มุมมองของมาร์ก ซักเคอร์เบิร์กเกี่ยวกับ AI ที่พัฒนาตัวเองของ Meta

ในโลกของเทคโนโลยีที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วในปัจจุบัน การพัฒนาปัญญาประดิษฐ์หรือ AI ได้กลายเป็นหัวใจสำคัญที่กำลังพลิกโฉมวิธีการทำงานในหลายอุตสาหกรรม โดยเฉพาะอย่างยิ่งในวงการซอฟต์แวร์และการพัฒนาระบบ ในบทความนี้ เราจะเจาะลึกการสนทนาแบบ Fireside Chat ระหว่างมาร์ก ซักเคอร์เบิร์ก CEO ของ Meta และซัตยา นาเดลลา CEO ของ Microsoft ที่จัดขึ้นในงาน LAMACON 2025 ซึ่งได้เปิดเผยข้อมูลเชิงลึกที่น่าทึ่งเกี่ยวกับ AI ที่สามารถพัฒนาตัวเองและบทบาทของ AI ในวงการการเขียนโค้ดในอนาคตอันใกล้

สรุปประเด็นสำคัญจากการสนทนา

หัวข้อหลัก	รายละเอียด
สัดส่วนโค้ดที่เขียนโดย AI	ใน Microsoft ประมาณ 20-30% ของโค้ดในรีโพสิตอรีถูกเขียนโดย AI โดยเฉพาะในภาษาที่มีข้อมูลเปิดเผยมาก เช่น Python
ความท้าทายของโค้ดเก่า (Legacy Code)	โค้ดที่เขียนมานานและซับซ้อนทำให้ AI ยากที่จะเข้าใจและพัฒนาได้อย่างรวดเร็ว เนื่องจากความสัมพันธ์ระหว่างโค้ดยังคงซับซ้อน
การใช้ AI ในการตรวจสอบโค้ด (Code Review)	AI ถูกใช้ในกระบวนการตรวจสอบโค้ดเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและความแม่นยำในการตรวจสอบการเปลี่ยนแปลงโค้ด
การพัฒนา AI ที่สามารถสร้าง AI ได้เอง	Meta กำลังพัฒนา AI ที่สามารถทำงานเป็นวิศวกร AI และเรียนรู้พัฒนาตัวเองได้ ซึ่งเป็นก้าวสำคัญสู่ “การระเบิดของปัญญา” (Intelligence Explosion)
การเปลี่ยนแปลงของเครื่องมือและสภาพแวดล้อมการเขียนโค้ด	ในอนาคต IDE และเครื่องมือเขียนโค้ดจะถูกออกแบบใหม่ให้เหมาะกับการทำงานของ AI แทนที่คน โดยมนุษย์จะทำหน้าที่เป็นผู้ควบคุมและวางแผน
บทบาทของนักพัฒนาในยุค AI	นักพัฒนาจะกลายเป็นผู้นำทีม AI agents ที่ทำงานร่วมกันมากกว่าการเขียนโค้ดด้วยตัวเอง
อนาคตของแอปพลิเคชันและซอฟต์แวร์	ซอฟต์แวร์จะเปลี่ยนรูปแบบไปเป็นฐานข้อมูลที่มี AI เป็นชั้นกลางระหว่างมนุษย์และข้อมูลพื้นฐาน ทำให้แอปพลิเคชันในรูปแบบเดิมอาจจะไม่มีความจำเป็น
ผลกระทบทางเศรษฐกิจและการเติบโตของ GDP	AI จะเป็นปัจจัยสำคัญที่ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการผลิตในทุกอุตสาหกรรมและส่งผลต่อการเติบโตทางเศรษฐกิจอย่างยั่งยืน
การเปลี่ยนแปลงของโครงสร้างพื้นฐานเทคโนโลยี	ทุกชั้นของเทคโนโลยีจะถูกปรับปรุงใหม่ตั้งแต่ฮาร์ดแวร์จนถึงซอฟต์แวร์เพื่อรองรับการใช้งาน AI อย่างเต็มรูปแบบ
บทบาทของโอเพ่นซอร์สและการทำงานร่วมกัน	การสนับสนุนโอเพ่นซอร์สและการทำงานร่วมกันระหว่างหลายโมเดล AI จะเป็นกุญแจสำคัญในการพัฒนาและใช้งาน AI อย่างกว้างขวาง
การเพิ่มประสิทธิภาพด้วย AI agents หลายตัว	ระบบ AI จะประกอบด้วย agents หลายตัวที่ทำงานร่วมกันและสื่อสารกันเพื่อแก้ไขปัญหาและสร้างซอฟต์แวร์ที่ซับซ้อน

