แม้แต่ผู้คิดค้นก็บอกว่า ‘Vibe Coding’ ไม่เวิร์ค

เป็นเวลากว่าหนึ่งปีแล้วที่ Andrej Karpathy ผู้ร่วมก่อตั้ง OpenAI ออกจากบริษัท นับตั้งแต่จากไป เขาได้บัญญัติและทำให้คำว่า “Vibe Coding” เป็นที่นิยม เพื่ออธิบายถึงการมอบหมายโครงการเขียนโค้ดให้กับเครื่องมือ AI แต่เมื่อต้นสัปดาห์นี้ เมื่อเขาเปิดตัวโมเดลโอเพนซอร์สของตัวเองที่เรียกว่า nanochat เขาก็ยอมรับว่าเขาเขียนทุกอย่างด้วยมือ โดยไม่สนใจ Vibes ทั้งหลาย

Nanochat ตามที่ Karpathy กล่าว คือ “ไปป์ไลน์การฝึกอบรม/อนุมานแบบ Full-Stack ที่น้อยที่สุด ตั้งแต่เริ่มต้น” ซึ่งออกแบบมาเพื่อให้ทุกคนสามารถสร้างแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ด้วยอินเทอร์เฟซแชทบอทสไตล์ ChatGPT ได้ในเวลาไม่กี่ชั่วโมงและในราคาเพียง $100 Karpathy กล่าวว่าโปรเจ็กต์นี้มีโค้ด “ที่ค่อนข้างสะอาด” ประมาณ 8,000 บรรทัด ซึ่งเขาเขียนด้วยมือ ไม่จำเป็นต้องเลือก แต่เป็นเพราะเขาพบว่าเครื่องมือ AI ไม่สามารถทำสิ่งที่เขาต้องการได้

“โดยพื้นฐานแล้วมันเขียนด้วยมือทั้งหมด (ด้วยแท็บ Autocomplete)” เขาเขียน “ฉันพยายามใช้ Agent ของ Claude/Codex สองสามครั้ง แต่พวกมันทำงานได้ไม่ดีพอเลย และไม่เป็นประโยชน์”

นั่นเป็นทัศนคติที่แตกต่างจากที่ Karpathy เคยแสดงไว้ในอดีต แม้ว่าเขาจะอธิบายว่า Vibe Coding เป็นสิ่งที่ดีที่สุดสำหรับ “โปรเจ็กต์วันหยุดสุดสัปดาห์แบบใช้แล้วทิ้ง” ใน โพสต์ ของเขา ซึ่งปัจจุบันได้รับการยกย่องว่าเป็นต้นกำเนิดของ “Vibe Coding” ในฐานะคำศัพท์ยอดนิยม Karpathy กล่าวว่าเมื่อใช้เครื่องมือเขียนโค้ด AI เขาเลือกที่จะ “ยอมจำนนต่อ Vibes อย่างเต็มที่” และไม่ต้องเสียเวลาดูโค้ดจริงๆ “เมื่อฉันได้รับข้อความแสดงข้อผิดพลาด ฉันแค่คัดลอกและวางข้อความเหล่านั้นโดยไม่มีความคิดเห็น โดยปกติแล้วจะแก้ไขได้ โค้ดเติบโตเกินความเข้าใจปกติของฉัน ฉันจะต้องอ่านมันจริงๆ สักพัก บางครั้ง LLM ไม่สามารถแก้ไขข้อผิดพลาดได้ ดังนั้นฉันจึงแก้ไขหรือขอการเปลี่ยนแปลงแบบสุ่มจนกว่ามันจะหายไป” เขาเขียน “ฉันกำลังสร้างโปรเจ็กต์หรือเว็บแอป แต่ไม่ใช่การเขียนโค้ดจริงๆ ฉันแค่เห็นสิ่งต่างๆ พูดสิ่งต่างๆ รันสิ่งต่างๆ และคัดลอกวางสิ่งต่างๆ และส่วนใหญ่มันก็ใช้งานได้”

แน่นอนว่า nanochat ไม่ใช่เว็บแอป ดังนั้นจึงสมเหตุสมผลที่กลยุทธ์ดังกล่าวไม่ได้ผลในกรณีนี้ แต่มันเน้นย้ำถึงข้อจำกัดของแนวทางดังกล่าว แม้ว่าจะมีสัญญาอันสูงส่งว่ามันคือ อนาคตของการเขียนโปรแกรม ก่อนหน้านี้ในปีนี้ การสำรวจ จากบริษัท Cloud Computing Fastly พบว่า 95% ของนักพัฒนาที่สำรวจกล่าวว่า พวกเขาใช้เวลาพิเศษในการแก้ไขโค้ดที่สร้างโดย AI โดยบางคนรายงานว่าต้องใช้เวลาแก้ไขข้อผิดพลาดมากกว่าเวลาที่พวกเขาสามารถประหยัดได้จากการสร้างโค้ดด้วยเครื่องมือ AI ในตอนแรก บริษัทวิจัย METR ยัง พบ เมื่อเร็ว ๆ นี้ว่าการใช้เครื่องมือ AI จริงๆ แล้วทำให้นักพัฒนาทำงานได้ช้าลง และบางบริษัท เริ่มจ้างผู้เชี่ยวชาญ เพื่อแก้ไขความยุ่งเหยิงของโค้ดที่สร้างโดยเครื่องมือ AI สิ่งที่ควรจำเกี่ยวกับ Vibe Coding คือบางครั้ง Vibes ก็ไม่ดี