CEO AWS: “Thay thế nhân viên junior bằng AI là một trong những ý tưởng ngu ngốc nhất mà tôi từng nghe”
(theregister.com)- CEO AWS Matt Garman cho rằng ý tưởng AI có thể thay thế nhân viên junior là “một trong những điều ngu ngốc nhất mà tôi từng nghe”
- Ông nhấn mạnh rằng nhân viên junior có chi phí thấp nhất nhưng lại tích cực sử dụng các công cụ AI, và việc nuôi dưỡng nhân tài cũng như tạo cơ hội học hỏi là điều thiết yếu
- Ông cũng chỉ ra rằng việc đo lường hiệu quả của AI bằng số lượng mã được viết ra là một chỉ số vô nghĩa, và mã ít hơn nhưng chất lượng cao mới là điều quan trọng hơn những đoạn mã thừa thãi
- Trong nội bộ AWS, đã có hơn 80% lập trình viên đang sử dụng AI, với nhiều hình thức áp dụng như unit test, viết tài liệu, hỗ trợ mã và quy trình làm việc dựa trên agent
- Garman dự báo rằng trong môi trường công nghệ thay đổi nhanh chóng, những năng lực cần thiết về lâu dài là tư duy phản biện, sáng tạo và khả năng học hỏi, và những người sở hữu các năng lực này sẽ thành công trong kỷ nguyên AI
Quan điểm về tranh cãi thay thế nhân viên junior
- Garman phản bác mạnh mẽ trước lập luận của một số lãnh đạo rằng AI có thể thay thế toàn bộ nhân viên junior
- Ông nhấn mạnh rằng nhân viên junior là nhóm “có chi phí thấp nhất nhưng cũng tích cực nhất trong việc tận dụng AI”
- Ông nhấn mạnh sự cần thiết của việc đào tạo nhân tài với câu hỏi: “Nếu 10 năm nữa không ai tích lũy được kinh nghiệm thì chuyện gì sẽ xảy ra?”
- Ông cho rằng quá trình tuyển dụng sinh viên mới tốt nghiệp rồi dạy và đào tạo họ cách giải quyết vấn đề vẫn là điều thiết yếu
Phê phán cách sử dụng AI và các chỉ số đánh giá
- Ông chỉ trích thông lệ đo hiệu quả AI bằng lượng mã được viết là “một chỉ số vô dụng”
- Có thể tạo ra vô hạn mã, nhưng số mã đó có thể có chất lượng kém
- Ông chỉ ra sự ám ảnh với chỉ số định lượng khi nói rằng “nhiều trường hợp, ít mã hơn lại tốt hơn”
- Theo dữ liệu nội bộ AWS, hơn 80% lập trình viên đã sử dụng AI
- AI được dùng theo nhiều cách như tự động hóa unit test, hỗ trợ viết tài liệu, viết một phần mã và cộng tác dựa trên agent
- Tỷ lệ sử dụng các công cụ AI này đang tăng lên mỗi tuần
Lời khuyên về giáo dục và sự nghiệp trong kỷ nguyên AI
- Garman nêu ra các năng lực cần thiết trong thời đại AI là tư duy phản biện, sáng tạo và tinh thần học hỏi
- Không phải chỉ là học một kỹ năng cụ thể, mà là chính “cách học”
- Ông nhấn mạnh rằng cốt lõi là “cách tự suy nghĩ, khả năng chia nhỏ vấn đề để giải quyết, và thái độ sẵn sàng học cái mới”
- Ông chỉ ra rằng vì công nghệ phát triển quá nhanh, chỉ học một kỹ năng cụ thể thì khó có thể nâng đỡ một sự nghiệp kéo dài 30 năm
- Vì vậy, các nhà giáo dục cần dạy cho sinh viên khả năng chia nhỏ vấn đề và tư duy, cùng thái độ học cái mới, và ông dự báo những người có các năng lực này sẽ thịnh vượng trong kỷ nguyên AI
11 bình luận
Tôi nghĩ cả hai khía cạnh đều cần được cân nhắc kỹ.
Để vận hành công ty thì cần có lập trình viên, và hiện nay có vẻ là thời điểm mà các lập trình viên junior rất khó tìm việc.
Bề ngoài người ta đổ lỗi cho AI, nhưng thực tế là trong thời kỳ COVID các công ty đã tuyển dụng ồ ạt, trong khi thành công không tăng tương xứng mà chi phí nhân sự tổng thể lại tăng lên, nên gánh nặng đó khiến họ cắt giảm tuyển dụng. Trong tình trạng đó, khi dùng LLM lại cho thấy hiệu quả ngang hoặc hơn cả việc giao việc cho lập trình viên junior, tôi cho rằng bản thân thị trường tuyển dụng đã bị thu hẹp thêm.
