Software 3.0: เมื่อซอฟต์แวร์พูดภาษาอังกฤษได้ และทุกคนกลายเป็นโปรแกรมเมอร์

ย้อนกลับไปเมื่อไม่กี่สิบปีก่อน โลกของการเขียนโปรแกรมยังเป็นเรื่องของคนกลุ่มเล็ก ๆ ที่พูดภาษาคอมพิวเตอร์ได้ ต้องเข้าใจ syntax แปลก ๆ อย่าง if, while, try และ catch ต้องนั่งเขียนโค้ดทีละบรรทัดบนหน้าจอดำ ๆ และแก้ bug ที่บางทีก็หาต้นตอไม่เจอ แต่วันนี้ โลกซอฟต์แวร์กำลังเปลี่ยนไปอย่างสิ้นเชิง

Andrej Karpathy อดีตหัวหน้าทีม AI ของ Tesla ขึ้นเวทีพูดถึงยุคใหม่ของซอฟต์แวร์ด้วยน้ำเสียงตื่นเต้น เขาบอกว่านี่คือครั้งแรกในรอบ 70 ปีที่ซอฟต์แวร์เปลี่ยนแปลงในระดับ “โครงสร้าง” ไม่ใช่แค่การอัปเดตเวอร์ชัน แต่คือการเปลี่ยนวิธีคิดของทั้งอุตสาหกรรม

เขาเรียกมันว่า “Software 3.0”

ซอฟต์แวร์ 3 ยุค จาก 1.0 สู่ Software 3.0

โลกซอฟต์แวร์กำลังเปลี่ยนแปลงอีกครั้ง… และครั้งนี้ “ภาษาอังกฤษ” คือภาษาคอมพิวเตอร์ใหม่ เรากำลังเข้าสู่ยุคที่ซอฟต์แวร์ไม่ใช่แค่โค้ด - Andrej Karpathy

เพราะเมื่อก่อน ถ้าอยากให้คอมพิวเตอร์บอกว่า “ข้อความนี้เป็นบวกหรือลบ” เราต้องเขียนโปรแกรมวิเคราะห์คำ คิดเงื่อนไขซับซ้อน หรือเทรนโมเดล machine learning แต่วันนี้ เราแค่พิมพ์ว่า “นี่คือตัวอย่างข้อความที่เป็นบวก กับข้อความที่เป็นลบ... ช่วยบอกฉันว่าข้อความใหม่อันนี้เป็นอะไร” แล้ว AI ก็ตอบได้อย่างแม่นยำ

สิ่งที่น่าทึ่งคือ เราไม่ได้เขียนโค้ดแบบเดิมอีกต่อไป เรากำลังพูดกับคอมพิวเตอร์เหมือนคนพูดกับคน ซึ่ง Karpathy ได้เปรียบซอฟต์แวร์ว่ามันสามารถแบ่งได้เป็น 3 ยุค อาทิ

• Software 1.0: เขียนโค้ดด้วยภาษาโปรแกรมอย่าง Python หรือ C++
• Software 2.0: ใช้โมเดล AI (เช่น neural network) ที่เรียนรู้จากข้อมูล โดยไม่ต้องเขียนกฎเอง
• Software 3.0: ใช้ภาษาอังกฤษเพื่อสื่อสารกับ LLM อย่าง GPT หรือ Claude โดยไม่ต้องเขียนโค้ดตรงๆ

พูดง่ายๆ ก็คือ ถ้าในยุค Software 1.0 คือการบอกคอมพิวเตอร์ทำอะไร พอต่อมาที่เราเข้าสู่ยุค Software 2.0 คือการสอนคอมพิวเตอร์ผ่านข้อมูล แล้ว Software 3.0 คือการ “คุยกับคอมพิวเตอร์” เหมือนคุยกับคน