AI กับสัดส่วนการเขียนโค้ดในองค์กรใหญ่

หนึ่งในประเด็นที่น่าสนใจมากคือการที่ AI ได้เข้ามามีบทบาทอย่างมากในการเขียนโค้ดภายในองค์กรใหญ่ เช่น Microsoft ซึ่งมีโค้ดฐานขนาดมหึมาที่ถูกพัฒนามานานหลายสิบปี ซัตยา นาเดลลา CEO ของ Microsoft เปิดเผยว่าประมาณ 20-30% ของโค้ดที่อยู่ในรีโพสิตอรีของบริษัทนั้นถูกสร้างโดย AI แล้ว

อย่างไรก็ตาม เขายังชี้ให้เห็นว่า AI มีความสามารถที่แตกต่างกันไปตามภาษาที่ใช้เขียนโค้ด เช่น ในภาษา Python ซึ่งมีข้อมูลและเครื่องมือโอเพ่นซอร์สจำนวนมาก AI สามารถทำงานได้ดีและแม่นยำมาก ในขณะที่ภาษา C++ ซึ่งเป็นภาษาที่มีซอฟต์แวร์และเครื่องมือส่วนใหญ่เป็นแบบปิด (Closed Source) AI ยังทำงานได้ไม่ดีเท่าที่ควร

นอกจากนี้ เนื่องจาก Microsoft มีโค้ดเก่าและระบบที่ซับซ้อนมากมาย AI จึงยังไม่สามารถเข้ามาเปลี่ยนแปลงโค้ดเก่าหรือทำงานในพื้นที่ที่ไม่ได้เป็น “Greenfield” หรือโครงการใหม่ๆ ได้อย่างเต็มที่ เพราะโค้ดเก่ามีความสัมพันธ์และความซับซ้อนที่ทำให้ AI เข้าใจและแก้ไขได้ยาก

AI กับการตรวจสอบโค้ด (Code Review)

อีกหนึ่งบทบาทที่ AI ได้แสดงศักยภาพอย่างชัดเจนคือ การช่วยในการตรวจสอบโค้ด (Code Review) ซึ่งเป็นกระบวนการที่สำคัญในการพัฒนาซอฟต์แวร์ AI สามารถวิเคราะห์ความแตกต่างของโค้ดระหว่างเวอร์ชันใหม่และเก่า และตรวจสอบว่าโค้ดที่เพิ่มเข้ามามีความสมเหตุสมผลและสอดคล้องกับโค้ดเดิมหรือไม่

ด้วยความสามารถนี้ การใช้ AI ในการตรวจสอบโค้ดจึงช่วยเพิ่มความเร็วและความแม่นยำ ลดข้อผิดพลาดจากมนุษย์ และทำให้กระบวนการพัฒนาซอฟต์แวร์มีประสิทธิภาพมากขึ้น

