ชุมชนโปรแกรมเมอร์กำลังต่อสู้กับปรากฏการณ์ใหม่ที่เรียกว่า vibe coding - แนวทางการพัฒนาซอฟต์แวร์ที่โปรแกรมเมอร์พึ่งพาผู้ช่วย AI อย่างมากในการสร้างโค้ดโดยมีการควบคุมดูแลเพียงเล็กน้อย เมื่อเครื่องมือเขียนโค้ดด้วย AI มีความซับซ้อนมากขึ้น นักพัฒนาก็ค้นพบทั้งผลิตภาพที่เพิ่มขึ้นอย่างน่าทึ่งและความท้าทายใหม่ที่น่ากังวล
การเติบโตของการพัฒนาซอฟต์แวร์ด้วยความช่วยเหลือจาก AI
นักพัฒนาที่มีประสบการณ์พบว่าตัวเองอยู่ในสถานการณ์ที่ผิดปกติ หลายคนรายงานว่าสามารถทำโปรเจกต์เสร็จภายในไม่กี่วันที่เคยใช้เวลาหลายเดือน เหตุผลชัดเจน: AI สามารถจัดการงานที่ซ้ำซากเช่นการสร้าง CRUD endpoints, boilerplate code และการใช้งานมาตรฐานในขณะที่นักพัฒนาเน้นไปที่การตัดสินใจออกแบบระดับสูง
อย่างไรก็ตาม การเปลี่ยนแปลงนี้สร้างพลวัตที่ไม่คาดคิด นักพัฒนาอธิบายประสบการณ์นี้เหมือนการทำงานกับสมาชิกทีมที่คาดเดาไม่ได้ - บางครั้งได้โค้ดระดับผู้เชี่ยวชาญ บางครั้งได้งานที่เหมือนผลงานจากฝึกงานที่ไม่มีประสบการณ์ ความท้าทายอยู่ที่การไม่รู้ว่าจะคาดหวังคุณภาพระดับไหนสำหรับงานใดงานหนึ่ง
การควบคุมคุณภาพกลายเป็นสิ่งสำคัญ
ชุมชนได้ระบุข้อกำหนดสำคัญสำหรับการเขียนโค้ดด้วยความช่วยเหลือจาก AI ที่ประสบความสำเร็จ: นักพัฒนาต้องมีความเชี่ยวชาญในการตรวจสอบและแก้ไขโค้ดที่ AI สร้างขึ้น สิ่งนี้สร้างความขัดแย้งที่ผู้ใช้ที่มีประสิทธิภาพมากที่สุดคือผู้ที่สามารถเขียนโค้ดเองได้แต่เลือกที่จะมอบหมายงานเพื่อประสิทธิภาพ
เนื่องจากการอ่านโค้ดยากกว่าการเขียน สิ่งนี้จึงใช้เวลานานกว่า แต่ LLMs ทำให้ฉันขี้เกียจเขียนโค้ดแล้ว ดังนั้นนั่นอาจเป็นทางเลือกเดียวที่ได้ผล
นักพัฒนาหลายคนรายงานพฤติกรรมที่น่ากังวลจากผู้ช่วย AI รวมถึงการสร้างอัลกอริทึมที่ไม่มีประสิทธิภาพในขณะที่อ้างว่าเป็นแบบที่เหมาะสมที่สุด การใช้ทรัพยากรระบบมากเกินไป (เช่น ใช้หน่วยความจำ 3.5GB สำหรับงานง่ายๆ) และการสร้างโค้ดที่ทำงานได้ในตอนแรกแต่กลายเป็นเรื่องยากที่จะบำรุงรักษาหรือแก้ไข
ปัญหาการเขียนโค้ดของ AI ที่มีการรายงาน:
- สร้างอัลกอริทึมที่ไม่เหมาะสมที่สุดในขณะที่อ้างว่าเป็นแบบเหมาะสมที่สุด
- การใช้ทรัพยากรมากเกินไป (เช่น ใช้ RAM 3.5GB สำหรับงานง่ายๆ)
- สร้างโค้ดที่ใช้งานได้แต่ดูแลรักษายาก
- ขาดสามัญสำนึกเกี่ยวกับตัวชี้วัดประสิทธิภาพ
- มีความยากลำบากกับโดเมนปัญหาที่แปลกใหม่หรือเฉพาะทาง
ความกังวลเรื่องทักษะที่เสื่อมถอย
ความกังวลสำคัญที่เกิดขึ้นจากชุมชนเกี่ยวข้องกับการเสื่อมสลายของทักษะการเขียนโปรแกรมพื้นฐาน นักพัฒนาที่คุ้นเคยกับความช่วยเหลือจาก AI แสดงความกังวลเกี่ยวกับการสูญเสียความสามารถในการเขียนโค้ดตั้งแต่เริ่มต้น สิ่งนี้สร้างการพึ่งพาที่อาจกลายเป็นปัญหาหากเครื่องมือ AI ไม่สามารถใช้ได้หรือหากนักพัฒนาต้องทำงานในสภาพแวดล้อมที่ไม่อนุญาตให้ใช้เครื่องมือดังกล่าว
