Giấc mơ xây dựng những ứng dụng triệu đô la bằng những câu lệnh đơn giản đang đụng phải thực tế khắc nghiệt. Sau nhiều tháng thử nghiệm các nền tảng lập trình AI khác nhau và chi hàng trăm đô la Mỹ, nhiều doanh nhân tham vọng đang khám phá ra rằng vibe coding - tạo ra phần mềm thông qua các câu lệnh AI mà không hiểu về mã nguồn bên dưới - không phải là kế hoạch làm giàu nhanh như được quảng cáo.
Thuật ngữ vibe coding, ban đầu được đặt ra bởi nhà nghiên cứu AI Andrej Karpathy, mô tả việc tạo ra phần mềm hoàn toàn thông qua các câu lệnh mà không cần xem xét mã nguồn. Tuy nhiên, việc tiếp thị xung quanh những công cụ này đã biến đổi khái niệm này thành thứ gì đó tham vọng hơn nhiều - hứa hẹn rằng bất kỳ ai cũng có thể xây dựng các sản phẩm phần mềm thành công bất kể nền tảng kỹ thuật.
Khoảng cách kinh nghiệm bộc lộ
Thực tế hoàn toàn khác biệt giữa các nhà phát triển có kinh nghiệm và những người mới bắt đầu. Các lập trình viên dày dạn kinh nghiệm với hàng thập kỷ kinh nghiệm báo cáo những cải thiện năng suất đáng kể khi sử dụng công cụ lập trình AI. Họ có thể nén công việc hàng tuần thành vài ngày, nhanh chóng tạo nguyên mẫu với các công nghệ mới, và xử lý các quyết định kiến trúc phức tạp. Nhưng thành công này đi kèm với một lưu ý quan trọng - họ đã sở hữu kiến thức nền tảng để hướng dẫn AI một cách hiệu quả.
Đối với những người không có kinh nghiệm lập trình, câu chuyện hoàn toàn khác. Nhiều người báo cáo gặp phải rào cản khi xuất hiện lỗi mà họ không thể chẩn đoán hoặc sửa chữa. Mã do AI tạo ra hoạt động ban đầu nhưng trở nên không thể bảo trì khi các dự án phát triển về độ phức tạp. Không hiểu về cấu trúc dữ liệu, kiến trúc hệ thống, hoặc nguyên tắc gỡ lỗi, người dùng không có kỹ thuật thấy mình bị mắc kẹt với những ứng dụng hoạt động một phần.
Những hạn chế chính của các công cụ lập trình AI hiện tại:
- Yêu cầu kiến thức lập trình có sẵn để đánh giá chất lượng đầu ra
- Tạo ra mã code có thể chứa các lỗi tinh vi hoặc thực hành kém
- Không thể xử lý các quyết định kiến trúc phức tạp mà không có sự hướng dẫn
- Gặp khó khăn với việc gỡ lỗi và bảo trì các codebase lớn hơn
- Cần sự giám sát của con người để đảm bảo các tiêu chuẩn bảo mật và hiệu suất
Máy móc tiếp thị so với thực tế kỹ thuật
Sự ngắt kết nối giữa những lời hứa tiếp thị và khả năng thực tế đã tạo ra một xu hướng đáng lo ngại. Các influencer trên mạng xã hội và người tạo khóa học đang bán những giấc mơ thu nhập thụ động thông qua các ứng dụng do AI tạo ra, nhắm mục tiêu vào các nhóm dân số dễ bị tổn thương bao gồm cả những người vô gia cư đang tìm kiếm cơ hội kinh tế. Điều này phản ánh các mô hình lịch sử của các kế hoạch làm giàu nhanh, nhưng với một khía cạnh công nghệ khiến những lời hứa có vẻ đáng tin cậy hơn.
Bạn không thể lừa mọi người nghĩ rằng họ có thể chế tạo điện thoại thông minh hoặc ô tô với ít nỗ lực nhưng bằng cách nào đó bạn có thể lừa mọi người nghĩ rằng họ có thể xây dựng một sản phẩm phần mềm đẳng cấp thế giới kiếm được hàng triệu với ít hoặc không có nỗ lực.
Vấn đề cơ bản không phải là bản thân công nghệ, mà là những kỳ vọng không thực tế đang được đặt ra. Xây dựng các sản phẩm phần mềm thành công bao gồm nhiều thứ hơn chỉ viết mã - nó đòi hỏi hiểu biết về nhu cầu người dùng, động lực thị trường, mô hình kinh doanh, và bảo trì liên tục. Những khía cạnh này vẫn không thay đổi bất kể mã ban đầu được tạo ra như thế nào.
Một công cụ để nâng cao, không phải thay thế
Đánh giá trung thực nhất từ cộng đồng nhà phát triển cho thấy rằng các công cụ lập trình AI hoạt động tốt nhất như sự nâng cao hơn là thay thế. Chúng xuất sắc trong việc xử lý các tác vụ thường xuyên, tạo ra mã boilerplate, và giúp các nhà phát triển có kinh nghiệm làm việc với các công nghệ không quen thuộc. Để học tập và khám phá, chúng có thể là những công cụ hỗ trợ giáo dục vô giá khi được sử dụng một cách suy nghĩ.
Tuy nhiên, các công cụ vẫn yêu cầu sự giám sát của con người, kỹ năng gỡ lỗi, và tư duy kiến trúc. Chúng có thể tạo ra mã có vẻ hoạt động nhưng chứa lỗi tinh vi hoặc tuân theo các thực hành kém trở nên có vấn đề khi các dự án mở rộng quy mô. Điều này khiến chúng trở thành những trợ lý mạnh mẽ cho những người có thể đánh giá và hướng dẫn đầu ra của chúng, nhưng có khả năng nguy hiểm cho những người không thể.
Tương lai có thể mang đến các công cụ lập trình AI có khả năng hơn, nhưng thế hệ hiện tại phục vụ như một lời nhắc nhở rằng công nghệ một mình hiếm khi cung cấp những lối tắt cho các nỗ lực phức tạp. Cách tiếp cận bền vững nhất có vẻ là sử dụng những công cụ này để tăng cường các kỹ năng hiện có hơn là thay thế nhu cầu cơ bản để hiểu các nguyên tắc phát triển phần mềm.
Tham khảo: all vibe coding tools are selling a get rich quick scheme