ชุมชนโปรแกรมเมอร์กำลังถกเถียงกันอย่างคึกคักว่าภาษาที่มี Type System อย่าง TypeScript, Rust และ Go เหมาะสมกับการเขียนโค้ดด้วยความช่วยเหลือของ AI มากกว่าภาษาแบบ Dynamic อย่าง Python หรือไม่ การถกเถียงนี้ได้รับความสนใจมากขึ้นเมื่อนักพัฒนาจำนวนมากทดลองใช้เครื่องมือเขียนโค้ดด้วย AI อย่าง Claude Code และรายงานประสบการณ์ของพวกเขาในการใช้ภาษาโปรแกรมมิ่งต่างๆ
การสนทนาเน้นไปที่ข้อสังเกตสำคัญประการหนึ่ง: เครื่องมือ AI ดูเหมือนจะสร้างโค้ดที่เชื่อถือได้มากกว่าเมื่อทำงานกับภาषาที่มี Type System ที่แข็งแกร่งและการตรวจสอบในขณะ Compile สิ่งนี้สร้างความขัดแย้งที่น่าสนใจ เนื่องจากนักพัฒนาจำนวนมากมักจะชอบ Python สำหรับการสร้าง Prototype อย่างรวดเร็วและการทดลอง
ภาษาโปรแกรมมิ่งหลักที่กล่าวถึง:
- TypeScript: ระบบการกำหนดประเภทข้อมูลแบบค่อยเป็นค่อยไปสำหรับ JavaScript พร้อมการตรวจสอบในขณะคอมไพล์
- Rust: ภาษาโปรแกรมมิ่งระบบที่มีการรับประกันความปลอดภัยของหน่วยความจำอย่างเข้มงวด
- Go: ภาษาที่มีการกำหนดประเภทข้อมูลแบบคงที่พร้อมเวลาคอมไพล์ที่รวดเร็ว
- Python: ภาษาแบบไดนามิกที่มี type hints เป็นตัวเลือกผ่าน type annotations
- JavaScript: ภาษาแบบไดนามิกที่ใช้กันอย่างแพร่หลายในการพัฒนาเว็บ
ข้อได้เปรียบของความปลอดภัยในขณะ Compile
ข้อโต้แย้งหลักสำหรับภาษาที่มี Type System หมุนรอบ Feedback Loop ที่ทันทีทันใด เมื่อ AI สร้างโค้ดใน TypeScript หรือ Rust, Compiler จะตรวจจับข้อผิดพลาดอย่างรวดเร็วและให้ข้อมูลป้อนกลับที่เฉพาะเจาะจงเกี่ยวกับสิ่งที่ต้องแก้ไข สิ่งนี้ช่วยให้ AI สามารถปรับปรุงและแก้ไขข้อผิดพลาดได้ก่อนที่โค้ดจะทำงานจริง ในทางตรงกันข้าม ข้อผิดพลาดใน Python มักจะปรากฏขึ้นเฉพาะในขณะ Runtime ทำให้ยากต่อการตรวจจับปัญหาในช่วงต้นของกระบวนการพัฒนา
นักพัฒนาหลายคนรายงานว่าประสบความสำเร็จในการจัดการ Codebase ขนาดใหญ่ในภาษาที่พวกเขาไม่คล่องแคล่ว ด้วยความช่วยเหลือของตาข่ายนิรภัยนี้ Type System ทำหน้าที่เหมือนคู่มือ ช่วยให้ทั้ง AI และนักพัฒนาอยู่ในเส้นทางที่ถูกต้องแม้เมื่อทำงานกับ Syntax หรือ Pattern ที่ไม่คุ้นเคย
ข้อโต้แย้งเรื่องข้อมูลการฝึก
อย่างไรก็ตาม ไม่ใช่ทุกคนที่เห็นด้วยกับการประเมินนี้ ส่วนสำคัญของชุมชนชี้ไปที่ปัจจัยสำคัญ: ความพร้อมของข้อมูลการฝึก Python ถูกใช้อย่างแพร่หลายใน Open-source Project และบริบททางการศึกษามานานหลายปี หมายความว่าโมเดล AI น่าจะเห็นโค้ด Python มากกว่าภาษาใหม่หรือเฉพาะทางอย่าง Rust ในระหว่างการฝึก
