ตอนนี้การรีวิวโค้ดบน GitHub มากกว่าหนึ่งในห้าทำโดยผู้รีวิวที่เป็น AI การรีวิวโค้ดของ Copilot ทะลุ 60 ล้านครั้งภายในเดือนมีนาคม 2026 หรือไม่ถึงหนึ่งปีหลังเปิดให้ใช้งานทั่วไป (GitHub Blog, 2026) ปริมาณงานที่ต้องรีวิวก็เพิ่มขึ้นเช่นกัน ผู้ใช้ GitHub เมิร์จพูลรีเควสต์เฉลี่ย 43.2 ล้านรายการต่อเดือนในปี 2025 เพิ่มขึ้น 23% เมื่อเทียบปีต่อปี (GitHub Octoverse 2025) ส่วนความไว้วางใจยังตามไม่ทัน เพราะนักพัฒนา 96% ไม่เชื่อถือโค้ดที่ AI สร้างอย่างเต็มที่ (Sonar State of Code Developer Survey 2026) และ 85% ของนักพัฒนาและผู้ซื้อเทคโนโลยีที่ตอบแบบสำรวจเห็นด้วยว่า AI ย้ายคอขวดจากการเขียนโค้ดมาที่การรีวิวโค้ด (GitLab AI Accountability Report 2026) เรารวบรวมข้อมูลจาก Stack Overflow Developer Survey, GitHub Octoverse, งานวิจัย DevSecOps ของ GitLab, รายงาน DORA ของ Google, Sonar, Qodo, Veracode, CodeRabbit, Faros AI, METR, JetBrains, Atlassian และ Gartner สำหรับด้านการเขียนโค้ด ดูสรุปคู่กันของเราเรื่องสถิติการสร้างโค้ดด้วย AI
สรุปโดยย่อ
- การรีวิวโค้ดของ Copilot คิดเป็นมากกว่า 1 ใน 5 ของการรีวิวโค้ดบน GitHub โดยทำเสร็จแล้ว 60 ล้านครั้ง (GitHub Blog, 2026)
- 85% เห็นด้วยว่า AI ย้ายคอขวดจากการเขียนโค้ดมาที่การรีวิวและตรวจสอบโค้ด (GitLab AI Accountability Report 2026)
- นักพัฒนา 96% ไม่เชื่อถือโค้ดที่ AI สร้างอย่างเต็มที่ แต่มีเพียง 48% ที่ตรวจสอบทุกครั้งก่อนคอมมิต (Sonar State of Code 2026)
- นักพัฒนา 10.2% ส่วนใหญ่ใช้ AI สำหรับการคอมมิตและรีวิวโค้ด ส่วน 58.7% ไม่มีแผนจะใช้ (Stack Overflow Developer Survey 2025)
- ทีมที่ใช้ AI สูงเมิร์จ PR มากขึ้น 98% ขณะที่เวลารีวิว PR เพิ่มขึ้น 91% (Faros AI Productivity Paradox Report 2025)
- นักพัฒนา 81% ที่ใช้การรีวิวด้วย AI เห็นคุณภาพดีขึ้น เทียบกับ 55% ของทีมที่เร็วเท่ากันแต่ไม่ใช้ (Qodo State of AI Code Quality 2025)
- 45% ของตัวอย่างโค้ดที่ AI สร้างไม่ผ่านการทดสอบด้านความปลอดภัยจาก LLM กว่า 100 รายการ (Veracode GenAI Code Security Report 2025)
- PR ที่เขียนร่วมกับ AI มี 10.83 ปัญหาต่อ PR เทียบกับ 6.45 สำหรับ PR ที่มนุษย์เขียนล้วน ๆ (CodeRabbit State of AI vs Human Code Generation 2025)
- ผู้ใช้การรีวิวโค้ดของ Copilot 72.6% บอกว่ามันช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของพวกเขา (GitHub Octoverse 2025)
- 80% บอกว่าองค์กรของตนนำเครื่องมือ AI มาใช้เร็วกว่าการสร้างนโยบายเพื่อกำกับดูแล (GitLab AI Accountability Report 2026)
- ผู้เชี่ยวชาญด้านเทคโนโลยี 90% ใช้ AI ในการทำงานแล้ว แต่ 30% มีความไว้วางใจต่ำหรือไม่มีเลยต่อโค้ดที่ AI สร้าง (Google DORA 2025)
- วิศวกรซอฟต์แวร์ระดับองค์กร 90% จะใช้ผู้ช่วยเขียนโค้ด AI ภายในปี 2028 เพิ่มจากต่ำกว่า 14% ในต้นปี 2024 (Gartner, 2025)
1. การนำ AI มาใช้ของนักพัฒนา: พื้นฐานของการรีวิวอัตโนมัติ
การรีวิวอัตโนมัติเป็นผลต่อเนื่องของการเขียนโค้ดอัตโนมัติ ผู้เชี่ยวชาญด้านเทคโนโลยี 90% ใช้ AI ในการทำงานแล้ว (Google DORA State of AI-assisted Software Development 2025) ดังนั้นพูลรีเควสต์แทบทุกรายการที่เข้าคิวรีวิวจึงมีโอกาสมีโค้ดที่เครื่องเขียน สิ่งนี้เปลี่ยนวัตถุประสงค์ของการรีวิว คือไม่ใช่แค่การตรวจสอบโดยเพื่อนร่วมงานอีกต่อไป แต่เป็นจุดควบคุมหลักสำหรับโค้ดที่ไม่มีมนุษย์คนใดเขียนเองทั้งหมด
