นักพัฒนาถกเถียงว่าการแนะนำโค้ดด้วย AI นำไปสู่การแก้ปัญหาแบบเร่งรีบและหนี้สินทางเทคนิค

การเพิ่มขึ้นของผู้ช่วยเขียนโค้ดที่ขับเคลื่อนด้วย AI ได้จุดประกายการถกเถียงอย่างเข้มข้นในหมู่นักพัฒนาเกี่ยวกับว่าเครื่องมือเหล่านี้กำลังสร้างวัฒนธรรมของการยอมรับการแก้ไขปัญหาแบบรวดเร็วมากกว่าการหาทางออกที่ใคร่ครวญ แม้ว่าเครื่องมือเหล่านี้จะสัญญาว่าจะทำให้รอบการพัฒนาเร็วขึ้น แต่วิศวกรหลายคนกำลังตั้งคำถามว่าความสะดวกสบายนั้นมาพร้อมกับต้นทุนของคุณภาพโค้ดและโอกาสในการเรียนรู้หรือไม่

ปัญหาของโซลูชันที่ดูสมบูรณ์แบบ

ผู้ช่วยเขียนโค้ด AI มักจะสร้างโค้ดที่ดูสะอาดและเป็นมืออาชีพที่แก้ไขปัญหาเฉพาะหน้าได้ แต่อาจพลาดประเด็นทางสถาปัตยกรรมที่ลึกกว่า การแนะนำ database index อย่างง่ายอาจปกปิดรูปแบบ N+1 query ที่ซ่อนอยู่หรือการสร้างแบบจำลองข้อมูลที่ไม่มีประสิทธิภาพ ความท้าทายไม่ได้อยู่ที่การแนะนำของ AI ผิด - มันมักจะเพียงพอแล้ว ปัญหาที่แท้จริงคือนักพัฒนาหยุดสำรวจทางเลือกอื่นมากขึ้นเมื่อพวกเขามีสิ่งที่ดูถูกต้อง

โมเดล AI สมัยใหม่ได้ซับซ้อนพอที่จะหลอกแม้แต่นักพัฒนาที่มีประสบการณ์ เมื่อคำแนะนำมีข้อบกพร่องอย่างชัดเจน วิศวกรจะขุดลึกลงไปตามธรรมชาติ แต่เมื่อมันถูกต้อง 85% และจัดรูปแบบอย่างมืออาชีพ ทักษะการคิดเชิงวิพากษ์ก็ไม่ได้รับการฝึกฝนเท่าเดิม สิ่งนี้สร้างความขัดแย้งที่ AI ที่ดีกว่าจริงๆ กลับเพิ่มความเสี่ยงของการปิดปัญหาก่อนเวลาอันควร

ปัญหาโค้ดทั่วไปที่ AI มองข้าม: รูปแบบ N+1 query, race conditions ในสภาพแวดล้อมแบบกระจาย, memory leaks ในกระบวนการที่ทำงานยาวนาน, การขาดการจัดการข้อผิดพลาดสำหรับการเรียกใช้บริการภายนอก

ประสบการณ์ของชุมชนแตกต่างกันอย่างมาก

ชุมชนนักพัฒนายังคงแบ่งแยกเรื่องประสิทธิภาพของ AI โดยประสบการณ์แตกต่างกันอย่างมากขึ้นอยู่กับแนวทางและความคาดหวัง นักพัฒนาบางคนรายงานว่าได้รับประโยชน์ด้านผลิตภาพอย่างมีนัยสำคัญโดยการปฏิบัติต่อ AI เป็นพันธมิตรที่ร่วมมือกันมากกว่าเป็นผู้รู้ทุกสิ่ง พวกเขาใช้เวลาในการสร้าง prompt ที่มีรายละเอียด ให้บริบท และตรวจสอบผลลัพธ์อย่างระมัดระวัง

อย่างไรก็ตาม คนอื่นๆ พบว่าความพยายามที่ต้องใช้เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่มีคุณภาพมักจะเกินกว่าเวลาที่ประหยัดได้ ความไม่เห็นด้วยหลักดูเหมือนจะเป็นศูนย์กลางที่ว่าเครื่องมือ AI ควรทำงานด้วยการกระตุ้นน้อยที่สุดหรือต้องการการลงทุนล่วงหน้าอย่างมากเพื่อให้มีประสิทธิภาพ

มีจุดหนึ่งที่คุณต้องทำงานมากมายเพียงเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดี ที่ LLM หยุดที่จะมีประสิทธิภาพมากกว่าการเขียนสิ่งต่างๆ ด้วยตัวเอง

ความท้าทายด้านบริบทและการตรวจสอบ

ข้อมูลเชิงลึกสำคัญประการหนึ่งจากการอภิปรายของชุมชนคือคุณภาพของโมเดล AI แตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญขึ้นอยู่กับบริบทที่ให้และวิธีการตรวจสอบที่ใช้ เมื่อนักพัฒนาทดสอบตัวอย่างโค้ดที่ AI สร้างขึ้นกับปัญหาเฉพาะเจาะจงเช่น race condition หรือ memory leak โมเดลสมัยใหม่สามารถระบุปัญหาเหล่านี้ได้เมื่อถูกถามอย่างชัดเจน ความล้มเหลวมักจะไม่ได้อยู่ที่ความสามารถของโมเดล แต่อยู่ที่วิธีที่นักพัฒนาโต้ตอบกับมัน

