- บทความถ่ายทอดความรู้สึกซับซ้อนของนักพัฒนาที่เขียนโปรแกรมมา 42 ปีนับตั้งแต่ปี 1983 เมื่อได้สัมผัสว่า แก่นแท้ของการพัฒนาซอฟต์แวร์ กำลังเปลี่ยนไปจากการมาถึงของ ยุค AI
- จากยุคที่เริ่มต้นกับคอมพิวเตอร์ 8 บิตจนถึง 486 ซึ่งสามารถเข้าใจและควบคุมทุกไบต์ของเครื่องได้ด้วยตนเอง ผ่าน การเปลี่ยนผ่านทางเทคโนโลยี มานับครั้งไม่ถ้วน แต่ทักษะแกนกลางยังถ่ายโอนได้เสมอ
- ต่างจากการเปลี่ยนแพลตฟอร์ม ภาษา หรือพาราไดม์ในอดีต AI คือการเปลี่ยนผ่านที่ เปลี่ยนความหมายของคำว่า “ทำได้ดี” ไปเลย
- เมื่อบทบาทเปลี่ยนจากการเขียนโค้ดเองไปเป็นการตรวจทานและสั่งงาน วงจรป้อนกลับอันคุ้นเคย แบบการแก้ปริศนาก็ค่อย ๆ หายไป
- แม้ประสบการณ์ 42 ปีจะทำให้สร้างผลิตภัณฑ์ได้เร็วขึ้นกว่าเดิม แต่ก็อยู่ในช่วงเปลี่ยนผ่านที่ ความพิศวงและอัตลักษณ์ ที่เคยรู้สึกจากการพัฒนากำลังเปลี่ยนไป
ยุคสมัยที่หล่อหลอมผม
- ในปี 1983 ตอนอายุ 7 ขวบ เขาเขียนโค้ดครั้งแรกด้วยการพิมพ์ BASIC ลงบนเครื่องที่มีพลังประมวลผลต่ำกว่าชิปในเครื่องซักผ้าเสียอีก
- เขาสามารถไล่ตามการใช้งานของทุกไบต์ใน RAM ได้ วางทุกพิกเซลบนหน้าจอด้วยตัวเอง และเส้นทางจากความตั้งใจไปสู่ผลลัพธ์นั้น ตรงไปตรงมาและมองเห็นได้ชัด
- ช่วงที่ชอบที่สุดคือจากยุค 8 บิตถึง 486DX2-66 ซึ่งแต่ละเครื่องมีเอกลักษณ์เฉพาะตัว
- เช่น attribute clash ของ Sinclair Spectrum, การใช้งานชิป SID ของ Commodore 64 เกินกว่าที่ผู้ออกแบบตั้งใจไว้, และ เทคนิค flickering จากข้อจำกัด 8 สไปรต์ต่อสแกนไลน์ของ NES
- ส่วน PC ก็วิวัฒนาการจากกล่องสีเบจสำหรับสเปรดชีต ไปสู่ 286, 386, 486 จนกลายเป็น ขุมพลังสำหรับการเล่นเกม ที่รัน Doom ได้
- มันไม่ใช่แค่สินค้า แต่เป็น การผจญภัยเชิงวิศวกรรมที่มี trade-off ให้เห็นชัด และการรับมือกับ IRQ conflict, DMA channel, การปรับแต่ง
CONFIG.SYS และ AUTOEXEC.BAT, รวมถึง memory manager เองก็คืองานของวิศวกรระบบ
- ทีมเล็ก ๆ อย่าง id Software ตัดสินใจเชิงเทคนิคอย่างห้าวหาญในยุคที่ยังไม่มีใครกำหนดกติกา
- เช่น raycasting ของ Carmack ใน Wolfenstein หรือเทคนิค VGA Mode X ของ Doom ที่ผลักข้อจำกัดจริงของเครื่องจนสร้างสิ่งใหม่ขึ้นมาได้
