Andrew Moffat: مراجعة كود الذكاء الاصطناعي تتعثر بسبب الأسماء الجديدة لا بسبب المنطق

كتب المطور Andrew Moffat مقالًا يرى فيه أن صعوبة مراجعة الكود الذي تكتبه نماذج الذكاء الاصطناعي لا تأتي من المنطق غالبًا، بل من الأسماء.

ومثاله أن النموذج قد يسمّي شيئًا MutationIntent، بينما كان المطور سيسمّيه EditRequest. المعنى واحد، لكن العين كلما وقعت على الاسم احتاج الذهن إلى ترجمته. ومرة واحدة لا تمثل مشكلة. أما عشرون اسمًا جديدًا في pull request واحد، مع محاولة فهم كيف تتفاعل فيما بينها، فهي عبء إضافي كامل فوق فهم الكود نفسه.

ويقترح الكاتب خطوة تسبق المراجعة. يُطلب من النموذج أن يعدّ قائمة بالمصطلحات التي اخترعها، ويشرح معنى كل منها وسبب اختياره، ويقترح بدائل. ثم يوافق المطور على الأسماء أو يغيّرها، وبعدها ينفّذ النموذج الاستبدال في الكود والتوثيق كله. أي أن المصطلحات تُضبط قبل بدء القراءة.

ويوضح الكاتب أن ما يطرحه ملاحظة شخصية من تجربته، لا نتيجة قياس أو دراسة.

ويقع هذا العبء على المطورين الجدد أكثر من غيرهم. فمن لا يزال يتعلم الـ codebase لا يستطيع التفريق بين اسم غريب اخترعه النموذج ومصطلح أصيل في المشروع، فيفترض أن الاثنين مقصودان ويحفظهما معًا. ومع تكرار ذلك، قد تتشكل لغة المشروع الداخلية من اختيارات النموذج لا من قرارات الفريق.