ในขณะที่ปัญญาประดิษฐ์ยังคงเปลี่ยนแปลงภูมิทัศน์ทางเทคโนโลยี นักพัฒนาและผู้ที่คลั่งไคล้เทคโนโลยีกำลังถกเถียงกันอย่างร้อนแรงเกี่ยวกับสิ่งที่เอไอทำได้และทำไม่ได้ในการพัฒนาซอฟต์แวร์ แม้ผู้ช่วยเขียนโค้ดเอไออย่าง Claude Code และ GPT-5-Codex จะแสดงความสามารถที่น่าทายในการสร้างโค้ดที่ใช้งานได้จริง แต่ชุมชนนักพัฒนากำลังค้นพบข้อจำกัดที่สำคัญเมื่อต้องสร้างระบบซอฟต์แวร์ที่พร้อมสำหรับการใช้งานจริง
คำมั่นสัญญาและความเป็นจริงของการพัฒนาที่ใช้เอไอช่วย
นักพัฒนาหลายคนรายงานว่ามีความก้าวหน้าด้านผลิตภาพอย่างมากเมื่อใช้ผู้ช่วยเขียนโค้ดเอไอสำหรับงานเฉพาะด้าน นักพัฒนาคนหนึ่งแบ่งปันประสบการณ์ที่น่าสนใจ: ฉันใช้เวลาหนึ่งชั่วโมงในการเขียนเอกสารประกอบฟังก์ชันที่ทำการจำลองทางวิทยาศาสตร์ที่ซับซ้อน จากนั้นใช้เวลา 15 นาทีอธิบายให้ ChatGPT ฟัง มันสร้างโค้ดออกมา 700 บรรทัด ซึ่งฉันใช้เวลาเพียง 5 นาทีเพื่อให้มันทำงานได้ ตามด้วยเทสต์อีก 1,500 บรรทัด กระบวนการทั้งหมดใช้เวลาประมาณสองชั่วโมง多一点 เทียบกับที่ฉันคงต้องใช้เวลาอย่างน้อยสองสามวันหากทำด้วยมือ ผลกระทบด้านประสิทธิภาพนี้เห็นได้ชัดเป็นพิเศษสำหรับปัญหาที่กำหนดไว้อย่างชัดเจน มีข้อกำหนดที่แน่นอน การคำนวณทางคณิตศาสตร์ และอัลกอริทึมที่อยู่ในขอบเขตของตัวเอง ซึ่งเอไอสามารถสร้างทั้งการนำไปใช้งานและชุดการทดสอบที่ครอบคลุม
อย่างไรก็ตาม นักพัฒนาคนเดียวกันตั้งข้อสังเกตว่าวิธีการนี้ทำงานได้ดีที่สุดสำหรับปัญหาที่มีผลลัพธ์แน่นอน แม้จะประกอบด้วยหลายส่วนที่เคลื่อนไหว ซึ่งเป็นเพียงส่วนย่อยของความท้าทายในการพัฒนาซอฟต์แวร์ในโลกจริง ฉันทามติของชุมชนชี้ให้เห็นว่าเอไอเก่งในงานเขียนโค้ด แต่ยังดิ้นรนกับสาขาวิชาที่กว้างกว่าของวิศวกรรมซอฟต์แวร์ ซึ่งเกี่ยวข้องกับสถาปัตยกรรม การตัดสินใจด้านการออกแบบ และการพิจารณาถึงการบำรุงรักษาระยะยาว
รายงานประสิทธิภาพการทำงานของนักพัฒนาด้วยความช่วยเหลือจาก AI:
- การจำลองทางวิทยาศาสตร์ที่ซับซ้อน: 2+ ชั่วโมงด้วย AI เทียบกับ 2+ วันแบบทำด้วยมือ
- การเขียน permission engine ใหม่: 2 วันด้วย AI เทียบกับหลายสัปดาห์แบบทำด้วยมือ
- แอปพลิเคชัน CRUD ทั่วไปและการอัปเดตการตั้งค่า: ประหยัดเวลาได้อย่างมาก
- การสร้าง UI component: สร้างต้นแบบได้เร็วแต่มักต้องการการปรับแต่งโดยมนุษย์
- การใช้งานอัลกอริทึม: มีประสิทธิภาพสำหรับปัญหาทางคณิตศาสตร์ที่มีข้อกำหนดชัดเจน