- เมื่อ Plug and Play ปรากฏขึ้น และ Windows เข้ามาสร้าง abstraction ยุค Wild West ก็สิ้นสุดลง คอมพิวเตอร์เปลี่ยนจาก เครื่องจักรน่าหลงใหล ที่เรียกร้องให้เราเคารพและเข้าใจ ไปเป็นเครื่องใช้ไฟฟ้า
คำสัญญาที่เพี้ยนไป
- ในช่วงแรกมี ความมองโลกในแง่ดีอย่างแท้จริง ว่าคอมพิวเตอร์จะเป็นอะไรได้บ้าง — เด็กที่มี Spectrum สามารถสร้างอะไรก็ได้ด้วยตัวเอง และเว็บยุคแรกให้ความรู้สึกเหมือนเครื่องมือทำให้ผู้คนเท่าเทียมกันมากที่สุดในประวัติศาสตร์มนุษย์
- แต่ความหวังนั้นค่อย ๆ เพี้ยนไปในทิศทางที่ไม่น่าพึงใจ — เครื่องจักรที่เคยรักกลายเป็น เครื่องมือสำหรับการเฝ้าระวังและการสกัดผลประโยชน์
- แพลตฟอร์มที่สัญญาว่าจะเชื่อมโยงผู้คน แท้จริงแล้วถูกสร้างขึ้นมาเพื่อ สร้างรายได้จากผู้ใช้
- จิตวิญญาณแบบนักประดิษฐ์ tinkerer ไม่ได้ตายไปเอง แต่ถูกซื้อไปใช้กับการ เพิ่มประสิทธิภาพการคลิกโฆษณา
- นี่เป็นความสูญเสียอีกแบบหนึ่งที่ต่างจากการเปลี่ยนเครื่องมือ — คือสิ่งที่เรารักเปลี่ยนไป แล้วถูกนำไปใช้กับเรื่องที่ไม่น่าภาคภูมิใจ
การเปลี่ยนผ่านที่ผ่านมาทั้งหมด
- ตลอด 40 ปี ได้ผ่านการเปลี่ยนผ่านทางเทคโนโลยีนับไม่ถ้วน — ภาษาใหม่ แพลตฟอร์มใหม่ พาราไดม์ใหม่ จาก CLI ไปสู่ GUI จากเดสก์ท็อปสู่เว็บ จากเว็บสู่มือถือ จาก monolith ไปสู่ microservices, จากเทป ฟลอปปีดิสก์ ฮาร์ดไดรฟ์ ไปจนถึง SSD และเฟรมเวิร์ก JavaScript ที่ผุดขึ้นมาแล้วหายไปอย่างรวดเร็ว
- ในทุกระลอกต้องเรียนรู้สิ่งใหม่เสมอ แต่ ทักษะแกนกลางยังย้ายตามไปใช้ได้ — เรียนรู้แพลตฟอร์มใหม่ แล้วนำความเข้าใจเดิมเรื่องการทำงานของระบบไปใช้สร้างต่อได้
- แม้แต่ประสบการณ์การปล่อยซอฟต์แวร์บนแพลตฟอร์มที่ปัจจุบันไม่มีอยู่แล้ว ทุกครั้งที่อุตสาหกรรมหันไปทางใหม่ ประสบการณ์ก็ ทบต้นสะสม
- มีฉันทามติแบบไม่พูดตรง ๆ ระหว่างนักพัฒนามากประสบการณ์กับวงการว่า “สิ่งต่าง ๆ เปลี่ยนไปได้ แต่ความเข้าใจยังคงอยู่”
แต่ครั้งนี้ต่างออกไป
