پست یه پدیده جالب با زیاد شدن ابزارهای AI به وجود اومده: آدم‌هایی که چند ماه با مدل‌های زبانی کار کرده‌اند و ناگهان خودشون ر…

یه پدیده جالب با زیاد شدن ابزارهای AI به وجود اومده: آدم‌هایی که چند ماه با مدل‌های زبانی کار کرده‌اند و ناگهان خودشون رو متخصص AI معرفی می‌کنند. مسئله این نیست که از AI استفاده می‌کنند. اتفاقاً استفاده از AI می‌تونه یک مهندس رو چند برابر سریع‌تر کنه. مشکل از جایی شروع میشه که خروجی مدل رو بدون اینکه بفهمی، قبول کنی. مدل کد می‌نویسه، تو اجراش می‌کنی و چون کار کرد، مستقیم می‌ره Production. مدل یک تحلیل امنیتی تولید می‌کنه، تو همون رو داخل گزارش می‌ذاری. مدل یک باگ پیدا می‌کنه، بدون اینکه بفهمی چرا آسیب‌پذیری وجود داره، اعلامش می‌کنی. اینجا دیگه AI ابزار نیست؛ تبدیل شده به جایگزین دانش. و این خطرناک‌ترین قسمت ماجراست. چون LLM می‌تونه با اعتمادبه‌نفس کامل چیزی بگه که کاملاً اشتباهه. اگر ندونی چه چیزی درست و چه چیزی غلطه، عملاً هیچ راهی برای تشخیصش نداری. در امنیت سایبری این موضوع حتی جدی‌تره. تصور کنید کسی با کمک AI یک Security Audit انجام بده، اما خودش درک عمیقی از Web Security، شبکه، سیستم‌عامل یا معماری برنامه نداشته باشه. ممکنه گزارش خیلی حرفه‌ای به نظر برسه، اما چند آسیب‌پذیری مهم کاملاً از دست برن. در نهایت هم وقتی چیزی خراب بشه، کسی باید بیاد و بفهمه واقعاً چه اتفاقی افتاده. اینجاست که تفاوت «AI User» و «Engineer» مشخص میشه. مهندس از AI استفاده می‌کنه، ولی خروجی AI رو بررسی می‌کنه. می‌تونه توضیح بده چرا این کد کار می‌کنه. می‌تونه تشخیص بده کجا احتمال Hallucination وجود داره. می‌تونه خروجی مدل رو تست و نقد کنه. و مهم‌تر از همه، اگر AI اشتباه کرد، خودش متوجه میشه. من کاملاً موافق استفاده از AI هستم و فکر می‌کنم کسی که امروز از ابزارهای AI استفاده نمی‌کنه، بخشی از بهره‌وری خودش رو از دست میده. اما یک جمله رو باید همیشه یادمون باشه: هوش مصنوعی می‌تونه سرعت کار یک مهندس رو بالا ببره؛ ولی نمی‌تونه مسئولیت فهمیدن کار رو از دوش مهندس برداره. چکش، نجار نیست. #هوش_مصنوعی #مهندسی_نرم_افزار #امنیت_سایبری #AI #SoftwareEngineering #CyberSecurity