AI พัฒนาตนเอง: โค้ด Claude ส่วนใหญ่เขียนเอง

การปฏิวัติปัญญาประดิษฐ์ (AI) ยังอยู่ในช่วงเริ่มต้น แต่ AI ก็มีบทบาทสำคัญในการสร้าง AI มากขึ้น การเปิดเผยที่น่าสนใจเกิดขึ้นจาก Anthropic บริษัทวิจัย AI ชั้นนำ แสดงให้เห็นถึงขอบเขตที่ Claude โมเดล AI ของพวกเขามีส่วนร่วมในการพัฒนาตนเอง ตามที่ Boris Cherny หัวหน้าวิศวกรที่ Anthropic กล่าวไว้ โค้ดส่วนใหญ่ของ Claude นั้น จริง ๆ แล้วเขียนโดย Claude เอง

โค้ดของ Claude: ผลงานชิ้นเอกที่เขียนขึ้นเอง

Cherny เปิดเผยใน Latent Space podcast ว่าประมาณ 80% ของโค้ดสำหรับ Claude Code ซึ่งเป็น Command Line Interface (CLI) agent ของ Anthropic นั้นสร้างโดย Claude Code เอง สิ่งนี้เน้นย้ำถึงความสามารถที่โดดเด่นของ AI ไม่เพียงแต่ในการทำงานที่ได้รับการฝึกฝนมาเท่านั้น แต่ยังมีส่วนช่วยในการพัฒนาและปรับปรุงของตัวเองอีกด้วย

แม้ว่าสิ่งนี้อาจดูเหมือนเป็นกระบวนการอัตโนมัติอย่างแท้จริง Cherny ก็รีบเน้นย้ำถึงบทบาทสำคัญของการกำกับดูแลของมนุษย์ เขาอธิบายว่ากระบวนการตรวจสอบโค้ดของมนุษย์มีอยู่เพื่อให้มั่นใจในคุณภาพ ความถูกต้อง และความปลอดภัยของโค้ดที่สร้างโดย AI การแทรกแซงของมนุษย์นี้ทำหน้าที่เป็นตัวป้องกัน ป้องกันข้อผิดพลาดที่อาจเกิดขึ้น และรับประกันว่าผลลัพธ์ของ AI สอดคล้องกับวัตถุประสงค์ที่ต้องการ

ความสัมพันธ์แบบพึ่งพาอาศัยกัน: การทำงานร่วมกันระหว่าง AI และมนุษย์

Cherny กล่าวถึงพลวัตระหว่าง AI และการมีส่วนร่วมของมนุษย์ โดยสังเกตว่างานเขียนโค้ดบางอย่างเหมาะสมกับ AI มากกว่า ในขณะที่งานอื่น ๆ ต้องการความเชี่ยวชาญของมนุษย์ เขาย้ำถึงความสำคัญของการพิจารณาว่างานใดควรมอบหมายให้ AI และงานใดควรจัดการด้วยตนเอง "ภูมิปัญญาในการรู้ว่าจะเลือกอันไหน" อย่างที่เขาพูด กลายเป็นทักษะที่มีค่ามากขึ้นในยุคของการพัฒนาที่ AI ช่วย

ขั้นตอนการทำงานทั่วไปที่ Anthropic เกี่ยวข้องกับ Claude ที่ทำการส่งผ่านครั้งแรกในงานเขียนโค้ด หากโค้ดที่สร้างโดย AI เป็นที่น่าพอใจ โค้ดนั้นจะดำเนินการตามกระบวนการตรวจสอบ อย่างไรก็ตาม หากโค้ดนั้นขาดประสิทธิภาพ หรือต้องการการปรับเปลี่ยนที่ซับซ้อน วิศวกรที่เป็นมนุษย์จะเข้ามาแทรกแซง Cherny กล่าวว่าสำหรับงานที่ซับซ้อน เช่น การปรับโครงสร้างโมเดลข้อมูล เขาชอบที่จะจัดการด้วยตนเอง เพราะเขามีความคิดเห็นที่แน่วแน่และพบว่าการทดลองโดยตรงมีประสิทธิภาพมากกว่าการพยายามอธิบายเหตุผลของเขาให้ Claude ฟัง