AI วิศวกร: ก้าวสำคัญสู่การพัฒนาตัวเองของ AI

หนึ่งในหัวข้อที่น่าตื่นเต้นที่สุดในการสนทนาคือการที่ Meta กำลังพัฒนา AI ที่สามารถทำหน้าที่เป็นวิศวกร AI เองได้ กล่าวคือ AI นี้จะสามารถวิจัย พัฒนา และปรับปรุงตัวเองในด้าน Machine Learning ได้อย่างต่อเนื่องโดยไม่ต้องพึ่งพามนุษย์มากนัก

มาร์ก ซักเคอร์เบิร์กกล่าวว่า “การเดิมพันของเราคือในปีหน้า อาจจะประมาณครึ่งหนึ่งของการพัฒนาจะถูกทำโดย AI แทนที่มนุษย์ และจากนั้นมันจะเพิ่มขึ้นเรื่อยๆ” ซึ่งเป็นการแสดงถึงความเชื่อมั่นในศักยภาพของ AI ที่จะเปลี่ยนแปลงวงการซอฟต์แวร์อย่างสิ้นเชิง

นี่คือก้าวสำคัญสู่ “การระเบิดของปัญญา” (Intelligence Explosion) ที่ AI สามารถปรับปรุงและพัฒนาตัวเองได้อย่างอัตโนมัติ ส่งผลให้เกิดการพัฒนาที่รวดเร็วและทวีคูณ

อนาคตของเครื่องมือและสภาพแวดล้อมการเขียนโค้ด

ในยุคที่ AI จะกลายเป็นผู้เขียนโค้ดหลัก เครื่องมือที่มนุษย์ใช้ในการเขียนโค้ดจะต้องเปลี่ยนแปลงไปอย่างมาก ซัตยา นาเดลลาได้ตั้งข้อสังเกตว่าปัจจุบัน IDE อย่าง Visual Studio Code ถูกออกแบบมาเพื่อมนุษย์ที่ต้องอ่านและเขียนโค้ดเอง แต่ในอนาคต เมื่อ AI เป็นผู้เขียนโค้ดหลัก อินเทอร์เฟซสำหรับมนุษย์อาจจะกลายเป็นเครื่องมือสำหรับการควบคุมและบริหารจัดการ AI agents มากกว่าการเขียนโค้ดเอง

นอกจากนี้ ซักเคอร์เบิร์กยังกล่าวถึงแนวคิดที่น่าสนใจว่า โค้ดในอนาคตอาจไม่จำเป็นต้องเป็นภาษาที่มนุษย์เข้าใจได้ เพราะ AI จะเป็นผู้เขียนและอ่านโค้ดเองทั้งหมด ซึ่งจะทำให้โค้ดมีรูปแบบที่เหมาะสมกับการประมวลผลของเครื่องมากกว่าการสื่อสารกับมนุษย์

บทบาทของนักพัฒนาในยุค AI

เมื่อ AI เข้ามามีบทบาทในการเขียนและตรวจสอบโค้ดมากขึ้น นักพัฒนาซอฟต์แวร์จะต้องปรับบทบาทของตนเองจากผู้เขียนโค้ดเป็น “ผู้นำทีม” ที่บริหารจัดการทีม AI agents ที่ทำงานร่วมกัน ซัตยา นาเดลลามองว่านักพัฒนาจะทำหน้าที่เป็น “Orchestrator” หรือผู้ควบคุมที่ประสานงาน AI agents หลายสิบหรือหลายร้อยตัว เพื่อให้พวกเขาทำงานร่วมกันอย่างมีประสิทธิภาพ

แนวคิดนี้เปลี่ยนโฉมหน้าของการพัฒนาโปรแกรมจากทีมมนุษย์ที่เขียนโค้ดเป็นทีมของ AI agents ที่ถูกควบคุมโดยมนุษย์

