AI จะเข้ามาแทนที่โปรแกรมเมอร์หรือไม่? สุดท้ายนี้ ให้ปิดตัวแก้ไขโค้ด

“ คนสุดท้ายที่ออกไป ปิดโปรแกรมแก้ไขโค้ด ” วลีประชดประชันนี้กำลังเป็นที่พูดถึงในฟอรัมนักพัฒนา สะท้อนถึงอารมณ์ขันที่น่ากังวลเกี่ยวกับการเติบโตของผู้ช่วยเขียนโค้ด AI เมื่อโมเดล AI มีความสามารถในการเขียนโค้ดมากขึ้น โปรแกรมเมอร์หลายคนจึงตั้งคำถามว่านักพัฒนาที่เป็นมนุษย์กำลังเผชิญกับชะตากรรมเดียวกับพนักงานลิฟต์หรือพนักงานรับสายโทรศัพท์หรือไม่ ซึ่งงานเหล่านี้กำลังถูกทำให้ล้าสมัยเพราะระบบอัตโนมัติ ในปี 2024 พาดหัวข่าวที่กล้าหาญประกาศว่าปัญญาประดิษฐ์ (AI) อาจเขียนโค้ดทั้งหมดของเราในไม่ช้า ทำให้นักพัฒนาที่เป็นมนุษย์ไม่มีอะไรทำ แต่เบื้องหลังกระแสฮือฮาและความตื่นเต้นเร้าใจนั้น ความจริงนั้นมีความละเอียดอ่อนกว่านั้นมาก

ใช่แล้ว ตอนนี้ AI สามารถสร้างโค้ดได้เร็วกว่ามนุษย์คนใด แต่ โค้ดนั้นดีแค่ไหน และ AI สามารถจัดการวงจรชีวิตการพัฒนาซอฟต์แวร์ทั้งหมดได้ด้วยตัวเองหรือไม่? ผู้เชี่ยวชาญส่วนใหญ่บอกว่า "ไม่เร็วขนาดนั้น" ผู้นำด้านวิศวกรรมซอฟต์แวร์อย่าง Satya Nadella ซีอีโอของ Microsoft เน้นย้ำว่า "AI จะไม่มาแทนที่โปรแกรมเมอร์ แต่มันจะกลายเป็นเครื่องมือสำคัญในคลังแสงของพวกเขา มันเกี่ยวกับการเสริมพลังให้มนุษย์ทำสิ่งต่างๆ ได้มากขึ้น ไม่ใช่น้อยลง" ( AI จะเข้ามาแทนที่โปรแกรมเมอร์หรือไม่? ความจริงเบื้องหลังกระแส | โดย The PyCoach | มุมประดิษฐ์ | มีนาคม 2025 | Medium ) ในทำนองเดียวกัน Jeff Dean หัวหน้าฝ่าย AI ของ Google ตั้งข้อสังเกตว่า แม้ว่า AI จะสามารถจัดการงานเขียนโค้ดประจำวันได้ แต่ "มันยังขาดความคิดสร้างสรรค์และทักษะการแก้ปัญหา" ซึ่งเป็นคุณสมบัติที่นักพัฒนามนุษย์สามารถนำมาได้ แม้แต่ Sam Altman ซีอีโอของ OpenAI ก็ยังยอมรับว่า AI ในปัจจุบัน "เก่งมากในงานต่างๆ" แต่ "แย่มากในงานเต็มรูปแบบ" หากปราศจากการควบคุมดูแลจากมนุษย์ โดยสรุป AI เก่งในการช่วยเหลืองานบางส่วน แต่ไม่สามารถรับงานของโปรแกรมเมอร์ได้ทั้งหมดตั้งแต่ต้นจนจบ

เอกสารฉบับนี้พิจารณาคำถามที่ว่า “AI จะเข้ามาแทนที่โปรแกรมเมอร์หรือไม่” เราศึกษาว่า AI ส่งผลกระทบต่อบทบาทการพัฒนาซอฟต์แวร์ในปัจจุบันอย่างไร และจะมีการเปลี่ยนแปลงอะไรบ้างในอนาคต ผ่านตัวอย่างจากสถานการณ์จริงและเครื่องมือใหม่ๆ (ตั้งแต่ GitHub Copilot ไปจนถึง ChatGPT) เราสำรวจว่านักพัฒนาจะสามารถปรับตัว ปรับตัว และรักษาความทันสมัยได้อย่างไรเมื่อ AI พัฒนาไป แทนที่จะตอบคำถามง่ายๆ ว่าใช่หรือไม่ เราจะเห็นว่าอนาคตคือความร่วมมือระหว่าง AI และนักพัฒนามนุษย์ เป้าหมายคือการเน้นย้ำ ข้อมูลเชิงลึกเชิงปฏิบัติ เกี่ยวกับสิ่งที่นักพัฒนาสามารถทำได้เพื่อประสบความสำเร็จในยุค AI ตั้งแต่การนำเครื่องมือใหม่ๆ มาใช้ การเรียนรู้ทักษะใหม่ๆ และการคาดการณ์ว่าอาชีพการเขียนโค้ดจะพัฒนาไปอย่างไรในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า

AI ในการพัฒนาซอฟต์แวร์ในปัจจุบัน

AI ได้แทรกซึมเข้าสู่เวิร์กโฟลว์การพัฒนาซอฟต์แวร์สมัยใหม่อย่างรวดเร็ว ไม่ใช่แค่นิยายวิทยาศาสตร์อีกต่อไป เครื่องมือที่ใช้ AI ยังสามารถ เขียนและตรวจสอบโค้ด ทำให้งานที่น่าเบื่อหน่ายกลายเป็นระบบอัตโนมัติ และเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของนักพัฒนาซอฟต์แวร์ได้ ปัจจุบันนักพัฒนาซอฟต์แวร์ใช้ AI เพื่อสร้างโค้ดสั้นๆ เติมฟังก์ชันอัตโนมัติ ตรวจจับข้อบกพร่อง และแม้แต่สร้างเคสทดสอบ ( วิศวกรซอฟต์แวร์จะมีอนาคตหรือไม่? ผลกระทบของ AI [2024] ) ( วิศวกรซอฟต์แวร์จะมีอนาคตหรือไม่? ผลกระทบของ AI [2024] ) กล่าวอีกนัยหนึ่ง AI กำลังเข้ามาแทนที่งานที่น่าเบื่อหน่ายและงานซ้ำซาก ช่วยให้โปรแกรมเมอร์สามารถมุ่งเน้นไปที่การสร้างซอฟต์แวร์ที่ซับซ้อนยิ่งขึ้น ลองมาดูความสามารถและเครื่องมือ AI ที่โดดเด่นบางส่วนที่กำลังเปลี่ยนแปลงการเขียนโปรแกรมในขณะนี้:

• การสร้างโค้ดและการเติมคำอัตโนมัติ: ผู้ช่วยเขียนโค้ด AI ยุคใหม่สามารถสร้างโค้ดโดยอิงตามคำสั่งภาษาธรรมชาติหรือบริบทของโค้ดบางส่วน ยกตัวอย่างเช่น GitHub Copilot (สร้างขึ้นบนโมเดล Codex ของ OpenAI) สามารถผสานรวมกับโปรแกรมแก้ไขเพื่อแนะนำบรรทัดหรือบล็อกถัดไปของโค้ดขณะที่คุณพิมพ์ GitHub Copilot ใช้ประโยชน์จากชุดฝึกอบรมโค้ดโอเพนซอร์สขนาดใหญ่เพื่อให้คำแนะนำที่คำนึงถึงบริบท ซึ่งมักจะสามารถทำงานฟังก์ชันทั้งหมดได้สำเร็จเพียงแค่ใส่คำอธิบายหรือชื่อฟังก์ชัน ในทำนองเดียวกัน ChatGPT (GPT-4) สามารถสร้างโค้ดสำหรับงานที่กำหนดได้เมื่อคุณอธิบายสิ่งที่คุณต้องการด้วยภาษาอังกฤษแบบง่ายๆ เครื่องมือเหล่านี้สามารถร่างโค้ดสำเร็จรูปได้ภายในไม่กี่วินาที ตั้งแต่ฟังก์ชันตัวช่วยง่ายๆ ไปจนถึงการดำเนินการ CRUD ตามปกติ

• การตรวจจับและทดสอบข้อบกพร่อง: AI ยังช่วยตรวจจับข้อผิดพลาดและปรับปรุงคุณภาพของโค้ด เครื่องมือวิเคราะห์แบบคงที่และลินเตอร์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI สามารถระบุข้อบกพร่องหรือช่องโหว่ด้านความปลอดภัยที่อาจเกิดขึ้นได้โดยการเรียนรู้จากรูปแบบข้อบกพร่องในอดีต เครื่องมือ AI บางตัวจะสร้างการทดสอบยูนิตหรือแนะนำกรณีทดสอบโดยอัตโนมัติโดยการวิเคราะห์เส้นทางของโค้ด ซึ่งหมายความว่านักพัฒนาจะได้รับคำติชมทันทีเกี่ยวกับกรณีที่อาจพลาดไป ด้วยการค้นหาข้อบกพร่องตั้งแต่เนิ่นๆ และแนะนำวิธีแก้ไข AI จึงทำหน้าที่เสมือนผู้ช่วย QA ที่ไม่รู้จักเหน็ดเหนื่อย ทำงานร่วมกับนักพัฒนา

• การปรับปรุงโค้ดและการรีแฟกเตอร์: อีกหนึ่งประโยชน์ของ AI คือการแนะนำการปรับปรุงโค้ดที่มีอยู่ เมื่อได้รับสไนปเปต AI สามารถแนะนำอัลกอริทึมที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นหรือการใช้งานที่สะอาดขึ้นได้ โดยการจดจำรูปแบบในโค้ด ตัวอย่างเช่น อาจแนะนำการใช้งานไลบรารีที่มีความหมายมากขึ้น หรือทำเครื่องหมายโค้ดที่ซ้ำซ้อนซึ่งสามารถรีแฟกเตอร์ได้ ซึ่งจะช่วยลดภาระทางเทคนิคและเพิ่มประสิทธิภาพ เครื่องมือรีแฟกเตอร์ที่ใช้ AI สามารถแปลงโค้ดให้เป็นไปตามแนวปฏิบัติที่ดีที่สุดหรืออัปเดตโค้ดเป็นเวอร์ชัน API ใหม่ ช่วยประหยัดเวลาของนักพัฒนาในการล้างข้อมูลด้วยตนเอง

• DevOps และระบบอัตโนมัติ: นอกเหนือจากการเขียนโค้ดแล้ว AI ยังมีส่วนร่วมในกระบวนการสร้างและปรับใช้อีกด้วย เครื่องมือ CI/CD อัจฉริยะใช้การเรียนรู้ของเครื่องเพื่อคาดการณ์ว่าการทดสอบใดมีแนวโน้มที่จะล้มเหลว หรือเพื่อจัดลำดับความสำคัญของงานสร้างบางอย่าง ทำให้กระบวนการบูรณาการอย่างต่อเนื่องรวดเร็วและมีประสิทธิภาพมากขึ้น AI สามารถวิเคราะห์บันทึกการผลิตและตัวชี้วัดประสิทธิภาพเพื่อระบุปัญหาหรือแนะนำการปรับปรุงโครงสร้างพื้นฐาน ในทางปฏิบัติ AI ไม่ได้ช่วยเหลือแค่การเขียนโค้ดเท่านั้น แต่ยังช่วยเหลือตลอดวงจรชีวิตการพัฒนาซอฟต์แวร์ ตั้งแต่การวางแผนไปจนถึงการบำรุงรักษา

• อินเทอร์เฟซและเอกสารภาษาธรรมชาติ: เรายังเห็น AI ช่วยให้การโต้ตอบกับเครื่องมือพัฒนาเป็นไปอย่างเป็นธรรมชาติมากขึ้น นักพัฒนาสามารถ สั่งให้ AI ทำงานต่างๆ ("สร้างฟังก์ชันที่ทำ X" หรือ "อธิบายโค้ดนี้") และรับผลลัพธ์ได้ แชทบอท AI (เช่น ChatGPT หรือผู้ช่วยนักพัฒนาเฉพาะทาง) สามารถตอบคำถามการเขียนโปรแกรม ช่วยเหลือเกี่ยวกับเอกสาร และแม้แต่เขียนเอกสารโครงการหรือส่งข้อความตามการเปลี่ยนแปลงโค้ดได้ สิ่งนี้ช่วยเชื่อมช่องว่างระหว่างเจตนาของมนุษย์และโค้ด ทำให้การพัฒนาเข้าถึงได้ง่ายขึ้นสำหรับผู้ที่สามารถอธิบายสิ่งที่พวกเขาต้องการได้

• 

นักพัฒนาที่นำเครื่องมือ AI มาใช้: ผลสำรวจในปี 2023 ระบุว่านักพัฒนาถึง 92% เคยใช้เครื่องมือเขียนโค้ด AI ในบางรูปแบบ ไม่ว่าจะเป็นในที่ทำงาน ในโครงการส่วนตัว หรือทั้งสองอย่าง มีเพียง 8% เท่านั้นที่รายงานว่าไม่ได้ใช้ AI ช่วยในการเขียนโปรแกรม แผนภูมินี้แสดงให้เห็นว่านักพัฒนาสองในสามใช้เครื่องมือ AI ทั้ง ในและนอกเวลา งาน ในขณะที่หนึ่งในสี่ใช้เครื่องมือเหล่านี้เฉพาะในที่ทำงาน และส่วนน้อยใช้เฉพาะนอกเวลางาน ข้อสรุปที่ชัดเจนคือ การเขียนโค้ดด้วย AI ได้รับความนิยมอย่างรวดเร็วในหมู่นักพัฒนา ( ผลสำรวจเผยให้เห็นผลกระทบของ AI ต่อประสบการณ์ของนักพัฒนา - The GitHub Blog )