- การเปลี่ยนผ่านก่อนหน้านี้มีโครงสร้างแบบ “เรียนรู้ของใหม่ แล้วนำทักษะเดิมไปใช้” แต่ AI ไม่ใช่แพลตฟอร์ม ภาษา หรือพาราไดม์ใหม่ หากเป็นการเปลี่ยนที่ เปลี่ยนความหมายของคำว่า “เก่ง” ไปเลย
- เขาค่อย ๆ ตระหนักได้ว่า แม้ยังทำงานเดิมอยู่ทั้งในการสร้างฟีเจอร์และออกแบบสถาปัตยกรรม แต่ส่วนที่น่าสนใจกลับให้ความรู้สึกเหมือนถูก คว้านกลวงออกไป (hollowed out)
- ส่วนที่เคยเป็นการค้นหาวิธีแก้ที่งดงาม ต่อสู้กับข้อจำกัด และสัมผัสความพึงพอใจเมื่อทุกอย่างลงตัว กำลังถูกแทนที่มากขึ้นเรื่อย ๆ ด้วย โมเดลที่ไม่สนใจความงามและไม่รับรู้ความพึงพอใจ
- มันถูกกว่าและเร็วกว่า แต่ก็ กลวงเปล่า
- ตอนนี้บทบาทเปลี่ยนจากการพิมพ์โค้ดเอง มาเป็นการ ตรวจทาน สั่งงาน และแก้ไข — เขารู้ดีว่าความสามารถในการตัดสินว่าอะไรใช้ได้หรือไม่ได้ซึ่งสั่งสมมานาน 42 ปีนั้นยังมีคุณค่า แต่ก็เป็นงานคนละแบบและให้ความรู้สึกไม่เหมือนเดิม
- วงจรป้อนกลับเปลี่ยนไปและความใกล้ชิดหายไป — ปริศนา การไล่ตามต้นตอ และช่วงเวลาที่ในที่สุดก็เข้าใจว่าทำไมมันไม่ทำงาน ซึ่งเคยทำให้เขาอดนอนมาหลายสิบปี ถูกบีบอัดเหลือเพียงพรอมป์ต์กับคำตอบ
- เขากำลังเห็นผู้คนที่มีประสบการณ์เพียงเสี้ยวเดียวของเขา สร้าง ผลลัพธ์ที่ดูคล้ายกันบนผิวหน้า ได้ — ความต่างด้านฝีมือช่างยังมีอยู่จริง แต่กลับมองเห็นได้ยากจากภายนอก และยากขึ้นทั้งต่อการให้คุณค่าและต่อการรู้สึกถึงมันจากภายใน
หอคอยแห่ง abstraction
- เขาเห็นนักพัฒนาอายุยี่สิบต้น ๆ ที่มีประสบการณ์ไม่กี่ปีบน LinkedIn บ่นว่า เมื่อใช้ AI แล้ว “ไม่รู้เลยว่าเกิดอะไรขึ้น”
- แต่คนเหล่านั้นไม่ทันตระหนักว่าพวกเขาอยู่บนยอดของสาย abstraction มาตั้งแต่แรกแล้ว บน หอคอยเจงก้าที่โยกคลอน
- TypeScript → คอมไพล์เป็น JavaScript → เอนจิน V8 ที่เขียนด้วย C++ → system call ของเคอร์เนลระบบปฏิบัติการ → การจัดตารางเธรดบนคอร์ที่ไม่เคยคิดถึงมาก่อน → memory controller ที่มีชั้นแคช → แพ็กเกจ npm 400 ตัว ที่ไม่เคยอ่านแม้แต่บรรทัดเดียว
- เรือแห่ง abstraction ออกเดินทางไปนานแล้วตั้งแต่หลายสิบปีก่อน เพียงแต่แต่ละเลเยอร์ค่อย ๆ เข้ามาทีละชั้น จนยังพอ แกล้งทำเป็นว่า เราเข้าใจทั้งสแตกได้
