في عالم تتزايد فيه الاعتماد على الذكاء الاصطناعي (AI) في كتابة الشيفرات، تظل قضية أمن تلك الشيفرات محور نقاش مستمر. منذ عدة أيام، تم الإعلان عن Benchmark الطراز الأخير، والذي يعد تقييمًا شاملاً لقدرة وكلاء الذكاء الاصطناعي على إنتاج شيفرات آمنة.

يستند هذا التقييم إلى 150 ثغرة حقيقية، ويشمل 450 مهمة عبر سبع لغات برمجة شهيرة هي: Java وC وC++ وJavaScript وPython وPHP وGo. كما يتناول التقييم 24 نوعًا مختلفًا من الثغرات الشائعة (CWEs)، بما في ذلك 21 من قائمة CWE Top 25 و8 من قائمة KEV Top 10، ما يجعله واحدًا من أكثر المعايير شمولاً في هذا المجال.

عبر ثلاث سيناريوهات برمجية متنوعة، تشمل ملء دالة (function) وكتابة ملف (file)، وبناء الشجرة المصدرية لمستودع (repository) من الصفر، تركز جميع المهام على الوظائف فقط، دون الإشارة إلى قضايا الأمان. وهذا يعكس استراتيجية تقييم بعيدًا عن أمان الشيفرات، حيث يتم استخدام اختبارات وظيفية وأمنية مخفية لتقييم النتائج.

النتائج كانت مثيرة للقلق، حيث أثبتت ستة وكلاء رائدين في الذكاء الاصطناعي خلو إنتاجياتهم من الأمان. فقد تراوحت نسب نجاح المهام من 73.6% إلى 91.3% من الناحية الوظيفية، لكن حتى أقوى الوكلاء، Claude Fable 5، لم ينتج شيفرة تتمتع بكفاءة وظيفية وأمان بنسبة تزيد عن 25.1% من المهام. بينما كانت النسب الأخرى تتراوح بين 16.4% و24.7% فقط.

يُظهر النموذج الأفضل احتمال نجاح بنسبة 12% فقط في سيناريوهات الثغرات، مما يثير مخاوف جدية حول أمن الشيفرات المكتوبة بواسطة الذكاء الاصطناعي. فهل يمكن الاعتماد حقًا على الشيفرات التي ينتجها الذكاء الاصطناعي في مشاريعنا؟

ما رأيكم في هذا التطور؟ شاركونا في التعليقات.