นี่เป็นหนึ่งในคำถามที่ค้างคาใจและสร้างความกังวลใจเล็กน้อย ที่มักผุดขึ้นมาในการสนทนาผ่าน Slack ในช่วงดึก และการถกเถียงกันระหว่างโปรแกรมเมอร์ ผู้ก่อตั้ง และโดยแท้จริงแล้วทุกคนที่เคยเผชิญหน้ากับบั๊กปริศนา ในด้านหนึ่ง เครื่องมือ AI ก็เร็วขึ้น คมชัดขึ้น และแม่นยำอย่างน่าทึ่งในการสร้างโค้ด ในอีกด้านหนึ่ง วิศวกรรมซอฟต์แวร์ไม่เคยเป็นเพียงแค่การเขียนไวยากรณ์เท่านั้น ลองมาพิจารณาเรื่องนี้กันอย่างละเอียด – โดยไม่ตกอยู่ในกรอบความคิดแบบนิยายวิทยาศาสตร์ดิสโทเปียที่ว่า “เครื่องจักรจะยึดครองโลก”
บทความที่คุณอาจสนใจอ่านต่อหลังจากบทความนี้:
🔗 เครื่องมือ AI ชั้นนำสำหรับการทดสอบซอฟต์แวร์
ค้นพบเครื่องมือทดสอบที่ขับเคลื่อนด้วย AI ซึ่งช่วยให้การตรวจสอบคุณภาพ (QA) ฉลาดขึ้นและรวดเร็วยิ่งขึ้น
🔗 วิธีการเป็นวิศวกร AI
คู่มือทีละขั้นตอนสำหรับการสร้างอาชีพที่ประสบความสำเร็จในด้านปัญญาประดิษฐ์ (AI)
🔗 เครื่องมือ AI ที่ไม่ต้องเขียนโค้ดที่ดีที่สุด
สร้างโซลูชัน AI ได้ง่ายๆ โดยไม่ต้องเขียนโค้ด ด้วยแพลตฟอร์มชั้นนำ
วิศวกรซอฟต์แวร์มีความสำคัญ 🧠✨
ภายใต้แป้นพิมพ์และข้อมูลการประมวลผลทั้งหมด วิศวกรรมศาสตร์นั้นคือ การแก้ปัญหา ความคิดสร้างสรรค์ และการตัดสินใจในระดับระบบ แน่นอนว่า AI สามารถสร้างโค้ดตัวอย่างหรือแม้แต่สร้างโครงสร้างพื้นฐานของแอปได้ในไม่กี่วินาที แต่เหล่าวิศวกรตัวจริงนั้นสร้างสิ่งที่เครื่องจักรทำไม่ได้:
-
ความสามารถในการเข้าใจ บริบท ซับซ้อน
-
การแลกเปลี่ยนข้อดีข้อเสีย (ความเร็ว ต้นทุน ความปลอดภัย... เป็นเรื่องที่ต้องพิจารณาอย่างรอบคอบเสมอ)
-
ทำงานร่วมกับ ผู้คน ไม่ใช่แค่เขียนโค้ด
-
การตรวจจับกรณีพิเศษที่แปลกประหลาดซึ่งไม่เข้ากับรูปแบบที่เรียบร้อย
ลองนึกภาพ AI เหมือนกับเด็กฝึกงานที่เร็วเหลือเชื่อและไม่รู้จักเหนื่อย มีประโยชน์ไหม? ใช่ แต่ช่วยกำหนดโครงสร้างสถาปัตยกรรมได้ไหม? ไม่เลย
ลองนึกภาพดู: ทีมพัฒนาธุรกิจต้องการฟีเจอร์ที่เชื่อมโยงกับกฎการกำหนดราคา ตรรกะการเรียกเก็บเงินแบบเก่า และข้อจำกัดอัตราการใช้งาน AI สามารถร่างส่วนต่างๆ ได้ แต่การตัดสินใจว่า จะ วางตรรกะไว้ที่ใด จะยกเลิกอะไร และ จะทำอย่างไรไม่ให้ใบแจ้งหนี้เสียหายระหว่างการย้าย ระบบนั้น เป็นหน้าที่ของมนุษย์ นั่นคือความแตกต่าง
ข้อมูลแสดงให้เห็นอะไรบ้าง 📊
