Cuộc tranh luận về tác động của AI đối với phát triển phần mềm đã đạt đến đỉnh điểm. Trong khi một số người lo sợ tự động hóa hoàn toàn sẽ khiến các lập trình viên trở nên lỗi thời, những người khác chỉ ra một điểm tương đồng bất ngờ từ thế giới cờ vua đỉnh cao. Cộng đồng đang thảo luận sôi nổi về việc liệu mô hình centaur - sự hợp tác giữa người và AI - thực sự có thể vượt trội hơn tự động hóa hoàn toàn trong các kịch bản phức tạp ngoài đời thực.
Điểm tương đồng với Cờ vua: Không chỉ là Huấn luyện
Khi Magnus Carlsen nghiên cứu các engine cờ vua, ông ấy không chỉ đang học hỏi - mà còn đang tạo ra một mối quan hệ cộng sinh nơi trực giác con người kết hợp với khả năng tính toán của máy móc. Động lực tương tự đang diễn ra trong lĩnh vực phát triển phần mềm. Các cuộc thảo luận trong cộng đồng tiết lộ rằng các nhà phát triển không chỉ đơn giản sử dụng công cụ AI như một điểm tựa; họ đang tham gia vào việc phân tích mã nguồn sau khi viết một cách tinh vi, phản chiếu cách các đại kiện tướng xem xét các nước đi do engine đề xuất.
Cuộc trò chuyện đã phát triển vượt ra ngoài câu hỏi liệu AI có thay thế nhà phát triển hay không để chuyển sang cách thức kết hợp có thể tạo ra thứ gì đó lớn hơn tổng các phần riêng lẻ. Như một bình luận đã nhận xét về cờ vua: Một con người có kinh nghiệm với một engine thường có thể đánh bại chính engine đó khi nó thiếu sự hỗ trợ của con người. Nhận thức này gợi ý rằng trong các lĩnh vực mở và phức tạp như phát triển phần mềm, khả năng phán đoán của con người kết hợp với năng lực của AI có thể chứng minh là vượt trội hơn so với việc chỉ sử dụng riêng lẻ một trong hai.
So sánh xếp hạng giữa Chess Engine và con người:
- Xếp hạng cao nhất của Magnus Carlsen: 2882 ELO
- Xếp hạng hiện tại của Stockfish: ~3644 ELO
- Xếp hạng ước tính của Lc0/AlphaZero: ~3800 ELO Lưu ý: Xếp hạng của máy tính chỉ là ước tính vì chúng không thi đấu trong các giải đấu dành cho con người
Vượt ra ngoài Hệ thống Đóng: Thực tế của Phát triển Phần mềm Phức tạp
Cờ vua đại diện cho một hệ thống đóng với các quy tắc hữu hạn, trong khi phát triển phần mềm tồn tại trong thế giới thực hỗn độn với các yêu cầu luôn thay đổi, nợ kỹ thuật và các trường hợp ngoại lệ không thể đoán trước. Các thành viên cộng đồng đã nêu bật sự khác biệt quan trọng này, lưu ý rằng việc học tập liên tục trở nên thiết yếu khi các phân phối trong thế giới thực liên tục thay đổi.
Đây là nơi mô hình centaur thể hiện sức mạnh của nó. Trong khi AI xuất sắc trong việc tạo mã nhanh chóng, con người cung cấp ngữ cảnh quan trọng về yêu cầu kinh doanh, kiến trúc hệ thống và khả năng bảo trì lâu dài. Sự kết hợp này cho phép các nhóm xử lý thứ mà một nhà phát triển gọi là công việc sản phẩm lộn xộn - các đặc tả trôi nổi, tích hợp phức tạp và các mối quan tâm về trách nhiệm pháp lý mà tự động hóa AI thuần túy gặp khó khăn trong việc xử lý.
Các công ty tự động hóa các phần mang tính hàng hóa. Đối với công việc sản phẩm lộn xộn, Con người + AI + quy trình tốt > Chỉ riêng AI.