การนำมาใช้ไม่ได้กว้างอย่างเดียว แต่ลึกด้วย ผู้ตอบ Sonar บอกว่า 42% ของโค้ดที่พวกเขาคอมมิตเป็นโค้ดที่ AI สร้างหรือช่วยสร้างอยู่แล้ว และ JetBrains พบว่านักพัฒนา 62% พึ่งพาผู้ช่วยเขียนโค้ด AI เอเจนต์ หรือตัวแก้ไขโค้ด AI อย่างน้อยหนึ่งอย่าง คำถามสำหรับผู้นำด้านวิศวกรรมเปลี่ยนจากว่าทีมใช้ AI หรือไม่ มาเป็นว่าไปป์ไลน์ของพวกเขารองรับผลลัพธ์จาก AI ที่ยังไม่ผ่านการรีวิวได้มากแค่ไหน
| ตัวชี้วัด | ค่า | แหล่งที่มา |
|---|---|---|
| ผู้เชี่ยวชาญด้านเทคโนโลยีที่ใช้ AI ในการทำงาน | 90% (เพิ่มขึ้น 14% จากปีก่อน) | Google DORA State of AI-assisted Software Development 2025 |
| ค่ามัธยฐานของเวลาที่ใช้กับ AI ต่อวัน | 2 ชั่วโมง | Google DORA 2025 |
| นักพัฒนาที่ใช้หรือวางแผนจะใช้เครื่องมือ AI | 84% (เพิ่มจาก 76% ในปี 2024) | Stack Overflow Developer Survey 2025 |
| นักพัฒนามืออาชีพที่ใช้เครื่องมือ AI ทุกวัน | 51% | Stack Overflow Developer Survey 2025 |
| นักพัฒนาที่ใช้ AI เขียนโค้ดและพัฒนาซอฟต์แวร์เป็นประจำ | 85% | JetBrains State of Developer Ecosystem 2025 |
| นักพัฒนาที่พึ่งพาผู้ช่วยเขียนโค้ด AI เอเจนต์ หรือตัวแก้ไข AI อย่างน้อยหนึ่งอย่าง | 62% | JetBrains State of Developer Ecosystem 2025 |
| นักพัฒนาที่ลองใช้เครื่องมือเขียนโค้ด AI และตอนนี้ใช้ทุกวัน | 72% | Sonar State of Code Developer Survey 2026 |
| ผู้เชี่ยวชาญ DevSecOps ที่ใช้หรือวางแผนจะใช้ AI ใน SDLC | 97% | GitLab Global DevSecOps Report 2025 |
หมายเหตุด้านบริบท: แบบสำรวจเหล่านี้ใช้กลุ่มตัวอย่างต่างกัน (Stack Overflow เปิดให้นักพัฒนาทุกคน DORA มุ่งเป้าผู้เชี่ยวชาญด้านเทคโนโลยี ส่วน JetBrains สำรวจนักพัฒนา 24,534 คนใน 194 ประเทศ) อัตราการนำมาใช้จึงควรอ่านเป็นช่วงที่สอดคล้องกันตั้งแต่ 84% ถึง 97% มากกว่าเป็นตัวเลขเดียว ถ้อยคำคำถามฉบับเต็มอยู่ในหน้าผลลัพธ์ด้าน AI ของ Stack Overflow 2025 และในState of Developer Ecosystem 2025 ของ JetBrains ตัวเลขข้ามอุตสาหกรรมที่กว้างขึ้นอยู่ในสรุปสถิติแบบสำรวจนักพัฒนาของเรา
2. การนำการรีวิวโค้ดด้วย AI มาใช้และขนาดของมัน
การรีวิวเป็นขั้นตอนในเวิร์กโฟลว์ที่นักพัฒนาลังเลที่สุดในการยกการควบคุมให้ และข้อมูลแบบสำรวจก็สะท้อนเรื่องนี้ มีนักพัฒนาเพียง 10.2% ที่ส่วนใหญ่ใช้ AI สำหรับการคอมมิตและรีวิวโค้ด และ 58.7% บอกว่าไม่มีแผนจะใช้ (Stack Overflow Developer Survey 2025) แต่ข้อมูลเทเลเมทรีของแพลตฟอร์มเล่าเรื่องที่ต่างออกไป คือการรีวิวด้วย AI ถูกเปิดใช้ในระดับองค์กร ทำงานกับพูลรีเควสต์ทุกรายการไม่ว่านักพัฒนารายบุคคลจะร้องขอหรือไม่
ช่องว่างระหว่างความตั้งใจส่วนบุคคลกับค่าเริ่มต้นขององค์กรคือลักษณะที่กำหนดตลาดนี้ในปี 2026 GitHub ระบุว่าการใช้งานการรีวิวโค้ดของ Copilot เติบโต 10 เท่านับตั้งแต่เปิดตัว และมีองค์กรกว่า 12,000 แห่งเปิดใช้งานอัตโนมัติกับพูลรีเควสต์ทุกรายการ (GitHub Blog, การรีวิวโค้ดของ Copilot 60 ล้านครั้ง) การใช้หลายเครื่องมือพร้อมกันเป็นเรื่องปกติ คือ 91% ขององค์กรในแบบสำรวจปี 2026 ของ GitLab ใช้เครื่องมือเขียนโค้ด AI ตั้งแต่สองตัวขึ้นไปอย่างจริงจัง
| ตัวชี้วัด | ค่า | แหล่งที่มา |
|---|---|---|
