Jordan Andersen: AI lập trình không phải là 'chìa khóa vạn năng' giúp tăng tốc phát triển phần mềm

Cách đây không lâu, tôi có chia sẻ một bài viết mà tôi rất tâm đắc của Disesdi Shoshana Cox. Họ đã phân tích các con số để chỉ ra rằng, nhờ có AI, lẽ ra đến giờ chúng ta phải có thêm rất nhiều công ty công nghệ mang tính cách mạng. Với tốc độ phát triển tăng gấp 10 lần, các khía cạnh kỹ thuật khi ra mắt một ứng dụng không còn là rào cản để tiếp cận thị trường mục tiêu nữa. Có vẻ như AI cuối cùng đã cung cấp "viên đạn bạc" giải quyết được vấn đề các lập trình viên làm việc quá chậm chạp.

Vận dụng logic trong các phép tính của Disesdi (điều rất khó để phản bác), sau bốn năm có các mô hình LLM mã nguồn mở, chúng ta lẽ ra phải có ba AirBnB, hai Stripe và ba Dropbox nhờ vào sức mạnh của AI.

Vậy thì, chúng đang ở đâu?

Những công ty công nghệ mới lớn nhất thế giới kể từ khi GenAI ra đời chính là các công ty GenAI. OpenAI, Anthropic và High-Flyer (nhà phát triển của DeepSeek) đang được định giá ở những con số kỷ lục. Nhưng sự gián đoạn lớn nhất mà chúng gây ra lại nằm ở nền kinh tế toàn cầu. Đóng góp đáng chú ý nhất của GenAI cho xã hội là biến những email viết lách cẩu thả thành chuyện thường ngày, làm tràn ngập mạng xã hội bằng những nội dung rác và hủy hoại chất lượng của các công cụ tìm kiếm trên internet.

Hoặc nếu không, hãy thừa nhận rằng đây chỉ là một trò chơi dopamine khiến bạn cảm thấy mình như "Lập trình viên đặc biệt nhất Vũ trụ™️", trong khi thực chất đó chỉ là sự phụ thuộc trí tuệ quy mô lớn được trò chơi hóa.

Disesdi Shoshana Cox

Bài viết của Disesdi đã chạm đúng nỗi lòng của tôi vì tôi cũng chứng kiến kết quả phần mềm đáng thất vọng tương tự trong cơn sốt AI này. Những công cụ này, khi nằm trong tay những người không chuyên về kỹ thuật – những người chưa dành thời gian và công sức để học về những thứ chuyên sâu – đơn giản là không thể tạo ra các ứng dụng hoạt động ổn định, bền vững và được bảo mật trước các cuộc tấn công thông thường. Và khi các kỹ sư phần mềm có kinh nghiệm sử dụng chúng, cảm giác mang lại chẳng khác nào một cái bắt tay hời hợt.

Điểm mù lớn nhất ở đây là việc viết những dòng mã không phải là phần tốn nhiều thời gian nhất trong phát triển phần mềm. Điều này có vẻ như tôi đang tự mâu thuẫn với lập luận rằng lẽ ra chúng ta phải có một vài AirBnB hay Dropbox rồi. Nhưng không hề có mâu thuẫn nào cả, bởi vì các nhà lãnh đạo công ty và startup thực sự tin rằng LLM đã giải quyết được các nút thắt trong việc phân phối sản phẩm. Đó là nhận thức cho rằng mọi vấn đề kỹ thuật trong phát triển phần mềm không còn tồn tại nữa vì bạn "chỉ cần bảo Claude làm là xong".

Gần đây tôi có tham dự một hội nghị công nghệ, nơi có một phiên thảo luận trên sân khấu chính với tiêu đề đại loại như "Không code, Không vấn đề". Hội thảo bao gồm bốn nhà sáng lập startup, những người đã "vibe code" (lập trình theo cảm hứng) để tạo ra sản phẩm MVP và, theo giả định, đang thu tiền từ khách hàng. Khoảnh khắc khiến tôi bỏ ra ngoài là khi một trong những nhà sáng lập nói rằng anh ta không có, và sẽ không bao giờ cần đến, một CTO vì anh ta chỉ cần dùng Claude để giải quyết các vấn đề kỹ thuật của mình.

Hãy tưởng tượng xem. Bạn không cần chuyên môn phần mềm trong công ty phần mềm của mình. Bạn không cần kỹ sư kết cấu để thiết kế cấu trúc một tòa nhà văn phòng. Bạn không cần bác sĩ phẫu thuật để thực hiện ca mổ.