- AI คือเลเยอร์ที่ทำให้การแกล้งนั้นทำต่อไปไม่ได้อีก
- ความรู้สึกของการเข้าใจเครื่องทั้งเครื่องอย่างแท้จริงนั้น คนที่ไม่เคยมีมาก่อนจะไม่อาจรับรู้ได้เต็มที่ว่า การยังจำความรู้สึกนั้นได้ และการสูญเสียมันไปชวนเศร้าเพียงใด
สิ่งที่ยังคงอยู่
- เป็น เรื่องจริง ที่ประสบการณ์มีคุณค่ามากกว่าที่เคย การคิดเชิงระบบและวิจารณญาณด้านสถาปัตยกรรมเป็นสิ่งที่ AI แทนไม่ได้ และฝีมือช่างก็ยังคงอยู่ในรูปแบบอื่น
- เมื่อต้องทำงานซับซ้อน — การจัดการ dependency ระดับระบบ การรักษา mental model ข้ามข้อกำหนดที่มีปฏิสัมพันธ์กันหลายชุด และการตัดสินใจเล็ก ๆ นับพันอย่างเพื่อให้บางสิ่ง “รู้สึกสอดคล้องกัน” — เขายังนำสิ่งที่ AI ไม่มีมาได้ นั่นคือ รสนิยม (taste), วิจารณญาณ, และการจดจำแพตเทิร์นจากหลายทศวรรษ
- เมื่อการสร้างโค้ดมีต้นทุนต่ำลง คอขวดจึงย้ายไปอยู่ที่คนที่รู้ว่าควรขออะไร คนที่มองออกว่าผลลัพธ์นั้นผิดแบบละเอียดอ่อนตรงไหน และคนที่ยังรักษาภาพรวมทั้งหมดไว้ได้ — เพราะ การพิมพ์ไม่เคยเป็นส่วนที่ยากที่สุดอยู่แล้ว
- แต่ถ้าจะบอกว่าความรู้สึกยังเหมือนเดิมก็คงไม่จริง — เข้าถึงความพิศวงได้ยากขึ้น และความรู้สึกของการค้นพบที่เกิดจากความพากเพียรและความคิดสร้างสรรค์ล้วน ๆ ถูกบีบอัดลง เราได้อะไรบางอย่างจากการบีบอัดนั้น แต่ก็เสียอะไรบางอย่างไปด้วย
ช่วงพักหน้าดิน (Fallow Period)
- ไม่นานมานี้เขาอายุครบ 50 ปี และหลังจากช่วง 4 ปีที่เข้มข้นทั้งการสร้างสิ่งต่าง ๆ และการก่อรูปอัตลักษณ์ เขาก็เข้าสู่ช่วงที่เริ่มเรียกว่า “ช่วงพักหน้าดิน (fallow period)”
- มันต่างจากภาวะหมดไฟ — แต่มันคือกระบวนการที่พื้นดินใต้สิ่งปลูกสร้างซึ่งเคยคิดว่าถาวรกำลังขยับ และเขากำลัง พยายามหาฐานใหม่
- ไม่มีบทสรุปสวยงาม — คำแนะนำอย่าง “ขยับขึ้นไปบนสแตก”, “ยอมรับเครื่องมือ”, หรือ “โฟกัสกับสิ่งที่ AI ทำไม่ได้” อาจจะถูกต้อง แต่ก็ ไม่อาจแก้ความรู้สึกนี้ได้
- มันคือความรู้สึกว่าสิ่งที่ทุ่มเทมา 42 ปี อาจเปลี่ยนไปเป็นสิ่งที่ตัวเองแทบจำไม่ได้ — ไม่จำเป็นต้องแย่ลง แต่ แตกต่างออกไป และมันท้าทายอัตลักษณ์ที่สร้างไว้รอบสิ่งนั้น อีกทั้งไม่ให้ความพึงพอใจแบบเดิมอีกแล้ว