| การรีวิวโค้ดของ Copilot ที่ทำเสร็จนับตั้งแต่เปิดตัวในเดือนเมษายน 2025 | 60 ล้านครั้ง | GitHub Blog, มีนาคม 2026 |
| สัดส่วนของการรีวิวโค้ดทั้งหมดบน GitHub ที่ทำโดยการรีวิวโค้ดของ Copilot | มากกว่า 1 ใน 5 | GitHub Blog, มีนาคม 2026 |
| องค์กรที่เปิดการรีวิวโค้ดของ Copilot อัตโนมัติกับ PR ทุกรายการ | 12,000+ | GitHub Blog, มีนาคม 2026 |
| การรีวิวโค้ดของ Copilot ที่ให้ข้อเสนอแนะที่นำไปปฏิบัติได้ | 71% (เฉลี่ย 5.1 ความคิดเห็นต่อการรีวิว) | GitHub Blog, มีนาคม 2026 |
| ผู้ใช้การรีวิวโค้ดของ Copilot ที่บอกว่ามันช่วยเพิ่มประสิทธิภาพ | 72.6% | GitHub Octoverse 2025 |
| นักพัฒนาที่ส่วนใหญ่ / บางส่วนใช้ AI สำหรับการคอมมิตและรีวิวโค้ด | 10.2% / 22.6% | Stack Overflow Developer Survey 2025 |
| นักพัฒนาที่วางแผนจะใช้ AI บางส่วน / ส่วนใหญ่สำหรับงานนี้ | 31.4% / 16.3% | Stack Overflow Developer Survey 2025 |
| องค์กรที่ใช้เครื่องมือเขียนโค้ด AI ตั้งแต่สองตัวขึ้นไป / สามตัวขึ้นไปอย่างจริงจัง | 91% / 54% | GitLab AI Accountability Report 2026 |
หมายเหตุเรื่องค่าผิดปกติ: อัตราข้อเสนอแนะที่นำไปปฏิบัติได้ 71% ยังหมายความว่า 29% ของการรีวิวของ Copilot ไม่มีความคิดเห็นกลับมา ซึ่ง GitHub นำเสนอว่าเป็นการออกแบบโดยตั้งใจ (เงียบเมื่อไม่มีอะไรผิด) ไม่ใช่ความล้มเหลว ฟีเจอร์การรีวิวโค้ดของ Copilot เปิดให้ใช้งานทั่วไปเมื่อวันที่ 4 เมษายน 2025 ตามGitHub Octoverse 2025 ตัวอย่างก่อนหน้านี้มาจาก Google ซึ่งโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงภายในสามารถจัดการความคิดเห็นของผู้รีวิวได้ราว 52% ที่เป้าหมายความแม่นยำ 50% และผู้เขียนโค้ดนำการแก้ไขที่เสนอซึ่งแสดงตัวอย่างไปใช้ 40% ถึง 50% (Google Research, 2023) ข้อมูลล่าสุดที่มีสำหรับการศึกษาภายในนั้นคือ Google Research, 2023
3. ความไว้วางใจและความแม่นยำ: ช่องว่างของการตรวจสอบ
ความไว้วางใจเคลื่อนไปในทิศทางตรงข้ามกับการใช้งาน นักพัฒนา 96% ไม่เชื่อถืออย่างเต็มที่ว่าโค้ดที่ AI สร้างถูกต้องตามหน้าที่ แต่มีเพียง 48% ที่ตรวจสอบทุกครั้งก่อนคอมมิต (Sonar State of Code Developer Survey 2026) ช่องว่าง 48 จุดระหว่างความสงสัยกับความขยันตรวจสอบนี้ คือพื้นที่ที่เครื่องมือรีวิวอัตโนมัติถูกขายเข้าไป ถ้ามนุษย์ไม่ตรวจผลลัพธ์จาก AI อย่างสม่ำเสมอ ก็ต้องมีบางอย่างอื่นทำหน้าที่นั้น
รูปแบบนี้ซ้ำในกลุ่มตัวอย่างอิสระหลายกลุ่ม Stack Overflow พบว่านักพัฒนาสองในสามเจอคำตอบจาก AI ที่เกือบถูกแต่ยังไม่ถูกจริง และ DORA พบว่า 30% มีความไว้วางใจต่ำหรือไม่มีเลยต่อโค้ดที่ AI สร้าง ทั้งที่มากกว่า 80% รายงานว่าผลิตภาพเพิ่มขึ้น นักพัฒนาเริ่มมองว่า AI เป็นผู้ร่วมงานที่เร็วแต่พลาดได้ ซึ่งงานของมันต้องถูกตรวจสอบ นี่ก็เป็นเหตุผลที่ผู้ตอบ Sonar จัดอันดับการรีวิวและตรวจสอบโค้ดที่ AI สร้างเป็นทักษะที่สำคัญที่สุดในยุค AI
| ตัวชี้วัด | ค่า | แหล่งที่มา |
|---|---|---|
| นักพัฒนาที่ไม่เชื่อถืออย่างเต็มที่ว่าโค้ดที่ AI สร้างถูกต้องตามหน้าที่ | 96% | Sonar State of Code Developer Survey 2026 |
| นักพัฒนาที่ตรวจสอบโค้ด AI ทุกครั้งก่อนคอมมิต | 48% | Sonar State of Code Developer Survey 2026 |
| นักพัฒนาที่เห็นด้วยว่า AI สร้างโค้ดที่ดูถูกต้องแต่ไม่น่าเชื่อถือ | 61% | Sonar State of Code Developer Survey 2026 |
