AI đang biến chúng ta thành 'keo dán'
(lincoln.swaine-moore.is)- Các công cụ AI đang thay thế một phần công việc cốt lõi của lập trình viên, khiến con người bị đẩy từ vai trò ‘người giải quyết vấn đề’ sang ‘người kết nối’
- Những viễn cảnh như “vibe coding”, nơi AI đảm nhận phần hiện thực hóa còn con người chỉ đưa ra ý tưởng, đang được vẽ ra, nhưng thực tế vẫn còn phức tạp
- Lập trình viên có thể bị hạ xuống thành vai trò ‘thợ ống nước’ chỉ để phát hiện lỗi hoặc chỉnh cấu hình, trở thành mắt và tay cho AI
- Theo thời gian, ngay cả phần việc đó cũng có thể bị AI nhòm ngó, khiến con người có nguy cơ bị thu hẹp thành vai trò ‘keo dán’ kết nối thế giới vật lý với AI
- Bài viết thể hiện nỗi bất an và hoài nghi về một tương lai nơi lao động của con người mất đi tính sáng tạo và tự chủ, bị hạ xuống thành thứ giống như ‘glue’
Có lẽ sẽ không theo cách đó đâu
Tôi đang cố học cách yêu thay vì lo sợ AGI, nhưng thành thật mà nói thì cảm giác khá u ám.
Tôi làm công việc xây dựng phần mềm, và ở thời điểm này, cũng như gần như mọi người tôi biết, tôi đang dùng LLM để tăng tốc công việc.
Hôm qua o3 ra mắt, và nó đã giúp tôi rất nhiều trong việc xử lý một lỗi phức tạp.
Nếu là trước đây thì đó hẳn là kiểu vấn đề phải thử sai vô số lần, nhưng lần này tôi giải quyết được với ít vòng vo hơn nhiều.
Nhìn bề ngoài thì đó là chuyện tốt. Nhưng vấn đề là gì ư?
Vấn đề là, tôi thích giải những lỗi phức tạp như vậy!
Nó giống như giải đố, và khi đào sâu vào đó, ta học được những phần của máy tính mà bình thường khó thấy.
Việc refactor cũng vậy—khi làm tốt, đó là quá trình hiểu sâu hơn hình dạng của hệ thống mình rồi tinh lọc nó thành cấu trúc.
Giải những vấn đề như thế mang lại cảm giác kích thích đến mức ngứa não.
Tôi không biết đó có phải phần công việc đáng giá nhất không, nhưng chắc chắn đó là phần tôi thích nhất.
Chúng ta vẫn chưa đến đúng thời điểm đó, nhưng bầu không khí thì đã được định hình rồi.
Ngay cả khi nhìn rất thận trọng, trong vòng 10 năm tới, máy tính sẽ làm tốt hơn tôi phần lớn những công việc đòi hỏi ‘suy nghĩ sâu về các vấn đề cụ thể’.
Khi bóc tách vai trò đó khỏi công việc, thứ còn lại là hai khối gần như không chạm vào nhau.
Người lái con tàu, và người nối đường ống (xin thứ lỗi vì ẩn dụ bị trộn lẫn).
Nghe những người đặt nhiều kỳ vọng vào AI nói chuyện, ai cũng hào hứng với viễn cảnh mình sẽ là kiểu người thứ nhất.
Lời hứa của khái niệm “vibe coding”[1] là thế này—ta chỉ cần quan tâm đến lớp trên cùng của công việc, tức cảm quan, ý tưởng, thiết kế, triết lý, còn mọi thứ khác sẽ do máy lo.
Lập luận là như vậy thì con người sẽ tập trung vào những việc chỉ con người mới làm được.
Tôi cũng có vài ý tưởng, và thành thật mà nói thì tôi cũng từng nghĩ một thế giới như vậy nghe không tệ.[2]
Nhưng theo kinh nghiệm của tôi, đó mới chỉ là một nửa của thực tế phức tạp.
Lấy ví dụ nhé. Dù tôi có dùng một agent kèm công cụ đi nữa, thì những vấn đề hệ thống không nhìn thấy cuối cùng vẫn là do con người nhìn ra.
