Trong thế giới công nghệ, một hiện tượng kỳ lạ đang diễn ra. Các công cụ trí tuệ nhân tạo, được thiết kế để giúp công việc dễ dàng và nhanh chóng hơn, thay vào đó đang tạo ra một văn hóa năng suất không ngừng nghỉ, đẩy các lập trình viên vào việc làm việc nhiều giờ hơn bao giờ hết. Thứ lẽ ra phải giải phóng họ khỏi những nhiệm vụ tẻ nhạt lại trở thành một hình thức áp lực kỹ thuật số mới, nơi cỗ máy không bao giờ ngủ và những người vận hành nó cũng vậy.
Cái Giá Vô Hình Của Tự Động Hóa
Trong các cộng đồng lập trình viên, một khuôn mẫu nhất quán đang nổi lên: tự động hóa không làm giảm khối lượng công việc mà đang biến đổi chúng. Nhiều lập trình viên báo cáo rằng trong khi các công cụ AI giúp hoàn thành các nhiệm vụ riêng lẻ nhanh hơn, thì kỳ vọng tổng thể và độ phức tạp của công việc đã tăng lên tương ứng. Một lập trình viên chia sẻ một trải nghiệm đáng chú ý từ công việc kỹ sư đầu tiên của họ: Tôi đã tự động hóa rất nhiều công việc thủ công. Những gì từng mất nửa ngày giờ đây có thể được thực hiện trong một giờ. Vì vậy, giờ đây chúng tôi phải sản xuất nhiều hơn gấp 4 lần. Hiện tượng này tiết lộ một sự thật cơ bản về tự động hóa nơi làm việc - những lợi ích về hiệu quả thường chuyển thành kỳ vọng đầu ra cao hơn thay vì giảm giờ làm.
Tác động tâm lý cũng quan trọng không kém. Các lập trình viên mô tả cảm giác áp lực liên tục phải tận dụng các công cụ AI, tạo ra thứ mà một bình luận viên gọi là một vòng lặp tâm lý mới. Sự sẵn có của các trợ lý AI luôn hoạt động tạo ra cảm giác tội lỗi tinh tế trong thời gian nghỉ ngơi, biến sự nghỉ ngơi thành sự kém hiệu quả trong nhận thức. Động lực này biến thời gian rảnh rỗi từ sự phục hồi cần thiết thành thứ gì đó cảm giác như một thất bại về đạo đức trước tiềm năng năng suất vô hạn.
Trải nghiệm phổ biến của các lập trình viên với công cụ AI:
- Đầu tư thời gian: Nhiều người cho biết làm việc hơn 60 giờ mỗi tuần mặc dù có sự hỗ trợ của AI
- Lo ngại về chất lượng: Tăng thời gian dành cho việc xem xét và xác thực code do AI tạo ra
- Thay đổi kỳ vọng: Hiệu quả tăng lên thường dẫn đến yêu cầu đầu ra cao hơn thay vì giảm giờ làm việc
- Tác động tâm lý: Cảm giác áp lực liên tục phải tận dụng các công cụ AI có sẵn
- Phát triển kỹ năng: Lo ngại về sự trì trệ kỹ năng cá nhân khi ngày càng phụ thuộc vào AI
Chất Lượng So Với Tốc Độ Trong Kỷ Nguyên AI
Việc tích hợp AI vào quy trình làm việc phát triển đang tạo ra những thách thức mới cho chất lượng mã code và động lực nhóm. Các lập trình viên cấp cao báo cáo rằng họ dành ngày càng nhiều thời gian để xem xét mã code do AI tạo ra, thường phải vật lộn để xác định xem liệu tác giả có thực sự hiểu cách triển khai hay chỉ đơn giản là chấp nhận đầu ra từ AI. Điều này tạo ra một tình thế tiến thoái lưỡng nan trong việc cố vấn - khi mã code cần được cải thiện, cuộc thảo luận sẽ thay đổi đáng kể tùy thuộc vào việc lập trình viên tự viết nó hay dựa vào sự hỗ trợ của AI.
Phần thưởng cho công việc tốt là nhiều công việc hơn. Nếu công ty muốn trả lương cho bạn cao hơn, họ đã làm vậy rồi.
Nhiều nhóm thấy mình bị mắc kẹt giữa các ưu tiên cạnh tranh: xây dựng tính năng mới, khắc phục lỗi, duy trì bảo mật và khả năng tiếp cận - tất cả trong khi được kỳ vọng sẽ giao hàng nhanh hơn bao giờ hết. Áp lực phải di chuyển nhanh chóng thường phải trả giá bằng sự trau chuốt và hiểu biết sâu sắc. Như một lập trình viên đã nhận xét, Mọi thứ cần có thời gian để được trau chuốt và làm cho đúng, nhưng đó không phải là điều được yêu cầu. Muốn lặp lại và đo lường không quan trọng vì đó không phải là nhiều tính năng hơn.