| นักพัฒนาที่เชื่อถือสูง / ไม่เชื่อถืออย่างจริงจังต่อความแม่นยำของผลลัพธ์จาก AI | 3.1% / 46% | Stack Overflow Developer Survey 2025 |
| นักพัฒนาที่หงุดหงิดกับคำตอบจาก AI ที่เกือบถูกแต่ยังไม่ถูกจริง | 66% | Stack Overflow Developer Survey 2025 |
| ผู้เชี่ยวชาญด้านเทคโนโลยีที่มีความไว้วางใจต่ำหรือไม่มีเลยต่อโค้ดที่ AI สร้าง | 30% | Google DORA 2025 |
| ผู้ตอบที่เชื่อใจให้ AI จัดการงานประจำวันโดยไม่ต้องมีมนุษย์รีวิว | 37% | GitLab Global DevSecOps Report 2025 |
| นักพัฒนาที่รายงานทั้งอาการหลอนต่ำและความมั่นใจสูงในการปล่อยโค้ด AI | 3.8% | Qodo State of AI Code Quality 2025 |
หมายเหตุด้านบริบท: เอกสารสรุปสำหรับผู้บริหารของ Stack Overflow เองรายงานความไว้วางใจต่อความแม่นยำของ AI ที่ 29% ในปี 2025 ลดจาก 40% ในปี 2024 ขณะที่หน้าผลลัพธ์สาธารณะแสดง 33% จากการรวมกลุ่มที่เชื่อถือค่อนข้างมากกับเชื่อถือสูง ความต่างนี้สะท้อนวิธีจัดกลุ่มคำตอบ และทั้งสองตัวเลขชี้ว่าลดลงเหมือนกัน (Stack Overflow 2025 Developer Survey for Leaders) Qodo เสริมว่านักพัฒนา 25% ประเมินว่าหนึ่งในห้าของคำแนะนำจาก AI มีข้อผิดพลาดด้านข้อเท็จจริงหรือโค้ดที่ชวนให้เข้าใจผิด และนักพัฒนาที่เห็นอาการหลอนน้อยกว่ามีโอกาสเมิร์จโค้ดโดยไม่รีวิวมากกว่า 2.5 เท่า (24% เทียบกับ 9%)
4. ผลิตภาพและคอขวดของการรีวิว
วิธีที่เร็วที่สุดในการเข้าใจว่าทำไมการรีวิวด้วย AI จึงเติบโต คือดูว่าเวลาหายไปที่ไหน ทีมที่ใช้ AI สูงเมิร์จพูลรีเควสต์มากขึ้น 98% ขณะที่เวลารีวิว PR เพิ่มขึ้น 91% (Faros AI, The AI Productivity Paradox Research Report 2025) การเขียนถูกลง แต่การอ่านไม่ได้ถูกลง Faros ยังพบว่าขนาด PR เฉลี่ยเพิ่มขึ้น 154% ผู้รีวิวจึงเจอทั้งพูลรีเควสต์ที่มากขึ้นและใหญ่ขึ้น
ข้อมูลที่รายงานด้วยตัวเองก็สอดคล้องกัน แบบสำรวจปี 2026 ของ GitLab พบว่า 78% ของผู้ตอบบอกว่านักพัฒนาเขียนและคอมมิตโค้ดเร็วขึ้น และ 85% เห็นด้วยว่า AI ย้ายคอขวดมาที่การรีวิวและตรวจสอบโค้ด การศึกษาแบบควบคุมของ METR เพิ่มคำเตือนเรื่องการรับรู้ คือนักพัฒนาโอเพนซอร์สที่มีประสบการณ์ใช้เวลานานกว่า 19% ในการทำงานให้เสร็จเมื่อใช้เครื่องมือ AI ทั้งที่หลังจากนั้นพวกเขายังเชื่อว่า AI ทำให้ตนเร็วขึ้น 20% (METR, กรกฎาคม 2025)
| ตัวชี้วัด | ค่า | แหล่งที่มา |
|---|---|---|
| การเปลี่ยนแปลงของ PR ที่เมิร์จในทีมที่ใช้ AI สูง | +98% | Faros AI Productivity Paradox Report 2025 |
| การเปลี่ยนแปลงของเวลารีวิว PR ในทีมที่ใช้ AI สูง | +91% | Faros AI Productivity Paradox Report 2025 |
| การเปลี่ยนแปลงของขนาด PR เฉลี่ย | +154% | Faros AI Productivity Paradox Report 2025 |
| การเปลี่ยนแปลงของงานที่ทำเสร็จต่อนักพัฒนา | +21% | Faros AI Productivity Paradox Report 2025 |
| การเปลี่ยนแปลงของพูลรีเควสต์ที่นักพัฒนาแตะต่อวัน | +47% | Faros AI Productivity Paradox Report 2025 |
| นักพัฒนาที่บอกว่าการรีวิวโค้ด AI ใช้ความพยายามมากกว่าการรีวิวโค้ดของเพื่อนร่วมงาน | 38% | Sonar State of Code Developer Survey 2026 |
| พูลรีเควสต์ที่เมิร์จบน GitHub ต่อเดือน (ค่าเฉลี่ยปี 2025) | 43.2 ล้านรายการ (+23% เทียบปีต่อปี) | GitHub Octoverse 2025 |
| การเปลี่ยนแปลงของเวลาทำงานให้เสร็จเมื่อใช้เครื่องมือ AI ในการทดลองแบบสุ่ม (นักพัฒนา 16 คน, 246 งาน) | ช้าลง 19% | METR, 2025 |