ตัวเลขเหล่านี้น่าทึ่งมาก ในการศึกษาเชิงโครงสร้าง นักพัฒนาที่ใช้ GitHub Copilot ทำงานเสร็จ เร็วกว่าผู้ที่เขียนโค้ดเองถึง ~55% [1] รายงานภาคสนามที่กว้างขึ้น? บางครั้ง เร็วกว่าถึง 2 เท่า เมื่อใช้ AI รุ่นใหม่ในเวิร์กโฟลว์ [2] การนำไปใช้ก็แพร่หลายมากเช่นกัน: นักพัฒนา 84% ใช้หรือวางแผนที่จะใช้เครื่องมือ AI และ ผู้เชี่ยวชาญกว่าครึ่งใช้เครื่องมือเหล่านี้ทุกวัน [3]
แต่ก็มีจุดบกพร่องอยู่บ้าง งานวิจัยที่ผ่านการตรวจสอบโดยผู้เชี่ยวชาญชี้ให้เห็นว่าผู้เขียนโค้ดที่ได้รับความช่วยเหลือจาก AI มี แนวโน้ม ที่จะเขียนโค้ดที่ไม่ปลอดภัยมากขึ้น และมักจะ มั่นใจเกินไป เกี่ยวกับเรื่องนี้ [5] นั่นเป็นเหตุผลที่เฟรมเวิร์กเน้นย้ำถึงมาตรการป้องกัน เช่น การกำกับดูแล การตรวจสอบ การทบทวนโดยมนุษย์ โดยเฉพาะในโดเมนที่ละเอียดอ่อน [4]
เปรียบเทียบแบบรวดเร็ว: AI กับวิศวกร
| ปัจจัย | เครื่องมือ AI 🛠️ | วิศวกรซอฟต์แวร์ 👩💻👨💻 | เหตุใดจึงสำคัญ |
|---|---|---|---|
| ความเร็ว | สายฟ้าแลบขณะหมุนชิ้นส่วนเล็กๆ [1][2] | ช้าลง ระมัดระวังมากขึ้น | ความเร็วที่แท้จริงไม่ใช่เป้าหมายหลัก |
| ความคิดสร้างสรรค์ | ถูกจำกัดด้วยข้อมูลการฝึกอบรม | สามารถประดิษฐ์ได้จริง ๆ | นวัตกรรมไม่ใช่การลอกเลียนแบบ |
| การดีบัก | แนะนำวิธีแก้ไขที่พื้นผิว | เข้าใจ สาเหตุที่ มันพัง | สาเหตุที่แท้จริงนั้นสำคัญ |
| การทำงานร่วมกัน | ผู้ประกอบการเดี่ยว | สอน เจรจา สื่อสาร | การพัฒนาซอฟต์แวร์ = การทำงานเป็นทีม |
| ค่าใช้จ่าย 💵 | ราคาถูกต่อภารกิจ | ค่าใช้จ่ายสูง (เงินเดือน + สวัสดิการ) | ต้นทุนต่ำ ≠ ผลลัพธ์ที่ดีกว่า |
| ความน่าเชื่อถือ | อาการประสาทหลอน, ความปลอดภัยที่เสี่ยง [5] | ความไว้วางใจเติบโตขึ้นตามประสบการณ์ | ความปลอดภัยและความไว้วางใจเป็นสิ่งสำคัญ |
| การปฏิบัติตามกฎระเบียบ | จำเป็นต้องมีการตรวจสอบและกำกับดูแล [4] | การออกแบบสำหรับกฎระเบียบและการตรวจสอบ | เป็นสิ่งที่ไม่สามารถต่อรองได้ในหลายๆ ด้าน |
กระแสความนิยมของ AI ผู้ช่วยด้านการเขียนโค้ด 🚀
เครื่องมืออย่าง Copilot และ IDE ที่ใช้ LLM กำลังเปลี่ยนแปลงรูปแบบการทำงาน โดยมีคุณสมบัติดังนี้:
-
ร่างข้อความมาตรฐานได้ทันที
-
เสนอคำแนะนำในการปรับปรุงโครงสร้างโค้ด
-
อธิบาย API ที่คุณไม่เคยใช้งานมาก่อน
-
แม้แต่การทดสอบโดยการคายตัวอย่าง (บางครั้งเป็นผง บางครั้งเป็นก้อน)