LLMs = ระบบปฏิบัติการใหม่ของโลก Software 3.0

ในยุค LLMs (Large Language Models) เราไม่ต้องเรียนภาษาคอมพิวเตอร์อีกต่อไป สิ่งที่ใช้เป็นคำสั่งคือภาษาอังกฤษธรรมดา ๆ ที่เราใช้ในชีวิตประจำวัน แค่เราพิมพ์ว่า “เขียนอีเมลตอบลูกค้าแบบสุภาพ” หรือ “ช่วยสรุปรายงานนี้ให้เข้าใจง่าย” นั่นคือการโปรแกรม AI แล้ว และ Karpathy มองว่านี่คือโค้ดชนิดใหม่ ที่เปลี่ยนวิธีคิดเรื่องซอฟต์แวร์ไปตลอดกาล

เขายกตัวอย่างว่า หากคุณอยากทำโปรแกรมแยกแยะอารมณ์ข้อความแบบเดิมๆ คุณอาจต้องเขียน Python เอง หรือเทรนโมเดล แต่ตอนนี้คุณแค่เขียน prompt ว่า “นี่คือตัวอย่างข้อความ + ช่วยบอกว่าอารมณ์เป็นบวกหรือลบ” แล้ว LLM ก็จะเข้าใจและตอบกลับให้

นั่นคือโปรแกรมชนิดใหม่ และทุกคนสามารถเขียนมันด้วยประโยคธรรมดาๆ ได้เลย

และเมื่อเทคโนโลยีใหม่นี้เริ่มครองโลก Karpathy มองว่าเราควรทำความเข้าใจความเป็นไปของ LLMs ให้ลึกมากขึ้น

• อย่างแรก เขาเปรียบเทียบว่า LLMs เหมือนไฟฟ้า เพราะบริษัทใหญ่ ๆ อย่าง OpenAI, Google, Anthropic ต้องลงทุนมหาศาลเพื่อสร้างโมเดลขนาดยักษ์ แล้วให้คนทั่วไปใช้ผ่าน API ซึ่งเหมือนกับการเสียบปลั๊ก แล้วดึงความฉลาดมาใช้ คิดค่าบริการเป็น token
• ถัดมา เขาเปรียบว่า LLMs ก็เหมือนโรงงานชิปที่ต้องใช้ทุนสูงมากในการสร้าง และมีเทคโนโลยีล้ำลึกที่ไม่ใช่ใครก็ทำได้ มันไม่ใช่แค่โปรแกรมธรรมดา แต่คือโรงงานผลิตความฉลาด
• และที่น่าสนใจที่สุดคือ Karpathy บอกว่า LLMs คือ “ระบบปฏิบัติการ” ใหม่ของโลก เหมือนที่เราเคยมี Windows, macOS, หรือ Linux ในยุคก่อน ตอนนี้ก็เริ่มมี GPT, Claude, Gemini และ LLaMA ที่แข่งกันเป็น OS ของยุค AI

เขาบอกว่า สิ่งที่เราเห็นทุกวันนี้คือระบบนิเวศใหม่ของซอฟต์แวร์กำลังถูกวางรากฐาน ทั้งในฝั่งปิด (proprietary) และฝั่งเปิด (open source) และเหมือนกับยุค 60s ที่คอมพิวเตอร์ยังแพงและใช้ร่วมกัน สำหรับ LLMs ในวันนี้ก็ยังไม่ใช่ของส่วนตัว แต่เป็นระบบ cloud ที่เราต้องแชร์ใช้งาน

LLMs คือ วิญญาณของมนุษย์ในร่างดิจิทัล

อีกสิ่งที่ Karpathy ย้ำคือ LLMs ไม่ได้เป็นแค่เครื่องมือ แต่เป็นการจำลองคนด้วยโมเดลภาษาขนาดใหญ่ เขาใช้คำว่า people spirits หรือจิตวิญญาณของมนุษย์ เพราะ LLMs ถูกฝึกจากข้อความที่คนเขียน พวกมันจึงพูดได้เหมือนคน มีความรู้กว้างขวาง จำข้อมูลได้ดีมาก แต่ก็ยังมีข้อบกพร่อง เช่น:

• ความจำระยะยาวยังไม่มี (context reset ทุกครั้ง)
• ตอบผิดแบบที่คนไม่พลาด เช่น บอกว่า 9.11 มากกว่า 9.9
• เข้าใจเรื่องซับซ้อนได้ แต่พลาดเรื่องพื้นฐานง่าย ๆ