Những Lợi Thế Chính Của Sự Cộng Tác Giữa Con Người và AI:
- Xử lý các đặc tả thay đổi và yêu cầu biến động
- Quản lý các tình huống tích hợp phức tạp
- Giải quyết các vấn đề về trách nhiệm pháp lý và rủi ro
- Cung cấp bối cảnh kinh doanh và hiểu biết về người dùng
- Duy trì kiến trúc hệ thống và kế hoạch dài hạn
Thực tế Kinh tế: Năng suất so với Việc làm
Cộng đồng không phủ nhận các hàm ý kinh tế. Một số người bình luận chỉ ra rằng năng suất tăng lên không tự động chuyển thành sự an toàn trong công việc. Nếu bạn hoàn thành được nhiều việc hơn từ một nhóm 5 người so với nhóm 10 người cũ, bạn thường sa thải 5 người, một người tham gia nhận xét, làm nổi bật khả năng giảm quy mô lực lượng lao động ngay cả khi năng suất cá nhân tăng lên.
Tuy nhiên, những người khác phản bác rằng các lộ trình phát triển thường kéo dài nhiều năm, với không có sự thiếu hụt công việc cần phải làm. Cuộc tranh luận phản ánh sự không chắc chắn rộng hơn về việc liệu AI sẽ chủ yếu thay thế người lao động hay cho phép các nhóm giải quyết các dự án đầy tham vọng hơn. Điều rõ ràng là tác động kinh tế sẽ phức tạp và đa diện, không đơn giản chỉ là một lựa chọn nhị phân giữa con người và máy móc.
Yếu tố Giải trí: Tại sao Con người Vẫn Quan trọng
Một điểm thú vị nổi lên từ sự so sánh với cờ vua: Magnus Carlsen vẫn còn giá trị không phải vì ông ấy khách quan tốt hơn các engine, mà bởi vì mọi người muốn xem con người thi đấu. Như một người bình luận đã nói, Không ai trả tiền để xem bạn viết code cả, làm nổi bật một điểm khác biệt then chốt giữa giải trí và công việc chuyên nghiệp.
Tuy nhiên, nhận xét này bỏ lỡ một sự thật sâu sắc hơn. Trong cả hai lĩnh vực, khả năng phán đoán, sáng tạo và khả năng định hướng trong sự mơ hồ của con người vẫn còn giá trị. Trong khi các engine cờ vua có thể tính toán hàng triệu vị trí mỗi giây, chúng thiếu sự hiểu biết của con người về câu chuyện, tâm lý và chiến lược dài hạn khiến cho các ván đấu đỉnh cao trở nên hấp dẫn. Tương tự, trong phát triển phần mềm, các nhà phát triển con người mang đến sự hiểu biết về nhu cầu người dùng, bối cảnh kinh doanh và các cân nhắc đạo đức mà AI thuần túy không có.
San bằng Sân chơi
Có lẽ nhận thức lạc quan nhất từ cuộc thảo luận là cách các công cụ AI có thể dân chủ hóa chuyên môn. Giống như engine cờ vua đã giúp việc phân tích trình độ cao trở nên dễ tiếp cận hơn với người chơi nghiệp dư, các trợ lý viết code có thể giúp các nhà phát triển cấp dưới học các mẫu và kỹ thuật mà trước đây phải mất nhiều năm để thành thạo. Một nhà phát triển mô tả điều này như việc trở nên ít sợ hãi hơn khi thử sức với những điều đầy tham vọng khi biết rằng họ có một đối tác luyện tập sẽ phát hiện ra những sai lầm ngớ ngẩn.
Điều này không có nghĩa là kinh nghiệm trở nên không liên quan - mà hoàn toàn ngược lại. Khả năng hướng dẫn hiệu quả các công cụ AI, đặt câu hỏi đúng và xác thực đầu ra đòi hỏi sự hiểu biết sâu sắc. Nhưng nó gợi ý rằng rào cản để tạo ra mã chất lượng có thể giảm xuống, trong khi giá trị của tư duy chiến lược và trí tuệ kiến trúc sẽ tăng lên.
Tương lai của phát triển phần mềm dường như đang hướng tới một mô hình centaur nơi con người và AI cộng tác hơn là cạnh tranh. Giống như với engine cờ vua, những người thực hành thành công nhất có lẽ sẽ là những người học cách tận dụng AI như một công cụ mạnh mẽ trong khi vẫn duy trì và phát triển các khả năng độc đáo vốn có của con người. Công nghệ có thể thay đổi, nhưng nhu cầu về các chuyên gia lành nghề có thể định hướng trong sự phức tạp và đưa ra các phán đoán vẫn không thay đổi.
Tham khảo: Train with coding assistants like Magnus Carlsen trains with chess engines