Giả sử tôi đang làm một ứng dụng web. Claude Code đã viết phần style theo chỉ dẫn của tôi.
Nhưng người phải kiểm tra xem nó trông thế nào trong trình duyệt thực tế vẫn là tôi.
Và tất nhiên, có gì đó không ổn. Vì CSS vốn là như thế mà.
Mà vì tôi không trực tiếp viết phần style đó nên nó trở nên xa lạ, thành ra cách dễ nhất chỉ là mang lại cho Claude rồi chạy tiếp.
Lại yêu cầu, lại chỉnh sửa. Viết bug report chán hơn sửa bug rất nhiều,
và rốt cuộc tôi chỉ còn làm “đôi mắt” cần thiết để Claude nhìn quanh máy tính của tôi.
Dĩ nhiên, sẽ có người phản bác thế này: “Vai trò thợ ống nước trên không gian mạng này sắp biến mất thôi.”
Đúng, các phòng thí nghiệm hàng đầu hiện cũng đang phát triển agent có khả năng thao tác toàn bộ máy tính.
Chúng sẽ sớm giỏi ngang tôi trong việc mở tab trình duyệt và kiểm tra màn hình.
Nhưng hiện tại thì năng lực suy luận không gian của AI vẫn rất tệ, nên nói thật là lúc này vẫn có cảm giác còn chút hào sâu thành moat an toàn.[3]
Dù vậy, việc nối ống vẫn sẽ còn lại một thời gian.
Ví dụ như cấu hình pipeline để chuyển log từ nền tảng này sang nền tảng khác,
hay thiết lập chính sách truy cập của storage bucket để agent có thể ghi file cho đúng.
Những việc này có ích cho độ an toàn nghề nghiệp của tôi, nhưng nói thật là tôi không thích lắm.
Tôi thà suy nghĩ về ý tưởng cốt lõi của dự án còn hơn là đi lần mò mã 2FA cho dịch vụ cloud thứ n nào đó.
Nhưng rồi ngay cả quỹ thời gian này trong tương lai cũng sẽ khó biện minh hơn khi bị đem so với những việc “giống keo dán”.
Tin tốt (…có phải không?) là, ngay cả vai trò này cũng sẽ sớm được chuyển cho AI.
Khi thời điểm đó đến, có lẽ tôi sẽ trở thành một dạng mắt xích kết nối giữa AI và thế giới thực[4].
Trong một thời gian nữa, nếu làm dự án phần cứng, chuyện cắm dây jumper vào breadboard hay chỉnh ăng-ten có lẽ vẫn là việc của tôi.
Tôi thích kiểu làm tay này, nhưng nếu máy tính là bên nắm toàn bộ game plan thì… nó sẽ bớt vui đi khá nhiều.
Nếu may mắn, có lẽ tôi sẽ đảm nhiệm vai trò “thuyền trưởng ý tưởng” của con tàu.
Nhưng nếu là một thuyền trưởng phải hỏi AI xem con tàu nên đi đâu, thì vai trò đó cũng sẽ chẳng tồn tại được lâu.
Và thành thật mà nói, tôi không nghĩ ai cũng có thể trở thành thuyền trưởng con tàu của riêng mình để kiếm sống.
Sau đó chuyện gì xảy ra thì tôi hoàn toàn không biết.
Ngay cả khi tạm gác các rủi ro mang tính tồn tại sang một bên, có vẻ rất rõ rằng nhiều công việc sẽ biến mất.
Kịch bản lạc quan là chúng ta sẽ tạo ra những nghề mới mà hiện giờ còn chưa tưởng tượng nổi,
và nhờ đó con người sẽ đạt được sự tự hiện thực hóa hơn bao giờ hết.
Nhưng trong một thế giới nơi siêu trí tuệ được phổ cập như hàng hóa,
điều khiến tôi lo là những nghề mới đó rốt cuộc rồi cũng sẽ trông giống như “công việc chỉ để kết nối như keo dán”.
-
Nói thêm một chút, cách gọi “vibe coding” nghe vẫn hơi khó chịu ở đâu đó.
