ยิ่งเก่ง ยิ่งช้า? AI coding assistant อาจทำให้โปรแกรมเมอร์มือเก๋าทำงานช้าลง

องค์กรวิจัยไม่แสวงกำไร METR (Model Evaluation & Threat Research) ได้ทำการศึกษาผลกระทบของ AI coding tools ต่อประสิทธิภาพของนักพัฒนา โดยติดตามนักพัฒนาโอเพ่นซอร์สที่มีประสบการณ์ 16 คน ขณะทำงานกับโค้ดที่พวกเขาคุ้นเคยมากกว่า 246 งานจริง ตั้งแต่การแก้บั๊กไปจนถึงการเพิ่มฟีเจอร์ใหม่

ก่อนเริ่มงาน นักพัฒนาคาดว่า AI จะช่วยให้พวกเขาทำงานเร็วขึ้น 24% และหลังจบงานก็ยังเชื่อว่าตัวเองเร็วขึ้น 20% เมื่อใช้ AI แต่ข้อมูลจริงกลับพบว่า พวกเขาใช้เวลานานขึ้นถึง 19% เมื่อใช้ AI coding assistant

สาเหตุหลักที่ทำให้เกิดความล่าช้า ได้แก่:
- ความคาดหวังเกินจริงต่อความสามารถของ AI
- โค้ดที่ซับซ้อนและมีขนาดใหญ่เกินกว่าที่ AI จะเข้าใจบริบทได้ดี
- ความแม่นยำของโค้ดที่ AI สร้างยังไม่ดีพอ โดยนักพัฒนายอมรับโค้ดที่ AI เสนอเพียง 44%
- ต้องเสียเวลาในการตรวจสอบและแก้ไขโค้ดที่ AI สร้าง
- AI ไม่สามารถเข้าใจบริบทแฝงในโปรเจกต์ขนาดใหญ่ได้ดี

แม้ผลลัพธ์จะชี้ว่า AI ทำให้ช้าลง แต่ผู้เข้าร่วมหลายคนยังคงใช้ AI ต่อไป เพราะรู้สึกว่างานเขียนโค้ดมีความเครียดน้อยลง และกลายเป็นกระบวนการที่ “ไม่ต้องใช้พลังสมองมาก” เหมือนเดิม

ข้อมูลจากข่าว
- METR ศึกษานักพัฒนา 16 คนกับงานจริง 246 งานในโค้ดที่คุ้นเคย
- นักพัฒนาคาดว่า AI จะช่วยให้เร็วขึ้น 24% แต่จริง ๆ แล้วช้าลง 19%
- ใช้ AI coding tools เช่น Cursor Pro ร่วมกับ Claude 3.5 หรือ 3.7 Sonnet
- นักพัฒนายอมรับโค้ดจาก AI เพียง 44% และต้องใช้เวลาตรวจสอบมาก
- AI เข้าใจบริบทของโค้ดขนาดใหญ่ได้ไม่ดี ทำให้เสนอคำตอบผิด
- การศึกษามีความเข้มงวดและไม่มีอคติจากผู้วิจัย
- ผู้เข้าร่วมได้รับค่าตอบแทน $150 ต่อชั่วโมงเพื่อความจริงจัง
- แม้จะช้าลง แต่หลายคนยังใช้ AI เพราะช่วยลดความเครียดในการทำงาน

คำเตือนและข้อควรระวัง
- AI coding tools อาจไม่เหมาะกับนักพัฒนาที่มีประสบการณ์สูงและทำงานกับโค้ดที่ซับซ้อน
- ความคาดหวังเกินจริงต่อ AI อาจทำให้เสียเวลาแทนที่จะได้ประโยชน์
- การใช้ AI กับโปรเจกต์ขนาดใหญ่ต้องระวังเรื่องบริบทที่ AI อาจเข้าใจผิด
- การตรวจสอบและแก้ไขโค้ดจาก AI อาจใช้เวลามากกว่าการเขียนเอง
- ผลการศึกษานี้ไม่ควรนำไปใช้กับนักพัฒนาทุกระดับ เพราะ AI อาจมีประโยชน์มากกว่าสำหรับผู้เริ่มต้นหรือโปรเจกต์ขนาดเล็ก