หมายเหตุด้านบริบท: Faros ไม่พบความสัมพันธ์ที่มีนัยสำคัญระหว่างการนำ AI มาใช้กับตัวชี้วัด DORA ระดับบริษัท หมายความว่าผลประโยชน์ระดับบุคคลสลายไปก่อนจะถึงผลลัพธ์ด้านการส่งมอบ State of Developer Experience 2025 ของ Atlassian (นักพัฒนาและผู้จัดการ 3,500 คน) แสดงการหักล้างแบบเดียวกัน คือ 68% ประหยัดเวลาได้มากกว่า 10 ชั่วโมงต่อสัปดาห์ด้วย AI ขณะที่ 50% เสียเวลา 10+ ชั่วโมงต่อสัปดาห์ไปกับแรงเสียดทานขององค์กร (Atlassian, 2025) การรีวิวอัตโนมัติเป็นหนึ่งในไม่กี่คันโยกที่มุ่งไปยังขั้นตอนที่เวลาสะสมอยู่จริง
5. ผลการวิจัยด้านคุณภาพและความปลอดภัยของโค้ด
ข้อมูลคุณภาพแยกเป็นสองเรื่องชัดเจน โค้ดที่ AI เขียนโดยไม่ผ่านการรีวิวมีข้อบกพร่องมากกว่าอย่างวัดได้ พูลรีเควสต์ที่เขียนร่วมกับ AI มีเฉลี่ย 10.83 ปัญหาต่อ PR เทียบกับ 6.45 ของ PR ที่มนุษย์เขียนล้วน ๆ มากกว่าราว 1.7 เท่า (CodeRabbit, State of AI vs Human Code Generation Report 2025) และ Veracode พบว่า 45% ของตัวอย่างโค้ดที่ AI สร้างไม่ผ่านการทดสอบด้านความปลอดภัยและนำช่องโหว่ใน OWASP Top 10 เข้ามา
เรื่องที่สองคือการมีการรีวิวอยู่ในกระบวนการเปลี่ยนผลลัพธ์ Qodo พบว่านักพัฒนา 81% ที่ใช้การรีวิวโค้ดด้วย AI รายงานว่าคุณภาพดีขึ้น เทียบกับ 55% ของทีมที่เร็วเท่ากันแต่ไม่ใช้ และผู้นำการรีวิวด้วย AI มาใช้เห็นคุณภาพดีขึ้นแม้ผลิตภาพจะคงที่ (36% เทียบกับ 17%) เมื่ออ่านรวมกัน ตัวเลขชี้ว่าความเสี่ยงอยู่ที่ผลลัพธ์จาก AI ที่ไม่ได้รีวิว ไม่ใช่ที่ผลลัพธ์จาก AI โดยตัวมันเอง ผู้อ่านที่ติดตามภูมิทัศน์ภัยคุกคามในวงกว้างสามารถเปรียบเทียบตัวเลขเหล่านี้กับสถิติความปลอดภัยทางไซเบอร์ของเรา
| ตัวชี้วัด | ค่า | แหล่งที่มา |
|---|---|---|
| ตัวอย่างโค้ดที่ AI สร้างซึ่งไม่ผ่านการทดสอบด้านความปลอดภัย (LLM 100+ รายการ) | 45% | Veracode GenAI Code Security Report 2025 |
| อัตราความล้มเหลวด้านความปลอดภัยแยกตามภาษา: Java / C# / JavaScript / Python | 72% / 45% / 43% / 38% | Veracode GenAI Code Security Report 2025 |
| ตัวอย่างที่ AI ป้องกันการโจมตีแบบครอสไซต์สคริปติง (CWE-80) ไม่ได้ | 86% | Veracode GenAI Code Security Report 2025 |
| ปัญหาต่อ PR: เขียนร่วมกับ AI เทียบกับมนุษย์เขียนล้วน ๆ (PR โอเพนซอร์ส 470 รายการ) | 10.83 เทียบกับ 6.45 | CodeRabbit State of AI vs Human Code Generation 2025 |
| ปัญหาด้านความปลอดภัยใน PR ที่เขียนร่วมกับ AI เทียบกับ PR ที่มนุษย์เขียนล้วน ๆ | สูงกว่าสูงสุด 2.74 เท่า | CodeRabbit State of AI vs Human Code Generation 2025 |
| คุณภาพที่ดีขึ้นเมื่อมีการรีวิวด้วย AI เทียบกับไม่มี (ในกลุ่มทีมที่เร็ว) | 81% เทียบกับ 55% | Qodo State of AI Code Quality 2025 |
| ผู้ตอบที่รายงานว่า AI มีอิทธิพลเชิงบวกต่อคุณภาพโค้ด | 59% | Google DORA 2025 |
| คลังโค้ดที่มีการแจ้งเตือนจาก CodeQL เรื่องการควบคุมการเข้าถึงที่บกพร่อง | 151,000+ (+172% เทียบปีต่อปี) | GitHub Octoverse 2025 |
หมายเหตุด้านบริบท: Veracode รายงานว่าโมเดลที่ใหญ่กว่าและใหม่กว่าไม่ได้สร้างโค้ดที่ปลอดภัยกว่า ดังนั้นการอัปเกรดโมเดลอย่างเดียวจึงไม่สามารถทดแทนการรีวิวได้ ด้านบวก GitHub Octoverse 2025 รายงานว่าเวลาแก้ไขช่องโหว่ดีขึ้น 30% ในปีที่ผ่านมา และคลังโค้ดที่ได้รับการแจ้งเตือนระดับวิกฤตลดลง 26% Faros เพิ่มว่าจำนวนบั๊กต่อนักพัฒนาเพิ่มขึ้น 9% ในทีมที่ใช้ AI สูง สรุปรายงานของ Veracode ระบุระเบียบวิธีทั้งหมดไว้
