ผู้ก่อตั้ง Google Brain เสนอ ～ยุค AI ควรเรียนการเขียนโค้ดมากขึ้น～

ผู้ก่อตั้ง Google Brain เสนอ ～ยุค AI ควรเรียนการเขียนโค้ดมากขึ้น～ AI
AI

Andrew Ng ผู้ร่วมก่อตั้ง Google Brain และ Coursera กล่าวว่า “แม้ AI จะพัฒนาขึ้น แต่นี่คือช่วงเวลาที่ดีที่สุดในการเรียนรู้การเขียนโค้ด” ข้อเสนอนี้ได้ก่อให้เกิดการถกเถียงในวงการ ขณะที่ผู้เชี่ยวชาญเตือนว่าไม่ควรมองข้ามความสำคัญของหลักการพื้นฐาน

ข้อเสนอของ Ng และ “Vibe Coding”

ในเดือนพฤศจิกายน 2025 Ng ได้ให้สัมภาษณ์กับ ZDNET และแสดงจุดยืนที่ชัดเจน เขาวิพากษ์วิจารณ์คำแนะนำที่ให้ผู้คนเลิกเรียนการเขียนโค้ดเพราะ “AI จะทำให้การเขียนโปรแกรมเป็นอัตโนมัติ” โดยมองว่าเป็น “คำแนะนำด้านอาชีพที่แย่ที่สุดในประวัติศาสตร์”

Ng ยกตัวอย่างในทศวรรษ 1960 เมื่อคีย์บอร์ดและเทอร์มินัลเข้ามาแทนที่บัตรเจาะรู การเขียนโปรแกรมกลายเป็นเรื่องง่ายขึ้น ผลที่ตามมาคือจำนวนโปรแกรมเมอร์เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วแทนที่จะลดลง เขาเสนอว่า AI ก็เช่นกัน ไม่ได้ “แทนที่” การเขียนโปรแกรมแต่ทำให้มันง่ายขึ้น

Ng แนะนำวิธีการที่เรียกว่า “Vibe Coding” นี่คือวิธีการพัฒนาที่ใช้เครื่องมือ AI อย่างเต็มที่ในการส่งเสริมและสนับสนุนกระบวนการเขียนโค้ด Ng กล่าวว่า “อย่าเขียนโค้ดด้วยมือ ให้ AI ช่วยคุณเขียนโค้ด”

ข้อเสนอนี้ไม่ได้มุ่งเป้าเฉพาะผู้ที่ต้องการเป็นวิศวกรซอฟต์แวร์เท่านั้น “ไม่ว่าจะเป็น CEO นักการตลาด หรือนักสรรหาบุคลากร คนที่เขียนโค้ดได้จะทำสิ่งต่างๆ ได้มากกว่าคนที่ทำไม่ได้” เขากล่าว ทักษะการเขียนโค้ดกำลังเปลี่ยนเป็นความรู้พื้นฐานสำหรับผู้ทำงานทุกคน เหมือนกับสเปรดชีตในอดีต

คำโต้แย้งและข้อมูลเชิงประจักษ์

แต่ “Vibe Coding” ของ Ng ได้รับความกังวลจากผู้เชี่ยวชาญเกี่ยวกับคุณภาพซอฟต์แวร์และความปลอดภัย

การวิจัยเชิงประจักษ์ที่ดำเนินการในปี 2025 โดยศึกษากับนักพัฒนาโอเพนซอร์สที่มีประสบการณ์ พบว่านักพัฒนาที่ใช้เครื่องมือ AI ใช้เวลาในการทำงานให้เสร็จนานกว่านักพัฒนาที่ไม่ใช้ถึง 19% การสำรวจที่ ITPro อ้างถึงพบว่า 67% ของนักพัฒนาใช้เวลาในการแก้ไขข้อบกพร่องของโค้ดที่ AI สร้างขึ้น “มากกว่าเดิม”

ผู้เชี่ยวชาญชี้ให้เห็นว่า “การเข้าถึงง่ายขึ้นไม่ได้หมายความว่าหลักการพื้นฐานไม่สำคัญ” ผู้เริ่มต้นที่ข้ามแนวคิดหลักอย่างโครงสร้างข้อมูล การแก้ไขข้อบกพร่อง และสถาปัตยกรรม จะติดขัดอย่างสิ้นเชิงเมื่อโค้ดที่ AI สร้างขึ้นเกิดปัญหา

ตลาดแรงงานสองขั้ว

การวิจัยที่มหาวิทยาลัยสแตนฟอร์ดเผยแพร่ในปี 2025 เปิดเผยการเปลี่ยนแปลงโครงสร้างของตลาดแรงงาน การจ้างงานวิศวกรช่วงต้นอาชีพ (อายุ 22-25 ปี) ที่ทำงานในบทบาทที่ได้รับผลกระทบจาก AI ลดลง 13% เนื่องจาก AI มีความเชี่ยวชาญในการทำงานอัตโนมัติที่อิงตาม “ความรู้ที่เป็นทางการ” ที่บุคลากรระดับจูเนียร์เคยรับผิดชอบ

