Một cuộc tranh luận sôi nổi đã nổ ra trong cộng đồng lập trình viên sau nghiên cứu mới về tác động của AI đối với năng suất lập trình. Trong khi các công ty đang vội vàng tích hợp các trợ lý lập trình AI, các nghiên cứu gần đây đã vẽ nên một bức tranh phức tạp về hiệu quả thực tế của chúng.
Các Lập Trình Viên Có Kinh Nghiệm Thấy Năng Suất Giảm Sút
Một nghiên cứu có kiểm soát của METR phát hiện rằng các lập trình viên có kinh nghiệm sử dụng các công cụ lập trình AI như Cursor đã trải qua sự giảm 19% về năng suất. Nghiên cứu này có sự tham gia của 16 lập trình viên có kinh nghiệm AI ở mức trung bình hoàn thành 246 nhiệm vụ trong các dự án trưởng thành mà họ có trung bình 5 năm kinh nghiệm trước đó. Phát hiện này thách thức giả định phổ biến rằng các công cụ AI nâng cao hiệu suất lập trình viên một cách toàn diện.
Phương pháp nghiên cứu tập trung vào các lập trình viên làm việc trong các codebase lớn (1,1 triệu dòng code) với các nhiệm vụ được phân công ngẫu nhiên, ngăn chặn việc chọn lọc các khu vực quen thuộc. Tuy nhiên, nghiên cứu lưu ý rằng các tham gia viên thường chỉ sử dụng các công cụ AI trong vài chục giờ, cho thấy sự sụt giảm năng suất có thể phản ánh đường cong học tập hơn là những hạn chế cơ bản.
Những Phát Hiện Chính Của Nghiên Cứu:
- Các nhà phát triển có kinh nghiệm: giảm 19% năng suất khi sử dụng công cụ AI
- Lao động mới vào nghề (22-25 tuổi): giảm 13% việc làm trong các nghề nghiệp tiếp xúc với AI
- Các dự án AI doanh nghiệp: tỷ lệ thất bại 95% theo nghiên cứu của MIT
- Phạm vi nghiên cứu: 16 nhà phát triển, 246 nhiệm vụ, hơn 1.1 triệu dòng code trong các kho lưu trữ
Cộng Đồng Chia Rẽ Về Hiệu Quả Của Công Cụ AI
Ý kiến của các lập trình viên khác nhau đáng kể dựa trên mức độ kinh nghiệm và các trường hợp sử dụng. Một số lập trình viên có kinh nghiệm báo cáo những lợi ích đáng kể khi sử dụng AI cho các nhiệm vụ cụ thể như tạo dữ liệu thử nghiệm, tạo quy tắc làm nổi bật cú pháp, hoặc khám phá các lĩnh vực không quen thuộc. Những người khác mô tả AI như một rào cản tiêu cực đối với cả thời gian và chất lượng mà chủ yếu có lợi cho các lập trình viên đầu sự nghiệp.
Sự chia rẽ dường như tập trung vào cách các lập trình viên sử dụng những công cụ này. Những người coi AI như một công cụ tìm kiếm mờ hoặc chuyên gia lĩnh vực để nghiên cứu có xu hướng thấy giá trị nhiều hơn so với những người cố gắng tạo code sản xuất trực tiếp. Nhiều lập trình viên có kinh nghiệm nhấn mạnh rằng AI hoạt động tốt nhất cho các nhiệm vụ được định nghĩa rõ ràng mà lập trình viên đã biết họ muốn xây dựng gì.
Các Yếu Tố Ảnh Hưởng Đến Hiệu Suất Công Cụ AI:
- Trường hợp sử dụng tích cực: Tạo dữ liệu thử nghiệm, làm nổi bật cú pháp, nghiên cứu lĩnh vực, các tác vụ được định nghĩa rõ ràng
- Yếu tố tiêu cực: Tạo mã sản xuất, quyết định kiến trúc phức tạp, các thành phần hệ thống quan trọng
- Mối tương quan kinh nghiệm: Các nhà phát triển junior có lợi ích nhiều hơn so với các nhà phát triển có kinh nghiệm
- Đường cong học tập: Sự sụt giảm năng suất có thể phản ánh giai đoạn thích ứng hơn là hạn chế của công cụ
Thị Trường Việc Làm Cho Lập Trình Viên Mới Ra Trường Bị Ảnh Hưởng
Nghiên cứu của Stanford sử dụng dữ liệu bảng lương từ nhà cung cấp phần mềm bảng lương lớn nhất Hoa Kỳ tiết lộ rằng các nhân viên đầu sự nghiệp (tuổi 22-25) trong các nghề nghiệp tiếp xúc với AI đã trải qua sự sụt giảm tương đối 13% về việc làm kể từ cuối năm 2022. Sự sụt giảm này xảy ra ngay cả sau khi kiểm soát các yếu tố kinh tế cấp công ty, cho thấy việc áp dụng AI đóng một vai trò ngoài các điều kiện kinh tế chung.
