يُفرض داخليًا انتقالًا شديد العدوانية نحو تطوير البرمجيات بمساعدة الذكاء الاصطناعي ويتوقف عن توظيف المطورين التقليديين

منذ عام 2027، تخطط Proton لتوظيف مديري منتجات حصريًا مكلفين بتوجيه الذكاء الاصطناعي لتوليد التطبيقات. وفقًا للإدارة، لم يعد دور المطور يتمثل في كتابة الكود يدويًا، بل في صياغة المواصفات والتوجيهات (prompts) حتى تقوم نماذج مثل Claude من Anthropic بالعمل. في أكتوبر 2026، أكد المدير التقني للشركة أن 90% من كود Proton كان قد تم توليده بالفعل بواسطة الذكاء الاصطناعي.

أصبحت الأولوية الآن السرعة. عندما اقترح أحد موظفي الأمن تخصيص بضعة أيام لاختبار (pentester) كود تم توليده بواسطة الذكاء الاصطناعي قبل نشره، وصف آندي ين هذا النهج بأنه «هراء وعقلية الخاسر». في منشور على X، كتب: «توقفوا عن التفكير دائمًا في كيفية الإبطاء، وركزوا أكثر على كيفية الإسراع».

المراجعة والمقابلات المتجددة

لتطبيق هذا التوجه، قامت الإدارة بتثبيت برمجيات تتبع تهدف إلى قياس كمية الكود الذي يولده الذكاء الاصطناعي الذي ينتجه كل موظف. بالإضافة إلى ذلك، تجري الشركة مقابلات متجددة مع فرقها لتقييم إتقانهم للذكاء الاصطناعي، محذرة صراحةً أن النتائج ستؤثر على بقائهم في مناصبهم. هذا الموقف يتناقض مع الصورة العامة لـ Proton ويُثير مخاوف كبيرة داخليًا بشأن الأمن المستقبلي لبرمجيات الشركة.

يدور النقاش أيضًا حول المقايضة بين سرعة النشر والأمن. طلب آندي ين من فرقه التوقف عن «تشكيل كل الكود يدويًا بحب». بالنسبة للمحترفين في مجال البرمجيات، فإن تجاوز المراجعات الأمنية البشرية على الكود المُولد بواسطة الذكاء الاصطناعي يُعتبر هرطقة تقنية كبرى، خاصةً أن مستخدمي Proton يولون أهمية كبيرة للأمن والخصوصية. لخص أحد مستخدمي الإنترنت هذا الرأي على X: «إن توليد الكود كله لخدمتكم يتعارض مع هذه القيم».

كما يلاحظ بعض المطورين والعملاء تناقضًا. قدمت Proton نفسها تاريخيًا كبديل أخلاقي لعمالقة التكنولوجيا، لكن استراتيجيتها البرمجية الجديدة تعتمد إلى حد كبير على نماذج لغة كبيرة مملوكة لجهات خارجية، خاصة Claude من Anthropic. وفقًا لهذه الانتقادات، تقوم الشركة بذلك بنقل قيمتها التكنولوجية إلى بنى تحتية لشركات Big Tech التي تحاربها علنًا.

مفارقة الجودة

أشار تحليل واسع النطاق أجرته GitClear على أكثر من 211 مليون سطر من الكود، يشمل مستودعات لشركات مثل Google وMicrosoft وMeta، إلى تدهور في هيكلية الكود منذ انتشار مساعدات الذكاء الاصطناعي. تضاعف معدل تكرار كتل الكود أربع مرات، وفقًا لهذا المنشور. للمرة الأولى، تجاوز الكود المنسوخ والمُعاد لصقه الكود المنقول أو المعاد استخدامه.

تشير دراسة حالة عن الهندسة الآمنة أيضًا إلى أن 87% من Pull Requests المُولدة بواسطة الذكاء الاصطناعي احتوت على ثغرة واحدة قابلة للاستغلال على الأقل. سجل الباحثون ثغرات من نوع حقن SQL وXSS وتجاوز المخزن المؤقت وكشف عن بيانات اعتماد مُشفرة في الكود. وفقًا للمقال، يعيد الذكاء الاصطناعي إنتاج الأنماط الإحصائية لمجموعة تدريبه، التي غالبًا ما تكون مليئة بكود قديم غير آمن، مما قد ينتج كودًا يبدو وظيفيًا لكنه هش من الناحية الأمنية.

رد آندي ين

يدافع آندي ين عن أن الذكاء الاصطناعي والأمن يمكن أن يتعايشا في تطوير البرمجيات. على X، يؤكد أن «الشركات تجري تقييمات للأداء، والذكاء الاصطناعي جزء من هذا التقييم في معظم الأماكن»، وأن مواقفه تجاه الذكاء الاصطناعي «أكثر دقة بكثير» مما يوحي به المقال المنتقد.

يستشهد كثيرًا بـ Lumo، مساعد الذكاء الاصطناعي الخاص بـ Proton، المصمم لتعويض عيوب الخصوصية في أدوات مثل ChatGPT أو Claude. في البداية، لم يكن Lumo يحمي المحادثات بتشفير من طرف إلى طرف أثناء تنفيذها، حيث اكتفت Proton بوعد بعدم حفظ السجلات. للتعامل مع حدود هذا الوعد، أعلن آندي ين عن انتقال نحو نموذج نطاق آمن (enclave) على خوادم Proton. الهدف هو عزل تنفيذ نموذج اللغة الكبير في بيئة مشفرة على مستوى الأجهزة، مما يمنع Proton تقنيًا من اعتراض البيانات أثناء المعالجة.