ในรายงาน “Big Ideas 2023 ล่าสุดโดย Ark Invest บริษัทจัดการการลงทุนคาดการณ์ว่า AI อาจนำไปสู่การเพิ่มผลผลิตการเขียนโค้ดถึง 10 เท่า จากการลดลง 70% ต่อปีของต้นทุนการซื้อขายและฟีดแบ็คลูป ผู้ช่วยเขียนโค้ด AI เช่น Copilot สามารถเพิ่มผลลัพธ์สำหรับวิศวกรซอฟต์แวร์ได้ 10-ลดลงภายในปี 2023
Generative AI มีศักยภาพในการปฏิวัติกระบวนการเขียนโค้ดและเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานอย่างมาก ด้วยการใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้เชิงลึก AI เชิงกำเนิดสามารถเรียนรู้จากชุดข้อมูลขนาดใหญ่ของโค้ด และสร้างโค้ดใหม่ที่ถูกต้องตามหลักวากยสัมพันธ์และความหมาย สิ่งนี้สามารถลดเวลาและแรงที่ต้องใช้ในการเขียนโค้ดใหม่ได้อย่างมาก โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับงานประจำที่ต้องใช้รูปแบบการเขียนโค้ดซ้ำๆ ด้วยการทำให้งานเหล่านี้เป็นอัตโนมัติ นักพัฒนาสามารถมุ่งเน้นไปที่งานที่ซับซ้อนและสร้างสรรค์มากขึ้น ซึ่งจะนำไปสู่การเพิ่มประสิทธิภาพโดยรวม
Generative AI คือชุดย่อยของ AI ที่ใช้อัลกอริทึมการเรียนรู้เชิงลึกเพื่อสร้างเนื้อหาใหม่ เช่น รูปภาพ เพลง และข้อความ โดยไม่จำเป็นต้องตั้งโปรแกรมที่ชัดเจน ในบริบทของการพัฒนาซอฟต์แวร์ สามารถใช้ generative AI เพื่อสร้างโค้ดใหม่ตามข้อมูลอินพุตหรือรูปแบบจากโค้ดที่มีอยู่ ทำให้นักพัฒนาสามารถทำงานซ้ำๆ โดยอัตโนมัติ และเพิ่มเวลาให้กับงานสร้างสรรค์มากขึ้น
มา สำรวจว่า AI นำไปสู่การเพิ่มขึ้นอย่างมากนี้ได้อย่างไร…
การเพิ่มคุณภาพและความน่าเชื่อถือของโค้ด
ประโยชน์ที่สำคัญที่สุดอย่างหนึ่งของ AI เชิงกำเนิดในการเขียนโค้ดก็คือ ช่วยเพิ่มคุณภาพของโค้ดที่ผลิต การเขียนโค้ดที่สะอาด มีประสิทธิภาพ และอ่านได้เป็นสิ่งสำคัญสำหรับการสร้างแอปพลิเคชันที่ซับซ้อน และ AI สามารถช่วยในเรื่องนี้ได้โดยการทำให้งานโค้ดซ้ำๆ ซ้ำๆ เป็นอัตโนมัติ
ตัวอย่างเช่น โมเดล AI เชิงกำเนิดสามารถตรวจสอบข้อผิดพลาดทางไวยากรณ์ได้โดยอัตโนมัติ ดีบักโค้ด และระบุกลิ่นของโค้ด ซึ่งเป็นชิ้นส่วนของโค้ดที่บ่งบอกถึงปัญหาที่ลึกลงไปกับการออกแบบหรือสถาปัตยกรรมของโค้ด เมื่อตรวจพบปัญหาเหล่านี้ตั้งแต่เนิ่นๆ ในกระบวนการพัฒนา นักพัฒนาสามารถแก้ไขได้รวดเร็วยิ่งขึ้นและป้องกันไม่ให้ปัญหาแพร่กระจายไปยังโค้ดเบสต่อไป
นอกจากคุณภาพแล้ว AI เชิงกำเนิดยังสามารถปรับปรุงการนำโค้ดกลับมาใช้ใหม่ได้อีกด้วย หลักการสำคัญประการหนึ่งของการพัฒนาซอฟต์แวร์คือการนำโค้ดกลับมาใช้ใหม่ให้มากที่สุดเพื่อลดความซ้ำซ้อนและประหยัดเวลา อย่างไรก็ตาม การใช้โค้ดซ้ำไม่ใช่เรื่องง่ายเสมอไป เนื่องจากจำเป็นต้องระบุชิ้นส่วนของโค้ดที่ถูกต้องและปรับให้เข้ากับความต้องการของแอปพลิเคชันในปัจจุบัน