การขยายตัวของเครื่องมือ AI ในการพัฒนานี้ส่งผลให้ ประสิทธิภาพเพิ่มขึ้นและลดความยุ่งยาก ในการเขียนโค้ด ผลิตภัณฑ์ต่างๆ ถูกสร้างขึ้นได้เร็วขึ้น เนื่องจาก AI ช่วยสร้างโค้ดสำเร็จรูปและจัดการกับงานซ้ำๆ ( มีอนาคตสำหรับวิศวกรซอฟต์แวร์หรือไม่? ผลกระทบของ AI [2024] ) ( AI จะเข้ามาแทนที่นักพัฒนาในปี 2025 หรือไม่: แอบดูอนาคต ) เครื่องมืออย่าง Copilot สามารถแนะนำอัลกอริทึมหรือโซลูชันทั้งหมดที่ "นักพัฒนามนุษย์อาจมองไม่เห็นในทันที" ด้วยการเรียนรู้จากชุดข้อมูลโค้ดจำนวนมาก ตัวอย่างในโลกแห่งความเป็นจริงมีอยู่มากมาย เช่น วิศวกรสามารถขอให้ ChatGPT ใช้งานฟังก์ชันการเรียงลำดับหรือค้นหาข้อบกพร่องในโค้ด และ AI จะสร้างโซลูชันแบบร่างได้ภายในไม่กี่วินาที บริษัทต่างๆ เช่น Amazon และ Microsoft ได้ส่งโปรแกรมเมอร์คู่ AI (CodeWhisperer ของ Amazon และ Copilot ของ Microsoft) ให้กับทีมนักพัฒนา ซึ่งรายงานว่างานเสร็จเร็วขึ้นและใช้เวลาน้อยลงกับงานสำเร็จรูป อันที่จริงแล้ว นักพัฒนา 70% ที่ตอบแบบสำรวจ Stack Overflow ปี 2023 ระบุว่าพวกเขาใช้หรือวางแผนที่จะใช้เครื่องมือ AI ในกระบวนการพัฒนาอยู่แล้ว ( 70% ของนักพัฒนาใช้เครื่องมือเขียนโค้ด AI และ 3% เชื่อมั่นในความแม่นยำของเครื่องมือนี้อย่างมาก - ShiftMag ) ผู้ช่วยที่ได้รับความนิยมมากที่สุดคือ ChatGPT (ใช้โดย ~83% ของผู้ตอบแบบสำรวจ) และ GitHub Copilot (~56%) ซึ่งบ่งชี้ว่า AI เชิงสนทนาทั่วไปและผู้ช่วยที่ผสานรวมกับ IDE ต่างก็มีบทบาทสำคัญในฐานะผู้เล่นหลัก นักพัฒนาส่วนใหญ่ใช้เครื่องมือเหล่านี้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน (~33% ของผู้ตอบแบบสำรวจระบุ) และเร่งการเรียนรู้ (25%) ขณะที่ประมาณ 25% ใช้เครื่องมือเหล่านี้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานซ้ำๆ ให้เป็นอัตโนมัติ

สิ่งสำคัญที่ต้องทราบคือบทบาทของ AI ในการเขียนโปรแกรมนั้นไม่ใช่เรื่องใหม่ทั้งหมด เนื่องจากมีองค์ประกอบต่างๆ ของ AI อยู่มาหลายปีแล้ว (เช่น การเติมคำอัตโนมัติใน IDE หรือเฟรมเวิร์กสำหรับการทดสอบอัตโนมัติ) แต่ในช่วงสองปีที่ผ่านมาถือเป็นจุดเปลี่ยนสำคัญ การเกิดขึ้นของโมเดลภาษาขนาดใหญ่ที่มีประสิทธิภาพ (เช่น ซีรีส์ GPT ของ OpenAI และ AlphaCode ของ DeepMind) ได้ขยายขอบเขตความเป็นไปได้อย่างมาก ยกตัวอย่างเช่น AlphaCode กลายเป็นข่าวพาดหัวโดยสามารถทำผลงานได้ในการ แข่งขันเขียนโปรแกรมระดับแข่งขัน โดยได้อันดับสูงสุดประมาณ 54% ในการแข่งขันเขียนโค้ด ซึ่งเทียบเท่ากับทักษะของผู้แข่งขันที่เป็นมนุษย์ทั่วไป ( AlphaCode ของ DeepMind เทียบเท่ากับความสามารถของโปรแกรมเมอร์ทั่วไป ) นี่เป็นครั้งแรกที่ระบบ AI สามารถแสดงผลงาน ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ในการแข่งขันเขียนโปรแกรม อย่างไรก็ตาม เป็นเรื่องน่าสังเกตว่าแม้แต่ AlphaCode แม้จะมีความสามารถมากมายก็ยังห่างไกลจากการเอาชนะนักเขียนโค้ดมนุษย์ที่เก่งกาจที่สุด ในการแข่งขันเหล่านั้น AlphaCode สามารถแก้ปัญหาได้ประมาณ 30% ภายในเวลาที่กำหนด ขณะที่โปรแกรมเมอร์ระดับสูงสามารถแก้ปัญหาได้มากกว่า 90% ภายในครั้งเดียว ช่องว่างนี้ชี้ให้เห็นว่าแม้ว่า AI จะสามารถจัดการกับงานอัลกอริทึมที่กำหนดไว้อย่างชัดเจนได้ในระดับหนึ่ง แต่ ปัญหาที่ยากที่สุดซึ่งต้องใช้การใช้เหตุผลเชิงลึกและความเฉลียวฉลาดยังคงเป็นปัญหาที่มนุษย์ต้อง เผชิญ

โดยสรุปแล้ว AI ได้ฝังรากลึกอยู่ในชุดเครื่องมือประจำวันของนักพัฒนาซอฟต์แวร์อย่างมั่นคง ตั้งแต่การช่วยเขียนโค้ดไปจนถึงการปรับใช้ให้เหมาะสมที่สุด ซึ่งครอบคลุมทุกขั้นตอนของกระบวนการพัฒนา ความสัมพันธ์ในปัจจุบันนี้ค่อนข้างพึ่งพาอาศัยกัน: AI ทำหน้าที่เป็น ผู้ช่วย (ชื่อที่เหมาะเจาะ) ที่ช่วยให้นักพัฒนาเขียนโค้ดได้เร็วขึ้นและยุ่งยากน้อยลง แทนที่จะเป็นระบบอัตโนมัติอิสระที่สามารถทำงานเดี่ยวได้ ในหัวข้อถัดไป เราจะเจาะลึกว่าการนำเครื่องมือ AI มาใช้นี้กำลังเปลี่ยนแปลง บทบาทของนักพัฒนา และลักษณะงานของพวกเขาไปอย่างไร ไม่ว่าจะดีขึ้นหรือแย่ลง

AI กำลังเปลี่ยนแปลงบทบาทและประสิทธิผลการทำงานของนักพัฒนาอย่างไร

เมื่อ AI เข้ามาจัดการงานประจำมากขึ้น บทบาทของนักพัฒนาซอฟต์แวร์ก็เริ่มพัฒนาขึ้นอย่างแท้จริง แทนที่จะเสียเวลาหลายชั่วโมงในการเขียนโค้ดสำเร็จรูปหรือแก้ไขข้อผิดพลาดทั่วไป นักพัฒนาสามารถโอนงานเหล่านั้นไปให้ผู้ช่วย AI ของพวกเขาได้ ซึ่งกำลัง เปลี่ยนโฟกัสของนักพัฒนา ไปสู่การแก้ปัญหาขั้นสูง สถาปัตยกรรม และแง่มุมเชิงสร้างสรรค์ของวิศวกรรมซอฟต์แวร์ โดยพื้นฐานแล้ว AI กำลัง เสริมศักยภาพให้ นักพัฒนา ช่วยให้พวกเขาทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้นและมีศักยภาพที่จะสร้างสรรค์นวัตกรรมได้มากขึ้น แต่สิ่งนี้จะส่งผลให้งานด้านการเขียนโปรแกรมลดลง หรือเพียงแค่เป็นงานประเภทอื่น? มาสำรวจผลกระทบต่อประสิทธิภาพการทำงานและบทบาทหน้าที่กัน:

เพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน: จากข้อมูลส่วนใหญ่และการศึกษาเบื้องต้น เครื่องมือเขียนโค้ด AI กำลังเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของนักพัฒนาอย่างมาก งานวิจัยของ GitHub พบว่านักพัฒนาที่ใช้ Copilot สามารถทำงานให้เสร็จได้เร็วกว่านักพัฒนาที่ไม่ได้รับความช่วยเหลือจาก AI มาก ในการทดลองหนึ่ง นักพัฒนาสามารถแก้ปัญหาการเขียนโค้ดได้เร็วขึ้นโดยเฉลี่ย 55% ด้วยความช่วยเหลือจาก Copilot ซึ่งใช้เวลาประมาณ 1 ชั่วโมง 11 นาที แทนที่จะเป็น 2 ชั่วโมง 41 นาทีหากไม่ได้รับความช่วยเหลือ ( งานวิจัย: การวัดผลกระทบของ GitHub Copilot ต่อประสิทธิภาพการทำงานและความสุขของนักพัฒนา - บล็อก GitHub ) นั่นคือความเร็วที่เพิ่มขึ้นอย่างน่าทึ่ง ไม่ใช่แค่ความเร็วเท่านั้น นักพัฒนารายงานว่าความช่วยเหลือจาก AI ช่วยลดความหงุดหงิดและ "การขัดจังหวะการทำงาน" จากการสำรวจ นักพัฒนา 88% ที่ใช้ Copilot กล่าวว่าสิ่งนี้ทำให้พวกเขาทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้นและทำให้พวกเขาสามารถมุ่งเน้นไปที่งานที่น่าพึงพอใจมากขึ้น ( นักพัฒนากี่เปอร์เซ็นต์ที่กล่าวว่า GitHub Copilot ทำให้... ) เครื่องมือเหล่านี้ช่วยให้โปรแกรมเมอร์ "ทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ" โดยการจัดการงานที่น่าเบื่อ ซึ่งจะช่วยประหยัดพลังงานทางจิตใจสำหรับปัญหาที่ยากขึ้น ส่งผลให้นักพัฒนาจำนวนมากรู้สึกว่าการเขียนโค้ดเป็นเรื่องสนุกมากขึ้น มีงานที่น่าเบื่อน้อยลง และมีความคิดสร้างสรรค์มากขึ้น

การเปลี่ยนแปลงงานประจำวัน: เวิร์กโฟลว์ประจำวันของโปรแกรมเมอร์กำลังเปลี่ยนแปลงไปพร้อมกับผลผลิตที่เพิ่มขึ้นเหล่านี้ “งานยุ่งๆ” จำนวนมาก เช่น การเขียนโค้ดสำเร็จรูป การทำซ้ำรูปแบบทั่วไป การค้นหาไวยากรณ์ สามารถถูกโอนไปยัง AI ได้ ยกตัวอย่างเช่น แทนที่จะเขียนคลาสข้อมูลด้วย getter และ setter ด้วยตนเอง นักพัฒนาสามารถสั่งให้ AI สร้างคลาสข้อมูลนั้นได้ง่ายๆ แทนที่จะต้องค้นหาการเรียกใช้ API ที่ถูกต้องผ่านเอกสารประกอบ นักพัฒนาสามารถถาม AI เป็นภาษาธรรมชาติได้ ซึ่งหมายความว่า นักพัฒนาจะใช้เวลาน้อยลงกับการเขียนโค้ดแบบท่องจำ และมีเวลามากขึ้นกับงานที่ต้องใช้การตัดสินใจของมนุษย์ เมื่อ AI เข้ามารับหน้าที่เขียนโค้ดง่ายๆ 80% งานของนักพัฒนาจึงเปลี่ยนไปเป็นการดูแลผลลัพธ์ของ AI (ตรวจสอบข้อเสนอแนะของโค้ด ทดสอบโค้ด) และจัดการกับปัญหา 20% ที่ยุ่งยากซึ่ง AI ไม่สามารถหาคำตอบได้ ในทางปฏิบัติ นักพัฒนาอาจเริ่มต้นวันใหม่ด้วยการคัดกรองคำขอ Pull Request ที่ AI สร้างขึ้น หรือตรวจสอบชุดการแก้ไขที่ AI แนะนำ แทนที่จะเขียนการเปลี่ยนแปลงทั้งหมดตั้งแต่ต้น