ในทางกลับกัน “ความรู้โดยนัย” ที่อิงประสบการณ์ของวิศวกรระดับอาวุโสยากต่อการแทนที่ด้วย AI การจ้างงานระดับอาวุโสจึงมีเสถียรภาพ ตามรายงาน Dice Tech Salary Report ปี 2025 ผู้เชี่ยวชาญด้านเทคนิคที่เกี่ยวข้องกับการออกแบบ พัฒนา และนำ AI ไปใช้งาน ได้รับค่าจ้างสูงกว่าเพื่อนร่วมงานที่ไม่มีทักษะนี้โดยเฉลี่ย 17.7%

บทบาทของนักพัฒนากำลังเปลี่ยนจาก “ผู้เขียนโค้ด” เป็น “ผู้ดูแลระบบ AI” ที่จัดการคุณภาพ ความถูกต้อง และความปลอดภัยของโค้ดที่ AI สร้างขึ้น นักพัฒนาระดับเริ่มต้นจำเป็นต้องมีความสามารถในการวิเคราะห์และตรวจสอบขั้นสูง ซึ่งเดิมเป็นขอบเขตของวิศวกรอาวุโส

การเปลี่ยนแปลงของระบบการศึกษา

รัฐบาลสหรัฐฯ ตระหนักว่าการเปลี่ยนแปลงแรงงานจาก AI เป็นประเด็นสำคัญของความมั่นคงทางเศรษฐกิจ ในปี 2025 รัฐสภาสหรัฐฯ ได้เสนอ “AI Education Act of 2025” เพื่อสนับสนุนทุนวิจัย AI และการจัดตั้ง “ศูนย์ความเป็นเลิศด้าน AI” ในวิทยาลัยชุมชนผ่านงบประมาณของรัฐ

มหาวิทยาลัยก็ต้องเปลี่ยนแปลงเช่นกัน UC San Diego และพันธมิตรกำลังเขียน “กฎใหม่” สำหรับการศึกษา CS ในยุค AI จุดเน้นของการศึกษา CS กำลังเปลี่ยนจาก “วิธีเขียนโค้ด” ไปสู่ความสามารถในการออกแบบ “ข้อกำหนด” ให้ AI คอมไพล์ และ “ตรวจสอบความถูกต้อง” ของผลลัพธ์

ทักษะที่จำเป็น

ความเข้าถึงง่ายของ “Vibe Coding” ที่ Ng เสนอและความสำคัญของ “หลักการพื้นฐาน” ที่ผู้เชี่ยวชาญเตือน ไม่ได้ขัดแย้งกัน ทั้งสองเป็น “สองด้าน” ที่แยกไม่ออกของชุดทักษะที่จำเป็นสำหรับมืออาชีพในยุค AI

ตลาดในปี 2025 แสดงให้เห็นว่า “Vibe” เพียงอย่างเดียวหรือ “Fundamentals” เพียงอย่างเดียวไม่เพียงพอ บุคลากรที่ต้องการต้อง “ใช้” เครื่องมือ AI เพื่อเร่งการพัฒนา และตรวจสอบผลลัพธ์ของ AI อย่าง “วิพากษ์วิจารณ์” พร้อมทั้งมี “หลักการพื้นฐาน” ที่ลึกซึ้งเพื่อรับผิดชอบต่อคุณภาพ

คุณค่าแท้จริงของ “การเรียนรู้การเขียนโค้ด” ในยุค AI ไม่ได้อยู่ที่การท่อง “ไวยากรณ์” แต่อยู่ที่ความสามารถในการกำหนดอย่างมีเหตุผลว่า “อะไร และทำไม” ต้องสร้างกับ AI และ “ตรวจสอบ” ผลลัพธ์ นั่นคือ “ความคิดเชิงระบบ” และ “ความคิดเชิงวิพากษ์”

AI ไม่ได้ “แทนที่” โค้ดเดอร์ แต่กลับ “พึ่งพาพวกเขามากขึ้นกว่าเดิม” องค์กรไม่ควรกลัว AI ว่าเป็น “ภัยคุกคาม” แต่ควรใช้มันเป็น “เครื่องมือขยายพลัง” โดยการพัฒนา “การออกแบบระบบ” “ความคิดเชิงตรรกะ” และ “ความสามารถในการตรวจสอบอย่างวิพากษ์” ที่เหมาะสมกับยุค AI

ลิงก์บทความอ้างอิง