- เขาคาดว่านักพัฒนาจำนวนมากที่อายุเกิน 40 ก็น่าจะรู้สึกคล้ายกันแต่ไม่พูดออกมา เพราะวงการนี้ บูชาความเยาว์วัยและความสามารถในการปรับตัว จนการพูดว่า “มันไม่เหมือนเดิมแล้ว” ฟังดูเหมือนคนตามไม่ทัน
- แต่นี่ไม่ใช่การตามไม่ทัน — เขายังใช้เครื่องมือใหม่ ๆ เพื่อสร้างสิ่งต่าง ๆ ได้เร็วกว่าเดิม และสร้างผลิตภัณฑ์ที่เมื่อไม่กี่ปีก่อนยังได้แค่ฝันถึง แต่ขณะเดียวกันก็ยังพยายามทำความเข้าใจว่า คำว่า “การสร้าง” หมายถึงอะไรแล้วในตอนนี้
- ตอนอายุ 7 ขวบ เขาเริ่มเขียนโปรแกรมเพราะเครื่องจักรจะทำตามที่สั่งอย่างแม่นยำ และดูเหมือนเป็นสิ่งที่สำรวจและท้ายที่สุดอาจเข้าใจได้ทั้งหมด มันให้ความรู้สึกราวกับเวทมนตร์ และในวันนี้เมื่ออายุ 50 เวทมนตร์นั้นเปลี่ยนไปแล้ว และเขากำลังเรียนรู้วิธีอยู่กับมัน
11 ความคิดเห็น
เป็นเพราะมีเทคโนโลยีที่รากฐานไม่โปร่งใสเกิดขึ้น ข้อมูลที่ LLM "เรียนรู้" มาไม่ได้รับอนุญาตให้นำมาใช้เพื่อจุดประสงค์แบบนี้ (แม้พวกเขาจะอ้างว่าได้รับอนุญาตแล้วก็ตาม) ดังนั้นจึงไม่สามารถแม้แต่จะระบุได้อย่างถูกต้องว่ามีการ "เรียนรู้" จากข้อมูลใดบ้าง จึงทำให้ไม่อาจเข้าใจโครงสร้างของมันได้ เทคโนโลยีนี้เริ่มต้นขึ้นโดยไม่เคารพจิตใจของมนุษย์ตั้งแต่รากฐาน และเป็นเทคโนโลยีที่ผลิตสำเนาปลอมโดยไม่ได้รับอนุญาตจำนวนมากพร้อมทั้งทำลายสิ่งแวดล้อม
ผมเองก็เริ่มจาก Basic แล้วเผลอแป๊บเดียวก็ผ่านมามากกว่า 40 ปีแล้ว
สมัยที่ยังเคยเรียนลูกคิดก็มี แต่ตอนนี้กลับใช้งาน AI agent กันแล้ว โลกเปลี่ยนไปเร็วจริง ๆ
แต่ผมไม่ได้มีความรู้สึกแบบผู้เขียนเท่าไหร่ แค่รู้สึกว่าสิ่งที่กำลังเกิดขึ้นทุกวันนี้มันสนุกดีครับ
ความคิดเห็นจาก Hacker News
เมื่อเวลาผ่านไป ฉันรู้สึกว่าสภาพแวดล้อมการพัฒนาแย่ลงเรื่อย ๆ เพราะ ความซับซ้อนที่เพิ่มขึ้น ของ OS และความสำคัญทางสังคมของซอฟต์แวร์ที่มากขึ้น
Mac ในปี 1984 ก็มีไลบรารีกราฟิกที่ครบถ้วนอยู่แล้ว และ abstraction ก็เป็นทิศทางที่หลีกเลี่ยงไม่ได้ ฉันกลับชอบ framework ที่ออกแบบมาดีเสียด้วยซ้ำ
แต่เมื่อซอฟต์แวร์เริ่มครอบงำชีวิต ยุคที่ “วิศวกรเป็นคนนำ” ก็จบลง และวัฒนธรรมที่เน้นการจัดการอย่าง Agile, unit test และ code review ก็พรากความสนุกของการเขียนโค้ดไป