จุดบอดด้านสถาปัตยกรรมและความท้าทายในการบำรุงรักษา
ชุมชนนักพัฒนาได้ระบุหลายพื้นที่สำคัญที่ผู้ช่วยเขียนโค้ดเอไอยังขาดหายไป ข้อจำกัดที่สำคัญอย่างหนึ่งปรากฏในการตัดสินใจด้านสถาปัตยกรรมและการจัดระเบียบโค้ด นักพัฒนารายงานว่าเครื่องมือเอไอมักจะสร้างโค้ดที่ทำงานได้แต่ขาดการสรุปประเด็นที่เหมาะสม ทำซ้ำตรรกะ และสร้างปัญหาการบำรุงรักษา ดังที่นักพัฒนาคนหนึ่งสังเกตว่า Claude เมื่อปล่อยให้ทำงานตามลำพัง มักจะทำสิ่งที่เทียบเท่ากับการกด Ctrl-C/Ctrl-V สำหรับเกือบทุกองค์ประกอบที่มันสร้างขึ้น... โดยรักษาการนำไปใช้งานที่เกือบจะเหมือนกันสองชุด เพียงเพื่อแสดงโครงสร้างแท็บที่แตกต่างกันเล็กน้อยสำหรับผู้ใช้ที่ล็อกอินเข้าสู่ระบบและผู้ใช้ที่ไม่ได้ล็อกอิน
ข้อบกพร่องด้านสถาปัตยกรรมเหล่านี้กลายเป็นปัญหาอย่างยิ่งเมื่อโปรเจกต์ขยายขนาดเกินกว่าต้นแบบที่เรียบง่าย นักพัฒนาอีกคนอธิบายถึงการรับช่วงต่อไปปาล์มไลน์ประมวลผลข้อมูลที่เขียนด้วยความรู้สึก โดยที่เอไอสร้างภาษาไพธอนหลายร้อยบรรทัดในแต่ละแลมบ์ดาสำหรับการกำหนดค่าการบันทึก日志 แต่ล้มเหลวในการทำความเข้าใจปัญหาบริบทท้องถิ่นของเธรดหรือการเริ่มต้นตัวบันทึก日志ที่มีอยู่ ผลลัพธ์ที่ได้คือโค้ดที่ซับซ้อนและซ้ำซ้อน ซึ่งแก้ไขปัญหาเป้าหมายได้เพียงบางส่วน ขณะเดียวกันก็สร้างหนี้ทางเทคนิคใหม่ขึ้นมา
ฉันเข้าใจยากกับคนที่บอกว่า LLM สามารถเขียนโค้ดได้ พวกมันดีสำหรับสคริปต์ bash ง่ายๆ และการปรับโครงสร้างโค้ดที่ซับซ้อน และการร่างสำนวนโค้ดพื้นฐาน และนั่นก็ประมาณนั้น
ข้อจำกัดทั่วไปของ AI ในการเขียนโค้ดที่นักพัฒนาระบุ:
- การตัดสินใจด้านสถาปัตยกรรมและการจัดระเบียบโค้ดที่ไม่ดี
- ความยากลำบากในการทำงานกับหลักการออกแบบเชิงนามธรรมและการสร้าง fluent API
- จุดอับในการจัดการ dependency และความเข้ากันได้ของไลบรารี
- ไม่สามารถจดจำและกำจัดโค้ดที่ซ้ำซ้อนได้
- ความท้าทายเกี่ยวกับ thread-local context และปัญหาด้าน concurrency
- ความเข้าใจที่จำกัดเกี่ยวกับรูปแบบและแบบแผนของ codebase ที่มีอยู่
ช่องว่างความเชี่ยวชาญของมนุษย์ในการพัฒนาเอไอ
