AI đang phá vỡ niềm tin nơi công sở: Góc nhìn từ việc đánh giá mã nguồn

Hãy thử hình dung bạn đang ở đầu những năm 1900 (tại Mỹ) một chút xem. Mọi người đã dùng ngựa cả đời và họ là những chuyên gia trong việc đó. Thậm chí, toàn bộ các thành phố được xây dựng dựa trên tiền đề rằng ngựa là phương tiện để chúng ta di chuyển từ điểm A đến điểm B.

Sau đó, một người tên là Henry Ford xuất hiện và làm đảo lộn cả thế giới.

Trong vài năm tiếp theo, mọi người phải thích nghi với việc ô tô trở thành một phần của cuộc sống hàng ngày. Những thói quen được xây dựng xung quanh phương tiện di chuyển quen thuộc trước đây buộc phải thay đổi.

Tôi nghĩ đó chính là vị trí của chúng ta hiện tại. Hầu hết chúng ta đều thấy rằng AI đang làm đảo lộn cách chúng ta làm việc… Nhưng, cũng giống như đầu những năm 1900, chúng ta phải thích nghi với nó. Và điều đó thật đau đớn.

Vấn đề là thế này: hầu hết các thói quen làm việc của chúng ta vẫn mặc định rằng để tạo ra một sản phẩm, bạn phải hiểu về nó. Khi bạn gửi cho tôi một PR, tôi mặc định rằng ít nhất bạn đã tự mình đọc qua đoạn mã đó, đúng không? Hoặc khi bạn gửi cho tôi một bản tóm tắt, tôi mặc định rằng bạn đã thực hiện nghiên cứu, v.v.

Tất nhiên, những giả định này không đáng tin cậy 100%: các kỹ sư vẫn có thể copy/paste từ Stack Overflow trong nhiều năm mà chẳng hiểu gì cả. Nhưng ngay cả trong trường hợp đó, việc này vẫn tốn nhiều công sức hơn và người đánh giá có thể dễ dàng nhận ra những lỗ hổng.

AI giúp việc tạo ra mã nguồn, lời giải thích, câu trả lời cho các câu hỏi đánh giá và toàn bộ tài liệu trở nên dễ dàng mà tác giả không cần hiểu bất cứ điều gì trong đó. Mọi thứ đều có thể trông như đã hoàn thiện. Thực tế, thường thì nó thậm chí còn chính xác (!) mà tác giả chẳng hề kiểm tra lại.

Và đó là phần khiến tôi trăn trở gần đây, cũng là nội dung chính của bài viết này… Tôi từng bắt đầu đánh giá công việc với giả định rằng đối phương đã làm bài tập về nhà của họ. Giờ đây, điều đó có thể đúng hoặc không, nên thay vì bắt đầu bài đánh giá bằng câu hỏi “đây có phải là một thay đổi tốt không?”, tôi thường bắt đầu bằng câu: “tác giả có hiểu những gì họ đang gửi cho tôi không?”

Tất cả những điều này để nói rằng, ít nhất là vào lúc này (trong khi chúng ta đang thích nghi), AI đang làm mất đi sự tin tưởng của tôi. Và sự tin tưởng, đặc biệt là trong công việc, cho phép bạn bỏ qua một loạt các bước (và tiết kiệm thời gian!). Khi tôi tin tưởng một đồng nghiệp, tôi có thể tập trung vào những phần cần sự kiểm tra kỹ lưỡng. Tôi không cần phải lặp lại toàn bộ quá trình nghiên cứu của họ để cảm thấy yên tâm với kết quả đầu ra.

Đôi khi chỉ riêng cách diễn đạt (“Vâng — và điểm mấu chốt thực sự là…”) cũng khiến tôi nghi ngờ. Điều này không hẳn là công bằng. Nhưng khi tôi đặt một câu hỏi cụ thể và nhận được một lời giải thích khác (rõ ràng là do AI tạo ra) mà không trả lời đúng trọng tâm, tôi có lý do để lo lắng. Những thứ tiếp theo họ gửi cho tôi sẽ bị soi xét kỹ hơn, ngay cả khi lần này họ đã cẩn thận hơn. Một lối tắt trong một nhiệm vụ có thể khiến việc hợp tác trở nên khó khăn hơn trong thời gian dài.

Tôi cũng xin nói rõ rằng chính tôi cũng từng là người như vậy. Đúng vậy, tôi đã merge một bản sửa lỗi do AI viết mà không hiểu nó. Bản sửa lỗi đó chính xác, nhưng tôi đã không thực hiện công việc cần thiết để biết điều đó.

Có lẽ một phần của việc thích nghi với những công cụ này là cần phải làm rõ hơn ý nghĩa của việc đặt tên mình vào một sản phẩm? Nó phải có nghĩa là bạn hiểu và chịu trách nhiệm về nó. “Claude viết nó” không cho tôi biết bạn đã kiểm tra những gì hoặc liệu bạn có đồng ý với kết quả đó hay không.

Nếu bạn đang gửi một ý tưởng sơ khai (hoặc một bản chứng minh khái niệm) mà bạn muốn được giúp đỡ, hãy nói rõ điều đó! Ý tôi là, tôi có thể làm việc với sự không chắc chắn… nhưng tôi khó làm việc với thứ gì đó chưa hoàn thiện mà lại được trình bày như thể đã xong.

Và khi tôi hỏi bạn một câu hỏi, tôi đang hỏi bạn (tôi cũng có Claude và ChatGPT, nếu muốn biết suy nghĩ của chúng, tôi đã tự hỏi chúng rồi). Tất nhiên, hãy sử dụng bất kỳ công cụ nào có thể giúp ích cho câu trả lời, nhưng hãy dành thời gian để quyết định xem câu trả lời đó có hợp lý không, có quá dài dòng không, hoặc có quá nhiều dấu gạch ngang không, trước khi gửi lại cho tôi.

Nhưng hãy làm cho điều này trở nên thực tế hơn với một vài gợi ý…

Nếu bạn là một kỹ sư,

Nếu bạn là một lãnh đạo kỹ thuật,

Tóm lại, đó là kỳ vọng mà tôi muốn chúng ta duy trì khi các công cụ thay đổi. Tên của bạn trên công việc vẫn phải có nghĩa là tôi có thể tin tưởng rằng bạn hiểu và chịu trách nhiệm về nó, đặc biệt là trước khi gửi cho tôi.

Nếu không, mỗi khi bạn gửi cho tôi thứ gì đó, tôi lại phải làm phần việc của bạn trước khi có thể làm phần việc của mình.