Tuy nhiên, như bài viết cũng nói, phải có lập trình viên junior thì cuối cùng họ mới có thể phát triển thành lập trình viên senior.
Nếu không tuyển từ giai đoạn junior thì sẽ không thể tạo ra lập trình viên senior.
Dù vậy, tôi nghĩ trong quá trình này vẫn cần có sự điều chỉnh đáng kể.
Với các tập đoàn lớn thì có lẽ đỡ hơn vì đã có hệ thống bài bản, nhưng khi tuyển lập trình viên junior vào, thay vì giao ngay phần việc cốt lõi của công ty, họ thường đào tạo bằng cách giao những việc lặt vặt hơn hoặc những công việc mà có thất bại cũng chấp nhận được.
Nhưng từ góc nhìn của lập trình viên senior, hệ thống càng kém hoàn thiện thì việc hướng dẫn cho lập trình viên junior lại càng khó.
Và trớ trêu là, khi sử dụng LLM thì người có nhiều kiến thức liên quan sẽ có lợi thế hơn; không phải cứ là lập trình viên mới vào nghề thì cũng đạt hiệu suất như nhau.
Thực tế là không thể thay thế toàn bộ công việc phát triển bằng nhân viên junior. Những người cực kỳ thông minh, kiểu thiên tài, có thể sẽ xoay xở được ngay cả khi không có lập trình viên senior. Nhưng nếu công việc bắt đầu dồn hết về một người như vậy thì liệu họ có chịu nổi không?
Tóm lại, cả lập trình viên senior lẫn junior đều cần được tuyển dụng, và trong quá trình đó cần có chiến lược tuyển dụng linh hoạt, có tính đến năng suất cũng như chi phí nhân sự của công ty.
Người phủ nhận bài này chỉ là những senior năng lực thấp, nên trước giờ cũng chỉ từng làm với các junior trình độ thấp thôi haha
Bất kể thâm niên thế nào, trong thời đại AI thì người thông minh sẽ có lợi thế áp đảo.
Một người mới vào nhưng đầu óc tốt, chỉ cần dốc sức 1–2 năm là cũng đủ vượt mặt kiểu 10 năm kinh nghiệm tầm thường.
Ngay cả khi không có AI, người mới giỏi đầu óc mà cày thật lực 1–2 năm thì cũng đủ sức ăn đứt một người làm 10 năm ở mức làng nhàng rồi...
Có cảm giác như đang nói rằng: “Junior thì rẻ và dùng AI cũng giỏi, vậy sao phải thay thế? Hãy thay thế senior đi!”
Ồ, cũng có thể hiểu như vậy nhỉ
Vớ vẩn vl haha
Ôi trời...
Vui lòng hạn chế đăng bình luận kiểu này. Đây không phải là DC Inside.
Đây không phải DC đâu..
Cái cách ăn nói.
Ý kiến trên Hacker News
Hoàn toàn đồng ý Mặt khác, tôi cảm thấy để thực sự dùng code do LLM tạo ra thì phải trở thành một pháp sư prompt thực thụ Tôi chỉ thỉnh thoảng dùng nó để debug hoặc phác thảo nhanh UI Còn với code thực tế, code do LLM viết ra đúng là spaghetti code, dài dòng, tiềm ẩn rủi ro nghiêm trọng về hiệu năng và bảo mật, và hiểu sai hoàn toàn gần như mọi design pattern mà tôi đưa ra
Mỗi lần thấy các bài viết hoài nghi về AI coding trên Hacker News và Reddit, tôi lại càng ngạc nhiên hơn Có cảm giác như tất cả chúng ta đang sống trong những thế giới hoàn toàn khác nhau Tôi nghĩ sự đa dạng của công cụ cũng là một nguyên nhân Tôi nghĩ “dùng code LLM” có ý nghĩa khác nhau với mỗi người Cụ thể là dùng LLM nào, có ngữ cảnh gì, dùng IDE nào, tất cả đều ảnh hưởng rất nhiều đến kết quả Trước khi agentic coding nổi lên, tôi đã tự viết 200 nghìn dòng code cho một sản phẩm B2B SaaS Giờ với Sonnet 4 Agent mode, mỗi ngày tôi chỉ tự viết khoảng 20% số code, còn 80% còn lại do interactive Sonnet trong VS Code và GitHub Copilot Agents tạo ra Càng tài liệu hóa nhiều bằng Markdown thì tỷ lệ đó càng cao Tôi vẫn review và test kết quả rất kỹ