การทำงานร่วมกันและพลวัตของทีม: ที่น่าสนใจคือ AI ยังมีอิทธิพลต่อพลวัตของทีมอีกด้วย เมื่องานประจำถูกทำให้เป็นอัตโนมัติ ทีมอาจประสบความสำเร็จได้มากขึ้นโดยที่นักพัฒนาระดับจูเนียร์ได้รับมอบหมายงานหนักน้อยลง บางบริษัทรายงานว่าวิศวกรอาวุโสสามารถพึ่งพาตนเองได้มากขึ้น โดยสามารถสร้างต้นแบบฟีเจอร์ต่างๆ ได้อย่างรวดเร็วด้วยความช่วยเหลือจาก AI โดยไม่ต้องให้นักพัฒนาระดับจูเนียร์ร่างแบบร่างเบื้องต้น อย่างไรก็ตาม สิ่งนี้ทำให้เกิดความท้าทายใหม่ นั่นคือ การให้คำปรึกษาและการแบ่งปันความรู้ แทนที่นักพัฒนาระดับจูเนียร์จะเรียนรู้จากการทำงานง่ายๆ พวกเขาอาจจำเป็นต้องเรียนรู้วิธี จัดการ ผลลัพธ์ของ AI อย่างมีประสิทธิภาพ การทำงานร่วมกันเป็นทีมอาจเปลี่ยนไปสู่กิจกรรมต่างๆ เช่น การปรับแต่งคำสั่ง AI ร่วมกัน หรือการตรวจสอบโค้ดที่สร้างโดย AI เพื่อหาข้อผิดพลาด ในด้านบวก เมื่อทุกคนในทีมมีผู้ช่วย AI จะช่วยสร้างความเท่าเทียมกันและมีเวลามากขึ้นสำหรับการพูดคุยเรื่องการออกแบบ การระดมความคิดอย่างสร้างสรรค์ และการจัดการกับข้อกำหนดของผู้ใช้ที่ซับซ้อน ซึ่งปัจจุบันยังไม่มี AI ใดเข้าใจได้ทันที ในความเป็นจริง นักพัฒนาซอฟต์แวร์มากกว่าสี่ในห้าคนเชื่อว่าเครื่องมือเขียนโค้ด AI จะ ช่วยปรับปรุงการทำงานร่วมกันเป็นทีม หรืออย่างน้อยก็ช่วยให้พวกเขามีอิสระในการทำงานร่วมกันมากขึ้นในการออกแบบและแก้ปัญหา ตามผลการสำรวจของ GitHub ในปี 2023 ( การสำรวจเผยให้เห็นผลกระทบของ AI ต่อประสบการณ์ของนักพัฒนา - บล็อก GitHub )

ผลกระทบต่อบทบาทงาน: คำถามสำคัญคือ AI จะลดความต้องการโปรแกรมเมอร์หรือไม่ (เนื่องจากโปรแกรมเมอร์แต่ละคนมีประสิทธิภาพมากขึ้น) หรือเพียงแค่เปลี่ยนทักษะที่จำเป็นเท่านั้น แบบอย่างในอดีตที่เกี่ยวข้องกับระบบอัตโนมัติอื่นๆ (เช่น การเพิ่มขึ้นของเครื่องมือ DevOps หรือภาษาโปรแกรมระดับสูง) ชี้ให้เห็นว่างานนักพัฒนาไม่ได้ถูกกำจัดไปมากเท่ากับการ ยกระดับ นักวิเคราะห์อุตสาหกรรมคาดการณ์ว่า บทบาทวิศวกรรมซอฟต์แวร์จะยังคงเติบโตต่อไป แต่ลักษณะของบทบาทเหล่านั้นจะเปลี่ยนไป รายงานล่าสุดของ Gartner คาดการณ์ว่าภายในปี 2027 องค์กรวิศวกรรมซอฟต์แวร์ 50% จะนำแพลตฟอร์ม "ปัญญาประดิษฐ์ด้านวิศวกรรมซอฟต์แวร์" ที่เสริมด้วย AI มาใช้เพื่อเพิ่มผลผลิต ซึ่งเพิ่มขึ้นจากเพียง 5% ในปี 2024 ( วิศวกรซอฟต์แวร์จะมีอนาคตหรือไม่? ผลกระทบของ AI [2024] ) สิ่งนี้บ่งชี้ว่าบริษัทต่างๆ จะบูรณาการ AI อย่างกว้างขวาง แต่นั่นหมายความว่านักพัฒนาซอฟต์แวร์จะทำงาน ร่วมกับ แพลตฟอร์มอัจฉริยะเหล่านั้น ในทำนองเดียวกัน บริษัทที่ปรึกษา McKinsey คาดการณ์ว่า แม้ AI อาจเข้ามาช่วยงานหลายอย่างโดยอัตโนมัติ แต่งานด้านการเขียนโปรแกรมประมาณ 80% ยังคงต้องการมนุษย์ร่วมทำงานด้วยและยังคง “มุ่งเน้นมนุษย์เป็นศูนย์กลาง” กล่าวอีกนัยหนึ่ง เรายังคงต้องการบุคลากรสำหรับตำแหน่งนักพัฒนาส่วนใหญ่ แต่คำอธิบายงานอาจเปลี่ยนแปลงไป

การเปลี่ยนแปลงที่เป็นไปได้อย่างหนึ่งคือการเกิดขึ้นของบทบาทต่างๆ เช่น “วิศวกรซอฟต์แวร์ AI” หรือ “วิศวกรพร้อมรับคำ” ซึ่งเป็นนักพัฒนาที่เชี่ยวชาญในการสร้างหรือควบคุมส่วนประกอบ AI เรากำลังเห็นความต้องการนักพัฒนาที่มีความเชี่ยวชาญด้าน AI/ML เพิ่มสูงขึ้นอย่างรวดเร็ว จากการวิเคราะห์ของ Indeed พบว่างานที่เกี่ยวข้องกับ AI ที่เป็นที่ต้องการมากที่สุดสามตำแหน่ง ได้แก่ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล วิศวกรซอฟต์แวร์ และวิศวกรการเรียนรู้ของเครื่อง และความต้องการตำแหน่งงานเหล่านี้ เพิ่มขึ้นมากกว่าสองเท่าในช่วงสามปีที่ผ่านมา ( วิศวกรซอฟต์แวร์มีอนาคตหรือไม่? ผลกระทบของ AI [2024] ) วิศวกรซอฟต์แวร์แบบดั้งเดิมคาดว่าจะเข้าใจพื้นฐานของการเรียนรู้ของเครื่องหรือผสานรวมบริการ AI เข้ากับแอปพลิเคชันมากขึ้น แทนที่จะทำให้นักพัฒนาถูกเลิกจ้าง “AI อาจยกระดับอาชีพนี้ ช่วยให้นักพัฒนามุ่งเน้นไปที่งานระดับสูงขึ้นและนวัตกรรม” ( AI จะเข้ามาแทนที่นักพัฒนาในปี 2025 หรือไม่: แอบมองอนาคต ) งานเขียนโค้ดประจำวันหลายอย่างอาจดำเนินการโดย AI แต่นักพัฒนาจะให้ความสำคัญกับการออกแบบระบบ การผสานรวมโมดูล การรับรองคุณภาพ และการแก้ไขปัญหาใหม่ๆ มากกว่า วิศวกรอาวุโสจากบริษัทชั้นนำด้าน AI แห่งหนึ่งสรุปไว้อย่างดีว่า AI ไม่ได้เข้ามาแทนที่นักพัฒนาของเรา แต่กลับ ช่วยเสริมศักยภาพ ของพวกเขา นักพัฒนาเพียงคนเดียวที่มีเครื่องมือ AI อันทรงพลังสามารถทำงานแทนนักพัฒนาหลายคนได้ แต่นักพัฒนาคนนั้นกลับรับงานที่ซับซ้อนและทรงพลังกว่า

ตัวอย่างจากโลกแห่งความเป็นจริง: ลองพิจารณาสถานการณ์จำลองจากบริษัทซอฟต์แวร์แห่งหนึ่งที่ผสานรวม GitHub Copilot ให้กับนักพัฒนาทุกคน ผลลัพธ์ที่เกิดขึ้นทันทีคือเวลาที่ใช้ในการเขียนการทดสอบยูนิตและโค้ดสำเร็จรูปลดลงอย่างเห็นได้ชัด นักพัฒนาระดับจูเนียร์คนหนึ่งพบว่าการใช้ Copilot ช่วยให้เธอสามารถสร้างโค้ดของฟีเจอร์ใหม่ได้ 80% อย่างรวดเร็ว จากนั้นจึงใช้เวลาปรับแต่งอีก 20% ที่เหลือและเขียนการทดสอบการรวมระบบ ผลงานของเธอในแง่ของผลลัพธ์โค้ดเพิ่มขึ้นเกือบสองเท่า แต่ที่น่าสนใจยิ่งกว่านั้นคือ ลักษณะของผลงานของเธอเปลี่ยนไป เธอกลายเป็น ผู้ตรวจสอบโค้ดและนักออกแบบการทดสอบ สำหรับโค้ดที่เขียนด้วย AI มากขึ้น ทีมงานยังสังเกตเห็นว่าการตรวจสอบโค้ดเริ่มตรวจจับ ข้อผิดพลาดของ AI แทนที่จะเป็นการพิมพ์ผิดของมนุษย์ ตัวอย่างเช่น บางครั้ง Copilot แนะนำให้ติดตั้งการเข้ารหัสที่ไม่ปลอดภัย ซึ่งนักพัฒนาที่เป็นมนุษย์ต้องค้นหาและแก้ไข ตัวอย่างนี้แสดงให้เห็นว่าแม้ผลลัพธ์จะเพิ่มขึ้น แต่ การกำกับดูแลและความเชี่ยวชาญของมนุษย์กลับมีความสำคัญยิ่งขึ้น ในเวิร์กโฟลว์

สรุปแล้ว AI กำลังเปลี่ยนแปลงวิธีการทำงานของนักพัฒนาอย่างปฏิเสธไม่ได้ ทั้งทำให้นักพัฒนาทำงานได้เร็วขึ้นและรับมือกับปัญหาที่ท้าทายมากขึ้น ขณะเดียวกันก็จำเป็นต้อง ยกระดับทักษะ (ทั้งในด้านการใช้ AI และการคิดในระดับสูง) นี่ไม่ใช่เรื่องราวของ “AI แย่งงาน” แต่เป็นเรื่องราวของ “AI ที่กำลังเปลี่ยนงาน” นักพัฒนาที่เรียนรู้การใช้เครื่องมือเหล่านี้อย่างมีประสิทธิภาพจะสามารถสร้างผลกระทบได้ทวีคูณ คำพูดติดปากที่เรามักได้ยินคือ “AI จะไม่มาแทนที่นักพัฒนา แต่นักพัฒนาที่ใช้ AI อาจมาแทนที่นักพัฒนาที่ไม่ใช้ AI” หัวข้อถัดไปจะสำรวจว่าทำไมนักพัฒนาที่เป็นมนุษย์จึงยังคงมีความสำคัญ (สิ่งที่ AI ไม่ ดี) และนักพัฒนาจะสามารถปรับทักษะของตนให้ก้าวหน้าไปพร้อมกับ AI ได้อย่างไร

ข้อจำกัดของ AI (เหตุใดมนุษย์จึงยังคงมีความสำคัญ)

แม้จะมีศักยภาพที่น่าประทับใจ แต่ AI ในปัจจุบันกลับมี ข้อจำกัด ซึ่งขัดขวางไม่ให้โปรแกรมเมอร์ที่เป็นมนุษย์กลายเป็นสิ่งที่ล้าสมัย การเข้าใจข้อจำกัดเหล่านี้เป็นสิ่งสำคัญที่ทำให้เข้าใจว่าทำไมโปรแกรมเมอร์จึงยังคงมีความจำเป็นอย่างมากในกระบวนการพัฒนา AI เป็นเครื่องมือที่ทรงพลัง แต่ไม่ใช่เครื่องมือวิเศษที่จะมาแทนที่ความคิดสร้างสรรค์ การคิดวิเคราะห์ และความเข้าใจเชิงบริบทของนักพัฒนาที่เป็นมนุษย์ได้ ต่อไปนี้คือข้อบกพร่องพื้นฐานบางประการของ AI ในการเขียนโปรแกรมและจุดแข็งที่เกี่ยวข้องของนักพัฒนาที่เป็นมนุษย์:

• การขาดความเข้าใจและความคิดสร้างสรรค์อย่างแท้จริง: โมเดล AI ในปัจจุบันไม่สามารถ เข้าใจ โค้ดหรือปัญหาได้อย่างแท้จริงเช่นเดียวกับมนุษย์ พวกเขาจดจำรูปแบบและดึงผลลัพธ์ที่เป็นไปได้กลับมาโดยอิงจากข้อมูลการฝึก ซึ่งหมายความว่า AI อาจประสบปัญหาในการทำงานที่ต้องการวิธีแก้ปัญหาที่แปลกใหม่และสร้างสรรค์ หรือความเข้าใจอย่างลึกซึ้งในขอบเขตปัญหาใหม่ๆ AI อาจสามารถสร้างโค้ดให้ตรงตามข้อกำหนดที่เคยมีมาก่อนได้ แต่หากให้ AI ออกแบบอัลกอริทึมใหม่สำหรับปัญหาที่ไม่เคยมีมาก่อน หรือตีความข้อกำหนดที่คลุมเครือ AI ก็มีแนวโน้มที่จะล้มเหลว ดังที่ผู้สังเกตการณ์รายหนึ่งกล่าวไว้ว่า AI ในปัจจุบัน “ขาดความสามารถในการคิดสร้างสรรค์และการคิดวิเคราะห์ที่นักพัฒนามนุษย์สามารถนำมาประยุกต์ใช้ได้” ( AI จะเข้ามาแทนที่นักพัฒนาในปี 2025 หรือไม่: แอบมองอนาคต ) มนุษย์เก่งในการคิดนอกกรอบ โดยการผสมผสานความรู้เฉพาะด้าน สัญชาตญาณ และความคิดสร้างสรรค์เข้าด้วยกันเพื่อออกแบบสถาปัตยกรรมซอฟต์แวร์หรือแก้ไขปัญหาที่ซับซ้อน ในทางตรงกันข้าม AI ถูกจำกัดด้วยรูปแบบที่เรียนรู้ หากปัญหาไม่ตรงกับรูปแบบเหล่านั้น AI อาจสร้างโค้ดที่ไม่ถูกต้องหรือไม่สมเหตุสมผล (ซึ่งมักจะเกิดขึ้นอย่างมั่นใจ!) นวัตกรรม ซอฟต์แวร์ ไม่ว่าจะเป็นการคิดค้นฟีเจอร์ใหม่ ประสบการณ์ผู้ใช้แบบใหม่ หรือแนวทางทางเทคนิคใหม่ๆ ยังคงเป็นกิจกรรมที่ขับเคลื่อนโดยมนุษย์

