مؤسس سينتري ينتقد نماذج اللغة الكبيرة لتباطؤها للتنمية على المدى الطويل

وفقًا لمراقبة 1M AI News، نشر ديفيد كرامر، المؤسس المشارك لمنصة المراقبة الخاطئة Sentry، منشورًا اليوم على X، حيث أصر على أنه "متأكد تمامًا" أن نماذج اللغة الكبيرة ليست حاليًا مصدرًا صافيًا لزيادة الإنتاجية. ويعتقد أن نماذج اللغة الكبيرة تخفض عتبة البدء، لكنها تستمر في إنتاج كود أكثر تعقيدًا وأقل قابلية للصيانة، مما يبطئ، وفقًا لتجربته الشخصية، سرعة التطوير على المدى الطويل.

يقول كرامر إنه يشكك في "هندسة الوكلاء" (agentic engineering)، أي الطريقة التي تسمح للنماذج بتوليد الكود تلقائيًا ونشره مباشرة، معتبرًا أن جودة الكود الناتج أسوأ بشكل واضح، وتصبح عبئًا صافيًا بعد تراكمها بكثافة. تشمل المشكلات المحددة: الأداء الضعيف أثناء التطوير التدريجي في قواعد الكود المعقدة، وعدم القدرة على توليد واجهات تتماشى مع الأنماط المألوفة للغة، و"اختبارات توليد عشوائية بحتة". وقد أشار بشكل خاص إلى OpenClaw: "إذا كان عليّ أن أراهن، فإن أدوات مثل OpenClaw أصبحت غير قابلة للإنقاذ (irrecoverable) بسبب كمية الكود المُولَّد المفرطة"، وشدد على أن "بناء البرمجيات لا يزال صعبًا، ولا يتعلق أبدًا بتقليل أو تعظيم عدد أسطر الكود".

كرامر أضاف أن هذا التقييم يعتمد بشكل رئيسي على تجربته في تطوير الميزات في قواعد كود ناضجة ذات تعقيد طبيعي؛ زادت مساهماته مؤخرًا بسبب "إيجادها ممتعة" وليس "لأنها أصبحت أسهل"، ويعتقد أن الجوهر هو تغيير نفسي، ولا يوجد فرق جوهري في الوقت المستغرق.