การผสมผสานระหว่างโค้ดที่สร้างโดย AI และงานฝีมือของมนุษย์นี้แสดงให้เห็นถึงความสัมพันธ์แบบพึ่งพาอาศัยกัน ซึ่ง AI ช่วยมนุษย์ในการเร่งกระบวนการพัฒนา ในขณะที่มนุษย์ให้คำแนะนำและการกำกับดูแลที่จำเป็น เป็นความพยายามร่วมกันที่ใช้ประโยชน์จากจุดแข็งของทั้ง AI และสติปัญญาของมนุษย์

นัยของการสร้าง AI โดย AI

ข้อสังเกตของ Cherny เน้นย้ำถึงการเปลี่ยนแปลงกระบวนทัศน์ที่สำคัญในภูมิทัศน์การพัฒนา AI ไม่ได้เป็นเพียงแค่ผลิตภัณฑ์อีกต่อไป มันกำลังกลายเป็นส่วนสำคัญของกระบวนการพัฒนาเอง กระบวนทัศน์ "AI สร้าง AI" นี้ แม้ในรูปแบบที่ AI ช่วยในปัจจุบัน มีนัยที่กว้างไกล

หนึ่งในนัยที่สำคัญที่สุดคือศักยภาพในการเร่งความเร็วแบบทวีคูณในการพัฒนา AI ในขณะที่โมเดล AI มีความสามารถมากขึ้นในการมีส่วนร่วมในการพัฒนาและปรับปรุงของตัวเอง ความเร็วของความคืบหน้าอาจเพิ่มขึ้นอย่างมาก สิ่งนี้อาจนำไปสู่ความก้าวหน้าในสาขาต่าง ๆ เนื่องจากโมเดล AI มีประสิทธิภาพ มีประสิทธิภาพ และปรับตัวได้มากขึ้น

ในภูมิทัศน์ AI ที่มีการแข่งขันสูง การปรับปรุงประสิทธิภาพที่ได้จากการร่วมนำร่องการพัฒนาของ AI เอง อาจแสดงถึงความได้เปรียบทางการแข่งขันที่สำคัญ บริษัทที่สามารถใช้ประโยชน์จาก AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพเพื่อเร่งวงจรการพัฒนาและปรับปรุงคุณภาพของโมเดล AI อาจได้รับความได้เปรียบที่เด็ดขาดเหนือคู่แข่ง

บทบาทที่เปลี่ยนแปลงไปของวิศวกรซอฟต์แวร์

การมีส่วนร่วมที่เพิ่มขึ้นของ AI ในการพัฒนาซอฟต์แวร์ยังเปลี่ยนบทบาทของวิศวกรซอฟต์แวร์ที่เป็นมนุษย์ด้วย แม้ว่าการกำกับดูแลของมนุษย์ยังคงมีความสำคัญ แต่การสร้างโค้ดเริ่มต้นส่วนใหญ่สามารถถ่ายโอนไปยัง AI ได้ สิ่งนี้กำลังเปลี่ยนบทบาทของวิศวกรไปสู่บทบาทของสถาปนิก ผู้ตรวจทานอย่างพิถีพิถัน และผู้แจ้งความประสงค์ที่เชี่ยวชาญ

ขณะนี้วิศวกรมีหน้าที่ในการแนะนำ AI ปรับปรุงผลลัพธ์ และรับประกันว่าโค้ดที่สร้างโดย AI เป็นไปตามมาตรฐานที่ต้องการ พวกเขายังมีหน้าที่ในการจัดการงานที่ซับซ้อนและมีรายละเอียดปลีกย่อยมากขึ้น ซึ่งต้องใช้ความคิดสร้างสรรค์และความเชี่ยวชาญของมนุษย์ การเปลี่ยนแปลงนี้ต้องการให้วิศวกรพัฒนาทักษะใหม่ ๆ เช่น ความสามารถในการสื่อสารกับ AI อย่างมีประสิทธิภาพ เข้าใจข้อจำกัด และใช้ประโยชน์จากจุดแข็ง