• บริบทและความเข้าใจภาพรวม: การสร้างซอฟต์แวร์ไม่ใช่แค่การเขียนโค้ดหลายบรรทัด แต่มันเกี่ยวข้องกับการทำความเข้าใจ เหตุผล เบื้องหลังโค้ด ไม่ว่าจะเป็นความต้องการทางธุรกิจ ความต้องการของผู้ใช้ และบริบทที่ซอฟต์แวร์ทำงาน AI มีขอบเขตบริบทที่แคบมาก (โดยปกติจะจำกัดอยู่ที่อินพุตที่ได้รับในแต่ละครั้ง) AI ไม่สามารถเข้าใจวัตถุประสงค์โดยรวมของระบบอย่างแท้จริง หรือวิธีที่โมดูลหนึ่งโต้ตอบกับอีกโมดูลหนึ่ง นอกเหนือจากสิ่งที่ระบุไว้อย่างชัดเจนในโค้ด ด้วยเหตุนี้ AI อาจสร้างโค้ดที่ใช้งานได้จริงสำหรับงานเล็กๆ แต่ไม่เหมาะกับสถาปัตยกรรมระบบขนาดใหญ่ หรือละเมิดข้อกำหนดโดยนัยบางประการ จำเป็นต้องมีนักพัฒนาที่เป็นมนุษย์เพื่อให้แน่ใจว่าซอฟต์แวร์สอดคล้องกับเป้าหมายทางธุรกิจและความคาดหวังของผู้ใช้ การออกแบบระบบที่ซับซ้อน เช่น การทำความเข้าใจว่าการเปลี่ยนแปลงในส่วนหนึ่งอาจส่งผลต่อส่วนอื่นๆ อย่างไร การสร้างสมดุลระหว่างผลประโยชน์ที่ได้รับ (เช่น ประสิทธิภาพและความสามารถในการอ่าน) และการวางแผนการพัฒนาโค้ดฐานในระยะยาว เป็นสิ่งที่ AI ไม่สามารถทำได้ในปัจจุบัน ในโครงการขนาดใหญ่ที่มีส่วนประกอบหลายพันชิ้น AI "มองเห็นภาพรวม แต่ไม่เห็นภาพรวม" ดังที่กล่าวไว้ในบทวิเคราะห์หนึ่งว่า “AI มีปัญหาในการทำความเข้าใจบริบทและความซับซ้อนทั้งหมดของโครงการซอฟต์แวร์ขนาดใหญ่” รวมถึงข้อกำหนดทางธุรกิจและการพิจารณาประสบการณ์ผู้ใช้ ( AI จะมาแทนที่นักพัฒนาในปี 2025 หรือไม่: แอบมองอนาคต ) มนุษย์ยังคงรักษาวิสัยทัศน์ภาพรวม

• การแก้ไขด้วยสามัญสำนึกและความคลุมเครือ: ข้อกำหนดในโครงการจริงมักคลุมเครือหรือมีการเปลี่ยนแปลง นักพัฒนาที่เป็นมนุษย์สามารถแสวงหาความกระจ่าง ตั้งสมมติฐานที่สมเหตุสมผล หรือปฏิเสธคำขอที่ไม่สมจริง AI ไม่มีเหตุผลเชิงสามัญสำนึกหรือความสามารถในการถามคำถามเพื่อชี้แจง (เว้นแต่จะมีการวนซ้ำคำสั่งอย่างชัดเจน ซึ่งถึงแม้จะเป็นเช่นนั้นก็ยังไม่มีการรับประกันว่าจะทำได้ถูกต้อง) นี่คือเหตุผลที่บางครั้งโค้ดที่สร้างโดย AI อาจถูกต้องทางเทคนิค แต่ทำงานผิดพลาดในทางปฏิบัติ กล่าวคือ ขาด วิจารณญาณ ที่จะรู้ว่าผู้ใช้ต้องการอะไรจริงๆ หากคำสั่งนั้นไม่ชัดเจน ในทางตรงกันข้าม โปรแกรมเมอร์ที่เป็นมนุษย์สามารถตีความคำขอระดับสูง ("ทำให้ UI นี้ใช้งานง่ายขึ้น" หรือ "แอปควรจัดการอินพุตที่ผิดปกติได้อย่างเหมาะสม") และคิดหาสิ่งที่ต้องทำในโค้ด AI จำเป็นต้องมีข้อกำหนดที่ละเอียดและชัดเจนอย่างยิ่งเพื่อแทนที่นักพัฒนาอย่างแท้จริง และแม้แต่การเขียนข้อกำหนดดังกล่าวให้มีประสิทธิภาพก็ยากพอๆ กับการเขียนโค้ดเอง ดังที่บทความของ Forbes Tech Council ได้กล่าวไว้อย่างเหมาะสมว่า หากต้องการให้ AI เข้ามาแทนที่นักพัฒนาจริงๆ จะต้องสามารถเข้าใจคำสั่งที่ไม่ชัดเจนและปรับตัวได้เหมือนมนุษย์ ซึ่ง เป็นระดับการใช้เหตุผลที่ AI ในปัจจุบันไม่มี ( โพสต์ของ Sergii Kuzin - LinkedIn )

• ความน่าเชื่อถือและ “ภาพหลอน”: โมเดล AI เชิงกำเนิดในปัจจุบันมีข้อบกพร่องที่ทราบกันดี นั่นคือสามารถสร้างผลลัพธ์ที่ไม่ถูกต้องหรือสร้างขึ้นเองทั้งหมด ซึ่งมักเรียกว่าปรากฏการณ์ ภาพหลอน ในการเขียนโค้ด สิ่งนี้อาจหมายความว่า AI เขียนโค้ดที่ดูน่าเชื่อถือ แต่กลับผิดหลักตรรกะหรือไม่ปลอดภัย นักพัฒนาไม่สามารถเชื่อคำแนะนำของ AI ได้อย่างงมงาย ในทางปฏิบัติ โค้ดทุกชิ้นที่เขียนโดย AI จำเป็นต้องได้รับการตรวจสอบและทดสอบอย่างละเอียดโดยมนุษย์ ข้อมูลจากการสำรวจ Stack Overflow สะท้อนให้เห็นถึงสิ่งนี้ – ในบรรดาผู้ที่ใช้เครื่องมือ AI มีเพียง 3% ที่เชื่อมั่นในความแม่นยำ ของผลลัพธ์ของ AI อย่างมาก และแน่นอนว่ามีเปอร์เซ็นต์เล็กน้อย ที่ไม่ไว้วางใจ ผลลัพธ์นั้นอย่างจริงจัง ( นักพัฒนา 70% ใช้เครื่องมือเขียนโค้ด AI และ 3% เชื่อมั่นในความแม่นยำอย่างมาก - ShiftMag ) นักพัฒนาส่วนใหญ่ถือว่าคำแนะนำของ AI เป็นเพียงคำแนะนำที่เป็นประโยชน์ ไม่ใช่คำสอนที่แท้จริง ความน่าเชื่อถือที่ต่ำเช่นนี้เป็นสิ่งที่สมเหตุสมผล เพราะ AI สามารถทำผิดพลาดแบบแปลกประหลาดที่มนุษย์ที่มีความสามารถไม่สามารถทำได้ (เช่น ข้อผิดพลาดแบบคลาดเคลื่อนหนึ่งตัว การใช้ฟังก์ชันที่ล้าสมัย หรือการสร้างวิธีแก้ปัญหาที่ไม่มีประสิทธิภาพ) เพราะมันไม่ได้หาเหตุผลมาอธิบายปัญหาอย่างแท้จริง ดังที่ความคิดเห็นในฟอรัมหนึ่งได้กล่าวไว้อย่างขบขันว่า “พวกมัน (AI) มักจะเห็นภาพหลอนบ่อยๆ และตัดสินใจออกแบบแบบแปลกๆ ที่มนุษย์ไม่เคยทำ” ( โปรแกรมเมอร์จะล้าสมัยเพราะ AI หรือไม่? - คำแนะนำด้านอาชีพ ) การตรวจสอบโดยมนุษย์เป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่งในการจับข้อผิดพลาดเหล่านี้ AI อาจเข้าถึงฟีเจอร์ได้ 90% อย่างรวดเร็ว แต่หาก 10% ที่เหลือมีบั๊กเล็กๆ น้อยๆ ก็ยังตกเป็นของนักพัฒนามนุษย์ที่จะวินิจฉัยและแก้ไข และเมื่อเกิดข้อผิดพลาดในการผลิต วิศวกรมนุษย์จะต้องเป็นผู้แก้ไขบั๊ก ซึ่ง AI ยังไม่สามารถรับผิดชอบต่อความผิดพลาดของตนเองได้

• การดูแลรักษาและพัฒนาโค้ดเบส: โปรเจกต์ซอฟต์แวร์มีอายุและเติบโตอย่างต่อเนื่องตลอดหลายปี จำเป็นต้องมีรูปแบบที่สอดคล้อง มีความชัดเจนสำหรับผู้ดูแลระบบในอนาคต และมีการอัปเดตเมื่อข้อกำหนดมีการเปลี่ยนแปลง ปัจจุบัน AI ไม่มีหน่วยความจำสำหรับการตัดสินใจในอดีต (นอกเหนือจากการแจ้งเตือนที่จำกัด) ดังนั้นจึงอาจไม่สามารถรักษาโค้ดให้สอดคล้องกันในโครงการขนาดใหญ่ได้ เว้นแต่จะมีคำแนะนำ นักพัฒนาที่เป็นมนุษย์จะรับประกันความสามารถในการดูแลรักษาโค้ด โดยการเขียนเอกสารที่ชัดเจน เลือกโซลูชันที่อ่านง่ายแทนโซลูชันที่ชาญฉลาดแต่คลุมเครือ และรีแฟกเตอร์โค้ดตามความจำเป็นเมื่อสถาปัตยกรรมมีการพัฒนา AI สามารถช่วยเหลือในงานเหล่านี้ได้ (เช่น การแนะนำการรีแฟกเตอร์) แต่การตัดสินใจว่า อะไร หรือ ใด ของระบบที่ต้องออกแบบใหม่ ล้วนเป็นการตัดสินใจของมนุษย์ นอกจากนี้ เมื่อผสานรวมส่วนประกอบต่างๆ การทำความเข้าใจผลกระทบของฟีเจอร์ใหม่ที่มีต่อโมดูลที่มีอยู่ (เช่น การรับรองความเข้ากันได้ย้อนหลัง ฯลฯ) เป็นสิ่งที่มนุษย์ต้องจัดการ โค้ดที่สร้างโดย AI ต้องได้รับการผสานรวมและปรับให้สอดคล้องกันโดยมนุษย์ จากการทดลอง นักพัฒนาบางรายได้ลองให้ ChatGPT สร้างแอปขนาดเล็กทั้งหมด ผลลัพธ์มักจะได้ผลในช่วงแรก แต่จะยากมากที่จะรักษาหรือขยายออกไป เนื่องจาก AI ไม่ได้ใช้สถาปัตยกรรมที่รอบคอบอย่างสม่ำเสมอ แต่จะตัดสินใจในระดับท้องถิ่นที่สถาปนิกมนุษย์จะหลีกเลี่ยง

• ข้อควรพิจารณาทางจริยธรรมและความปลอดภัย: เมื่อ AI เขียนโค้ดมากขึ้น ก็ยิ่งทำให้เกิดคำถามเกี่ยวกับอคติ ความปลอดภัย และจริยธรรม AI อาจสร้างช่องโหว่ด้านความปลอดภัยโดยไม่ได้ตั้งใจ (เช่น การไม่ตรวจสอบอินพุตอย่างถูกต้อง หรือการใช้การเข้ารหัสที่ไม่ปลอดภัย) ซึ่งนักพัฒนาที่เป็นมนุษย์ที่มีประสบการณ์จะตรวจพบได้ นอกจากนี้ AI ยังไม่มีสำนึกทางจริยธรรมหรือความใส่ใจในความยุติธรรมโดยธรรมชาติ ตัวอย่างเช่น AI อาจฝึกฝนโดยใช้ข้อมูลที่มีอคติและแนะนำอัลกอริทึมที่เลือกปฏิบัติโดยไม่ได้ตั้งใจ (ในฟีเจอร์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI เช่น โค้ดอนุมัติสินเชื่อหรืออัลกอริทึมการจ้างงาน) นักพัฒนาที่เป็นมนุษย์จำเป็นต้องตรวจสอบผลลัพธ์ของ AI สำหรับปัญหาเหล่านี้ ตรวจสอบให้แน่ใจว่าเป็นไปตามกฎระเบียบ และปลูกฝังข้อควรพิจารณาทางจริยธรรมให้กับซอฟต์แวร์ แง่ มุมทางสังคม ของซอฟต์แวร์ เช่น การทำความเข้าใจความไว้วางใจของผู้ใช้ ความกังวลด้านความเป็นส่วนตัว และการเลือกออกแบบที่สอดคล้องกับค่านิยมของมนุษย์ “ไม่สามารถมองข้ามได้ แง่มุมที่เน้นมนุษย์เป็นศูนย์กลางในการพัฒนาเหล่านี้อยู่นอกเหนือขอบเขตของ AI อย่างน้อยก็ในอนาคตอันใกล้” ( AI จะเข้ามาแทนที่นักพัฒนาในปี 2025 หรือไม่: แอบดูอนาคต ) นักพัฒนาจะต้องทำหน้าที่เป็นจิตสำนึกและประตูคุณภาพสำหรับการมีส่วนร่วมของ AI