I. Một thí nghiệm

Tôi đã được những người giỏi hơn tôi rất nhiều trong lĩnh vực phát triển phần mềm chia sẻ rằng họ đã tăng tốc độ làm việc nhờ sử dụng Claude và các tác nhân lập trình (coding agents) khác. Vì vậy, tôi nghĩ, tại sao không thử nhỉ? Khi bạn điều hành một công ty tư vấn, bạn thực sự có thể chuyển đổi tốc độ phát triển đó thành tiền! Tôi đã từng sử dụng một vài tác nhân AI khác nhau để giúp viết những thứ nhàm chán – mã boilerplate, SQL lặp đi lặp lại, v.v. Nhưng tôi muốn xem liệu mình có thể tận dụng phép màu 10x này hay không. Tôi quyết định "nói được làm được" và bỏ ra 10 đô la mua tín dụng DeepSeek để sử dụng cho một dự án tôi đang thực hiện.

Quá trình này vô cùng bực bội. Chatbot gợi ý những thứ ngớ ngẩn nhất mà bạn có thể tưởng tượng. Và hãy nói rõ điều này: mã mà DeepSeek viết có thể chạy được, nhưng nó giống như một chiếc xe hề chạy trên đường với các bánh xe được dán bằng băng dính. Bây giờ, bạn có thể nghĩ: "Gã này thật tệ vì không biết cách đặt câu lệnh (prompt). Nếu anh ta giỏi đặt câu lệnh hơn, anh ta đã không tệ đến thế." Và có lẽ bạn đúng. Nhưng tôi đã từng phát hành một sản phẩm thực tế, điều đó còn hơn gấp vạn lần những gì hầu hết mọi người đạt được trong toàn bộ sự nghiệp kỹ thuật của họ. Vậy nên có lẽ tôi tệ ở khâu đặt câu lệnh thật. Hoặc có lẽ, có thứ gì đó khác đang thực sự tệ.

II. Thực tế đáng buồn ngày nay

Cho đến tận gần đây, cách bạn tìm câu trả lời cho một điều gì đó mà bạn không biết là Google nó, đọc một loạt các ý kiến khác nhau, rồi lọc và kết hợp những suy nghĩ đó để tạo ra quan điểm của riêng mình. Và trước khi Google trở thành phương pháp mặc định để tìm câu trả lời, bạn phải đến một tòa nhà khổng lồ đầy những con người bụi bặm để tìm kiếm, từng lối đi một, bộ sưu tập sách phù hợp mà mỗi cuốn chứa một phần thông tin bạn muốn hiểu rõ hơn (tôi thích gọi đó là "lục lọi trong kho sách" mỗi khi ghé thăm thư viện). Tất cả những điều đó đã bị thay thế bằng một cuộc chiến văn bản giữa bạn và một con robot phun ra bất cứ thứ rác rưởi nào mà một gã nào đó trên Reddit đăng tải. Hãy dành một giây để tiêu hóa số liệu thống kê này!!!:

Reddit xếp hạng cao hơn các chuyên gia tài chính 176% khi ChatGPT trả lời các câu hỏi về tài chính, bất chấp các nguyên tắc YMYL ưu tiên các nguồn có thẩm quyền.

Carlos Silva, cây bút của Semrush

Quá nhiều người không tự suy nghĩ đủ nhiều trong thế giới hậu GenAI này. Sự tò mò vẫn chưa mất đi – điều đó rất đáng khích lệ – nhưng thay vì tư duy phản biện về một vấn đề hay câu hỏi, họ lại tìm đến một "ứng dụng cho việc đó". Vấn đề là "ứng dụng cho việc đó" không thể suy luận. Nguồn thông tin của nó là một loạt các ý kiến khác nhau, chủ yếu từ những người không chuyên và không được xác minh về tính chính xác.

Từng có một rào cản gia nhập đối với các lĩnh vực đòi hỏi kỹ năng – và đó là một điều tốt.

Ví dụ, bạn có bao giờ tự đi dây điện cho ngôi nhà của mình không? Tại sao không nhỉ? Bạn có thể nhận được hướng dẫn từng bước trên điện thoại trong khi đang nhìn vào bảng điện của mình (đó là nếu ChatGPT khuyên bạn nên bắt đầu từ bảng điện). Chatbot có thể tìm cách kết nối đèn của bạn vào một mạch và lò nướng vào một mạch khác. Bạn thậm chí có thể học cách phân bổ các phần trong nhà vào các cầu dao khác nhau để cân bằng tải.