6. การกำกับดูแล ความท้าทายขององค์กร และก้าวต่อไป
องค์กรซื้อเครื่องมือเขียนโค้ด AI เร็วกว่าการเขียนกฎมากำกับ ผู้ตอบ 80% บอกว่าองค์กรของตนนำเครื่องมือ AI มาใช้เร็วกว่าการพัฒนานโยบายเพื่อกำกับดูแล และ 92% รายงานว่าเจอความท้าทายด้านการกำกับดูแลในรูปแบบใดรูปแบบหนึ่งกับโค้ดที่ AI สร้าง (GitLab AI Accountability Report 2026) ดังนั้นระยะถัดไปของการรีวิวอัตโนมัติจึงเกี่ยวกับการจับคำสะกดผิดน้อยลง และเกี่ยวกับที่มาของโค้ดมากขึ้น คือรู้ว่าโค้ดส่วนไหนมาจากโมเดล เครื่องมือใดสร้างขึ้น และใครอนุมัติ
ตัวเลขด้านการตรวจสอบย้อนกลับน่ากังวลที่สุด 87% มั่นใจว่าจะบอกได้ภายใน 24 ชั่วโมงว่าโค้ดที่ AI สร้างมีส่วนทำให้เกิดเหตุขัดข้องบนระบบจริงหรือไม่ แต่ 34% ขององค์กรที่เกิดเหตุขัดข้องจริงในปีที่ผ่านมาไม่สามารถระบุได้ ในขณะเดียวกันสัดส่วนโค้ดที่ AI เขียนยังเพิ่มต่อเนื่อง ซึ่งหมายความว่าปัญหาการกำกับดูแลทับถมขึ้นทุกไตรมาส สถิติการนำ AI มาใช้ในองค์กรของเราครอบคลุมรูปแบบนโยบายที่ตามไม่ทันแบบเดียวกันนอกทีมซอฟต์แวร์
| ตัวชี้วัด | ค่า | แหล่งที่มา |
|---|---|---|
| องค์กรที่นำ AI มาใช้เร็วกว่านโยบายกำกับดูแล / รายงานความท้าทายด้านการกำกับดูแล | 80% / 92% | GitLab AI Accountability Report 2026 |
| ผู้ตอบที่แยกโค้ดที่ AI สร้างออกจากโค้ดที่มนุษย์เขียนได้อย่างน่าเชื่อถือไม่ได้ | 43% | GitLab AI Accountability Report 2026 |
| ผู้ตอบที่บอกว่าโค้ด AI เสี่ยงก่อให้เกิดหนี้ทางเทคนิครูปแบบใหม่ | 82% | GitLab AI Accountability Report 2026 |
| ผู้ตอบที่บอกว่า AI เพิ่มความซับซ้อนในการจัดการด้านการปฏิบัติตามกฎระเบียบ | 70% | GitLab Global DevSecOps Report 2025 |
| ผู้ตอบที่พบปัญหาด้านการปฏิบัติตามกฎระเบียบหลังการใช้งานจริงมากกว่าช่วงพัฒนา | 76% | GitLab Global DevSecOps Report 2025 |
| โค้ดที่คอมมิตซึ่ง AI สร้างหรือช่วยสร้าง: ปัจจุบันเทียบกับที่คาดไว้ในปี 2027 | 42% เทียบกับ 65% | Sonar State of Code Developer Survey 2026 |
| วิศวกรซอฟต์แวร์ระดับองค์กรที่ใช้ผู้ช่วยเขียนโค้ด AI: ต้นปี 2024 เทียบกับคาดการณ์ปี 2028 | ต่ำกว่า 14% เทียบกับ 90% | Gartner Top Strategic Trends in Software Engineering 2025 |
หมายเหตุด้านบริบท: ผลสำรวจ 76% เรื่องการปฏิบัติตามกฎระเบียบหลังการใช้งานจริงจากรายงาน DevSecOps ปี 2025 ของ GitLab (ผู้เชี่ยวชาญ 3,266 คน ดำเนินการโดย The Harris Poll) เป็นข้อโต้แย้งโดยตรงสำหรับการย้ายการตรวจสอบเข้ามาในขั้นตอนรีวิว (ข่าวประชาสัมพันธ์ของ GitLab, พฤศจิกายน 2025) คาดการณ์ของ Gartner รายงานไว้ที่นี่ผ่านบทความของ DevOps Digest เกี่ยวกับประกาศของ Gartner เมื่อกรกฎาคม 2025 ประกาศเดียวกันนี้คาดว่าอย่างน้อย 55% ของทีมวิศวกรรมซอฟต์แวร์จะสร้างฟีเจอร์ที่ใช้ LLM ภายในปี 2027 ด้านผลตอบแทนการลงทุน 60% ของผู้ตอบ GitLab ปี 2026 บอกว่าผลตอบแทนจากการเขียนโค้ดด้วย AI เกินความคาดหมาย แรงกดดันจึงอยู่ที่การกำกับดูแลโค้ด AI ไม่ใช่การถอยหนีจากมัน
สรุป: การรีวิวโค้ดด้วย AI ในรูปแบบตัวเลข
| ตัวชี้วัด | ค่า | แหล่งที่มา |
|---|---|---|
