តើ AI នឹងជំនួសអ្នកសរសេរកម្មវិធីទេ? ចុងក្រោយគឺបិទកម្មវិធីនិពន្ធកូដ។.

« ចុងក្រោយ សូមបិទកម្មវិធីនិពន្ធកូដ »។ ឃ្លាដ៏ចំអកនេះកំពុងតែរីករាលដាលនៅក្នុងវេទិកាអ្នកអភិវឌ្ឍន៍ ដោយឆ្លុះបញ្ចាំងពីការលេងសើចដ៏ថប់បារម្ភអំពីការកើនឡើងនៃជំនួយការសរសេរកូដ AI។ នៅពេលដែលគំរូ AI កាន់តែមានសមត្ថភាពសរសេរកូដ អ្នកសរសេរកម្មវិធីជាច្រើនកំពុងសួរថាតើអ្នកអភិវឌ្ឍន៍មនុស្សកំពុងឆ្ពោះទៅរកជោគវាសនាដូចគ្នានឹងប្រតិបត្តិករជណ្តើរយន្ត ឬប្រតិបត្តិករកុងតាក់ - ការងារដែលហួសសម័យដោយស្វ័យប្រវត្តិកម្ម។ នៅឆ្នាំ 2024 ចំណងជើងដិតបានប្រកាសថា បញ្ញាសិប្បនិម្មិតអាចសរសេរកូដរបស់យើងទាំងអស់ក្នុងពេលឆាប់ៗនេះ ដែលធ្វើឱ្យអ្នកអភិវឌ្ឍន៍មនុស្សគ្មានអ្វីត្រូវធ្វើ។ ប៉ុន្តែនៅពីក្រោយការផ្សព្វផ្សាយ និងភាពរំជើបរំជួល ការពិតគឺមានលក្ខណៈលម្អិតជាង។

មែនហើយ AI ឥឡូវនេះអាចបង្កើតកូដបានលឿនជាងមនុស្សណាម្នាក់ ប៉ុន្តែ កូដនោះល្អប៉ុណ្ណា ហើយតើ AI អាចដោះស្រាយវដ្តជីវិតនៃការអភិវឌ្ឍន៍កម្មវិធីទាំងមូលដោយខ្លួនឯងបានទេ? អ្នកជំនាញភាគច្រើននិយាយថា "មិនលឿនប៉ុន្មានទេ"។ ថ្នាក់ដឹកនាំវិស្វកម្មកម្មវិធីដូចជានាយកប្រតិបត្តិក្រុមហ៊ុន Microsoft លោក Satya Nadella បានសង្កត់ធ្ងន់ថា "AI នឹងមិនជំនួសអ្នកសរសេរកម្មវិធីទេ ប៉ុន្តែវានឹងក្លាយជាឧបករណ៍សំខាន់មួយនៅក្នុងឃ្លាំងអាវុធរបស់ពួកគេ។ វានិយាយអំពីការផ្តល់អំណាចដល់មនុស្សឱ្យធ្វើបានច្រើន មិនមែនតិចជាងនេះទេ"។ ( តើ AI នឹងជំនួសអ្នកសរសេរកម្មវិធីទេ? ការពិតនៅពីក្រោយការផ្សព្វផ្សាយ | ដោយ The PyCoach | ជ្រុងសិប្បនិម្មិត | ខែមីនា ឆ្នាំ 2025 | Medium ) ដូចគ្នានេះដែរ ប្រធាន AI របស់ Google លោក Jeff Dean បានកត់សម្គាល់ថា ខណៈពេលដែល AI អាចដោះស្រាយកិច្ចការសរសេរកូដធម្មតា "វានៅតែខ្វះភាពច្នៃប្រឌិត និងជំនាញដោះស្រាយបញ្ហា" - គុណសម្បត្តិដែលអ្នកអភិវឌ្ឍន៍មនុស្សនាំមក។ សូម្បីតែលោក Sam Altman នាយកប្រតិបត្តិក្រុមហ៊ុន OpenAI ក៏ទទួលស្គាល់ថា AI សព្វថ្ងៃនេះ "ពូកែខាងកិច្ចការណាស់" ប៉ុន្តែ "អាក្រក់ណាស់ក្នុងការងារពេញលេញ" ដោយគ្មានការត្រួតពិនិត្យពីមនុស្ស។ សរុបមក AI គឺពូកែខាងជួយការងារមួយចំនួន ប៉ុន្តែមិនមានសមត្ថភាពទទួលយកការងាររបស់អ្នកសរសេរកម្មវិធីទាំងស្រុងពីដើមដល់ចប់នោះទេ។

ឯកសារសនេះពិនិត្យមើលដោយស្មោះត្រង់ និងមានតុល្យភាពលើសំណួរថា "តើ AI នឹងជំនួសអ្នកសរសេរកម្មវិធីដែរឬទេ?" យើងពិនិត្យមើលពីរបៀបដែល AI កំពុងប៉ះពាល់ដល់តួនាទីអភិវឌ្ឍន៍កម្មវិធីនាពេលបច្ចុប្បន្ន និងអ្វីដែលជាការផ្លាស់ប្តូរដែលនឹងកើតឡើងនៅពេលខាងមុខ។ តាមរយៈឧទាហរណ៍ក្នុងពិភពពិត និងឧបករណ៍ថ្មីៗ (ពី GitHub Copilot ដល់ ChatGPT) យើងស្វែងយល់ពីរបៀបដែលអ្នកអភិវឌ្ឍន៍អាចកែសម្រួល សម្របខ្លួន និងរក្សាភាពពាក់ព័ន្ធនៅពេលដែល AI វិវត្ត។ ជាជាងចម្លើយបាទ/ចាស ឬទេសាមញ្ញ យើងនឹងឃើញថាអនាគតគឺជាកិច្ចសហការរវាង AI និងអ្នកអភិវឌ្ឍន៍មនុស្ស។ គោលដៅគឺដើម្បីបញ្ជាក់ពី ការយល់ដឹងជាក់ស្តែង អំពីអ្វីដែលអ្នកអភិវឌ្ឍន៍អាចធ្វើបានដើម្បីរីកចម្រើននៅក្នុងយុគសម័យ AI - ចាប់ពីការទទួលយកឧបករណ៍ថ្មីៗ រហូតដល់ការរៀនជំនាញថ្មីៗ និងដើម្បីព្យាករណ៍ពីរបៀបដែលអាជីពសរសេរកូដអាចវិវត្តន៍នៅក្នុងប៉ុន្មានឆ្នាំខាងមុខ។

បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) ក្នុងការអភិវឌ្ឍកម្មវិធីសព្វថ្ងៃនេះ

បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) បានបញ្ចូលខ្លួនវាទៅក្នុងដំណើរការអភិវឌ្ឍន៍កម្មវិធីទំនើបយ៉ាងឆាប់រហ័ស។ មិនមែនជារឿងប្រឌិតបែបវិទ្យាសាស្ត្រទេ ឧបករណ៍ដែលមានមូលដ្ឋានលើបញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) កំពុង សរសេរ និងពិនិត្យកូដ ដោយធ្វើស្វ័យប្រវត្តិកម្មកិច្ចការដ៏ធុញទ្រាន់ និងបង្កើនផលិតភាពរបស់អ្នកអភិវឌ្ឍន៍។ អ្នកអភិវឌ្ឍន៍សព្វថ្ងៃនេះប្រើប្រាស់បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) ដើម្បីបង្កើតបំណែកកូដ បំពេញមុខងារដោយស្វ័យប្រវត្តិ រកឃើញកំហុស និងថែមទាំងបង្កើតករណីសាកល្បង ( Is There a Future for Software Engineers? The Impact of AI [2024] ) ( Is There a Future for Software Engineers? The Impact of AI [2024] )។ ម្យ៉ាងវិញទៀត បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) កំពុងកាន់កាប់ការងារដ៏លំបាក និងផែនការសំខាន់ៗ ដែលអនុញ្ញាតឱ្យអ្នកសរសេរកម្មវិធីផ្តោតលើទិដ្ឋភាពស្មុគស្មាញជាងនៃការបង្កើតកម្មវិធី។ ចូរយើងពិនិត្យមើលសមត្ថភាព និងឧបករណ៍បញ្ញាសិប្បនិម្មិតដ៏លេចធ្លោមួយចំនួនដែលកំពុងផ្លាស់ប្តូរការសរសេរកម្មវិធីនៅពេលនេះ៖

• ការបង្កើតកូដ និងការបំពេញដោយស្វ័យប្រវត្តិ៖ ជំនួយការសរសេរកូដ AI ទំនើបអាចបង្កើតកូដដោយផ្អែកលើការជំរុញភាសាធម្មជាតិ ឬបរិបទកូដដោយផ្នែក។ ឧទាហរណ៍ GitHub Copilot (បង្កើតឡើងនៅលើគំរូ Codex របស់ OpenAI) រួមបញ្ចូលជាមួយកម្មវិធីនិពន្ធដើម្បីណែនាំបន្ទាត់ ឬប្លុកកូដបន្ទាប់នៅពេលអ្នកវាយ។ វាទាញយកអត្ថប្រយោជន៍ពីសំណុំកូដប្រភពបើកចំហដ៏ធំទូលាយដើម្បីផ្តល់នូវការណែនាំដែលដឹងពីបរិបទ ដែលជារឿយៗអាចបំពេញមុខងារទាំងមូលពីមតិយោបល់ ឬឈ្មោះមុខងារ។ ស្រដៀងគ្នានេះដែរ ChatGPT (GPT-4) អាចបង្កើតកូដសម្រាប់ភារកិច្ចដែលបានផ្តល់ឱ្យនៅពេលអ្នកពិពណ៌នាអំពីអ្វីដែលអ្នកត្រូវការជាភាសាអង់គ្លេសធម្មតា។ ឧបករណ៍ទាំងនេះអាចព្រាងកូដ boilerplate ក្នុងរយៈពេលប៉ុន្មានវិនាទី ចាប់ពីមុខងារជំនួយសាមញ្ញរហូតដល់ប្រតិបត្តិការ CRUD ធម្មតា។

• ការរកឃើញ និងការធ្វើតេស្តកំហុស៖ បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) ក៏កំពុងជួយចាប់កំហុស និងកែលម្អគុណភាពកូដផងដែរ។ ឧបករណ៍វិភាគឋិតិវន្ត និងឧបករណ៍វិភាគទិន្នន័យដែលដំណើរការដោយបញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) អាចសម្គាល់កំហុសដែលអាចកើតមាន ឬភាពងាយរងគ្រោះផ្នែកសុវត្ថិភាពដោយរៀនពីគំរូកំហុសកន្លងមក។ ឧបករណ៍បញ្ញាសិប្បនិម្មិតមួយចំនួនបង្កើតការធ្វើតេស្តឯកតាដោយស្វ័យប្រវត្តិ ឬណែនាំករណីសាកល្បងដោយវិភាគផ្លូវកូដ។ នេះមានន័យថា អ្នកអភិវឌ្ឍន៍អាចទទួលបានមតិកែលម្អភ្លាមៗលើករណីគែមដែលពួកគេប្រហែលជាខកខាន។ តាមរយៈការស្វែងរកកំហុសតាំងពីដំបូង និងណែនាំការជួសជុល បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) ដើរតួដូចជាជំនួយការ QA ដែលមិនចេះនឿយហត់ ដែលធ្វើការជាមួយអ្នកអភិវឌ្ឍន៍។

• ការបង្កើនប្រសិទ្ធភាពកូដ និងការរៀបចំឡើងវិញ៖ ការប្រើប្រាស់ AI មួយទៀតគឺការណែនាំអំពីការកែលម្អកូដដែលមានស្រាប់។ ដោយផ្អែកលើការផ្ដល់នូវ snippet មួយ AI អាចណែនាំក្បួនដោះស្រាយដែលមានប្រសិទ្ធភាពជាងមុន ឬការអនុវត្តដែលស្អាតជាងមុន ដោយទទួលស្គាល់លំនាំនៅក្នុងកូដ។ ឧទាហរណ៍ វាអាចណែនាំការប្រើប្រាស់បណ្ណាល័យ ឬកូដដែលលែងប្រើដែលអាចត្រូវបានរៀបចំឡើងវិញ។ នេះជួយក្នុងការកាត់បន្ថយបំណុលបច្ចេកទេស និងបង្កើនប្រសិទ្ធភាព។ ឧបករណ៍រៀបចំឡើងវិញដែលមានមូលដ្ឋានលើ AI អាចបំប្លែងកូដឱ្យប្រកាន់ខ្ជាប់នូវការអនុវត្តល្អបំផុត ឬធ្វើបច្ចុប្បន្នភាពកូដទៅកំណែ API ថ្មី ដែលជួយសន្សំសំចៃពេលវេលារបស់អ្នកអភិវឌ្ឍន៍ក្នុងការសម្អាតដោយដៃ។

• DevOps និងស្វ័យប្រវត្តិកម្ម៖ ក្រៅពីការសរសេរកូដ បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) រួមចំណែកដល់ដំណើរការសាងសង់ និងដាក់ពង្រាយ។ ឧបករណ៍ CI/CD ឆ្លាតវៃប្រើប្រាស់ការរៀនម៉ាស៊ីនដើម្បីទស្សន៍ទាយថាការធ្វើតេស្តណាដែលទំនងជាបរាជ័យ ឬដើម្បីផ្តល់អាទិភាពដល់ការងារសាងសង់ជាក់លាក់ ដែលធ្វើឱ្យបំពង់បង្ហូរសមាហរណកម្មជាបន្តបន្ទាប់លឿន និងមានប្រសិទ្ធភាពជាងមុន។ បញ្ញាសិប្បនិម្មិតអាចវិភាគកំណត់ហេតុផលិតកម្ម និងរង្វាស់ដំណើរការដើម្បីកំណត់បញ្ហា ឬស្នើឱ្យមានការបង្កើនប្រសិទ្ធភាពហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធ។ តាមពិតទៅ បញ្ញាសិប្បនិម្មិតកំពុងជួយមិនត្រឹមតែក្នុងការសរសេរកូដប៉ុណ្ណោះទេ ប៉ុន្តែថែមទាំងជួយនៅទូទាំងវដ្តជីវិតអភិវឌ្ឍន៍កម្មវិធីផងដែរ - ចាប់ពីការធ្វើផែនការរហូតដល់ការថែទាំ។

• ចំណុចប្រទាក់ និងឯកសារភាសាធម្មជាតិ៖ យើងក៏ឃើញ AI អនុញ្ញាតឱ្យមានអន្តរកម្មធម្មជាតិកាន់តែច្រើនជាមួយឧបករណ៍អភិវឌ្ឍន៍។ អ្នកអភិវឌ្ឍន៍អាច សុំឱ្យ AI អនុវត្តភារកិច្ច ("បង្កើតមុខងារដែលធ្វើ X" ឬ "ពន្យល់កូដនេះ") ហើយទទួលបានលទ្ធផល។ chatbots AI (ដូចជា ChatGPT ឬជំនួយការអភិវឌ្ឍន៍ឯកទេស) អាចឆ្លើយសំណួរសរសេរកម្មវិធី ជួយជាមួយឯកសារ និងថែមទាំងសរសេរឯកសារគម្រោង ឬបញ្ជូនសារដោយផ្អែកលើការផ្លាស់ប្តូរកូដ។ នេះភ្ជាប់គម្លាតរវាងចេតនារបស់មនុស្ស និងកូដ ដែលធ្វើឱ្យការអភិវឌ្ឍន៍កាន់តែងាយស្រួលសម្រាប់អ្នកដែលអាចពិពណ៌នាអំពីអ្វីដែលពួកគេចង់បាន។

• 

អ្នកអភិវឌ្ឍន៍​ដែល​ប្រើប្រាស់​ឧបករណ៍ AI៖ ការស្ទង់មតិ​មួយ​ក្នុង​ឆ្នាំ 2023 បង្ហាញ​ថា អ្នកអភិវឌ្ឍន៍​ចំនួន 92% ដ៏លើសលប់​បាន​ប្រើប្រាស់​ឧបករណ៍​សរសេរ​កូដ AI ក្នុង​សមត្ថភាព​មួយចំនួន - ទាំង​នៅកន្លែងធ្វើការ ក្នុងគម្រោងផ្ទាល់ខ្លួនរបស់ពួកគេ ឬទាំងពីរ។ មានតែ 8% ប៉ុណ្ណោះ​ដែល​បាន​រាយការណ៍​ថា​មិន​បាន​ប្រើប្រាស់​ជំនួយ AI ណាមួយ​ក្នុងការ​សរសេរ​កូដ​ទេ។ តារាង​នេះ​បង្ហាញ​ថា អ្នកអភិវឌ្ឍន៍​ពីរភាគបី​ប្រើប្រាស់​ឧបករណ៍ AI ទាំង ​ក្នុង និងក្រៅ កន្លែងធ្វើការ ខណៈដែល​មួយភាគបួន​ប្រើប្រាស់​វា​ទាំងស្រុង​នៅកន្លែងធ្វើការ និង​មួយភាគតូច​ប្រើប្រាស់​តែ​ក្រៅកន្លែងធ្វើការ​ប៉ុណ្ណោះ។ ចំណុច​សំខាន់​គឺ​ច្បាស់​ណាស់៖ ការសរសេរកូដ​ដែលមានជំនួយពី AI បាន​ក្លាយជា​រឿង​សំខាន់​យ៉ាងឆាប់រហ័ស​ក្នុងចំណោម​អ្នកអភិវឌ្ឍន៍ ( ការស្ទង់មតិ​បង្ហាញ​ពី​ផលប៉ះពាល់​របស់ AI ទៅលើ​បទពិសោធន៍​របស់អ្នកអភិវឌ្ឍន៍ - ប្លុក GitHub )។