ด้วยข้อจำกัดเหล่านี้ ความเห็นโดยทั่วไปในปัจจุบันคือ AI เป็นเพียงเครื่องมือ ไม่ใช่สิ่งทดแทน ดังที่ Satya Nadella กล่าวไว้ AI คือ การเสริมศักยภาพให้กับ นักพัฒนา ไม่ใช่การแทนที่พวกเขา ( AI จะเข้ามาแทนที่โปรแกรมเมอร์หรือไม่? ความจริงเบื้องหลังกระแส | โดย The PyCoach | มุมประดิษฐ์ | มีนาคม 2025 | Medium ) AI อาจมองได้ว่าเป็นผู้ช่วยระดับจูเนียร์: มันรวดเร็ว ไม่รู้จักเหน็ดเหนื่อย และสามารถทำงานหลายอย่างได้สำเร็จเป็นครั้งแรก แต่มันต้องการคำแนะนำและความเชี่ยวชาญจากนักพัฒนาอาวุโสเพื่อสร้างผลิตภัณฑ์ขั้นสุดท้ายที่สมบูรณ์แบบ เป็นเรื่องน่าสังเกตว่าแม้แต่ระบบการเขียนโค้ด AI ที่ล้ำหน้าที่สุดก็ยังถูกนำไปใช้เป็น ผู้ช่วย ในการใช้งานจริง (Copilot, CodeWhisperer ฯลฯ) และไม่ใช่นักเขียนโค้ดอิสระ บริษัทต่างๆ ไม่ได้ไล่ทีมโปรแกรมเมอร์ออกและปล่อยให้ AI ทำงานอย่างอิสระ แต่พวกเขากำลังฝัง AI ไว้ในเวิร์กโฟลว์ของนักพัฒนาเพื่อช่วยเหลือพวกเขา

แซม อัลท์แมน จาก OpenAI ยกตัวอย่างประกอบว่า แม้เอเจนต์ AI จะพัฒนาขึ้น แต่ “เอเจนต์ AI เหล่านี้ก็ยังไม่เข้ามาแทนที่มนุษย์อย่างสมบูรณ์” ในการพัฒนาซอฟต์แวร์ ( แซม อัลท์แมน กล่าวว่าเอเจนต์ AI จะทำงานที่วิศวกรซอฟต์แวร์ทำในไม่ช้านี้: เรื่องราวฉบับเต็ม 5 ข้อ - India Today ) พวกเขาจะทำหน้าที่เป็น “เพื่อนร่วมงานเสมือน” ที่จัดการงานที่กำหนดไว้อย่างชัดเจนสำหรับวิศวกรมนุษย์ โดยเฉพาะงานที่วิศวกรซอฟต์แวร์ระดับล่างมักจะทำกันอยู่แล้ว พูดง่ายๆ คือ AI อาจทำงานของนักพัฒนาซอฟต์แวร์ระดับจูเนียร์ในบางด้านได้ แต่นักพัฒนาซอฟต์แวร์ระดับจูเนียร์จะไม่ตกงาน แต่จะพัฒนาไปสู่บทบาทในการควบคุมดูแล AI และจัดการกับงานระดับสูงที่ AI ทำไม่ได้ แม้จะมองไปยังอนาคต ซึ่งนักวิจัยบางคนคาดการณ์ว่าภายในปี 2040 AI จะสามารถเขียนโค้ดของตัวเองได้เกือบทั้งหมด ( มีอนาคตสำหรับวิศวกรซอฟต์แวร์หรือไม่? ผลกระทบของ AI [2024] ) โดยทั่วไปแล้ว เป็นที่ยอมรับกันว่า โปรแกรมเมอร์มนุษย์ยังคงมีความจำเป็นในการดูแล แนะนำ และจุดประกายความคิดสร้างสรรค์และการคิดเชิงวิเคราะห์ที่เครื่องจักร ไม่มี

สิ่งที่น่าสังเกตอีกอย่างคือ การพัฒนาซอฟต์แวร์ไม่ใช่แค่การเขียนโค้ดเพียงอย่างเดียว แต่ ยังรวมถึงการสื่อสารกับผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย การทำความเข้าใจเรื่องราวของผู้ใช้ การทำงานร่วมกันเป็นทีม และการออกแบบแบบวนซ้ำ ซึ่งล้วนเป็นทักษะของมนุษย์ที่ขาดไม่ได้ AI ไม่สามารถนั่งประชุมกับลูกค้าเพื่อหารือถึงสิ่งที่พวกเขาต้องการจริงๆ ได้ และไม่สามารถเจรจาต่อรองลำดับความสำคัญ หรือสร้างแรงบันดาลใจให้กับทีมที่มีวิสัยทัศน์สำหรับผลิตภัณฑ์ได้ องค์ประกอบของมนุษย์ ยังคงเป็นศูนย์กลาง

โดยสรุปแล้ว AI มีจุดอ่อนสำคัญๆ ได้แก่ ขาดความคิดสร้างสรรค์อย่างแท้จริง ความเข้าใจบริบทที่จำกัด มีแนวโน้มที่จะผิดพลาด ขาดความรับผิดชอบ และไม่เข้าใจผลกระทบในวงกว้างของการตัดสินใจด้านซอฟต์แวร์ ช่องว่างเหล่านี้คือจุดเด่นของนักพัฒนามนุษย์ แทนที่จะมองว่า AI เป็นภัยคุกคาม การมองว่า AI เป็นเสมือน เครื่องขยายเสียงที่ทรงพลังสำหรับนักพัฒนามนุษย์ เพราะสามารถจัดการกับสิ่งธรรมดาๆ เพื่อให้มนุษย์สามารถมุ่งเน้นไปที่สิ่งที่ลึกซึ้งได้ หัวข้อถัดไปจะอธิบายว่านักพัฒนาจะใช้ประโยชน์จากการขยายเสียงนี้ได้อย่างไร โดย การปรับทักษะและบทบาทหน้าที่ของตน เพื่อให้ยังคงมีความเกี่ยวข้องและมีคุณค่าในโลกการพัฒนาที่เสริมด้วย AI

การปรับตัวและเจริญเติบโตในยุค AI

สำหรับโปรแกรมเมอร์และนักพัฒนา การเพิ่มขึ้นของ AI ในการเขียนโค้ดไม่จำเป็นต้องเป็นภัยคุกคามร้ายแรง แต่มันสามารถเป็นโอกาสได้ กุญแจสำคัญคือ การปรับตัวและพัฒนาไป พร้อมกับเทคโนโลยี ผู้ที่เรียนรู้การใช้ประโยชน์จาก AI มักจะพบว่าตนเอง มากขึ้น และเป็นที่ต้องการมากขึ้น ในขณะที่ผู้ที่เพิกเฉยต่อ AI อาจพบว่าตนเองล้าหลัง ในส่วนนี้ เราจะมุ่งเน้นไปที่ขั้นตอนและกลยุทธ์ที่นำไปใช้ได้จริงสำหรับนักพัฒนา เพื่อให้ยังคงมีความทันสมัยและเติบโตอย่างต่อเนื่อง ในขณะที่เครื่องมือ AI กลายเป็นส่วนหนึ่งของการพัฒนาในแต่ละวัน แนวคิดที่ควรนำมาใช้คือการเรียนรู้และทำงานร่วมกับ AI อย่างต่อเนื่อง มากกว่าการแข่งขัน นี่คือวิธีที่นักพัฒนาสามารถปรับตัวและทักษะและบทบาทใหม่ๆ ที่ควรพิจารณา:

1. ยอมรับ AI เป็นเครื่องมือ (เรียนรู้การใช้ AI Coding Assistants อย่างมีประสิทธิภาพ): สิ่งสำคัญที่สุด นักพัฒนาควรคุ้นเคยกับเครื่องมือ AI ที่มีอยู่ ให้ Copilot, ChatGPT หรือ AI โค้ดอื่นๆ เป็นคู่หูการเขียนโปรแกรมคู่ใหม่ของคุณ ซึ่งหมายความว่า ต้องเรียนรู้วิธีการเขียนคำแนะนำหรือคอมเมนต์ที่ดี เพื่อให้ได้คำแนะนำโค้ดที่เป็นประโยชน์ และต้องรู้วิธีตรวจสอบหรือแก้ไขโค้ดที่สร้างโดย AI อย่างรวดเร็ว เช่นเดียวกับที่นักพัฒนาต้องเรียนรู้ IDE หรือระบบควบคุมเวอร์ชัน การเรียนรู้ลักษณะเฉพาะของผู้ช่วย AI กำลังกลายเป็นส่วนหนึ่งของชุดทักษะ ยกตัวอย่างเช่น นักพัฒนาสามารถฝึกฝนโดยนำโค้ดที่เขียนขึ้นแล้วขอให้ AI ปรับปรุง จากนั้นจึงวิเคราะห์การเปลี่ยนแปลง หรือเมื่อเริ่มงาน ให้สรุปไว้ในคอมเมนต์และดูว่า AI ทำอะไรได้บ้าง จากนั้นจึงปรับแต่งจากตรงนั้น เมื่อเวลาผ่านไป คุณจะพัฒนาสัญชาตญาณว่า AI เก่งอะไรและจะร่วมสร้างสรรค์งานกับ AI ได้อย่างไร ลองนึกถึงสิ่งนี้ว่าเป็น "การพัฒนาโดยใช้ AI ช่วย" ซึ่งเป็นทักษะใหม่ที่จะเพิ่มเข้าไปในกล่องเครื่องมือของคุณ ที่จริงแล้ว นักพัฒนาในปัจจุบันต่างพูดถึง "วิศวกรรมที่รวดเร็ว" ว่าเป็นทักษะหนึ่ง นั่นคือการรู้วิธีถามคำถามที่ถูกต้องกับ AI ผู้ที่เชี่ยวชาญด้านนี้สามารถบรรลุผลลัพธ์ที่ดีขึ้นอย่างเห็นได้ชัดจากเครื่องมือเดียวกัน จำไว้ว่า "นักพัฒนาที่ใช้ AI อาจเข้ามาแทนที่นักพัฒนาที่ไม่ใช้ AI" ดังนั้น จงยอมรับเทคโนโลยีนี้และใช้มันให้เป็นพันธมิตรของคุณ

2. มุ่งเน้นทักษะระดับสูง (การแก้ปัญหา การออกแบบระบบ สถาปัตยกรรม): เนื่องจาก AI สามารถจัดการกับการเขียนโค้ดระดับล่างได้ นักพัฒนาจึงควร ยกระดับทักษะเชิงนามธรรมขึ้นไป อีกขั้น ซึ่งหมายถึงการให้ความสำคัญกับความเข้าใจในการออกแบบและสถาปัตยกรรมระบบมากขึ้น ฝึกฝนทักษะในการแยกแยะปัญหาที่ซับซ้อน ออกแบบระบบที่ปรับขนาดได้ และตัดสินใจทางสถาปัตยกรรม ซึ่งเป็นสิ่งที่ความเข้าใจของมนุษย์มีความสำคัญอย่างยิ่ง ให้ความสำคัญกับเหตุผลและวิธีการแก้ปัญหา ไม่ใช่แค่เพียงว่าอะไร ตัวอย่างเช่น แทนที่จะใช้เวลาทั้งหมดไปกับการพัฒนาฟังก์ชันการเรียงลำดับให้สมบูรณ์แบบ (เมื่อ AI เขียนให้คุณได้) ควรใช้เวลาทำความเข้าใจวิธีการเรียงลำดับที่เหมาะสมที่สุดกับบริบทของแอปพลิเคชัน และวิธีที่ฟังก์ชันนั้นสอดคล้องกับการไหลของข้อมูลในระบบของคุณ การคิดเชิงออกแบบ ซึ่งพิจารณาถึงความต้องการของผู้ใช้ การไหลของข้อมูล และการโต้ตอบระหว่างส่วนประกอบต่างๆ จะมีความสำคัญอย่างยิ่ง AI สามารถสร้างโค้ดได้ แต่นักพัฒนาจะเป็นผู้กำหนดโครงสร้างโดยรวมของซอฟต์แวร์และรับรองว่าทุกส่วนทำงานสอดคล้องกัน การฝึกฝนการคิดภาพรวมให้เฉียบคม จะทำให้คุณกลายเป็นบุคคลที่ขาดไม่ได้ในฐานะผู้นำ AI (และทีมที่เหลือ) ในการสร้างสิ่งที่ถูกต้อง ดังที่รายงานคาดการณ์อนาคตฉบับหนึ่งระบุไว้ นักพัฒนาควร "มุ่งเน้นไปที่ส่วนที่ความเข้าใจเชิงลึกของมนุษย์ไม่สามารถถูกแทนที่ได้ เช่น การแก้ปัญหา การคิดเชิงออกแบบ และการทำความเข้าใจความต้องการของผู้ใช้" ( AI จะมาแทนที่นักพัฒนาในปี 2025 หรือไม่: แอบมองอนาคต )