ตอนนี้หลังเกษียณ ฉันได้กลับมาเขียนโค้ดอย่างอิสระอีกครั้ง และกำลังเพลิดเพลินกับอารมณ์แบบ “cowboy programmer” ของวันวาน
คุณภาพของโค้ดที่ AI สร้างขึ้นสุดท้ายก็แปรผันตามระดับของนักพัฒนาที่ใช้เครื่องมือนั้น นักพัฒนาที่เก่งก็ยังคงสร้างผลลัพธ์ที่ยอดเยี่ยมได้
ต่อให้ใช้ AI เราก็ยังสามารถลงมือเกลาส่วนสำคัญเอง และหาเวลาใช้สมองคิดได้ ฉันคิดว่าความท้าทายที่แท้จริงไม่ใช่เทคโนโลยี แต่คือ การบริหารเวลา
เมื่อก่อนการนั่งเขียน assembly rendering library ข้ามคืนทำให้รู้สึกเหมือนกำลังร่ายเวท ฉันเคยคิดว่าใน Docker container ไม่มีเวทมนตร์แบบนั้น แต่พักหลังมานี้ฉันกลับรู้สึกอีกครั้งว่าตัวเองกำลังร่ายเวทอยู่หน้าจอในแสงมอนิเตอร์ตอนตีสอง
ฉันก็อายุ 50 แล้ว และรู้สึกตื่นเต้นที่ AI coding assistant ทำให้ฉันสามารถทำโปรเจกต์ส่วนตัวที่เมื่อก่อนทำไม่ได้เพราะไม่มีเวลาได้
การพัฒนาร่วมกับแชตบอตให้ความรู้สึกเหมือนกรอกฟอร์ม ถึงอย่างนั้นโลกก็เปลี่ยนไป เราก็คงต้องยอมรับมัน
มันทำให้ตระหนักว่าคนส่วนใหญ่ต้องการประสิทธิภาพมากกว่าความเป็นช่างฝีมือ และช่างฝีมือจริง ๆ นั้นหายาก สุดท้ายเราอาจกำลังสูญเสียวัฒนธรรมไปอีกชิ้นหนึ่ง
แต่การดีบักโค้ดที่ LLM สร้างขึ้นให้ความรู้สึกเหมือนกำลังซ่อมโค้ดของคนอื่น จึงไม่มีความภูมิใจเท่าไร แม้งานจะเสร็จเร็วขึ้น แต่มันก็ไม่รู้สึกว่าเป็นของฉันอีกต่อไป
เด็กสมัยนี้ก็ยังรู้สึกถึงเวทมนตร์อยู่เหมือนกัน อีก 50 ปีข้างหน้าเราอาจได้ยินคนพูดว่า “คิดถึงสมัยจูน GPT-6.2 RAG” ก็ได้
ฉันอยู่ฝั่งแรก AI ทำให้ฉันสร้างสิ่งที่เมื่อก่อนทำไม่ได้เพราะไม่มีเวลาได้ ตอนนี้ฉันจึงโฟกัสกับฟังก์ชันหลักได้มากขึ้น
ความคาดหวังต่อเทคโนโลยีแห่งอนาคตหายไปแล้ว เลยหันไปมองสาขาอื่นแทน
ตอนอยู่บริษัทใหญ่ฉันไม่สนุกเลย แต่ตอนนี้ฉันมีความสุขที่ได้นั่งหน้า IDE ทุกวัน
ถ้าคุณรู้สึกว่าการเขียนโปรแกรมไม่สนุกแล้ว ฉันแนะนำให้ลอง เปลี่ยนไปทำงานที่ปรึกษา ดู ความเป็นอิสระและอำนาจควบคุมจะช่วยดึงความสนุกกลับมา