ការរីកសាយភាយនៃឧបករណ៍ AI ក្នុងការអភិវឌ្ឍន៍នេះបាននាំឱ្យ មានការកើនឡើងនៃប្រសិទ្ធភាព និងកាត់បន្ថយភាពនឿយហត់ ក្នុងការសរសេរកូដ។ ផលិតផលកំពុងត្រូវបានបង្កើតឡើងលឿនជាងមុន ខណៈដែល AI ជួយបង្កើតកូដគំរូ និងដោះស្រាយកិច្ចការដដែលៗ ( តើមានអនាគតសម្រាប់វិស្វករកម្មវិធីទេ? ផលប៉ះពាល់នៃ AI [2024] ) ( តើ AI នឹងជំនួសអ្នកអភិវឌ្ឍន៍នៅឆ្នាំ 2025៖ ការមើលស្រាលទៅអនាគត )។ ឧបករណ៍ដូចជា Copilot ថែមទាំងអាចណែនាំក្បួនដោះស្រាយ ឬដំណោះស្រាយទាំងមូលដែល "ប្រហែលជាមិនច្បាស់ភ្លាមៗចំពោះអ្នកអភិវឌ្ឍន៍មនុស្ស" ដោយសារការរៀនពីសំណុំទិន្នន័យកូដដ៏ច្រើនសន្ធឹកសន្ធាប់។ ឧទាហរណ៍ក្នុងពិភពពិតមានច្រើន៖ វិស្វករអាចសុំឱ្យ ChatGPT អនុវត្តមុខងារតម្រៀប ឬស្វែងរកកំហុសនៅក្នុងកូដរបស់ពួកគេ ហើយ AI នឹងបង្កើតដំណោះស្រាយសេចក្តីព្រាងក្នុងរយៈពេលប៉ុន្មានវិនាទី។ ក្រុមហ៊ុនដូចជា Amazon និង Microsoft បានដាក់ពង្រាយអ្នកសរសេរកម្មវិធី AI គូ (CodeWhisperer របស់ Amazon និង Copilot របស់ Microsoft) ទៅកាន់ក្រុមអ្នកអភិវឌ្ឍន៍របស់ពួកគេ ដោយរាយការណ៍ពីការបញ្ចប់កិច្ចការលឿនជាងមុន និងម៉ោងធម្មតាតិចជាងមុនដែលចំណាយលើគំរូ។ តាមពិតទៅ អ្នកអភិវឌ្ឍន៍ 70% ដែលត្រូវបានស្ទង់មតិនៅក្នុងការស្ទង់មតិ Stack Overflow ឆ្នាំ 2023 បាននិយាយថា ពួកគេបានប្រើប្រាស់ ឬមានគម្រោងប្រើប្រាស់ឧបករណ៍ AI រួចហើយនៅក្នុងដំណើរការអភិវឌ្ឍន៍របស់ពួកគេ ( 70% នៃអ្នកអភិវឌ្ឍន៍ប្រើប្រាស់ឧបករណ៍សរសេរកូដ AI 3% ជឿជាក់លើភាពត្រឹមត្រូវរបស់ពួកគេខ្ពស់ - ShiftMag )។ ជំនួយការដ៏ពេញនិយមបំផុតគឺ ChatGPT (ប្រើប្រាស់ដោយអ្នកឆ្លើយតបប្រហែល 83%) និង GitHub Copilot (~56%) ដែលបង្ហាញថា ជំនួយការសន្ទនាទូទៅដែលរួមបញ្ចូល AI និង IDE គឺជាតួអង្គសំខាន់។ អ្នកអភិវឌ្ឍន៍ភាគច្រើនងាកទៅរកឧបករណ៍ទាំងនេះដើម្បីបង្កើនផលិតភាព (ត្រូវបានលើកឡើងដោយអ្នកឆ្លើយតបប្រហែល 33%) និងបង្កើនល្បឿនការរៀនសូត្រ (25%) ខណៈពេលដែលប្រហែល 25% ប្រើប្រាស់វាដើម្បីក្លាយជាមានប្រសិទ្ធភាពជាងមុនដោយធ្វើស្វ័យប្រវត្តិកម្មការងារដដែលៗ។

វាជារឿងសំខាន់ដែលត្រូវកត់សម្គាល់ថាតួនាទីរបស់ AI ក្នុងការសរសេរកម្មវិធីមិនមែនជារឿងថ្មីទាំងស្រុងនោះទេ - ធាតុផ្សំរបស់វាមានអស់រយៈពេលជាច្រើនឆ្នាំមកហើយ (ពិចារណាអំពីការបំពេញកូដដោយស្វ័យប្រវត្តិនៅក្នុង IDEs ឬក្របខ័ណ្ឌសាកល្បងដោយស្វ័យប្រវត្តិ)។ ប៉ុន្តែរយៈពេលពីរឆ្នាំកន្លងមកនេះគឺជាចំណុចរបត់មួយ។ ការលេចចេញនូវគំរូភាសាធំៗដ៏មានអានុភាព (ដូចជាស៊េរី GPT របស់ OpenAI និង AlphaCode របស់ DeepMind) បានពង្រីកយ៉ាងខ្លាំងនូវអ្វីដែលអាចធ្វើទៅបាន។ ឧទាហរណ៍ ប្រព័ន្ធ AlphaCode កម្រិតប្រកួតប្រជែងសរសេរកម្មវិធី ដោយសម្រេចបានចំណាត់ថ្នាក់កំពូលប្រហែល 54% លើបញ្ហាប្រឈមនៃការសរសេរកូដ - ជាទូទៅត្រូវគ្នានឹងជំនាញរបស់ដៃគូប្រកួតប្រជែងជាមធ្យមរបស់មនុស្ស ( AlphaCode របស់ DeepMind ត្រូវគ្នានឹងសមត្ថភាពរបស់អ្នកសរសេរកម្មវិធីជាមធ្យម )។ នេះជាលើកដំបូងដែលប្រព័ន្ធ AI បានអនុវត្ត ការប្រកួតប្រជែង ក្នុងការប្រកួតប្រជែងសរសេរកម្មវិធី។ ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ វាបង្ហាញថាសូម្បីតែ AlphaCode ជាមួយនឹងសមត្ថភាពទាំងអស់របស់វា ក៏នៅតែឆ្ងាយពីការយកឈ្នះអ្នកសរសេរកូដមនុស្សដែលល្អបំផុតដែរ។ នៅក្នុងការប្រកួតប្រជែងទាំងនោះ AlphaCode អាចដោះស្រាយបញ្ហាប្រហែល 30% នៅក្នុងការប៉ុនប៉ងដែលត្រូវបានអនុញ្ញាត ខណៈពេលដែលអ្នកសរសេរកម្មវិធីកំពូលៗដោះស្រាយបញ្ហា >90% ជាមួយនឹងការប៉ុនប៉ងតែមួយ។ គម្លាតនេះគូសបញ្ជាក់ថា ខណៈពេលដែល AI អាចដោះស្រាយភារកិច្ចក្បួនដោះស្រាយដែលបានកំណត់យ៉ាងល្អរហូតដល់ចំណុចមួយ បញ្ហាដ៏លំបាកបំផុតដែលតម្រូវឱ្យមានការវែកញែកស៊ីជម្រៅ និងភាពប៉ិនប្រសប់នៅតែជាចំណុចរឹងមាំរបស់មនុស្ស ។

សរុបមក បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) បានចាក់ឫសយ៉ាងរឹងមាំនៅក្នុងឧបករណ៍ប្រចាំថ្ងៃរបស់អ្នកអភិវឌ្ឍន៍។ ចាប់ពីការជួយក្នុងការសរសេរកូដរហូតដល់ការបង្កើនប្រសិទ្ធភាពការដាក់ពង្រាយ វាប៉ះពាល់ដល់គ្រប់ផ្នែកនៃដំណើរការអភិវឌ្ឍន៍។ ទំនាក់ទំនងសព្វថ្ងៃនេះភាគច្រើនគឺស៊ីមប៊ីយ៉ូទិក៖ បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) ដើរតួជា អ្នកបើកយន្តហោះរួម (ដែលមានឈ្មោះសមរម្យ) ដែលជួយអ្នកអភិវឌ្ឍន៍សរសេរកូដបានលឿនជាងមុន និងមានការខកចិត្តតិចជាងមុន ជាជាងអ្នកបើកយន្តហោះស្វ័យប្រវត្តិឯករាជ្យដែលអាចហោះហើរតែម្នាក់ឯង។ នៅក្នុងផ្នែកបន្ទាប់ យើងនឹងស្វែងយល់ពីរបៀបដែលការដាក់បញ្ចូលឧបករណ៍បញ្ញាសិប្បនិម្មិតនេះកំពុងផ្លាស់ប្តូរ តួនាទីរបស់អ្នកអភិវឌ្ឍន៍ និងលក្ខណៈនៃការងាររបស់ពួកគេ ទាំងល្អ និងអាក្រក់។

របៀបដែល AI កំពុងផ្លាស់ប្តូរតួនាទី និងផលិតភាពរបស់អ្នកអភិវឌ្ឍន៍

ដោយសារ AI ដោះស្រាយការងារធម្មតាកាន់តែច្រើន តួនាទីរបស់អ្នកអភិវឌ្ឍន៍កម្មវិធីពិតជាចាប់ផ្តើមវិវត្ត។ ជំនួសឱ្យការចំណាយពេលច្រើនម៉ោងក្នុងការសរសេរកូដគំរូ ឬបំបាត់កំហុសធម្មតាៗ អ្នកអភិវឌ្ឍន៍អាចផ្ទេរភារកិច្ចទាំងនោះទៅឱ្យជំនួយការ AI របស់ពួកគេ។ នេះកំពុង ផ្លាស់ប្តូរការផ្តោតអារម្មណ៍របស់អ្នកអភិវឌ្ឍន៍ ឆ្ពោះទៅរកការដោះស្រាយបញ្ហាកម្រិតខ្ពស់ ស្ថាបត្យកម្ម និងទិដ្ឋភាពច្នៃប្រឌិតនៃវិស្វកម្មកម្មវិធី។ តាមពិតទៅ AI កំពុង បង្កើន អ្នកអភិវឌ្ឍន៍ ដែលអនុញ្ញាតឱ្យពួកគេមានផលិតភាពកាន់តែច្រើន និងមានសក្តានុពលច្នៃប្រឌិតជាងមុន។ ប៉ុន្តែតើនេះបកប្រែទៅជាការងារសរសេរកម្មវិធីតិចជាងមុន ឬគ្រាន់តែជាការងារប្រភេទផ្សេង? ចូរយើងស្វែងយល់ពីផលប៉ះពាល់លើផលិតភាព និងតួនាទី៖

ការជំរុញផលិតភាព៖ តាមគណនីភាគច្រើន និងការសិក្សាដំបូងៗ ឧបករណ៍សរសេរកូដ AI កំពុងជំរុញផលិតភាពរបស់អ្នកអភិវឌ្ឍន៍យ៉ាងច្រើន។ ការស្រាវជ្រាវរបស់ GitHub បានរកឃើញថា អ្នកអភិវឌ្ឍន៍ដែលប្រើប្រាស់ Copilot អាចបញ្ចប់កិច្ចការបានលឿនជាងអ្នកដែលគ្មានជំនួយពី AI។ នៅក្នុងការពិសោធន៍មួយ អ្នកអភិវឌ្ឍន៍បានដោះស្រាយកិច្ចការសរសេរកូដលឿនជាងមុន 55% ជាមធ្យមដោយមានជំនួយពី Copilot - ចំណាយពេលប្រហែល 1 ម៉ោង 11 នាទីជំនួសឱ្យ 2 ម៉ោង 41 នាទីដោយគ្មានវា ( ការស្រាវជ្រាវ៖ ការវាស់វែងផលប៉ះពាល់របស់ GitHub Copilot លើផលិតភាព និងសុភមង្គលរបស់អ្នកអភិវឌ្ឍន៍ - ប្លុក GitHub )។ នោះគឺជាការកើនឡើងគួរឱ្យកត់សម្គាល់នៃល្បឿន។ វាមិនមែនគ្រាន់តែជាល្បឿននោះទេ។ អ្នកអភិវឌ្ឍន៍រាយការណ៍ថា ជំនួយពី AI ជួយកាត់បន្ថយការខកចិត្ត និង "ការរំខានដល់លំហូរ"។ នៅក្នុងការស្ទង់មតិ អ្នកអភិវឌ្ឍន៍ 88% ដែលប្រើប្រាស់ Copilot បាននិយាយថា វាធ្វើឱ្យពួកគេមានផលិតភាពកាន់តែច្រើន និងអនុញ្ញាតឱ្យពួកគេផ្តោតលើការងារដែលពេញចិត្តជាងមុន ( ភាគរយនៃអ្នកអភិវឌ្ឍន៍បាននិយាយថា github copilot ធ្វើឱ្យ... )។ ឧបករណ៍ទាំងនេះជួយអ្នកសរសេរកម្មវិធីឱ្យនៅ "នៅក្នុងតំបន់" ដោយដោះស្រាយបំណែកដែលគួរឱ្យធុញទ្រាន់ ដែលវាជួយសន្សំសំចៃថាមពលផ្លូវចិត្តសម្រាប់បញ្ហាដ៏លំបាក។ ជាលទ្ធផល អ្នកអភិវឌ្ឍន៍ជាច្រើនមានអារម្មណ៍ថាការសរសេរកូដកាន់តែរីករាយ - ការងាររអ៊ូរទាំតិចជាងមុន និងភាពច្នៃប្រឌិតកាន់តែច្រើន។

ការផ្លាស់ប្តូរការងារប្រចាំថ្ងៃ៖ លំហូរការងារប្រចាំថ្ងៃរបស់អ្នកសរសេរកម្មវិធីកំពុងផ្លាស់ប្តូររួមជាមួយនឹងការបង្កើនផលិតភាពទាំងនេះ។ “ការងារមមាញឹក” ជាច្រើន - ការសរសេរ boilerplate ការធ្វើម្តងទៀតនូវគំរូទូទៅ ការស្វែងរកវាក្យសម្ព័ន្ធ - អាចត្រូវបានផ្ទេរទៅឱ្យ AI។ ឧទាហរណ៍ ជំនួសឱ្យការសរសេរថ្នាក់ទិន្នន័យដោយដៃជាមួយ getters និង setters អ្នកអភិវឌ្ឍន៍អាចជំរុញឱ្យ AI បង្កើតវាដោយសាមញ្ញ។ ជំនួសឱ្យការស្វែងរកឯកសារដើម្បីស្វែងរកការហៅ API ដែលត្រឹមត្រូវ អ្នកអភិវឌ្ឍន៍អាចសួរ AI ជាភាសាធម្មជាតិ។ នេះមានន័យថា អ្នកអភិវឌ្ឍន៍ចំណាយពេលតិចជាងមុនលើការសរសេរកូដឡើងវិញ និងចំណាយពេលច្រើនលើកិច្ចការដែលតម្រូវឱ្យមានការវិនិច្ឆ័យរបស់មនុស្ស ។ នៅពេលដែល AI ទទួលយកការសរសេរកូដ 80% ងាយស្រួល ការងាររបស់អ្នកអភិវឌ្ឍន៍ផ្លាស់ប្តូរទៅរកការត្រួតពិនិត្យទិន្នផល AI (ពិនិត្យមើលការផ្តល់យោបល់កូដ សាកល្បងពួកវា) និងដោះស្រាយបញ្ហាស្មុគស្មាញ 20% ដែល AI មិនអាចរកឃើញ។ នៅក្នុងការអនុវត្ត អ្នកអភិវឌ្ឍន៍អាចចាប់ផ្តើមថ្ងៃរបស់ពួកគេដោយតម្រៀបសំណើទាញដែលបង្កើតដោយ AI ឬពិនិត្យមើលការជួសជុលដែលស្នើឡើងដោយ AI ជាបាច់ ជាជាងការសរសេរការផ្លាស់ប្តូរទាំងអស់នោះពីដំបូង។

