โลกของการพัฒนาซอฟต์แวร์กำลังต่อสู้กับวิกฤตใหม่ที่คุกคามความสามารถในการบำรุงรักษาแอปพลิเคชันนับไม่ถ้วนในระยะยาว ขณะที่ Large Language Models (LLMs) เช่น ChatGPT และ Claude สร้างโค้ดด้วยความเร็วสายฟ้า นักพัฒนากำลังสะสมสิ่งที่ผู้เชี่ยวชาญเรียกว่าหนี้ความเข้าใจ - กองโค้ดที่ใช้งานได้แต่เข้าใจยากที่สะสมขึ้นเรื่อยๆ และจะต้องการการแทรกแซงของมนุษย์ในที่สุด
ปรากฏการณ์นี้คล้ายกับความท้าทายเก่าแก่ในการทำงานกับระบบเก่า แต่มีความแตกต่างสำคัญคือ ขนาดและความเร็วที่โค้ดที่เข้าใจยากถูกสร้างขึ้น ในขณะที่นักพัฒนามนุษย์อาจผลิตโค้ดที่น่าสงสัยได้เพียงไม่กี่ร้อยบรรทัดต่อวัน ผู้ช่วย AI สามารถสร้างโค้ดได้หลายพันบรรทัดในไม่กี่นาที ทำให้เกิดงานค้างที่ทีมมนุษย์ไม่สามารถตรวจสอบได้อย่างสมจริง
ความท้าทายหลักของโค้ดที่สร้างโดย AI:
- ปัญหาปริมาณ: AI สามารถสร้างโค้ดได้หลายพันบรรทัดต่อวัน ในขณะที่มนุษย์สร้างได้เพียงหลายร้อยบรรทัด
- ปัญหาคอขวดในการตรวจสอบ: โค้ดถูกสร้างเร็วกว่าที่มนุษย์จะสามารถตรวจสอบอย่างมีความหมายได้
- วงจรแห่งความล้มเหลว: AI มีปัญหาในการแก้ไขข้อผิดพลาดในโค้ดที่ตัวเองสร้างไว้ก่อนหน้านี้
- ปัญหาสถาปัตยกรรม: มีแนวโน้มที่จะทำซ้ำฟังก์ชันการทำงานและเพิกเฉยต่อรูปแบบที่มีอยู่แล้ว
- ช่องว่างความรู้: นักพัฒนาระดับเริ่มต้นสูญเสียโอกาสในการเรียนรู้จากโค้ดที่อ่านเข้าใจได้
ปัญหาการสร้างทฤษฎี
รากเหง้าของวิกฤตนี้อยู่ที่สิ่งที่นักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ Peter Naur เรียกว่าการสร้างทฤษฎี - ความเข้าใจลึกซึ้งที่นักพัฒนาได้รับเกี่ยวกับวัตถุประสงค์ การออกแบบ และการใช้งานของโปรแกรม เมื่อนักพัฒนาเขียนโค้ดด้วยมือ พวกเขาจะดูดซับความเข้าใจนี้โดยธรรมชาติผ่านกระบวนการสร้าง อย่างไรก็ตาม เมื่อ AI สร้างโค้ด การถ่ายทอดความรู้ที่สำคัญนี้จะไม่เกิดขึ้น
ความตายของโปรแกรมเกิดขึ้นเมื่อทีมโปรแกรมเมอร์ที่มีทฤษฎีของมันถูกยุบ โปรแกรมที่ตายแล้วอาจยังคงถูกใช้งานในคอมพิวเตอร์และให้ผลลัพธ์ที่มีประโยชน์ สถานะความตายที่แท้จริงจะปรากฏเมื่อความต้องการในการแก้ไขโปรแกรมไม่สามารถตอบได้อย่างชาญฉลาด
แนวคิดนี้มีความเร่งด่วนใหม่เมื่อนักพัฒนารายงานว่าใช้เวลาในการพยายามเข้าใจโค้ดที่สร้างด้วย AI มากกว่าเวลาที่ประหยัดได้จากการใช้ AI หลายทีมเผชิญกับทางเลือกที่ยาก คือ กลายเป็นคอขวดด้วยการตรวจสอบทุกบรรทัดของผลลัพธ์ AI อย่างละเอียด หรือประทับตราโค้ดและหวังให้ดีที่สุด
กับดักของการเขียนโค้ดตามความรู้สึก
การอภิปรายในชุมชนเผยให้เห็นแนวโน้มที่น่าเป็นห่วงต่อการเขียนโค้ดตามความรู้สึก - การปฏิบัติในการสร้างและปรับใช้โค้ดตามความรู้สึกว่าถูกต้องมากกว่าความเข้าใจที่แท้จริง ในขณะที่นักพัฒนาบางคนยังคงกระบวนการตรวจสอบอย่างเข้มงวด คนอื่นๆ ได้ยอมรับแนวทางที่ไม่ค่อยระมัดระวัง โดยเช็คอินโค้ดที่ไม่มีใครอ่านหรือทดสอบอย่างเต็มที่จริงๆ
