การตรวจสอบโค้ดเป็นส่วนเชื่อมโยงที่สำคัญในการพัฒนาซอฟต์แวร์ แต่ลักษณะที่ใช้เวลานานและต้องใช้แรงงานมากมักจะสร้างปัญหาให้กับนักพัฒนาอยู่เสมอ วิธีการตรวจสอบโค้ดแบบดั้งเดิม เช่น การทบทวนโดยมนุษย์และเครื่องมือวิเคราะห์แบบสแตติกตามกฎ นั้นไม่มีประสิทธิภาพและมีแนวโน้มที่จะเกิดผลบวกลวง CodeRabbit อ้างว่าใช้เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์เพื่อทำให้กระบวนการตรวจสอบโค้ดเป็นไปโดยอัตโนมัติอย่างมาก ซึ่งช่วยประหยัดเวลาให้กับนักพัฒนาได้มาก อย่างไรก็ตาม การตรวจสอบโค้ดที่ขับเคลื่อนด้วย AI จะสามารถบรรลุผลตามที่ต้องการได้จริงหรือไม่นั้นยังคงเป็นข้อโต้แย้ง
ในแวดวงเทคโนโลยี มีการพูดคุยกันอย่างเผ็ดร้อนเกี่ยวกับการตรวจสอบโค้ด วันของการใช้เวลา 2 ถึง 5 ชั่วโมงต่อสัปดาห์ในการตรวจสอบโค้ดอาจจะกลายเป็นอดีตไปแล้ว และนั่นคือสิ่งที่ CodeRabbit กำลังดำเนินการอยู่
การตรวจสอบโค้ด ซึ่งเป็นลิงก์ที่นักพัฒนาชอบที่จะเกลียด ถือเป็นวิธีการสำคัญในการปรับปรุงคุณภาพโค้ดมาโดยตลอด อย่างไรก็ตาม ยังใช้เวลานานและต้องใช้แรงงานมากอีกด้วย ตามสถิติ ครึ่งหนึ่งของบริษัทใช้เวลา 2 ถึง 5 ชั่วโมงต่อสัปดาห์ในเรื่องนี้ ที่แย่กว่านั้นคือ หากไม่มีพนักงานเพียงพอ การตรวจสอบโค้ดก็อาจกลายเป็นหลุมลึกที่กลืนกินเวลาและพลังงานของนักพัฒนา
หมายเหตุแหล่งที่มาของรูปภาพ: รูปภาพนี้สร้างขึ้นโดย AI และรูปภาพนั้นได้รับอนุญาตจากผู้ให้บริการ Midjourney
ในขณะนี้ Harjot Gill ผู้ร่วมก่อตั้งและซีอีโอของ CodeRabbit ยืนหยัดและอ้างว่าพวกเขาสามารถใช้ปัญญาประดิษฐ์เพื่อทำให้กระบวนการตรวจสอบโค้ดเป็นไปโดยอัตโนมัติอย่างมาก Gill ไม่ใช่น้องใหม่ เขาดำรงตำแหน่งผู้อำนวยการฝ่ายเทคนิคอาวุโสของบริษัทซอฟต์แวร์ศูนย์ข้อมูล Nutanix และยังก่อตั้ง Netsil สตาร์ทอัพที่ Nutanix เข้าซื้อกิจการอีกด้วย Gur Singh ผู้ก่อตั้งอีกรายหนึ่งก็เป็นทหารผ่านศึกที่มีประสบการณ์ โดยเป็นผู้นำทีมพัฒนาแพลตฟอร์มการชำระเงินทางการแพทย์ Alegeus
