تعرف على Devin، مهندس برمجيات الذكاء الاصطناعي، والموظف رقم #1 في "القوى العاملة الهجينة" في Goldman Sachs

صرح Marco Argenti، مدير تكنولوجيا المعلومات في Goldman، في مقابلة مع شبكة CNBC بتاريخ 11 يوليو، أن Goldman Sachs نشرت مؤخرًا "Devin"، وهو مطور واجهات أمامية وخلفية للتطبيقات قائم على الذكاء الاصطناعي التوليدي. يقول Argenti: "سيكون Devin بمثابة موظف جديد لدينا، وسيبدأ في تنفيذ مهام نيابةً عن مطورينا". يمكن أن ينفذ Devin تطبيقات كاملة من البداية بناءً على موجِّهات لفظية باللغة الطبيعية. وبينما يستخدم القطاع المصرفي تقنيات متعلقة بالذكاء الاصطناعي منذ عقود، إلا أن Devin هو "أول مهندس برمجيات ذكاء اصطناعي"، وفقًا للشركة المبتكرة Cognition.

Devin هو جزء من رؤية Argenti "للقوى العاملة الهجينة" حيث يعمل وكلاء الذكاء الاصطناعي جنبًا إلى جنب مع زملائهم البشريين. قدم Shanker Ramamurthy، الشريك الإداري للبنوك العالمية والأسواق المالية في IBM، مثالاً على كيفية مساعدة Devin لمؤسسة مثل Goldman. وصرح مع IBM Think: "تخيل الأمر هكذا. إذا نجح Devin في زيادة الإنتاجية بنسبة 20%، فسيصبح بإمكان تقنيي بنك Goldman البالغ عددهم 12000 العمل الآن بقدرة تساوي 14400 تقني".

أكثر من أي مجال آخر، يقول Ramamurthy: "القطاع المالي هو المجال الذي يمكننا أن نرى فيه أكبر قيمة لإنشاء الذكاء الاصطناعي. ففي النهاية، في القطاع المالي، أنت لا تتعامل مع الذرات؛ بل تتعامل مع البتات".

في السنوات الأخيرة، على سبيل المثال، أتاحت المجالات المرتبطة بالذكاء الاصطناعي مثل التعلم الآلي (ML) تطورات تحويلية في القطاع المالي مثل التداول الخوارزمي، والتداول عالي التردد، وعملية تسعير الخيارات المعقدة دائمًا. أوضح Ramamurthy أن دور Devin هو تضييق الفجوة التقنية والزمنية بين الطلبات المعقدة الصادرة عن مكتب التداول وبين تنفيذها.

وللتوضيح، شارك Ramamurthy حالة استخدام افتراضية. "لنفترض أن هناك خبرًا مفاده أن شخصًا ما وجد مئات الملايين من الأطنان من خام الحديد فائق الجودة. إذا كنت تاجرًا في السلع، فيمكنك أن تطلب من Devin، "مرحبًا، ساعدني على دمج هذه المعلومات الجديدة في نموذجي". ومن خلال الوصول إلى البيانات والنماذج ذات الصلة، يمكن أن يعمل Devin بسرعة مع تقني للتعاون في إنشاء أو تحسين تطبيق والمساعدة على تنفيذه لمعالجة الطلب، ما يبسط دورة حياة عملية تطوير البرمجيات ويسرعها.

قد يتساءل البعض عن الفارق الكبير. Devin ليس سوى الأداة الأحدث في سلسلة طويلة من أدوات البرمجة المعتمدة على الذكاء الاصطناعي التي استخدمها بنك الاستثمار العالمي، بما في ذلك GitHub Copilot الشهيرة (لا تخلط بينها وبين أداة الذكاء الاصطناعي من Microsoft)، والتي طرحتها OpenAI وGitHub في 2021. لم يشهد العالم—أو على الأقل عامة الناس—أداة مثل GitHub Copilot، يمكن للمستخدم من خلالها إدخال موجِّه هندسي بلغة طبيعية، فيُنتج البرنامج تعليمات برمجية فعالة. وهذا يبدو أنه هو بالضبط نوع المهام التي ابتُكر الذكاء الاصطناعي التوليدي من أجلها في المقام الأول.