ความอุดมสมบูรณ์ของตัวอย่างการฝึกนี้สามารถทำให้เครื่องมือ AI เก่งในการสร้างโค้ด Python มากกว่าโดยทฤษฎี โดยไม่คำนึงถึงประโยชน์ของ Type System นักพัฒนาบางคนโต้แย้งว่าข้อได้เปรียบที่รับรู้ของภาษาที่มี Type System อาจสะท้อนเพียงคุณภาพและ Pattern ของข้อมูลการฝึกที่มีอยู่มากกว่าคุณลักษณะที่แท้จริงของภาษา
ประสบการณ์ในโลกจริงแตกต่างกัน
ประสบการณ์ของชุมชนวาดภาพที่หลากหลาย นักพัฒนาบางคนรายงานผลลัพธ์ที่ยอดเยี่ยมกับโค้ด Go ที่สร้างโดย AI โดยชื่นชมความละเอียดและโครงสร้างที่ชัดเจนของภาษา คนอื่นๆ พบว่าเครื่องมือ AI ดิ้นรนกับ Type System ที่ซับซ้อน มักจะใช้วิธีแก้ปัญหาชั่วคราวอย่างการใช้ any type ใน TypeScript หรือ todo!() macro ใน Rust เมื่อเผชิญกับข้อจำกัดของ Type ที่ท้าทาย
Claude จะสร้างภาพหลอนเกี่ยวกับโค้ด Rust เพราะมันเป็นโมเดลทางสถิติ ไม่ใช่เครื่องมือ Static Analysis เมื่อมันสามารถสร้างโค้ดที่ Compile ได้ โค้ดนั้นมักจะไม่มีประสิทธิภาพและน่าเกลียดเสมอ
ประสิทธิผลดูเหมือนจะขึ้นอยู่กับเครื่องมือ AI เฉพาะ ความซับซ้อนของงาน และความสามารถของนักพัฒนาในการให้ข้อจำกัดและข้อมูลป้อนกลับที่ชัดเจนแก่ระบบ AI
ปัญหาการเขียนโค้ดด้วย AI ที่พบบ่อยแยกตามภาษา:
- TypeScript: การใช้ type "any" มากเกินไปเพื่อหลีกเลี่ยงการตรวจสอบ type
- Rust: การใช้ macro "todo!()" และ "unwrap()" สำหรับการจัดการข้อผิดพลาด
- Python: ขาด type annotations และเกิดข้อผิดพลาดขณะรันไทม์
- ทั่วไป: ติดอยู่ในลูปการแก้ไขข้อผิดพลาดและสร้างโค้ดที่ไม่มีประสิทธิภาพ
โครงสร้าง Framework ก็สำคัญเช่นกัน
มุมมองที่น่าสนใจเกิดขึ้นรอบความสำคัญของ Framework ที่มีความคิดเห็นเฉพาะโดยไม่คำนึงถึง Type System นักพัฒนาบางคนสังเกตว่าเครื่องมือ AI ทำงานได้ยอดเยี่ยมกับ Framework อย่าง Ruby on Rails ซึ่งมีแบบแผนและ Pattern ที่ตั้งไว้ แม้ว่า Ruby จะไม่ใช่ภาษาที่มี Type System อย่างเคร่งครัด สิ่งนี้แสดงให้เห็นว่าโครงสร้างที่ชัดเจนและแบบแผนอาจสำคัญพอๆ กับ Type System สำหรับการสร้างโค้ดด้วย AI
การถกเถียงนี้เน้นย้ำคำถามที่กว้างขึ้นเกี่ยวกับวิธีที่เครื่องมือ AI เรียนรู้และประยุกต์ใช้ความรู้ด้านการโปรแกรม ไม่ว่าจะผ่านข้อจำกัดของ Type, แบบแผนของ Framework หรือ Pattern ของข้อมูลการฝึก AI ดูเหมือนจะทำงานได้ดีที่สุดเมื่อได้รับ Guardrail ที่ชัดเจนและข้อมูลป้อนกลับทันทีเกี่ยวกับความถูกต้องของโค้ด
เมื่อเครื่องมือเขียนโค้ดด้วย AI ยังคงพัฒนาต่อไป การถกเถียงนี้น่าจะมีอิทธิพลต่อวิธีที่นักพัฒนาเลือกภาษาและ Framework สำหรับโปรเจ็กต์ใหม่ อาจเปลี่ยนความชอบไปสู่ภาษาที่ให้ประสบการณ์การทำงานร่วมกับผู้ช่วย AI ที่ดีที่สุด