| สัดส่วนการรีวิวโค้ดบน GitHub ที่ทำโดยการรีวิวโค้ดของ Copilot | มากกว่า 1 ใน 5 | GitHub Blog, 2026 |
| การรีวิวโค้ดของ Copilot ที่ทำเสร็จ | 60 ล้านครั้ง | GitHub Blog, 2026 |
| องค์กรที่เปิดการรีวิวด้วย AI กับ PR ทุกรายการ (Copilot) | 12,000+ | GitHub Blog, 2026 |
| ผู้ใช้การรีวิวโค้ดของ Copilot ที่รายงานว่าประสิทธิภาพดีขึ้น | 72.6% | GitHub Octoverse 2025 |
| นักพัฒนาที่ส่วนใหญ่ใช้ AI สำหรับการคอมมิตและรีวิวโค้ด | 10.2% | Stack Overflow Developer Survey 2025 |
| นักพัฒนาที่ไม่มีแผนใช้ AI สำหรับการคอมมิตและรีวิวโค้ด | 58.7% | Stack Overflow Developer Survey 2025 |
| ผู้เชี่ยวชาญด้านเทคโนโลยีที่ใช้ AI ในการทำงาน | 90% | Google DORA 2025 |
| นักพัฒนาที่ไม่เชื่อถือโค้ดที่ AI สร้างอย่างเต็มที่ | 96% | Sonar State of Code 2026 |
| นักพัฒนาที่ตรวจสอบโค้ด AI ทุกครั้งก่อนคอมมิต | 48% | Sonar State of Code 2026 |
| นักพัฒนาที่ไม่เชื่อถือความแม่นยำของผลลัพธ์จาก AI อย่างจริงจัง | 46% | Stack Overflow Developer Survey 2025 |
| AI ย้ายคอขวดจากการเขียนมาที่การรีวิวโค้ด | 85% เห็นด้วย | GitLab AI Accountability Report 2026 |
| การเปลี่ยนแปลงของเวลารีวิว PR ในทีมที่ใช้ AI สูง | +91% | Faros AI 2025 |
| การเปลี่ยนแปลงของ PR ที่เมิร์จในทีมที่ใช้ AI สูง | +98% | Faros AI 2025 |
| คุณภาพที่ดีขึ้นเมื่อมีการรีวิวด้วย AI เทียบกับไม่มี | 81% เทียบกับ 55% | Qodo State of AI Code Quality 2025 |
| ตัวอย่างโค้ดที่ AI สร้างซึ่งไม่ผ่านการทดสอบด้านความปลอดภัย | 45% | Veracode GenAI Code Security Report 2025 |
| ปัญหาต่อ PR เขียนร่วมกับ AI เทียบกับมนุษย์เขียนล้วน ๆ | 10.83 เทียบกับ 6.45 | CodeRabbit 2025 |
| องค์กรที่นำ AI มาใช้เร็วกว่านโยบายกำกับดูแล | 80% | GitLab AI Accountability Report 2026 |
| ผู้เชี่ยวชาญด้านเทคโนโลยีที่มีความไว้วางใจต่ำหรือไม่มีเลยต่อโค้ดที่ AI สร้าง | 30% | Google DORA 2025 |
| สัดส่วนของ AI ในโค้ดที่คอมมิต ปัจจุบันเทียบกับที่คาดไว้ในปี 2027 | 42% เทียบกับ 65% | Sonar State of Code 2026 |
| วิศวกรระดับองค์กรที่ใช้ผู้ช่วยเขียนโค้ด AI ภายในปี 2028 | 90% (คาดการณ์) | Gartner, 2025 |
ระเบียบวิธีและแหล่งที่มา
- Stack Overflow Developer Survey 2025 ส่วนของ AI: การนำมาใช้ ความไว้วางใจ ความหงุดหงิด และการใช้ AI สำหรับการคอมมิตและรีวิวโค้ด (ผู้ตอบ 33,662 คนตอบคำถามเรื่องการใช้ AI)
- Stack Overflow 2025 Developer Survey for Leaders ส่วนการนำ AI มาใช้: การเปรียบเทียบความไว้วางใจเทียบปีต่อปี (2024 เทียบกับ 2025)
- GitHub Octoverse 2025: ประสิทธิภาพของการรีวิวโค้ดของ Copilot ปริมาณ PR และคอมมิต ข้อมูล CodeQL และเวลาแก้ไขช่องโหว่
- GitHub Blog, การรีวิวโค้ดของ Copilot 60 ล้านครั้งและยังเพิ่มขึ้นต่อเนื่อง (มีนาคม 2026): ปริมาณการรีวิว สัดส่วนในการรีวิวบน GitHub จำนวนองค์กร อัตราข้อเสนอแนะที่นำไปปฏิบัติได้
- ข่าวประชาสัมพันธ์ GitLab AI Accountability Report 2026: The Harris Poll นักพัฒนาและผู้ซื้อเทคโนโลยี 1,528 คนในหกประเทศ เผยแพร่เมื่อ 23 มิถุนายน 2026
- ข่าวประชาสัมพันธ์ GitLab Global DevSecOps Report 2025: The Harris Poll ผู้เชี่ยวชาญ DevSecOps 3,266 คน เผยแพร่เมื่อ 10 พฤศจิกายน 2025
