ประธานร่วมก่อตั้ง Sentry: LLM ทำให้ความเร็วในการพัฒนาระยะยาวช้าลง โค้ดที่สร้างโดย OpenClaw มีมากจนเกือบไม่อาจแก้ไขเองได้

ข่าวจากบิ่นเจี้ยนหวัง (币界网) ตามการตรวจสอบของ 1M AI News ผู้ร่วมก่อตั้งแพลตฟอร์มตรวจจับข้อผิดพลาด Sentry David Cramer ได้โพสต์บน X ในวันนี้ โดยกล่าวอย่างตรงไปตรงมาว่า “มั่นใจอย่างเต็มที่” ว่าโมเดลภาษาขนาดใหญ่อย่างในปัจจุบันไม่ได้ช่วยเพิ่มผลผลิตอย่างแท้จริง เขาเชื่อว่า LLM ลดอุปสรรคในการเริ่มต้นใช้งาน แต่กลับสร้างโค้ดที่ซับซ้อนและยากต่อการบำรุงรักษาอย่างต่อเนื่อง จากประสบการณ์ของเขาเอง มันช้าลงความเร็วในการพัฒนาระยะยาว Cramer ตั้งคำถามเกี่ยวกับ “agentic engineering” ซึ่งเป็นแนวทางให้โมเดลสร้างโค้ดอัตโนมัติและนำไปใช้งานโดยตรง โดยมองว่าคุณภาพของโค้ดที่ได้มีคุณภาพต่ำกว่ามาก เมื่อสะสมจำนวนมากเข้า ก็กลายเป็นภาระสุทธิ ปัญหาเฉพาะเจาะจงได้แก่: การแสดงผลในฐานข้อมูลโค้ดที่ซับซ้อนในระหว่างการพัฒนาแบบเพิ่มขึ้น การไม่สามารถสร้างอินเทอร์เฟซที่สอดคล้องกับสไตล์ภาษาที่ใช้ และการสร้างการทดสอบ slop แบบ “บริสุทธิ์” เขาเน้นชื่อ OpenClaw เป็นพิเศษว่า “ถ้าผมต้องเดิมพัน เครื่องมืออย่าง OpenClaw เพราะสร้างโค้ดมากเกินไปแล้ว ก็แทบจะไม่สามารถกู้คืนได้อีกต่อไป (irrecoverable)” และเน้นย้ำว่า “ซอฟต์แวร์ยังคงเป็นเรื่องยากที่จะสร้าง มันไม่เคยเกี่ยวกับการลดหรือเพิ่มจำนวนบรรทัดโค้ด” Cramer เสริมว่าการตัดสินใจทั้งหมดนี้อิงจากประสบการณ์ของเขาในการพัฒนาฟังก์ชันในฐานข้อมูลโค้ดที่มีความซับซ้อนปกติในปัจจุบัน เขาเพิ่มจำนวนการมีส่วนร่วมในช่วงหลัง เพราะ “สนุก” ไม่ใช่เพราะ “ง่ายขึ้น” โดยพื้นฐานแล้วเป็นการเปลี่ยนแปลงในระดับจิตใจ ซึ่งเวลาที่ใช้จริงไม่มีความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญ