การเพิ่มขึ้นของเครื่องมือเขียนโค้ดที่ขับเคลื่อนด้วย AI ได้จุดประกายการถกเถียงอย่างรุนแรงเกี่ยวกับว่าเครื่องมือเหล่านี้ช่วยแก้ไขปัญหาหลักของการพัฒนาซอฟต์แวร์ได้จริงหรือไม่ แม้ว่าเครื่องมือเหล่านี้จะสัญญาว่าจะสร้างโค้ดได้เร็วขึ้น แต่นักพัฒนาที่มีประสบการณ์กำลังรายงานผลที่ตามมาที่ไม่คาดคิด ซึ่งอาจทำให้ประสิทธิภาพโดยรวมช้าลงจริงๆ
นักพัฒนาอาวุโสเผชิญภาระการตรวจสอบที่ไม่เคยมีมาก่อน
ปัญหาที่สำคัญที่สุดที่เกิดขึ้นจากการใช้ LLM อย่างแพร่หลาย คือการเพิ่มขึ้นอย่างมากของภาระงานการตรวจสอบโค้ดสำหรับนักพัฒนาอาวุโส หลายคนรายงานว่าใช้เวลาในการตรวจสอบโค้ดที่สร้างโดย AI มากกว่าโค้ดที่เขียนโดยมนุษย์มาก ปัญหานี้เกิดจากนักพัฒนาระดับเริ่มต้นที่ส่งโค้ดจำนวนมากที่พวกเขาไม่เข้าใจอย่างถ่องแท้ ทำให้เกิดสิ่งที่นักพัฒนาคนหนึ่งอธิบายว่าเป็นการกลับด้านของความพยายาม ที่ซึ่งผู้อาวุโสใช้เวลากับ pull request มากกว่าผู้เขียนต้นฉบับ
ปรากฏการณ์นี้น่าเป็นห่วงเป็นพิเศษเพราะโค้ดที่สร้างขึ้นมักจะดูเรียบร้อยบนพื้นผิว แต่มีข้อบกพร่องที่ละเอียดอ่อนซึ่งยากต่อการตรวจจับ ซึ่งแตกต่างจากข้อผิดพลาดของผู้เริ่มต้นแบบดั้งเดิมที่มีรูปแบบที่คาดเดาได้ ข้อผิดพลาดที่สร้างโดย AI อาจซับซ้อนกว่าและยากต่อการสังเกต ต้องการการสืบสวนที่ลึกซึ้งกว่าในระหว่างการตรวจสอบ
ผลกระทบของเครื่องมือ LLM ต่อขั้นตอนการพัฒนา:
- ด้านบวก: การสร้างโค้ดเบื้องต้นที่เร็วขึ้นสำหรับงานประจำ
- ด้านบวก: ลดเวลาที่ใช้ในการเขียนโค้ดพื้นฐาน
- ด้านลบ: ภาระการตรวจสอบโค้ดที่เพิ่มขึ้นสำหรับนักพัฒนาอาวุโส
- ด้านลบ: โอกาสในการเรียนรู้ที่ลดลงสำหรับนักพัฒนาระดับเริ่มต้น
- ด้านลบ: ต้นทุนการบำรุงรักษาที่สูงขึ้นสำหรับโค้ดที่สร้างโดย AI
- ด้านลบ: ความยากลำบากในการทำความเข้าใจและแก้ไขปัญหาของโซลูชันที่สร้างโดย AI
การถ่ายทอดความรู้พังทลายลง
ความสัมพันธ์แบบพี่เลี้ยงแบบดั้งเดิมกำลังประสบปัญหาภายใต้ขั้นตอนการทำงานใหม่ เมื่อนักพัฒนาระดับเริ่มต้นพึ่งพาเครื่องมือ AI อย่างมาก พวกเขาพลาดโอกาสการเรียนรู้ที่สำคัญซึ่งมาจากการต่อสู้กับปัญหาด้วยตนเอง การอภิปรายการตรวจสอบโค้ดซึ่งเคยเป็นช่วงเวลาการสอนที่มีค่า กำลังถูกแทนที่ด้วยการยอมรับอย่างง่ายๆ เช่น เข้าใจแล้ว ผมจะแก้ไข - การตอบสนองที่สะท้อนถึงรูปแบบการสนทนาของเครื่องมือ AI เอง
สถานการณ์จะซับซ้อนขึ้นเมื่อนักพัฒนาตอบสนองต่อข้อเสนอแนะจากการตรวจสอบด้วยการสร้างโซลูชันใหม่ทั้งหมด แทนที่จะเข้าใจและแก้ไขปัญหาเดิม วิธีการนี้ขจัดกระบวนการเรียนรู้แบบทำซ้ำที่ช่วยให้นักพัฒนาระดับเริ่มต้นพัฒนาทักษะและเข้าใจสถาปัตยกรรมของระบบ
การทดสอบและเอกสารประกอบได้รับผลกระทบ