កិច្ចសហការ និងសក្ដានុពលក្រុម៖ គួរឱ្យចាប់អារម្មណ៍ បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) ក៏កំពុងជះឥទ្ធិពលដល់សក្ដានុពលក្រុមផងដែរ។ ជាមួយនឹងកិច្ចការប្រចាំថ្ងៃដោយស្វ័យប្រវត្តិ ក្រុមនានាអាចសម្រេចបានច្រើនជាងមុន ដោយមានអ្នកអភិវឌ្ឍន៍វ័យក្មេងតិចជាងមុនដែលត្រូវបានចាត់តាំងឱ្យធ្វើការងារយឺតៗ។ ក្រុមហ៊ុនមួយចំនួនរាយការណ៍ថា វិស្វករជាន់ខ្ពស់របស់ពួកគេអាចមានភាពគ្រប់គ្រាន់ដោយខ្លួនឯងបានច្រើនជាងមុន - ពួកគេអាចបង្កើតគំរូលក្ខណៈពិសេសបានយ៉ាងឆាប់រហ័សដោយមានជំនួយពីបញ្ញាសិប្បនិម្មិត ដោយមិនចាំបាច់មានអ្នកអភិវឌ្ឍន៍វ័យក្មេងធ្វើសេចក្តីព្រាងដំបូងឡើយ។ ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ នេះបង្កើតបញ្ហាប្រឈមថ្មីមួយ៖ ការណែនាំ និងការចែករំលែកចំណេះដឹង។ ជំនួសឱ្យការរៀនដោយធ្វើកិច្ចការសាមញ្ញៗ ពួកគេប្រហែលជាត្រូវរៀនពីរបៀបគ្រប់គ្រង លទ្ធផល បញ្ញាសិប្បនិម្មិតប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាព។ កិច្ចសហការជាក្រុមអាចផ្លាស់ប្តូរទៅជាសកម្មភាពដូចជាការកែលម្អការជំរុញបញ្ញាសិប្បនិម្មិតរួមគ្នា ឬការពិនិត្យឡើងវិញនូវកូដដែលបង្កើតដោយបញ្ញាសិប្បនិម្មិតសម្រាប់ចំណុចខ្វះខាត។ ម្យ៉ាងវិញទៀត នៅពេលដែលមនុស្សគ្រប់គ្នានៅក្នុងក្រុមមានជំនួយការបញ្ញាសិប្បនិម្មិត វាអាចធ្វើឱ្យទីលានលេងមានកម្រិត និងផ្តល់ពេលវេលាបន្ថែមទៀតសម្រាប់ការពិភាក្សាអំពីការរចនា ការបំផុសគំនិតច្នៃប្រឌិត និងការដោះស្រាយតម្រូវការអ្នកប្រើប្រាស់ស្មុគស្មាញដែលគ្មានបញ្ញាសិប្បនិម្មិតណាមួយយល់ភ្លាមៗនោះទេ។ តាមពិតទៅ អ្នកអភិវឌ្ឍន៍ជាងបួននាក់ក្នុងចំណោមប្រាំនាក់ជឿថា ឧបករណ៍សរសេរកូដបញ្ញាសិប្បនិម្មិតនឹង បង្កើនកិច្ចសហការជាក្រុម ឬយ៉ាងហោចណាស់ផ្តល់សេរីភាពដល់ពួកគេក្នុងការសហការបន្ថែមទៀតលើការរចនា និងការដោះស្រាយបញ្ហា នេះបើយោងតាមការរកឃើញនៃការស្ទង់មតិឆ្នាំ 2023 របស់ GitHub ( ការស្ទង់មតិបង្ហាញពីផលប៉ះពាល់របស់បញ្ញាសិប្បនិម្មិតលើបទពិសោធន៍របស់អ្នកអភិវឌ្ឍន៍ - ប្លុក GitHub )។

ផលប៉ះពាល់លើតួនាទីការងារ៖ សំណួរចម្បងមួយគឺថាតើ AI នឹងកាត់បន្ថយតម្រូវការសម្រាប់អ្នកសរសេរកម្មវិធីដែរឬទេ (ដោយសារអ្នកសរសេរកម្មវិធីម្នាក់ៗឥឡូវនេះមានផលិតភាពច្រើនជាងមុន) ឬប្រសិនបើវានឹងផ្លាស់ប្តូរជំនាញដែលត្រូវការ។ គំរូប្រវត្តិសាស្ត្រជាមួយនឹងស្វ័យប្រវត្តិកម្មផ្សេងទៀត (ដូចជាការកើនឡើងនៃឧបករណ៍ devops ឬភាសាសរសេរកម្មវិធីកម្រិតខ្ពស់) បង្ហាញថាការងាររបស់អ្នកអភិវឌ្ឍន៍មិនត្រូវបានលុបចោលច្រើនដូចដែលវាត្រូវបាន លើកកម្ពស់ ទេ។ ជាការពិតណាស់ អ្នកវិភាគឧស្សាហកម្មព្យាករណ៍ថា តួនាទីវិស្វកម្មកម្មវិធីនឹងបន្តកើនឡើង ប៉ុន្តែលក្ខណៈនៃតួនាទីទាំងនោះនឹងផ្លាស់ប្តូរ។ របាយការណ៍ Gartner ថ្មីៗនេះបានព្យាករណ៍ថា នៅឆ្នាំ 2027 50% នៃអង្គការវិស្វកម្មកម្មវិធីនឹងទទួលយកវេទិកា "ភាពវៃឆ្លាតវិស្វកម្មកម្មវិធី" ដែលបង្កើនដោយ AI ដើម្បីបង្កើនផលិតភាព កើនឡើងពីត្រឹមតែ 5% ក្នុងឆ្នាំ 2024 ( តើមានអនាគតសម្រាប់វិស្វករកម្មវិធីទេ? ផលប៉ះពាល់នៃ AI [2024] )។ នេះបង្ហាញថាក្រុមហ៊ុននឹងរួមបញ្ចូល AI យ៉ាងទូលំទូលាយ ប៉ុន្តែវាបញ្ជាក់ថាអ្នកអភិវឌ្ឍន៍នឹងធ្វើការ ជាមួយ វេទិកាឆ្លាតវៃទាំងនោះ។ ស្រដៀងគ្នានេះដែរ ក្រុមហ៊ុនប្រឹក្សាយោបល់ McKinsey បានព្យាករថា ខណៈពេលដែល AI អាចធ្វើស្វ័យប្រវត្តិកម្មភារកិច្ចជាច្រើន ប្រហែល 80% នៃការងារសរសេរកម្មវិធីនឹងនៅតែត្រូវការមនុស្សនៅក្នុងរង្វិលជុំ ហើយនៅតែ "ផ្តោតលើមនុស្ស" ។ ម្យ៉ាង​ទៀត យើង​នៅ​តែ​ត្រូវ​ការ​មនុស្ស​សម្រាប់​មុខ​តំណែង​អ្នក​អភិវឌ្ឍន៍​ភាគ​ច្រើន ប៉ុន្តែ​ការ​ពិពណ៌នា​ការងារ​អាច​នឹង​មាន​ការ​ផ្លាស់​ប្តូរ។

ការផ្លាស់ប្តូរដែលអាចធ្វើទៅបានមួយគឺការលេចចេញនូវតួនាទីដូចជា "វិស្វករកម្មវិធី AI" ឬ "វិស្វកររហ័ស" - អ្នកអភិវឌ្ឍន៍ដែលមានជំនាញក្នុងការសាងសង់ ឬរៀបចំសមាសធាតុ AI។ យើងកំពុងឃើញតម្រូវការសម្រាប់អ្នកអភិវឌ្ឍន៍ដែលមានជំនាញ AI/ML កើនឡើងយ៉ាងខ្លាំង។ យោងតាមការវិភាគរបស់ Indeed ការងារបីដែលទាក់ទងនឹង AI ដែលមានតម្រូវការច្រើនបំផុតគឺ អ្នកវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ វិស្វករកម្មវិធី និងវិស្វកររៀនម៉ាស៊ីន ហើយតម្រូវការសម្រាប់តួនាទីទាំងនេះ បានកើនឡើងទ្វេដងក្នុងរយៈពេលបីឆ្នាំកន្លងមកនេះ ( តើមានអនាគតសម្រាប់វិស្វករកម្មវិធីទេ? ផលប៉ះពាល់នៃ AI [2024] )។ វិស្វករកម្មវិធីបែបប្រពៃណីត្រូវបានគេរំពឹងថានឹងយល់កាន់តែច្បាស់អំពីមូលដ្ឋានគ្រឹះនៃការរៀនម៉ាស៊ីន ឬដើម្បីរួមបញ្ចូលសេវាកម្ម AI ទៅក្នុងកម្មវិធី។ ជំនួសឱ្យការធ្វើឱ្យអ្នកអភិវឌ្ឍន៍លែងត្រូវការ "AI អាចលើកកម្ពស់វិជ្ជាជីវៈ ដែលអនុញ្ញាតឱ្យអ្នកអភិវឌ្ឍន៍ផ្តោតលើភារកិច្ចកម្រិតខ្ពស់ និងការច្នៃប្រឌិត"។ ( តើ AI នឹងជំនួសអ្នកអភិវឌ្ឍន៍នៅឆ្នាំ 2025 ដែរឬទេ៖ ការមើលស្រាលអនាគត ) កិច្ចការសរសេរកូដធម្មតាជាច្រើនអាចត្រូវបានដោះស្រាយដោយ AI ប៉ុន្តែអ្នកអភិវឌ្ឍន៍នឹងរវល់ជាងមុនជាមួយនឹងការរចនាប្រព័ន្ធ ការរួមបញ្ចូលម៉ូឌុល ការធានាគុណភាព និងការដោះស្រាយបញ្ហាថ្មីៗ។ វិស្វករជាន់ខ្ពស់ម្នាក់មកពីក្រុមហ៊ុន AI-forward មួយបានសង្ខេបវាយ៉ាងល្អថា៖ AI មិនជំនួសអ្នកអភិវឌ្ឍន៍របស់យើងទេ។ វា ពង្រីក ពួកគេ។ អ្នកអភិវឌ្ឍន៍តែម្នាក់ដែលបំពាក់ដោយឧបករណ៍ AI ដ៏មានអានុភាពអាចធ្វើការងាររបស់មនុស្សច្រើននាក់ ប៉ុន្តែអ្នកអភិវឌ្ឍន៍នោះឥឡូវនេះកំពុងទទួលយកការងារដែលស្មុគស្មាញ និងមានឥទ្ធិពលជាង។

ឧទាហរណ៍​ក្នុង​ពិភព​ពិត៖ សូមពិចារណា​សេណារីយ៉ូ​មួយ​ពី​ក្រុមហ៊ុន​សូហ្វវែរ​មួយ​ដែល​បាន​រួមបញ្ចូល GitHub Copilot សម្រាប់​អ្នកអភិវឌ្ឍន៍​ទាំងអស់​របស់ខ្លួន។ ផលប៉ះពាល់​ភ្លាមៗ​គឺ​ការថយចុះ​គួរឱ្យកត់សម្គាល់​នៃ​ពេលវេលា​ដែល​ចំណាយ​លើ​ការសរសេរ​ការធ្វើតេស្ត​ឯកតា និង​កូដ​គំរូ​។ អ្នកអភិវឌ្ឍន៍​វ័យក្មេង​ម្នាក់​បាន​រកឃើញថា ដោយប្រើ Copilot នាង​អាចបង្កើត​កូដ​មុខងារ​ថ្មី​បាន 80% យ៉ាង​លឿន បន្ទាប់មក​ចំណាយពេល​របស់​នាង​ក្នុង​ការប្ដូរ​តាមបំណង 20% ដែលនៅសល់ និង​សរសេរ​ការធ្វើតេស្ត​សមាហរណកម្ម។ ផលិតភាព​របស់​នាង​ទាក់ទង​នឹង​ទិន្នផល​កូដ​ស្ទើរតែ​ទ្វេដង ប៉ុន្តែ​គួរឱ្យចាប់អារម្មណ៍​ជាងនេះទៅទៀត លក្ខណៈ​នៃ​ការចូលរួមចំណែក​របស់​នាង​បាន​ផ្លាស់ប្តូរ - នាង​បាន​ក្លាយជា ​អ្នកពិនិត្យ​កូដ និង​អ្នករចនា​តេស្ត ​សម្រាប់​កូដ​ដែល​សរសេរ​ដោយ AI។ ក្រុម​នេះ​ក៏បាន​កត់សម្គាល់​ផងដែរ​ថា ការពិនិត្យ​កូដ​បានចាប់ផ្តើម​ចាប់ ​កំហុស AI ជាជាង​កំហុស​វាយអក្សរ​របស់មនុស្ស។ ឧទាហរណ៍ Copilot ពេលខ្លះ​បាន​ស្នើ​ឱ្យមាន​ការអនុវត្ត​ការអ៊ិនគ្រីប​ដែល​មិន​មាន​សុវត្ថិភាព។ អ្នកអភិវឌ្ឍន៍​ដែល​ជា​មនុស្ស​ត្រូវ​រកឃើញ និង​កែតម្រូវ​កំហុស​ទាំងនោះ។ ឧទាហរណ៍​ប្រភេទ​នេះ​បង្ហាញថា ខណៈពេលដែល​ទិន្នផល​កើនឡើង ការត្រួតពិនិត្យ និង​ជំនាញ​របស់​មនុស្ស​កាន់តែ​សំខាន់ ​នៅក្នុង​លំហូរ​ការងារ។

សរុបមក បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) កំពុងផ្លាស់ប្តូររបៀបដែលអ្នកអភិវឌ្ឍន៍ធ្វើការយ៉ាងមិនអាចប្រកែកបាន៖ ធ្វើឱ្យពួកគេលឿនជាងមុន និងអនុញ្ញាតឱ្យពួកគេដោះស្រាយបញ្ហាដែលមានមហិច្ឆតាជាងនេះ ប៉ុន្តែក៏តម្រូវឱ្យពួកគេ បង្កើនជំនាញ (ទាំងក្នុងការទាញយកអត្ថប្រយោជន៍ពីបញ្ញាសិប្បនិម្មិត និងការគិតកម្រិតខ្ពស់)។ វាមិនសូវជារឿងរ៉ាវនៃ "បញ្ញាសិប្បនិម្មិតទទួលយកការងារ" ទេ ប៉ុន្តែជារឿងរ៉ាវនៃ "បញ្ញាសិប្បនិម្មិតផ្លាស់ប្តូរការងារ"។ អ្នកអភិវឌ្ឍន៍ដែលរៀនប្រើប្រាស់ឧបករណ៍ទាំងនេះប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាពអាចបង្កើនផលប៉ះពាល់របស់ពួកគេ - ពាក្យស្លោកដែលយើងតែងតែឮគឺ "បញ្ញាសិប្បនិម្មិតនឹងមិនជំនួសអ្នកអភិវឌ្ឍន៍ទេ ប៉ុន្តែអ្នកអភិវឌ្ឍន៍ដែលប្រើបញ្ញាសិប្បនិម្មិតអាចជំនួសអ្នកដែលមិនប្រើ"។ ផ្នែកបន្ទាប់នឹងស្វែងយល់ពីមូលហេតុដែលអ្នកអភិវឌ្ឍន៍មនុស្សនៅតែមានសារៈសំខាន់ (អ្វីដែលបញ្ញាសិប្បនិម្មិត មិនអាច ធ្វើបានល្អ) និងរបៀបដែលអ្នកអភិវឌ្ឍន៍អាចសម្របជំនាញរបស់ពួកគេដើម្បីរីកចម្រើនរួមជាមួយបញ្ញាសិប្បនិម្មិត។

ដែនកំណត់នៃ AI (ហេតុអ្វីបានជាមនុស្សនៅតែមានសារៈសំខាន់)

ទោះបីជាមានសមត្ថភាពគួរឱ្យចាប់អារម្មណ៍ក៏ដោយ បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) សព្វថ្ងៃនេះមាន ដែនកំណត់ ដែលរារាំងវាពីការធ្វើឱ្យអ្នកសរសេរកម្មវិធីរបស់មនុស្សហួសសម័យ។ ការយល់ដឹងអំពីដែនកំណត់ទាំងនេះគឺជាគន្លឹះក្នុងការមើលឃើញពីមូលហេតុដែលអ្នកសរសេរកម្មវិធីនៅតែត្រូវការយ៉ាងខ្លាំងនៅក្នុងដំណើរការអភិវឌ្ឍន៍។ បញ្ញាសិប្បនិម្មិតគឺជាឧបករណ៍ដ៏មានឥទ្ធិពលមួយ ប៉ុន្តែវាមិនមែនជាគ្រាប់កាំភ្លើងវេទមន្តដែលអាចជំនួសភាពច្នៃប្រឌិត ការគិតរិះគន់ និងការយល់ដឹងអំពីបរិបទរបស់អ្នកអភិវឌ្ឍន៍មនុស្សនោះទេ។ ខាងក្រោមនេះគឺជាចំណុចខ្វះខាតជាមូលដ្ឋានមួយចំនួនរបស់បញ្ញាសិប្បនិម្មិតក្នុងការសរសេរកម្មវិធី និងចំណុចខ្លាំងដែលត្រូវគ្នារបស់អ្នកអភិវឌ្ឍន៍មនុស្ស៖

• កង្វះការយល់ដឹង និងភាពច្នៃប្រឌិតពិតប្រាកដ៖ គំរូ AI បច្ចុប្បន្នមិន យល់ ពីកូដ ឬបញ្ហាដូចដែលមនុស្សធ្វើនោះទេ។ ពួកវាស្គាល់លំនាំ និងបញ្ចេញលទ្ធផលដែលទំនងជាកើតឡើងវិញដោយផ្អែកលើទិន្នន័យបណ្តុះបណ្តាល។ នេះមានន័យថា AI អាចតស៊ូជាមួយភារកិច្ចដែលតម្រូវឱ្យមានដំណោះស្រាយដើម និងច្នៃប្រឌិត ឬការយល់ដឹងស៊ីជម្រៅអំពីដែនបញ្ហាថ្មីៗ។ AI អាចអាចបង្កើតកូដដើម្បីបំពេញតាមលក្ខណៈបច្ចេកទេសដែលវាធ្លាប់ឃើញពីមុន ប៉ុន្តែសុំឱ្យវារចនាក្បួនដោះស្រាយថ្មីសម្រាប់បញ្ហាដែលមិនធ្លាប់មានពីមុនមក ឬបកស្រាយតម្រូវការមិនច្បាស់លាស់ ហើយវាទំនងជានឹងបរាជ័យ។ ដូចដែលអ្នកសង្កេតការណ៍ម្នាក់បាននិយាយថា AI សព្វថ្ងៃនេះ "ខ្វះសមត្ថភាពច្នៃប្រឌិត និងការគិតរិះគន់ដែលអ្នកអភិវឌ្ឍន៍មនុស្សនាំមក"។ ( តើ AI នឹងជំនួសអ្នកអភិវឌ្ឍន៍នៅឆ្នាំ 2025 ដែរឬទេ៖ ការមើលស្រាលទៅអនាគត ) មនុស្សពូកែខាងគិតក្រៅប្រអប់ - រួមបញ្ចូលគ្នានូវចំណេះដឹងដែន វិចារណញាណ និងភាពច្នៃប្រឌិតដើម្បីរចនាស្ថាបត្យកម្មកម្មវិធី ឬដោះស្រាយបញ្ហាស្មុគស្មាញ។ ផ្ទុយទៅវិញ AI ត្រូវបានកំណត់ចំពោះលំនាំដែលវាបានរៀន។ ប្រសិនបើបញ្ហាមិនត្រូវគ្នានឹងលំនាំទាំងនោះបានល្អ AI អាចបង្កើតកូដមិនត្រឹមត្រូវ ឬមិនសមហេតុផល (ជារឿយៗមានទំនុកចិត្ត!)។ នវានុវត្តន៍ ​ក្នុង​កម្មវិធី - ការបង្កើត​មុខងារ​ថ្មីៗ បទពិសោធន៍​អ្នកប្រើប្រាស់​ថ្មី ឬ​វិធីសាស្ត្រ​បច្ចេកទេស​ថ្មីៗ - នៅតែ​ជា​សកម្មភាព​ដែល​ជំរុញ​ដោយ​មនុស្ស។