ปัญหานี้ขยายไปเกินกว่าการรักษาทักษะส่วนบุคคล บริษัทต่างๆ รายงานว่าจ้างนักพัฒนาระดับเริ่มต้นน้อยลง โดยเลือกนักพัฒนาระดับอาวุโสที่สามารถจัดการเครื่องมือ AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพ แนวโน้มนี้ทำให้เกิดคำถามเกี่ยวกับวิธีที่นักพัฒนาระดับอาวุโสรุ่นต่อไปจะได้รับประสบการณ์และสัญชาตญาณที่จำเป็นในการแนะนำระบบ AI อย่างมีประสิทธิภาพ
ข้อจำกัดด้านภาษาและโดเมน
ประสิทธิภาพของความช่วยเหลือในการเขียนโค้ดด้วย AI แตกต่างกันอย่างมากขึ้นอยู่กับภาษาโปรแกรมมิ่งและโดเมนปัญหา ภาษายอดนิยมเช่น Python และ JavaScript ซึ่งมีข้อมูลการฝึกอบรมอย่างกว้างขวาง โดยทั่วไปจะให้ผลลัพธ์ที่ดีกว่าภาษาเฉพาะทางเช่น Haskell หรือแอปพลิเคชันเฉพาะโดเมนเช่นการพัฒนาเกม
นักพัฒนาที่ทำงานในพื้นที่เฉพาะทางรายงานว่าความช่วยเหลือจาก AI มักให้ไม่มากไปกว่า rubber ducking - ช่วยให้พวกเขาคิดผ่านปัญหามากกว่าการสร้างโค้ดที่มีประโยชน์ ลักษณะอนุรักษ์นิยมของบางอุตสาหกรรม โดยเฉพาะการพัฒนาเกม หมายความว่าโค้ดสาธารณะน้อยกว่าที่มีให้สำหรับการฝึกอบรม AI ส่งผลให้ความช่วยเหลือมีคุณภาพต่ำกว่า
ประสิทธิภาพการเขียนโค้ดของ AI แยกตามภาษาโปรแกรมมิ่ง:
- ประสิทธิภาพสูง: Python , JavaScript (มีข้อมูลการฝึกอบรมอย่างครอบคลุม)
- ประสิทธิภาพปานกลาง: Go , C++ (มีข้อมูลการฝึกอบรมในระดับที่พอใช้)
- ประสิทธิภาพต่ำกว่า: Haskell , Prolog , Assembly (มีข้อมูลการฝึกอบรมจำกัด)
- ความท้าทายเฉพาะด้าน: การพัฒนาเกม, ระบบฝังตัว
การหาสมดุลที่เหมาะสม
ผู้ปฏิบัติที่ประสบความสำเร็จมากที่สุดดูเหมือนจะเป็นผู้ที่ใช้ AI สำหรับงานเฉพาะที่กำหนดไว้อย่างชัดเจนในขณะที่รักษาการควบคุมดูแลอย่างแข็งขัน คุณสมบัติ multi-line autocomplete ที่สร้างโค้ด 3-4 บรรทัดในแต่ละครั้งได้รับความคิดเห็นเชิงบวก เนื่องจากให้ความช่วยเหลือในขณะที่ทำให้นักพัฒนามีส่วนร่วมในกระบวนการเขียนโค้ด
แทนที่จะเป็นระบบอัตโนมัติอย่างสมบูรณ์ นักพัฒนาหลายคนถือว่า AI เป็นเครื่องมือที่ซับซ้อนซึ่งต้องการการจัดการอย่างระมัดระวัง - คล้ายกับการทำงานกับนักพัฒนาระดับเริ่มต้นที่ต้องการการดูแลและคำแนะนำอย่างต่อเนื่อง
กลยุทธ์การเขียนโค้ดด้วย AI ที่มีประสิทธิภาพ:
- การเติมโค้ดอัตโนมัติแบบหลายบรรทัด: 3-4 บรรทัดต่อครั้งเพื่อให้ตรวจสอบได้ง่าย
- การแบ่งงานเป็นส่วนๆ: การแยกปัญหาที่ซับซ้อนออกเป็นส่วนย่อยที่สามารถตรวจสอบได้
- การดูแลอย่างใกล้ชิด: การปฏิบัติต่อ AI เหมือนนักพัฒนาระดับจูเนียร์ที่ต้องการการควบคุมดูแล
- ความเชี่ยวชาญในสาขา: การใช้ AI เฉพาะในพื้นที่ปัญหาที่คุ้นเคย
- การปรับปรุงแบบต่อเนื่อง: รอบการตรวจสอบและแก้ไขอย่างต่อเนื่อง
บทสรุป
ประสบการณ์ของชุมชนโปรแกรมมิ่งกับ vibe coding เผยให้เห็นทั้งศักยภาพและข้อจำกัดของความช่วยเหลือจาก AI ในปัจจุบัน แม้ว่าเครื่องมือเหล่านี้สามารถเพิ่มผลิตภาพอย่างมากสำหรับนักพัฒนาที่มีประสบการณ์ แต่ก็ต้องการความเชี่ยวชาญอย่างมากในการใช้งานอย่างมีประสิทธิภาพและปลอดภัย ผลกระทบระยะยาวต่อการพัฒนาทักษะและแนวทางการจ้างงานในอุตสาหกรรมยังคงไม่แน่นอน แต่ผลกระทบของเทคโนโลยีต่อการพัฒนาซอฟต์แวร์มีความสำคัญแล้วและน่าจะไม่สามารถย้อนกลับได้
อ้างอิง: Vibe Coding as a Coding Veteran