แม้ว่าเครื่องมือ AI สามารถสร้างการทดสอบควบคู่ไปกับโค้ด แต่การทดสอบเหล่านี้มักจะประสบปัญหาพื้นฐานเดียวกัน - อาจดูครอบคลุม แต่พลาดกรณีขอบที่สำคัญหรือล้มเหลวในการทดสอบพฤติกรรมที่ถูกต้อง ความเร็วของการสร้างโค้ดยังหมายความว่าเอกสารประกอบที่เหมาะสมและการวางแผนสถาปัตยกรรมมักจะถูกข้าม ทำให้เกิดหนี้ทางเทคนิคที่สะสมเพิ่มขึ้นเมื่อเวลาผ่านไป
ในระหว่างการตรวจสอบ พวกเขาไม่ได้คิดอย่างลึกซึ้งเกี่ยวกับโค้ดของตน ดังนั้นความเห็นของผมจึงดูเหมือนจะเข้าใจยากสำหรับพวกเขาบ่อยครั้ง แทนที่จะเป็นการอภิปราย ผมจะได้รับสิ่งที่เหมือนกับ เข้าใจแล้ว ผมจะแก้ไข (ซึ่งก็เหมือนกับ LLM เช่นกัน)
ความท้าทายด้านการประสานงานยังคงอยู่
แม้จะมีคำสัญญาเรื่องการเพิ่มประสิทธิภาพ แต่ความท้าทายพื้นฐานของการพัฒนาซอฟต์แวร์ - การประสานงาน การสื่อสาร และความเข้าใจร่วมกัน - ยังคงไม่เปลี่ยนแปลง ในความเป็นจริง ความท้าทายเหล่านี้อาจถูกขยายเมื่อสมาชิกในทีมทำงานกับโค้ดที่พวกเขาไม่เข้าใจอย่างถ่องแท้ ผลลัพธ์มักจะเป็นการประชุมมากขึ้น คำขอชี้แจงมากขึ้น และเวลาที่ใช้ในการจัดตำแหน่งมากขึ้นแทนที่จะน้อยลง
ปัญหาคอขวดในการพัฒนาซอฟต์แวร์แบบดั้งเดิม:
- การตรวจสอบโค้ดและการให้ข้อเสนอแนะจากเพื่อนร่วมงาน
- การถ่ายทอดความรู้ผ่านการให้คำปรึกษาและแนะนำ
- กระบวนการทดสอบและแก้ไขข้อผิดพลาด
- การประสานงานและการสื่อสารในทีม
- การรวบรวมความต้องการและการกำหนดข้อกำหนด
- การตัดสินใจเรื่องสถาปัตยกรรมระบบและการออกแบบ
การหาสมดุลที่เหมาะสม
ชุมชนนักพัฒนากำลังเริ่มตระหนักว่าเครื่องมือเขียนโค้ด AI ทำงานได้ดีที่สุดเมื่อเป็นการเติมข้อความอัตโนมัติที่ซับซ้อน มากกว่าการเป็นตัวสร้างโค้ดแบบครบวงจร นักพัฒนาที่มีประสบการณ์รายงานความสำเร็จในการใช้เครื่องมือเหล่านี้สำหรับงานประจำ ในขณะที่ยังคงมีส่วนร่วมในการตัดสินใจด้านสถาปัตยกรรมและการแก้ปัญหาที่ซับซ้อน
ทีมบางทีมกำลังทดลองกับขั้นตอนการทำงานใหม่ที่ต้องการการวางแผนและข้อกำหนดที่ละเอียดก่อนที่จะเขียนโค้ดที่สร้างโดย AI วิธีการนี้ช่วยให้มั่นใจว่านักพัฒนาเข้าใจโดเมนปัญหาและสามารถประเมินโซลูชันที่สร้างขึ้นได้อย่างเหมาะสม
ฉันทามติที่เกิดขึ้นจากชุมชนนั้นชัดเจน: แม้ว่าเครื่องมือ AI สามารถเร่งความเร็วในด้านการเขียนโค้ดบางด้าน แต่ก็ไม่ได้กำจัดความจำเป็นในการมีความเข้าใจทางเทคนิคที่ลึกซึ้ง กระบวนการตรวจสอบที่รอบคอบ และการออกแบบระบบที่มีความคิด การนำไปใช้ที่ประสบความสำเร็จมากที่สุดดูเหมือนจะเสริมความเชี่ยวชาญของมนุษย์มากกว่าการแทนที่ โดยเฉพาะสำหรับระบบที่ซับซ้อนและสำคัญต่อการผลิต ที่ซึ่งคุณภาพและความสามารถในการบำรุงรักษามีความสำคัญมากที่สุด