• ការយល់ដឹងអំពីបរិបទ និងរូបភាពធំ៖ ការបង្កើតកម្មវិធីមិនមែនគ្រាន់តែជាការសរសេរបន្ទាត់កូដនោះទេ។ វាពាក់ព័ន្ធនឹងការយល់ដឹងអំពី មូលហេតុ នៅពីក្រោយកូដ - តម្រូវការអាជីវកម្ម តម្រូវការអ្នកប្រើប្រាស់ និងបរិបទដែលកម្មវិធីដំណើរការ។ AI មានបង្អួចបរិបទតូចចង្អៀតណាស់ (ជាធម្មតាកំណត់ចំពោះការបញ្ចូលដែលវាត្រូវបានផ្តល់ឱ្យក្នុងពេលតែមួយ)។ វាមិនយល់ច្បាស់ពីគោលបំណងទូទៅនៃប្រព័ន្ធ ឬរបៀបដែលម៉ូឌុលមួយធ្វើអន្តរកម្មជាមួយម៉ូឌុលមួយទៀតលើសពីអ្វីដែលមាននៅក្នុងកូដនោះទេ។ ជាលទ្ធផល AI អាចបង្កើតកូដដែលដំណើរការតាមបច្ចេកទេសសម្រាប់កិច្ចការតូចមួយ ប៉ុន្តែមិនសមនឹងស្ថាបត្យកម្មប្រព័ន្ធធំជាង ឬរំលោភលើតម្រូវការបង្កប់ន័យមួយចំនួន។ អ្នកអភិវឌ្ឍន៍មនុស្សគឺត្រូវការដើម្បីធានាថាកម្មវិធីស្របនឹងគោលដៅអាជីវកម្ម និងការរំពឹងទុករបស់អ្នកប្រើប្រាស់។ ការរចនាប្រព័ន្ធស្មុគស្មាញ - ការយល់ដឹងពីរបៀបដែលការផ្លាស់ប្តូរនៅក្នុងផ្នែកមួយអាចជះឥទ្ធិពលដល់ផ្នែកផ្សេងទៀត របៀបធ្វើឱ្យមានតុល្យភាពនៃការដោះដូរ (ដូចជាដំណើរការទល់នឹងភាពងាយស្រួលអាន) និងរបៀបរៀបចំផែនការវិវត្តរយៈពេលវែងនៃមូលដ្ឋានកូដ - គឺជាអ្វីមួយដែល AI មិនអាចធ្វើបាននៅថ្ងៃនេះ។ នៅក្នុងគម្រោងទ្រង់ទ្រាយធំដែលមានសមាសធាតុរាប់ពាន់ AI "មើលឃើញដើមឈើ ប៉ុន្តែមិនមែនព្រៃឈើទេ"។ ដូចដែលបានកត់សម្គាល់នៅក្នុងការវិភាគមួយ “បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) ពិបាកក្នុងការយល់អំពីបរិបទពេញលេញ និងភាពស្មុគស្មាញនៃគម្រោងកម្មវិធីទ្រង់ទ្រាយធំ” រួមទាំងតម្រូវការអាជីវកម្ម និងការពិចារណាលើបទពិសោធន៍អ្នកប្រើប្រាស់ ( តើបញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) នឹងជំនួសអ្នកអភិវឌ្ឍន៍នៅឆ្នាំ ២០២៥ ដែរឬទេ៖ ការមើលជាមុននាពេលអនាគត )។ មនុស្សរក្សាចក្ខុវិស័យរូបភាពធំ។

• ការដោះស្រាយភាពមិនច្បាស់លាស់ និងសុភវិនិច្ឆ័យទូទៅ៖ តម្រូវការនៅក្នុងគម្រោងពិតប្រាកដច្រើនតែមិនច្បាស់លាស់ ឬវិវត្តន៍។ អ្នកអភិវឌ្ឍន៍ដែលជាមនុស្សអាចស្វែងរកការបំភ្លឺ ធ្វើការសន្មត់សមហេតុផល ឬបដិសេធសំណើមិនប្រាកដនិយម។ AI មិនមានហេតុផលសុភវិនិច្ឆ័យទូទៅ ឬសមត្ថភាពក្នុងការសួរសំណួរបំភ្លឺទេ (លុះត្រាតែមានរង្វិលជុំយ៉ាងច្បាស់លាស់នៅក្នុងប្រអប់បញ្ចូល ហើយសូម្បីតែពេលនោះវាមិនមានការធានានៃការធ្វើវាត្រឹមត្រូវទេ)។ នេះជាមូលហេតុដែលកូដដែលបង្កើតដោយ AI ជួនកាលអាចត្រឹមត្រូវតាមបច្ចេកទេស ប៉ុន្តែមុខងារមិនប្រក្រតី - វាខ្វះការវិនិច្ឆ័យ ដើម្បី ដឹងពីអ្វីដែលអ្នកប្រើប្រាស់ពិតជាចង់បាន ប្រសិនបើការណែនាំមិនច្បាស់លាស់។ ផ្ទុយទៅវិញ អ្នកសរសេរកម្មវិធីដែលជាមនុស្សអាចបកស្រាយសំណើកម្រិតខ្ពស់ ("ធ្វើឱ្យ UI នេះកាន់តែវិចារណញាណ" ឬ "កម្មវិធីគួរតែដោះស្រាយការបញ្ចូលមិនទៀងទាត់ដោយរលូន") និងស្វែងយល់ពីអ្វីដែលត្រូវធ្វើនៅក្នុងកូដ។ AI នឹងត្រូវការលក្ខណៈបច្ចេកទេសលម្អិតខ្លាំង និងមិនច្បាស់លាស់ ដើម្បីជំនួសអ្នកអភិវឌ្ឍន៍ ហើយសូម្បីតែការសរសេរលក្ខណៈបច្ចេកទេសបែបនេះប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាពក៏ពិបាកដូចការសរសេរកូដខ្លួនឯងដែរ។ ដូចដែលអត្ថបទរបស់ Forbes Tech Council បានកត់សម្គាល់យ៉ាងត្រឹមត្រូវ ដើម្បីឱ្យ AI ពិតជាជំនួសអ្នកអភិវឌ្ឍន៍ វានឹងត្រូវយល់ការណែនាំមិនច្បាស់លាស់ និងសម្របខ្លួនដូចមនុស្ស - កម្រិតនៃហេតុផលដែល AI បច្ចុប្បន្នមិនមាន ( ប្រកាសរបស់ Sergii Kuzin - LinkedIn )។

• ភាពជឿជាក់ និង “ការយល់ច្រឡំ”៖ គំរូ AI ជំនាន់ថ្មីសព្វថ្ងៃនេះមានចំណុចខ្វះខាតដែលគេស្គាល់យ៉ាងច្បាស់៖ ពួកវាអាចបង្កើតលទ្ធផលមិនត្រឹមត្រូវ ឬប្រឌិតទាំងស្រុង ដែលជាបាតុភូតមួយដែលត្រូវបានគេហៅថា ការយល់ច្រឡំ ។ ក្នុងការសរសេរកូដ នេះអាចមានន័យថា AI សរសេរកូដដែលមើលទៅគួរឱ្យជឿជាក់ ប៉ុន្តែខុសឡូជីខល ឬមិនមានសុវត្ថិភាព។ អ្នកអភិវឌ្ឍន៍មិនអាចទុកចិត្តលើការណែនាំរបស់ AI ដោយងងឹតងងល់បានទេ។ នៅក្នុងការអនុវត្ត កូដដែលសរសេរដោយ AI នីមួយៗ តម្រូវឱ្យមានការពិនិត្យ និងសាកល្បងដោយប្រុងប្រយ័ត្នដោយមនុស្ស ។ ទិន្នន័យស្ទង់មតិ Stack Overflow ឆ្លុះបញ្ចាំងពីរឿងនេះ - ក្នុងចំណោមអ្នកដែលប្រើឧបករណ៍ AI មានតែ 3% ប៉ុណ្ណោះដែលទុកចិត្តខ្ពស់ចំពោះភាពត្រឹមត្រូវ នៃលទ្ធផលរបស់ AI ហើយជាការពិតណាស់ភាគរយតូចមួយ មិនទុកចិត្ត វាយ៉ាងសកម្ម ( 70% នៃអ្នកអភិវឌ្ឍន៍ប្រើឧបករណ៍សរសេរកូដ AI 3% ជឿជាក់ខ្ពស់លើភាពត្រឹមត្រូវរបស់ពួកគេ - ShiftMag )។ អ្នកអភិវឌ្ឍន៍ភាគច្រើនចាត់ទុកការណែនាំរបស់ AI ជាការណែនាំដែលមានប្រយោជន៍ មិនមែនជាដំណឹងល្អទេ។ ការជឿទុកចិត្តទាបនេះគឺត្រឹមត្រូវ ពីព្រោះ AI អាចធ្វើកំហុសចម្លែកដែលគ្មានមនុស្សមានសមត្ថភាពណាម្នាក់នឹងធ្វើបាន (ដូចជាកំហុសម្តងមួយៗ ការប្រើមុខងារដែលលែងប្រើ ឬការបង្កើតដំណោះស្រាយគ្មានប្រសិទ្ធភាព) ពីព្រោះវាមិនវែកញែកអំពីបញ្ហានោះទេ។ ដូចដែលមតិយោបល់មួយនៅលើវេទិកាបានកត់សម្គាល់យ៉ាងចំៗថា “ពួកគេ (AIs) យល់ច្រឡំច្រើន ហើយធ្វើការជ្រើសរើសរចនាចម្លែកៗដែលមនុស្សមិនធ្លាប់ធ្វើ” ( តើអ្នកសរសេរកម្មវិធីនឹងក្លាយទៅជាហួសសម័យដោយសារតែ AI ដែរឬទេ? - ដំបូន្មានអាជីព )។ ការត្រួតពិនិត្យរបស់មនុស្សគឺមានសារៈសំខាន់ណាស់ក្នុងការចាប់កំហុសទាំងនេះ។ AI អាចផ្តល់ឱ្យអ្នកនូវ 90% នៃលក្ខណៈពិសេសមួយយ៉ាងឆាប់រហ័ស ប៉ុន្តែប្រសិនបើ 10% ដែលនៅសល់មានកំហុសបន្តិចបន្តួច វានៅតែធ្លាក់ទៅលើអ្នកអភិវឌ្ឍន៍មនុស្សដើម្បីធ្វើរោគវិនិច្ឆ័យ និងជួសជុលវា។ ហើយនៅពេលដែលមានអ្វីមួយខុសប្រក្រតីនៅក្នុងផលិតកម្ម វាគឺជាវិស្វករមនុស្សដែលត្រូវតែបំបាត់កំហុស - AI មិនទាន់អាចទទួលខុសត្រូវចំពោះកំហុសរបស់វានៅឡើយទេ។

• ការថែរក្សា និងការវិវត្តន៍មូលដ្ឋានកូដ៖ គម្រោងកម្មវិធីមានជីវិត និងរីកចម្រើនតាមពេលវេលា។ ពួកវាតម្រូវឱ្យមានរចនាប័ទ្មដែលស៊ីសង្វាក់គ្នា ភាពច្បាស់លាស់សម្រាប់អ្នកថែទាំនាពេលអនាគត និងការអាប់ដេតនៅពេលដែលតម្រូវការផ្លាស់ប្តូរ។ បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) សព្វថ្ងៃនេះមិនមានការចងចាំអំពីការសម្រេចចិត្តពីអតីតកាលទេ (ក្រៅពីការជំរុញមានកំណត់) ដូច្នេះវាប្រហែលជាមិនរក្សាកូដឱ្យស៊ីសង្វាក់គ្នានៅទូទាំងគម្រោងធំមួយទេ លុះត្រាតែមានការណែនាំ។ អ្នកអភិវឌ្ឍន៍មនុស្សធានានូវភាពអាចថែរក្សាកូដបាន - ការសរសេរឯកសារច្បាស់លាស់ ការជ្រើសរើសដំណោះស្រាយដែលអាចអានបានជាជាងដំណោះស្រាយដែលឆ្លាតវៃប៉ុន្តែមិនច្បាស់លាស់ និងការរៀបចំកូដឡើងវិញតាមតម្រូវការនៅពេលដែលស្ថាបត្យកម្មវិវត្ត។ បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) អាចជួយក្នុងកិច្ចការទាំងនេះ (ដូចជាការណែនាំអំពីការរៀបចំឡើងវិញ) ប៉ុន្តែការសម្រេចចិត្ត នូវអ្វី ឬ ណា នៃប្រព័ន្ធដែលត្រូវការរចនាឡើងវិញគឺជាការវិនិច្ឆ័យរបស់មនុស្ស។ លើសពីនេះ នៅពេលរួមបញ្ចូលសមាសធាតុ ការយល់ដឹងអំពីផលប៉ះពាល់នៃលក្ខណៈពិសេសថ្មីលើម៉ូឌុលដែលមានស្រាប់ (ការធានាភាពឆបគ្នាថយក្រោយ។ល។) គឺជាអ្វីដែលមនុស្សដោះស្រាយ។ កូដដែលបង្កើតដោយបញ្ញាសិប្បនិម្មិតត្រូវតែរួមបញ្ចូល និងសម្របសម្រួលដោយមនុស្ស។ ជាការពិសោធន៍ អ្នកអភិវឌ្ឍន៍មួយចំនួនបានព្យាយាមអនុញ្ញាតឱ្យ ChatGPT បង្កើតកម្មវិធីតូចៗទាំងមូល។ លទ្ធផលជារឿយៗដំណើរការដំបូង ប៉ុន្តែពិបាកថែទាំ ឬពង្រីកណាស់ ពីព្រោះបញ្ញាសិប្បនិម្មិតមិនអនុវត្តស្ថាបត្យកម្មដែលគិតគូរជាប់លាប់ទេ - វាកំពុងធ្វើការសម្រេចចិត្តក្នុងស្រុកដែលស្ថាបត្យករមនុស្សនឹងជៀសវាង។

• ការពិចារណាលើសីលធម៌ និងសុវត្ថិភាព៖ នៅពេលដែល AI សរសេរកូដកាន់តែច្រើន វាក៏លើកឡើងនូវសំណួរអំពីភាពលំអៀង សុវត្ថិភាព និងក្រមសីលធម៌ផងដែរ។ AI អាចណែនាំដោយអចេតនានូវភាពងាយរងគ្រោះផ្នែកសុវត្ថិភាព (ឧទាហរណ៍ មិនសម្អាតធាតុចូលឱ្យបានត្រឹមត្រូវ ឬប្រើប្រាស់ការអនុវត្តគ្រីបតូក្រាហ្វិចដែលមិនមានសុវត្ថិភាព) ដែលអ្នកអភិវឌ្ឍន៍មនុស្សដែលមានបទពិសោធន៍នឹងចាប់បាន។ ជាងនេះទៅទៀត AI មិនមានអារម្មណ៍សីលធម៌ ឬការព្រួយបារម្ភអំពីភាពយុត្តិធម៌ពីកំណើតនោះទេ - ឧទាហរណ៍ វាអាចបណ្តុះបណ្តាលលើទិន្នន័យដែលលំអៀង និងណែនាំក្បួនដោះស្រាយដែលរើសអើងដោយអចេតនា (នៅក្នុងលក្ខណៈពិសេសដែលជំរុញដោយ AI ដូចជាលេខកូដអនុម័តប្រាក់កម្ចី ឬក្បួនដោះស្រាយជួល)។ អ្នកអភិវឌ្ឍន៍មនុស្សត្រូវបានទាមទារដើម្បីធ្វើសវនកម្មលទ្ធផល AI សម្រាប់បញ្ហាទាំងនេះ ធានាការអនុលោមតាមបទប្បញ្ញត្តិ និងបញ្ចូលកម្មវិធីជាមួយនឹងការពិចារណាខាងសីលធម៌។ ទិដ្ឋភាពសង្គម នៃកម្មវិធី - ការយល់ដឹងអំពីទំនុកចិត្តរបស់អ្នកប្រើប្រាស់ ការព្រួយបារម្ភអំពីភាពឯកជន និងការធ្វើជម្រើសរចនាដែលស្របនឹងតម្លៃរបស់មនុស្ស - "មិនអាចមើលរំលងបានទេ។ ទិដ្ឋភាពអភិវឌ្ឍន៍ដែលផ្តោតលើមនុស្សទាំងនេះគឺហួសពីលទ្ធភាពរបស់ AI យ៉ាងហោចណាស់នាពេលអនាគតដ៏ខ្លីខាងមុខ"។ ( តើ AI នឹងជំនួសអ្នកអភិវឌ្ឍន៍នៅឆ្នាំ 2025 ដែរឬទេ៖ ការមើលស្រាលទៅអនាគត ) អ្នកអភិវឌ្ឍន៍ត្រូវតែបម្រើជាមនសិការ និងជាច្រកទ្វារគុណភាពសម្រាប់ការរួមចំណែករបស់ AI។