อนาคตของซอฟต์แวร์และแอปพลิเคชัน

หนึ่งในข้อคิดที่ลึกซึ้งจากการสนทนาคือ แนวคิดที่ว่าในอนาคต “ซอฟต์แวร์จะตาย” (Software is dead) ในแง่ที่ว่าแอปพลิเคชันในรูปแบบเดิมจะเปลี่ยนไปเป็นระบบที่มีฐานข้อมูลเป็น “Ground Truth” หรือแหล่งข้อมูลหลัก และมี AI agents เป็นชั้นกลางระหว่างมนุษย์และข้อมูลเหล่านั้น

มนุษย์จะสื่อสารกับ AI agents เพื่อสั่งงานและรับข้อมูล AI agents จะทำหน้าที่ดึงข้อมูล ประมวลผล และสร้างโค้ดที่จำเป็นโดยอัตโนมัติ ซึ่งทำให้รูปแบบของแอปพลิเคชันที่เราเคยรู้จักเปลี่ยนไปอย่างสิ้นเชิง

ผลกระทบทางเศรษฐกิจและการเติบโตของ GDP

ซัตยา นาเดลลาได้เน้นย้ำถึงความสำคัญของ AI ในฐานะ “ปัจจัยการผลิตใหม่” ที่สามารถนำไปสู่การเพิ่มประสิทธิภาพในอุตสาหกรรมต่างๆ และช่วยให้ GDP ของประเทศพัฒนาแล้วเติบโตได้ถึง 10% ซึ่งเป็นอัตราที่สูงมากในประวัติศาสตร์

อย่างไรก็ตาม การนำ AI มาใช้ให้เกิดผลลัพธ์ทางเศรษฐกิจที่แท้จริงนั้น ไม่ได้ขึ้นอยู่กับเทคโนโลยีเพียงอย่างเดียว แต่ต้องมีการเปลี่ยนแปลงในระบบการบริหารจัดการและรูปแบบการทำงานของมนุษย์ด้วย

เขายกตัวอย่างการเปลี่ยนผ่านของระบบไฟฟ้าที่ต้องใช้เวลาหลายสิบปีกว่าผู้คนจะปรับตัวและเปลี่ยนแปลงโรงงานให้เหมาะสมกับการใช้ไฟฟ้าอย่างเต็มที่ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการเปลี่ยนแปลงทางเทคโนโลยีต้องมาพร้อมกับการเปลี่ยนแปลงในระบบและกระบวนการทำงาน

การเปลี่ยนแปลงของโครงสร้างพื้นฐานทางเทคโนโลยี

การมาถึงของ AI ในระดับนี้ทำให้ทุกชั้นของเทคโนโลยีต้องถูกออกแบบใหม่ ตั้งแต่ฮาร์ดแวร์ เช่น ชิปประมวลผลและระบบเก็บข้อมูล ไปจนถึงซอฟต์แวร์และโครงสร้างพื้นฐานคลาวด์ เพื่อรองรับการฝึกและใช้งานโมเดล AI ขนาดใหญ่

ซัตยาเน้นว่าทุกอย่างจะถูก “รีลิติเกต” (relitigated) หรือพิจารณาใหม่ตั้งแต่ต้น โดยไม่มีอะไรถูกมองข้าม ซึ่งเป็นโอกาสที่ยิ่งใหญ่ในการสร้างสรรค์นวัตกรรมและโครงสร้างพื้นฐานใหม่ๆ ที่เหมาะสมกับยุค AI

บทบาทของโอเพ่นซอร์สและการทำงานร่วมกันของโมเดล AI

Microsoft ภายใต้การนำของซัตยาได้ลงทุนและสนับสนุนทั้งโมเดล AI แบบปิดและโอเพ่นซอร์สอย่างสมดุล เพื่อให้ลูกค้าสามารถเลือกใช้งานได้ตามความต้องการ และลดความเสี่ยงจากการพึ่งพาเพียงผู้ให้บริการรายเดียว

นอกจากนี้ การทำงานร่วมกันระหว่างโมเดล AI จากผู้ให้บริการหลายราย เช่น OpenAI, Meta, Anthropic จะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพและความยืดหยุ่นในการใช้งาน AI ในหลากหลายงาน โดยสามารถเลือกโมเดลที่เหมาะสมกับงานแต่ละประเภทได้อย่างแม่นยำ