3. พัฒนาความรู้ด้าน AI และ ML: การทำงานร่วมกับ AI จะช่วยให้ เข้าใจ AI ได้ดีขึ้น นักพัฒนาไม่จำเป็นต้องเป็นนักวิจัยด้าน Machine Learning ทุกคน แต่การมีความเข้าใจอย่างถ่องแท้เกี่ยวกับการทำงานของโมเดลเหล่านี้จะเป็นประโยชน์ เรียนรู้พื้นฐานของ Machine Learning และ Deep Learning ซึ่งไม่เพียงแต่จะเปิดโอกาสทางอาชีพใหม่ๆ (เนื่องจากงานที่เกี่ยวข้องกับ AI กำลังได้รับความนิยม ( Is There a Future for Software Engineers? The Impact of AI [2024] )) แต่ยังช่วยให้คุณใช้เครื่องมือ AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้นอีกด้วย หากคุณรู้ข้อจำกัดของโมเดลภาษาขนาดใหญ่และวิธีการฝึกฝน คุณจะสามารถคาดการณ์ได้ว่าเมื่อใดที่โมเดลภาษานั้นจะล้มเหลว และออกแบบคำแนะนำหรือการทดสอบของคุณให้เหมาะสม นอกจากนี้ ผลิตภัณฑ์ซอฟต์แวร์หลายตัวกำลังรวมเอาฟีเจอร์ AI ไว้ด้วย (เช่น แอปที่มีเครื่องมือแนะนำหรือแชทบอท) นักพัฒนาซอฟต์แวร์ที่มีความรู้ด้าน ML บ้างสามารถมีส่วนร่วมในฟีเจอร์เหล่านั้น หรืออย่างน้อยก็ทำงานร่วมกับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลได้อย่างชาญฉลาด หัวข้อสำคัญที่ควรพิจารณาในการเรียนรู้ ได้แก่ พื้นฐานวิทยาศาสตร์ข้อมูล วิธีการประมวลผลข้อมูลเบื้องต้น การฝึกอบรมเทียบกับการอนุมาน และจริยธรรมของ AI ทำความคุ้นเคยกับเฟรมเวิร์ก AI (TensorFlow, PyTorch) และบริการ AI บนคลาวด์ แม้ว่าคุณจะไม่ได้สร้างแบบจำลองขึ้นมาใหม่ตั้งแต่ต้น การรู้วิธีผสานรวม AI API เข้ากับแอปพลิเคชันถือเป็นทักษะที่มีค่า กล่าวโดยสรุป การมีความรู้ด้าน AI กำลังกลายเป็นสิ่งสำคัญอย่างรวดเร็วพอๆ กับการมีความรู้ด้านเทคโนโลยีเว็บหรือฐานข้อมูล นักพัฒนาที่สามารถก้าวข้ามโลกของวิศวกรรมซอฟต์แวร์และ AI แบบดั้งเดิมได้ จะอยู่ในตำแหน่งที่เหมาะสมที่สุดในการเป็นผู้นำโครงการในอนาคต

4. พัฒนาทักษะทางสังคมและความรู้เฉพาะด้านให้แข็งแกร่งยิ่งขึ้น: เมื่อ AI เข้ามามีบทบาทในงานเชิงกลไก ทักษะเฉพาะด้านของมนุษย์ก็ยิ่งมีความสำคัญมากขึ้น การสื่อสาร การทำงานเป็นทีม และความเชี่ยวชาญเฉพาะด้าน เป็นหัวข้อที่ต้องให้ความสำคัญเป็นอันดับแรก การพัฒนาซอฟต์แวร์มักเกี่ยวข้องกับการทำความเข้าใจปัญหาในสาขานั้นๆ ไม่ว่าจะเป็นการเงิน การดูแลสุขภาพ การศึกษา หรือสาขาอื่นๆ และนำสิ่งนั้นมาประยุกต์ใช้แก้ปัญหา AI จะไม่มีบริบทหรือความสามารถในการประสานงานกับผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย แต่คุณมี การมีความรู้มากขึ้นในสาขาที่คุณทำงานอยู่ ทำให้คุณกลายเป็นผู้เชี่ยวชาญที่คอยดูแลให้แน่ใจว่าซอฟต์แวร์นั้นตอบสนองความต้องการในโลกแห่งความเป็นจริงได้อย่างแท้จริง ในทำนองเดียวกัน ให้มุ่งเน้นไปที่ทักษะการทำงานร่วมกันของคุณ ได้แก่ การให้คำปรึกษา ความเป็นผู้นำ และการประสานงาน ทีมต่างๆ ยังคงต้องการนักพัฒนาอาวุโสเพื่อตรวจสอบโค้ด (รวมถึงโค้ดที่เขียนโดย AI) ให้คำปรึกษาแก่รุ่นน้องเกี่ยวกับแนวปฏิบัติที่ดีที่สุด และประสานงานโครงการที่ซับซ้อน AI ไม่ได้ขจัดความจำเป็นในการมีปฏิสัมพันธ์กับมนุษย์ในโครงการต่างๆ อันที่จริง ด้วยการสร้างโค้ดด้วย AI การให้คำปรึกษาของนักพัฒนาอาวุโสอาจเปลี่ยนไปสู่การสอนรุ่นน้อง ถึงวิธีการทำงานกับ AI และตรวจสอบผลลัพธ์ แทนที่จะเป็นการเขียน for-loop การสามารถชี้นำผู้อื่นในกระบวนทัศน์ใหม่นี้เป็นทักษะที่มีค่า นอกจากนี้ ควรฝึกฝน การคิดเชิงวิพากษ์ โดยตั้งคำถามและทดสอบผลลัพธ์ของ AI และส่งเสริมให้ผู้อื่นทำเช่นเดียวกัน การปลูกฝังทัศนคติเชิงวิพากษ์และการตรวจสอบที่ดีจะช่วยป้องกันการพึ่งพา AI อย่างไร้สติและลดความผิดพลาด โดยพื้นฐานแล้ว ควรพัฒนาทักษะที่ AI ยังขาดอยู่ ได้แก่ การเข้าใจผู้คนและบริบท การวิเคราะห์เชิงวิพากษ์ และการคิดแบบสหวิทยาการ

5. การเรียนรู้ตลอดชีวิตและความสามารถในการปรับตัว: การเปลี่ยนแปลงของ AI นั้นรวดเร็วมาก สิ่งที่รู้สึกว่าล้ำสมัยในปัจจุบันอาจล้าสมัยในอีกสองสามปีข้างหน้า นักพัฒนาจำเป็นต้องเปิดรับ การเรียนรู้ตลอดชีวิต ให้มากขึ้นกว่าเดิม ซึ่งอาจหมายถึงการทดลองใช้ผู้ช่วยเขียนโค้ด AI ใหม่ๆ อย่างสม่ำเสมอ การเรียนหลักสูตรออนไลน์หรือการรับรองด้าน AI/ML การอ่านบล็อกวิจัยเพื่อติดตามสิ่งที่จะเกิดขึ้น หรือการเข้าร่วมชุมชนนักพัฒนาที่เน้น AI ความสามารถในการปรับตัวคือกุญแจสำคัญ เตรียมพร้อมที่จะเปลี่ยนไปใช้เครื่องมือและเวิร์กโฟลว์ใหม่ๆ เมื่อมีสิ่งใหม่ๆ เกิดขึ้น ตัวอย่างเช่น หากมีเครื่องมือ AI ใหม่ๆ ที่สามารถทำให้การออกแบบ UI เป็นแบบอัตโนมัติจากแบบร่างได้ นักพัฒนาฝั่ง Front-end ควรพร้อมที่จะเรียนรู้และนำสิ่งนั้นมาใช้ โดยอาจเปลี่ยนโฟกัสไปที่การปรับแต่ง UI ที่สร้างขึ้น หรือการปรับปรุงรายละเอียดประสบการณ์ผู้ใช้ที่ระบบอัตโนมัติมองข้ามไป ผู้ที่มองว่าการเรียนรู้เป็นส่วนหนึ่งของอาชีพการงานอย่างต่อเนื่อง (ซึ่งนักพัฒนาหลายคนทำอยู่แล้ว) จะพบว่าการผสานรวมการพัฒนา AI เป็นเรื่องง่ายกว่า กลยุทธ์หนึ่งคือการอุทิศเวลาเล็กๆ น้อยๆ ในแต่ละสัปดาห์ให้กับการเรียนรู้และการทดลอง ถือเป็นการลงทุนเพื่ออนาคตของคุณเอง บริษัทต่างๆ เริ่มจัดการฝึกอบรมให้กับนักพัฒนาซอฟต์แวร์เกี่ยวกับการใช้เครื่องมือ AI อย่างมีประสิทธิภาพ การใช้ประโยชน์จากโอกาสเหล่านี้จะช่วยให้คุณก้าวไปข้างหน้า นักพัฒนาที่ประสบความสำเร็จคือผู้ที่มองว่า AI เป็นพันธมิตรที่กำลังพัฒนา และจะปรับปรุงวิธีการทำงานร่วมกับพันธมิตรนั้นอย่างต่อเนื่อง

6. สำรวจบทบาทและเส้นทางอาชีพใหม่ๆ: เมื่อ AI เข้ามามีบทบาทในการพัฒนา โอกาสทางอาชีพใหม่ๆ ก็เกิดขึ้น ตัวอย่างเช่น วิศวกรพร้อมรับคำสั่ง (Prompt Engineer) หรือ ผู้เชี่ยวชาญด้านการผสานรวม AI เป็นบทบาทที่มุ่งเน้นการสร้างคำสั่ง เวิร์กโฟลว์ และโครงสร้างพื้นฐานที่เหมาะสมเพื่อนำ AI มาใช้ในผลิตภัณฑ์ อีกตัวอย่างหนึ่งคือ วิศวกรจริยธรรม AI หรือ ผู้ตรวจสอบ AI ซึ่งเป็นบทบาทที่มุ่งเน้นการตรวจสอบผลลัพธ์ของ AI ในด้านอคติ การปฏิบัติตามข้อกำหนด และความถูกต้อง หากคุณสนใจในด้านเหล่านี้ การวางตำแหน่งตัวเองให้มีความรู้ที่ถูกต้องอาจเปิดเส้นทางใหม่ๆ เหล่านี้ได้ แม้แต่ในบทบาทแบบดั้งเดิม คุณอาจพบช่องว่างอย่าง "นักพัฒนาส่วนหน้าที่ได้รับความช่วยเหลือจาก AI" และ "นักพัฒนาส่วนหลังที่ได้รับความช่วยเหลือจาก AI" ซึ่งแต่ละช่องว่างจะใช้เครื่องมือเฉพาะทาง คอยติดตามดูว่าองค์กรต่างๆ จัดโครงสร้างทีมอย่างไรโดยใช้ AI บางบริษัทมี "สมาคม AI" หรือศูนย์ความเป็นเลิศเพื่อนำทางการนำ AI มาใช้ในโครงการต่างๆ การมีส่วนร่วมในกลุ่มดังกล่าวอาจทำให้คุณเป็นผู้นำ ยิ่งไปกว่านั้น ลองพิจารณาการมีส่วนร่วมในการพัฒนาเครื่องมือ AI เอง เช่น การทำงานในโครงการโอเพนซอร์สที่ปรับปรุงเครื่องมือสำหรับนักพัฒนา (เช่น การพัฒนาความสามารถของ AI ในการอธิบายโค้ด เป็นต้น) ซึ่งไม่เพียงแต่จะช่วยให้คุณเข้าใจเทคโนโลยีได้ลึกซึ้งยิ่งขึ้นเท่านั้น แต่ยังทำให้คุณเป็นส่วนหนึ่งของชุมชนที่เป็นผู้นำการเปลี่ยนแปลงอีกด้วย สิ่งสำคัญคือต้องริเริ่มสร้าง ความคล่องตัวในการทำงาน หากบางส่วนของงานปัจจุบันของคุณถูกทำให้เป็นระบบอัตโนมัติ จงเตรียมพร้อมที่จะเปลี่ยนไปทำงานที่ออกแบบ ดูแล หรือเสริมส่วนงานที่ถูกทำให้เป็นระบบอัตโนมัติเหล่านั้น

7. รักษาและนำเสนอคุณภาพของมนุษย์: ในโลกที่ AI สามารถสร้างโค้ดธรรมดาๆ สำหรับปัญหาทั่วไปได้ นักพัฒนาที่เป็นมนุษย์ควรมุ่งมั่นที่จะสร้าง ที่ยอดเยี่ยม และ เข้าใจง่าย ซึ่ง AI ทำไม่ได้ ซึ่งอาจหมายถึงการมุ่งเน้นไปที่ประสบการณ์ผู้ใช้ที่ประณีต การเพิ่มประสิทธิภาพสำหรับสถานการณ์ที่ไม่ปกติ หรือเพียงแค่เขียนโค้ดที่สะอาดตาและมีการบันทึกข้อมูลอย่างดี (AI ไม่เก่งในการเขียนเอกสารประกอบที่มีความหมายหรือคอมเมนต์โค้ดที่เข้าใจง่าย – คุณสามารถเพิ่มมูลค่าได้!) ให้ความสำคัญกับการผสานความเข้าใจเชิงลึกของมนุษย์เข้ากับงาน: ตัวอย่างเช่น หาก AI สร้างโค้ดขึ้นมา คุณจะเพิ่มคอมเมนต์เพื่ออธิบายเหตุผลในรูปแบบที่มนุษย์คนอื่นสามารถเข้าใจได้ในภายหลัง หรือปรับให้อ่านง่ายขึ้น การทำเช่นนี้จะช่วยเพิ่มความเป็นมืออาชีพและคุณภาพที่งานที่สร้างโดยเครื่องจักรล้วนๆ ไม่มี เมื่อเวลาผ่านไป การสร้างชื่อเสียงในด้านซอฟต์แวร์คุณภาพสูงที่ "ใช้งานได้จริง" ในโลกแห่งความเป็นจริงจะทำให้คุณโดดเด่น ลูกค้าและนายจ้างจะเห็นคุณค่าของนักพัฒนาที่สามารถ ผสมผสานประสิทธิภาพของ AI เข้ากับฝีมือมนุษย์ ได้