ដោយសារតែដែនកំណត់ទាំងនេះ ការឯកភាពគ្នានាពេលបច្ចុប្បន្នគឺថា AI គឺជាឧបករណ៍មួយ មិនមែនជាការជំនួសនោះទេ ។ ដូចដែលលោក Satya Nadella បាននិយាយ វានិយាយអំពី ការផ្តល់អំណាចដល់ អ្នកអភិវឌ្ឍន៍ មិនមែនជំនួសពួកគេទេ ( តើ AI នឹងជំនួសអ្នកសរសេរកម្មវិធីទេ? ការពិតនៅពីក្រោយការផ្សព្វផ្សាយ | ដោយ The PyCoach | ជ្រុងសិប្បនិម្មិត | ខែមីនា ឆ្នាំ២០២៥ | Medium )។ AI អាចត្រូវបានគេគិតថាជាជំនួយការក្មេងជាងវ័យ៖ វាលឿន មិនចេះនឿយហត់ ហើយអាចឆ្លងកាត់លើកដំបូងក្នុងកិច្ចការជាច្រើន ប៉ុន្តែវាត្រូវការការណែនាំ និងជំនាញរបស់អ្នកអភិវឌ្ឍន៍ជាន់ខ្ពស់ ដើម្បីបង្កើតផលិតផលចុងក្រោយដែលល្អឥតខ្ចោះ។ វាបង្ហាញថា សូម្បីតែប្រព័ន្ធសរសេរកូដ AI ទំនើបបំផុតក៏ត្រូវបានដាក់ពង្រាយជា ជំនួយការ ក្នុងការប្រើប្រាស់ក្នុងពិភពពិត (Copilot, CodeWhisperer ។ល។) មិនមែនជាអ្នកសរសេរកូដស្វ័យប្រវត្តិទេ។ ក្រុមហ៊ុនមិនបណ្តេញក្រុមសរសេរកម្មវិធីរបស់ពួកគេ ហើយអនុញ្ញាតឱ្យ AI ដំណើរការដោយសេរីនោះទេ។ ផ្ទុយទៅវិញ ពួកគេកំពុងបង្កប់ AI ទៅក្នុងលំហូរការងាររបស់អ្នកអភិវឌ្ឍន៍ ដើម្បីជួយពួកគេ។

សម្រង់ឧទាហរណ៍មួយបានមកពីលោក Sam Altman របស់ OpenAI ដែលបានកត់សម្គាល់ថា ទោះបីជាភ្នាក់ងារ AI មានភាពប្រសើរឡើងក៏ដោយ “ភ្នាក់ងារ AI ទាំងនេះនឹងមិនជំនួសមនុស្សទាំងស្រុងនោះទេ” ក្នុងការអភិវឌ្ឍកម្មវិធី ( លោក Sam Altman និយាយថាភ្នាក់ងារ AI នឹងអនុវត្តភារកិច្ចដែលវិស្វករកម្មវិធីធ្វើក្នុងពេលឆាប់ៗនេះ៖ រឿងរ៉ាវពេញលេញក្នុង 5 ចំណុច - India Today )។ ពួកគេនឹងដំណើរការជា “អ្នករួមការងារនិម្មិត” ដែលដោះស្រាយភារកិច្ចដែលបានកំណត់យ៉ាងល្អសម្រាប់វិស្វករមនុស្ស ជាពិសេសភារកិច្ចទាំងនោះដែលជាធម្មតារបស់វិស្វករកម្មវិធីកម្រិតទាបដែលមានបទពិសោធន៍ពីរបីឆ្នាំ។ ម្យ៉ាងវិញទៀត AI អាចនឹងធ្វើការងាររបស់អ្នកអភិវឌ្ឍន៍កម្រិតទាបនៅក្នុងវិស័យមួយចំនួន ប៉ុន្តែអ្នកអភិវឌ្ឍន៍កម្រិតទាបនោះមិនក្លាយជាអ្នកអត់ការងារធ្វើទេ - ពួកគេវិវត្តទៅជាតួនាទីក្នុងការត្រួតពិនិត្យ AI និងដោះស្រាយភារកិច្ចកម្រិតខ្ពស់ដែល AI មិនអាចធ្វើបាន។ សូម្បីតែសម្លឹងមើលទៅអនាគត ដែលអ្នកស្រាវជ្រាវមួយចំនួនព្យាករណ៍ថា នៅឆ្នាំ 2040 AI អាចសរសេរកូដភាគច្រើនរបស់វា ( តើមានអនាគតសម្រាប់វិស្វករកម្មវិធីទេ? ផលប៉ះពាល់នៃ AI [2024] ) ជាទូទៅគេយល់ស្របថា អ្នកសរសេរកម្មវិធីរបស់មនុស្សនៅតែត្រូវការដើម្បីត្រួតពិនិត្យ ណែនាំ និងផ្តល់នូវផ្កាភ្លើងច្នៃប្រឌិត និងការគិតរិះគន់ដែលម៉ាស៊ីនខ្វះ ។

គួរកត់សម្គាល់ផងដែរថា ការអភិវឌ្ឍកម្មវិធីមិនមែនគ្រាន់តែជាការសរសេរកូដនោះទេ ។ វាពាក់ព័ន្ធនឹងការទំនាក់ទំនងជាមួយភាគីពាក់ព័ន្ធ ការយល់ដឹងអំពីរឿងរ៉ាវរបស់អ្នកប្រើប្រាស់ ការសហការជាក្រុម និងការរចនាឡើងវិញ - គ្រប់វិស័យទាំងអស់ដែលជំនាញមនុស្សគឺមិនអាចខ្វះបាន។ បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) មិនអាចអង្គុយក្នុងកិច្ចប្រជុំជាមួយអតិថិជនដើម្បីពិភាក្សាអំពីអ្វីដែលពួកគេពិតជាចង់បាននោះទេ ហើយវាក៏មិនអាចចរចាអាទិភាព ឬជម្រុញក្រុមដែលមានចក្ខុវិស័យសម្រាប់ផលិតផលណាមួយបានដែរ។ ធាតុផ្សំរបស់មនុស្ស នៅតែជាចំណុចកណ្តាល។

សរុបមក បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) មានចំណុចខ្សោយសំខាន់ៗ៖ គ្មានភាពច្នៃប្រឌិតពិតប្រាកដ ការយល់ដឹងមានកម្រិតអំពីបរិបទ ទំនោរទៅរកកំហុស គ្មានការទទួលខុសត្រូវ និងគ្មានការយល់ដឹងអំពីផលវិបាកទូលំទូលាយនៃការសម្រេចចិត្តលើកម្មវិធី។ ចន្លោះប្រហោងទាំងនេះគឺជាកន្លែងដែលអ្នកអភិវឌ្ឍន៍មនុស្សលេចធ្លោ។ ជាជាងការមើលឃើញបញ្ញាសិប្បនិម្មិតជាការគំរាមកំហែង វាអាចត្រឹមត្រូវជាងក្នុងការមើលឃើញវាជា ឧបករណ៍ពង្រីកដ៏មានឥទ្ធិពលសម្រាប់អ្នកអភិវឌ្ឍន៍មនុស្ស - ដោះស្រាយរឿងធម្មតាដើម្បីឱ្យមនុស្សអាចផ្តោតលើរឿងស៊ីជម្រៅ។ ផ្នែកបន្ទាប់នឹងពិភាក្សាអំពីរបៀបដែលអ្នកអភិវឌ្ឍន៍អាចទាញយកអត្ថប្រយោជន៍ពីការពង្រីកនេះដោយ សម្របជំនាញ និងតួនាទីរបស់ពួកគេ ដើម្បីរក្សាភាពពាក់ព័ន្ធ និងមានតម្លៃនៅក្នុងពិភពអភិវឌ្ឍន៍ដែលបង្កើនដោយបញ្ញាសិប្បនិម្មិត។

ការសម្របខ្លួន និងការរីកចម្រើនក្នុងយុគសម័យ AI

សម្រាប់អ្នកសរសេរកម្មវិធី និងអ្នកអភិវឌ្ឍន៍ ការកើនឡើងនៃបញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) ក្នុងការសរសេរកូដមិនចាំបាច់ជាការគំរាមកំហែងធ្ងន់ធ្ងរនោះទេ - វាអាចជាឱកាសមួយ។ ចំណុចសំខាន់គឺត្រូវ សម្របខ្លួន និងវិវត្តន៍ ទៅតាមបច្ចេកវិទ្យា។ អ្នកដែលរៀនប្រើប្រាស់បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) ទំនងជានឹងឃើញថាខ្លួនឯង ខ្ពស់ ខណៈដែលអ្នកដែលព្រងើយកន្តើយនឹងវាអាចឃើញថាពួកគេនៅពីក្រោយ។ នៅក្នុងផ្នែកនេះ យើងផ្តោតលើជំហានជាក់ស្តែង និងយុទ្ធសាស្ត្រសម្រាប់អ្នកអភិវឌ្ឍន៍ ដើម្បីរក្សាភាពពាក់ព័ន្ធ និងរីកចម្រើន ខណៈដែលឧបករណ៍បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) ក្លាយជាផ្នែកមួយនៃការអភិវឌ្ឍប្រចាំថ្ងៃ។ ផ្នត់គំនិតដែលត្រូវទទួលយកគឺជាការរៀនសូត្រជាបន្តបន្ទាប់ និងការសហការជាមួយបញ្ញាសិប្បនិម្មិត ជាជាងការប្រកួតប្រជែង។ នេះជារបៀបដែលអ្នកអភិវឌ្ឍន៍អាចកែសម្រួល និងជំនាញ និងតួនាទីថ្មីៗដែលពួកគេគួរពិចារណា៖

១. ទទួលយក AI ជាឧបករណ៍មួយ (រៀនប្រើប្រាស់ជំនួយការសរសេរកូដ AI ប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាព): ជាដំបូង និងសំខាន់បំផុត អ្នកអភិវឌ្ឍន៍គួរតែមានផាសុកភាពជាមួយឧបករណ៍ AI ដែលមាន។ ចាត់ទុក Copilot, ChatGPT ឬ AI សរសេរកូដផ្សេងទៀតជាដៃគូសរសេរកម្មវិធីថ្មីរបស់អ្នក។ នេះមានន័យថា ការរៀនពីរបៀបសរសេរការជំរុញ ឬមតិយោបល់ល្អៗ ដើម្បីទទួលបានការណែនាំកូដដែលមានប្រយោជន៍ និងដឹងពីរបៀបផ្ទៀងផ្ទាត់ ឬបំបាត់កំហុសកូដដែលបង្កើតដោយ AI យ៉ាងឆាប់រហ័ស។ ដូចគ្នានឹងអ្នកអភិវឌ្ឍន៍ត្រូវរៀន IDE ឬការគ្រប់គ្រងកំណែរបស់ពួកគេដែរ ការរៀនពីភាពប្លែករបស់ជំនួយការ AI កំពុងក្លាយជាផ្នែកមួយនៃសំណុំជំនាញ។ ឧទាហរណ៍ អ្នកអភិវឌ្ឍន៍អាចអនុវត្តដោយយកកូដមួយដែលពួកគេបានសរសេរ ហើយសុំឱ្យ AI កែលម្អវា បន្ទាប់មកវិភាគការផ្លាស់ប្តូរ។ ឬនៅពេលចាប់ផ្តើមភារកិច្ច សូមគូសបញ្ជាក់វានៅក្នុងមតិយោបល់ ហើយមើលអ្វីដែល AI ផ្តល់ បន្ទាប់មកកែលម្អពីទីនោះ។ យូរៗទៅ អ្នកនឹងអភិវឌ្ឍវិចារណញាណសម្រាប់អ្វីដែល AI ពូកែ និងរបៀបបង្កើតរួមគ្នាជាមួយវា។ គិតថាវាជា "ការអភិវឌ្ឍន៍ដែលមានជំនួយពី AI" - ជំនាញថ្មីមួយដើម្បីបន្ថែមទៅក្នុងប្រអប់ឧបករណ៍របស់អ្នក។ ជាការពិតណាស់ អ្នកអភិវឌ្ឍន៍ឥឡូវនេះនិយាយអំពី "វិស្វកម្មរហ័ស" ជាជំនាញមួយ - ដោយដឹងពីរបៀបសួរ AI នូវសំណួរត្រឹមត្រូវ។ អ្នកដែលស្ទាត់ជំនាញវាអាចសម្រេចបានលទ្ធផលកាន់តែប្រសើរឡើងពីឧបករណ៍ដូចគ្នា។ ចងចាំថា "អ្នកអភិវឌ្ឍន៍ដែលប្រើប្រាស់ AI អាចជំនួសអ្នកដែលមិនប្រើ" - ដូច្នេះសូមទទួលយកបច្ចេកវិទ្យា ហើយធ្វើឱ្យវាក្លាយជាសម្ព័ន្ធមិត្តរបស់អ្នក។

២. ផ្តោតលើជំនាញកម្រិតខ្ពស់ (ការដោះស្រាយបញ្ហា ការរចនាប្រព័ន្ធ ស្ថាបត្យកម្ម)៖ ដោយសារ AI អាចដោះស្រាយការសរសេរកូដកម្រិតទាបបានកាន់តែច្រើន អ្នកអភិវឌ្ឍន៍គួរតែ ឡើងលើជណ្ដើរអរូបី ។ នេះមានន័យថា ដាក់ការសង្កត់ធ្ងន់បន្ថែមទៀតលើការយល់ដឹងអំពីការរចនាប្រព័ន្ធ និងស្ថាបត្យកម្ម។ បណ្តុះជំនាញក្នុងការបំបែកបញ្ហាស្មុគស្មាញ ការរចនាប្រព័ន្ធដែលអាចធ្វើមាត្រដ្ឋានបាន និងការធ្វើការសម្រេចចិត្តផ្នែកស្ថាបត្យកម្ម - វិស័យដែលការយល់ដឹងរបស់មនុស្សមានសារៈសំខាន់។ ផ្តោតលើមូលហេតុ និងរបៀបនៃដំណោះស្រាយ មិនមែនគ្រាន់តែអ្វីនោះទេ។ ឧទាហរណ៍ ជំនួសឱ្យការចំណាយពេលវេលាទាំងអស់របស់អ្នកក្នុងការធ្វើឱ្យមុខងារតម្រៀបល្អឥតខ្ចោះ (នៅពេលដែល AI អាចសរសេរមួយសម្រាប់អ្នក) សូមចំណាយពេលយល់ដឹងពីវិធីសាស្រ្តតម្រៀបណាដែលល្អបំផុតសម្រាប់បរិបទកម្មវិធីរបស់អ្នក និងរបៀបដែលវាសមនឹងលំហូរទិន្នន័យនៃប្រព័ន្ធរបស់អ្នក។ ការគិតរចនា - ដោយពិចារណាលើតម្រូវការអ្នកប្រើប្រាស់ លំហូរទិន្នន័យ និងអន្តរកម្មសមាសធាតុ - នឹងត្រូវបានគេវាយតម្លៃខ្ពស់។ AI អាចបង្កើតកូដ ប៉ុន្តែវាគឺជាអ្នកអភិវឌ្ឍន៍ដែលសម្រេចចិត្តលើរចនាសម្ព័ន្ធទាំងមូលនៃកម្មវិធី និងធានាថាផ្នែកទាំងអស់ដំណើរការដោយសុខដុម។ តាមរយៈការធ្វើឱ្យការគិតរូបភាពធំរបស់អ្នកកាន់តែច្បាស់ អ្នកធ្វើឱ្យខ្លួនអ្នកមិនអាចខ្វះបានជាមនុស្សដែលណែនាំ AI (និងក្រុមដែលនៅសល់) ក្នុងការបង្កើតរឿងត្រឹមត្រូវ។ ដូចដែលរបាយការណ៍មួយស្តីពីអនាគតបានកត់សម្គាល់ អ្នកអភិវឌ្ឍន៍គួរតែ "ផ្តោតលើផ្នែកដែលការយល់ដឹងរបស់មនុស្សមិនអាចជំនួសបាន ដូចជាការដោះស្រាយបញ្ហា ការគិតគូរពីការរចនា និងការយល់ដឹងពីតម្រូវការរបស់អ្នកប្រើប្រាស់"។ ( តើ AI នឹងជំនួសអ្នកអភិវឌ្ឍន៍នៅឆ្នាំ 2025 ដែរឬទេ៖ ការមើលជាមុននាពេលអនាគត )

