ممارسات برمجة الذكاء الاصطناعي لمراجعات أمازون بعد الانقطاعات تثير التدقيق

تتحرك التكنولوجيا المالية (FinTech) بسرعة. الأخبار في كل مكان، لكن الوضوح ليس موجودًا.

تقدم النشرة الأسبوعية لـ FinTech Weekly أهم القصص والفعاليات في مكان واحد.

انقر هنا للاشتراك في النشرة البريدية لـ FinTech Weekly

يقرأها مسؤولون تنفيذيون في JP Morgan وCoinbase وBlackRock وKlarna وغيرها.

أمازون تفحص ممارسات برمجة الذكاء الاصطناعي بعد انقطاعات أثارت تدقيقًا

تقوم أمازون بدراسة ما إذا كانت أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي المستخدمة في تطوير البرمجيات قد ساهمت في سلسلة من الانقطاعات الأخيرة التي أثرت على خدماتها، وفقًا لتقرير لوكالة Reuters.

تأتي المراجعة الداخلية بعد اضطرابات تركت آلاف العملاء غير قادرين على الوصول إلى أجزاء من موقع الشركة وخدمات ذات صلة. وبحسب ما ورد، دعا المسؤولون التنفيذيون إلى اجتماع إجباري لتقييم الحوادث وقياس مدى تأثير أدوات البرمجة الآلية في الأحداث.

تُبرز هذه الواقعة تزايد التوتر عبر قطاع التكنولوجيا. توفر أدوات البرمجة المدعومة بالذكاء الاصطناعي دورات تطوير أسرع. كما تطرح أسئلة جديدة حول الإشراف والموثوقية وقدرة الأنظمة على الصمود عندما تنتشر التغييرات عبر منصات معقدة.

اجتماع داخلي يفحص اتجاه الانقطاع

أشارت تقارير إلى اتصالات داخلية وصفت نمطًا من الحوادث خلال الأشهر الأخيرة. حذّر الرسالة من وجود “اتجاه للحوادث” و“نطاق تأثير واسع جدًا”، وهو مصطلح يستخدمه المهندسون لوصف حالات الفشل التي تؤثر في العديد من الأنظمة في وقت واحد.

وبحسب Reuters، تدرس الشركة ما إذا كانت تعديلات على الكود مولَّدة أو مدعومة بواسطة الذكاء الاصطناعي قد لعبت دورًا في تلك الانقطاعات إلى جانب عوامل تقنية أخرى.

لفت مستشار الأمن السيبراني لوكاسز أوليْنيك الانتباه إلى القضية في منشور على وسائل التواصل الاجتماعي قال فيه إن أمازون عقدت اجتماعًا إجباريًا بشأن مخاوف الترميز المتعلقة بالذكاء الاصطناعي. رد إيلون ماسك علنًا على ذلك المنشور بتعليق مقتضب نصح المطورين فيه “المضي بحذر.”

التقطت هذه الواقعة نقاشًا أوسع يجري في جميع أنحاء صناعة التكنولوجيا. تعتمد فرق البرمجيات بشكل متزايد على أنظمة ذكاء اصطناعي توليدي لإنتاج الكود أو تعديله. يمكن أن تُسرّع الأدوات أعمال التطوير، لكنها قد تُدخل أخطاء يصعب أيضًا اكتشافها داخل أنظمة موزعة كبيرة.

الانقطاع عطّل التسوق وخدمات السحابة

حدث أحد الاضطرابات عندما بدأ عملاء أمازون الإبلاغ عن مشكلات بعد وقت قصير من منتصف الليل في الهند. وسجل موقع تتبع الأعطال Downdetector ارتفاعًا حادًا في عدد الشكاوى من المستخدمين في الولايات المتحدة أيضًا.

أظهرت التقارير من المنصة أن عدد الحوادث ارتفع إلى نحو 22,000 قبل أن ينخفض تدريجيًا إلى أقل من 650 مع تحسن الوضع.

وصف العملاء حالات فشل عند الدفع، وتذبذب أسعار المنتجات، وتعطل تطبيقات، وصعوبة الوصول إلى سجلات الطلبات أو صفحات المنتجات. كما واجه بعض المستخدمين مشكلات مع Amazon Prime Video وأجزاء من Amazon Web Services.

وقالت أمازون لاحقًا إن المشكلة نُسِبت إلى نشر شيفرة برمجية. اعتذر متحدث باسم الشركة للعملاء وذكر أن المشكلة تم حلها وأن الموقع وتطبيق الهاتف المحمول يعملان بشكل طبيعي.

