คำอธิบายโดยละเอียดของโปรแกรมเมอร์คนหนึ่งเกี่ยวกับเหตุผลที่เขาไม่ยอมใช้เครื่องมือเขียนโค้ดด้วย AI ได้จุดประกายการถกเถียงอย่างรุนแรงในชุมชนเทคโนโลยี นักพัฒนาคนนี้ได้ระบุความกังวลหลายประการตั้งแต่การแทนที่แรงงานไปจนถึงผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อม โดยท้าทายการผลักดันให้นำ AI มาใช้ในการพัฒนาซอฟต์แวร์อย่างแพร่หลาย
การแทนที่แรงงานและผลกระทบทางเศรษฐกิจ
ข้อโต้แย้งหลักมุ่งเน้นไปที่เครื่องมือ AI ที่เข้ามาแทนที่คนงานโดยไม่มีการป้องกันทางสังคมที่เพียงพอ ผู้เขียนเปรียบเทียบกับขบวนการ Luddite ในประวัติศาสตร์ โดยอธิบายว่าผู้ประท้วงในยุคนั้นไม่ได้ต่อต้านเทคโนโลยีในตัวเอง แต่ต่อต้านวิธีที่เครื่องจักรใหม่รวมความมั่งคั่งไว้ในมือของเจ้าของทุนในขณะที่แทนที่คนงานฝีมือ เครื่องมือ AI ในปัจจุบันมีรูปแบบที่คล้ายกัน โดยอาจแทนที่คนงานความรู้ในขณะที่นำผลกำไรไปให้กับบริษัทเทคโนโลยียักษ์ใหญ่แทนที่จะสนับสนุนพนักงานที่ถูกแทนที่
การอภิปรายในชุมชนเผยให้เห็นมุมมองที่หลากหลายเกี่ยวกับความกังวลด้านแรงงานนี้ นักพัฒนาบางคนกังวลเรื่องความมั่นคงในงาน ในขณะที่คนอื่นๆ โต้แย้งว่า AI สร้างบทบาทใหม่เช่น prompt engineering อย่างไรก็ตาม นักวิจารณ์ตั้งคำถามว่าตำแหน่งใหม่เหล่านี้ชดเชยงานเขียนโปรแกรมแบบดั้งเดิมที่ถูกทำให้เป็นอัตโนมัติได้จริงหรือไม่
การอ้างสิทธิ์ด้านผลิตภาพที่น่าสงสัย
แม้จะมีคำสัญญาทางการตลาด แต่หลักฐานเกี่ยวกับประโยชน์ด้านผลิตภาพของ AI ยังคงไม่ชัดเจน ผู้เขียนชี้ไปที่การศึกษาที่แสดงผลลัพธ์ที่ขัดแย้งกัน ในขณะที่งานวิจัยที่ได้รับการสนับสนุนจาก Microsoft บางส่วนแสดงให้เห็นถึงผลกำไรด้านผลิตภาพ การศึกษาอิสระระบุว่าโค้ดที่สร้างโดย AI อาจเพิ่มอัตราข้อผิดพลาดได้ถึง 41% สิ่งนี้สร้างวงจรที่มีปัญหาที่ AI ผลิตบั๊กมากขึ้น แต่การตรวจสอบโค้ดโดยมนุษย์ ซึ่งได้รับการพิสูจน์แล้วว่าไม่มีประสิทธิภาพในการตรวจจับข้อผิดพลาด กลับกลายเป็นวิธีควบคุมคุณภาพหลัก
การมุ่งเน้นไปที่ปริมาณการผลิตโค้ดมากกว่าคุณภาพเป็นสิ่งที่นักพัฒนาหลายคนกังวลเป็นพิเศษ การนับจำนวนบรรทัดเป็นตัววัดผลิตภาพถูกละทิ้งไปเมื่อหลายปีก่อน แต่เครื่องมือ AI ดูเหมือนจะนำตัวชี้วัดที่มีข้อบกพร่องนี้กลับมาให้เป็นที่สำคัญอีกครั้ง
ผลกระทบต่อคุณภาพโค้ดจาก AI:
- การศึกษาอิสระแสดงให้เห็นว่าโค้ดที่สร้างโดย AI อาจเพิ่มอัตราข้อผิดพลาดสูงถึง 41%
- งานวิจัยที่ได้รับทุนจาก Microsoft ชี้ให้เห็นถึงการเพิ่มผลิตภาพ แต่วิธีการศึกษาถูกตั้งคำถามเนื่องจากความลำเอียง
- ประสิทธิภาพการตรวจสอบโค้ดลดลงเมื่อต้องตรวจสอบโค้ดที่สร้างโดย AI ในปริมาณมาก
ต้นทุนด้านสิ่งแวดล้อมและทรัพยากร
การฝึกอบรมและการดำเนินงานของโมเดล AI ใช้พลังงานและทรัพยากรน้ำจำนวนมหาศาล ศูนย์ข้อมูลที่สนับสนุนเครื่องมือเหล่านี้ต้องการน้ำจืดหลายพันล้านลิตรสำหรับการระบายความร้อน ซึ่งมักจะอยู่ในพื้นที่ที่มีปัญหาการขาดแคลนน้ำ ความต้องการพลังงานได้นำไปสู่การพึ่งพาโรงไฟฟ้าเชื้อเพลิงฟอสซิลมากขึ้น ทำลายเป้าหมายด้านสภาพภูมิอากาศในขณะที่ให้บริษัทเทคโนโลยีเข้าถึงไฟฟ้าได้อย่างพิเศษในช่วงภัยพิบัติทางธรรมชาติ
