ลองใช้งานหมดแล้ว ChatGPT Codex, Jules, Claude 4: โปรแกรมเมอร์ต้องปรับตัวอย่างไรในยุค AI ครองเมือง?

ลองใช้งานหมดแล้ว ChatGPT Codex, Jules, Claude 4: โปรแกรมเมอร์อย่างเราต้องปรับตัวหนักเลย

ประมาณเวลาอ่าน: 7-10 นาที

โลกเทคโนโลยีกำลังหมุนเร็วจนตามแทบไม่ทัน โดยเฉพาะวงการ AI ที่มีของเล่นใหม่ออกมาให้เราตื่นตาตื่นใจกันอยู่ตลอดเวลา ล่าสุด หลายคนคงได้ยินข่าวคราวหรืออาจจะลองใช้งานหมดแล้ว ทั้ง ChatGPT Codex, Jules, และที่กำลังมาแรงอย่าง Claude 4 ซึ่งแต่ละตัวก็โชว์ความสามารถในการเขียนโค้ดได้น่าทึ่ง จนทำให้เกิดคำถามสำคัญว่า “อาชีพโปรแกรมเมอร์อย่างเราต้องปรับตัวหนักเลยไหม?” วันนี้ Data-Espresso จะพาทุกท่านไปเจาะลึกประเด็นนี้กันครับ

AI รุ่นใหม่ กับความสามารถด้านการเขียนโค้ดที่เหนือชั้น

ต้องยอมรับว่า AI สมัยนี้ฉลาดขึ้นมากจริงๆ ครับ โดยเฉพาะโมเดลที่ถูกพัฒนามาเพื่อช่วยงานโปรแกรมเมอร์โดยเฉพาะ:

• Claude 4 Opus: เปิดตัวเมื่อวันที่ 22 พฤษภาคม 2025 โดย Anthropic โมเดลนี้ถูกออกแบบมาสำหรับงานเขียนโค้ดและงานที่ต้องทำซ้ำๆ แบบ Agent โดยเฉพาะ (อ้างอิง) สามารถทำงานที่ซับซ้อนซึ่งมนุษย์อาจต้องใช้เวลา 6-7 ชั่วโมงให้เสร็จสิ้นได้โดยอัตโนมัติ และยังทำคะแนนได้ถึง 72.5% บน SWE-bench verified (อ้างอิง) ซึ่งถือว่าสูงมากครับ
• Claude 4 Sonnet: เป็นโมเดลระดับกลางที่เน้นความสมดุลระหว่างความฉลาดและประสิทธิภาพ Cursor ถึงกับยกย่องว่าเป็นโมเดลการเขียนโค้ดที่ล้ำสมัยที่สุด (อ้างอิง) มีการปรับปรุงเรื่องการควบคุมทิศทาง (steerability) การให้เหตุผล และการเขียนโค้ดให้ดีขึ้นกว่าเดิม (อ้างอิง)
• Codex: แม้จะมีรุ่นใหม่ๆ ออกมา แต่ Codex จาก OpenAI ก็ยังแสดงให้เห็นถึงความสำคัญของความหลากหลายของโมเดล ในการทดสอบล่าสุด Codex สามารถค้นพบปัญหาได้ถึง 6 ข้อ ซึ่งหนึ่งในนั้น Opus 4 ไม่พบเสียด้วยซ้ำ (อ้างอิง)
• Jules: อีกหนึ่ง AI ที่น่าจับตามอง แม้ในการทดสอบเดียวกัน Jules จะพบปัญหาได้ 5 ข้อ ซึ่งน้อยกว่า Codex เล็กน้อย แต่ก็ถือว่ามีประสิทธิภาพที่ดี (อ้างอิง)

💡 ในความเห็นของผม การมี AI หลากหลายโมเดลเป็นเรื่องที่ดีครับ เพราะแต่ละตัวก็มีจุดแข็งต่างกันไป ทำให้เราเลือกใช้เครื่องมือที่เหมาะสมกับงานแต่ละประเภทได้

ความสามารถพิเศษของ Claude 4 ที่น่าจับตามอง

Claude 4 ไม่ได้เก่งแค่เขียนโค้ด แต่ยังมีฟีเจอร์ที่น่าสนใจอีกหลายอย่างครับ (อ้างอิงจาก ZDNet):