៣. បង្កើនចំណេះដឹង AI និង ML របស់អ្នក៖ ដើម្បីធ្វើការជាមួយ AI វាជួយឱ្យ យល់អំពី AI ។ អ្នកអភិវឌ្ឍន៍មិនចាំបាច់ក្លាយជាអ្នកស្រាវជ្រាវអំពីការរៀនម៉ាស៊ីនទាំងអស់នោះទេ ប៉ុន្តែការមានការយល់ដឹងយ៉ាងច្បាស់លាស់អំពីរបៀបដែលគំរូទាំងនេះដំណើរការនឹងមានប្រយោជន៍។ រៀនមូលដ្ឋានគ្រឹះនៃការរៀនម៉ាស៊ីន និងការរៀនស៊ីជម្រៅ - មិនត្រឹមតែវាអាចបើកផ្លូវអាជីពថ្មីប៉ុណ្ណោះទេ (ចាប់តាំងពីការងារដែលទាក់ទងនឹង AI កំពុងរីកចម្រើន ( តើមានអនាគតសម្រាប់វិស្វករកម្មវិធីទេ? ផលប៉ះពាល់នៃ AI [2024] )) ប៉ុន្តែវាក៏នឹងជួយអ្នកប្រើប្រាស់ឧបករណ៍ AI ឱ្យកាន់តែមានប្រសិទ្ធភាពផងដែរ។ ឧទាហរណ៍ ប្រសិនបើអ្នកដឹងអំពីដែនកំណត់នៃគំរូភាសាធំមួយ និងរបៀបដែលវាត្រូវបានបណ្តុះបណ្តាល អ្នកអាចទស្សន៍ទាយពេលដែលវាអាចបរាជ័យ និងរចនាប្រអប់បញ្ចូល ឬការធ្វើតេស្តរបស់អ្នកតាមនោះ។ លើសពីនេះ ផលិតផលកម្មវិធីជាច្រើនឥឡូវនេះកំពុងបញ្ចូលមុខងារ AI (ឧទាហរណ៍ កម្មវិធីដែលមានម៉ាស៊ីនណែនាំ ឬ chatbot)។ អ្នកអភិវឌ្ឍន៍កម្មវិធីដែលមានចំណេះដឹង ML ខ្លះអាចរួមចំណែកដល់មុខងារទាំងនោះ ឬយ៉ាងហោចណាស់សហការយ៉ាងឆ្លាតវៃជាមួយអ្នកវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ។ វិស័យសំខាន់ៗដែលត្រូវពិចារណាអំពីការរៀនសូត្ររួមមាន៖ មូលដ្ឋានគ្រឹះវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ របៀបដំណើរការទិន្នន័យជាមុន ការបណ្តុះបណ្តាលទល់នឹងការសន្និដ្ឋាន និងក្រមសីលធម៌របស់ AI។ ស្គាល់ខ្លួនអ្នកជាមួយនឹងក្របខ័ណ្ឌ AI (TensorFlow, PyTorch) និងសេវាកម្ម AI លើពពក។ ទោះបីជាអ្នកមិនកំពុងបង្កើតគំរូពីដំបូងក៏ដោយ ការដឹងពីរបៀបបញ្ចូល AI API ទៅក្នុងកម្មវិធីគឺជាជំនាញដ៏មានតម្លៃ។ សរុបមក ការក្លាយជា "អ្នកចេះដឹងផ្នែក AI" កំពុងក្លាយជារឿងសំខាន់យ៉ាងឆាប់រហ័សដូចជាការចេះដឹងផ្នែកបច្ចេកវិទ្យាគេហទំព័រ ឬមូលដ្ឋានទិន្នន័យ។ អ្នកអភិវឌ្ឍន៍ដែលអាចដើរលើពិភពនៃវិស្វកម្មកម្មវិធីបែបប្រពៃណី និង AI នឹងស្ថិតក្នុងជំហរដ៏ល្អបំផុតដើម្បីដឹកនាំគម្រោងនាពេលអនាគត។

៤. អភិវឌ្ឍជំនាញទន់ និងចំណេះដឹងផ្នែកវិស្វកម្មឲ្យកាន់តែរឹងមាំ៖ នៅពេលដែល AI ទទួលយកភារកិច្ចមេកានិច ជំនាញរបស់មនុស្សពិសេសកាន់តែមានសារៈសំខាន់។ ការទំនាក់ទំនង ការធ្វើការជាក្រុម និងជំនាញផ្នែកវិស្វកម្ម គឺជាវិស័យដែលត្រូវពង្រឹងបន្ថែមទៀត។ ការអភិវឌ្ឍកម្មវិធីច្រើនតែនិយាយអំពីការយល់ដឹងអំពីផ្នែកបញ្ហា - មិនថាវាជាហិរញ្ញវត្ថុ ការថែទាំសុខភាព ការអប់រំ ឬវិស័យផ្សេងទៀត - ហើយបកប្រែវាទៅជាដំណោះស្រាយ។ AI នឹងមិនមានបរិបទ ឬសមត្ថភាពក្នុងការទំនាក់ទំនងជាមួយភាគីពាក់ព័ន្ធនោះទេ ប៉ុន្តែអ្នកមាន។ ការក្លាយជាមនុស្សដែលមានចំណេះដឹងកាន់តែច្រើននៅក្នុងវិស័យដែលអ្នកធ្វើការ ធ្វើឱ្យអ្នកក្លាយជាមនុស្សដែលមនុស្សច្រើនតែទាក់ទង ដើម្បីធានាថាកម្មវិធីពិតជាបំពេញតម្រូវការពិភពលោកពិត។ ស្រដៀងគ្នានេះដែរ សូមផ្តោតលើជំនាញសហការរបស់អ្នក៖ ការណែនាំ ភាពជាអ្នកដឹកនាំ និងការសម្របសម្រួល។ ក្រុមនឹងនៅតែត្រូវការអ្នកអភិវឌ្ឍន៍ជាន់ខ្ពស់ ដើម្បីពិនិត្យកូដ (រួមទាំងកូដដែលសរសេរដោយ AI) ដើម្បីណែនាំសិស្សថ្នាក់ក្រោមលើការអនុវត្តល្អបំផុត និងដើម្បីសម្របសម្រួលគម្រោងស្មុគស្មាញ។ AI មិនលុបបំបាត់តម្រូវការសម្រាប់អន្តរកម្មរបស់មនុស្សនៅក្នុងគម្រោងនោះទេ។ តាមពិតទៅ ជាមួយនឹងកូដបង្កើត AI ការណែនាំរបស់អ្នកអភិវឌ្ឍន៍ជាន់ខ្ពស់អាចផ្លាស់ប្តូរទៅរកការបង្រៀនសិស្សថ្នាក់ក្រោម ពីរបៀបធ្វើការជាមួយ AI និងផ្ទៀងផ្ទាត់លទ្ធផលរបស់វា ជាជាងរបៀបសរសេររង្វិលជុំសម្រាប់ការងារ។ ការអាចណែនាំអ្នកដទៃនៅក្នុងគំរូថ្មីនេះគឺជាជំនាញដ៏មានតម្លៃ។ ដូចគ្នានេះដែរ ចូរអនុវត្ត ការគិតរិះគន់ - សួរសំណួរ និងសាកល្បងលទ្ធផលរបស់ AI ហើយលើកទឹកចិត្តអ្នកដទៃឱ្យធ្វើដូចគ្នា។ ការបណ្តុះផ្នត់គំនិតសង្ស័យ និងផ្ទៀងផ្ទាត់ដែលមានសុខភាពល្អនឹងការពារការពឹងផ្អែកដោយងងឹតងងល់លើ AI និងកាត់បន្ថយកំហុស។ ជាទូទៅ ធ្វើអោយប្រសើរឡើងនូវជំនាញដែល AI ខ្វះ៖ ការយល់ដឹងអំពីមនុស្ស និងបរិបទ ការវិភាគរិះគន់ និងការគិតអន្តរវិញ្ញាសា។

៥. ការរៀនសូត្រពេញមួយជីវិត និងភាពអាចសម្របខ្លួនបាន៖ ល្បឿននៃការផ្លាស់ប្តូរនៅក្នុង AI គឺលឿនខ្លាំងណាស់។ អ្វីដែលមានអារម្មណ៍ថាទំនើបនាពេលបច្ចុប្បន្ននេះអាចហួសសម័យក្នុងរយៈពេលពីរបីឆ្នាំទៀត។ អ្នកអភិវឌ្ឍន៍ត្រូវតែឱបក្រសោប ការរៀនសូត្រពេញមួយជីវិត ច្រើនជាងពេលណាៗទាំងអស់។ នេះអាចមានន័យថាការសាកល្បងជំនួយការសរសេរកូដ AI ថ្មីៗជាប្រចាំ ការចូលរួមវគ្គសិក្សាតាមអ៊ីនធឺណិត ឬវិញ្ញាបនបត្រក្នុង AI/ML ការអានប្លុកស្រាវជ្រាវដើម្បីទទួលបានព័ត៌មានថ្មីៗ ឬការចូលរួមនៅក្នុងសហគមន៍អ្នកអភិវឌ្ឍន៍ដែលផ្តោតលើ AI។ ភាពអាចសម្របខ្លួនបានគឺជាគន្លឹះសំខាន់ - ត្រូវត្រៀមខ្លួនដើម្បីងាកទៅរកឧបករណ៍ និងលំហូរការងារថ្មីៗនៅពេលដែលវាលេចចេញមក។ ឧទាហរណ៍ ប្រសិនបើឧបករណ៍ AI ថ្មីមកដល់ដែលអាចធ្វើស្វ័យប្រវត្តិកម្មការរចនា UI ពីគំនូរព្រាង អ្នកអភិវឌ្ឍន៍ផ្នែកខាងមុខគួរតែត្រៀមខ្លួនដើម្បីរៀន និងបញ្ចូលវា ដោយផ្លាស់ប្តូរការផ្តោតអារម្មណ៍របស់ពួកគេប្រហែលជាទៅការកែលម្អ UI ដែលបានបង្កើត ឬកែលម្អព័ត៌មានលម្អិតអំពីបទពិសោធន៍អ្នកប្រើប្រាស់ដែលស្វ័យប្រវត្តិកម្មខកខាន។ អ្នកដែលចាត់ទុកការរៀនសូត្រជាផ្នែកមួយដែលកំពុងបន្តនៃអាជីពរបស់ពួកគេ (ដែលអ្នកអភិវឌ្ឍន៍ជាច្រើនបានធ្វើរួចហើយ) នឹងយល់ថាវាកាន់តែងាយស្រួលក្នុងការរួមបញ្ចូលការអភិវឌ្ឍ AI។ យុទ្ធសាស្ត្រមួយគឺត្រូវលះបង់ផ្នែកតូចមួយនៃសប្តាហ៍របស់អ្នកទៅការរៀនសូត្រ និងការពិសោធន៍ - ចាត់ទុកវាជាការវិនិយោគលើអនាគតផ្ទាល់ខ្លួនរបស់អ្នក។ ក្រុមហ៊ុនក៏កំពុងចាប់ផ្តើមផ្តល់ការបណ្តុះបណ្តាលសម្រាប់អ្នកអភិវឌ្ឍន៍របស់ពួកគេអំពីការប្រើប្រាស់ឧបករណ៍ AI ប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាពផងដែរ។ ការទាញយកអត្ថប្រយោជន៍ពីឱកាសបែបនេះនឹងធ្វើឱ្យអ្នកឈានមុខគេ។ អ្នកអភិវឌ្ឍន៍ដែលរីកចម្រើននឹងក្លាយជាអ្នកដែលមើលឃើញថា AI ជាដៃគូដែលកំពុងវិវត្ត ហើយបន្តកែលម្អវិធីសាស្រ្តរបស់ពួកគេក្នុងការធ្វើការជាមួយដៃគូនោះ។

៦. ស្វែងយល់ពីតួនាទី និងផ្លូវអាជីពដែលកំពុងលេចចេញជារូបរាង៖ នៅពេលដែល AI ត្រូវបានត្បាញចូលទៅក្នុងការអភិវឌ្ឍន៍ ឱកាសអាជីពថ្មីៗកំពុងលេចចេញជារូបរាង។ ឧទាហរណ៍ Prompt Engineer ឬ AI Integration Specialist គឺជាតួនាទីដែលផ្តោតលើការបង្កើត prompts លំហូរការងារ និងហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធត្រឹមត្រូវដើម្បីប្រើប្រាស់ AI នៅក្នុងផលិតផល។ ឧទាហរណ៍មួយទៀតគឺ AI Ethics Engineer ឬ AI Auditor – តួនាទីដែលផ្តោតលើការពិនិត្យឡើងវិញនូវលទ្ធផល AI សម្រាប់ភាពលំអៀង ការអនុលោមតាម និងភាពត្រឹមត្រូវ។ ប្រសិនបើអ្នកមានចំណាប់អារម្មណ៍លើផ្នែកទាំងនោះ ការដាក់ខ្លួនអ្នកជាមួយនឹងចំណេះដឹងត្រឹមត្រូវអាចបើកផ្លូវថ្មីទាំងនេះ។ សូម្បីតែនៅក្នុងតួនាទីបុរាណក៏ដោយ អ្នកអាចរកឃើញទីផ្សារពិសេសដូចជា "អ្នកអភិវឌ្ឍន៍ផ្នែកខាងមុខដែលមានជំនួយពី AI" ទល់នឹង "អ្នកអភិវឌ្ឍន៍ផ្នែកខាងក្រោយដែលមានជំនួយពី AI" ដែលនីមួយៗប្រើឧបករណ៍ឯកទេស។ តាមដានពីរបៀបដែលអង្គការកំពុងរៀបចំក្រុមជុំវិញ AI។ ក្រុមហ៊ុនមួយចំនួនមាន "សមាគម AI" ឬមជ្ឈមណ្ឌលឧត្តមភាពដើម្បីណែនាំការទទួលយក AI នៅក្នុងគម្រោង – ការសកម្មនៅក្នុងក្រុមបែបនេះអាចធ្វើឱ្យអ្នកនៅជួរមុខ។ លើសពីនេះ សូមពិចារណាចូលរួមចំណែកក្នុងការអភិវឌ្ឍឧបករណ៍ AI ដោយខ្លួនឯង៖ ឧទាហរណ៍ ការធ្វើការលើគម្រោងប្រភពបើកចំហដែលធ្វើអោយប្រសើរឡើងនូវឧបករណ៍អ្នកអភិវឌ្ឍន៍ (ប្រហែលជាបង្កើនសមត្ថភាពរបស់ AI ក្នុងការពន្យល់កូដ។ល។)។ នេះមិនត្រឹមតែធ្វើឱ្យការយល់ដឹងរបស់អ្នកអំពីបច្ចេកវិទ្យាកាន់តែស៊ីជម្រៅប៉ុណ្ណោះទេ ប៉ុន្តែវាថែមទាំងដាក់អ្នកនៅក្នុងសហគមន៍មួយដែលដឹកនាំការផ្លាស់ប្តូរផងដែរ។ ចំណុចសំខាន់គឺត្រូវមានភាពសកម្មអំពី ភាពរហ័សរហួនក្នុងអាជីព ។ ប្រសិនបើផ្នែកខ្លះនៃការងារបច្ចុប្បន្នរបស់អ្នកក្លាយជាស្វ័យប្រវត្តិកម្ម សូមត្រៀមខ្លួនដើម្បីផ្លាស់ប្តូរទៅជាតួនាទីដែលរចនា ត្រួតពិនិត្យ ឬបង្កើនផ្នែកស្វ័យប្រវត្តិកម្មទាំងនោះ។

៧. រក្សា និងបង្ហាញគុណភាពមនុស្ស៖ នៅក្នុងពិភពលោកមួយដែល AI អាចបង្កើតកូដជាមធ្យមសម្រាប់បញ្ហាជាមធ្យម អ្នកអភិវឌ្ឍន៍មនុស្សគួរតែខិតខំបង្កើត ពិសេស និង យល់ចិត្ត ដែល AI មិនអាចធ្វើបាន។ នេះអាចមានន័យថាផ្តោតលើភាពប៉ិនប្រសប់នៃបទពិសោធន៍អ្នកប្រើប្រាស់ ការបង្កើនប្រសិទ្ធភាពសម្រាប់សេណារីយ៉ូមិនធម្មតា ឬគ្រាន់តែសរសេរកូដដែលស្អាត និងមានឯកសារល្អ (AI មិនពូកែសរសេរឯកសារដែលមានអត្ថន័យ ឬមតិយោបល់កូដដែលអាចយល់បាននោះទេ - អ្នកអាចបន្ថែមតម្លៃនៅទីនោះ!)។ ធ្វើឱ្យវាក្លាយជាចំណុចមួយដើម្បីរួមបញ្ចូលការយល់ដឹងរបស់មនុស្សទៅក្នុងការងារ៖ ឧទាហរណ៍ ប្រសិនបើ AI បង្កើតកូដមួយ អ្នកបន្ថែមមតិយោបល់ដែលពន្យល់ពីហេតុផលតាមរបៀបដែលមនុស្សម្នាក់ទៀតអាចយល់បាននៅពេលក្រោយ ឬអ្នកកែតម្រូវវាឱ្យកាន់តែងាយស្រួលអាន។ ដោយធ្វើដូច្នេះ អ្នកកំពុងបន្ថែមស្រទាប់នៃវិជ្ជាជីវៈ និងគុណភាពដែលការងារដែលបង្កើតដោយម៉ាស៊ីនសុទ្ធសាធខ្វះ។ យូរៗទៅ ការកសាងកេរ្តិ៍ឈ្មោះសម្រាប់កម្មវិធីដែលមានគុណភាពខ្ពស់ដែល "ដំណើរការ" នៅក្នុងពិភពពិតនឹងធ្វើឱ្យអ្នកលេចធ្លោ។ អតិថិជន និងនិយោជកនឹងឱ្យតម្លៃដល់អ្នកអភិវឌ្ឍន៍ដែលអាច ផ្សំប្រសិទ្ធភាព AI ជាមួយនឹងសិប្បកម្មរបស់មនុស្ស ។