โมเดล AI เจนเนอเรชันสามารถช่วยในเรื่องนี้ได้โดยแนะนำข้อมูลโค้ดที่เกี่ยวข้องจาก ที่เก็บรหัสที่มีอยู่ ตัวอย่างเช่น หากนักพัฒนาซอฟต์แวร์กำลังทำงานกับคุณลักษณะใหม่ที่เกี่ยวข้องกับการจัดการสตริง แบบจำลอง AI สามารถแนะนำส่วนย่อยโค้ดที่มีอยู่ซึ่งดำเนินการคล้ายกันได้ จากนั้นนักพัฒนาซอฟต์แวร์จะสามารถปรับโค้ดที่แนะนำให้เข้ากับความต้องการของแอปพลิเคชันปัจจุบันได้ ซึ่งจะช่วยประหยัดเวลาและความพยายามในกระบวนการ
Generative AI ยังมอบวิธีสร้างโค้ดใหม่ที่สามารถนำมาใช้ซ้ำได้ในแอปพลิเคชันต่างๆ ด้วยการวิเคราะห์โค้ดที่มีอยู่และรูปแบบและโครงสร้างการเรียนรู้ โมเดล AI สามารถสร้างข้อมูลโค้ดใหม่ที่สอดคล้องกับมาตรฐานเดียวกัน ทำให้รวมเข้ากับส่วนอื่นๆ ของโค้ดเบสได้ง่ายขึ้น
การทำงานซ้ำๆ โดยอัตโนมัติ
อีกวิธีที่ AI เชิงสร้างสรรค์สามารถเพิ่มประสิทธิภาพการเขียนโค้ดได้คือการทำงานซ้ำๆ โดยอัตโนมัติ มีงานเขียนโค้ดซ้ำๆ มากมายที่อาจใช้เวลานานสำหรับนักพัฒนา เช่น การเขียนโค้ดต้นแบบ การจัดรูปแบบโค้ด และการค้นหาข้อผิดพลาดทางไวยากรณ์
ด้วยความช่วยเหลือของ generative AI นักพัฒนาสามารถทำงานเหล่านี้ได้โดยอัตโนมัติ งานที่ซ้ำซากและประหยัดเวลา ตัวอย่างเช่น เครื่องมือต่างๆ ใช้แมชชีนเลิร์นนิงเพื่อแนะนำการเติมโค้ด ทำให้ลดเวลาและความพยายามในการเขียนโค้ด เครื่องมือเหล่านี้ใช้อัลกอริทึมการเรียนรู้เชิงลึกเพื่อวิเคราะห์โค้ด จดจำรูปแบบ และแนะนำโค้ดส่วนย่อยที่เกี่ยวข้องกับโค้ดที่กำลังเขียน
นอกจากนี้ยังสามารถช่วยในการจัดรูปแบบโค้ด ซึ่งเป็นงานที่ต้องใช้ปริมาณมาก ของเวลา โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อทำงานกับโค้ดเบสขนาดใหญ่ เครื่องมือต่างๆ เช่น สีดำ, สวยกว่า และ ClangFormat ใช้ AI เพื่อจัดรูปแบบโค้ดโดยอัตโนมัติ ทำให้นักพัฒนาไม่ต้องปรับการจัดรูปแบบโค้ดด้วยตนเอง เครื่องมือเหล่านี้ไม่เพียงช่วยประหยัดเวลา แต่ยังช่วยให้มั่นใจว่าโค้ดมีรูปแบบที่สอดคล้องกันทั่วทั้งองค์กร ลดความเสี่ยงของข้อผิดพลาด และทำให้โค้ดอ่านและเข้าใจได้ง่ายขึ้น
เมื่อต้องระบุและแก้ไขข้อผิดพลาดทางไวยากรณ์ AI กำเนิดสามารถมีบทบาทสำคัญที่นี่เช่นกัน ข้อผิดพลาดทางไวยากรณ์เป็นเรื่องปกติในการเขียนโปรแกรมและอาจเป็นเรื่องที่น่าหงุดหงิดที่ต้องจัดการ เครื่องมือต่างๆ เช่น DeepCode และ CodeGuru ใช้อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อวิเคราะห์โค้ดและแนะนำการแก้ไขข้อผิดพลาดทางไวยากรณ์ ทำให้นักพัฒนาสามารถระบุและแก้ไขได้ง่ายขึ้น ข้อผิดพลาดได้อย่างรวดเร็ว