การประสานงานของ AI agents หลายตัว (Agentic Frameworks)

การพัฒนา “Agentic Frameworks” หรือโครงสร้างที่ช่วยให้ AI agents หลายตัวสามารถทำงานร่วมกันและสื่อสารกันได้อย่างมีประสิทธิภาพ เป็นอีกหนึ่งประเด็นที่ได้รับความสนใจอย่างมาก

โดย AI agents อาจถูกขับเคลื่อนด้วยโมเดลภาษาใหญ่ (Large Language Models) ที่มาจากหลากหลายแหล่ง และสามารถประสานงานกันเพื่อแก้ไขปัญหาและสร้างผลงานที่ซับซ้อนได้มากขึ้น นอกจากนี้ยังมีการพัฒนาเทคโนโลยีที่ช่วยในการจัดการคำสั่งและการเลือกโมเดลที่เหมาะสมในแต่ละงาน (Model Routing)

การเติบโตของ AI ในการเขียนโค้ด: กรณีของ Cursor

หนึ่งในตัวอย่างที่แสดงให้เห็นถึงการเติบโตของ AI ในการเขียนโค้ดคือ Cursor ซึ่งรายงานว่าสามารถเขียนโค้ดที่ได้รับการยอมรับ (accepted) ได้เกือบหนึ่งพันล้านบรรทัดต่อวัน ซึ่งเป็นจำนวนที่น่าทึ่งเมื่อเทียบกับจำนวนโค้ดทั้งหมดที่ถูกเขียนในโลกต่อวัน

นี่แสดงให้เห็นถึงการเพิ่มขึ้นอย่างมหาศาลของโค้ดที่เขียนโดย AI และการเพิ่มจำนวนคนที่สามารถเขียนโค้ดได้ด้วยความช่วยเหลือของ AI ซึ่งจะทำให้วงการพัฒนาซอฟต์แวร์เติบโตอย่างก้าวกระโดด

บทสรุปและมุมมองในอนาคต

จากการสนทนาระหว่างมาร์ก ซักเคอร์เบิร์กและซัตยา นาเดลลา เราได้เห็นภาพชัดเจนว่า AI กำลังเข้ามามีบทบาทอย่างลึกซึ้งในวงการซอฟต์แวร์ ตั้งแต่การเขียนโค้ด การตรวจสอบ ไปจนถึงการพัฒนา AI ที่สามารถสร้างและปรับปรุงตัวเองได้

นอกจากนี้ AI ยังเปลี่ยนแปลงวิธีการทำงานของนักพัฒนาและรูปแบบของซอฟต์แวร์ในอนาคต โดยที่มนุษย์จะกลายเป็นผู้ควบคุมและประสานงาน AI agents แทนการเขียนโค้ดด้วยตัวเอง

ในขณะเดียวกัน โครงสร้างพื้นฐานทางเทคโนโลยีและเครื่องมือที่ใช้ก็ต้องได้รับการออกแบบใหม่เพื่อรองรับยุค AI นี้ รวมถึงการสนับสนุนและการทำงานร่วมกันของโมเดล AI หลากหลายรูปแบบ เพื่อสร้างระบบที่มีประสิทธิภาพและยั่งยืน

สุดท้าย AI จะเป็นปัจจัยสำคัญที่ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพและผลผลิตในทุกอุตสาหกรรม ส่งผลต่อการเติบโตทางเศรษฐกิจและการพัฒนาสังคมในระยะยาว

นี่คือยุคใหม่ของการพัฒนาซอฟต์แวร์และเทคโนโลยีที่ทุกคนควรจับตามองและเตรียมพร้อมสำหรับการเปลี่ยนแปลงที่กำลังจะมาถึง