การอภิปรายเปิดเผยว่าการพัฒนาที่ใช้เอไอช่วยอย่างมีประสิทธิภาพต้องการความเชี่ยวชาญของมนุษย์อย่างมาก นักพัฒนาที่มีความรู้ด้านสถาปัตยกรรมลึกซึ้งรายงานผลลัพธ์ที่ดีกว่า เพราะพวกเขาสามารถระบุข้อกำหนดที่แม่นยำ ประเมินโซลูชันที่สร้างโดยเอไออย่างมีวิจารณญาณ และนำทางเอไอไปสู่การออกแบบที่บำรุงรักษาได้ วิศวกรผู้มีประสบการณ์คนหนึ่งตั้งข้อสังเกตว่า ในระดับหนึ่ง ปัญหาสถาปัตยกรรมซอฟต์แวร์ที่ฉันกำลังแก้ไข ซึ่งดึงมาจากความเข้าใจหลายทศวรรษเกี่ยวกับการออกแบบโครงสร้างข้อมูล ชนิดข้อมูล และอัลกอริทึมที่บำรุงรักษาได้ มีประสิทธิภาพ และยืนยันได้ คือสิ่งที่ LLM ไม่สามารถเริ่มเข้าใจได้แม้แต่น้อย
ช่องว่างด้านความเชี่ยวชาญนี้เห็นได้ชัดเป็นพิเศษเมื่อทำการดีบักโค้ดที่สร้างโดยเอไอ นักพัฒนาอธิบายสถานการณ์ที่ผู้ช่วยเอไอสร้างโซลูชันที่ไม่ถูกต้องอย่างมั่นใจ เช่น การติดตั้งคำนิยามชนิดที่ล้าสมัยสำหรับไลบรารี JavaScript หรือการสร้างการนำไปใช้งานที่ผ่านการทดสอบแต่ล้มเหลวในสภาพแวดล้อมการผลิต กระบวนการดีบักมักต้องการการแทรกแซงของมนุษย์เพื่อระบุสาเหตุรากฐานที่เอไอไม่สามารถรับรู้ได้ด้วยตัวเอง
การพัฒนาเครื่องมือและขั้นตอนการทำงาน
ชุมชนนักพัฒนากำลังทดลองขั้นตอนการทำงานอย่างแข็งขันเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพของเอไอให้สูงสุดในขณะเดียวกันก็ลดข้อจำกัดของมัน กลยุทธ์ที่ประสบความสำเร็จรวมถึงการสร้างเอกสารการวางแผนอย่างละเอียด การใช้กฎการตรวจสอบโค้ดอย่างเคร่งครัด การรักษาชุดการทดสอบที่ครอบคลุม และการใช้การควบคุมเวอร์ชันอย่างกว้างขวางมากขึ้น นักพัฒนาบางคนสนับสนุนแนวทาง โหมดวางแผน ที่เอไอต้องสรุปกลยุทธ์ก่อนการนำไปใช้งาน ในขณะที่คนอื่นๆ ใช้ ประตูคุณภาพ อัตโนมัติเพื่อจับรูปแบบต่อต้านที่สร้างโดยเอไอ
มีความสนใจเพิ่มขึ้นในเครื่องมือเฉพาะทางเพื่อเสริมผู้ช่วยเขียนโค้ดเอไอ ตัวอย่างเช่น นักพัฒนา C# กำลังสำรวจ Roslyn Analyzers ที่สามารถบังคับใช้ข้อจำกัดด้านสถาปัตยกรรมและทำให้การบิลด์ล้มเหลวเมื่อโค้ดที่สร้างโดยเอไอละเมิดรูปแบบที่กำหนดไว้ แนวทางนี้แสดงถึงการเปลี่ยนแปลงไปสู่การสร้าง ราวกันตก ที่จำกัดการพัฒนาเอไอให้อยู่ในรูปแบบและแนวทางปฏิบัติที่ได้รับการอนุมัติ แต่มันต้องการการลงทุนล่วงหน้าอย่างมีนัยสำคัญในการพัฒนาเครื่องมือวิเคราะห์
กลยุทธ์เวิร์กโฟลว์การพัฒนา AI ที่ประสบความสำเร็จ:
- สร้างไฟล์ markdown สำหรับวางแผนและดีบักอย่างละเอียด
- ใช้กฎ linting ที่เข้มงวดและ commit hooks
- ใช้ชุดทดสอบที่ครอบคลุมสำหรับการตรวจสอบ
- ใช้แนวทาง "plan mode" ก่อนการพัฒนา
- ใช้ประโยชน์จาก architectural guardrails เช่น Roslyn Analyzers
- ทำ commit บ่อยครั้งและควบคุม version อย่างระมัดระวัง