Nhưng việc nó đã có cả một trang Wikipedia cho thấy có lẽ giờ nó đã thành thuật ngữ của ngành rồi. -
Ưu điểm của cách làm này rõ đến mức gần như không cần giải thích.
Hiện tại thực sự có rất nhiều người đang tạo ra những thứ mà trước đây họ không thể nào tưởng tượng nổi. -
Nói thật, tôi chưa bao giờ nghĩ “nối mũi tên với nhau” là năng lực chuyên môn của mình.
-
Nói rộng hơn một chút, vì tốc độ phát triển của robotics tương đối chậm hơn so với trí thông minh trong màn hình,
nên trong một thời gian nữa, việc con người có thân thể vật lý có lẽ vẫn sẽ là lợi thế lớn trước máy móc.
Những người thợ ống nước đúng nghĩa đen (một cách đầy mỉa mai, công việc của họ có vẻ còn gần với sửa bug hơn thứ “ống nước số” tôi nói ở trên)
có lẽ vẫn sẽ ổn trong khá lâu nữa, và những người làm kỹ thuật tay nghề khác cũng vậy.
Và có thể một số nghề, dù trở thành kiểu “vai trò keo dán”, cũng sẽ không nhất thiết vô nghĩa như cách tôi mô tả.
Ví dụ, luật sư có thể chuyển từ vai trò tác giả chính của bản phán quyết sang vai trò truyền đạt nó cho bồi thẩm đoàn,
còn bác sĩ có thể trở nên được đánh giá cao hơn ở thái độ và sự đồng cảm với bệnh nhân hơn là khả năng chẩn đoán.
(Tôi sẽ không nói dài ở đây về sáng tạo, nhưng có lẽ đó là lĩnh vực vừa nhận lợi ích lớn nhất vừa chịu đau đớn lớn nhất.)
7 bình luận
Tôi nghĩ AI hiện tại mới chỉ hoàn thiện khoảng 10%.
Thông thường, khi vượt qua điểm kỳ dị thì tôi đã thấy nhiều trường hợp nó nhanh chóng lấp đầy hơn 70%; nếu điều đó xảy ra thì nhiều nghề có thể biến mất, nhưng xét đến chi phí xử lý, nếu con người rẻ hơn thì có lẽ cũng sẽ vẫn còn khá nhiều công việc tồn tại.
Thật khó quá..
Ai còn muốn quay lại dùng thẻ đục lỗ không..
Có lẽ không phải câu chuyện đó đâu haha
Hahahaha
Ý kiến trên Hacker News
Tôi thấy bài này cực kỳ thú vị
Tôi không hiểu vì sao những bài kiểu này lúc nào cũng nói "dùng LLMs để hoàn thành công việc nhanh hơn", trong khi rồi lại mô tả rằng LLMs khiến họ tốn nhiều thời gian và tiền bạc hơn để cho ra kết quả tệ hơn
Bình luận về "keo dán" chủ yếu phản ánh góc nhìn của những người làm công việc phần mềm
AI khó có khả năng cướp việc của kỹ sư phần mềm
"Tôi thích sửa những bug phức tạp"
Tôi lại có trải nghiệm khác
Tôi vẫn khá bi quan về tất cả chuyện này
Có một câu chuyện của Stanislaw Lem
Không có gì ngăn bạn sửa các bug phức tạp chỉ vì niềm vui
Bài viết được viết rất tốt
Dây chuyền sản xuất có nhiều trạm, và sẽ dừng lại khi mũi khoan bị gãy, ống kính bám bụi hoặc vật tư tiêu hao bị hết
Rất khó tự động hóa các ngoại lệ, và thiết kế nhà máy tập trung vào việc giảm thiểu ngoại lệ cũng như đi vòng qua các cell bị tắc
Khi nhìn vào cách phát triển phần mềm đang thay đổi, việc hiểu cách vận hành của nhà máy sẽ rất hữu ích
Cụm từ
vibe codingmới xuất hiện cách đây hai thángTôi tò mò không biết sau 2 năm nữa nó sẽ trở nên phổ biến đến mức nào
<- Phần ẩn dụ này thật sự quá xuất sắc. Tôi rất khâm phục.