Tôi tò mò bạn dùng công cụ nào Tôi đang dùng aider, và ngay cả khi dùng những model bị đồn là kém về coding như gpt-5, tôi cũng hoàn toàn không có trải nghiệm như bạn nói Nó thực sự viết được code “tốt”, và còn khớp khá tốt với style code sẵn có Viết prompt thực sự rất quan trọng, và trong codebase có sẵn thì tỷ lệ thành công tăng rõ rệt nếu bạn có thể đưa ra gợi ý triển khai cụ thể Đây là điều mà một senior hiểu rõ codebase có thể làm dễ dàng, nhưng có thể khó với junior Tôi nghĩ cần nhìn rõ mọi mặt Cho đến giờ, nhiều lúc tự tôi làm vẫn nhanh hơn chạy qua aider một chút, nhưng chênh lệch không lớn và nó vẫn đang tiếp tục cải thiện LLM có thể thay thế một số việc mà junior developer làm được, nhưng không thể thay thế hoàn toàn Vì junior còn đi họp, dẫn dắt thảo luận, và cuối cùng cũng là lộ trình để trưởng thành thành senior Nhưng từ góc nhìn của ban điều hành thì có thể họ không quan tâm chuyện đó
AI là công cụ tuyệt vời để tra cứu mờ trong một khối lượng thông tin lớn Dạo này tôi ngày càng dùng Assistant của Kagi trước cả tìm kiếm thông thường Nó giúp tôi biết được từ khóa còn thiếu, rồi dùng từ đó lục lại các trang thì cuối cùng cũng tìm được thứ mình muốn Nhưng với vibe coding thì tôi chưa từng nhận được giá trị bền vững nào rõ rệt Với các tác vụ one-off thì nó rất tuyệt Ví dụ khi làm biểu đồ matplotlib, chỉ cần nói muốn gì và đưa schema dữ liệu là nó đúng đến 90% Nó cũng tạo shell script đơn giản khá ổn Gần đây tôi thử bảo nó viết một công cụ CLI nhỏ để sắp xếp ảnh RAW vào thư mục theo thông tin EXIF, và với kiểu việc đó thì tôi rất hài lòng Nhưng chỉ cần yêu cầu phức tạp hơn một chút là nó làm rất nhiều việc vô ích Nó tạo trùng các model đã có sẵn trong project, sửa những thứ không liên quan, hoặc bịa ra các hàm API không tồn tại Nếu đã phải xác minh kết quả thì thà tôi tự viết còn hơn Và với tôi, quá trình tự code mới là phần thú vị nhất Tôi vẫn chưa thấy ví dụ nào cho thấy LLM phù hợp với quy trình sử dụng thực tế, nơi con người lấy kết quả tạm thời qua prompt rồi ngay lập tức lưu lại, tích hợp và chuyển giao
AI rất hữu ích trong việc nhanh chóng lọc ra câu trả lời tôi cần giữa hàng trăm website lộn xộn đầy quảng cáo Tôi thường dùng Duck Duck Go AI cho mục đích hỏi đáp Tôi chỉ tin nó ở mức có thể ném được khoảng cách đến data center, nhưng với những thông tin có thể kiểm chứng nhanh, ví dụ cú pháp chương trình hay tùy chọn dòng lệnh, thì nó rất hữu ích
Với việc dùng AI, câu “bỏ vào bao nhiêu thì nhận lại bấy nhiêu” là rất đúng Nếu bỏ nhiều thời gian giải thích cách vận hành bên trong, edge case, kiến trúc, lựa chọn thư viện, v.v. và viết cẩn thận bằng Markdown, thì chỉ sau vài vòng lặp là khả năng cao sẽ ra được code dùng được Khác biệt rất lớn so với kiểu prompt ngắn như “hãy làm tính năng X” Nhưng nếu đã viết được prompt tốt đến mức đó thì thực ra gần như bạn đã giải xong bài toán rồi, và LLM chỉ còn đóng vai trò như một cỗ máy gõ tự động rất nhanh Chỉ có tốc độ gõ là tăng lên, còn phần lớn tư duy thì con người đã làm từ trước
