ผู้ร่วมก่อตั้ง Sentry วิพากษ์วิจารณ์ LLMs ที่ทำให้การพัฒนาในระยะยาวช้าลง

ตามการติดตามของ 1M AI News ดาเวิด คราเมอร์ ผู้ร่วมก่อตั้งแพลตฟอร์มการตรวจสอบข้อผิดพลาด Sentry ได้โพสต์บน X เมื่อวันนี้ โดยระบุอย่างชัดเจนว่าเขา “แน่ใจอย่างสมบูรณ์” ว่าโมเดลภาษาขนาดใหญ่ในปัจจุบันไม่ได้เพิ่มผลผลิตสุทธิ เขาเชื่อว่า LLM ลดอุปสรรคในการเริ่มต้น แต่กลับสร้างโค้ดที่ซับซ้อนขึ้นและยากต่อการดูแลรักษาอย่างต่อเนื่อง ซึ่งจากประสบการณ์ส่วนตัวของเขา กำลังชะลอความเร็วในการพัฒนาในระยะยาว

คราเมอร์กล่าวว่าเขาตั้งคำถามต่อ “agentic engineering” ซึ่งหมายถึงวิธีการให้โมเดลสร้างโค้ดเองและปล่อยขึ้นใช้งานโดยตรง โดยเชื่อว่าคุณภาพของโค้ดที่ได้มีความแย่ลงอย่างชัดเจน และเมื่อสะสมเป็นจำนวนมากจะกลายเป็นภาระสุทธิ ปัญหาเฉพาะที่ระบุรวมถึง: ประสิทธิภาพที่ไม่ดีในการพัฒนาแบบเพิ่มเติมในโค้ดเบสที่ซับซ้อน ไม่สามารถสร้างอินเทอร์เฟซที่สอดคล้องกับรูปแบบการใช้งานตามธรรมชาติของภาษา และ “การทดสอบแบบสร้างโค้ดแบบสุ่มอย่างแท้จริง” เขาได้ชี้เฉพาะเจาะจงไปที่ OpenClaw: “ถ้าให้ฉันเดิมพัน เครื่องมืออย่าง OpenClaw ได้สร้างโค้ดมากเกินไปจนไม่สามารถฟื้นตัวได้แล้ว (irrecoverable)” และเน้นย้ำว่า “การสร้างซอฟต์แวร์ยังคงเป็นเรื่องยากอยู่ ไม่เคยเกี่ยวกับการลดหรือเพิ่มจำนวนบรรทัดของโค้ด”

คราเมอร์เสริมว่า การตัดสินใจข้างต้นส่วนใหญ่อิงจากประสบการณ์ของเขาในการพัฒนาฟีเจอร์ในรหัสฐานที่มีความซับซ้อนปกติ; การมีส่วนร่วมของเขาในช่วงไม่กี่เดือนที่ผ่านมาเพิ่มขึ้นเนื่องจาก「รู้สึกน่าสนใจ」ไม่ใช่「ง่ายขึ้น」และเชื่อว่าเป็นการเปลี่ยนแปลงในระดับจิตใจ ขณะที่เวลาที่ใช้จริงไม่มีความแตกต่างเชิงแก่น