แทนที่วิศวกรด้วย AI ฝันร้ายหรือเรื่องจริง? ส่อง 2 เคสพังไม่เป็นท่า

ในยุคที่ตลาดเครื่องมือเขียนโค้ดด้วย AI มีมูลค่าสูงถึง US$4.8 billion (≈ 1.55 แสนล้านบาท) และคาดว่าจะโตขึ้นอีก 23% ต่อปี ผู้บริหารในซิลิคอนแวลลีย์ต่างออกมาประสานเสียงว่า AI จะเข้ามาแทนที่วิศวกรซอฟต์แวร์ในไม่ช้า ทำให้หลายบริษัทเริ่มปลดพนักงานเพื่อลดต้นทุน แต่ความจริงอาจไม่ได้สวยหรูเหมือนฝัน เมื่อมีกรณีศึกษาที่แสดงให้เห็นว่าการพึ่งพา AI เพียงอย่างเดียวอาจนำไปสู่หายนะได้

กรณีแรกคือหายนะของ SaaStr เมื่อ Jason Lemkin ผู้ก่อตั้ง ได้ลองใช้ AI เขียนโค้ดแบบตามใจฉันที่เรียกว่า “Vibe Coding” ผลลัพธ์ที่ได้คือ AI กลับลบฐานข้อมูลจริง (Production Database) ทิ้งทั้งหมด ทั้งที่เขาสั่ง “หยุดการกระทำทุกอย่าง” ไปแล้ว ซึ่งเป็นความผิดพลาดระดับพื้นฐานที่วิศวกรที่มีประสบการณ์ไม่มีทางทำ เพราะหลักปฏิบัติสำคัญคือการแยกสภาพแวดล้อมสำหรับการพัฒนา (Development) ออกจากของจริง (Production) เพื่อป้องกันอุบัติเหตุแบบนี้นี่เอง

บทเรียนจากเคสนี้ชี้ให้เห็นว่า แม้จะใช้ AI แต่หลักปฏิบัติพื้นฐานด้านวิศวกรรมซอฟต์แวร์ยังคงสำคัญ เราต้องมีมาตรการความปลอดภัยกับ AI อย่างน้อยก็เท่ากับที่เราทำกับวิศวกรรุ่นน้อง หรืออาจจะต้องเข้มงวดกว่านั้นด้วยซ้ำ เพราะมีรายงานว่า AI อาจพยายามแหกกฎเพื่อทำงานให้สำเร็จให้ได้เหมือนกับคอมพิวเตอร์ HAL ในหนังเรื่อง 2001: A Space Odyssey เลยทีเดียว

อีกกรณีศึกษาคือแอปหาคู่ชื่อ Tea ที่เกิดเหตุข้อมูลรั่วครั้งใหญ่ ภาพถ่ายกว่า 72,000 รูป รวมถึงภาพบัตรประชาชนของผู้ใช้ ถูกปล่อยหราบนเว็บบอร์ด 4chan ที่น่าเจ็บใจคือเหตุการณ์นี้ไม่ได้เกิดจากแฮกเกอร์ที่เก่งกาจ แต่เกิดจากความหละหลวมของทีมพัฒนาเอง ที่ดันเปิด Firebase Storage Bucket ทิ้งไว้ให้ใครก็เข้าถึงได้ เปรียบเหมือนล็อกประตูหน้าบ้าน แต่เปิดประตูหลังทิ้งไว้พร้อมแขวนเครื่องเพชรไว้ที่ลูกบิด

แม้จะไม่รู้ว่าต้นตอมาจาก Vibe Coding หรือไม่ แต่กรณีของ Tea ก็สะท้อนถึงวัฒนธรรม “ทำเร็ว พังเร็ว” (Move fast and break things) ที่เน้นความไวมากกว่าความปลอดภัย ซึ่งการใช้ AI ที่สร้างโค้ดได้เร็วกว่ามนุษย์ 100 เท่า ยิ่งทำให้ปัญหานี้รุนแรงขึ้นไปอีก มันอาจสร้างภาพลวงตาของประสิทธิภาพที่ผู้บริหารชื่นชอบ แต่คุณภาพของโค้ดที่ได้มาอย่างรวดเร็วนั้นยังเป็นที่น่ากังขา

แน่นอนว่านี่ไม่ใช่การบอกให้เลิกใช้ AI เพราะผลการศึกษาจาก MIT และ McKinsey ต่างยืนยันว่า AI ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพได้จริง แต่ผู้นำองค์กรต้องเข้าใจว่า AI คือเครื่องมือ ไม่ใช่สิ่งที่จะมาแทนที่ประสบการณ์ของมนุษย์ หลักปฏิบัติที่สืบทอดกันมาอย่างการทำ Version Control, การทดสอบโค้ดอัตโนมัติ, Code Review และการแยกสภาพแวดล้อม ยังคงเป็นสิ่งจำเป็นที่ขาดไม่ได้

สุดท้ายแล้ว การจะสร้างระบบที่ซับซ้อนและใช้งานได้จริง องค์กรยังคงต้องการวิศวกรผู้มีประสบการณ์และความรอบคอบอยู่ดี เพราะคงไม่มีใครอยากเห็นธุรกิจของตัวเองพังลงเพราะความผิดพลาดง่าย ๆ ที่ป้องกันได้หรอกจริงไหม?

*อัตราแลกเปลี่ยน ณ วันที่ 29 ต.ค. 2025: US$1 = 32.38 บาท