นักพัฒนาเตือนการสร้างโค้ดด้วย AI ก่อให้เกิด "ความเชี่ยวชาญเท็จ" ที่บ่อนทำลายทักษะการเขียนโปรแกรม

นักพัฒนาซอฟต์แวร์กำลังแสดงความกังวลเกี่ยวกับแนวโน้มที่น่าเป็นห่วงในชุมชนโปรแกรมเมอร์ การสร้างโค้ดด้วย AI กำลังสร้างภาพลวงตาของความเชี่ยวชาญ ในขณะที่จริงๆ แล้วกลับทำให้ทักษะการเขียนโค้ดพื้นฐานอ่อนแอลง ปรากฏการณ์นี้ที่เรียกว่า ความเชี่ยวชาญเท็จ เกิดขึ้นเมื่อนักพัฒนาพึ่งพาเครื่องมือ AI อย่าง Claude และ ChatGPT มากเกินไป โดยไม่เข้าใจโค้ดที่ถูกสร้างขึ้นอย่างแท้จริง

ความดึงดูดที่หลอกลวงของโค้ดที่สร้างด้วย AI

ปัญหาหลักอยู่ที่ความสามารถของ AI ในการผลิตโค้ดที่ดูเป็นมืออาชีพและใช้งานได้ในเบื้องต้น นักพัฒนารายงานว่าได้รับการทดสอบที่จัดรูปแบบอย่างสวยงาม พร้อมด้วย syntax และโครงสร้างที่เหมาะสม แต่เมื่อค้นพบแล้วกลับพบว่าไม่ได้ทดสอบสิ่งที่มีความหมายเลย ตัวอย่างที่บ่งบอกเป็นพิเศษคือการทดสอบ Go ที่ดูครอบคลุม แต่จริงๆ แล้วลดลงมาเป็นเพียงการทดสอบ true == true - การทดสอบที่ผ่านแต่ไม่ได้ให้การตรวจสอบที่แท้จริงเลย

สิ่งนี้สร้างวงจรป้อนกลับที่อันตราย โค้ดดูถูกต้อง คอมไพล์สำเร็จ และแม้แต่ผ่านการตรวจสอบพื้นฐาน ทำให้นักพัฒนาเชื่อว่าพวกเขาได้ทำงานที่มีความหมายสำเร็จแล้ว อย่างไรก็ตาม ตรรกะพื้นฐานมักจะมีข้อบกพร่องพื้นฐานหรือแนวทางปฏิบัติที่ล้าสมัย ซึ่งจะปรากฏชัดเจนเมื่อทำการ debug หรือเมื่อความต้องการเปลี่ยนแปลง

ปัญหาทั่วไปของการสร้างโค้ดด้วย AI:

• การทดสอบที่ผ่านได้แต่ไม่ได้ตรวจสอบสิ่งที่มีความหมาย (เช่น "true == true")
• การผสมผสานเวอร์ชันไวยากรณ์ที่แตกต่างกันในโค้ดเบสเดียวกัน
• โค้ดที่ดูถูกต้องภายนอกแต่มีข้อบกพร่องทางตรรกะพื้นฐาน
• โซลูชันที่ซับซ้อนเกินไปสำหรับปัญหาง่าย ๆ
• การใช้ API ที่ล้าสมัยและไวยากรณ์ที่เลิกใช้แล้ว

นักพัฒนาที่มีประสบการณ์แบ่งปันขั้นตอนการทำงานกับ AI ที่ประสบความสำเร็จ

โปรแกรมเมอร์ที่มีประสบการณ์บางคนได้พบวิธีการใช้ AI อย่างมีประสิทธิภาพในขณะที่รักษาคุณภาพของโค้ด แนวทางของพวกเขาเกี่ยวข้องกับการปฏิบัติต่อ AI เป็นเครื่องมือเติมข้อความอัตโนมัติที่ซับซ้อน มากกว่าการทดแทนการคิด นักพัฒนาเหล่านี้รักษาการควบคุมอย่างเข้มงวดเหนือการตัดสินใจด้านสถาปัตยกรรม ตรวจสอบทุกบรรทัดของโค้ดที่สร้างขึ้นอย่างระมัดระวัง และมั่นใจว่าการเปลี่ยนแปลงทั้งหมดสอดคล้องกับแบบจำลองทางความคิดของระบบ