สิ่งนี้สร้างวงจรที่อันตราย เมื่อโค้ดที่สร้างด้วย AI ต้องการการแก้ไขหรือการดีบักอย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้ นักพัฒนาต้องลงทุนเวลาอย่างมากในการเข้าใจว่าโค้ดทำอะไรและทำไมถึงเขียนแบบนั้น เครื่องมือ AI ที่สร้างโค้ดต้นฉบับมักจะต่อสู้กับการแก้ไขเหล่านี้ ทำให้เกิดสิ่งที่นักพัฒนาเรียกว่าลูปแห่งความหายนะ - วงจรไม่รู้จบของความพยายามที่ล้มเหลวในการให้ AI แก้ไขปัญหาที่มันไม่สามารถเข้าใจได้
เกินกว่าการแยกแยะแบบง่าย
ไม่เหมือนกับการแยกแยะการเขียนโปรแกรมแบบดั้งเดิมที่ให้พฤติกรรมที่คาดเดาได้และแน่นอน การสร้างโค้ด AI แนะนำความไม่แน่นอนพื้นฐาน ในขณะที่คอมไพเลอร์หรือเฟรมเวิร์กทำงานบนตรรกะที่ฮาร์ดโค้ดซึ่งสามารถตรวจสอบได้ LLMs ทำงานในขอบเขตของความน่าจะเป็นและการจับคู่รูปแบบ สิ่งนี้สร้างโค้ดที่อาจทำงานได้อย่างถูกต้องแต่ขาดรากฐานทางตรรกะที่นักพัฒนามนุษย์สามารถให้เหตุผลได้
ปัญหาขยายเกินกว่าฟังก์ชันแต่ละตัวไปถึงสถาปัตยกรรมระบบ ผู้ช่วย AI มักจะทำซ้ำฟังก์ชันการทำงาน เพิกเฉยต่อการแยกแยะที่มีอยู่ หรือสร้างโซลูชันที่ซับซ้อนโดยไม่จำเป็น โดยไม่มีเส้นด้ายเล่าเรื่องที่โค้ดที่เขียนโดยมนุษย์ให้ ระบบเหล่านี้กลายเป็นเรื่องยากขึ้นเรื่อยๆ ในการบำรุงรักษาและขยาย
แนวทางปฏิบัติที่แนะนำ:
- รักษาเอกสารการออกแบบที่มีรายละเอียดก่อนการสร้างโค้ด
- เก็บบันทึกคำสั่ง AI และบริบทของการสร้างโค้ด
- ดำเนินการกระบวนการตรวจสอบโค้ดอย่างเข้มงวดแม้จะมีแรงกดดันด้านความเร็ว
- ใช้ AI สำหรับงานที่มีการกำหนดชัดเจนและแยกออกมาได้ แทนที่จะเป็นการออกแบบระบบที่ซับซ้อน
- มุ่งเน้นไปที่การออกแบบ API และสถาปัตยกรรมระบบ ขณะที่ปล่อยให้ AI จัดการรายละเอียดการดำเนินการ
การคิดบัญชีที่กำลังจะมา
เมื่อองค์กรมากขึ้นนำเครื่องมือเขียนโค้ด AI มาใช้ อุตสาหกรรมเผชิญกับจุดวิกฤตที่อาจเกิดขึ้น นักพัฒนารุ่นใหม่ที่เคยเรียนรู้โดยการอ่านและแก้ไขโค้ดที่มีอยู่ ตอนนี้พบกับระบบที่พวกเขาไม่สามารถเข้าใจได้ นักพัฒนาอาวุโสพบว่าตัวเองถูกครอบงำด้วยปริมาณโค้ดที่ต้องการการตรวจสอบ ความรู้ขององค์กรที่เคยช่วยทีมนำทางระบบที่ซับซ้อนกำลังถูกแทนที่ด้วยการเดาด้วยอัลกอริทึม
ผู้เชี่ยวชาญบางคนคาดการณ์ว่าสิ่งนี้จะสร้างคลาสใหม่ของนักพัฒนาที่มีค่าสูง - ผู้ที่มีทักษะในการแก้ไขโค้ดที่สร้างด้วย AI และสร้างความเข้าใจทางทฤษฎีที่หายไปในการรีบร้อนที่จะทำให้เป็นอัตโนมัติ คนอื่นๆ กังวลว่าอุตสาหกรรมกำลังสร้างภูเขาของหนี้ทางเทคนิคที่ในที่สุดจะต้องการการเขียนใหม่ครั้งใหญ่หรือการเปลี่ยนระบบ
โซลูชันตามที่หลายคนในชุมชนการพัฒนากล่าว ไม่ได้อยู่ที่การละทิ้งเครื่องมือ AI แต่อยู่ที่การใช้พวกมันอย่างมีความคิด สิ่งนี้หมายถึงการรักษาการปฏิบัติการออกแบบที่เข้มงวด การเก็บบันทึกรายละเอียดของ AI prompts และการตัดสินใจ และการปฏิบัติต่อโค้ดที่สร้างด้วย AI ด้วยความสงสัยเดียวกันที่เคยสงวนไว้สำหรับทีมพัฒนาต่างประเทศหรือโปรแกรมเมอร์รุ่นใหม่
ขณะที่เทคโนโลยียังคงพัฒนาอย่างรวดเร็ว ชุมชนการพัฒนาเผชิญกับทางเลือกที่สำคัญ คือ เรียนรู้ที่จะจัดการหนี้ความเข้าใจอย่างมีประสิทธิภาพ หรือเสี่ยงที่จะจมอยู่ในทะเลของโค้ดที่ใช้งานได้แต่เข้าใจไม่ได้
อ้างอิง: Comprehension Debt: The Ticking Time Bomb of LLM-Generated Code