ชุมชนนักพัฒนาซอฟต์แวร์กำลังต่อสู้กับความกังวลที่เพิ่มขึ้นเกี่ยวกับเครื่องมือช่วยเขียนโค้ดด้วย AI แม้ว่าเครื่องมือเหล่านี้จะสัญญาว่าจะเพิ่มผลิตภาพอย่างมาก แต่นักพัฒนาที่มีประสบการณ์หลายคนกำลังตั้งคำถามว่าความเป็นจริงตรงกับการโฆษณาชวนเชื่อหรือไม่ และอาจมีต้นทุนที่ซ่อนอยู่สะสมอยู่ใต้พื้นผิวหรือไม่
การอภิปรายมุ่งเน้นไปที่สิ่งที่นักพัฒนาบางคนเรียกว่า vibe coding - ขั้นตอนการทำงานที่นักพัฒนาพึ่งพา AI agents อย่างมากในการสร้างโค้ดอย่างรวดเร็ว โดยมักจะไม่เข้าใจรายละเอียดการใช้งานอย่างเต็มที่ แนวทางนี้แตกต่างอย่างชัดเจนจากแนวปฏิบัติการพัฒนาแบบดั้งเดิม ที่วิศวกรใช้เวลาอย่างมากในการคิดผ่านปัญหาก่อนเขียนโค้ด
 |
|---|
| ระวังกับดักที่ซ่อนอยู่ในการเขียนโค้ดที่ช่วยเหลือด้วย AI - ผลตอบแทนที่ได้อย่างรวดเร็วอาจมาพร้อมกับต้นทุนระยะยาว |
ความขัดแย้งของผลิตภาพ
แม้จะมีการอ้างทางการตลาดว่าเร็วกว่าการเขียนโค้ดถึง 10 เท่า แต่การเพิ่มผลิตภาพในโลกแห่งความจริงดูเหมือนจะเจียมเนื้อเจียมตัวกว่ามาก ชุมชนรายงานว่าแม้ว่า AI สามารถสร้างโค้ดด้วยความเร็วสายฟ้า แต่กระบวนการส่งมอบซอฟต์แวร์โดยรวมแสดงการปรับปรุงเพียงเล็กน้อย โดยทั่วไปจะเร็วขึ้นประมาณ 1.2 เท่าแทนที่จะเป็น 10 เท่าตามที่สัญญาไว้
ความขัดแย้งเกิดจากความเข้าใจผิดพื้นฐานเกี่ยวกับสิ่งที่การพัฒนาซอฟต์แวร์เกี่ยวข้องจริงๆ การเขียนโค้ดเป็นเพียงส่วนหนึ่งของกระบวนการที่ซับซ้อนซึ่งรวมถึงการทำความเข้าใจความต้องการ การออกแบบระบบ การทดสอบ การแก้ไขข้อผิดพลาด และการบำรุงรักษาโค้ดตลอดเวลา เมื่อ AI จัดการเฉพาะส่วนการเขียนโค้ด ด้านอื่นๆ ที่ใช้เวลานานยังคงไม่เปลี่ยนแปลง
การอ้างเรื่องประสิทธิภาพ เทียบกับความเป็นจริง
- การอ้างทางการตลาด: เขียนโค้ดเร็วขึ้น 10 เท่า
- การเพิ่มประสิทธิภาพจริง: ปรับปรุงการส่งมอบซอฟต์แวร์โดยรวมได้ประมาณ 1.2 เท่า
- คำอธิบายช่องว่าง: การเขียนโค้ดเป็นเพียงส่วนหนึ่งของวงจรการพัฒนาซอฟต์แวร์
ช่องว่างของการเรียนรู้และความเข้าใจ
ความกังวลที่สำคัญในหมู่นักพัฒนาคือการกัดกร่อนความเข้าใจทางเทคนิคที่ลึกซึ้งที่อาจเกิดขึ้น เมื่อ AI สร้างโค้ด นักพัฒนาอาจสูญเสียความรู้ที่ใกล้ชิดซึ่งมาจากการเขียนด้วยตนเอง สิ่งนี้สร้างสถานการณ์ที่วิศวกรกลายเป็นผู้จัดการโค้ดที่พวกเขาไม่ได้สร้าง ซึ่งอาจนำไปสู่การเสื่อมสลายของทักษะในระยะยาว
คุณจะไม่มีวันรู้จักโค้ดในฐานะผู้อ่านเท่ากับที่คุณจะรู้ในฐานะผู้เขียน สำหรับสิ่งใดก็ตามที่ใหญ่กว่าโครงการขนาดเล็กมาก
การเปรียบเทียบกับการสืบทอดโค้ดเก่าเป็นเรื่องที่น่าสนใจ - แม้ว่านักพัฒนาจะต้องจัดการกับโค้ดที่เขียนโดยคนอื่นมาตลอด แต่โค้ดที่สร้างโดย AI สร้างสถานการณ์นี้ตั้งแต่วันแรกของโครงการ แทนที่จะเป็นความท้าทายเป็นครั้งคราว
ปัญหาการจัดการ
การอภิปรายของชุมชนเผยให้เห็นความคล้ายคลึงกันระหว่างการจัดการ AI coding agents และการจัดการนักพัฒนาระดับเริ่มต้น ทั้งคู่ต้องการการดูแล การแนะนำ และการแก้ไข อย่างไรก็ตาม AI agents มีความท้าทายที่เป็นเอกลักษณ์: พวกเขาไม่สามารถเรียนรู้จากข้อเสนอแนะ ไม่ถามคำถามเพื่อชี้แจง และอาจสร้างโซลูชันที่ไม่ถูกต้องด้วยความมั่นใจ