- รวม AI agents หลายตัวสำหรับงานเฉพาะทางที่แตกต่างกัน
อนาคตของบทบาทวิศวกรรมซอฟต์แวร์
ชุมชนมีความเห็นแตกต่างกันเกี่ยวกับว่าเอไอจะเปลี่ยนเส้นทางอาชีพวิศวกรรมซอฟต์แวร์อย่างไร บางคนทำนายว่าเอไอจะทำให้การพัฒนาเป็นประชาธิปไตย ช่วยให้ผู้จัดการผลิตภัณฑ์และผู้เชี่ยวชาญในสาขาสามารถสร้างต้นแบบที่ใช้งานได้โดยไม่ต้องได้รับความช่วยเหลือจากวิศวกร คนอื่นๆ โต้แย้งว่าความต้องการการกำกับดูแลด้านสถาปัตยกรรมและการแก้ปัญหาที่ซับซ้อนจะรักษาความต้องการสำหรับวิศวกรที่มีประสบการณ์ไว้ แม้อาจจะในจำนวนที่ลดลง
นักพัฒนาหลายคนแสดงความกังวลเกี่ยวกับผลกระทบต่อการพัฒนาวิศวกรรุ่นเยาว์ หากงานเขียนโค้ดระดับต้นทางถูกทำให้เป็นอัตโนมัติ ก็มีความไม่แน่ใจเกี่ยวกับว่าวิศวกรในอนาคตจะได้รับประสบการณ์พื้นฐานที่จำเป็นเพื่อกลายเป็นสถาปนิกอาวุโสได้อย่างไร ดังที่ผู้แสดงความคิดเห็นคนหนึ่งระบุว่า หากวิศวกรรุ่นเยาว์ทุกคนใช้เอไอ หรือแย่กว่านั้น คือไม่มีการจ้างวิศวกรรุ่นเยาว์เลย ฉันไม่แน่ใจว่าเราจะผลิตวิศวกรอาวุโสเหล่านั้นในขนาดที่เราทำอยู่ในปัจจุบันได้อย่างไร
สรุป
สถานะปัจจุบันของเอไอในการพัฒนาซอฟต์แวร์นำเสนอความขัดแย้ง: ในขณะที่ผู้ช่วยเขียนโค้ดเอไอแสดงความสามารถที่น่าประทับใจในการสร้างโค้ดที่ใช้งานได้ แต่พวกมันยังดิ้นรนกับความท้าทายแบบองค์รวมของวิศวกรรมซอฟต์แวร์ เทคโนโลยีนี้ทำหน้าที่เป็นเครื่องขยายสัญญาณอันทรงพลังสำหรับนักพัฒนาที่มีประสบการณ์ซึ่งสามารถให้คำแนะนำด้านสถาปัตยกรรมและการประเมินอย่างมีวิจารณญาณ แต่มันยังไม่เพียงพอที่จะมาแทนที่ความเชี่ยวชาญของมนุษย์ในการออกแบบระบบที่บำรุงรักษาได้และขยายขนาดได้
ในขณะที่เทคโนโลยียังคงพัฒนาต่อไป แนวทางที่ประสบความสำเร็จมากที่สุดดูเหมือนจะเป็นแนวทางที่ปฏิบัติต่อเอไอเป็นเครื่องมือสำหรับการทำงานร่วมกันมากกว่าเป็นนักพัฒนาแบบอิสระ การรวมกันของการคิดเชิงสถาปัตยกรรมของมนุษย์กับความเร็วในการนำไปใช้งานของเอไอสร้างพลังเสริมที่ทรงพลัง แต่ความท้าทายพื้นฐานของการออกแบบซอฟต์แวร์ การคิดเป็นระบบ และการบำรุงรักษาระยะยาวยังคงอยู่ในขอบเขตของมนุษย์อย่างมั่นคงในอนาคตอันใกล้ การทดลองอย่างต่อเนื่องของชุมชนนักพัฒนาด้วยขั้นตอนการทำงาน ราวกันตก และแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดมีแนวโน้มที่จะกำหนดว่าเอไอจะบูรณาการเข้ากับแนวปฏิบัติด้านวิศวกรรมซอฟต์แวร์อย่างไรในปีข้างหน้า