد ولكن أخذ في الاعتبار الكود الذي كتبه البشر مقارنة بالنيابة.

“ليس الأمر كما لو أننا بتمولنا مجموعة من المؤسسين غير الفنيين. كل واحد من هؤلاء الأشخاص هو تقني للغاية ، وقادرون تمامًا على بناء منتجاتهم الخاصة من الصفر. قبل عام ، كانوا قد بنوا منتجاتهم من الصفر – ولكن الآن 95 ٪ منها تم بناؤها من قبل الذكاء الاصطناعى “.

في مقطع فيديو بعنوان “Vibe Coding Is the Future” ، ناقش فريدمان ، إلى جانب الرئيس التنفيذي لشركة YC Garry Tan ، الشريك الإداري Harj Taggar ، والشريك العام Diana Hu ، اتجاه استخدام اللغة والغرائز الطبيعية لإنشاء التعليمات البرمجية.

في الشهر الماضي ، وصف Andrej Karpathy رئيس AI السابق في Tesla و Ex-Researcher في Openai ، مصطلح “الترميز” لوصف طريقة إلى الكود باستخدام نماذج اللغة الكبيرة (LLMS) دون التركيز على الكود نفسه.

الكود المتولد من الذكاء الاصطناعي بعيد عن الكمال ، من خلال. لاحظت الدراسات والتقارير أن بعض التعليمات البرمجية التي تم إنشاؤها من الذكاء الاصطناعى يمكنها إدراج عيوب الأمان في التطبيقات ، أو تسبب انقطاعًا ، أو ارتكاب أخطاء ، مما يجبر Devs على تغيير الكود أو التصحيح بشكل كبير.

أثناء المناقشة ، قال هو أنه حتى إذا كان بناة المنتجات يعتمد بشكل كبير على الذكاء الاصطناعي ، فإن إحدى المهارات التي سيتعين عليهم أن تكون جيدة فيها هي قراءة الكود والعثور على الأخطاء.

“يجب أن يكون لديك الذوق والتدريب الكافي لتعلم أن LLM يبصق أشياء سيئة أو أشياء جيدة. من أجل القيام بـ “الترميز” الجيد “، لا تزال بحاجة إلى أن يكون لديك ذوق ومعرفة للحكم على الخير مقابل السيئ”.

وافق تان أيضًا على نقطة المؤسسين الذين يحتاجون إلى تدريب على الترميز الكلاسيكي للحفاظ على المنتجات على المدى الطويل.

“دعنا نقول أن شركة ناشئة ذات كود تم إنشاؤه بنسبة 95 ٪ [in the market]، وعلى بعد عام أو عامين ، لديهم 100 مليون مستخدم في هذا المنتج ، هل ينخفض ​​أم لا؟ الإصدارات الأولى من نماذج التفكير ليست جيدة في تصحيح الأخطاء. لذلك عليك أن تتعمق في ما يحدث مع المنتج “.

لقد كانت VCs والمطورين متحمسين للترميز الذي يعمل به منظمة العفو الدولية. جمعت الشركات الناشئة بما في ذلك Bolt.new و Codeium و Consor و Lovable و Magic مئات الملايين من الدولارات من التمويل في الأشهر الـ 12 الماضية.

“هذا ليس بدعة. هذا لا يسير بعيدا. هذه هي الطريقة المهيمنة للرمز. وإذا كنت لا تفعل ذلك ، فقد تترك وراءك “.