ลองพิจารณาดูว่าเส้นทางการศึกษาจะปรับตัวอย่างไร นักพัฒนาหน้าใหม่ที่เข้าสู่วงการนี้ไม่ควรลังเลที่จะใช้เครื่องมือ AI ในกระบวนการเรียนรู้ ในทางกลับกัน การเรียนรู้ ด้วย AI (เช่น การใช้ AI ช่วยทำการบ้านหรือโปรเจกต์ แล้วจึงวิเคราะห์ผลลัพธ์) จะช่วยเร่งความเข้าใจของพวกเขา อย่างไรก็ตาม สิ่งสำคัญคือต้อง เรียนรู้พื้นฐานอย่างลึกซึ้ง เช่น อัลกอริทึม โครงสร้างข้อมูล และแนวคิดการเขียนโปรแกรมหลัก เพื่อให้คุณมีพื้นฐานที่มั่นคงและสามารถบอกได้ว่า AI กำลังผิดพลาดเมื่อใด เนื่องจาก AI จัดการกับแบบฝึกหัดการเขียนโค้ดง่ายๆ หลักสูตรอาจให้ความสำคัญกับโปรเจกต์ที่ต้องใช้การออกแบบและการบูรณาการมากขึ้น หากคุณเป็นมือใหม่ ให้มุ่งเน้นไปที่การสร้างพอร์ตโฟลิโอที่แสดงให้เห็นถึงความสามารถในการแก้ปัญหาที่ซับซ้อน และใช้ AI เป็นหนึ่งในเครื่องมือมากมาย

สรุปกลยุทธ์การปรับตัว: จงเป็นนักบิน ไม่ใช่ผู้โดยสาร ใช้เครื่องมือ AI แต่อย่าพึ่งพามันมากเกินไปหรือชะล่าใจ ฝึกฝนแง่มุมเฉพาะของมนุษย์ในการพัฒนาอย่างต่อเนื่อง เกรดี บูช ผู้บุกเบิกด้านวิศวกรรมซอฟต์แวร์ที่ได้รับการยอมรับ ได้กล่าวไว้อย่างดีว่า “AI กำลังจะเปลี่ยนแปลงความหมายของการเป็นโปรแกรมเมอร์ไปอย่างสิ้นเชิง มันจะไม่กำจัดโปรแกรมเมอร์ออกไป แต่จะบังคับให้พวกเขาพัฒนาทักษะใหม่ๆ และทำงานในรูปแบบใหม่ๆ” ( วิศวกรซอฟต์แวร์มีอนาคตหรือไม่? ผลกระทบของ AI [2024] ) การพัฒนาทักษะและวิธีการทำงานใหม่ๆ เหล่านี้อย่างจริงจังจะช่วยให้นักพัฒนามั่นใจได้ว่าพวกเขาจะยังคงเป็นผู้ขับเคลื่อนอาชีพของตนต่อไป

เพื่อสรุปหัวข้อนี้ ต่อไปนี้คือรายการตรวจสอบอ้างอิงอย่างรวดเร็วสำหรับนักพัฒนาที่กำลังมองหาแนวทางที่มั่นคงสำหรับอาชีพการงานในอนาคตในยุค AI:

การปฏิบัติตามกลยุทธ์เหล่านี้จะช่วยให้นักพัฒนาสามารถนำการปฏิวัติ AI มาใช้ประโยชน์ได้ ผู้ที่ปรับตัวจะพบว่า AI ช่วยเพิ่ม ขีดความสามารถและช่วยให้พวกเขาผลิตซอฟต์แวร์ที่ดีขึ้นกว่าที่เคย แทนที่จะทำให้ซอฟต์แวร์ล้าสมัย

แนวโน้มในอนาคต: ความร่วมมือระหว่าง AI และนักพัฒนา

อนาคตของการเขียนโปรแกรมในโลกที่ขับเคลื่อนด้วย AI จะเป็นอย่างไร? จากแนวโน้มปัจจุบัน เราคาดการณ์ได้ว่าอนาคตที่ AI และนักพัฒนามนุษย์จะทำงานร่วมกันอย่างใกล้ชิดยิ่งขึ้น บทบาทของโปรแกรมเมอร์น่าจะยังคงเปลี่ยนไปสู่ตำแหน่งผู้ควบคุมดูแลและฝ่ายสร้างสรรค์ โดย AI จะรับหน้าที่ "งานหนัก" ภายใต้การกำกับดูแลของมนุษย์มากขึ้น ในบทสรุปนี้ เราคาดการณ์สถานการณ์ในอนาคตและมั่นใจว่าแนวโน้มของนักพัฒนาจะยังคงเป็นไปในเชิงบวก หากเรายังคงปรับตัวต่อไป

ในอนาคตอันใกล้นี้ (5-10 ปีข้างหน้า) มีแนวโน้มสูงมากที่ AI จะแพร่หลายในกระบวนการพัฒนาเช่นเดียวกับคอมพิวเตอร์เอง เช่นเดียวกับที่ปัจจุบันไม่มีนักพัฒนาคนใดเขียนโค้ดโดยไม่มีโปรแกรมแก้ไขหรือ Google/StackOverflow อยู่ในมือ อีกไม่นานก็จะไม่มีนักพัฒนาคนใดเขียนโค้ดโดยไม่มี AI คอยช่วยเหลืออยู่เบื้องหลัง Integrated Development Environment (IDE) กำลังพัฒนาให้มีฟีเจอร์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI เป็นแกนหลัก (เช่น โปรแกรมแก้ไขโค้ดที่สามารถอธิบายโค้ดให้คุณฟังหรือแนะนำการเปลี่ยนแปลงโค้ดทั้งหมดในโครงการ) เราอาจไปถึงจุดที่งานหลักของนักพัฒนาคือการ กำหนดปัญหาและข้อจำกัดในรูปแบบที่ AI สามารถเข้าใจได้ จากนั้นจึงดูแลและปรับแต่งโซลูชันที่ AI นำเสนอ ซึ่งคล้ายกับรูปแบบการเขียนโปรแกรมระดับสูง ซึ่งบางครั้งเรียกว่า "การเขียนโปรแกรมแบบทันที" หรือ "การประสาน AI"

อย่างไรก็ตาม แก่นแท้ของสิ่งที่ต้องทำ นั่นคือการแก้ไขปัญหาให้กับผู้คน ยังคงไม่เปลี่ยนแปลง AI ในอนาคตอาจสามารถสร้างแอปพลิเคชันทั้งหมดได้จากคำอธิบาย (“สร้างแอปพลิเคชันมือถือสำหรับนัดหมายแพทย์ให้ฉัน”) แต่งานที่ต้องทำให้คำอธิบายนั้นชัดเจน ตรวจสอบความถูกต้อง และปรับแต่งผลลัพธ์ให้สวยงามเพื่อสร้างความพึงพอใจให้กับผู้ใช้นั้น จะต้องอาศัยนักพัฒนา (รวมถึงนักออกแบบ ผู้จัดการผลิตภัณฑ์ และอื่นๆ) อันที่จริง หากการสร้างแอปพลิเคชันพื้นฐานเป็นเรื่องง่าย ความคิดสร้างสรรค์และนวัตกรรมของมนุษย์ในด้านซอฟต์แวร์จะยิ่งมีความสำคัญอย่างยิ่งยวด ในการสร้างความแตกต่างให้กับผลิตภัณฑ์ เราอาจได้เห็นซอฟต์แวร์เติบโตอย่างรวดเร็ว โดยแอปพลิเคชันที่ใช้เป็นประจำจำนวนมากถูกสร้างขึ้นโดย AI ขณะที่นักพัฒนามนุษย์มุ่งเน้นไปที่โครงการที่ทันสมัย ​​ซับซ้อน หรือสร้างสรรค์ที่ก้าวข้ามขีดจำกัด

นอกจากนี้ยังมีความเป็นไปได้ที่ อุปสรรคในการเข้าถึงการเขียนโปรแกรมจะลดลง ซึ่งหมายความว่าผู้คนที่ไม่ใช่วิศวกรซอฟต์แวร์แบบดั้งเดิม (เช่น นักวิเคราะห์ธุรกิจ นักวิทยาศาสตร์ หรือนักการตลาด) สามารถสร้างซอฟต์แวร์โดยใช้เครื่องมือ AI (ซึ่งเป็นการสานต่อกระแส “no-code/low-code” ที่ขับเคลื่อนด้วย AI) ได้มากขึ้น ซึ่งไม่ได้ขจัดความจำเป็นในการมีนักพัฒนามืออาชีพ แต่กลับเปลี่ยนแปลงความต้องการดังกล่าว นักพัฒนาอาจมีบทบาทในการให้คำปรึกษาหรือให้คำแนะนำมากขึ้นในกรณีเช่นนี้ เพื่อให้มั่นใจว่าแอปพลิเคชันที่พัฒนาโดยพลเมืองเหล่านี้มีความปลอดภัย มีประสิทธิภาพ และบำรุงรักษาได้ โปรแกรมเมอร์มืออาชีพอาจมุ่งเน้นไปที่การสร้างแพลตฟอร์มและ API ที่ “ผู้ที่ไม่ใช่โปรแกรมเมอร์” ที่ใช้ AI ช่วยใช้งาน

จากมุมมองของงาน บทบาทการเขียนโปรแกรมบางตำแหน่งอาจลดลงในขณะที่บางตำแหน่งเติบโต ตัวอย่างเช่น ตำแหน่งการเขียนโค้ดระดับเริ่มต้น ตำแหน่งอาจมีจำนวนน้อยลงหากบริษัทต่างๆ พึ่งพา AI สำหรับงานง่ายๆ ลองนึกภาพว่าในอนาคตสตาร์ทอัพขนาดเล็กอาจต้องการนักพัฒนาระดับจูเนียร์เพียงครึ่งเดียว เนื่องจากนักพัฒนาอาวุโสที่เชี่ยวชาญด้าน AI สามารถทำงานพื้นฐานได้มาก แต่ในขณะเดียวกัน งานใหม่ๆ จะเกิดขึ้น (ดังที่เราได้กล่าวถึงในหัวข้อการปรับตัว) ยิ่งไปกว่านั้น เมื่อซอฟต์แวร์เข้ามามีบทบาทในระบบเศรษฐกิจมากขึ้น (โดยที่ AI สร้างซอฟต์แวร์ตามความต้องการเฉพาะ) ความต้องการโดยรวมสำหรับงานที่เกี่ยวข้องกับซอฟต์แวร์ก็อาจเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง ประวัติศาสตร์แสดงให้เห็นว่า ระบบอัตโนมัติมักนำไปสู่ ที่เพิ่มขึ้น ในระยะยาว แม้ว่าจะเป็นงานที่แตกต่างกันก็ตาม ตัวอย่างเช่น ระบบอัตโนมัติในงานด้านการผลิตบางประเภทนำไปสู่การเติบโตของงานด้านการออกแบบ การบำรุงรักษา และปรับปรุงระบบอัตโนมัติ ในบริบทของ AI และการเขียนโปรแกรม แม้ว่างานบางอย่างที่นักพัฒนาจูเนียร์เคยทำจะเป็นแบบอัตโนมัติ แต่ขอบเขตโดยรวมของซอฟต์แวร์ที่เราต้องการสร้างจะขยายออกไป (เพราะตอนนี้การสร้างซอฟต์แวร์มีราคาถูกกว่า/เร็วกว่า) ซึ่งอาจนำไปสู่ ต่างๆ มากขึ้น และทำให้จำเป็นต้องมีการดูแลโดยมนุษย์ การจัดการโครงการ สถาปัตยกรรม และอื่นๆ มากขึ้น รายงานของฟอรัมเศรษฐกิจโลกเกี่ยวกับงานในอนาคตระบุว่าบทบาทในการพัฒนาซอฟต์แวร์และ AI เป็นที่ เพิ่มขึ้น ไม่ได้ลดลง เนื่องมาจากการเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัล

เราควรพิจารณา คำทำนายปี 2040 ที่กล่าวไว้ก่อนหน้านี้ด้วย: นักวิจัยที่ Oak Ridge National Lab แนะนำว่าภายในปี 2040 "เครื่องจักร... จะเขียนโค้ดของตัวเองเป็นส่วนใหญ่" ( มีอนาคตสำหรับวิศวกรซอฟต์แวร์หรือไม่? ผลกระทบของ AI [2024] ) หากสิ่งนี้พิสูจน์ได้ว่าถูกต้อง โปรแกรมเมอร์มนุษย์จะเหลืออะไร? จุดเน้นน่าจะอยู่ที่การให้คำแนะนำระดับสูงมาก (บอกเครื่องจักรว่า เรา ต้องการให้เครื่องจักรบรรลุสิ่งใดในภาพรวม) และในส่วนที่เกี่ยวข้องกับการบูรณาการระบบที่ซับซ้อน ความเข้าใจในจิตวิทยาของมนุษย์ หรือโดเมนปัญหาใหม่ๆ แม้แต่ในสถานการณ์เช่นนี้ มนุษย์ก็จะรับบทบาทที่คล้ายกับ นักออกแบบผลิตภัณฑ์ วิศวกรข้อกำหนด และ ผู้ฝึกอบรม/ผู้ตรวจสอบ AI โค้ดส่วนใหญ่อาจเขียนตัวเอง แต่ต้องมีคนตัดสินใจว่า ควรเขียนโค้ดอะไรและเพราะเหตุใด จากนั้นจึงตรวจสอบว่าผลลัพธ์สุดท้ายถูกต้องและสอดคล้องกับเป้าหมาย มันคล้ายคลึงกับรถยนต์ขับเคลื่อนอัตโนมัติที่อาจขับเคลื่อนได้ด้วยตัวเองในสักวันหนึ่ง แต่คุณยังคงบอกรถให้ไปที่ไหนและเข้าไปแทรกแซงในสถานการณ์ที่ซับซ้อน อีกทั้งมนุษย์ยังออกแบบถนน กฎจราจร และโครงสร้างพื้นฐานทั้งหมดรอบๆ รถอีกด้วย

