"ה-AI לא מחליף מתכנתים, הוא מעלה את רף המומחיות"

ד"ר אסף שפנייר. תמונה: יחצ

בעידן שבו מודלים מייצרים קוד בלחיצת כפתור, אפליקציות נבנות משיחות עם צ’אטבוטים וכל כמה ימים צצה כותרת שמכריזה על "סוף מקצוע התכנות", מתחדדת אחת השאלות הקריטיות ביותר בעולם ההנדסה: איך בכלל מלמדים הנדסת תוכנה כשכללי המשחק משתנים בזמן אמת?

ד"ר אסף שפנייר, ראש התוכנית לתואר שני בבינה מלאכותית במכללת עזריאלי להנדסה בירושלים, מסביר בראיון מיוחד ל-ITtime מדוע הוא חושב שהפאניקה מיותרת. מבחינתו, לא רק שהנדסת התוכנה לא נעלמת, היא עוברת טרנספורמציה שמחייבת דור חדש של מהנדסים: כאלה שמבינים את ה-AI, שולטים ביסודות, וחיים בשלושת העולמות בומזמנית: פיתוח, נתונים ו-IT.

לדבריו, אם היה צריך לזקק את התקופה לשורה אחת, זו הייתה ככל הנראה האמירה הבאה: "ה-AI לא מבטל את מקצוע התכנות הוא מעלה את רף המומחיות שנדרשת כדי לעסוק בו".

הנדסת התוכנה משנה את פניה

כשד"ר שפנייר מנסה להגדיר מהי "הנדסת תוכנה בעידן ה-AI", הוא אומר שהשינוי העמוק מתרחש דווקא בבסיס: "העולם נהיה טכנולוגי יותר ולכן מצריך אנשים טכנולוגיים יותר, כאלה שמבינים את המכונה לעומק ולא רק יודעים להפעיל אותה. בניגוד לתפיסה שה-AI יחליף מתכנתים, למעשה המקצוע דורש כיום מומחיות עמוקה יותר ביסודות – במערכות הפעלה, תקשורת, תשתיות. ה-AI עושה את העבודה הבסיסית, ולכן הליבה עוברת מכתיבה לקריאה, אנליזה, דיבוג ובדיקות".

מה שד"ר שפנייר מתאר הוא למעשה התהפכות הפירמידה המקצועית: מה שהוגדר פעם "הפסגה" – כתיבת קוד – הפך למשהו שהכלים האוטומטיים מבצעים לבד. אבל מה שהם לא עושים, הוא להבין את המשמעות של הקוד. וכאן נכנסים המהנדסים.

"המהנדס החדש חייב להבין לעומק את הקוד שנוצר, לאתר ולתקן טעויות ולהבטיח שהוא יעיל ובטוח", הוא מדגיש. עם זאת, הוא לא מוותר על היסודות: “אנחנו עדיין מחייבים לימוד יסודות התכנות באופן ידני. ההתנסות הראשונית חיונית להבנת הלוגיקה. האתגר הגדול הוא להשאיר את הסטודנטים בלמידה לא רק לקבל תשובות אינסטנט מצ'אטבוטים".

כל עדכוני ה-IT, תשתית וטכנולוגיה בערוץ הטלגרם של ITtime

במהלך השיחה, ד"ר שפנייר מתאר את התהליך שמתנהל בימים אלו במכללת עזריאלי, במהלכו היא עוברת מהוראת תכנות נקודתית להנדסה של מערכות שלמות."זה כבר לא מספיק לדעת לכתוב אפליקציה", הוא אומר. "צריך לדעת איך היא פועלת בענן, איך היא מאובטחת ואיך היא מתחברת למערכות אחרות".

לכן, תוכנית הלימודים לא מסתפקת בקורסי תכנות וכוללת גם  קורסים בטכנולוגיות ענן ובמערכות מבוזרות, Spark וכלי Big Data אחרים, מיקוד הולך וגובר ב-DevOps וב-MLOps ופרויקטים שמחייבים חיבור בין תוכנה, תשתיות ונתונים.

הסיבה לכך, כך לדבריו, היא ש"משבר הג'וניורים" לא נפתר בלימוד כתיבת קוד. הוא נפתר בהכשרת מהנדסים שיודעים לעבוד עם מערכות שלמות, בקנה מידה אמיתי". אחד המהלכים המעניינים שהוא מציין הוא הדרישה לפיתוח ספקנות מקצועית: "חשוב לנו ללמד את הסטודנטים לא רק להשתמש במודלי שפה, אלא להבין את המגבלות שלהם – מדוע הם טועים – ולפתח חשיבה ביקורתית".

"ה-AI ידע לייצר לבנה, אבל את הבניין יבנה המהנדס"

אז איך נראה המהנדס החדש אותו מתאר ד"ר שפנייר? "תפקיד המהנדס הופך למערכתי באופן מובהק. ה-AI מסוגל לכתוב ‘לבנה’ בודדת, אבל המהנדס הוא הארכיטקט שמתכנן את הבניין כולו ומוודא שהוא עומד בתקנים".

"זו בדיוק הנקודה שבה הנדסת תוכנה מתרחקת ממדעי המחשב הקלאסיים: היא מתמקדת במערכות Production-ready, בתהליכי בדיקות, בהטמעה, בחיבור למערכות IT, ובהובלת פרויקט שלם ולא בפתרון תרגיל נקודתי".

לצורך ההדגמה הוא מביא לקידמת הבמה את הקורס "שירות הנדסה בקהילה", שם הסטודנטים נדרשים לבנות מערכת תוכנה מלאה עבור גוף חברתי, כולל אילוצי אמינות, חוויית משתמש, תחזוקה והטמעה. ד"ר שפנייר מדגיש כי "זה ההבדל בין לבנות משהו שעובד על השולחן לבין להקים מפעל ייצור".

אחת הנקודות המעניינות ביותר בשיחה איתו היא הגישה למערכות לא דטרמיניסטיות. "מערכת חכמה עלולה לייצר גליץ' או תשובה שגויה", הוא מסביר, "לכן קורסים בבדיקות תוכנה הופכים להיות קריטיים. השאלה היא איך מבטיחים יציבות וחזרתיות במערכות הסתברותיות".

בכל הנוגע להסברתיות (Explainability), הוא אומר שהדרך היחידה ללמד זאת היא לרדת ליסודות: המפתח טמון בהבנה עמוקה של הברזלים של ה-AI, איך המודלים מאומנים וכיצד הם פועלים. רק מי שמבין את המנגנון יכול לנתח ולהסביר את תוצאותיו".

לקראת סוף השיחה, ד"ר שפנייר מבקש לחדד את הנקודה המרכזית שלו: "הנדסת התוכנה בעידן ה-AI לא נעלמת. להפך, היא מתעדכנת בקצב מסחרר. ולכן דווקא התפקיד האנושי הופך קריטי יותר: להבין, לבקר, לנתח, לאחד עולמות, ולבנות מערכות שמסוגלות לפעול בעולם אמיתי ומורכב. המהנדס החדש חייב להיות הרבה יותר מסתם אדם שכותב קוד. הוא צריך להיות ארכיטקט מערכות, מומחה תשתיות, חוקר נתונים ובודק איכות גם יחד".