• การทำงานแบบอัตโนมัติ (Autonomous Work): Claude Opus 4 สามารถทำงานได้อย่างอิสระเป็นเวลาหลายชั่วโมง เหมาะกับการเป็น AI agent ซึ่งเป็นก้าวต่อไปของการช่วยเหลือด้วย AI ลองนึกภาพ AI ที่ช่วยเราจัดการงาน routine ต่างๆ ได้เองสิครับ ชีวิตดีขึ้นเยอะ!
• การคิดและใช้เครื่องมือสลับกัน (Alternating Thinking and Tool Use): ฟีเจอร์ใหม่ที่ยังอยู่ในช่วงเบต้า ทำให้ Opus 4 และ Sonnet 4 สามารถสลับระหว่างการคิดวิเคราะห์อย่างลึกซึ้งกับการเรียกใช้เครื่องมือต่างๆ ได้ ทำให้ได้ทั้งความเร็วและความแม่นยำ
• การเรียกใช้เครื่องมือแบบขนาน (Parallel Tool Calling): Claude สามารถเรียกใช้หลายเครื่องมือพร้อมกันได้ ไม่ว่าจะเป็นการประมวลผลตามลำดับหรือพร้อมกันเพื่อทำงานที่ได้รับมอบหมายให้สำเร็จลุล่วง นี่คือพลังของ AI automation ที่แท้จริง

แล้วใครเก่งสุด? ลองดูผลการเปรียบเทียบประสิทธิภาพ AI

จากการศึกษาและเปรียบเทียบโมเดล AI ต่างๆ (อ้างอิง WebDev Arena Leaderboard) พบว่า:

• Gemini-2.5-Pro-Preview-05-06 ยังคงทำคะแนนได้เป็นอันดับหนึ่ง โดยได้คะแนน 1414.64
• Claude 4.7 Sonnet ตามมาเป็นอันดับสอง ทำได้ 1357.05
• Gemini-2.5-Flash-Preview-05-20 ทำได้ 1310.42
• GPT-4.1 อยู่ในลำดับถัดมา 1257.20

ถึงแม้ว่า Claude 4 จะยังไม่ได้อยู่ใน List แต่จากเว็บของ Antropic จะเห็นว่า Claude Sonnet 4 นั้นได้คะแนน SWE-bench verified สูงที่สุดตอนนี้ แซง Gemini 2.5 Pro ไปแล้ว

ตัวเลขเหล่านี้ชี้ให้เห็นว่า AI แต่ละตัวมีความสามารถที่แตกต่างกัน และการพัฒนาก็ยังคงดำเนินไปอย่างต่อเนื่องครับ

โปรแกรมเมอร์ต้องปรับตัวอย่างไร? เมื่อ AI เก่งขึ้นทุกวัน

เมื่อเห็นความสามารถของ AI เหล่านี้แล้ว โปรแกรมเมอร์หลายคนอาจเริ่มกังวลใจ แต่ผมอยากให้มองว่านี่คือ “โอกาส” มากกว่า “อุปสรรค” ครับ การพัฒนาอย่างรวดเร็วของ AI หมายความว่าเราต้องปรับตัว โดยเฉพาะเมื่อ AI สามารถทำงานที่ซับซ้อนได้โดยอัตโนมัติ และเขียนโค้ดได้เนียนจนแทบแยกไม่ออกว่าเป็นผลงานของมนุษย์หรือ AI

แล้วเราจะปรับตัวได้อย่างไร? Data-Espresso มีคำแนะนำสำหรับเจ้าของธุรกิจ, SME, หัวหน้าทีม และโปรแกรมเมอร์ทุกท่านครับ:

• เรียนรู้ที่จะทำงานร่วมกับ AI (Collaborate, Don’t Compete): แทนที่จะมอง AI เป็นคู่แข่ง ให้มองว่าเป็นผู้ช่วยคนเก่งที่จะมาเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของเรา ลองนึกถึงการมี AI agent ช่วยจัดการงาน routine หรือช่วย generate โค้ดเบื้องต้น ทำให้เรามีเวลาไปโฟกัสกับงานที่ซับซ้อนและใช้ความคิดสร้างสรรค์มากขึ้น
• พัฒนาทักษะที่ AI ยังทำได้ไม่ดี (Uniquely Human Skills): AI เก่งเรื่องการประมวลผลและทำตามคำสั่ง แต่ทักษะอย่างการออกแบบระบบสถาปัตยกรรมซอฟต์แวร์ขนาดใหญ่ (high-level system design), การสื่อสารทำความเข้าใจความต้องการของลูกค้า (client communication), การคิดเชิงวิพากษ์ (critical thinking), และการตัดสินใจเชิงจริยธรรม (ethical decision-making) ยังเป็นสิ่งที่มนุษย์ทำได้ดีกว่ามาก
• ใช้ AI หลากหลายโมเดลให้เป็นประโยชน์ (Leverage Model Diversity): อย่างที่กล่าวไปว่า AI แต่ละตัวมีจุดแข็งต่างกัน การเรียนรู้ที่จะเลือกใช้ AI ที่เหมาะสมกับงานแต่ละประเภทจะช่วยให้เราทำงานได้มีประสิทธิภาพสูงสุด เช่น อาจใช้ Claude 4 Opus สำหรับงาน agentic ที่ซับซ้อน, ใช้ Codex หรือ GitHub Copilot ช่วยเขียนโค้ด, หรือใช้ ChatGPT ช่วย brainstorming ไอเดีย
• โฟกัสที่การแก้ปัญหาทางธุรกิจ (Focus on Business Problems): แทนที่จะกังวลว่า AI จะมาเขียนโค้ดแทนเรา ให้มองว่า AI คือเครื่องมือที่ช่วยให้เราแก้ปัญหาทางธุรกิจได้เร็วขึ้นและดีขึ้น ความเข้าใจในโจทย์ธุรกิจและความสามารถในการประยุกต์ใช้เทคโนโลยี (รวมถึง AI) เพื่อสร้างคุณค่า คือสิ่งที่สำคัญอย่างยิ่ง
• ไม่หยุดเรียนรู้ (Continuous Learning): เทคโนโลยี AI พัฒนาเร็วมาก การติดตามข่าวสาร อัปเดตความรู้ และทดลองใช้เครื่องมือใหม่ๆ อยู่เสมอจึงเป็นสิ่งจำเป็น เพื่อให้เราก้าวทันการเปลี่ยนแปลงและสามารถคว้าโอกาสใหม่ๆ ที่มาพร้อมกับ AI ได้

