AI đang cản trở việc áp dụng công nghệ mới
(vale.rocks)- Khi các mô hình AI được tích hợp vào quy trình làm việc của lập trình viên, chúng có thể thúc đẩy hoặc cản trở việc sử dụng một số công nghệ nhất định
- Khi các mô hình ngôn ngữ lớn đưa ra câu trả lời thiên lệch về một số công nghệ cụ thể, xuất hiện xu hướng ưu tiên áp dụng những công nghệ mà AI dễ hỗ trợ hơn
- Trước đây, các công cụ có tài liệu và hỗ trợ phong phú vốn đã thường được lựa chọn, nhưng vấn đề hiện nay là AI đang khuếch đại quá mức yếu tố này
Khoảng cách tri thức
- Các mô hình ngôn ngữ lớn được huấn luyện trên tập dữ liệu khổng lồ trong thời gian dài, nên tại thời điểm phát hành thường đã chứa kiến thức lỗi thời
- Với các công nghệ mới xuất hiện sau mốc cutoff huấn luyện, AI không thể hỗ trợ một cách phù hợp
- Ví dụ: các mô hình lớn như Anthropic, OpenAI đều có mốc cutoff tri thức vào khoảng năm 2023~2024
- Do khoảng cách tri thức, những người muốn dùng công nghệ mới gặp bất tiện vì thiếu hỗ trợ từ AI, từ đó dẫn đến hiện tượng việc áp dụng công nghệ đó bị trì hoãn
- Những công nghệ đã có thị phần sẵn trên thị trường có cộng đồng người dùng nhiệt tình nên tài liệu tiếp tục tích lũy, còn công nghệ hoàn toàn mới thì bản thân lượng tài liệu được tạo ra như tài liệu chính thức hay blog đã ít, nên khó được phản ánh vào dữ liệu huấn luyện mô hình
- Ngay cả khi AI có cung cấp một phần khả năng kết nối Internet, nhiều trường hợp vẫn phải yêu cầu rõ ràng hoặc hoàn toàn không có tính năng này
- Thiếu hỗ trợ AI cho công nghệ mới → giảm người dùng và tài liệu → thiếu dữ liệu huấn luyện cho mô hình → tiếp tục thiếu hỗ trợ AI, tạo ra một vòng luẩn quẩn
- Khi một lập trình viên muốn dùng framework JavaScript mới nhất và tìm kiếm sự trợ giúp từ AI, nếu mô hình không thể hướng dẫn đầy đủ thì động lực chọn tài liệu kiểu cũ hoặc công cụ quen thuộc sẽ càng tăng
Ảnh hưởng của system prompt
- Một số mô hình AI như Claude thường xuyên thể hiện sự ưu tiên đối với React và Tailwind
- Ví dụ: dù yêu cầu Claude “sử dụng vanilla HTML/CSS/JS”, mô hình vẫn đề xuất mã React hoặc có xu hướng viết lại mã hiện có sang React
- Trong system prompt của một số mô hình (hoặc các prompt chức năng không được công khai), những thư viện hay công cụ cụ thể như React, Tailwind, Mermaid được nêu rõ
- Trong các ví dụ hội thoại thực tế, khi yêu cầu dùng Svelte Runes, mô hình lại đưa ra phương án thay thế bằng React, và kết quả là dẫn dắt người dùng dễ chấp nhận React hơn
- Vì người dùng thường chọn giải pháp đơn giản nhất (Path of least resistance), nên lựa chọn mặc định do AI đưa ra có ảnh hưởng rất lớn đến việc chọn công nghệ
Thử nghiệm
- Đã thực hiện một bài kiểm tra đơn giản để xác nhận xem các mô hình AI có đề xuất React khi được yêu cầu tạo một ứng dụng web mới hay không
- Anthropic Claude 3.5 Sonnet: cả ba lần đều đưa ra ví dụ tạo dự án bằng React + Tailwind
