AngelListร่วมก่อตั้งนาวาร์: AI ผลผลิตถูกอวยเกินจริง วิศวกรรมซอฟต์แวร์จะไม่มีวันสูญหาย

作者：Naval Ravikant

แปลโดย：Felix, PANews

ในบริบทที่โมเดล AI ขนาดใหญ่กำลังพัฒนาอย่างรวดเร็วในปัจจุบัน ตลาดทั่วโลกเต็มไปด้วยความรู้สึกสิ้นหวังและวิตกกังวลก่อนหน้านี้ CEO ของ OpenAI Sam Altman ทำนายว่า “AI จะเข้ามาแทนที่งานของโปรแกรมเมอร์ถึง 95%” และต่อมา CEO ของ Anthropic ก็ทำนายว่า “AI จะเข้ามาแทนที่ตำแหน่งวิศวกรซอฟต์แวร์อย่างเต็มรูปแบบภายใน 6-12 เดือน” คำพูดที่ว่า “อาชีพโปรแกรมเมอร์ตายแล้ว” ดูเหมือนจะกลายเป็นความเห็นร่วมระดับโลก ซึ่งกำลังเผชิญกับ “วิกฤตการอยู่รอด” ที่รุนแรงที่สุดตั้งแต่การถือกำเนิดของอินเทอร์เน็ต

แต่ความกลัวว่าตำแหน่งงานจะหายไปนี้มาจากความเข้าใจผิดในตรรกะพื้นฐานของเทคโนโลยี Naval Ravikant ผู้ร่วมก่อตั้ง AngelList (ผู้ลงทุนใน Uber, Twitter ในช่วงแรก) เชื่อว่า ข่าวลือเกี่ยวกับการเพิ่มผลผลิตด้วย AI อาจถูกยกยอเกินจริง ไม่ว่า AI จะพัฒนาขึ้นไปในระดับใด มันก็ยังมีโอกาสผิดพลาดอยู่เสมอ และวิศวกรซอฟต์แวร์ยังคงเป็นอาชีพที่ขาดไม่ได้หนึ่งในนั้น

ไม่ว่าคุณจะอยู่ในสาขาใด แม้เป็นสาขาย่อยที่เล็กที่สุด เพียงแค่ทำให้เชี่ยวชาญ ทำให้เฉพาะทาง และเป็นสุดยอดในด้านนั้น ก็ไม่ต้องกังวลว่าจะถูก AI แทนที่

ต่อไปนี้คือมุมมองล่าสุดของ Naval Ravikant

“AI หมายความว่าการพัฒนาซอฟต์แวร์แบบดั้งเดิมจะหมดไปหรือไม่? แน่นอนว่าไม่ วิศวกรซอฟต์แวร์ — แม้แต่คนที่ไม่ได้รับผิดชอบในการปรับแต่งหรือฝึกโมเดล AI — ก็ยังเป็นกลุ่มคนที่ได้รับความสนใจมากที่สุดในโลกในปัจจุบัน แน่นอนว่าคนที่รับผิดชอบในการฝึกและปรับแต่งโมเดลจะได้รับความสนใจมากขึ้น เพราะพวกเขาสร้างเครื่องมือที่วิศวกรซอฟต์แวร์ใช้

แต่วิศวกรซอฟต์แวร์ยังคงมีข้อได้เปรียบสองอย่าง อย่างแรก พวกเขาคิดด้วยโค้ด ดังนั้นพวกเขาจริงจังกับความเข้าใจในกลไกพื้นฐานของการทำงานของระบบ และทุกการนามธรรมล้วนมีช่องโหว่ ดังนั้น เมื่อคอมพิวเตอร์เขียนโปรแกรมให้คุณ (เช่น ใช้ Claude Code หรือโปรแกรมคล้ายกัน) มันก็ยังผิดพลาดได้

มันอาจสร้างบั๊ก โครงสร้างไม่สมบูรณ์แบบ โดยรวมแล้วจะไม่สมบูรณ์แบบเสมอไป และคนที่เข้าใจตรรกะพื้นฐานจะสามารถแก้ไขช่องโหว่ได้ทันเวลา