ซอฟต์แวร์ในอนาคตต้องกึ่งอัตโนมัติ ไม่ใช่ AI ทำแทนทั้งหมด

สิ่งที่ Karpathy เชื่อที่สุดคือ เราไม่ควรสร้าง AI Agent ที่ทำงานแทนคน 100% เพราะมันยังไม่แม่นพอ

สิ่งที่เหมาะสมกว่าคือการให้ AI ทำบางอย่างแทน แต่ยังมีคนคอยตรวจสอบ เช่น โปรแกรมช่วยเขียนโค้ดอย่าง Cursor ที่ให้ผู้ใช้เลือกได้ว่า จะให้ AI แก้แค่บรรทัดเดียว หรือทั้งไฟล์ หรือทั้งโปรเจกต์ โดยเขาเรียกไอเดียนี้ว่า “Autonomy Slider” หรือปุ่มปรับระดับความอัตโนมัติ ว่าจะให้ AI คุมมากน้อยแค่ไหน ขึ้นอยู่กับความมั่นใจของเรา

เพราะการให้ AI สร้างโค้ดมา 1,000 บรรทัดในทันที อาจทำให้เราต้องเสียเวลาตรวจเยอะกว่าเดิม จึงควรออกแบบเครื่องมือให้คนสามารถ “หมุนวน” ระหว่าง การสั่งงาน (generation) และการตรวจสอบ (verification) ได้เร็วที่สุด

“Iron Man ไม่ได้เก่งเพราะเป็นหุ่นยนต์ แต่เพราะเป็นมนุษย์ใส่ชุดเกราะ” หนึ่งในประโยคที่น่าสนใจที่ Karpathy เปรียบ AI กับ Iron Man ซึ่งก็หมายความว่า เป้าหมายไม่ใช่สร้างหุ่นยนต์บินได้แบบ Autonomous Iron Man แต่ควรสร้างชุดเกราะแบบ Tony Stark ที่คนใส่แล้วเก่งขึ้น

เพราะตอนนี้ AI ยังต้องมีมนุษย์ควบคุม การออกแบบซอฟต์แวร์จึงควรเน้นที่การ “เสริมพลังให้คน” มากกว่าการ “แทนที่คน”

Software 3.0 ยุคใหม่ของโปรแกรมเมอร์คือ คนที่พูดอังกฤษได้

ในยุคที่ LLM เข้าใจภาษาอังกฤษได้ดีเยี่ยม การเขียนโปรแกรมจึงไม่ใช่เรื่องของคนที่เรียนวิทยาการคอมพิวเตอร์อีกต่อไป ทุกคนที่พูดหรือพิมพ์ภาษาอังกฤษได้ ก็ก้าวเข้ามาเป็นโปรแกรมเมอร์ได้ทันที

Andrej Karpathy เรียกเทรนด์นี้ว่า Vibe Coding หรือการเขียนโปรแกรมด้วยความรู้สึก แค่มีไอเดีย แล้วสื่อสารกับ AI ให้ช่วยลงมือทำ แม้ไม่รู้ syntax หรือภาษาคอมพิวเตอร์ใด ๆ เขาเล่าด้วยซ้ำว่าเคยสร้างแอป iPhone ได้โดยไม่เคยเขียน Swift มาก่อน จุดที่ยากที่สุดกลับไม่ใช่การโค้ด แต่เป็นการเชื่อมระบบอย่างล็อกอินหรือจ่ายเงิน ซึ่งยังต้องคลิกและกรอกเองในหน้าเว็บ

Karpathy ปิดท้ายว่า วันนี้คือยุค 1960 ของโลก LLMs ช่วงที่เทคโนโลยียังใหม่ ราคายังสูง และการใช้งานยังต้องผ่านระบบส่วนกลาง เหมือนสมัยที่คอมพิวเตอร์ยังเป็นของมหาวิทยาลัยกับรัฐบาล แต่ครั้งนี้แตกต่างตรงที่พลังความฉลาดไม่ได้อยู่แค่ในมือองค์กรใหญ่ เพราะมันอยู่ในมือถือของเราทุกคน

อ้างอิง: youtube