🧩 “Comprehension Debt: เมื่อโค้ดที่สร้างด้วย AI กลายเป็นระเบิดเวลาที่ทีมพัฒนาไม่ทันเข้าใจ” ในยุคที่เครื่องมือ AI อย่าง LLM (Large Language Models) สามารถสร้างโค้ดได้ในพริบตา ปัญหาใหม่ที่กำลังค่อย ๆ ก่อตัวขึ้นในวงการซอฟต์แวร์คือสิ่งที่เรียกว่า “Comprehension Debt” หรือ “หนี้ความเข้าใจ” ซึ่งหมายถึงเวลาที่ทีมพัฒนาต้องใช้เพื่อทำความเข้าใจโค้ดที่ถูกสร้างขึ้นโดย AI ก่อนจะสามารถแก้ไขหรือปรับปรุงได้อย่างปลอดภัย บทความจาก Codemanship ชี้ว่า ปัญหานี้คล้ายกับการทำงานกับระบบ legacy ที่เขียนโดยคนอื่นเมื่อหลายสิบปีก่อน — เราไม่สามารถเปลี่ยนโค้ดได้ทันทีโดยไม่เข้าใจว่าโค้ดนั้นทำอะไร และทำไมมันถึงทำแบบนั้น แต่สิ่งที่ต่างออกไปคือ “ขนาดของปัญหา” ที่ใหญ่ขึ้นอย่างมหาศาล เพราะโค้ดที่สร้างโดย LLM ถูกผลิตออกมาในปริมาณมากและรวดเร็ว จนทีมงานไม่ทันได้อ่านหรือทดสอบอย่างละเอียด บางทีมเลือกที่จะตรวจสอบและปรับปรุงโค้ดก่อนนำเข้า repository ซึ่งแม้จะใช้เวลา แต่ก็ช่วยลดความเสี่ยงในระยะยาว ขณะที่บางทีมเลือกใช้โค้ดจาก AI โดยแทบไม่ได้อ่านหรือทดสอบเลย ซึ่งสร้าง “หนี้ความเข้าใจ” ที่จะย้อนกลับมาทำให้การแก้ไขในอนาคตยุ่งยากขึ้น แม้ผู้สนับสนุน AI จะบอกว่า “ก็ให้เครื่องมือแก้ให้สิ” แต่ในความเป็นจริง การใช้ LLM แก้โค้ดที่มันสร้างเองมักนำไปสู่ “doom loop” — วนลูปซ้ำ ๆ ที่เครื่องมือไม่สามารถแก้ปัญหาได้ และสุดท้ายก็ต้องกลับมาให้มนุษย์แก้เองอยู่ดี การแก้โค้ดที่เราไม่ได้เขียนเองนั้นยากอยู่แล้ว แต่การแก้โค้ดที่สร้างโดย AI โดยไม่มีบริบทหรือความเข้าใจยิ่งยากกว่า และเมื่อโค้ดเหล่านี้ถูกใช้งานจริง โอกาสที่ต้องแก้ไขก็สูงมาก นั่นคือเหตุผลที่ “Comprehension Debt” กลายเป็นระเบิดเวลาที่รอวันปะทุ ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Comprehension Debt คือเวลาที่ต้องใช้เพื่อเข้าใจโค้ดก่อนแก้ไข ➡️ โค้ดที่สร้างโดย LLM มักถูกผลิตอย่างรวดเร็วและไม่ได้ตรวจสอบอย่างละเอียด ➡️ ทีมที่ใส่ใจคุณภาพจะตรวจสอบและปรับปรุงโค้ดก่อนนำเข้า repo ➡️ ทีมบางส่วนเลือกใช้โค้ดจาก AI โดยแทบไม่ได้อ่านหรือทดสอบ ➡️ การใช้ LLM แก้โค้ดที่มันสร้างเองมักนำไปสู่ doom loop ที่แก้ไม่จบ ➡️ โค้ดที่ไม่มีบริบทหรือคำอธิบายทำให้การแก้ไขในอนาคตยากขึ้น ➡️ Comprehension Debt กำลังสะสมในหลายโปรเจกต์ทั่วโลก ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ การศึกษาจาก GitHub และ Microsoft พบว่าโค้ดจาก AI มีอัตรา bug สูงกว่ามนุษย์ในบางบริบท ➡️ HumanEval และ CodeArena เป็น benchmark ที่ใช้วัดคุณภาพโค้ดจาก LLM ➡️ LLM อย่าง Codex, StarCoder, และ Code Llama มีความสามารถต่างกันในการสร้างโค้ดที่เข้าใจง่าย ➡️ การใช้ AI ใน CI/CD pipeline ต้องมีระบบตรวจสอบคุณภาพโค้ดอย่างเข้มงวด ➡️ นักพัฒนาหลายคนเริ่มใช้ prompt engineering เพื่อให้ LLM สร้างโค้ดที่มีคำอธิบายและโครงสร้างชัดเจน https://codemanship.wordpress.com/2025/09/30/comprehension-debt-the-ticking-time-bomb-of-llm-generated-code/