เจาะประเด็น
AI
โค้ดเละไม่ว่าขอให้งานเสร็จ: เมื่อ AI เขียนโค้ดรกแต่มันดันรอด
นักพัฒนาทดลองปล่อยให้โมเดล AI เขียนโค้ดสะสมความรกไปเรื่อยๆ ผลลัพธ์ที่ได้กลับพลิกตำราวิชาซอฟต์แวร์เอ็นจิเนียริ่งซะงั้น
ทีมข่าว เอไอไทย.com
⏱ อ่าน 3 นาที
ความเชื่อที่ว่าโค้ดสะอาดเท่านั้นถึงจะรอด อาจใช้ไม่ได้กับโลกของเอเจนต์ AI อีกต่อไป
ปกติแล้วเวลาเราสอนคนเขียนโปรแกรม สิ่งแรกที่กูรูทั้งหลายย้ำนักย้ำหนาคือ "อย่าเขียนโค้ดรก" เพราะโค้ดที่ซับซ้อนและอีรุงตุงนังจะกลายเป็นระเบิดเวลาที่รอวันพัง ยิ่งแก้ยิ่งเละ ยิ่งต่อเติมยิ่งพังง่าย แต่วันนี้มีคนลองเอาแนวคิดนี้ไปจับกับ AI แบบจริงจัง แล้วพบว่ากฎเหล็กข้อนี้อาจใช้ไม่ได้ผลกับน้องๆ AI ซะแล้ว
เรื่องมันเริ่มจากมีงานวิจัยชิ้นหนึ่งชื่อว่า SlopCodeBench เขาส The Benchmark ตัวนี้ออกแบบมาเพื่อทดสอบเอเจนต์ AI โดยการซอยปัญหาใหญ่ออกเป็นข้อย่อยๆ ให้ AI ค่อยๆ ทำทีละสเต็ป บนฐานโค้ดเดิมที่ตัวเองเพิ่งเขียนไป ห้ามทำของเก่าพังเด็ดขาด พร้อมกับวัดความ "รก" ของโค้ดไปด้วย สรุปคืองานวิจัยบอกว่ายิ่ง AI ทำงานนานขึ้น โค้ดก็ยิ่งเละ และพอโค้ดเละมันก็จะเริ่มทำภารกิจต่อๆ ไปไม่รอด เหมือนเอเจนต์กำลังขุดหลุมฝังตัวเองชัดๆ
ฟังดูมีเหตุผลใช่มั้ยล่ะ ใครจะไปคิดว่าผลลัพธ์จะออกมาหน้ามือเป็นหลังมือ เมื่อมีนักพัฒนาใน Reddit นามว่า /u/aj_marshall รู้สึกคาใจกับผลลัพธ์พวกนี้ เลยยอมควักกระเป๋าจ่ายค่า API เองไปเกือบสามร้อยเหรียญ เพื่อทดสอบโมเดล Opus 5.5 กับโจทย์ทั้งหมด 196 จุดเช็คพอยต์แบบจัดเต็ม เพื่อดูว่าโค้ดที่รกขึ้นมันส่งผลหายนะอย่างที่ตำราว่าไว้จริงไหม
ผลปรากฏว่าในแง่ความรกของโค้ด AI เป็นไปตามคาดครับ โค้ดมันเละขึ้นจริงๆ ทั้งความซับซ้อนที่กองสุมกันในฟังก์ชันใหญ่ๆ และความเวิ่นเว้อของโค้ดที่เกินความจำเป็น โดยเจอแบบนี้ใน 35 ปัญหาทดสอบไปถึง 22 ปัญหา เรียกว่าน้อง AI เขียนโค้ดสปอยล์ตัวเองแบบที่งานวิจัยเตือนไว้เป๊ะ
แต่จุดพีคมันอยู่ตรงนี้ ความรกพวกนั้นดันไม่ได้แปลว่า AI จะทำงานรอบถัดไปพลาดเสมอไปซะงั้น พอเอาผลตรวจเทียบกันในโจทย์ข้อเดียวกัน โค้ดที่รกไม่ได้ทำนายเลยว่ามันจะทำผิดพลาดในสเต็ปถัดไป หนำซ้ำมันแทบไม่ทำของเก่าพังเลยด้วยซ้ำ มีเทสต์เคสเก่าๆ แค่ราวๆ ศูนย์จุดสามเปอร์เซ็นต์เท่านั้นที่ร่วงหลุดไป และที่ตลกคือคลังโค้ดที่รกกว่าก็ไม่ได้พังบ่อยไปกว่าคลังโค้ดที่สะอาดเลยแม้แต่น้อย
ความจริงเรื่องขนาดโค้ด
แม้ความรกจะไม่ทำให้ทำผิดพลาดเพิ่มขึ้น แต่ขนาดของโค้ดมีผลโดยตรง ทุกครั้งที่ฐานโค้ดขยายใหญ่ขึ้นเป็นสองเท่า ค่าใช้จ่ายในการประมวลผลจุดเช็คพอยต์ถัดไปจะแพงขึ้นราวสิบเก้าเปอร์เซ็นต์
พอกวาดสายตาดูภาพรวมทั้งกระดานผู้นำ โมเดลที่ขยันเขียนโค้ดสะอาดเอี่ยมอัจฉริยะ ก็ไม่ได้แก้โจทย์ได้สำเร็จมากกว่าโมเดลที่เขียนโค้ดรกๆ เลย ความสัมพันธ์ของสองสิ่งนี้แทบจะเป็นศูนย์ด้วยซ้ำ แถมตัวเลขความสำเร็จแบบเข้มงวดที่บอกว่าทำได้สิบเจ็ดเปอร์เซ็นต์ ก็ดูจะสบประมาทความสามารถของ Opus ไปเยอะ เพราะถ้าวัดเฉพาะตอนเทสต์สเปกใหม่แต่ละอัน มันฟาดคะแนนไปสูงถึงแปดสิบสี่ถึงเก้าสิบสองเปอร์เซ็นต์เลยทีเดียว
เอาเป็นว่านี่เป็นการทดลองกับโปรแกรมขนาดเล็กและรันแค่รอบเดียว ยังมีตัวแปรอีกเยอะแยะที่อาจซ่อนอยู่ แต่ถ้าผลลัพธ์นี้มันจริงจังขึ้นมา แปลว่ามาตรฐานความสะอาดของโค้ดที่เรายึดถือกันมานมนต์นาน อาจไม่ได้ศักดิ์สิทธิ์ขนาดนั้นในยุคที่ AI เข้ามาจับงานเขียนโปรแกรม
เลิกกังวลเรื่องความสวยงามของโค้ดที่ AI เขียน แล้วหันไปสนใจว่ามันทำงานลุล่วงตามโจทย์หรือเปล่าจะดีกว่า เพราะบางทีความเป็นระเบียบก็ไม่ได้จำเป็นขนาดนั้นในโลกของเอเจนต์
ที่มา: Reddit r/ClaudeAI — อ่านต้นฉบับ
ความคิดเห็น 0
กำลังโหลดความคิดเห็น...