ตั้งแต่ช่วง ม.4 ผมก็ตั้งใจว่าจะเข้าคณะคอมพิวเตอร์ เลยพยายามเติมกิจกรรมสายคอมพิวเตอร์ลงในแฟ้มสะสมผลงาน แล้วก็หาเวลาศึกษาด้วยตัวเองมาเรื่อย ๆ จนตอนนี้กำลังจะขึ้น ม.6 แล้ว แต่ช่วงนี้ความรู้สึกในใจมันซับซ้อนมากครับ ตอนที่ได้ลองใช้ gpt 3 หรืออะไรสักอย่างในเวอร์ชันแรก ๆ ผมก็แค่ทึ่งว่า AI มันพูดได้เป็นธรรมชาติขนาดนี้เลยเหรอ แล้วก็เคยเข้าไปใน Discord ของ Midjourney เพื่อสร้างรูปเล่นบ้าง แต่ตอนนั้นมันให้ความรู้สึกประมาณว่าเป็น "ของเล่นแปลกใหม่" มากกว่า ไม่เคยคิดเลยว่ามันจะโตเร็วขนาดนี้ และเพราะก่อนหน้านั้นก็เห็น AI แบบ Bixby มานานกว่า เลยไม่ได้คาดหวังอะไรสูงด้วย
แต่พอรู้ตัวอีกที AI ก็โตแบบก้าวกระโดด บริษัท Big Tech ต่างก็ลงทุนกับ AI แล้วก็เริ่มมีคำพูดลอย ๆ กันมาว่าอนาคตสายคอมพิวเตอร์ไม่ดีแล้วบ้างอะไรบ้าง แน่นอนว่า generative AI ก็เป็นแค่โปรแกรมซับซ้อนที่เรียงคำซึ่งมีความน่าจะเป็นสูงในทางคณิตศาสตร์เท่านั้น แต่เพราะมันเลียนแบบผลงานของมนุษย์ได้เก่งมาก แถมยังพัฒนาเร็วมาก เลยอดกังวลไม่ได้ว่าหลังเรียนจบมหาวิทยาลัย หรืออาจจะกระทั่งหลังจบปริญญาโทแล้ว จะยังมีงานเพียงพอไหม...
ตอนนี้ก็ยังเรียนหนังสือและเตรียมแฟ้มสะสมผลงานเพื่อไปให้ถึงเป้าหมายเดิมคือคณะคอมพิวเตอร์ มหาวิทยาลัยแห่งชาติโซล ด้วยความเชื่อครึ่งหนึ่งและความเคยชินอีกครึ่งหนึ่ง แต่ก็ยากจะสลัดความไม่安ใจออกไปได้เหมือนกัน อีกอย่าง บางครั้งการถาม AI แล้วเรียนพัฒนาไปด้วยก็มักจะเร็วกว่าอ่านหนังสืออย่างท่วมท้น เลยยิ่งรู้สึกสองจิตสองใจ... ก็ประมาณนั้นครับ
ตอนนี้กลับยิ่งดีไม่ใช่หรือครับ? ถ้าเคลื่อนไหวได้เร็วกว่าคนอื่น ก็ดูเหมือนว่าจะกลายเป็นผู้เชี่ยวชาญได้อย่างรวดเร็วครับ ในสาย AI เองก็ยังมีงานให้ทำอีกมาก.. ตอนนี้ก็เพิ่งแค่เขียนโค้ดได้ดีขึ้นเท่านั้นเองครับ
แม้อายุจะต่างกัน แต่ผมก็คิดคล้าย ๆ กันครับ ฮึ
ถึงจะรู้ว่าสายศิลปะและพละหางานทำได้ยาก คนเราก็มักเลือกเรียนสาขาที่ตัวเองชอบกันใช่ไหมล่ะ ตัดสินใจตามว่าการมีงานทำสำคัญกว่าหรือว่าแม้จะหางานยาก แต่ถ้าได้ทำในสิ่งที่ชอบก็โอเค การใช้ AI สร้างซอฟต์แวร์และทำงานวิจัยด้าน AI ก็ยังคงเป็นงานที่ยอดเยี่ยมอยู่เสมอ
