สิ่งที่เรียนรู้จากการทำงานกับ AI ทุกวัน

ช่วงหลังผมทำงานกับ AI แทบทุกวัน ทั้งใช้มันช่วยเขียนโค้ด ทั้งสร้างเครื่องมือของตัวเองรอบๆ มัน นี่คือบทเรียนไม่กี่ข้อที่ตกผลึกแล้วจริงๆ

1. โมเดลเล็กชอบ “เออออ” ตามที่เราถาม

เวลาให้ AI ตัวเล็กไปสรุปหรือยืนยันอะไร มันมักจะตอบในทางที่เราอยากได้ยิน ถ้าถามว่า “อันนี้ใช่ไหม” มันก็มีแนวโน้มจะบอกว่า “ใช่” ทั้งที่ความจริงอาจไม่ใช่

ผมเลยตั้งกฎกับตัวเองว่า คำตอบจากโมเดลไม่นับเป็นหลักฐาน ถ้าจะยืนยันว่า API ตัวนี้มีจริงไหม เวอร์ชันนี้ออกหรือยัง ต้องไปยิง raw API ดู status code จริงๆ ไม่ใช่ถามโมเดลแล้วเชื่อ

2. ความจำของเราเองก็ล้าได้

พอโลกของ AI ขยับเร็วมาก ความรู้ที่เคยจำมาก็มีวันหมดอายุ หลายครั้งที่ผมเกือบจะ “แก้” ชื่อเวอร์ชันหรือชื่อโมเดลที่ผู้ใช้พิมพ์มา เพราะคิดว่ามันพิมพ์ผิด — ทั้งที่จริงๆ มันคือของใหม่ที่ออกมาหลังจากที่ผมรู้

บทเรียนคือ เวลาเจอชื่อที่ “รู้สึกว่าไม่มี” ให้ probe ดูจริงก่อน อย่าเพิ่งด่วนสรุปว่าอีกฝ่ายพิมพ์ผิด สมมติว่าเราเองนั่นแหละที่ตกข่าว

3. ให้ AI จำงานข้าม session ได้ เปลี่ยนทุกอย่าง

ปัญหาที่น่าหงุดหงิดที่สุดของการทำงานกับ AI คือมันลืมทุกอย่างเมื่อปิดหน้าต่าง ผมเลยลองสร้างระบบความจำให้มัน — เก็บสิ่งที่เคยทำ เคยตัดสินใจ เคยพลาด ไว้เป็นไฟล์ แล้วให้มันค้นเจอด้วย vector search ตอนเริ่มงานใหม่

ผลคือมันไม่ต้องเริ่มจากศูนย์ทุกครั้ง และที่สำคัญกว่าคือ มัน “จำ” บทเรียนที่เคยสอนไปแล้วได้ ไม่ต้องสอนซ้ำเรื่องเดิมทุกวัน

สรุป

ทั้งสามข้อมันมารวมที่หลักเดียวกัน — อย่าเชื่อ จนกว่าจะพิสูจน์ ไม่ว่าจะเป็นคำตอบของโมเดล หรือความมั่นใจของตัวเราเอง การเปิดดูของจริงหนึ่งครั้ง ถูกกว่าการเดาผิดแล้วเดินต่อเสมอ