คำถามที่พบบ่อย (FAQ)

Q1: AI จะทำให้โปรแกรมเมอร์ตกงานจริงหรือ?

A1: ในความเห็นของผม AI จะเปลี่ยนบทบาทของโปรแกรมเมอร์มากกว่าที่จะทำให้ตกงานครับ โปรแกรมเมอร์ที่ปรับตัวและเรียนรู้ที่จะใช้ AI เป็นเครื่องมือเสริม จะยิ่งมีคุณค่าและเป็นที่ต้องการมากขึ้น เพราะสามารถทำงานได้เร็วขึ้น มีประสิทธิภาพมากขึ้น และสามารถแก้ปัญหาที่ซับซ้อนได้ดียิ่งขึ้น งาน routine อาจจะลดลง แต่งานที่ต้องใช้ความคิดสร้างสรรค์ การแก้ปัญหา และทักษะเฉพาะทางของมนุษย์จะยังคงอยู่และทวีความสำคัญครับ

Q2: ทักษะอะไรที่โปรแกรมเมอร์ควรเน้นพัฒนาเป็นพิเศษในยุค AI?

A2: นอกจากทักษะการเขียนโค้ดพื้นฐานที่ยังจำเป็น โปรแกรมเมอร์ควรเน้นพัฒนาทักษะด้าน Soft Skills เช่น การสื่อสาร การทำงานเป็นทีม การแก้ปัญหาที่ซับซ้อน (complex problem-solving) ความคิดสร้างสรรค์ (creativity) และความฉลาดทางอารมณ์ (emotional intelligence) รวมถึงทักษะด้านการออกแบบระบบ (system design) การเข้าใจธุรกิจ (business acumen) และความสามารถในการเรียนรู้เทคโนโลยีใหม่ๆ อย่างรวดเร็วครับ

Q3: ธุรกิจขนาดเล็ก (SME) จะเริ่มใช้ AI กับงานโปรแกรมมิ่งได้อย่างไร?

A3: SME สามารถเริ่มต้นได้จากการใช้เครื่องมือ AI ที่มีอยู่แล้ว เช่น GitHub Copilot หรือเครื่องมือ AI อื่นๆ เพื่อช่วยในการเขียนโค้ดเบื้องต้น, debug, หรือ generate test case ต่างๆ นอกจากนี้ การมองหากระบวนการทำงานที่ซ้ำซากและสามารถใช้ AI หรือ workflow automation (เช่น n8n) เข้ามาช่วยลดภาระงาน ก็เป็นจุดเริ่มต้นที่ดีครับ ไม่จำเป็นต้องลงทุนใหญ่โตเสมอไป การเริ่มต้นจากจุดเล็กๆ และค่อยๆ ขยายผลจะช่วยให้เห็นประโยชน์และเรียนรู้ไปพร้อมกันได้ครับ

Q4: Claude 4 Opus แตกต่างจาก ChatGPT อย่างไรในการเขียนโค้ด?

A4: Claude 4 Opus ถูกออกแบบมาโดยเน้นที่งานเขียนโค้ดที่ซับซ้อนและงานลักษณะ Agent มากเป็นพิเศษ มีความสามารถในการทำงานอัตโนมัติเป็นระยะเวลานาน และทำคะแนนได้ดีใน benchmark การเขียนโค้ดอย่าง SWE-bench ในขณะที่ ChatGPT (โดยเฉพาะ GPT-4) ก็มีความสามารถในการเขียนโค้ดที่ยอดเยี่ยมและมีความรู้ที่กว้างขวาง การเลือกใช้ขึ้นอยู่กับลักษณะงานและความต้องการเฉพาะครับ Claude 4 อาจจะโดดเด่นในงานที่ต้องการความเป็นอิสระและความสามารถในการจัดการ task ที่ยาวนาน

แล้วคุณล่ะครับ เริ่มปรับตัวเข้าสู่ยุค AI แล้วหรือยัง? 🚀