"ภูมิปัญญาในการรู้ว่าจะเลือกอันไหน" อย่างที่ Cherny พูด กลายเป็นทักษะที่สำคัญยิ่งกว่าในยุคใหม่นี้ วิศวกรจำเป็นต้องสามารถประเมินความสามารถของ AI ระบุงานที่สามารถจัดการได้อย่างมีประสิทธิภาพ และพิจารณาว่าเมื่อใดที่จำเป็นต้องมีการแทรกแซงของมนุษย์ สิ่งนี้ต้องอาศัยความเข้าใจอย่างลึกซึ้งเกี่ยวกับทั้งหลักการของ AI และการพัฒนาซอฟต์แวร์

เมื่อโมเดล AI เช่น Claude มีความซับซ้อนมากขึ้น การมีส่วนร่วมในการสร้างของตัวเองมีแนวโน้มที่จะลึกซึ้งยิ่งขึ้น แนวโน้มนี้จะทำให้เส้นแบ่งระหว่างเครื่องมือและผู้สร้างเบลอมากยิ่งขึ้น ซึ่งเป็นสัญญาณถึงบทใหม่ในการพัฒนาซอฟต์แวร์และ AI เป็นอนาคตที่ AI และมนุษย์ทำงานร่วมกันในรูปแบบที่ไม่เคยมีมาก่อน ผลักดันขอบเขตของสิ่งที่เป็นไปได้

ความแตกต่างของการสร้างโค้ดที่ขับเคลื่อนด้วย AI

ในขณะที่โอกาสที่ AI จะเขียนโค้ดของตัวเองเป็นเรื่องที่น่าตื่นเต้น แต่สิ่งสำคัญคือต้องเข้าใจความแตกต่างและข้อจำกัดของกระบวนการนี้ โมเดล AI เช่น Claude ได้รับการฝึกฝนจากชุดข้อมูลโค้ดจำนวนมาก ซึ่งช่วยให้สามารถสร้างโค้ดใหม่ตามรูปแบบและตัวอย่างที่ได้เรียนรู้ อย่างไรก็ตาม AI ไม่มีความเข้าใจหรือความคิดสร้างสรรค์ที่แท้จริง มันอาศัยการเลียนแบบและการจดจำรูปแบบเพื่อสร้างโค้ด

ซึ่งหมายความว่าโค้ดที่สร้างโดย AI บางครั้งอาจขาดความเป็นต้นฉบับหรือมีข้อผิดพลาด เป็นสิ่งสำคัญสำหรับวิศวกรที่เป็นมนุษย์ในการตรวจสอบและตรวจสอบความถูกต้องของเอาต์พุตของ AI อย่างรอบคอบ เพื่อให้มั่นใจว่าเป็นไปตามมาตรฐานที่กำหนดด้านคุณภาพและฟังก์ชันการทำงาน การกำกับดูแลของมนุษย์ยังมีความสำคัญอย่างยิ่งในการป้องกันไม่ให้ AI แนะนำช่องโหว่หรืออคติในโค้ด

นอกจากนี้ การสร้างโค้ดที่ขับเคลื่อนด้วย AI มีประสิทธิภาพมากที่สุดสำหรับงานที่กำหนดไว้อย่างดีและซ้ำ ๆ สำหรับงานที่ซับซ้อนหรือแปลกใหม่ ความคิดสร้างสรรค์และทักษะการแก้ปัญหาของมนุษย์ยังคงขาดไม่ได้ AI สามารถช่วยเหลืองานเหล่านี้ได้โดยการสร้างร่างโค้ดเริ่มต้นหรือแนะนำแนวทางแก้ไขที่เป็นไปได้ แต่วิศวกรที่เป็นมนุษย์จำเป็นต้องให้ทิศทางโดยรวมและรับประกันว่าผลิตภัณฑ์ขั้นสุดท้ายเป็นไปตามข้อกำหนดที่ต้องการ