أعادت هذه الاضطرابات إلى الأذهان ذكرى انقطاع كبير في أكتوبر 2025 أثر على آلاف التطبيقات في جميع أنحاء العالم. وكان ذلك الحدث السابق قد أدى بشكل مؤقت إلى إخراج أنظمة الشركات والبنى الأساسية للدفع وبرمجيات مكان العمل التي تعتمد على البنية السحابية لدى أمازون عن الخدمة.

أدوات الذكاء الاصطناعي تحوّل تطوير البرمجيات

أصبحت أنظمة ذكاء اصطناعي توليدي قادرة على كتابة الكود عنصرًا محوريًا في العديد من فرق الهندسة. تساعد الأدوات المبرمجين على توليد الدوال وحالات الاختبار والوثائق بسرعات كانت مستحيلة سابقًا.

اعتمدت شركات التكنولوجيا الكبيرة هذه الأدوات لتسريع التطوير. غالبًا ما يستخدم المهندسون مساعدة الذكاء الاصطناعي لاستكشاف الحلول أو أتمتة المهام الروتينية. وتتبنى الشركات الناشئة وشركات التكنولوجيا المالية (fintech) طرقًا مماثلة لإطلاق المنتجات بشكل أسرع.

لكن الاعتماد على الترميز الآلي يطرح مخاطر. قد تُنتج نماذج الذكاء الاصطناعي برامج صحيحة نحويًا لكنها تحتوي على أخطاء منطقية مخفية. يجب على المهندسين أن يراجعوا النتائج ويختبروها أيضًا قبل نشرها في أنظمة الإنتاج.

في المنصات الكبيرة التي تحتوي على ملايين الأسطر من الكود، قد تتسبب الأخطاء الصغيرة في تسلسل عبر الخدمات وتؤدي إلى انقطاعات تؤثر في ملايين المستخدمين.

تشير مراجعة أمازون إلى كيفية تعامل المؤسسات مع هذا الواقع.

البنية التحتية تواجه ضغطًا إضافيًا

كما حدثت الانقطاعات خلال فترة من إجهاد تشغيلي أوسع. تعرضت بعض مراكز بيانات أمازون في الشرق الأوسط لأضرار مادية بعد ضربات بطائرات مسيرة مرتبطة بنزاع إقليمي في الأسبوع السابق.

وقالت الشركة إن منشأتين في الإمارات العربية المتحدة تعرضتا لضربات مباشرة. كما أدى قصف قريب في البحرين إلى إلحاق أضرار بالبنية التحتية في موقع آخر.

أفادت Amazon Web Services بحدوث أضرار هيكلية واضطرابات في إمداد الكهرباء وأعمال قمع الحرائق التي أدخلت أضرارًا إضافية بسبب المياه. يعمل المهندسون على استعادة التوافر الكامل للخدمة. وقد يستغرق التعافي وقتًا بسبب الطبيعة المادية للأضرار.

يوضح الجمع بين الحوادث التقنية وتحديات البنية التحتية كيف تعتمد المنصات الرقمية على كل من موثوقية البرمجيات والمرونة المادية.

الصناعة تراقب سؤال الموثوقية

تأتي هذه الأحداث بينما تدمج صناعة التكنولوجيا الذكاء الاصطناعي في مسارات العمل الهندسية الأساسية. يقول المدافعون إن الأدوات تسمح للفرق ببناء البرمجيات بشكل أسرع وبطريقة فعّالة لاستكشاف الأنظمة المعقدة.

يجادل المنتقدون بأن السرعة قد تزيد المخاطر عندما تعتمد المؤسسات على كود مُولد بالذكاء الاصطناعي أسرع من قدرتها على التكيف مع إجراءات الاختبار والمراجعة.

تعتمد المؤسسات المالية ومنصات fintech بشكل كبير على خدمات السحابة التي تديرها شركات مثل Amazon. وغالبًا ما تعمل معالجات الدفع وأنظمة التداول وتطبيقات التمويل الاستهلاكي على طبقات البنية التحتية نفسها.

لذلك، تحمل الموثوقية عواقب تتجاوز التسوق عبر الإنترنت بكثير.

حتى الانقطاعات القصيرة يمكن أن تعطل المعاملات أو الوصول إلى الخدمات المالية. يدفع هذا الواقع المؤسسات إلى فحص كيفية تفاعل ممارسات التطوير الآلي مع البنية التحتية بالغة الأهمية للمهمة.

ماسك يبرز لحظة أوسع في الصناعة

ظهر تحذير إيلون ماسك المختصر بشأن الحذر خلال فترة من إعادة هيكلة أوسع عبر شركاته. كان ماسك يعيد تنظيم العمليات في SpaceX ومشروعه للذكاء الاصطناعي xAI بينما يستقطب مهندسين متخصصين للمبادرات الجديدة.