يمكن أن يفعل Devin ذلك أيضًا، ولكن مع إضافة الوظيفة الرئيسية: الاستقلالية. ووفقًا لموقع شركة Cognition الإلكتروني، صممت الشركة Devin ليكون "عضوًا ماهرًا لا يكل ولا يمل"، ويمكنه إنشاء تطبيق من البداية إلى النهاية. كما هو الحال مع مثال Ramamurthy المذكور أعلاه، يمكن للمستخدم إخبار Devin بقائمة أمنياته باللغة العادية الطبيعية ومن ثَم الحصول على تعليمات برمجية تنفذ بالضبط ما كان يأمله.

يتوفر على YouTube العديد من العروض التوضيحية لأشخاص يطورون تطبيقات باستخدام Devin.ai من خلال الإصدار المتاح للجمهور والقائم على الاشتراك. تبدو الواجهة وكأنها مزيج بين ChatGPT ومنصة Unix، أي نصف لغة طبيعية ونصف تعليمات برمجية. يتمثل الجزء اللغوي في المحادثة التي يجريها المستخدم مع Devin، ويتمثل الجزء البرمجي في كيفية تفسير Devin لتعليماتك في الداخل.

يمكنك ربط Devin مباشرةً بتطبيقات أخرى قد تحتوي على معلومات مفيدة لمشروعك، مثل GitHub أو Slack. في مقطع فيديو على قناة تقنية تسمى Singh in USA، يوضح المضيف Harnoor Singh سبب فائدة هذه الميزة: يمكنك إخبار Devin، على سبيل المثال، باستخدام مستودع الصور الموجود في محادثة Slack مع فريقك، أو منح Devin صلاحية الوصول إلى مشروع سابق من حسابك على GitHub.

يمكنك التعامل مع Devin كما تتعامل مع ChatGPT: تُدخل، بلغة طبيعية، وصفًا للتطبيق الذي تريد أن ينشئه. في مثال Singh، يخبر Devin: "أريد إنشاء جهاز توقيت مسرحي"— وهو نوع من ساعات العد التنازلي يمكن لمقدم العرض الرجوع إليها على الكمبيوتر المحمول عند تقديم عرض تقديمي. تمكن Devin من إنشاء تطبيق Singh باستخدام ثلاثة موجهات باللغة الطبيعية فقط.

في أثناء البرمجة، يُجري أيضًا مهام ضمان الجودة وتصحيح الأخطاء، وهي عملية وصفتها Cognition على موقعها الإلكتروني: "يُهيئ Devin بيئة التعليمات البرمجية، ويعيد إنتاج الخطأ، ويبرمج ويختبر الإصلاح بنفسه." وهذا أمر مذهل؛ ولا عجب أن Devin لديه ملفه الشخصي على LinkedIn (وهو عمل مرح من Cognition Labs).

أثار إعلان Goldman ضجة بين موظفي تكنولوجيا المعلومات في عالم المدونات، حيث جاء أحد عناوين Medium كالآتي: "Goldman Sachs جعلت شهادتك في علوم الحاسوب بلا قيمة." ولكن وفقًا لما يقوله Argenti من Goldman، فإن Devin ليس موجودًا للتنافس مع البشر على الوظائف. ففي نهاية المطاف، الذكاء الاصطناعي التوليدي لا يتعدى ذكاءه تعليمات مستخدمه. وعلى حد تعبيره، "من المتوقع أن يكون لدى المهندسين القدرة على وصف المشكلات بطريقة متماسكة وتحويلها إلى موجهات، ومن ثَم القدرة على الإشراف على عمل هؤلاء الوكلاء."

ووافقه الرأي Ramamurthy. يقول: "هذا لا يعني أنه صحيح بنسبة 100% وخالٍ من العيوب. لكن في الحقيقة، يتمحور دور Devin حول إعادة تصور الممكن. فبدلاً من [الممارسة المتبعة حاليًا] التي تأخذ عملية قد تكون في الغالب تناظرية وتدمج الذكاء الاصطناعي التوليدي فيها، ماذا لو استطعت إعادة تطوير العملية بالكامل؟ يمكنك الجمع بين الوكيل البشري والرقمي معًا؛ وسترى سحرًا يحدث".