การเพิ่มขึ้นของผู้ช่วยเขียนโค้ดอย่าง Copilot
การเพิ่มขึ้นของผู้ช่วยเขียนโค้ดอย่าง Copilot ได้นำคุณสมบัติทั้งหมดเหล่านี้มาใช้ เช่น การทำงานซ้ำๆ โดยอัตโนมัติ และปรับปรุงคุณภาพของโค้ดรวมอยู่ในที่เดียว
Copilot เป็นผู้ช่วยเขียนโค้ดที่พัฒนาโดย OpenAI ร่วมกับ GitHub เป็นเครื่องมือที่ขับเคลื่อนด้วย AI ที่ออกแบบมาเพื่อช่วยให้นักพัฒนาเขียนโค้ดได้อย่างมีประสิทธิภาพและแม่นยำยิ่งขึ้น Copilot ใช้เทคโนโลยี GPT (Generative Pre-trained Transformer) ซึ่งเป็นอัลกอริทึมการเรียนรู้เชิงลึกประเภทหนึ่งที่สามารถสร้างข้อความตามการป้อนข้อความแจ้ง
เมื่อนักพัฒนาป้อนโค้ดสองสามบรรทัด Copilot จะวิเคราะห์ รหัสและสร้างคำแนะนำสำหรับวิธีการกรอกรหัส คำแนะนำขึ้นอยู่กับรูปแบบที่ได้เรียนรู้จากการศึกษาโค้ดหลายล้านบรรทัดในภาษาโปรแกรมและเฟรมเวิร์กต่างๆ Copilot ใช้การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) เพื่อตีความอินพุตของผู้พัฒนาและให้คำแนะนำที่ดีที่สุด เครื่องมือนี้สามารถรองรับภาษาการเขียนโปรแกรมได้หลากหลาย รวมถึง Python, JavaScript, Ruby, Go และอื่นๆ
หนึ่งในคุณสมบัติหลักของ Copilot คือความสามารถในการประหยัดเวลาของนักพัฒนาและเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน ด้วยการทำให้งานซ้ำ ๆ เป็นแบบอัตโนมัติและให้คำแนะนำเกี่ยวกับวิธีการเขียนโค้ดให้สมบูรณ์ นักพัฒนาสามารถมุ่งเน้นไปที่งานระดับที่สูงขึ้นซึ่งต้องใช้ความคิดสร้างสรรค์มากขึ้น Copilot ยังช่วยลดข้อผิดพลาดด้วยการจับข้อผิดพลาดในการเขียนโค้ดทั่วไปก่อนที่จะกลายเป็นปัญหา
Copilot ได้รับความตื่นเต้นและความสนใจจากชุมชนนักพัฒนาซอฟต์แวร์ตั้งแต่เปิดตัวในเดือนมิถุนายน 2021
ปฏิวัติกระบวนการเขียนโค้ด
Generative AI กำลังปฏิวัติกระบวนการเขียนโค้ดและนำไปสู่การเพิ่มผลผลิตอย่างมากสำหรับนักพัฒนาซอฟต์แวร์ การทำงานซ้ำๆ โดยอัตโนมัติ การเพิ่มคุณภาพและความน่าเชื่อถือของโค้ด และการจัดหาผู้ช่วยในการเขียนโค้ด เช่น Copilot ช่วยให้นักพัฒนาสามารถมุ่งเน้นไปที่งานที่สร้างสรรค์และซับซ้อนมากขึ้น
การเพิ่มขึ้นของเครื่องมือและอัลกอริทึมที่ขับเคลื่อนด้วย AI ถูกกำหนดให้เปลี่ยนโฉมซอฟต์แวร์ อุตสาหกรรมการพัฒนาและผลประโยชน์ที่อาจเกิดขึ้นนั้นมหาศาล ในขณะที่ AI ก้าวหน้าอย่างต่อเนื่อง เราคาดหวังได้ว่าจะเห็นการเปลี่ยนแปลงที่สำคัญยิ่งขึ้นในวิธีการผลิตและพัฒนาโค้ดในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า