- Chia sẻ suy nghĩ về AI và LLMs dựa trên trải nghiệm tại JumboCode
- JumboCode là câu lạc bộ phát triển phần mềm phi lợi nhuận của Tufts University, nơi phần lớn lập trình viên đang học phát triển web lần đầu.
- LLMs rất giỏi trong việc viết mã phát triển web; chỉ cần mô tả một thành phần frontend là chúng có thể đưa ra một React component phù hợp.
- Việc sử dụng LLMs cản trở học tập
- LLMs là lối tắt giúp hoàn thành bài tập nhanh chóng, nhưng hầu như không giúp ích cho việc học
- Học tập là quá trình thử nhiều con đường khác nhau và kết hợp thông tin để xây dựng mô hình tư duy
- LLMs cung cấp kết quả mà không cần hình thành những mô hình tư duy này, nhưng khi thực sự cần thì có thể bạn lại không có chúng
- Hỏi con người sẽ tốt hơn
- Khi hỏi người thật, bạn có thể nhận được lời giải thích phù hợp với ngữ cảnh cần thiết.
- Con người vẫn giỏi hơn LLMs trong việc đưa ra lời giải thích ngắn gọn và đúng mức độ phù hợp
- Tuy nhiên, nhiều người vẫn sẽ hỏi LLMs và để chúng viết mã
- Phụ lục: Ben (tác giả) có dùng LLMs không?
- Có dùng LLMs, nhưng anh thấy may mắn vì LLMs chưa trở nên phổ biến trước khi anh học những nền tảng cơ bản của phát triển web.
- Nếu đã dùng LLMs khi mới bắt đầu học phát triển web, có lẽ anh đã không thể học nó một cách đúng đắn
Tổng hợp của GN⁺
- Bài viết này bàn về tác động của AI và LLMs đối với việc học phát triển web, đặc biệt nhấn mạnh những mặt tiêu cực với người mới bắt đầu
- LLMs mang lại kết quả nhanh, nhưng có thể cản trở việc hình thành mô hình tư duy quan trọng trong quá trình học
- Hỏi con người có thể hiệu quả hơn, và điều này giúp nâng cao chất lượng học tập
6 bình luận
LLM giờ đã là người thầy tốt của tôi rồi. Ngoài lĩnh vực tôi phụ trách chính trong công việc thì chúng đã giỏi hơn tôi mất rồi haha
Việc phát minh ra máy tính bỏ túi không có nghĩa là toán học sẽ không phát triển... Dù sao thì ai muốn học vẫn sẽ học.
Dạo này có khá nhiều bài kiểu câu view như thế này.
Có lẽ điều này không giống mối quan hệ giữa việc học toán và máy tính bỏ túi, mà gần với việc học chỉ bằng cách nhìn một tờ đáp án tự động như ma thuật, không có quá trình chứng minh và thỉnh thoảng còn sai. Dù vậy, người cuối cùng thành công vẫn luôn là người biết suy nghĩ về nguyên lý cốt lõi.
Tôi đã mệt mỏi vì phải sửa code AI do khách hàng tạo ra
Việc các đoạn mã dài do LLM nhả ra vẫn còn nhiều trường hợp thậm chí không biên dịch/chạy được, không biết có nên xem đó là điều may mắn hay không..
Ý kiến Hacker News
Lập trình viên kiểu sao chép-dán luôn kém hơn lập trình viên xây dựng được mô hình tinh thần về hệ thống. LLMs là phiên bản nhanh hơn nhưng kém chính xác hơn của quy trình sao chép-dán. Cần dạy sinh viên và kỹ sư mới vào nghề không commit đoạn mã mà họ không hiểu. LLMs có thể tìm ra câu trả lời ngay cả khi không có câu hỏi đúng, điều này có hại cho việc học.
LLMs sẽ không biến mất, và mọi người sẽ sử dụng chúng. Nên khuyến khích học theo cách truyền thống, nhưng cũng phải dạy cách dùng công cụ cho tốt và an toàn. Công cụ sẽ tiếp tục phát triển, và những coder tận dụng chúng tốt sẽ tạo ra nhiều giá trị hơn.
AI hữu ích trong việc thay thế tìm kiếm trên Google, giúp trao đổi ý tưởng và xem các mẫu mã. Tuy nhiên, mã do AI tạo ra không phải lúc nào cũng phù hợp với mục đích và có thể đưa ra tín hiệu sai. LLMs đã mang lại một sự thức tỉnh về cách học.
LLMs đã làm mất đi niềm vui khi học lập trình, và giờ người ta quan tâm đến việc giải quyết vấn đề hơn. Trước đây tôi thích học qua sách và tài liệu, nhưng giờ tôi muốn tận hưởng thời gian rảnh.
LLMs hữu ích với dự án mới và codebase nhỏ, nhưng nếu không có kiến thức lập trình thì việc sao chép một cách mù quáng có thể gây hại. Việc bảo trì và gỡ lỗi có thể trở nên khó khăn hơn, và khả năng mã sai tăng lên.
Tôi đã học được rất nhiều về phát triển web thông qua AI, và nó giúp tinh gọn quá trình tiếp thu kiến thức. LLMs rất hữu ích cho việc tự học, còn sự lười biếng mới có thể là vấn đề.
Những người dùng LLMs mà vẫn cho ra kết quả tệ hại thì nên bị loại bỏ. Về lâu dài, LLMs có thể khiến con người trở nên ngu ngốc hơn. Không cần quy định, cứ để tự do.
Sự thỏa mãn khi là một kỹ sư phần mềm đến từ cảm giác thành tựu khi điều từng không hiểu trở nên rõ ràng. LLMs giúp giải quyết vấn đề nhanh hơn, nhưng nếu phụ thuộc vào chúng thì lại thành cản trở. Khi dùng LLMs, chỉ nên dùng khi bạn đã biết mình sẽ viết đoạn mã gì.
Những ai còn nhớ thời "macromedia" ngày xưa sẽ thấy mã do AI tạo ra gợi lại đống mã rác của thời đó.
Phát triển web hiện đại rất phức tạp, nhưng có những công cụ hữu ích nên vẫn có thể tạo ra thứ hữu dụng. Trong tương lai sẽ xuất hiện stack công nghệ tốt hơn.