https://www.techspot.com/news/108651-experienced-developers-working-ai-tools-take-longer-complete.html
ยิ่งเก่ง ยิ่งช้า? AI coding assistant อาจทำให้โปรแกรมเมอร์มือเก๋าทำงานช้าลง องค์กรวิจัยไม่แสวงกำไร METR (Model Evaluation & Threat Research) ได้ทำการศึกษาผลกระทบของ AI coding tools ต่อประสิทธิภาพของนักพัฒนา โดยติดตามนักพัฒนาโอเพ่นซอร์สที่มีประสบการณ์ 16 คน ขณะทำงานกับโค้ดที่พวกเขาคุ้นเคยมากกว่า 246 งานจริง ตั้งแต่การแก้บั๊กไปจนถึงการเพิ่มฟีเจอร์ใหม่ ก่อนเริ่มงาน นักพัฒนาคาดว่า AI จะช่วยให้พวกเขาทำงานเร็วขึ้น 24% และหลังจบงานก็ยังเชื่อว่าตัวเองเร็วขึ้น 20% เมื่อใช้ AI แต่ข้อมูลจริงกลับพบว่า พวกเขาใช้เวลานานขึ้นถึง 19% เมื่อใช้ AI coding assistant สาเหตุหลักที่ทำให้เกิดความล่าช้า ได้แก่: - ความคาดหวังเกินจริงต่อความสามารถของ AI - โค้ดที่ซับซ้อนและมีขนาดใหญ่เกินกว่าที่ AI จะเข้าใจบริบทได้ดี - ความแม่นยำของโค้ดที่ AI สร้างยังไม่ดีพอ โดยนักพัฒนายอมรับโค้ดที่ AI เสนอเพียง 44% - ต้องเสียเวลาในการตรวจสอบและแก้ไขโค้ดที่ AI สร้าง - AI ไม่สามารถเข้าใจบริบทแฝงในโปรเจกต์ขนาดใหญ่ได้ดี แม้ผลลัพธ์จะชี้ว่า AI ทำให้ช้าลง แต่ผู้เข้าร่วมหลายคนยังคงใช้ AI ต่อไป เพราะรู้สึกว่างานเขียนโค้ดมีความเครียดน้อยลง และกลายเป็นกระบวนการที่ “ไม่ต้องใช้พลังสมองมาก” เหมือนเดิม ✅ ข้อมูลจากข่าว - METR ศึกษานักพัฒนา 16 คนกับงานจริง 246 งานในโค้ดที่คุ้นเคย - นักพัฒนาคาดว่า AI จะช่วยให้เร็วขึ้น 24% แต่จริง ๆ แล้วช้าลง 19% - ใช้ AI coding tools เช่น Cursor Pro ร่วมกับ Claude 3.5 หรือ 3.7 Sonnet - นักพัฒนายอมรับโค้ดจาก AI เพียง 44% และต้องใช้เวลาตรวจสอบมาก - AI เข้าใจบริบทของโค้ดขนาดใหญ่ได้ไม่ดี ทำให้เสนอคำตอบผิด - การศึกษามีความเข้มงวดและไม่มีอคติจากผู้วิจัย - ผู้เข้าร่วมได้รับค่าตอบแทน $150 ต่อชั่วโมงเพื่อความจริงจัง - แม้จะช้าลง แต่หลายคนยังใช้ AI เพราะช่วยลดความเครียดในการทำงาน ‼️ คำเตือนและข้อควรระวัง - AI coding tools อาจไม่เหมาะกับนักพัฒนาที่มีประสบการณ์สูงและทำงานกับโค้ดที่ซับซ้อน - ความคาดหวังเกินจริงต่อ AI อาจทำให้เสียเวลาแทนที่จะได้ประโยชน์ - การใช้ AI กับโปรเจกต์ขนาดใหญ่ต้องระวังเรื่องบริบทที่ AI อาจเข้าใจผิด - การตรวจสอบและแก้ไขโค้ดจาก AI อาจใช้เวลามากกว่าการเขียนเอง - ผลการศึกษานี้ไม่ควรนำไปใช้กับนักพัฒนาทุกระดับ เพราะ AI อาจมีประโยชน์มากกว่าสำหรับผู้เริ่มต้นหรือโปรเจกต์ขนาดเล็ก https://www.techspot.com/news/108651-experienced-developers-working-ai-tools-take-longer-complete.html
WWW.TECHSPOT.COM
Study shows AI coding assistants actually slow down experienced developers
The research, conducted by the non-profit Model Evaluation & Threat Research (METR), set out to measure the real-world impact of advanced AI tools on software development. Over...
0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 65 มุมมอง 0 รีวิว