เจาะประเด็น
AI / Career
AI กลืนกินบันไดอาชีพวิศวกร: เมื่อตำแหน่งกลางหายไป แล้วใครจะได้เลื่อนขั้น?
AI ไม่ได้แค่ช่วยให้ทำงานเสร็จไวขึ้น แต่มันกำลังทำลายกลไกการเรียนรู้ของคนทำงานระดับกลาง และทำให้เส้นทางเติบโตในสายอาชีพพังไม่เป็นท่า
ทีมข่าว เอไอไทย.com
⏱ อ่าน 4 นาที
เครื่องจักรไม่ได้แย่งงานเรา แต่เครื่องจักรมันแย่ง "โอกาสที่จะได้เรียนรู้งาน" ต่างหาก ประเด็นนี้คือระเบิดลูกใหญ่ที่ Alasdair Allan เอามาวางบนโต๊ะในงาน QCon London ผ่านหัวข้อที่ฟังดูสุภาพแต่แฝงพิษสงอย่าง "Engineering Progression When AI Ate the Middle" — ฟังชื่อก็รู้แล้วว่ามันไม่ใช่เรื่องน่ายินดีสำหรับคนที่กำลังไต่บันไดอาชีพอยู่ในตอนนี้
พูดกันตรงๆ เลยนะ วงการเรากำลังเจอกับปรากฏการณ์ประหลาดที่ไม่มีใครกล้าพูดออกมาดังๆ นั่นคือ AI ทำให้คนทำงาน "เก่งเกินตัว" ในขณะที่มันก็ "ขโมยบทเรียน" ที่ควรจะได้จากแต่ละขั้นของอาชีพไปพร้อมกัน มันเหมือนกับเรากำลังเล่นเกม RPG ที่มีปุ่มกด "เพิ่มเลเวล" ให้กดได้ฟรี แต่พอเลเวลขึ้นแล้วกลับไม่ได้รับสกิลใหม่ติดตัวมาด้วย — ตัวเลขสูงขึ้น แต่ฝีมือจริงๆ ไม่ได้พัฒนาเลยสักนิด
เรื่องนี้มันไม่ได้เพิ่งเกิด overnight แต่มันเป็นผลพวงสะสมจากการที่ AI เข้ามาแทรกกลางกระบวนการทำงานของวิศวกรทุกสาย ตั้งแต่เขียนโค้ด รีวิวโค้ด ไปจนถึงออกแบบระบบ สิ่งที่เคยเป็น "งานหิน" ที่ต้องใช้เวลานั่งขบคิดหลายวัน ตอนนี้ถาม ChatGPT ได้คำตอบใน 10 วินาที — ฟังดูดีใช่ไหม? แต่ปัญหามันอยู่ตรงที่ "ความยาก" ของงานแต่ละขั้นนั้นแหละ คือตัวที่หล่อหลอมให้คนเป็นวิศวกรที่เก่งขึ้น
Alasdair ชี้ให้เห็นจุดที่ทุกคนมองข้าม: จำนวน Junior Developer ที่เข้าสู่วงการน้อยลงเรื่อยๆ และบริษัทส่วนใหญ่ก็ชะลอการรับคนระดับ entry level ลงอย่างมีนัยสำคัญ สาเหตุไม่ใช่เพราะบริษัทไม่ต้องการคน แต่เป็นเพราะงานระดับล่างที่เคยใช้ฝึกเด็กใหม่นั้น "โดน AI ทำแทนหมดแล้ว" จะให้เด็กจบใหม่มาทำอะไร ในเมื่องานง่ายๆ ที่เคยเป็นบทเรียนแรกของทุกคน มันถูก automate ไปเรียบร้อย
ทีนี้ลองคิดตามให้ลึก: ถ้าไม่มี Junior เข้ามา แล้วใครจะขึ้นเป็น Senior ในอีก 5 ปีข้างหน้า? ใครจะขึ้นเป็น Tech Lead ในอีก 10 ปี? บันไดอาชีพมันกำลังถูกถอนขั้นบันไดออกจากตรงกลาง — เดี๋ยวนี้คุณมีแค่ "มือใหม่ที่ใช้ AI เป็น" กับ "ระดับอาวุโสที่ใช้ AI เป็น" โดยที่ช่วงกลางๆ ที่เต็มไปด้วยบทเรียนราคาแพงจากการพลาดเอง ลองผิดลองถูกเอง กำลังจะหายไปจากระบบ
ผมมองว่าประเด็นนี้มันร้ายแรงกว่าที่หลายคนคิด เพราะการที่ AI ทำให้เราทำงานได้ "เหนือระดับประสบการณ์" มันคือดาบสองคมที่คมมาก ด้านหนึ่งมันทำให้องค์กรได้งานที่มีคุณภาพเร็วขึ้น แต่อีกด้านหนึ่งมันทำให้คนทำงานกลายเป็น "คนกดปุ่มที่เก่ง" ไม่ใช่ "คนที่เข้าใจระบบอย่างลึกซึ้ง" พอวันหนึ่ง AI เจอเคสที่มันไม่เคยเห็นใน training data ใครจะรับมือ? คนที่เคยผ่านร้อนผ่านหนาวมานับสิบปี หรือคนที่เคยแต่กดปุ่มให้ AI ตอบ?