จุดเปลี่ยนคืออะไร? งานระดับจูเนียร์กลายเป็นเรื่องเล็กน้อยไปแล้ว ซึ่งเปลี่ยนวิธีการเรียนรู้ของผู้เริ่มต้น การทำซ้ำวนลูปไม่รู้จบมีความสำคัญน้อยลง เส้นทางที่ชาญฉลาดกว่า: ให้ AI ร่าง จากนั้น ตรวจสอบ : เขียนคำยืนยัน เรียกใช้ linters ทดสอบอย่างเข้มงวด และตรวจสอบหาช่องโหว่ด้านความปลอดภัยที่ซ่อนเร้นก่อนที่จะรวมเข้าด้วยกัน [5]
เหตุใด AI จึงยังไม่สามารถทดแทนได้ทั้งหมด
พูดกันตรงๆ เลยก็คือ AI มีประสิทธิภาพสูง แต่ก็...ไร้เดียงสา มันขาดคุณสมบัติเหล่านี้:
-
สัญชาตญาณ - การจับผิดข้อกำหนดที่ไร้สาระ
-
จริยธรรม - การชั่งน้ำหนักระหว่างความยุติธรรม อคติ และความเสี่ยง
-
บริบท - การรู้ ว่าทำไม ฟีเจอร์นั้นควรมีหรือไม่ควรมี
สำหรับซอฟต์แวร์ที่สำคัญต่อภารกิจ เช่น ด้านการเงิน สุขภาพ และอวกาศ คุณไม่ควรเสี่ยงกับระบบแบบกล่องดำ เฟรมเวิร์กทำให้ชัดเจน: มนุษย์ยังคงรับผิดชอบ ตั้งแต่การทดสอบไปจนถึงการตรวจสอบ [4]
ผลกระทบจาก “ระดับกลางสู่ระดับบน” ต่อการจ้างงาน 📉📈
AI สร้างความเสียหายมากที่สุดในระดับทักษะกลาง:
-
นักพัฒนาซอฟต์แวร์ระดับเริ่มต้น : มีความเสี่ยงสูง - การเขียนโค้ดพื้นฐานจะถูกทำให้เป็นระบบอัตโนมัติ เส้นทางการเติบโต? การทดสอบ เครื่องมือ การตรวจสอบข้อมูล การตรวจสอบความปลอดภัย
-
วิศวกร/สถาปนิกอาวุโส : ปลอดภัยยิ่งขึ้น - รับผิดชอบด้านการออกแบบ ความเป็นผู้นำ ความซับซ้อน และการประสานงานด้าน AI
-
ผู้เชี่ยวชาญเฉพาะด้าน : ปลอดภัยยิ่งขึ้นไปอีก - ด้านความปลอดภัย ระบบฝังตัว โครงสร้างพื้นฐานแมชชีนเลิร์นนิง และสิ่งต่างๆ ที่ลักษณะเฉพาะของแต่ละโดเมนมีความสำคัญ
ลองนึกถึงเครื่องคิดเลขดูสิ มันไม่ได้ทำให้คณิตศาสตร์หมดความสำคัญไป แต่มันเปลี่ยนทักษะที่กลายเป็นสิ่งจำเป็นอย่างยิ่งต่างหาก
ลักษณะของมนุษย์ที่ AI สะดุด
AI ยังขาดพลังพิเศษด้านวิศวกรรมอีกหลายประการ:
-
กำลังต่อสู้กับโค้ดเก่าที่ซับซ้อนและยุ่งเหยิงเหมือนเส้นสปาเก็ตตี้
-
การรับรู้ถึงความไม่พอใจของผู้ใช้และนำความเห็นอกเห็นใจมาพิจารณาในการออกแบบ
-
การจัดการกับเรื่องการเมืองในที่ทำงานและการเจรจาต่อรองกับลูกค้า
-
การปรับตัวให้เข้ากับกระบวนทัศน์ที่ยังไม่เกิดขึ้นด้วยซ้ำ
ที่น่าประหลาดใจคือ ปัจจัยด้านมนุษย์ กลับกลายเป็นข้อได้เปรียบที่สำคัญที่สุด
วิธีทำให้เส้นทางอาชีพของคุณมั่นคงในอนาคต 🔧
-
ประสานงาน ไม่ใช่แข่งขัน : ปฏิบัติต่อ AI เหมือนเพื่อนร่วมงาน
-