Nhưng nếu bạn mắc sai lầm thì sao? Hậu quả là gì? Có thể là một vụ hỏa hoạn do chập điện vào giữa đêm, hoặc bạn có thể bị điện giật trước khi điều đó xảy ra. Những hậu quả rõ ràng và có khả năng gây thảm họa đó có lẽ là đủ để hầu hết những người không phải thợ điện như chúng ta thuê một chuyên gia. Vậy tại sao logic tương tự lại không được áp dụng khi xây dựng phần mềm? Hầu hết các ứng dụng ngày nay đều thu thập chi tiết thẻ tín dụng và đủ thông tin định danh cá nhân để hủy hoại cuộc đời của một ai đó nếu nó bị rò rỉ cho kẻ xấu. Tất cả những gì cần thiết chỉ là một đứa trẻ 16 tuổi buồn chán với kết nối internet ở đâu đó trên hành tinh này xâm nhập vào một cơ sở dữ liệu sản xuất được bảo vệ kém. Kết quả sẽ không mang tính điện ảnh như một vụ cháy nhà, nhưng cuộc đời bạn có thể hoàn toàn bị hủy hoại bởi thiết kế phần mềm cẩu thả. Hơn nữa, những người mới làm quen với phát triển phần mềm không phải là những người duy nhất có quyền truy cập vào các chatbot này. Nếu bạn thực sự tin vào hiệu ứng 10x của AI đối với năng suất, hãy tưởng tượng xem điều đó đang diễn ra như thế nào đối với các hacker.

Ý tưởng tương tự cũng áp dụng khi bạn "vibe code" một ứng dụng, thu tiền từ người dùng và thu thập dữ liệu nhạy cảm. Chỉ khác là bạn không đánh cược việc liệu công việc điện nghiệp dư của mình có làm cháy nhà hay không. Thay vào đó, bạn đang đánh cược bằng tiền của người khác (từ các quỹ đầu tư mạo hiểm hoặc khách hàng của bạn), quyền riêng tư (bất kỳ ai đã tin tưởng bạn bằng cách sử dụng ứng dụng của bạn) và sinh kế (mọi người mà bạn đã thuê trong công ty của mình).

III. Phù thủy xứ Oz

Tôi nghĩ con đường dẫn đến việc chúng ta đặt niềm tin quá nhiều vào GenAI đã được trải bằng những thông tin "đủ tốt" mà các chatbot AI này cung cấp. Các mô hình LLM này quản lý một lượng lớn thông tin trong vài giây về các chủ đề mà người dùng hoàn toàn không biết gì. Hộp chat và cảm giác trò chuyện đã thay thế quá trình tự mình tìm tòi đầy gian khổ. (Nói thêm, thật nực cười khi việc Google một thứ gì đó đã trở thành một nỗi đau. Chỉ một phần triệu giây trong lịch sử nhân loại trước đây, bạn sẽ phải đến thư viện và xem qua các thẻ vật lý chứa mã sách có thể có thông tin bạn cần và bạn sẽ đọc chúng chỉ dựa trên tiêu đề. Nhưng tôi lạc đề rồi...) Vấn đề thực sự ở đây là niềm tin mù quáng mà xã hội chúng ta đã đặt vào các công cụ AI như ChatGPT.

Bạn chỉ có thể bắt đầu vén bức màn để xem những gì ở phía sau khi bạn đã quen thuộc với chủ đề mà bạn đang hỏi chatbot. Đối với các kỹ sư phần mềm, đó là khi AI khuyên bạn nên đặt ứng dụng web, cơ sở dữ liệu và các tiến trình nền trên cùng một máy chủ. Đối với các huấn luyện viên chạy bộ, đó là khi ChatGPT bảo bạn đưa bài tập chạy nước rút 40 mét vào chương trình marathon cho người mới bắt đầu. Và đối với bất kỳ ai, đó là khi bạn được khuyến khích cho thuốc diệt chuột vào bánh sandwich của mình. Một số ảo giác của AI thì buồn cười, nhưng những cái khác có thể gây tai hại nếu chúng đủ thuyết phục để không bị nghi ngờ.

Ngành công nghệ cần phải trở nên (có trách nhiệm hơn?) (một lần nữa?). Nó cần thuê, làm việc với và học hỏi từ các chuyên gia. GenAI có thể cực kỳ hữu ích trong việc đưa một ý tưởng tuyệt vời ra khỏi đầu bạn và thổi hồn cho nó. Nhưng thứ đó gần giống với một Homunculus trong Full Metal Alchemist hơn là bất cứ thứ gì thực sự sống. Một ý tưởng cần được nuôi dưỡng để có thời gian phát triển thành một thứ gì đó vĩ đại. Nếu không, kết quả sẽ rất xấu xí và có thể cực kỳ nguy hiểm.

AI sẽ giúp bạn xúc rác nhanh hơn nếu bạn chỉ biết mỗi việc xúc rác.

Nếu bạn thích bài luận này, hãy đăng ký blog của chúng tôi để nhận thông báo khi có bài viết mới. Chúng tôi tập trung vào việc viết những nội dung hữu ích, giải trí và mang tính nhân văn, và chúng tôi tin rằng việc tiếp thị sẽ tự vận hành. Chúng tôi sẽ không làm tràn ngập hộp thư của bạn bằng rác. Chúng tôi sẽ không bao giờ, không bao giờ chia sẻ email của bạn với bên thứ ba.