นี่คือกับดักที่เงียบที่สุดในยุค AI — คนที่ทำงาน "เก่งเกินตัว" จากการพึ่งพาเครื่องมือ จะไม่มีวันรู้ตัวเลยว่าตัวเองไม่ได้เก่งจริง จนกระทั่งถึงวันที่เครื่องมือมันพังหรือมีปัญหาที่เหนือความสามารถของโมเดล แล้วถึงตอนนั้น มันอาจจะสายเกินไปที่จะเริ่มเรียนรู้จากศูนย์ เพราะบริษัทไม่ได้ใจดีจะรอใครปูพื้นฐานใหม่
สิ่งที่เกิดขึ้นตอนนี้คือ "illusion of competence" หรือภาพลวงตาของความสามารถ — ทุกคนคิดว่าตัวเองพร้อมจะโดดไปสมัครงานระดับอาวุโสได้ เพราะ AI ช่วยให้ผลงานออกมาดูดี แต่พอลองถูก interrogate ในรอบสัมภาษณ์ด้วยโจทย์ที่ต้องใช้ความเข้าใจจริงๆ หลายคนถึงกับไปไม่เป็น นี่คือความจริงที่คนในวงการเริ่มรู้สึกกันได้ แต่ยังไม่มีใครกล้าพูดออกมาเป็นกิจจะลักษณะ
แล้วทางออกล่ะ? ผมไม่ได้บอกว่าให้เลิกใช้ AI เพราะนั่นคือการฝืนกระแสที่โง่ที่สุด แต่เราต้องมีสติในการเรียนรู้: ถามตัวเองเสมอว่าถ้าไม่มี AI ตัวนี้ เราจะแก้โจทย์นี้ยังไง? ใช้ AI เป็น "ผู้ช่วย" ไม่ใช่ "สมอง" — ความต่างมันอยู่ที่ว่าเราเข้าใจสิ่งที่มันทำหรือแค่รับผลลัพธ์มาใช้ วิศวกรรุ่นใหม่ที่รอดในยุคนี้คือคนที่ใช้ AI เป็นเครื่องมือทุ่นแรง แต่ยังคงฝึกฝน "กล้ามเนื้อการคิด" ของตัวเองไว้ให้แข็งแรงอยู่เสมอ
ฟังดูโหดร้าย แต่ความเป็นจริงคือ AI กำลังสร้าง "วิศวกรกระดาษ" จำนวนมหาศาลให้วงการ ขณะที่วิศวกรตัวจริงที่ผ่านการฝึกฝนมาอย่างโชกโชนกำลังจะกลายเป็นสิ่งหายาก — แล้ววันหนึ่งเราจะต้องมานั่งเสียใจที่ปล่อยให้เครื่องจักรกลืนกินโอกาสเรียนรู้ของคนรุ่นใหม่ไปโดยไม่ทันตั้งตัว
ที่มา: InfoQ AI/ML — อ่านต้นฉบับ
ความคิดเห็น 4
กำลังโหลดความคิดเห็น...