นักพัฒนาบางคนรายงานความสำเร็จโดยการปฏิบัติต่อ AI เป็นวิศวกรระดับเริ่มต้นที่เร็วเหมือนสายฟ้าซึ่งต้องการการจัดการที่ระมัดระวังและขั้นตอนการทำงานที่มีโครงสร้าง แนวทางนี้เกี่ยวข้องกับการวางแผนล่วงหน้าอย่างกว้างขวาง การทำงานตามข้อกำหนดโดยละเอียด และกระบวนการตรวจสอบโค้ดอย่างละเอียด
การเปรียบเทียบขั้นตอนการเขียนโค้ดด้วย AI
| การเขียนโค้ดแบบดั้งเดิม | การเขียนโค้ดด้วยความช่วยเหลือของ AI |
|---|---|
| การคิดและเขียนโค้ด (ส่วนใหญ่) → การแก้ไข (ส่วนน้อย) | การเขียนโค้ด (ส่วนน้อย) → การคิดและแก้ไข (ส่วนใหญ่) |
| ความเข้าใจเชิงลึกผ่านการปฏิบัติ | การจัดการและตรวจสอบโค้ดที่สร้างขึ้น |
| การเรียนรู้ผ่านการฝึกฝน | ทักษะอาจเสื่อมถอย |
แนวปฏิบัติที่ดีที่กำลังเกิดขึ้น
แม้จะมีความท้าทาย แต่นักพัฒนาหลายคนกำลังหาวิธีใช้ AI อย่างมีประสิทธิภาพ แนวทางที่ประสบความสำเร็จมักเกี่ยวข้องกับ:
- การวางแผนและการทำงานตามข้อกำหนดอย่างกว้างขวางก่อนการสร้างโค้ดใดๆ
- การใช้ AI สำหรับงานเฉพาะที่กำหนดไว้อย่างชัดเจนแทนที่จะเป็นโครงการทั้งหมด
- การรักษาการดูแลของมนุษย์ในทุกขั้นตอนของการพัฒนา
- การใช้กระบวนการทดสอบและตรวจสอบอย่างเข้มงวด
- การปฏิบัติต่อ AI เป็นเครื่องมือหนึ่งในชุดเครื่องมือพัฒนาที่กว้างขึ้นแทนที่จะเป็นการทดแทนความเชี่ยวชาญของมนุษย์
ชุมชนดูเหมือนจะมาบรรจบกันในแนวคิดที่ว่าเครื่องมือเขียนโค้ด AI ทำงานได้ดีที่สุดเมื่อรวมเข้ากับกระบวนการพัฒนาที่มีระเบียบวินัย แทนที่จะเป็นทางลัดรอบแนวปฏิบัติวิศวกรรมซอฟต์แวร์แบบดั้งเดิม
แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับการเขียนโค้ดด้วย AI ที่แนะนำ
- ใช้คำสั่ง "อย่าเขียนโค้ดใดๆ ในตอนนี้" สำหรับขั้นตอนการวางแผน
- ดำเนินการระบุข้อกำหนดและงานออกแบบอย่างละเอียดถี่ถ้วนตั้งแต่เริ่มต้น
- ใช้กระบวนการทดสอบและตรวจสอบโค้ดอย่างเข้มงวด
- ปฏิบัติต่อ AI เหมือนเป็นนักพัฒนาระดับเริ่มต้นที่ต้องการการดูแลและควบคุม
- มุ่งเน้นการออกแบบแบบโมดูลาร์เพื่อจำกัดขอบเขตบริบทของ AI
- รักษาการมีส่วนร่วมของมนุษย์ในการตัดสินใจด้านสถาปัตยกรรม
มองไปข้างหน้า
การอภิปรายสะท้อนคำถามที่กว้างขึ้นเกี่ยวกับบทบาทของ AI ในงานอาชีพ ในขณะที่นักพัฒนาบางคนยอมรับ AI เป็นเครื่องมือเพิ่มผลิตภาพที่มีพลัง คนอื่นๆ กังวลเกี่ยวกับผลกระทบระยะยาวต่อการพัฒนาทักษะและคุณภาพของโค้ด
การอภิปรายชี้ให้เห็นว่าแนวทางที่ประสบความสำเร็จมากที่สุดอาจเป็นการหาสมดุลที่เหมาะสม - การใช้ AI เพื่อจัดการงานประจำในขณะที่รักษาการมีส่วนร่วมของมนุษย์ในด้านความคิดสร้างสรรค์และการวิเคราะห์ของการพัฒนาซอฟต์แวร์ เมื่อเครื่องมือเหล่านี้ยังคงพัฒนาต่อไป ชุมชนนักพัฒนาอาจจำเป็นต้องปรับแนวปฏิบัติและแนวทางการฝึกอบรมเพื่อรักษาทั้งผลิตภาพและความเป็นเลิศทางเทคนิค
อ้างอิง: The AI coding trap