أحدث الذكاء الاصطناعي (AI) تحولاً كبيراً في صناعة البرمجيات، حيث تمكنت الشركات من إحداث تغييرات عديدة في كيفية تطوير الأكواد. في هذا السياق، أعلنت شركة Meta عن إطلاق نظام جديد يهدف إلى تحسين مراجعة الأكواد بشكل فعال، وهو نظام RADAR (Risk Aware Diff Auto Review).

شهدت Meta زيادة ملحوظة في حجم الأكواد التي تم إنتاجها، حيث ارتفع حجم الأكواد الحديثة بنسبة 105.9% سنوياً، مما يعكس التحول الكبير الذي أحدثه الذكاء الاصطناعي في هذه العملية. ومع ذلك، فإن عدد مراجعات الأكواد التي تتم في الوقت المناسب بدأ في الانخفاض، مما أدى إلى اتساع الفجوة بين العرض من الأكواد وطاقم المراجعة المتاح.

تسعى Meta للإجابة على ثلاثة تساؤلات رئيسية تتعلق بإمكانية تنفيذ نظام آلي مضاد للمخاطر بشكل فعال عبر مؤسسات متنوعة، وكيف تؤثر عتبة المخاطر على التوازن بين عائدات الأتمتة والسلامة، وأيضاً مدى تأثير المراجعة الآلية على تقليل زمن التغيير.

يعمل نظام RADAR كفunnel متعدد المراحل يقوم بتصنيف كل تغيير حسب الملكية ونوع المصدر، حيث يعتمد على استخدام عدد من التقنيات، بما في ذلك Score Risk الذي يتم تعلمه آلياً والمراجعة الآلية للأكواد المدفوعة بنماذج لغوية ضخمة (Large Language Models)، لتحقيق مراجعة دقيقة وفعالة.

لقد تم تقييم RADAR من خلال سجلات شاملة، حيث تمت مراجعة أكثر من 535,000 تغيير، وتمكنت من تقليل زمن الإغلاق المتوسط من 330% و 35% للوقت اللازم للمراجعة، مما يجعل النظام مثالياً لمواجهة التحديات الجديدة في مجال البرمجة.

لقد أثبت تقرير الجودة أن معدل الإرجاع للتغييرات التي تمت مراجعتها بواسطة RADAR هو ثلث معدل الإرجاع للتغييرات غير التي تمت مراجعتها بنفس النظام، مما يعني أن RADAR يعزز من أمان الإنتاج بشكل كبير. لذا، يبدو أن الأتمتة اللاوعية المخاطر يمكن أن تقلل من عنق الزجاجة الناتج عن النمو المدفوع بالذكاء الاصطناعي، بينما تظل سلامة الإنتاج في المقدمة.