Thời điểm này trùng với việc áp dụng rộng rãi các công cụ AI tạo sinh, mặc dù một số thành viên cộng đồng lập luận rằng sự sụt giảm phản ánh sự co lại của ngành công nghệ rộng hơn chứ không phải sự thay thế bởi AI. Nghiên cứu phát hiện rằng các điều chỉnh việc làm xảy ra chủ yếu thông qua các quyết định tuyển dụng hơn là thay đổi lương bổng, với các công ty dường như đặt cược rằng AI có thể xử lý các nhiệm vụ cấp độ đầu vào.
Nghịch Lý Đào Tạo Xuất Hiện
Một mô hình đáng lo ngại đã xuất hiện khi các công ty giảm tuyển dụng nhân viên mới trong khi mong đợi AI lấp đầy khoảng trống, có khả năng tạo ra tình trạng thiếu hụt kỹ năng trong tương lai. Như một nhà quan sát cộng đồng đã lưu ý:
Bất kỳ Hội đồng quản trị nào ủng hộ ban quản lý làm rỗng tuếch lợi nhuận tương lai bằng cách sa thải hoặc không tuyển dụng nhân viên mới đều xứng đáng bị thu hồi tiền thưởng. Hãy suy nghĩ như một nhà đầu tư lâm nghiệp, không phải như mùa vụ tiền mặt tiếp theo.
Cách tiếp cận này phản ánh các mô hình lịch sử trong các ngành công nghiệp khác nơi đầu tư thiếu hụt theo chu kỳ dẫn đến tình trạng thiếu hụt kỹ năng nghiêm trọng. Ngành phần mềm đã trải qua các chu kỳ tương tự sau sự sụp đổ dot-com và khủng hoảng tài chính, cho thấy các công ty có thể đang lặp lại những sai lầm trong quá khứ.
Các Dự Án AI Doanh Nghiệp Gặp Khó Khăn Trong Việc Mang Lại Kết Quả
Thêm vào sự phức tạp, một nghiên cứu gần đây của MIT phát hiện rằng 95% các dự án AI tạo sinh trong các doanh nghiệp thất bại trong việc tạo ra kết quả hữu hình. Tỷ lệ thất bại cao này tương phản mạnh mẽ với trải nghiệm của các lập trình viên cá nhân và đặt ra câu hỏi về khoảng cách giữa khả năng của công cụ AI và việc triển khai tổ chức thành công.
Sự ngắt kết nối giữa các trường hợp sử dụng cá nhân đầy hứa hẹn và các triển khai doanh nghiệp thất bại cho thấy rằng tích hợp AI hiệu quả đòi hỏi nhiều hơn chỉ là quyền truy cập vào các công cụ tiên tiến. Nó đòi hỏi các quy trình làm việc mới, phương pháp đào tạo và kỳ vọng thực tế về những gì AI hiện tại có thể và không thể thực hiện.
Nhìn Về Phía Trước
Bằng chứng cho thấy tác động của AI đối với phát triển phần mềm vẫn phụ thuộc rất nhiều vào bối cảnh. Trong khi một số lập trình viên đạt được những lợi ích năng suất đáng kể thông qua việc sử dụng cẩn thận, có chọn lọc các công cụ AI, những người khác thấy chúng phản tác dụng. Chìa khóa dường như là hiểu được điểm mạnh và hạn chế của AI thay vì coi nó như một giải pháp toàn diện.
Đối với ngành công nghiệp, thách thức nằm ở việc khai thác lợi ích của AI trong khi tránh cạm bẫy loại bỏ các lập trình viên mới sẽ trở thành tài năng cao cấp của ngày mai. Cách tiếp cận hiện tại thay thế nhân viên cấp độ đầu vào bằng AI có thể mang lại tiết kiệm chi phí ngắn hạn nhưng có thể tạo ra những khoảng trống kỹ năng dài hạn tỏ ra đắt đỏ hơn nhiều để giải quyết.
Tham khảo: Canaries in the Coal Mine? Six Facts about the Recent Employment Effects of Artificial Intelligence