ผมเองก็เริ่มจาก BASIC และกวาดรางวัลจากการแข่งขันต่าง ๆ ตอนสมัยเรียนโรงเรียนประถมเป็นส่วนใหญ่เหมือนกัน ส่วนมากทำเกม และผมคิดว่าจุดพีกสูงสุดในอาชีพของตัวเองคือการสร้างเกมยิงมุมมองบุคคลที่หนึ่งได้ตั้งแต่ตอนประถม หลังจากนั้นก็เริ่มตั้งแต่ COBOL, Fortran, C/C++ ทำทั้งแอป/เกมบน Windows พัฒนาเกมเซิร์ฟเวอร์ แอปฝังตัวบนฟีเจอร์โฟน/เซ็ตท็อปบ็อกซ์ ไปจนถึง iOS, Android และต่อมาก็พัฒนาเว็บแอปแบบฟูลสแตกบนพื้นฐาน Node และ Python รวมถึงทำงานโอเพนซอร์สฝั่ง Node อย่างค่อนข้างจริงจังด้วย ผมเคยทำความเข้าใจ พัฒนา และมีประสบการณ์กับระบบ เฟรมเวิร์ก OS ฯลฯ แทบทุกอย่างตั้งแต่ระดับล่างสุด พอมาถึงช่วงวัย 40 ต่อให้มีเฟรมเวิร์กหรือ OS ใหม่ออกมา มันก็ไม่ได้ต่างกันมากนัก แต่การพัฒนาที่ขับเคลื่อนด้วย AI เป็นงานที่ต่างออกไปในระดับพื้นฐาน ถึงมันจะดูเหมือนเป็นส่วนต่อเนื่องของงานที่เคยทำมา แต่มันไม่ใช่ งานบัญชี/งานธุรการอาจยังเหมือนเดิม แต่การเปลี่ยนจากลูกคิดไปเป็นสเปรดชีตก็ไม่ใช่แค่เส้นทางต่อเนื่องกัน ปัญหาคือจะยังเอาแต่ดีดลูกคิดต่อไป หรือจะย้ายไปสู่อีกขอบเขตหนึ่ง ไม่ใช่เรื่องว่าชอบไหม/เกลียดไหม/มันเปลี่ยนไปไหม
ยอดเยี่ยมมากครับ
ผมก็อายุเกิน 50 แล้ว และยังทำงานสายนี้มาตั้งแต่ต้นยุค 2000 แต่พอ AI เข้ามา กลับมองว่าเป็นเรื่องดีเสียอีก เมื่อก่อนเวลาไล่วิเคราะห์ซอร์สเคอร์เนล ต้องเครียดกับการค้นหาแล้วค้นหาอีก แต่ตอนนี้ให้ AI ช่วยทำ แล้วผมค่อยเอาสิ่งนั้นมาใช้เป็นฐานเพื่อตรวจสอบซ้ำว่าเป็นความจริงไหม เลยเครียดน้อยลง และเข้าใจเนื้อหาได้มากขึ้นลึกขึ้นด้วย
อีกทั้งพื้นฐานของผมคือ firmware แต่ตอนนี้ก็สามารถพัฒนาได้ตั้งแต่ firmware ไปจนถึงแอปพลิเคชัน Android ทั้งหมด ทำให้รู้ว่าธุรกิจแบบทำคนเดียวก็เป็นไปได้
ผมเองก็เริ่มต้นด้วย BASIC ในปี 83 เหมือนกัน
และก็เคยเจอข้อจำกัด 8 สไปรต์ต่อหนึ่งสแกนไลน์ของ NEC แบบเดียวกันบน MSX ด้วย (MSX1 คือ 4 ตัว) พอได้มาอ่านบทความที่แบ่งปันยุคสมัยและประสบการณ์ร่วมกันแบบนี้ก็รู้สึกดีใจมากครับ
ผมก็เข้าใจประเด็นที่กำลังกังวลอยู่ในตอนนี้ได้เป็นอย่างดีครับ