مع سباق وادي السيليكون نحو مستقبل يقوم به وكلاء الذكاء الاصطناعى بمعظم برمجة البرمجيات ، يتم إنشاء مشكلة جديدة: العثور على الأخطاء التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعى قبل وضعها في الإنتاج. حتى Openai يتعامل مع مثل هذه القضايا ، كما وصف موظف سابق.
قام PlayerSero المتمول حديثًا بإنشاء حل: استخدم وكلاء الذكاء الاصطناعى المدربين على العثور على المشكلات وإصلاحها قبل وضع الكود في الإنتاج.
أنشأ كوراتانا لاعب لاعب أثناء وجوده في مختبر ستانفورد دون للتعلم الآلي تحت مستشاره ومؤسس المختبر ، ماتي زاهاريا. Zaharia ، بالطبع ، مطور شهير والمؤسس المشارك لـ Databricks ؛ ابتكر تقنيتها التأسيسية أثناء العمل على الدكتوراه الخاصة به.
أعلنت Playerzero يوم الأربعاء أنها جمعت سلسلة A بقيمة 15 مليون دولار بقيادة Ashu Garg من مؤسسة Foundation Capital ، وهي مؤيد في وقت مبكر من بيانات البيانات. يتبع ذلك بذرة بقيمة 5 ملايين دولار بقيادة Green Bay Ventures والعديد من الملائكة الجديرة بالملاحظة ، بما في ذلك Zaharia ، الرئيس التنفيذي لشركة Dropbox Drew Houston ، الرئيس التنفيذي لشركة Figma Dylan Field ، والرئيس التنفيذي لشركة Vercel Guillermo Rauch.
خلال فترة وجوده في ستانفورد دون ، كان كوراتانا ، البالغ من العمر الآن 26 عامًا ، يعمل على تكنولوجيا ضغط نموذج الذكاء الاصطناعى و “تعرض لنماذج اللغة في وقت مبكر حقًا” ، كما يقول. التقى بالمطورين الذين صاغوا بعضًا من أدوات مساعدة ترميز الذكاء الاصطناعى الأولى.
لقد ضربته بعد ذلك “هناك هذا العالم الذي ستقوم فيه أجهزة الكمبيوتر بكتابة الكود. لن يكون البشر بعد الآن”. “كيف سيبدو العالم في تلك المرحلة؟”
لقد كان يعرف قبل مصطلح “AI Slop” حتى أن هؤلاء الوكلاء كانوا سيقومون بإنتاج رمز كسر الأمور كما يفعل المشرفون على الإنسان.
حدث TechCrunch
سان فرانسيسكو
|
27-29 أكتوبر ، 2025
ستؤدي هذه المشكلة أيضًا إلى تفاقم العديد من الوكلاء الذين يخرجون أكثر بكثير من الكود مما كان قد كتب من قبل. لن يكون من العملي دائمًا أن يتحقق البشر من جميع التعليمات البرمجية المكتوبة من الذكاء الاصطناعي للأخطاء أو الهلوسة. وتصبح القضية أكثر كثافة بالنسبة لقواعد الكود الكبيرة والمعقدة التي تعتمد عليها المؤسسات.
يدرب Playerzero نماذج “التي تفهم بشكل عميق قواعد التعليمات البرمجية ، ونحن نفهم الطريقة التي بناؤها ، بالطريقة التي يتم بها أروعها” ، كما يقول كوراتانا.
يدرس تقنيته تاريخ الأخطاء والقضايا والحلول في المؤسسة. عندما ينكسر شيء ما ، يمكن أن يكون منتجه “معرفة السبب وإصلاحه ، ثم تعلم من تلك الأخطاء لمنعهم من الحدوث مرة أخرى” ، كما يقول كوراتانا. يشبه منتجه إلى نظام مناعي لقواعد الكود الكبيرة.
كان لاندنج زاهاريا ، مستشاره ، كملاك خطوة أولى لجمع التبرعات ، لكن اللحظة التي أثبتت صحة فكرته حقًا عندما أظهر عرضًا تجريبيًا لمطور مشهور آخر: Rauch. Rauch هي مؤسس شركة Triple-Unicorn Developer Tool Vercel و Creator of the Popular Open Source JavaScript Framework Next.js.
شاهد Rauch عرضًا لـ Koratana باهتمام ولكن الشك ، يسأل عن مدى “حقيقي”. أجاب كوراتانا أن هذا كان رمزًا “يعمل في الإنتاج. مثل ، هذا مثال حقيقي. وكان هادئًا” ، كما يقول كوراتانا. ثم أجاب مستثمره الذي سيصبح قريبًا ، “إذا كان بإمكانك بالفعل حل هذا بالطريقة التي تتخيلها ، فهي مشكلة كبيرة حقًا.”
بالطبع ، Playerzero ليس وحده في محاولة حل مشكلة الأخطاء التي تم إنشاؤها من الذكاء الاصطناعى. في الأسبوع الماضي فقط ، أطلقت مؤشر Anysphere Bugbot للكشف عن أخطاء الترميز ، كمثال واحد فقط.
ومع ذلك ، فإن Playerzero يكتسب بالفعل جذبًا لتركيزه على قواعد الكود الكبيرة. على الرغم من أنه تم تصوره لعالم يكون فيه الوكلاء هم المبرمجون ، إلا أنه يتم استخدامه حاليًا من قبل العديد من المؤسسات الكبيرة التي تستخدم الأطياف المشتركة للترميز. على سبيل المثال ، تعتبر شركة فواتير الاشتراك Zuora واحدة من عملاء Startup Marquee. وقالت Zuora تستخدم التكنولوجيا عبر فرقها الهندسية ، بما في ذلك تراجع أكبر رمز لها ، وأنظمة الفواتير الخاصة بها.