Công Việc Thầm Lặng Của Việc Giám Sát AI
Ẩn sâu bên dưới bề mặt của phát triển được AI hỗ trợ là một lượng lớn công việc không được nhìn thấy. Các lập trình viên không chỉ phải xây dựng các lệnh hiệu quả mà còn phải kiểm tra kỹ lưỡng và xác minh đầu ra của AI. Vai trò kép này - vừa là người quản lý vừa là người đóng góp cá nhân - thường có nghĩa là làm công việc gấp đôi chứ không phải ít hơn. Thời gian tiết kiệm được từ việc triển khai ban đầu thường bị tiêu thụ bởi nhu cầu xác thực và gỡ lỗi cẩn thận đối với mã code do AI tạo ra.
Bản thân quá trình xác minh cũng đặt ra những thách thức độc đáo. Không như tự động hóa truyền thống, nơi việc xác thực có thể đơn giản, đầu ra từ LLM đòi hỏi sự phán đoán của con người để phát hiện các lỗi và hiểu lầm tinh tế. Một bình luận viên đã nêu bật sự khác biệt này: Máy CNC và lắp ráp PCB tự động hoạt động tốt vì việc tạo ra một quy trình để tạo ra các sản phẩm một cách chính xác là khó, nhưng việc xác thực rằng công việc đó là đúng lại dễ dàng. Các LLM thì ngược lại; cực kỳ dễ dàng để khiến chúng xuất ra thứ gì đó, và rất khó để xác thực rằng đầu ra đó là chính xác.
Sự Thay Đổi Văn Hóa Và Chiến Lược Cá Nhân
Để đối phó với những áp lực này, các lập trình viên đang áp dụng nhiều chiến lược khác nhau để duy trì sự cân bằng. Một số chọn cách tự động hóa vì lợi ích cá nhân mà không tiết lộ những lợi ích về hiệu quả mà họ đạt được, sử dụng thời gian tiết kiệm được để phát triển kỹ năng hoặc cho các dự án bổ sung. Những người khác nhấn mạnh tầm quan trọng của việc đặt ra ranh giới và nhận ra rằng năng suất liên tục không phải là bền vững hoặc hiệu quả cho công việc sáng tạo.
Cuộc thảo luận cho thấy một nhận thức ngày càng tăng rằng thách thức thực sự không phải là kỹ thuật mà là văn hóa. Bản thân các công cụ không đòi hỏi công việc quá mức; con người và hệ thống mới làm điều đó. Những lập trình viên thành công nhất dường như là những người học cách tận dụng AI trong khi vẫn duy trì quyền kiểm soát đối với quy trình làm việc và tiêu chuẩn đầu ra của họ. Họ nhận ra rằng sự đổi mới và sáng tạo thường nảy sinh từ sự suy ngẫm hơn là từ sự kiệt sức, và việc nói đủ rồi có thể là một hình thức trí tuệ trong một thế giới luôn hoạt động.
Chiến lược của Lập trình viên trong việc Tích hợp AI:
- Tự động hóa Cá nhân: Tự động hóa quy trình làm việc cá nhân mà không cần công khai với tổ chức
- Thiết lập Ranh giới: Duy trì sự phân tách nghiêm ngặt giữa công việc và cuộc sống mặc dù các công cụ luôn sẵn có
- Sử dụng Có chọn lọc: Áp dụng AI cho các tác vụ cụ thể trong khi vẫn duy trì kiểm soát thủ công đối với code quan trọng
- Tập trung vào Chất lượng: Ưu tiên sự hiểu biết và khả năng bảo trì hơn là tốc độ thuần túy
- Học tập Liên tục: Sử dụng thời gian tiết kiệm được để phát triển kỹ năng thay vì tăng sản lượng
Hướng Tới Tương Lai
Khi các công cụ AI tiếp tục phát triển, cuộc trò chuyện đang chuyển dịch từ năng suất thuần túy sang các thực hành công việc bền vững. Một số lập trình viên bày tỏ lo ngại về sự trì trệ kỹ năng khi sự phụ thuộc vào AI tăng lên, trong khi những người khác nhìn thấy cơ hội để tập trung vào các quyết định kiến trúc và sản phẩm ở cấp độ cao hơn. Sợi chỉ chung xuyên suốt là sự công nhận rằng cách chúng ta chọn để tích hợp những công cụ này quan trọng hơn chính bản thân các công cụ.
Thời điểm hiện tại đại diện cho một bước ngoặt quan trọng đối với ngành công nghệ. Liệu AI sẽ trở thành một công cụ khác phục vụ cho sự sáng tạo và hạnh phúc của con người, hay nó sẽ đẩy nhanh xu hướng dẫn đến kiệt sức và tình trạng luôn sẵn sàng làm việc? Câu trả lời có thể ít phụ thuộc vào công nghệ và nhiều hơn vào những câu chuyện chúng ta tự kể cho chính mình về điều gì cấu thành nên công việc có ý nghĩa và một cuộc sống tốt đẹp. Như một lập trình viên đã nói ngắn gọn, Tôi tự động hóa để làm cho cuộc sống của tôi dễ dàng hơn. Nếu nó không hiệu quả, tôi không nên làm điều đó.
Tham khảo: AI đang khiến chúng ta làm việc nhiều hơn