เมื่อวานนี้ Anthropic ปล่อยรายงานชื่อ "When AI builds itself"…
เรื่องเริ่มจากภาพง่ายๆ ภาพเดียว ย้อนไปปี 2021 การทำงานที่ Anthropic ก็เหมือนบริษัทเทคทั่วไป คนนั่งพิมพ์โค้ดบนแล็ปท็อป พอถึงยุคแชทบอท คนเริ่มก๊อปโค้ดจาก AI มาวาง แล้วพอ agent เก่งขึ้น มันเริ่มเขียนและแก้ไฟล์เองได้ จนวันนี้ agent รันโค้ดเองและสั่งงาน agent ตัวอื่นต่อได้เป็นชั่วโมงๆ ภาพสุดท้ายในรายงานคือวงที่ปิดครบ AI สร้าง AI รุ่นถัดไปด้วยตัวเอง เขาเรียกมันว่า recursive self-improvement และย้ำว่าเรายังไปไม่ถึงจุดนั้น แต่มันอาจมาเร็วกว่าที่ใครเตรียมตัวไว้
ที่ทำให้ผมหยุดคิดคือตัวเลขที่เขาเปิดออกมา ตอนนี้กว่า 80% ของโค้ดที่เข้า codebase ของ Anthropic เขียนโดย Claude ทั้งที่ก่อน Claude Code เปิดตัวเมื่อกุมภาปีที่แล้ว เลขนี้ยังอยู่แค่หลักหน่วย ผลคือวิศวกรหนึ่งคนวันนี้ส่งโค้ดต่อไตรมาสมากกว่าปี 2024 ถึง 8 เท่า ไม่ใช่เพราะพิมพ์เร็วขึ้น แต่เพราะเขาเลิกพิมพ์เอง แล้วเปลี่ยนไปเป็นคนกำกับกับรีวิวแทน มีพนักงานคนนึงถึงขั้นบอกว่า ผ่านมาห้าเดือนแล้วที่เขาไม่ได้เขียนโค้ดเองเลยสักบรรทัด
แล้วมันก็ไม่ได้เก่งแค่เร็วขึ้น แต่ทำงานที่ยาวและยากขึ้นเรื่อยๆ ย้อนไปมีนา 2024 Claude ทำงานที่คนใช้เวลาราวสี่นาทีได้ ผ่านไปปีเดียวขยับเป็นงานชั่วโมงครึ่ง แล้วตอนนี้แตะระดับงานสิบสองชั่วโมง ความยาวของงานที่มันทำเองได้กำลังเพิ่มเป็นเท่าตัวทุกๆ สี่เดือน ถ้าเทรนด์นี้ไปต่อ งานที่คนเก่งๆ ใช้เวลาเป็นสัปดาห์ อาจเข้ามาอยู่ในมือมันภายในปีนี้
มีเคสนึงที่เล่าแล้วเห็นภาพชัดมาก เมษาที่ผ่านมา Claude ไล่แก้บั๊กไปกว่า 800 จุด ลด error ของระบบลงพันเท่า วิศวกรที่ดูแลบอกว่าถ้าให้คนนั่งทำเองน่าจะใช้เวลาราวสี่ปี เพราะมันคืองานน่าเบื่อที่ต้องถือ context มหาศาลไว้ในหัวพร้อมกัน ซึ่งคนทำได้ยากแต่ AI ทำได้สบาย หรืออีกเคสที่ทีม agent รับโจทย์วิจัยด้าน AI safety ไปทำเอง ไล่ตามช่องว่างได้ถึง 97% ในเวลารวม 800 ชั่วโมง ขณะที่นักวิจัยสองคนทำได้ราว 23% ในหนึ่งสัปดาห์ โดย agent ออกแบบการทดลองเองทุกขั้น เหลือแค่คนตั้งโจทย์ให้
แต่จุดที่ผมว่าคือหัวใจจริงๆ ของรายงาน ไม่ใช่ว่า AI เก่งแค่ไหน แต่คือสิ่งที่มันยังทำไม่ได้ Anthropic ยอมรับเองว่าสิ่งที่คนยังเหนือกว่าคือ research taste การมองภาพใหญ่ การเลือกว่าโจทย์ไหนคุ้มค่าจะทำ ผลไหนเชื่อได้ และเมื่อไหร่ที่ทางมันตันแล้ว ส่วนการลงมือทำ ทั้งเขียนโค้ด รันการทดลอง ออกผลลัพธ์ แทบไม่มีต้นทุนเวลาของคนเหลืออยู่แล้ว บทบาทของมนุษย์เลยค่อยๆ แคบลงในทุกขั้นตอน
และมีประโยคจากพนักงานที่ติดอยู่ในหัวผม เขาบอกว่าวันที่ทุกอย่างราบรื่น เขาอดคิดไม่ได้ว่าสิ่งที่ทำมันยังสำคัญอยู่ไหม ในเมื่อทุกอย่างถูกออโต้ และเร็วกว่าที่เขาจะเป็นได้ แต่พอถึงวันที่ทุกอย่างพัง เขากลับไม่เข้าใจด้วยซ้ำว่ามันพังเพราะอะไร
รายงานปิดท้ายด้วยสิ่งที่ผมว่ากล้าหาญ คือบริษัทที่ได้ประโยชน์จากความเร็วนี้มากสุด กลับออกมาเสนอเองว่าโลกควรมีทางเลือกที่จะชะลอหรือหยุดพัฒนาชั่วคราวได้ ถ้าจำเป็น เพื่อให้ alignment และโครงสร้างสังคมตามทันเทคโนโลยี ผมว่าทุกคนน่าอ่านฉบับเต็มสักครั้ง เพราะนี่ไม่ใช่แค่ข่าวว่า AI เก่งขึ้น แต่เป็นคนที่ยืนอยู่หน้าสุดหันมาบอกเราว่ากำลังจะเกิดอะไรขึ้น และเขาเองก็ยังไม่รู้คำตอบทั้งหมด
อยากใช้ AI กับงานจริงเป็นระบบ?
เรียน Claude Method — วิธีคิดและลงมือใช้ Claude/AI กับงานจริง ตั้งแต่วันแรก
📍 โพสต้นฉบับบน Facebook: AI กับ Peesamac