Tôi nghĩ ít nhất có một CEO hiểu được điều này Ý tưởng bỏ qua lực lượng junior rồi chỉ lấp bằng AI sẽ gây hại cho doanh nghiệp về dài hạn Nếu lực lượng senior tách ra đi riêng thì sẽ chẳng còn lại gì Thành thật mà nói, tôi cũng không rõ AI có thực sự có lợi cho bất kỳ kỹ sư nào, kể cả junior, hay không Software engineering là một hành trình khám phá và học hỏi Mỗi lần dùng AI, tôi lại nhớ lời giáo viên toán từng nói rằng “dùng máy tính thì chẳng còn gì đọng lại trong đầu” Nói rộng ra, tôi còn có cảm giác AI là kết quả tự nhiên của 45 năm chính sách kinh tế ở Mỹ Chỉ theo đuổi thành quả ngắn hạn cho riêng 1%, và theo cách làm tổn hại sự phát triển dài hạn của một hệ sinh thái doanh nghiệp hay nền kinh tế lành mạnh Nhìn cảnh này tôi nghĩ Jack Welch hẳn sẽ rất tự hào
Trong vài tháng gần đây làm việc với các startup, tôi đã thấy nhiều trường hợp sa lầy quá sâu vào LLM vibe coding đến mức không thể thoát ra được nữa Nhiều nơi hoặc tuyển không đúng người, hoặc đã để vuột mất nhân sự kỹ thuật Họ nhầm lẫn code do AI tạo ra, đặc biệt là code của Claude, với một kỹ sư nội bộ 10x và kỳ vọng vào tốc độ lặp nhanh hơn cùng code tốt hơn Tôi đã chứng kiến những nhà sáng lập khá thông minh bị nghiện cú hit dopamine khi tự tay thấy code của Claude như thể vừa tạo ra khối lượng công việc software engineering bằng vài tuần hay vài năm Tin rằng AI có thể “suy nghĩ” hay “hiểu” các vấn đề phức tạp là đang đánh giá nó quá cao Tôi nghĩ thứ chúng ta nên đo là “mức tiết kiệm tốc độ gõ phím”, chứ không phải năng lực tư duy thực sự [1] vibebusters.com
Hoàn toàn đồng ý với việc cần dạy “cách suy nghĩ” và “cách phân rã vấn đề” Vị giáo sư giỏi nhất ở trường kỹ sư của tôi luôn cho thi open-book Ngoài đời thật, ai cũng sống trong môi trường nơi mọi dữ liệu và thông tin đều có thể được xem Người ta không trả tiền cho con người chỉ để đi tìm dữ liệu, mà để phân tích, hiểu và áp dụng nó một cách logic Đó chính là thứ được gọi là engineering, và vị giáo sư ấy đã dạy đúng điều đó
Hồi đại học tôi học môn đại số trừu tượng Mọi câu hỏi trong bài thi đều là viết lại các chứng minh nổi tiếng đã học thuộc, rồi tạo ra một chứng minh mới Việc học thuộc bản thân nó nghe có vẻ gượng ép, nhưng tôi nhận ra rằng không thể học thuộc nếu không hiểu chứng minh đó Khi tự tạo ra chứng minh mới, tôi đã có sẵn các module trong đầu nên có thể tiếp cận trực quan hơn nhiều Tôi nghĩ việc ghi nhớ thực sự rất khác với kiểu học thuộc code giải thuật toán, còn coding ứng dụng thực tế thì gần hơn nhiều với kiểu ứng biến mang tính con người, dựa trên trạng thái, như đang khám phá đồ thị ngay tại chỗ Vấn đề thực tế không phải lúc nào cũng có một trình tự mới cố định, nên rốt cuộc heuristic mới là cốt lõi
Tôi nghĩ đây là vấn đề cốt lõi mà tuyển dụng trong ngành đang đối mặt Một developer thực sự giỏi về bản chất là một generalist Chuyên môn sâu rõ ràng có giá trị, nhưng trừ những tình huống như địa ngục legacy code cũ kỹ hay cần phá giới hạn nào đó, thì chuyên gia chưa chắc đã là thứ bắt buộc Ngược lại, người từng làm với stack xa lạ có thể bù đắp điểm yếu hoặc mang lại góc nhìn mới mẻ Một general developer có năng lực sẽ thích nghi nhanh với bất kỳ stack nào Vì công nghệ ở mỗi công ty đều lộn xộn theo cách riêng của nó Dù bạn có ghi yêu cầu kiểu “15 năm kinh nghiệm React” thì người vào làm cũng không thể lập tức đạt năng suất tối đa Luôn luôn cần thời gian onboarding Nhưng người tuyển dụng ngoài thực tế thường không hiểu điều này Các công ty lớn còn đào tạo được phần nào, nhưng giờ ngay cả điều đó cũng không còn như trước Họ sẵn sàng chi hàng trăm nghìn USD cho cạnh tranh tuyển dụng, nhưng lại không thực sự nghĩ nhiều đến chi phí để nuôi dưỡng và đào tạo ai đó Ở cấp độ toàn ngành, đáng lẽ phải có một hiệp hội nghề nghiệp để ngăn cấu trúc tuyển dụng và phát triển nhân lực trở nên méo mó như hiện nay, nhưng lại không có, nên càng thành vấn đề (Tôi nghĩ việc công đoàn gần đây được chú ý hơn vì tái cơ cấu, outsourcing, v.v. cũng cùng một mạch như vậy)
