🧠 “AI Coding Assistants: เครื่องมือเร่งงานที่อาจกลายเป็นระเบิดเวลา — เมื่อความเร็วกลายเป็นช่องโหว่ในระบบความปลอดภัยองค์กร” ในยุคที่ AI เข้ามาช่วยเขียนโค้ดให้เร็วขึ้นและลดข้อผิดพลาดเล็กน้อย หลายองค์กรกลับต้องเผชิญกับความเสี่ยงด้านความปลอดภัยที่ลึกและซับซ้อนมากขึ้น งานวิจัยจาก Apiiro และบทสัมภาษณ์ผู้เชี่ยวชาญหลายรายเผยว่า AI coding assistants เช่น GitHub Copilot, GPT-5 หรือ Claude Code อาจช่วยลด syntax error ได้จริง แต่กลับเพิ่มช่องโหว่เชิงโครงสร้าง เช่น privilege escalation, การออกแบบระบบที่ไม่ปลอดภัย และการรั่วไหลของข้อมูลสำคัญ ปัญหาไม่ได้อยู่แค่ในโค้ด แต่ยังรวมถึง “พฤติกรรมใหม่” ของนักพัฒนา เช่น การสร้าง pull request ขนาดใหญ่ที่รวมหลายไฟล์และหลายบริการในครั้งเดียว ทำให้ทีมรีวิวโค้ดตรวจสอบได้ยากขึ้น และอาจปล่อยช่องโหว่เข้าสู่ production โดยไม่รู้ตัว ที่น่ากังวลคือ “shadow engineers” หรือผู้ใช้ที่ไม่ใช่นักพัฒนาโดยตรง เช่น ฝ่ายธุรกิจหรือฝ่ายวิเคราะห์ข้อมูล ที่ใช้ AI เขียนสคริปต์หรือแดชบอร์ดโดยไม่ผ่านกระบวนการตรวจสอบความปลอดภัย ส่งผลให้ระบบมีช่องโหว่ที่ไม่เคยถูกมองเห็นมาก่อน ผู้เชี่ยวชาญยังเตือนว่า AI coding assistants มักสร้างโค้ดที่ “verbose” หรือยาวเกินจำเป็น และอาจรวม dependency หรือการตั้งค่าที่ไม่ปลอดภัยเข้าไปโดยไม่ตั้งใจ เช่น การ hardcode secret key หรือการเปิดสิทธิ์ให้กับโมดูลที่ไม่ควรเข้าถึง แม้จะมีข้อดีด้าน productivity แต่การใช้ AI coding assistants โดยไม่มีการวางระบบตรวจสอบที่ดี อาจทำให้องค์กร “เร่งงานแต่เร่งความเสี่ยงไปพร้อมกัน” ซึ่งเป็นสิ่งที่หลายบริษัทเริ่มตระหนักและปรับแนวทาง เช่น การใช้ AI เพื่อตรวจสอบโค้ดที่ AI เขียน, การจำกัดขนาด pull request, และการบังคับใช้การตรวจสอบความปลอดภัยในทุกขั้นตอนของ CI/CD ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ AI coding assistants ลด syntax error และ logic bug ได้จริง ➡️ แต่เพิ่มช่องโหว่เชิงโครงสร้าง เช่น privilege escalation และ design flaw ➡️ Pull request จาก AI มักมีขนาดใหญ่และซับซ้อน ทำให้ตรวจสอบยาก ➡️ Shadow engineers ใช้ AI เขียนโค้ดโดยไม่ผ่านการตรวจสอบความปลอดภัย ➡️ ระบบ SAST, DAST และ manual review ยังไม่พร้อมรับมือกับโค้ดที่สร้างโดย AI ➡️ AI มักสร้างโค้ด verbose และรวม dependency ที่ไม่จำเป็น ➡️ Apiiro พบว่า AI-generated code สร้างช่องโหว่ใหม่กว่า 10,000 รายการต่อเดือน ➡️ การใช้ AI coding assistants ต้องมีระบบตรวจสอบและความรับผิดชอบจากนักพัฒนา ➡️ ผู้เชี่ยวชาญแนะนำให้ใช้ AI เพื่อตรวจสอบโค้ดที่ AI เขียน และบังคับใช้ security policy ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ GitHub Copilot เพิ่ม productivity ได้ถึง 3–4 เท่า แต่เพิ่มช่องโหว่ 10 เท่าในบางกรณี ➡️ AI coding assistants มีความแม่นยำในการเขียนโค้ด TypeScript มากกว่า PHP ➡️ การใช้ AI ในการเขียนโค้ดควรมี traceability เช่น ระบุว่าโมเดลใดเป็นผู้สร้าง ➡️ การใช้ AI ในการพัฒนา cloud-native apps ต้องมีการจัดการ secret และ credential อย่างรัดกุม ➡️ การใช้ AI ในการเขียนโค้ดควรเปรียบเสมือน “นักพัฒนาฝึกหัด” ที่ต้องมี senior ตรวจสอบเสมอ https://www.csoonline.com/article/4062720/ai-coding-assistants-amplify-deeper-cybersecurity-risks.html