ចូរយើងពិចារណាផងដែរអំពីរបៀបដែលផ្លូវអប់រំអាចសម្របខ្លួន។ អ្នកអភិវឌ្ឍន៍ថ្មីដែលចូលក្នុងវិស័យនេះមិនគួរគេចវេះពីឧបករណ៍ AI នៅក្នុងដំណើរការសិក្សារបស់ពួកគេឡើយ។ ផ្ទុយទៅវិញ ការរៀន ជាមួយ AI (ឧទាហរណ៍ ការប្រើប្រាស់ AI ដើម្បីជួយធ្វើកិច្ចការផ្ទះ ឬគម្រោង បន្ទាប់មកវិភាគលទ្ធផល) អាចពន្លឿនការយល់ដឹងរបស់ពួកគេ។ ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ វាមានសារៈសំខាន់ណាស់ក្នុង ការរៀនមូលដ្ឋានគ្រឹះយ៉ាងស៊ីជម្រៅ - ក្បួនដោះស្រាយ រចនាសម្ព័ន្ធទិន្នន័យ និងគោលគំនិតសរសេរកម្មវិធីស្នូល - ដូច្នេះអ្នកមានគ្រឹះរឹងមាំ និងអាចប្រាប់បានថាពេលណា AI កំពុងដើរខុស។ ដោយសារតែ AI ដោះស្រាយលំហាត់សរសេរកូដសាមញ្ញៗ កម្មវិធីសិក្សាអាចដាក់ទម្ងន់កាន់តែច្រើនលើគម្រោងដែលត្រូវការការរចនា និងការរួមបញ្ចូល។ ប្រសិនបើអ្នកជាអ្នកចំណូលថ្មី សូមផ្តោតលើការកសាងផលប័ត្រដែលបង្ហាញពីសមត្ថភាពរបស់អ្នកក្នុងការដោះស្រាយបញ្ហាស្មុគស្មាញ និងប្រើប្រាស់ AI ជាឧបករណ៍មួយក្នុងចំណោមឧបករណ៍ជាច្រើន។

ដើម្បីសង្ខេបយុទ្ធសាស្ត្រសម្របខ្លួន៖ ចូរធ្វើជាអ្នកបើកយន្តហោះ មិនមែនអ្នកដំណើរទេ។ ប្រើប្រាស់ឧបករណ៍ AI ប៉ុន្តែកុំពឹងផ្អែកលើពួកវាខ្លាំងពេក ឬព្រងើយកន្តើយនឹងវា។ បន្តពង្រឹងទិដ្ឋភាពនៃការអភិវឌ្ឍដែលមានលក្ខណៈជាមនុស្សពិសេស។ Grady Booch ដែលជាអ្នកត្រួសត្រាយផ្លូវផ្នែកវិស្វកម្មកម្មវិធីដ៏គួរឱ្យគោរពម្នាក់ បាននិយាយយ៉ាងច្បាស់ថា៖ “AI នឹងផ្លាស់ប្តូរជាមូលដ្ឋាននូវអត្ថន័យនៃការធ្វើជាអ្នកសរសេរកម្មវិធី។ វានឹងមិនលុបបំបាត់អ្នកសរសេរកម្មវិធីទេ ប៉ុន្តែវានឹងទាមទារឱ្យពួកគេអភិវឌ្ឍជំនាញថ្មីៗ និងធ្វើការតាមវិធីថ្មីៗ”។ ( តើមានអនាគតសម្រាប់វិស្វករកម្មវិធីទេ? ផលប៉ះពាល់នៃ AI [2024] )។ តាមរយៈការអភិវឌ្ឍជំនាញ និងវិធីធ្វើការថ្មីៗទាំងនោះយ៉ាងសកម្ម អ្នកអភិវឌ្ឍន៍អាចធានាថាពួកគេនៅតែស្ថិតក្នុងកៅអីបើកបរនៃអាជីពរបស់ពួកគេ។

ដើម្បីសង្ខេបផ្នែកនេះ ខាងក្រោមនេះគឺជាបញ្ជីត្រួតពិនិត្យឯកសារយោងរហ័សសម្រាប់អ្នកអភិវឌ្ឍន៍ដែលកំពុងស្វែងរកការធានាអនាគតអាជីពរបស់ពួកគេនៅក្នុងយុគសម័យ AI៖

ដោយអនុវត្តតាមយុទ្ធសាស្ត្រទាំងនេះ អ្នកអភិវឌ្ឍន៍អាចបង្វែរបដិវត្តន៍ AI ទៅជាអត្ថប្រយោជន៍របស់ពួកគេ។ អ្នកដែលសម្របខ្លួននឹងឃើញថា AI ជួយបង្កើន សមត្ថភាពរបស់ពួកគេ និងអនុញ្ញាតឱ្យពួកគេផលិតកម្មវិធីបានល្អជាងពេលមុនៗ ជាជាងធ្វើឱ្យវាហួសសម័យ។

ទស្សនវិស័យនាពេលអនាគត៖ កិច្ចសហការរវាង AI និងអ្នកអភិវឌ្ឍន៍

តើអនាគតនៃការសរសេរកម្មវិធីនៅក្នុងពិភពលោកដែលជំរុញដោយ AI នឹងទៅជាយ៉ាងណា? ដោយផ្អែកលើនិន្នាការបច្ចុប្បន្ន យើងអាចរំពឹងថានឹងមានអនាគតមួយដែល AI និងអ្នកអភិវឌ្ឍន៍មនុស្សធ្វើការរួមគ្នាយ៉ាងជិតស្និទ្ធជាងមុន ។ តួនាទីរបស់អ្នកសរសេរកម្មវិធីទំនងជានឹងបន្តផ្លាស់ប្តូរទៅរកតំណែងត្រួតពិនិត្យ និងច្នៃប្រឌិត ដោយ AI ដោះស្រាយ "ការងារធ្ងន់ៗ" កាន់តែច្រើនក្រោមការណែនាំរបស់មនុស្ស។ នៅក្នុងផ្នែកសន្និដ្ឋាននេះ យើងព្យាករណ៍ពីសេណារីយ៉ូនាពេលអនាគតមួយចំនួន និងធានាថាទស្សនវិស័យសម្រាប់អ្នកអភិវឌ្ឍន៍អាចនៅតែវិជ្ជមាន - ដរាបណាយើងបន្តសម្របខ្លួន។

នាពេលអនាគតដ៏ខ្លីខាងមុខនេះ (៥-១០ ឆ្នាំខាងមុខ) វាទំនងណាស់ដែល AI នឹងក្លាយជាអ្វីដែលមាននៅគ្រប់ទីកន្លែងក្នុងដំណើរការអភិវឌ្ឍន៍ដូចកុំព្យូទ័រខ្លួនឯងដែរ។ ដូចជាគ្មានអ្នកអភិវឌ្ឍន៍ណាម្នាក់សព្វថ្ងៃនេះសរសេរកូដដោយគ្មានអ្នកកែសម្រួល ឬគ្មាន Google/StackOverflow នៅចុងម្រាមដៃរបស់ពួកគេទេ មិនយូរប៉ុន្មានទេ គ្មានអ្នកអភិវឌ្ឍន៍ណាម្នាក់នឹងសរសេរកូដដោយគ្មានជំនួយ AI មួយចំនួនដែលដំណើរការនៅផ្ទៃខាងក្រោយនោះទេ។ បរិស្ថានអភិវឌ្ឍន៍រួមបញ្ចូលគ្នា (IDE) កំពុងវិវឌ្ឍរួចហើយដើម្បីរួមបញ្ចូលលក្ខណៈពិសេសដែលដំណើរការដោយ AI នៅក្នុងស្នូលរបស់ពួកគេ (ឧទាហរណ៍ អ្នកកែសម្រួលកូដដែលអាចពន្យល់កូដដល់អ្នក ឬស្នើការផ្លាស់ប្តូរកូដទាំងមូលនៅទូទាំងគម្រោង)។ យើងអាចឈានដល់ចំណុចមួយដែលការងារចម្បងរបស់អ្នកអភិវឌ្ឍន៍គឺ បង្កើតបញ្ហា និងការរឹតបន្តឹងតាមរបៀបដែល AI អាចយល់បាន បន្ទាប់មករៀបចំ និងកែលម្អដំណោះស្រាយដែល AI ផ្តល់ជូន ។ នេះស្រដៀងនឹងទម្រង់កម្រិតខ្ពស់នៃការសរសេរកម្មវិធី ដែលជួនកាលត្រូវបានគេហៅថា "ការសរសេរកម្មវិធីរហ័ស" ឬ "ការរៀបចំ AI"។

ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ ខ្លឹមសារនៃអ្វីដែលត្រូវធ្វើ - ដោះស្រាយបញ្ហាសម្រាប់មនុស្ស - នៅតែមិនផ្លាស់ប្តូរ។ បញ្ញាសិប្បនិម្មិតនាពេលអនាគតអាចបង្កើតកម្មវិធីទាំងមូលពីការពិពណ៌នា ("បង្កើតកម្មវិធីទូរស័ព្ទសម្រាប់ណាត់ជួបគ្រូពេទ្យ") ប៉ុន្តែការងារនៃការបញ្ជាក់ការពិពណ៌នានោះ ធានាថាវាត្រឹមត្រូវ និងការកែសម្រួលលទ្ធផលដើម្បីផ្គាប់ចិត្តអ្នកប្រើប្រាស់នឹងពាក់ព័ន្ធនឹងអ្នកអភិវឌ្ឍន៍ (រួមជាមួយអ្នករចនា អ្នកគ្រប់គ្រងផលិតផល។ល។)។ តាមពិតទៅ ប្រសិនបើការបង្កើតកម្មវិធីជាមូលដ្ឋានក្លាយជាការងាយស្រួល ភាពច្នៃប្រឌិត និងការច្នៃប្រឌិតរបស់មនុស្សនៅក្នុងកម្មវិធីនឹងកាន់តែមានសារៈសំខាន់ ក្នុងការបែងចែកផលិតផល។ យើងអាចមើលឃើញការរីកចម្រើននៃកម្មវិធី ដែលកម្មវិធីធម្មតាជាច្រើនត្រូវបានបង្កើតឡើងដោយបញ្ញាសិប្បនិម្មិត ខណៈពេលដែលអ្នកអភិវឌ្ឍន៍មនុស្សផ្តោតលើគម្រោងទំនើប ស្មុគស្មាញ ឬច្នៃប្រឌិតដែលរុញច្រានព្រំដែន។

មានលទ្ធភាពផងដែរដែល ឧបសគ្គចំពោះការចូលសម្រាប់ការសរសេរកម្មវិធីនឹងត្រូវបានកាត់បន្ថយ - មានន័យថាមនុស្សកាន់តែច្រើនដែលមិនមែនជាវិស្វករកម្មវិធីបែបប្រពៃណី (ឧទាហរណ៍ អ្នកវិភាគអាជីវកម្ម ឬអ្នកវិទ្យាសាស្ត្រ ឬអ្នកទីផ្សារ) អាចបង្កើតកម្មវិធីដោយប្រើឧបករណ៍ AI (ការបន្តចលនា "គ្មានកូដ/កូដទាប" ដែលត្រូវបានជំរុញដោយ AI)។ នេះមិនលុបបំបាត់តម្រូវការសម្រាប់អ្នកអភិវឌ្ឍន៍អាជីពទេ។ ផ្ទុយទៅវិញ វាផ្លាស់ប្តូរវា។ អ្នកអភិវឌ្ឍន៍អាចទទួលយកតួនាទីប្រឹក្សាយោបល់ ឬណែនាំកាន់តែច្រើនក្នុងករណីបែបនេះ ដោយធានាថាកម្មវិធីដែលបង្កើតឡើងដោយពលរដ្ឋទាំងនេះមានសុវត្ថិភាព មានប្រសិទ្ធភាព និងអាចថែទាំបាន។ អ្នកសរសេរកម្មវិធីអាជីពអាចផ្តោតលើការបង្កើតវេទិកា និង API ដែល "អ្នកមិនមែនជាអ្នកសរសេរកម្មវិធី" ដែលមានជំនួយពី AI ប្រើប្រាស់។

ពីទស្សនៈការងារ តួនាទីសរសេរកម្មវិធីមួយចំនួនអាចថយចុះ ខណៈពេលដែលតួនាទីផ្សេងទៀតកើនឡើង។ ឧទាហរណ៍ មុខតំណែងសរសេរកូដកម្រិតចូល អាចមានចំនួនតិចជាងមុន ប្រសិនបើក្រុមហ៊ុនពឹងផ្អែកលើ AI សម្រាប់កិច្ចការសាមញ្ញៗ។ យើងអាចស្រមៃមើលថា ក្រុមហ៊ុនចាប់ផ្តើមអាជីវកម្មតូចមួយនាពេលអនាគតត្រូវការប្រហែលពាក់កណ្តាលនៃចំនួនអ្នកអភិវឌ្ឍន៍វ័យក្មេង ពីព្រោះអ្នកអភិវឌ្ឍន៍ជាន់ខ្ពស់របស់ពួកគេ ដែលបំពាក់ដោយ AI អាចធ្វើការងារជាមូលដ្ឋានបានច្រើន។ ប៉ុន្តែក្នុងពេលជាមួយគ្នានេះ ការងារថ្មីទាំងស្រុង (ដូចដែលយើងបានពិភាក្សានៅក្នុងផ្នែកសម្របខ្លួន) នឹងលេចឡើង។ លើសពីនេះ នៅពេលដែលកម្មវិធីជ្រាបចូលទៅក្នុងសេដ្ឋកិច្ចកាន់តែច្រើន (ជាមួយនឹងកម្មវិធីបង្កើត AI សម្រាប់តម្រូវការពិសេស) តម្រូវការទូទៅសម្រាប់ការងារទាក់ទងនឹងកម្មវិធីអាចបន្តកើនឡើង។ ប្រវត្តិសាស្ត្របង្ហាញថា ស្វ័យប្រវត្តិកម្មជារឿយៗនាំឱ្យមាន កាន់តែច្រើន ក្នុងរយៈពេលវែង ទោះបីជាវាជាការងារផ្សេងគ្នាក៏ដោយ - ឧទាហរណ៍ ស្វ័យប្រវត្តិកម្មនៃកិច្ចការផលិតកម្មមួយចំនួនបាននាំឱ្យមានកំណើនការងារសម្រាប់ការរចនា ការថែទាំ និងការកែលម្អប្រព័ន្ធស្វ័យប្រវត្តិ។ នៅក្នុងបរិបទនៃបញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) និងការសរសេរកម្មវិធី ខណៈពេលដែលភារកិច្ចមួយចំនួនដែលអ្នកអភិវឌ្ឍន៍វ័យក្មេងធ្លាប់ធ្វើគឺស្វ័យប្រវត្តិកម្ម វិសាលភាពទាំងមូលនៃកម្មវិធីដែលយើងចង់បង្កើតបានពង្រីក (ពីព្រោះឥឡូវនេះវាមានតម្លៃថោកជាង/លឿនជាងក្នុងការបង្កើតវា) ដែលអាចនាំឱ្យមាន កាន់តែច្រើន ហើយដូច្នេះតម្រូវការសម្រាប់ការត្រួតពិនិត្យរបស់មនុស្សកាន់តែច្រើន ការគ្រប់គ្រងគម្រោង ស្ថាបត្យកម្ម។ល។ របាយការណ៍មួយដោយវេទិកាសេដ្ឋកិច្ចពិភពលោកស្តីពីការងារនាពេលអនាគតបានបង្ហាញថាតួនាទីក្នុងការអភិវឌ្ឍកម្មវិធី និងបញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) ស្ថិតក្នុងចំណោមតួនាទីដែល កំពុងកើនឡើង ក្នុងតម្រូវការ មិនមែនថយចុះទេ ដោយសារតែការផ្លាស់ប្តូរឌីជីថល។

យើងក៏គួរពិចារណាលើ ការព្យាករណ៍ឆ្នាំ ២០៤០ ដែលបានរៀបរាប់ពីមុនផងដែរ៖ អ្នកស្រាវជ្រាវនៅមន្ទីរពិសោធន៍ជាតិ Oak Ridge បានណែនាំថា នៅឆ្នាំ ២០៤០ “ម៉ាស៊ីន… នឹងសរសេរកូដភាគច្រើនរបស់ពួកគេ” ( តើមានអនាគតសម្រាប់វិស្វករកម្មវិធីទេ? ផលប៉ះពាល់នៃ AI [២០២៤] )។ ប្រសិនបើរឿងនោះបង្ហាញថាត្រឹមត្រូវ តើអ្វីដែលនៅសល់សម្រាប់អ្នកសរសេរកម្មវិធីរបស់មនុស្ស? ទំនងជាការផ្តោតអារម្មណ៍នឹងស្ថិតនៅលើការណែនាំកម្រិតខ្ពស់ (ប្រាប់ម៉ាស៊ីនអំពីអ្វីដែល យើង ចង់ឱ្យពួកគេសម្រេចបានយ៉ាងទូលំទូលាយ) និងលើផ្នែកដែលពាក់ព័ន្ធនឹងការរួមបញ្ចូលស្មុគស្មាញនៃប្រព័ន្ធ ការយល់ដឹងអំពីចិត្តវិទ្យារបស់មនុស្ស ឬដែនបញ្ហាថ្មីៗ។ សូម្បីតែក្នុងសេណារីយ៉ូបែបនេះក៏ដោយ មនុស្សនឹងដើរតួនាទីស្រដៀងនឹង អ្នករចនាផលិតផល វិស្វករតម្រូវការ និង អ្នកបណ្តុះបណ្តាល/អ្នកផ្ទៀងផ្ទាត់ AI ។ កូដអាចសរសេរដោយខ្លួនឯងភាគច្រើន ប៉ុន្តែនរណាម្នាក់ត្រូវសម្រេចចិត្តថា កូដអ្វីគួរត្រូវបានសរសេរ និងមូលហេតុ ហើយបន្ទាប់មកផ្ទៀងផ្ទាត់ថាលទ្ធផលចុងក្រោយគឺត្រឹមត្រូវ និងស្របតាមគោលដៅ។ វាស្រដៀងគ្នាទៅនឹងរបៀបដែលរថយន្តបើកបរដោយខ្លួនឯងអាចបើកបរដោយខ្លួនឯងនៅថ្ងៃណាមួយ ប៉ុន្តែអ្នកនៅតែប្រាប់រថយន្តថាត្រូវទៅណា និងជ្រៀតជ្រែកក្នុងស្ថានភាពស្មុគស្មាញ - បូករួមទាំងមនុស្សរចនាផ្លូវថ្នល់ ច្បាប់ចរាចរណ៍ និងហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធទាំងអស់នៅជុំវិញវា។