ความแตกต่างสำคัญอยู่ที่การเตรียมการและการดูแล ผู้ใช้ AI ที่ประสบความสำเร็จจะจัดทำเอกสารความต้องการของพวกเขาอย่างละเอียด ขัดจังหวะ AI เมื่อมันออกนอกเส้นทาง และจัดการงาน debugging ทั้งหมดด้วยตนเอง แนวทางนี้สามารถเพิ่มผลิตภาพในขณะที่รักษาคุณภาพของโค้ด แต่ต้องการประสบการณ์อย่างมากในการดำเนินการอย่างเหมาะสม

แนวทางปฏิบัติที่แนะนำสำหรับการใช้งาน AI:

• รักษาเอกสารสถาปัตยกรรมให้มีรายละเอียดครบถ้วน
• ตรวจสอบโค้ดที่สร้างขึ้นทุกบรรทัด
• จัดการการแก้ไขข้อผิดพลาดด้วยตนเองทั้งหมด
• หยุด AI เมื่อมันเบี่ยงเบนจากข้อกำหนด
• ใช้ AI เป็นเครื่องมือเติมข้อความอัตโนมัติมากกว่าการทดแทนการคิด
• ให้แน่ใจว่าโค้ดที่สร้างขึ้นเข้ากับแบบจำลองทางความคิดที่มีอยู่

นักพัฒนาระดับเริ่มต้นเผชิญความเสี่ยงมากที่สุด

ผลกระทบดูเหมือนจะรุนแรงที่สุดในหมู่นักพัฒนาระดับเริ่มต้นที่ขาดประสบการณ์ในการประเมินโค้ดที่สร้างด้วย AI อย่างเหมาะสม นักพัฒนาระดับอาวุโสหลายคนรายงานว่าได้เห็นเพื่อนร่วมงานระดับเริ่มต้นที่มีแววหยุดนิ่งหลังจากกลายเป็นพึ่งพาเครื่องมือ AI นักพัฒนาเหล่านี้ดิ้นรนในการอธิบายโค้ดของตนเอง และสูญเสียความสามารถในการ debug ปัญหาที่ซับซ้อนด้วยตนเอง

คนประเภทเดียวกันที่ไม่คิดก็มีอยู่ในรุ่นก่อนๆ เช่นกัน ความแตกต่างเพียงอย่างเดียวคือ พวกเขาเอาคำพูดของ Bob Martin และคนอื่นๆ มาพูดซ้ำอย่างไม่คิด

ความกังวลขยายไปเกินกว่าการพัฒนาอาชีพของแต่ละบุคคล เมื่อทีมทั้งหมดใช้แนวทางที่ไม่เป็นทางการต่อโค้ดที่สร้างด้วย AI ฐานโค้ดสามารถเสื่อมสภาพลงเป็นสิ่งที่นักพัฒนาคนหนึ่งอธิบายว่าเป็น จุดหมึก Rorschach - รูปแบบที่ดูคุ้นเคย แต่ไม่มีโครงสร้างพื้นฐานที่สอดคล้องกัน

ผลกระทบต่ออุตสาหกรรมในวงกว้าง

แนวโน้มนี้ทำให้เกิดคำถามเกี่ยวกับอนาคตของการศึกษาการพัฒนาซอฟต์แวร์และการก้าวหน้าในอาชีพ นักพัฒนาบางคนเปรียบเทียบสถานการณ์นี้กับการออกกำลังกาย - การหยุดออกกำลังกายหนึ่งวันไม่เป็นอันตราย แต่การหยุดพักเป็นเวลานานทำให้การกลับไปสู่นิสัยที่ดีรู้สึกยากขึ้นเรื่อยๆ ในทำนองเดียวกัน นักพัฒนาที่พึ่งพา AI มากเกินไปอาจพบว่าการสร้างกล้ามเนื้อการแก้ปัญหาขึ้นใหม่เป็นเรื่องท้าทาย

การอภิปรายสะท้อนถึงความตึงเครียดที่กว้างขึ้นในอุตสาหกรรมระหว่างการเพิ่มผลิตภาพและการพัฒนาทักษะ ในขณะที่เครื่องมือ AI สามารถเร่งงานบางอย่างได้อย่างมาก พวกมันอาจกำลังสร้างคนรุ่นใหม่ของนักพัฒนาที่ดิ้นรนกับแนวคิดการเขียนโปรแกรมพื้นฐานเมื่อไม่มีความช่วยเหลือจาก AI

ชุมชนโปรแกรมเมอร์ยังคงต่อสู้เพื่อหาสมดุลที่เหมาะสมระหว่างการใช้ประโยชน์จากความสามารถของ AI และการรักษาความเข้าใจทางเทคนิคเชิงลึกที่การพัฒนาซอฟต์แวร์ที่ซับซ้อนต้องการ

อ้างอิง: Al As False Mastery