ประสิทธิภาพของการสร้างโค้ดที่ขับเคลื่อนด้วย AI ขึ้นอยู่กับคุณภาพของข้อมูลการฝึกอบรมด้วย หากข้อมูลการฝึกอบรมมีอคติหรือไม่สมบูรณ์ โมเดล AI อาจสร้างโค้ดที่สะท้อนถึงอคติหรือข้อจำกัดเหล่านั้น เป็นสิ่งสำคัญเพื่อให้แน่ใจว่าข้อมูลการฝึกอบรมมีความหลากหลาย เป็นตัวแทน และปราศจากข้อผิดพลาด

อนาคตของการพัฒนา AI: ความร่วมมือ

แม้จะมีความท้าทาย แต่อนาคตของการพัฒนา AI นั้นเชื่อมโยงกับการเปลี่ยนแปลงกระบวนทัศน์ "AI สร้าง AI" อย่างไม่ต้องสงสัย ในขณะที่โมเดล AI มีประสิทธิภาพและซับซ้อนมากขึ้น บทบาทในกระบวนการพัฒนาจะยังคงขยายตัวต่อไป สิ่งนี้จะนำไปสู่ประสิทธิภาพที่เพิ่มขึ้น วงจรการพัฒนาที่เร็วขึ้น และความก้าวหน้าที่เปลี่ยนแปลงไปอย่างมากในสาขาต่าง ๆ

อย่างไรก็ตาม สิ่งสำคัญคือต้องตระหนักว่า AI ไม่ได้มาทดแทนสติปัญญาของมนุษย์ แต่เป็นเครื่องมือที่ทรงพลังที่สามารถเพิ่มขีดความสามารถของมนุษย์และเร่งความคืบหน้า ทีมพัฒนา AI ที่ประสบความสำเร็จมากที่สุดจะเป็นทีมที่ยอมรับความร่วมมือระหว่าง AI และมนุษย์ โดยใช้ประโยชน์จากจุดแข็งของทั้งสองฝ่ายเพื่อให้บรรลุเป้าหมายร่วมกัน

ในรูปแบบการทำงานร่วมกันนี้ AI จะจัดการงานที่ซ้ำซากจำเจและกำหนดไว้อย่างดี ทำให้วิศวกรที่เป็นมนุษย์สามารถมุ่งเน้นไปที่งานระดับสูงที่ต้องใช้ความคิดสร้างสรรค์ การคิดเชิงวิพากษ์ และทักษะการแก้ปัญหาได้ วิศวกรที่เป็นมนุษย์ยังให้การกำกับดูแลและคำแนะนำที่จำเป็นเพื่อให้แน่ใจว่าเอาต์พุตของ AI นั้นถูกต้อง ปลอดภัย และสอดคล้องกับวัตถุประสงค์ที่ต้องการ

แนวทางความร่วมมือนี้ต้องมีการเปลี่ยนแปลงในความคิด โดยที่ AI ถูกมองว่าเป็นหุ้นส่วนมากกว่าคู่แข่ง นอกจากนี้ยังต้องการให้วิศวกรพัฒนาทักษะใหม่ ๆ ในด้านต่าง ๆ เช่น การสื่อสาร AI การกระตุ้นวิศวกรรม และการตรวจสอบความถูกต้องของ AI ด้วยการยอมรับรูปแบบการทำงานร่วมกันนี้ เราสามารถปลดล็อกศักยภาพสูงสุดของ AI และสร้างอนาคตที่ AI และมนุษย์ทำงานร่วมกันเพื่อแก้ปัญหาที่กดดันที่สุดของโลก