วิศวกรหลายคนเข้าหาเครื่องมือ AI ด้วยบริบทน้อยที่สุด โดยคาดหวังโซลูชันที่สมบูรณ์แบบทันที สิ่งนี้สะท้อนปัญหาเดียวกันที่เคยมีอยู่กับการเขียนโปรแกรมแบบ copy-paste จาก Stack Overflow แต่มีความซับซ้อนเพิ่มเติมที่ AI สามารถสร้างโค้ดที่ดูเหมือนจะเหมาะสมกับกรณีการใช้งานเฉพาะมากกว่า

ประสิทธิภาพของโมเดล AI: โมเดล AI สำหรับการเขียนโค้ดในปัจจุบันมีความแม่นยำประมาณ 80% ในการทดสอบมาตรฐานการเขียนโค้ด หมายความว่าจะล้มเหลวประมาณ 1 ใน 5 ครั้ง แม้จะใช้วิธีการสั่งงานที่เหมาะสมที่สุดแล้ว

ผลกระทบต่อทักษะและการเรียนรู้

การถกเถียงขยายไปเกินกว่าผลิตภาพในทันทีไปสู่การพัฒนาทักษะระยะยาว นักพัฒนาบางคนกังวลว่าการพึ่งพาความช่วยเหลือจาก AI อย่างหนักจะลดโอกาสในการสร้างแบบจำลองทางจิตและทักษะการจดจำรูปแบบ การต่อสู้ที่เกิดขึ้นก่อนที่จะหาทางออกมีคุณค่าจริง - มันพัฒนาสัญชาตญาณเกี่ยวกับสิ่งที่อาจผิดพลาดและเหตุผลที่แนวทางบางอย่างทำงานได้ดีกว่าอย่างอื่น

คนอื่นๆ โต้แย้งว่าเครื่องมือ AI เพียงแค่เปลี่ยนชุดทักษะที่ต้องการมากกว่าการขจัดความจำเป็นในการมีความเชี่ยวชาญ ความสามารถในการสร้าง prompt ที่มีประสิทธิภาพ ตรวจสอบผลลัพธ์ และเข้าใจการแลกเปลี่ยนกลายเป็นสิ่งสำคัญมากกว่าการจำ syntax หรือรูปแบบทั่วไป

แนวปฏิบัติที่แนะนำสำหรับการทำงานร่วมกับ AI: ขอทางเลือกในการแก้ปัญหาหลายๆ แบบเสมอ ปฏิบัติต่อคำแนะนำของ AI เหมือนกับการตรวจสอบโค้ดจากเพื่อนร่วมงาน ประเมินการแลกเปลี่ยนระหว่างความเร็วกับการเรียนรู้โดยพิจารณาจากความซับซ้อนของงาน และทำความเข้าใจโค้ดอย่างถี่ถ้วนก่อนนำไปใช้งาน

การหาสมดุลที่เหมาะสม

ฉันทามติที่เกิดขึ้นแนะนำว่ากุญแจสำคัญอยู่ที่การตั้งใจเกี่ยวกับเวลาและวิธีการใช้ความช่วยเหลือจาก AI สำหรับงานประจำที่เข้าใจดีและมีรูปแบบที่ชัดเจน เครื่องมือ AI สามารถจัดการงานหนักได้อย่างมีประสิทธิภาพ แต่สำหรับการตัดสินใจทางสถาปัตยกรรมที่ซับซ้อนหรือความท้าทายด้านประสิทธิภาพที่แปลกใหม่ การปฏิบัติต่อ AI เป็นผู้ร่วมมือมากกว่าการทดแทนการใช้เหตุผลของมนุษย์จะให้ผลลัพธ์ที่ดีกว่า

แนวทางที่ประสบความสำเร็จมากที่สุดดูเหมือนจะเกี่ยวข้องกับการทำการสำรวจและการวิเคราะห์ปัญหาเบื้องต้นก่อนที่จะปรึกษา AI จากนั้นใช้เครื่องมือเพื่อช่วยในการนำไปใช้และปรับปรุงโซลูชันที่เลือก สิ่งนี้รักษาความเข้าใจลึกซึ้งที่มาจากการต่อสู้กับปัญหาในขณะที่ยังคงใช้ประโยชน์จากความสามารถของ AI ในการจัดการรายละเอียดการนำไปใช้อย่างมีประสิทธิภาพ

เมื่อเครื่องมือเขียนโค้ด AI ยังคงพัฒนาต่อไป ความสามารถในการแยกแยะระหว่างการทำงานอัตโนมัติประจำและการแก้ปัญหาที่ซับซ้อนน่าจะกลายเป็นทักษะที่มีค่ามากขึ้นสำหรับวิศวกรซอฟต์แวร์

อ้างอิง: Pitfalls of premature closure with LLM assisted coding