ผู้เชี่ยวชาญส่วนใหญ่จึงมองเห็นอนาคตแห่ง ความร่วมมือ ไม่ใช่การแทนที่ ดังที่บริษัทที่ปรึกษาด้านเทคโนโลยีแห่งหนึ่งกล่าวไว้ว่า “อนาคตของการพัฒนาไม่ใช่การเลือกระหว่างมนุษย์หรือ AI แต่เป็นความร่วมมือที่ใช้ประโยชน์จากสิ่งที่ดีที่สุดของทั้งสองอย่าง” ( AI จะเข้ามาแทนที่นักพัฒนาในปี 2025 หรือไม่: แอบดูอนาคต ) AI จะมาพลิกโฉมการพัฒนาซอฟต์แวร์อย่างไม่ต้องสงสัย แต่มันเป็นวิวัฒนาการของบทบาทของนักพัฒนามากกว่าการสูญพันธุ์ นักพัฒนาที่ “ยอมรับการเปลี่ยนแปลง ปรับเปลี่ยนทักษะ และมุ่งเน้นไปที่ลักษณะเฉพาะของมนุษย์ในงานของพวกเขา” จะพบว่า AI ช่วยเพิ่มขีด ความสามารถของพวกเขาแทนที่จะลดคุณค่าของพวกเขา

เราสามารถเปรียบเทียบกับอีกสาขาหนึ่งได้ ลองพิจารณาถึงการเติบโตของการออกแบบด้วยคอมพิวเตอร์ช่วย (CAD) ในงานวิศวกรรมและสถาปัตยกรรม เครื่องมือเหล่านั้นเข้ามาแทนที่วิศวกรและสถาปนิกหรือไม่? ไม่เลย เครื่องมือเหล่านี้ทำให้พวกเขามีประสิทธิภาพมากขึ้นและสามารถสร้างงานออกแบบที่ซับซ้อนมากขึ้นได้ แต่ความคิดสร้างสรรค์และการตัดสินใจของมนุษย์ยังคงเป็นศูนย์กลาง ในทำนองเดียวกัน AI ก็สามารถมองได้ว่าเป็นการเขียนโค้ดด้วยคอมพิวเตอร์ช่วย (Computer-Assisted Coding) ซึ่งจะช่วยจัดการกับความซับซ้อนและงานที่ต้องใช้ความคิดสร้างสรรค์ แต่นักพัฒนายังคงเป็นผู้ออกแบบและผู้ตัดสินใจ

ในระยะยาว หากเราจินตนาการถึง AI ขั้นสูงอย่างแท้จริง (เช่น AI ทั่วไปบางรูปแบบที่ สามารถ ทำได้เกือบเท่าเทียมกับมนุษย์) การเปลี่ยนแปลงทางสังคมและเศรษฐกิจจะกว้างไกลกว่าแค่การเขียนโปรแกรม เรายังไปไม่ถึงจุดนั้น และเรามีอำนาจควบคุมอย่างมากว่าเราจะผสานรวม AI เข้ากับงานของเราอย่างไร เส้นทางที่รอบคอบคือการผสานรวม AI อย่างต่อเนื่องในลักษณะที่ ส่งเสริมศักยภาพของมนุษย์ นั่นหมายถึงการลงทุนในเครื่องมือและแนวปฏิบัติ (และนโยบาย) ที่ทำให้มนุษย์มีส่วนร่วมในกระบวนการนี้ ปัจจุบันเราเห็นบริษัทต่างๆ กำลังกำหนด การกำกับดูแล AI ซึ่งเป็นแนวทางสำหรับวิธีการใช้ AI ในการพัฒนาเพื่อให้มั่นใจว่าผลลัพธ์มีจริยธรรมและมีประสิทธิภาพ ( ผลสำรวจเผยให้เห็นผลกระทบของ AI ต่อประสบการณ์ของนักพัฒนา - The GitHub Blog ) แนวโน้มนี้มีแนวโน้มที่จะเติบโตอย่างต่อเนื่อง ซึ่งจะทำให้มั่นใจได้ว่าการกำกับดูแลโดยมนุษย์เป็นส่วนหนึ่งของกระบวนการพัฒนา AI อย่างเป็นทางการ

สรุปแล้ว คำถามที่ว่า “AI จะเข้ามาแทนที่โปรแกรมเมอร์หรือไม่” คำตอบคือ ไม่ – แต่มันจะเปลี่ยนสิ่งที่โปรแกรมเมอร์ทำไปอย่างมาก ส่วนที่น่าเบื่อของการเขียนโปรแกรมส่วนใหญ่กำลังจะถูกทำให้เป็นระบบอัตโนมัติ ส่วนที่สร้างสรรค์ ท้าทาย และเน้นมนุษย์เป็นศูนย์กลางจะยังคงอยู่ต่อไป และแน่นอนว่าจะยิ่งโดดเด่นมากขึ้น ในอนาคต โปรแกรมเมอร์น่าจะได้ทำงานเคียงบ่าเคียงไหล่กับผู้ช่วย AI ที่ชาญฉลาดขึ้นเรื่อยๆ เหมือนกับสมาชิกในทีม ลองนึกภาพว่ามีเพื่อนร่วมงาน AI ที่สามารถเขียนโค้ดได้ตลอด 24 ชั่วโมงทุกวัน – ถือเป็นการเพิ่มผลผลิตอย่างมาก แต่ก็ยังคงต้องการใครสักคนที่จะสั่งงานและตรวจสอบงานของมัน

ผลลัพธ์ ที่ดีที่สุด จะเกิดขึ้นได้กับผู้ที่ปฏิบัติต่อ AI เหมือนเป็นผู้ร่วมมือ ดังที่ซีอีโอท่านหนึ่งกล่าวไว้ว่า “AI จะไม่มาแทนที่โปรแกรมเมอร์ แต่โปรแกรมเมอร์ที่ใช้ AI จะเข้ามาแทนที่คนที่ไม่ใช้ AI” ในทางปฏิบัติ นั่นหมายความว่าภาระหน้าที่ในการพัฒนาไปพร้อมกับเทคโนโลยีตกอยู่ที่นักพัฒนา อาชีพการเขียนโปรแกรมไม่ได้กำลังจะตาย แต่ กำลังปรับตัว จะมีซอฟต์แวร์มากมายให้สร้างและปัญหาให้แก้ไขในอนาคตอันใกล้ ซึ่งอาจมากกว่าปัจจุบันเสียด้วยซ้ำ การหมั่นศึกษาหาความรู้ ความยืดหยุ่น และการมุ่งเน้นในสิ่งที่มนุษย์ทำได้ดีที่สุด จะช่วยให้นักพัฒนาสามารถสร้างอาชีพที่ประสบความสำเร็จและเติมเต็มได้ ด้วยการร่วมมือกับ AI

สุดท้ายนี้ เราควรเฉลิมฉลองความจริงที่ว่าเรากำลังก้าวเข้าสู่ยุคที่นักพัฒนามีขุมพลังพิเศษอยู่ในมือ โปรแกรมเมอร์รุ่นต่อไปจะประสบความสำเร็จภายในเวลาไม่กี่ชั่วโมงในสิ่งที่เคยใช้เวลาเพียงไม่กี่วัน และจะจัดการกับปัญหาที่ก่อนหน้านี้เอื้อมไม่ถึงได้ด้วยการใช้ประโยชน์จาก AI แทนที่จะหวาดกลัว ความรู้สึกที่ก้าวไปข้างหน้าอาจเป็นการ โลกในแง่ดีและความอยากรู้อยาก เห็น ตราบใดที่เรามอง AI อย่างเปิดกว้าง ตระหนักถึงข้อจำกัดและความรับผิดชอบของเรา เราก็สามารถสร้างอนาคตที่ AI และโปรแกรมเมอร์ร่วมกันสร้างระบบซอฟต์แวร์อันน่าทึ่ง ซึ่งเหนือกว่าสิ่งที่แต่ละฝ่ายจะทำได้เพียงลำพัง ความคิดสร้างสรรค์ของมนุษย์ผสานกับประสิทธิภาพของเครื่องจักร คือการผสมผสานที่ทรงพลัง ในท้ายที่สุดแล้ว มันไม่ใช่เรื่องของ การเปลี่ยน แต่มันคือการทำงานร่วมกัน เรื่องราวของ AI และโปรแกรมเมอร์ยังคงถูกเขียนขึ้น และจะถูกเขียนขึ้นโดย ทั้ง มนุษย์และเครื่องจักรร่วมกัน

ที่มา:

1. Brainhub, “วิศวกรซอฟต์แวร์จะมีอนาคตหรือไม่? ผลกระทบของ AI [2024]” ( วิศวกรซอฟต์แวร์จะมีอนาคตหรือไม่? ผลกระทบของ AI [2024] )

2. Brainhub คำพูดจากผู้เชี่ยวชาญ Satya Nadella และ Jeff Dean เกี่ยวกับ AI ในฐานะเครื่องมือ ไม่ใช่สิ่งทดแทน ( วิศวกรซอฟต์แวร์จะมีอนาคตหรือไม่? ผลกระทบของ AI [2024] ) ( วิศวกรซอฟต์แวร์จะมีอนาคตหรือไม่? ผลกระทบของ AI [2024] )

3. Medium (PyCoach), “AI จะเข้ามาแทนที่โปรแกรมเมอร์หรือไม่? ความจริงเบื้องหลังกระแส” กล่าวถึงความจริงที่ซับซ้อนและกระแสที่เกินจริง ( AI จะเข้ามาแทนที่โปรแกรมเมอร์หรือไม่? ความจริงเบื้องหลังกระแส | โดย The PyCoach | Artificial Corner | มีนาคม 2025 | Medium ) และคำพูดของ Sam Altman ที่ว่า AI เก่งในงานที่ทำแต่ไม่เก่งงานเต็มเวลา

4. DesignGurus, “AI จะมาแทนที่นักพัฒนาหรือไม่... (2025)” เน้นย้ำว่า AI จะ ช่วยเสริม และยกระดับนักพัฒนาแทนที่จะทำให้พวกเขาซ้ำซ้อน ( AI จะมาแทนที่นักพัฒนาในปี 2025 หรือไม่: แอบดูอนาคต ) และแสดงรายการด้านที่ AI ล้าหลัง (ความคิดสร้างสรรค์ บริบท จริยธรรม)

5. ผลสำรวจนักพัฒนา Stack Overflow ปี 2023 พบว่านักพัฒนา 70% ใช้เครื่องมือ AI มีความน่าเชื่อถือในความแม่นยำต่ำ ( นักพัฒนา 70% ใช้เครื่องมือเขียนโค้ด AI และนักพัฒนา 3% เชื่อถือในความแม่นยำสูงมาก - ShiftMag )

6. ผลสำรวจ GitHub ประจำปี 2023 แสดงให้เห็นว่านักพัฒนา 92% ได้ลองใช้เครื่องมือเขียนโค้ด AI แล้ว และ 70% มองเห็นประโยชน์ ( ผลสำรวจเผยให้เห็นผลกระทบของ AI ต่อประสบการณ์ของนักพัฒนา - บล็อก GitHub )

7. การวิจัย GitHub Copilot พบว่างานเสร็จสิ้นเร็วขึ้น 55% ด้วยความช่วยเหลือจาก AI ( การวิจัย: การวัดผลกระทบของ GitHub Copilot ต่อประสิทธิภาพการทำงานและความสุขของนักพัฒนา - บล็อก GitHub )

8. GeekWire ทดสอบประสิทธิภาพของ AlphaCode ของ DeepMind ที่ระดับโปรแกรมเมอร์มนุษย์โดยเฉลี่ย (54%) แต่ยังห่างไกลจากระดับสูงสุด ( AlphaCode ของ DeepMind มีประสิทธิภาพเทียบเท่ากับความสามารถของโปรแกรมเมอร์โดยเฉลี่ย )

9. IndiaToday (กุมภาพันธ์ 2025) สรุปวิสัยทัศน์ของ Sam Altman ที่ว่า “เพื่อนร่วมงาน” ด้าน AI ทำหน้าที่ของวิศวกรรุ่นน้องแต่ “จะไม่เข้ามาแทนที่มนุษย์โดยสมบูรณ์” ( Sam Altman กล่าวว่าในไม่ช้าเอเจนต์ AI จะทำงานที่วิศวกรซอฟต์แวร์ทำ: เรื่องราวฉบับเต็มใน 5 ประเด็น - India Today )

10. McKinsey & Company ประเมินว่างานการเขียนโปรแกรมประมาณ 80% จะยังคงเน้นที่มนุษย์แม้จะมีระบบอัตโนมัติ ( วิศวกรซอฟต์แวร์จะมีอนาคตหรือไม่? ผลกระทบของ AI [2024] )

บทความที่คุณอาจสนใจอ่านหลังจากนี้:

🔗 เครื่องมือการเขียนโปรแกรมคู่ AI ชั้นนำ
สำรวจเครื่องมือ AI ชั้นนำที่สามารถทำงานร่วมกับคุณเหมือนเป็นหุ้นส่วนการเขียนโค้ดเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพเวิร์กโฟลว์การพัฒนาของคุณ

🔗 AI ตัวใดดีที่สุดสำหรับการเขียนโค้ด – ผู้ช่วยเขียนโค้ด AI ชั้นนำ
คำแนะนำเกี่ยวกับเครื่องมือ AI ที่มีประสิทธิภาพสูงสุดสำหรับการสร้างโค้ด การดีบัก และการเร่งความเร็วของโครงการซอฟต์แวร์

🔗 การพัฒนาซอฟต์แวร์ปัญญาประดิษฐ์ – การเปลี่ยนแปลงอนาคตของเทคโนโลยี
ทำความเข้าใจว่า AI ปฏิวัติวิธีการสร้าง ทดสอบ และใช้งานซอฟต์แวร์ได้อย่างไร