Cộng đồng công nghệ đang sôi nổi tranh luận về việc liệu các trợ lý viết code AI có thực sự giúp ích cho các nhà phát triển hay tạo ra những rắc rối mới. Trong khi các công ty đang vội vã tích hợp các công cụ AI như ChatGPT và GitHub Copilot vào quy trình làm việc của họ, nhiều lập trình viên có kinh nghiệm đang phát hiện ra rằng những công cụ này thường tạo ra nhiều công việc hơn là loại bỏ.
Khoảng cách giữa lời hứa và thực tế
Các công cụ viết code AI được cho là sẽ cách mạng hóa việc phát triển phần mềm bằng cách cho phép bất kỳ ai viết code thông qua các lệnh tiếng Anh đơn giản. Thực tế đã chứng minh phức tạp hơn nhiều. Các nhà phát triển báo cáo rằng họ phải dành thời gian đáng kể để sửa code do AI tạo ra, gỡ lỗi những lỗi bí ẩn, và giải thích cho các đồng nghiệp không am hiểu kỹ thuật tại sao các ứng dụng do AI tạo ra của họ không hoạt động như mong đợi.
Cộng đồng đã nhận thấy một mô hình đáng lo ngại: các công cụ AI xuất sắc trong việc tạo ra code trông chuyên nghiệp và chạy được ban đầu, nhưng thường chứa những lỗi tinh vi hoặc lỗ hổng bảo mật chỉ trở nên rõ ràng sau này. Điều này tạo ra cảm giác tự tin sai lầm trong những người dùng thiếu nền tảng kỹ thuật để phát hiện những vấn đề này.
Nền kinh tế đội dọn dẹp
Một xu hướng thú vị đã xuất hiện trên các nền tảng freelance như Upwork , nơi các nhà phát triển có kinh nghiệm đang tìm thấy công việc ổn định trong việc sửa chữa các ứng dụng do AI tạo ra. Nhiều khách hàng cố gắng xây dựng phần mềm bằng các công cụ AI, chỉ để phát hiện ra họ đã tạo ra những hệ thống về cơ bản bị hỏng hoặc không an toàn. Điều này đã tạo ra cái mà một số người gọi là nền kinh tế đội dọn dẹp, nơi các nhà phát triển có kỹ năng được thuê để cứu vãn các dự án do AI tạo ra.
Mô hình này phản ánh các làn sóng công nghệ trước đây, nơi người dùng không am hiểu kỹ thuật được hứa hẹn rằng họ có thể bỏ qua hoàn toàn các nhà phát triển chuyên nghiệp. Từ cú pháp giống tiếng Anh của COBOL trong những năm 1960 đến các công cụ lập trình trực quan trong những năm 1990, mỗi thế hệ công cụ lập trình dân chủ hóa cuối cùng đều yêu cầu chuyên môn chuyên nghiệp để triển khai đúng cách.
Các Nỗ Lực "Dân Chủ Hóa" Lập Trình Trong Lịch Sử:
- Thập niên 1960 với COBOL: Hứa hẹn cú pháp giống tiếng Anh cho người không chuyên lập trình
- Thập niên 1970 với FORTRAN: Được quảng cáo như "lập trình tự động"
- Thập niên 1980-90 với Công Cụ Trực Quan: Delphi , FrontPage , Flash hứa hẹn phát triển bằng cách kéo thả
- Thập niên 2000 với SQL: Ngôn ngữ khai báo nhằm loại bỏ lập trình phức tạp
- Thập niên 2020 với Công Cụ AI: Tạo mã từ ngôn ngữ tự nhiên
Nghịch lý học tập
Trong khi các công cụ AI có thể giúp người mới bắt đầu với lập trình, chúng thực sự có thể cản trở việc học sâu. Các lập trình viên mới sử dụng trợ lý AI thường bỏ qua các khái niệm cơ bản như cấu trúc dữ liệu, thuật toán và thiết kế hệ thống. Điều này tạo ra những nhà phát triển có thể tạo code nhanh chóng nhưng gặp khó khăn trong việc gỡ lỗi các vấn đề phức tạp hoặc tối ưu hóa hiệu suất.
Tôi hoàn toàn kiệt sức sau 30 phút 'thảo luận' với một LLM, về cơ bản là một kẻ ngốc quá tự tin.
Tuy nhiên, một số nhà phát triển đã tìm thấy thành công khi sử dụng AI như một công cụ hỗ trợ học tập thay vì thay thế cho sự hiểu biết. Họ sử dụng những công cụ này để khám phá các khái niệm mới và vượt qua những vấn đề cụ thể, trong khi vẫn đầu tư thời gian để học các nguyên lý cơ bản.
Các vấn đề xã hội vẫn còn
Có lẽ hiểu biết quan trọng nhất từ cuộc thảo luận cộng đồng là việc viết code chỉ chiếm một phần nhỏ trong công việc thực tế của một nhà phát triển. Hầu hết các thách thức lập trình đều mang tính xã hội và tổ chức - hiểu yêu cầu kinh doanh, giao tiếp với các bên liên quan, và thiết kế hệ thống giải quyết các vấn đề thực tế.
Các công cụ AI có thể tạo code nhanh chóng, nhưng chúng không thể điều hướng chính trị văn phòng, làm rõ các yêu cầu mơ hồ, hoặc đưa ra quyết định kỹ thuật chiến lược. Những kỹ năng lấy con người làm trung tâm này trở nên còn có giá trị hơn khi các rào cản kỹ thuật đối với việc tạo code tiếp tục giảm.
Bối cảnh việc làm hiện tại của các lập trình viên:
- Tỷ lệ thất nghiệp của lập trình viên: 2.4% - 6% (con số còn tranh cãi)
- Các đợt sa thải lớn trong ngành công nghệ vẫn đang diễn ra từ năm 2022
- Cạnh tranh gia tăng từ lực lượng lao động làm việc từ xa trên toàn cầu
- Nhu cầu ngày càng tăng về các dịch vụ dọn dẹp và gỡ lỗi AI trên các nền tảng freelance
Nhìn về phía trước
Sự đồng thuận trong số các nhà phát triển có kinh nghiệm là các công cụ viết code AI là những trợ lý mạnh mẽ nhưng là những người thay thế kém cho chuyên môn con người. Các tổ chức coi những công cụ này như biện pháp cắt giảm chi phí thay vì công cụ nâng cao năng suất có thể thấy mình có những hệ thống có vẻ hoạt động nhưng thiếu tính mạnh mẽ và bảo mật cần thiết cho việc sử dụng trong thế giới thực.
Các nhà phát triển thành công nhất là những người nắm bắt các công cụ AI trong khi vẫn duy trì sự tập trung vào các kỹ năng cơ bản và chuyên môn lĩnh vực. Thay vì sợ bị thay thế, nhiều người đang thấy rằng AI giúp họ giải quyết các dự án tham vọng hơn và dành ít thời gian hơn cho các nhiệm vụ lặp đi lặp lại.
Khi công nghệ tiếp tục phát triển, câu hỏi quan trọng không phải là liệu AI có thay thế các lập trình viên hay không, mà là nghề này sẽ thích ứng như thế nào để kết hợp những khả năng mới này trong khi bảo tồn các kỹ năng tư duy phản biện và giải quyết vấn đề vẫn còn là độc đáo của con người.
Tham khảo: Now might be the best time to learn software development