ให้ความสำคัญกับการตรวจสอบเป็นสองเท่า : การสร้างแบบจำลองภัยคุกคาม, การกำหนดสเปคเพื่อใช้เป็นเกณฑ์ทดสอบ, การตรวจสอบติดตามสถานการณ์
-
เรียนรู้เชิงลึกในสาขาต่างๆ เช่น การชำระเงิน สุขภาพ การบินและอวกาศ สภาพภูมิอากาศ - บริบทมีความสำคัญอย่างยิ่ง
-
สร้างชุดเครื่องมือส่วนตัวของคุณ : เครื่องมือตรวจสอบไวยากรณ์ (Linters), เครื่องมือทดสอบช่องโหว่ (Fuzzers), API ที่กำหนดประเภทข้อมูลได้ (Typed API), และบิลด์ที่สามารถสร้างผลลัพธ์ซ้ำได้
-
การตัดสินใจเกี่ยวกับเอกสาร : ADR และรายการตรวจสอบช่วยให้สามารถตรวจสอบการเปลี่ยนแปลง AI ได้ [4]
อนาคตที่เป็นไปได้: ความร่วมมือ ไม่ใช่การทดแทน 👫🤖
ภาพรวมที่แท้จริงไม่ใช่ “AI ปะทะวิศวกร” แต่เป็น AI ทำงานร่วมกับวิศวกร ผู้ที่พร้อมปรับตัวจะก้าวไปข้างหน้าได้เร็วขึ้น คิดได้กว้างขึ้น และลดภาระงานที่ซ้ำซากจำเจ ส่วนผู้ที่ต่อต้านก็เสี่ยงที่จะล้าหลัง
ตรวจสอบความเป็นจริง:
-
โค้ดประจำ → AI
-
กลยุทธ์ + การตัดสินใจที่สำคัญ → มนุษย์
-
ผลลัพธ์ที่ดีที่สุด → วิศวกรที่ได้รับการเสริมประสิทธิภาพด้วย AI [1][2][3]
สรุปแล้ว 📝
แล้ววิศวกรจะถูกแทนที่ไหม? ไม่ใช่หรอก งานของพวกเขาจะเปลี่ยนแปลงไป มันไม่ใช่ "จุดจบของการเขียนโค้ด" แต่เป็น "การเขียนโค้ดกำลังพัฒนา" ผู้ชนะจะเป็นผู้ที่เรียนรู้ที่จะ ใช้งาน AI ไม่ใช่ต่อสู้กับมัน
นี่คือมหาอำนาจใหม่ ไม่ใช่การเลิกจ้าง
เอกสารอ้างอิง
[1] GitHub. “งานวิจัย: การวัดผลกระทบของ GitHub Copilot ต่อประสิทธิภาพการทำงานและความสุขของนักพัฒนา” (2022). https://github.blog/news-insights/research/research-quantifying-github-copilots-impact-on-developer-productivity-and-happiness/
[2] McKinsey & Company. “ปลดปล่อยศักยภาพการทำงานของนักพัฒนาด้วย AI เชิงสร้างสรรค์” (27 มิถุนายน 2023). https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/unleashing-developer-productivity-with-generative-ai
[3] Stack Overflow. “แบบสำรวจนักพัฒนาปี 2025 — AI” (2025). https://survey.stackoverflow.co/2025/ai
[4] NIST. “กรอบการจัดการความเสี่ยง AI (AI RMF)” (2023–). https://www.nist.gov/itl/ai-risk-management-framework
[5] Perry, N., Srivastava, M., Kumar, D., & Boneh, D. “ผู้ใช้เขียนโค้ดที่ไม่ปลอดภัยมากขึ้นด้วยผู้ช่วย AI หรือไม่?” ACM CCS (2023). https://dl.acm.org/doi/10.1145/3576915.3623157