ដូច្នេះអ្នកជំនាញភាគច្រើនស្រមៃមើលអនាគតនៃ កិច្ចសហការ មិនមែនជាការជំនួសនោះ ទេ។ ដូចដែលក្រុមហ៊ុនប្រឹក្សាយោបល់បច្ចេកវិទ្យាមួយបានពោលថា “អនាគតនៃការអភិវឌ្ឍមិនមែនជាជម្រើសរវាងមនុស្ស ឬ AI ទេ ប៉ុន្តែជាកិច្ចសហការដែលទាញយកអត្ថប្រយោជន៍ពីអ្វីដែលល្អបំផុតទាំងពីរ”។ ( តើ AI នឹងជំនួសអ្នកអភិវឌ្ឍន៍នៅឆ្នាំ 2025 ដែរឬទេ៖ ការមើលស្រាលអនាគត ) ដោយមិនសង្ស័យ AI នឹងផ្លាស់ប្តូរការអភិវឌ្ឍន៍កម្មវិធី ប៉ុន្តែវាជាការវិវត្តនៃតួនាទីរបស់អ្នកអភិវឌ្ឍន៍ច្រើនជាងការផុតពូជ។ អ្នកអភិវឌ្ឍន៍ដែល “ទទួលយកការផ្លាស់ប្តូរ សម្របជំនាញរបស់ពួកគេ និងផ្តោតលើទិដ្ឋភាពមនុស្សធម៌តែមួយគត់នៃការងាររបស់ពួកគេ” នឹងឃើញថា AI បង្កើន សមត្ថភាពរបស់ពួកគេជាជាងបន្ថយតម្លៃរបស់ពួកគេ។

យើងអាចគូរស្របគ្នាជាមួយវិស័យមួយផ្សេងទៀត៖ សូមពិចារណាពីការកើនឡើងនៃការរចនាជំនួយដោយកុំព្យូទ័រ (CAD) ក្នុងវិស្វកម្ម និងស្ថាបត្យកម្ម។ តើឧបករណ៍ទាំងនោះបានជំនួសវិស្វករ និងស្ថាបត្យករដែរឬទេ? ទេ - ពួកវាធ្វើឱ្យពួកគេកាន់តែមានផលិតភាព និងអនុញ្ញាតឱ្យពួកគេបង្កើតការរចនាស្មុគស្មាញជាងមុន។ ប៉ុន្តែភាពច្នៃប្រឌិត និងការសម្រេចចិត្តរបស់មនុស្សនៅតែជាចំណុចកណ្តាល។ ស្រដៀងគ្នានេះដែរ បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) អាចត្រូវបានគេមើលឃើញថាជាការសរសេរកូដជំនួយដោយកុំព្យូទ័រ - វានឹងជួយដោះស្រាយភាពស្មុគស្មាញ និងការងារដ៏លំបាក ប៉ុន្តែអ្នកអភិវឌ្ឍន៍នៅតែជាអ្នករចនា និងអ្នកធ្វើការសម្រេចចិត្ត។.

ក្នុងរយៈពេលវែង ប្រសិនបើយើងស្រមៃមើល AI កម្រិតខ្ពស់ពិតប្រាកដ (ឧទាហរណ៍ ទម្រង់មួយចំនួននៃ AI ទូទៅដែល អាច ធ្វើអ្វីដែលមនុស្សអាចធ្វើបានភាគច្រើន) ការផ្លាស់ប្តូរសង្គម និងសេដ្ឋកិច្ចនឹងទូលំទូលាយជាងការសរសេរកម្មវិធីទៅទៀត។ យើងមិនទាន់ដល់កម្រិតនោះទេ ហើយយើងមានការគ្រប់គ្រងយ៉ាងសំខាន់លើរបៀបដែលយើងរួមបញ្ចូល AI ទៅក្នុងការងាររបស់យើង។ ផ្លូវដ៏ប្រុងប្រយ័ត្នគឺបន្តរួមបញ្ចូល AI តាមវិធីដែល បង្កើនសក្តានុពលរបស់មនុស្ស ។ នោះមានន័យថាការវិនិយោគលើឧបករណ៍ និងការអនុវត្ត (និងគោលនយោបាយ) ដែលធ្វើឱ្យមនុស្សស្ថិតក្នុងរង្វង់។ យើងឃើញក្រុមហ៊ុនបង្កើត ការគ្រប់គ្រង AI - គោលការណ៍ណែនាំសម្រាប់របៀបដែល AI គួរតែត្រូវបានប្រើប្រាស់ក្នុងការអភិវឌ្ឍន៍ដើម្បីធានាបាននូវលទ្ធផលប្រកបដោយសីលធម៌ និងប្រសិទ្ធភាព ( ការស្ទង់មតិបង្ហាញពីផលប៉ះពាល់របស់ AI ទៅលើបទពិសោធន៍របស់អ្នកអភិវឌ្ឍន៍ - ប្លុក GitHub )។ និន្នាការនេះទំនងជានឹងកើនឡើង ដោយធានាថាការត្រួតពិនិត្យរបស់មនុស្សគឺជាផ្នែកមួយនៃបំពង់បង្ហូរអភិវឌ្ឍន៍ AI ជាផ្លូវការ។

សរុបមក សំណួរដែលថា "តើ AI នឹងជំនួសអ្នកសរសេរកម្មវិធីដែរឬទេ?" អាចឆ្លើយបានថា៖ ទេ - ប៉ុន្តែវានឹងផ្លាស់ប្តូរយ៉ាងខ្លាំងនូវអ្វីដែលអ្នកសរសេរកម្មវិធីធ្វើ។ ផ្នែកធម្មតាៗនៃការសរសេរកម្មវិធីភាគច្រើនកំពុងដំណើរការដោយស្វ័យប្រវត្តិ។ ផ្នែកច្នៃប្រឌិត បញ្ហាប្រឈម និងផ្តោតលើមនុស្សនឹងនៅតែមាន ហើយជាការពិតណាស់នឹងកាន់តែលេចធ្លោ។ នាពេលអនាគតទំនងជាឃើញអ្នកសរសេរកម្មវិធីធ្វើការរួមគ្នាជាមួយជំនួយការ AI ដែលឆ្លាតជាងមុន ដូចជាសមាជិកក្រុមដែរ។ ស្រមៃមើលថាមានមិត្តរួមការងារ AI ដែលអាចបង្កើតកូដ 24/7 - វាជាការជំរុញផលិតភាពដ៏អស្ចារ្យ ប៉ុន្តែវានៅតែត្រូវការនរណាម្នាក់ប្រាប់វាថាត្រូវធ្វើការលើកិច្ចការអ្វីខ្លះ និងពិនិត្យមើលការងាររបស់វា។

លទ្ធផលល្អបំផុត នឹង សម្រេចបានដោយអ្នកដែលចាត់ទុក AI ដូចជាអ្នកសហការ។ ដូចដែលនាយកប្រតិបត្តិម្នាក់បាននិយាយថា "AI នឹងមិនជំនួសអ្នកសរសេរកម្មវិធីទេ ប៉ុន្តែអ្នកសរសេរកម្មវិធីដែលប្រើ AI នឹងជំនួសអ្នកដែលមិនប្រើ"។ នៅក្នុងន័យជាក់ស្តែង នេះមានន័យថា ភារកិច្ចគឺស្ថិតនៅលើអ្នកអភិវឌ្ឍន៍ក្នុងការវិវត្តន៍ជាមួយនឹងបច្ចេកវិទ្យា។ វិជ្ជាជីវៈនៃការសរសេរកម្មវិធីមិនកំពុងស្លាប់ទេ - វា កំពុងសម្របខ្លួន ។ នឹងមានកម្មវិធីជាច្រើនដែលត្រូវបង្កើត និងបញ្ហាដែលត្រូវដោះស្រាយសម្រាប់អនាគតដែលអាចមើលឃើញទុកជាមុន ប្រហែលជាច្រើនជាងសព្វថ្ងៃនេះ។ តាមរយៈការបន្តការសិក្សា ការរក្សាភាពបត់បែន និងផ្តោតលើអ្វីដែលមនុស្សធ្វើបានល្អបំផុត អ្នកអភិវឌ្ឍន៍អាចធានាបាននូវអាជីពដ៏ជោគជ័យ និងពេញលេញ ក្នុងភាពជាដៃគូជាមួយ AI ។

ជាចុងក្រោយ វាមានតម្លៃក្នុងការអបអរសាទរការពិតដែលថាយើងកំពុងចូលទៅក្នុងយុគសម័យមួយដែលអ្នកអភិវឌ្ឍន៍មានមហាអំណាចនៅក្នុងការចាត់ចែងរបស់ពួកគេ។ អ្នកសរសេរកម្មវិធីជំនាន់ក្រោយនឹងសម្រេចបានក្នុងរយៈពេលប៉ុន្មានម៉ោងនូវអ្វីដែលធ្លាប់ចំណាយពេលច្រើនថ្ងៃ ហើយដោះស្រាយបញ្ហាដែលពីមុនមិនអាចទៅដល់បាន ដោយទាញយកអត្ថប្រយោជន៍ពី AI។ ជំនួសឱ្យការភ័យខ្លាច អារម្មណ៍ដែលកំពុងឆ្ពោះទៅមុខអាចជាអារម្មណ៍ សុទិដ្ឋិនិយម និងការចង់ដឹងចង់ឃើញ ។ ដរាបណាយើងខិតជិត AI ដោយបើកភ្នែករបស់យើង - ដឹងពីដែនកំណត់របស់វា និងយកចិត្តទុកដាក់ចំពោះការទទួលខុសត្រូវរបស់យើង - យើងអាចបង្កើតអនាគតមួយដែល AI និងអ្នកសរសេរកម្មវិធីរួមគ្នាបង្កើតប្រព័ន្ធកម្មវិធីដ៏អស្ចារ្យ លើសពីអ្វីដែលទាំងពីរអាចធ្វើបានតែម្នាក់ឯង។ ភាពច្នៃប្រឌិតរបស់មនុស្សរួមផ្សំជាមួយនឹងប្រសិទ្ធភាពម៉ាស៊ីន គឺជាការរួមបញ្ចូលគ្នាដ៏មានឥទ្ធិពល។ នៅទីបញ្ចប់ វាមិនមែននិយាយអំពី ការជំនួស ទេ ប៉ុន្តែអំពីភាពស៊ីសង្វាក់គ្នា។ រឿងរ៉ាវរបស់ AI និងអ្នកសរសេរកម្មវិធីនៅតែត្រូវបានសរសេរ - ហើយវានឹងត្រូវបានសរសេរដោយ ទាំង មនុស្ស និងម៉ាស៊ីនជាមួយគ្នា។

ប្រភព៖

1. Brainhub, “តើមានអនាគតសម្រាប់វិស្វករកម្មវិធីទេ? ផលប៉ះពាល់នៃ AI [2024]” ( តើមានអនាគតសម្រាប់វិស្វករកម្មវិធីទេ? ផលប៉ះពាល់នៃ AI [2024] )។

2. Brainhub ដកស្រង់សម្ដីរបស់អ្នកជំនាញដោយ Satya Nadella និង Jeff Dean លើ AI ជាឧបករណ៍មួយ មិនមែនជាការជំនួសទេ ( តើមានអនាគតសម្រាប់វិស្វករកម្មវិធីទេ? ផលប៉ះពាល់នៃ AI [2024] ) ( តើមានអនាគតសម្រាប់វិស្វករកម្មវិធីទេ? ផលប៉ះពាល់នៃ AI [2024] )។

3. Medium (PyCoach), “តើ AI នឹងជំនួសអ្នកសរសេរកម្មវិធីទេ? ការពិតនៅពីក្រោយការផ្សព្វផ្សាយ” ដោយកត់សម្គាល់ពីការពិតដ៏ស្មុគស្មាញទល់នឹងការផ្សព្វផ្សាយ ( តើ AI នឹងជំនួសអ្នកសរសេរកម្មវិធីទេ? ការពិតនៅពីក្រោយការផ្សព្វផ្សាយ | ដោយ The PyCoach | ជ្រុងសិប្បនិម្មិត | ខែមីនា ឆ្នាំ 2025 | Medium ) និងសម្រង់សម្តីរបស់ Sam Altman លើ AI ដែលពូកែខាងកិច្ចការ ប៉ុន្តែមិនមែនជាការងារពេញលេញទេ។

4. DesignGurus, “តើ AI នឹងជំនួសអ្នកអភិវឌ្ឍន៍មែនទេ… (2025)” ដោយសង្កត់ធ្ងន់ថា AI នឹង បង្កើន និងលើកកម្ពស់អ្នកអភិវឌ្ឍន៍ ជាជាងធ្វើឱ្យពួកគេលែងត្រូវការ ( តើ AI នឹងជំនួសអ្នកអភិវឌ្ឍន៍នៅឆ្នាំ 2025៖ ការមើលជាមុននាពេលអនាគត ) និងរាយបញ្ជីផ្នែកដែល AI ខ្វះខាត (ភាពច្នៃប្រឌិត បរិបទ ក្រមសីលធម៌)។

5. ការស្ទង់មតិអ្នកអភិវឌ្ឍន៍ Stack Overflow ឆ្នាំ ២០២៣ ការប្រើប្រាស់ឧបករណ៍ AI ដោយអ្នកអភិវឌ្ឍន៍ ៧០% ទំនុកចិត្តលើភាពត្រឹមត្រូវទាប (៣% ទុកចិត្តខ្ពស់) ( ៧០% នៃអ្នកអភិវឌ្ឍន៍ប្រើប្រាស់ឧបករណ៍សរសេរកូដ AI ៣% ជឿជាក់ខ្ពស់លើភាពត្រឹមត្រូវរបស់ពួកគេ - ShiftMag )។

6. ការស្ទង់មតិ GitHub ឆ្នាំ ២០២៣ ដែលបង្ហាញថា ៩២% នៃអ្នកអភិវឌ្ឍន៍បានសាកល្បងឧបករណ៍សរសេរកូដ AI និង ៧០% ឃើញអត្ថប្រយោជន៍ ( ការស្ទង់មតិបង្ហាញពីផលប៉ះពាល់របស់ AI ទៅលើបទពិសោធន៍របស់អ្នកអភិវឌ្ឍន៍ - ប្លក់ GitHub )។

7. ការស្រាវជ្រាវរបស់ GitHub Copilot បានរកឃើញថា ការបញ្ចប់ភារកិច្ចលឿនជាងមុន 55% ដោយមានជំនួយពី AI ( ការស្រាវជ្រាវ៖ ការវាស់វែងផលប៉ះពាល់របស់ GitHub Copilot ទៅលើផលិតភាព និងសុភមង្គលរបស់អ្នកអភិវឌ្ឍន៍ - ប្លក់ GitHub )។

8. GeekWire នៅលើ AlphaCode របស់ DeepMind ដំណើរការក្នុងកម្រិតអ្នកសរសេរកូដជាមធ្យមរបស់មនុស្ស (កំពូល 54%) ប៉ុន្តែនៅឆ្ងាយពីអ្នកដំណើរការកំពូល ( AlphaCode របស់ DeepMind ត្រូវគ្នានឹងជំនាញរបស់អ្នកសរសេរកម្មវិធីជាមធ្យម )។

9. IndiaToday (ខែកុម្ភៈ ឆ្នាំ២០២៥) សេចក្តីសង្ខេបនៃចក្ខុវិស័យរបស់លោក Sam Altman អំពី “មិត្តរួមការងារ” បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) ដែលធ្វើកិច្ចការរបស់វិស្វករថ្នាក់ក្រោម ប៉ុន្តែ “នឹងមិនជំនួសមនុស្សទាំងស្រុងនោះទេ” ( លោក Sam Altman និយាយថា ភ្នាក់ងារបញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) នឹងអនុវត្តកិច្ចការដែលវិស្វករផ្នែកទន់ធ្វើក្នុងពេលឆាប់ៗនេះ៖ រឿងរ៉ាវពេញលេញក្នុង ៥ ចំណុច - India Today )។

10. McKinsey & Company ប៉ាន់ប្រមាណថា ការងារសរសេរកម្មវិធីប្រហែល 80% នឹងនៅតែផ្តោតលើមនុស្សទោះបីជាមានស្វ័យប្រវត្តិកម្មក៏ដោយ ( តើមានអនាគតសម្រាប់វិស្វករកម្មវិធីទេ? ផលប៉ះពាល់នៃ AI [2024] )។

អត្ថបទដែលអ្នកប្រហែលជាចង់អានបន្ទាប់ពីអត្ថបទនេះ៖

🔗 ឧបករណ៍សរសេរកម្មវិធី AI Pair កំពូលៗ
ស្វែងយល់ពីឧបករណ៍ AI ឈានមុខគេដែលអាចសហការជាមួយអ្នកដូចជាដៃគូសរសេរកូដ ដើម្បីជំរុញដំណើរការអភិវឌ្ឍន៍របស់អ្នក។

🔗 តើ AI ណាដែលល្អបំផុតសម្រាប់ការសរសេរកូដ - ជំនួយការសរសេរកូដ AI កំពូលៗ
ការណែនាំអំពីឧបករណ៍ AI ដែលមានប្រសិទ្ធភាពបំផុតសម្រាប់ការបង្កើតកូដ ការបំបាត់កំហុស និងការបង្កើនល្បឿនគម្រោងកម្មវិធី។

🔗 ការអភិវឌ្ឍកម្មវិធីបញ្ញាសិប្បនិម្មិត – ការផ្លាស់ប្តូរអនាគតនៃបច្ចេកវិទ្យា
ស្វែងយល់ពីរបៀបដែល AI កំពុងធ្វើបដិវត្តន៍វិធីដែលកម្មវិធីត្រូវបានបង្កើត សាកល្បង និងដាក់ពង្រាយ។