ดังนั้น หากคุณต้องการสร้างแอปพลิเคชันที่มีโครงสร้างดี มีความสามารถในการกำหนดสถาปัตยกรรมที่ดี และต้องการให้โปรแกรมทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพสูงสุด แสดงศักยภาพสูงสุด และสามารถจับบั๊กได้เร็วที่สุด คุณยังคงต้องมีพื้นฐานด้านวิศวกรรมซอฟต์แวร์อยู่

วิศวกรซอฟต์แวร์แบบดั้งเดิมสามารถใช้เครื่องมือ AI เหล่านี้ได้ดีกว่า และในปัจจุบัน ยังมีปัญหาหลายอย่างในวงการซอฟต์แวร์ที่ AI ไม่สามารถแก้ไขได้ วิธีง่ายที่สุดคือ ปัญหาเหล่านี้อยู่นอกเหนือขอบเขตข้อมูลของมัน

ตัวอย่างเช่น หากต้องการทำการเรียงลำดับแบบไบนารีหรือย้อนกลับลิงก์ลิสต์ AI ก็เคยเห็นตัวอย่างมากมาย จึงเก่งในด้านนี้ แต่เมื่อคุณเริ่มออกนอกเขตที่คุ้นเคย เช่น การเขียนโค้ดที่มีประสิทธิภาพสูงสุด การทำงานบนสถาปัตยกรรมใหม่ หรือการสร้างสิ่งใหม่ ๆ และแก้ปัญหาใหม่ ๆ คุณก็ยังต้องเขียนโค้ดด้วยตัวเอง

สถานการณ์นี้จะดำเนินต่อไป จนกว่าจะมีตัวอย่างเพียงพอสำหรับฝึกโมเดลใหม่ หรือจนกว่าโมเดลเหล่านี้จะสามารถทำการวิเคราะห์ในระดับนามธรรมที่สูงขึ้น และแก้ปัญหาได้อย่างอิสระ

จงจำไว้ว่า: ตลาดไม่มีความต้องการในสิ่งที่ ‘ธรรมดา’ หากมีแอปพลิเคชันที่ดีกว่าบนสาขาย่อยใด ๆ ก็ไม่มีใครอยากได้แอปพลิเคชันธรรมดา ๆ แอปพลิเคชันที่ดีกว่าจะชนะส่วนแบ่งตลาดเกือบ 100% อาจมีเพียงส่วนน้อยที่แพ้ให้กับแอปพลิเคชันอันดับสอง เช่น เพราะมันทำงานในฟังก์ชันเฉพาะกลุ่มได้ดีกว่า ราคาถูกกว่า หรือเหตุผลอื่น ๆ

โดยรวมแล้ว ผู้คนต้องการสิ่งที่ดีที่สุด ดังนั้น ข่าวร้ายคือ การแย่งชิงอันดับสองหรือสามไม่มีความหมาย — เหมือนคำพูดในภาพยนตร์ “Glengarry Glen Ross” ที่ Alec Baldwin กล่าวไว้ว่า: ‘อันดับหนึ่งได้รถ Cadillac, อันดับสองได้มีดสเต็ก, อันดับสามก็เก็บของและไป’

ในตลาดที่ชนะกินรวบเช่นนี้ นี่คือความจริงร้อยเปอร์เซ็นต์ ข่าวร้ายคือ ถ้าคุณอยากชนะ คุณต้องทำให้ดีที่สุดในสาขาใดสาขาหนึ่ง

แต่คุณสามารถเป็นที่สุดในสาขาใดก็ได้ คุณจะหาเขตย่อยที่เหมาะสมกับตัวเองและกลายเป็นผู้นำในสาขานั้นได้เสมอ ซึ่งทำให้ผมนึกถึงทวีตที่เคยโพสต์ไว้ว่า: “พยายามเป็นสุดยอดในสาขาที่คุณอยู่ ค่อย ๆ นิยามสิ่งที่คุณทำใหม่ จนกว่าความฝันจะเป็นจริง”

ผมเชื่อว่า ในยุค AI หลักการนี้ยังคงใช้ได้อยู่

อ่านเพิ่มเติม: บันทึกความทรงจำจากปี 2028: ถ้า AI ชนะ เราจะแพ้อะไร?