- OpenAI ChatGPT 4o: cả ba lần đều tạo ứng dụng bằng React + Tailwind và cung cấp phần xem trước qua tính năng Canvas
- Google Gemini 2.0 Flash: cả ba lần đều dùng vanilla HTML/CSS/JS, nhưng vẫn khuyến nghị sử dụng React, Angular, Vue
- DeepSeek-V3: đưa ra nhiều tổ hợp đa dạng như vanilla HTML/CSS/JS hoặc Node.js, Express.js, MongoDB, Bootstrap. Tuy nhiên, mô hình đề xuất theo dạng tổng quan dự án hơn là mã cụ thể
- Kết quả này cho thấy Claude và ChatGPT rất ưu tiên React + Tailwind, Gemini thiên về HTML/CSS/JS nhưng vẫn đề xuất React, còn DeepSeek có độ biến thiên công nghệ lớn nhất nhưng chất lượng đầu ra thiên nhiều về tổng quan
Nhìn lại
- Lập trình viên mới bắt đầu hoặc những người chỉ tạo ứng dụng bằng prompt có khả năng cao sẽ chấp nhận nguyên trạng kết quả từ ChatGPT và các công cụ tương tự
- Ngay cả khi chọn framework khác, mô hình vẫn có thể tiếp tục dẫn dắt sang React do các quy tắc nội bộ như system prompt
- Có thể hình thành bầu không khí ưu tiên chọn những công nghệ vốn đã nổi tiếng là tương thích tốt với AI, và điều này cản trở sự lan rộng của các công nghệ mới hoặc thiểu số
- Có thể xem sự thiên lệch của các mô hình ngôn ngữ lớn đang kéo dài tuổi thọ của các công nghệ đang phổ biến và nâng cao rào cản gia nhập thị trường đối với công nghệ mới
- Đề xuất rằng các công ty AI cần công khai rõ ràng thông tin về thiên lệch công nghệ của mô hình
- Trong nghiên cứu tương lai, có thể cân nhắc cách so sánh sự thay đổi theo thời gian của system prompt có chứa công nghệ cụ thể với xu hướng tải xuống package để tìm tương quan. Tuy nhiên, do có nhiều biến số nên khả năng nhiễu sẽ lớn
[Tham khảo 1] “Nền tảng chat AI phổ biến nhất” dựa trên quan sát chủ quan của tác giả
[Tham khảo 2] Claude và ChatGPT, nhờ các tính năng artifact và canvas cung cấp kết quả dễ dùng và tức thì cho người dùng, nên đặc biệt có ảnh hưởng lớn đến người mới học lập trình hoặc người dùng mới
4 bình luận
Sự phân cực kẻ giàu càng giàu, người nghèo càng nghèo biến mất…
Nếu làm ra sản phẩm mới thì ít nhất cũng phải làm kèm một máy chủ MCP…
Nghe có vẻ nghịch lý, nhưng tôi nghĩ rằng việc nâng cao năng lực tự học chính là cách để tăng sức cạnh tranh trong thời đại AI.
Có phải Stack Overflow cũng vậy không?
Ý kiến Hacker News
AI không cản trở việc tiếp nhận công nghệ mới
Những điểm được dự đoán trong bài báo về OpenAI Codex
Ý kiến cho rằng công nghệ mới là rác rưởi hút dữ liệu và tiền lương
Ý kiến cho rằng nếu LLM nêu rõ một công nghệ cụ thể thì nên dùng công nghệ đó
Ý kiến cho rằng LLM sẽ hữu ích với các ngôn ngữ như Elm
Chia sẻ trải nghiệm dùng matplotlib cho trực quan hóa dữ liệu
Câu hỏi về ảnh hưởng của LLM đối với việc tiếp nhận framework và công nghệ mới
Vấn đề thiên hướng trong tạo mã của Claude 3.5 Sonnet
Ví dụ về các nhà phát triển dùng framework JavaScript mới nhất
Ví dụ về tiêu chuẩn MCP mà Anthropic đang thúc đẩy