ปัจจัยทั้งหมดเหล่านี้กำลังสร้างความเครียดต่อสิ่งแวดล้อม และกำลังส่งผลกระทบที่เพิ่มขึ้นต่อผู้คน สัตว์ สิ่งแวดล้อม และเป้าหมายด้านสภาพภูมิอากาศของเรา
การใช้ทรัพยากรสิ่งแวดล้อม:
- ศูนย์ข้อมูล AI ต้องใช้น้ำจืดหลายพันล้านลิตรสำหรับการระบายความร้อน
- มักสร้างขึ้นในพื้นที่ที่ขาดแคลนน้ำ แต่ยังคงดำเนินการต่อไปแม้ในช่วงภัยแล้ง
- ความต้องการพลังงานที่เพิ่มขึ้นนำไปสู่การสร้างโรงไฟฟ้าเชื้อเพลิงฟอสซิลเพิ่มเติม
- บริษัทเทคโนโลยีได้รับสิทธิพิเศษในการเข้าถึงไฟฟ้าในช่วงภัยพิบัติทางธรรมชาติ
ข้อจำกัดทางเทคนิคและความกังวลด้านจริยธรรม
บทความเน้นถึงข้อจำกัดทางเทคนิคพื้นฐานที่อาจจำกัดการปรับปรุง AI ในอนาคต การเพิ่มพารามิเตอร์ให้กับโมเดลไม่ได้ให้ผลตอบแทนที่เป็นสัดส่วนอีกต่อไป และเทคโนโลยีดูเหมือนจะใกล้ถึงขีดจำกัดทางกายภาพ นอกจากนี้ บริษัท AI ได้สร้างระบบของตนโดยการ scraping เนื้อหาที่มีลิขสิทธิ์โดยไม่ได้รับอนุญาต ซึ่งเป็นการใช้งานของโปรแกรมเมอร์คนอื่นโดยไม่มีค่าตอบแทนหรือการระบุแหล่งที่มา
สมาชิกในชุมชนสังเกตว่าเครื่องมือ AI มักจะหลอนข้อมูล โดยแต่งแหล่งที่มาและสร้างผลลัพธ์ที่ไม่น่าเชื่อถือสำหรับงานวิจัย ความไม่น่าเชื่อถือนี้กลายเป็นปัญหาเป็นพิเศษเมื่อผู้ใช้ขาดความเชี่ยวชาญในการตรวจสอบเนื้อหาที่สร้างขึ้น
ข้อจำกัดทางเทคนิค:
- การเพิ่มพารามิเตอร์ให้กับโมเดลมากขึ้นไม่ได้ให้ผลการปรับปรุงที่เป็นสัดส่วนอีกต่อไป
- หน้าต่างบริบทมีข้อจำกัดในทางปฏิบัติก่อนที่ผลลัพธ์จะกลายเป็นสิ่งที่ไม่สอดคล้องกัน
- ข้อจำกัดทางกายภาพในการปรับขนาดชิปและการใช้พลังงาน
- โมเดลที่ได้รับการฝึกฝนโดยการรวบรวมเนื้อหาที่มีลิขสิทธิ์โดยไม่ได้รับอนุญาตหรือค่าตอบแทน
การถกเถียงระหว่างงานฝีมือกับระบบอัตโนมัติ
การอภิปรายที่น่าสนใจเกิดขึ้นเกี่ยวกับการที่การเขียนโปรแกรมอาจพัฒนาตลาดช่างฝีมือที่คล้ายกับสินค้าทำมือ สมาชิกในชุมชนบางคนแนะนำว่าในขณะที่ AI สามารถผลิตโค้ดจำนวนมากได้อย่างรวดเร็ว อาจมีความต้องการซอฟต์แวร์คุณภาพสูงที่สร้างขึ้นอย่างพิถีพิถันโดยผู้เชี่ยวชาญที่เข้าใจบริบทและข้อกำหนดทั้งหมดอยู่เสมอ
คนอื่นๆ โต้แย้งว่าซอฟต์แวร์แตกต่างจากสินค้าทางกายภาพเพราะผู้ใช้ใส่ใจเรื่องการทำงาน ไม่ใช่งานฝีมือของโค้ดพื้นฐาน ความแตกต่างพื้นฐานนี้อาจป้องกันการเกิดขึ้นของตลาดพรีเมียมสำหรับซอฟต์แวร์ที่เขียนโดยมนุษย์
การถกเถียงสะท้อนคำถามที่กว้างขึ้นเกี่ยวกับคุณค่าของความเชี่ยวชาญของมนุษย์ในโลกที่เป็นระบบอัตโนมัติมากขึ้น ในขณะที่เครื่องมือ AI ยังคงก้าวหน้า ความกังวลเรื่องคุณภาพ ผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อม และความยุติธรรมทางเศรษฐกิจชี้ให้เห็นว่าการนำเทคโนโลยีมาใช้อาจไม่ตรงไปตรงมาอย่างที่ผู้สนับสนุนอ้าง
อ้างอิง: Why I Won't Use AI