Gill แสดงความมั่นใจว่าแพลตฟอร์ม CodeRabbit ใช้เหตุผล AI ขั้นสูงเพื่อทำความเข้าใจจุดประสงค์เบื้องหลังโค้ด และให้ข้อเสนอแนะที่นำไปปฏิบัติได้เหมือนมนุษย์แก่นักพัฒนา ฟังดูเจ๋งใช่ไหม? Gill ยังวิพากษ์วิจารณ์วิธีการแบบดั้งเดิม: เครื่องมือวิเคราะห์แบบคงที่และเครื่องตรวจสอบโค้ดแบบดั้งเดิมนั้นอิงตามกฎและมักจะสร้างอัตราผลบวกลวงสูง ในขณะที่การตรวจสอบโดยผู้ทรงคุณวุฒินั้นใช้เวลานานและเป็นส่วนตัว ในทางตรงกันข้าม CodeRabbit เป็นแพลตฟอร์มที่เน้น AI เป็นหลัก
อย่างไรก็ตาม ข้อความที่เป็นตัวหนานี้เต็มไปด้วยคำศัพท์ทุกประเภท ซึ่งทำให้ผู้คนสงสัยในความถูกต้อง ในความเป็นจริง มีหลักฐานว่าการตรวจสอบโค้ดที่ขับเคลื่อนด้วย AI อาจมีความน่าเชื่อถือน้อยกว่าการตรวจสอบโดยมนุษย์
Greg Foster จาก Graphite แบ่งปันในบล็อกโพสต์เกี่ยวกับผลการทดลองภายในโดยใช้ GPT-4 ของ OpenAI สำหรับการตรวจสอบโค้ด แม้ว่าโมเดล AI จะสามารถตรวจจับสิ่งที่มีประโยชน์บางอย่างได้ เช่น ข้อผิดพลาดทางตรรกะเล็กๆ น้อยๆ และการพิมพ์ผิด แต่ก็ยังสร้างผลบวกลวงอีกมากมาย แม้แต่ความพยายามที่จะปรับแต่งแบบจำลองก็ล้มเหลวในการลดผลบวกลวงเหล่านี้ได้อย่างมาก ฟอสเตอร์กล่าว
CodeRabbit สามารถแก้ปัญหาเหล่านี้ได้จริงหรือ? หรือนี่เป็นเพียงกลไกทางการตลาดอีกประการหนึ่งที่ส่งเสริม AI? ในปัจจุบัน เรายังไม่เห็นข้อมูลประสิทธิภาพเฉพาะของ CodeRabbit ดังนั้นเราจึงไม่สามารถตัดสินได้อย่างแม่นยำเกี่ยวกับประสิทธิภาพของ CodeRabbit
ไม่ว่าความพยายามของ CodeRabbit จะสะท้อนถึงการแสวงหาประสิทธิภาพอย่างไม่หยุดยั้งของอุตสาหกรรมเทคโนโลยี แม้ว่า AI อาจไม่สามารถแทนที่การตรวจสอบโค้ดของมนุษย์ได้อย่างสมบูรณ์ แต่ก็อาจสามารถให้ความช่วยเหลืออันมีค่าแก่นักพัฒนาได้ในบางด้าน
ในอนาคต เราอาจเห็นเครื่องมือตรวจสอบโค้ดที่ได้รับความช่วยเหลือจาก AI เพิ่มมากขึ้น เครื่องมือเหล่านี้อาจช่วยให้นักพัฒนาค้นพบข้อผิดพลาดทั่วไปบางอย่างได้อย่างรวดเร็ว ทำให้พวกเขามุ่งเน้นไปที่ปัญหาที่ซับซ้อนซึ่งต้องใช้สติปัญญาของมนุษย์ได้มากขึ้น
เครื่องมือตรวจสอบโค้ด AI ของ CodeRabbit จะสามารถแก้ไขข้อบกพร่องของอุตสาหกรรมได้จริงหรือไม่นั้นยังคงต้องรอดูกันต่อไป แต่ความพยายามดังกล่าวได้ส่งเสริมการพัฒนาเทคโนโลยีการตรวจสอบโค้ดอย่างไม่ต้องสงสัย ซึ่งบ่งชี้ว่าเทคโนโลยี AI จะมีบทบาทมากขึ้นในการพัฒนาซอฟต์แวร์ในอนาคต