- Google Cloud, Announcing the 2025 DORA Report และสรุป DORA 2025 บน Google Blog: ผู้เชี่ยวชาญด้านเทคโนโลยีเกือบ 5,000 คน พร้อมข้อมูลเชิงคุณภาพกว่า 100 ชั่วโมง
- Sonar State of Code Developer Survey 2026 และบทวิเคราะห์ช่องว่างความไว้วางใจต่อ AI ของ Sonar: นักพัฒนามืออาชีพ 1,100+ คน เผยแพร่เมื่อมกราคม 2026
- Qodo State of AI Code Quality 2025: นักพัฒนา 609 คนจากบริษัทหลายขนาดและหลายภูมิภาค
- Veracode 2025 GenAI Code Security Report: ทดสอบ LLM 100+ รายการด้วยภาษา Java, Python, C# และ JavaScript เผยแพร่เมื่อ 30 กรกฎาคม 2025
- CodeRabbit State of AI vs Human Code Generation Report: PR โอเพนซอร์ส 470 รายการ (เขียนร่วมกับ AI 320 รายการ มนุษย์เขียนล้วน ๆ 150 รายการ) เผยแพร่เมื่อ 17 ธันวาคม 2025
- Faros AI, The AI Productivity Paradox Research Report: ข้อมูลเทเลเมทรีจากนักพัฒนา 10,000+ คนใน 1,255 ทีม เผยแพร่เมื่อกรกฎาคม 2025
- METR, การวัดผลกระทบของ AI ช่วงต้นปี 2025 ต่อผลิตภาพของนักพัฒนาโอเพนซอร์สที่มีประสบการณ์: การทดลองแบบสุ่มควบคุม นักพัฒนา 16 คน 246 งาน
- JetBrains State of Developer Ecosystem 2025: นักพัฒนา 24,534 คนใน 194 ประเทศ สำรวจช่วงเมษายนถึงมิถุนายน 2025
- Atlassian State of Developer Experience 2025: นักพัฒนาและผู้จัดการ 3,500 คนในหกประเทศ
- Google Research, การแก้ไขความคิดเห็นรีวิวโค้ดด้วยแมชชีนเลิร์นนิง (2023): การแก้ไขที่เสนอโดยโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงภายในสำหรับความคิดเห็นของผู้รีวิว
- Gartner Top Strategic Trends in Software Engineering 2025 ผ่าน DevOps Digest: ประกาศฉบับดั้งเดิมของ Gartner ไม่สามารถเข้าถึงได้สาธารณะ ตัวเลขอ้างอิงตามที่มีการรายงาน
- Zhong et al., จากการรีวิวโค้ดที่มีมนุษย์เป็นศูนย์กลางสู่การรีวิวโค้ดแบบเอเจนต์ (arXiv, กรกฎาคม 2026): วิเคราะห์ PR ที่ผ่านการรีวิว 1.02 ล้านรายการจากโครงการ GitHub 207 โครงการ พบว่าการรีวิวที่มีเอเจนต์เกี่ยวข้องสัมพันธ์กับการตัดสินใจที่เร็วขึ้นแต่ไม่ได้สัมพันธ์กับคุณภาพการรีวิวที่ดีขึ้น ใช้เป็นบริบทเชิงคุณภาพเท่านั้น
- ข้อสังเกตเกี่ยวกับข้อมูล: งานวิจัยที่ดำเนินการโดยผู้ขาย (GitHub, Sonar, Qodo, CodeRabbit, Faros AI) มาจากบริษัทที่ขายเครื่องมือเขียนโค้ดหรือรีวิวด้วย AI จึงควรพิจารณากรอบการนำเสนอของพวกเขาอย่างระมัดระวัง แม้จะเปิดเผยระเบียบวิธีแล้วก็ตาม ตัวอย่าง 470 PR ของ CodeRabbit และการทดลองนักพัฒนา 16 คนของ METR มีขนาดเล็ก ทิศทางสอดคล้องกับแบบสำรวจที่ใหญ่กว่า แต่ตัวคูณที่แน่นอนไม่ควรนำไปสรุปทั่วไป Stack Overflow เผยแพร่ตัวเลขความไว้วางใจสองค่าสำหรับปี 2025 (29% ในเอกสารสรุปสำหรับผู้บริหาร 33% ในหน้าผลลัพธ์) เพราะจัดกลุ่มคำตอบต่างกัน ข้อมูลการรีวิวโค้ดด้วยแมชชีนเลิร์นนิงของ Google มาจากปี 2023 (ข้อมูลล่าสุดที่มีสำหรับการศึกษาภายในนั้น) เราตัดประมาณการขนาดตลาดของเครื่องมือรีวิวโค้ดด้วย AI ออก เพราะไม่สามารถตรวจสอบไขว้ระหว่างสองบริษัทที่เปิดเผยระเบียบวิธีได้ ข้อมูลใหม่ที่คาดว่าจะมี: Stack Overflow Developer Survey 2026, GitHub Octoverse 2026 และรายงาน DORA ปี 2026
อัปเดตล่าสุด: 3 ตุลาคม 2026 เราจะทบทวนและอัปเดตสรุปนี้ทุกไตรมาส และคาดว่าการอัปเดตครั้งถัดไปจะเกิดขึ้นเมื่อ GitHub เผยแพร่ Octoverse 2026