ข้อพิจารณาด้านจริยธรรม: การรับประกันการพัฒนา AI อย่างมีความรับผิดชอบ

ในขณะที่ AI มีส่วนร่วมในการพัฒนาตนเองมากขึ้น การพิจารณาผลกระทบทางจริยธรรมของกระบวนการนี้เป็นสิ่งสำคัญ หนึ่งในข้อกังวลทางจริยธรรมที่สำคัญคือศักยภาพของ AI ในการรักษาและขยายอคติที่มีอยู่ หากโมเดล AI ได้รับการฝึกฝนจากข้อมูลที่เป็นอคติ โมเดลนั้นอาจสร้างโค้ดที่สะท้อนถึงอคติเหล่านั้น ซึ่งนำไปสู่ผลลัพธ์ที่เลือกปฏิบัติ

ข้อกังวลทางจริยธรรมอีกประการหนึ่งคือ ศักยภาพในการใช้ AI เพื่อวัตถุประสงค์ที่เป็นอันตราย หาก AI สามารถเขียนโค้ดของตัวเองได้ AI นั้นอาจถูกใช้เพื่อสร้างมัลแวร์ที่จำลองตัวเองหรือแอปพลิเคชันที่เป็นอันตรายอื่น ๆ การพัฒนาระบบป้องกันเพื่อป้องกันไม่ให้ AI ถูกใช้เพื่อวัตถุประสงค์ดังกล่าวเป็นสิ่งสำคัญ

เพื่อให้มั่นใจถึงการพัฒนา AI อย่างมีความรับผิดชอบ การสร้างแนวทางและกฎระเบียบด้านจริยธรรมที่ชัดเจนเป็นสิ่งสำคัญ แนวทางเหล่านี้ควรกำหนดประเด็นต่าง ๆ เช่น อคติ ความโปร่งใส ความรับผิดชอบ และความปลอดภัย การส่งเสริมการศึกษาและการรับรู้เกี่ยวกับผลกระทบทางจริยธรรมของ AI ก็เป็นสิ่งสำคัญเช่นกัน

นอกจากนี้ การเกี่ยวข้องกับผู้มีส่วนได้ส่วนเสียที่หลากหลายในกระบวนการพัฒนา AI เป็นสิ่งสำคัญ ซึ่งรวมถึงนักจริยธรรม ผู้กำหนดนโยบาย และสมาชิกของประชาชน การเกี่ยวข้องกับมุมมองที่หลากหลาย เราสามารถมั่นใจได้ว่า AI ได้รับการพัฒนาในลักษณะที่สอดคล้องกับค่านิยมของมนุษย์และส่งเสริมประโยชน์ส่วนรวม

กระบวนทัศน์ "AI สร้าง AI" แสดงถึงความก้าวหน้าที่สำคัญในสาขาปัญญาประดิษฐ์ ซึ่งนำเสนอศักยภาพสำหรับประสิทธิภาพที่เพิ่มขึ้น วงจรการพัฒนาที่เร็วขึ้น และความก้าวหน้าที่เปลี่ยนแปลงไปอย่างมาก อย่างไรก็ตาม สิ่งสำคัญคือต้องเข้าถึงกระบวนทัศน์นี้ด้วยความระมัดระวัง และรับประกันว่า AI ได้รับการพัฒนาในลักษณะที่มีความรับผิดชอบและมีจริยธรรม ด้วยการยอมรับความร่วมมือระหว่าง AI และมนุษย์ และการสร้างแนวทางด้านจริยธรรมที่ชัดเจน เราสามารถปลดล็อกศักยภาพสูงสุดของ AI ในขณะที่ลดความเสี่ยง ในขณะที่ AI ยังคงพัฒนาต่อไป การรวมเข้ากับการสร้างโค้ดของตัวเองไม่ได้เป็นการสิ้นสุด แต่เป็นการเปลี่ยนแปลงที่เปลี่ยนแปลงไป ผลักดันขอบเขตและกำหนดอนาคตของเทคโนโลยีใหม่