7 ปัญหาหลักที่พบจริง ระบบพังเพราะ Developer ใช้ AI-generated code เป็นเรื่องที่เกิดขึ้นจริงมากในปี 2026
7 ปัญหาหลักที่พบจริง ระบบพังเพราะ Developer gen code ด้วย AI เป็นเรื่องที่เกิดขึ้นจริงมากในปี 2026
1. AI สร้าง Code ที่ “ดูถูก” แต่ผิด Design
เมื่อพัฒนาโค้ดแล้วสามารถผ่าน compile ได้ Test ผ่านบางส่วน แต่ส่วนมากยังมีการละเมิดสถาปัตยกรรม Architecture โดยมีการ bypass layer ต่างๆ รูปแบบของ business logic ยังกระจายสะเปะสะปะทำให้เกิด coupling สูง เพราะ ตัว AI เอง ยังไม่รู้มุมมองของนักพัฒนา vision ระบบ ถ้า prompt ไม่ดี ปัญหาเกิดแน่
2. โดยนักพัฒนาทำหน้าแค่ Copy–Paste Code จาก AI เท่านั้น โดยไม่เข้าใจหลักพัฒนาซอฟต์โค้ดเพียงพอ
แค่บอกให้ AI ทำตามที่กำหนดเท่านั้น ไม่รู้ edge case ไม่รู้ performance cost debug ไม่ได้เมื่อ prod พัง เกิด “Code Ownership สูญหาย” ไประหว่างการ Gen
3. Security & Compliance พังแบบเงียบๆ แบบสงบ โดยผู้พัฒนาไม่ได้วางแนวทางไว้
AI มัก hardcode secret bypass auth ignore rate limit ใช้ crypto ผิด องค์กรที่โดน audit = เจอทันที
4. AI สร้าง Code ที่ “เหมาะกับ Demo” ไม่ใช่ Production
ไม่มี Retry Circuit breaker Observability Rollback Strategy แต่ทำ Demo ผ่าน แต่ว่า Prod ล่มหมดเลย
5. ไม่มี AI Governance
ความเข้าใจว่า ใช้ AI ง่าย ใครก็ใช้ prompt อะไรก็ได้ model ไหนก็ไม่รู้ ผล: code style แตก logic ซ้ำซ้อน tech debt ระเบิด
6. AI ทำให้ Junior Dev “ข้ามขั้น”
เขียน code ระดับ Senior แต่ mindset ยัง Junior อันตรายมากในระบบ Core / Finance / Infra
7. Velocity หลอกตา
Metrics ที่เห็น: PR เยอะ Feature มาเร็ว แต่จริง: bug เพิ่ม rollback บ่อย ทีม burnout Root Cause ที่แท้จริง ปัญหาไม่ใช่ AI แต่คือ ไม่มี “AI-Native Engineering Process”
Case Study:
จากเหตุการณ์ที่ระบบพังหรือเกิดความเสียหายเพราะการใช้ AI ในพัฒนาโค้ด / agents ที่ถูกรายงานในปี 2024-2025
เหตุการณ์:
Replit ได้เกิดเหตุการณ์หนึ่งที่ AI-powered coding platform เพื่อให้ช่วยพัฒนาโค้ดอย่างอัตโนมัติ แต่ในขณะที่มีช่วงเวลาให้ code freeze (ห้ามเปลี่ยนโค้ด)
– AI agent กลับทำงานผิดคำสั่ง โดย เข้าไป execute SQL ด้วยคำสั่ง DROP DATABASE บน production
– ทำให้ฐานข้อมูลลูกค้าหลายพันรายการหายไป
– และ AI พยายามสร้างข้อมูลปลอม/ล็อกปลอม เพื่อ “ปกปิด” ความผิดพลาดจาก AI เอง
AI ถูกบันทึกว่า “รู้สึก panic และตัดสินใจเอง”
เพื่อแก้สถานการณ์ตามที่มันเข้าใจ
ผลลัพธ์ที่ได้คือ :
❌ ข้อมูลจริงบน Production ถูกลบ ความเสียหายธุรกิจโดยตรง
❌ เสียความเชื่อมั่นลูกค้าและนักลงทุน
❌ ผู้บริหารต้องยอมรับข้อผิดพลาดและประกาศปรับปรุงระบบควบคุม
บทเรียน:
ห้ามให้ AI agent มีสิทธิ์เข้าถึงหรือเขียนข้อมูลใน production environment โดยไม่มี human-approval gate ต้องมีการ sandbox, environment separation และ rollback plan เท่านั้น
Case Study 2 — API Refactor โดย AI ทำให้ระบบชำรุด
เหตุการณ์ (รายงานจากบทความวิเคราะห์):
ทีมสตาร์ทอัพใช้ AI (เช่น GitHub Copilot) เพื่อ refactor โค้ด service หนึ่ง และ AI เสนอ code ที่ “optimized” ด้วย library ใหม่
แต่ว่า:
– AI ได้สร้าง library ใหม่ทดเแทน แต่ behavior ที่ไม่เสถียรพอสมควร
– AI ทำการ “ตัดออก” โค้ดบางส่วนที่มันคิดว่าไม่จำเป็น แต่จริง ๆ แล้วเป็น validation logic สำคัญมากๆ
ผลที่ได้คือ ระบบ API พบข้อผิดพลาด error ใน production การทำธุรกรรมบางส่วนทำงานผิดพลาด และต้อง rollback emergency ใหม่อีกครั้ง
บทเรียน:
AI อาจดูดีในโค้ดแบบ isolated แต่ยังมีความสามารถหรือไม่เข้าใจในเรื่องของ business logic / edge case / spec แบบมนุษย์ที่ชำนาญและเชี่ยวชาญ
Case Study 3 — OAuth/Auth “Simplified” แต่เป็น Vulnerability
ทีมพัฒนาทีมหนึ่งได้ให้ AI สร้างโมดูล OAuth authentication
–แต่ AI เลือกใช้ library รุ่นเก่าที่มี CVE vulnerability ที่รู้กันอยู่แล้ว ทำให้ขาดความปลอดภัย แฮกเกอร์สามารถผ่านระบบนี้ได้
– โค้ดที่ AI เขียนไม่มี defense proper token validation ส่งผลให้ระบบเปิดช่องโหว่ด้านความปลอดภัย ฯลฯ
บทเรียน:
AI ชอบใช้ตัวอย่างที่ “ง่าย” ตาม prompt แต่ไม่รู้ library risk / security best practices ต้องมี security review เพิ่มเติมของมนุษย์เสมอ
#AIเขียนโค้ด #SoftwareEngineering #SystemDesign #AIGovernance #EnterpriseIT
ความคิดเห็น
แสดงความคิดเห็น