Tôi thấy chẳng phải sự thay đổi đó đã và đang diễn ra rồi sao Một nửa chương trình CS truyền thống là toán, nửa còn lại về cơ bản cũng là toán nhưng mang tên khác Có rất nhiều lời chỉ trích nhắm vào giới học thuật, nhưng cứ mỗi lần ai đó nói “học thuật thật ngu ngốc, lẽ ra phải dạy cái này”, thì thực ra họ либо đã dạy rồi, hoặc đó là thứ chỉ cần học thật nhanh đúng phần cần thiết là đủ Phần lớn xu hướng mới thật ra là những thứ họ vốn đã làm từ lâu
Hồi đại học, khoa triết có slogan tiếp thị là “ngành học của tư duy, hãy học tư duy” Từ kinh nghiệm của tôi với tư cách người tuyển dụng, những người học nhân văn mạnh hơn hẳn ở các nhiệm vụ cốt lõi như phân tích và thấu hiểu Tôi cũng có thiên vị vì bản thân học song bằng CS/triết, nhưng thật sự một junior có tư duy phân tích quý hơn nhiều so với người chỉ biết viết rất nhiều code Tư duy phân tích khó dạy hơn coding rất nhiều
Hồi năm nhất tôi có một giáo sư gọi việc các “elitist” ngành khoa học máy tính cứ lao vào code ngay mà không phân rã vấn đề từ góc độ business hay người dùng là “crazy finger syndrome” Tôi nhớ những câu đùa của ông ấy về các sinh viên lo âu chỉ muốn được code Tôi nghĩ các bootcamp gần đây không phải lúc nào cũng gắn với tiêu chuẩn đạo đức cao
Tôi từng nghe câu hỏi “nếu tương lai không còn ai được đào tạo bài bản thì chuyện gì sẽ xảy ra?” Tôi nghĩ kết luận này có lẽ đã là điều hiển nhiên với rất nhiều người Dù vậy, trong một cấu trúc mà phần lớn doanh nghiệp vẫn tập trung vào lợi nhuận ngắn hạn hơn là tính bền vững dài hạn, tôi không nghĩ có thể dễ dàng thoát ra Dù sao thì internship/co-op vẫn đang tiếp tục được nhấn mạnh như một biện pháp giữ cho pipeline nhân lực không bị đứt gãy Tôi cũng dự đoán sẽ có xu hướng dồn mạnh hơn vào internship để né khó khăn trong tuyển dụng junior developer
Tóm lại trải nghiệm của tôi giống như thế này Sếp tôi từng làm PR theo kiểu tuyên bố rằng “vì áp dụng AI nên sẽ cắt giảm mạnh nhân sự”, cố tỏ ra như một lãnh đạo AI, nhưng khi làm thật thì hóa ra hoàn toàn hỗn loạn, và bây giờ tôi là người phải đứng ra xin lỗi và giải thích
Sếp -> VP: "Vì AI nên phải giảm người" VP -> công chúng: "Trong vòng 2 năm tôi sẽ thay thế mọi kỹ sư bằng AI" Sếp -> VP: "VP cũng phải giảm vì AI" VP -> công chúng: "Thay thế con người bằng AI là chuyện ngu ngốc"
Vẫn không tuyển junior developer
Có vẻ AWS CEO cũng đã đổi giọng Một năm trước ông ấy từng nói “AI sẽ làm toàn bộ việc coding trong vòng 2 năm” [1] Cuối cùng có vẻ c-suite cũng đang chấp nhận thực tế [1] https://news.ycombinator.com/item?id=41462545
Thực ra CEO không hề nói đúng như vậy Ông ấy chỉ nói rằng trong vòng 2 năm nữa, developer có thể sẽ gần như không còn tự viết code nữa Và sau đó nói tiếp rằng “giờ đây cần tập trung hơn vào việc xây cái gì, xây như thế nào, và điều gì thực sự cần thiết cho khách hàng” Link bài viết Từ tiền đề đến phát biểu hiện tại vẫn là cùng một mạch nhất quán Việc “viết code” bản thân nó có thể sẽ bớt quan trọng hơn, và vì vậy cần tuyển junior, dạy họ cách học, và giúp họ xây dựng các năng lực thực sự hữu ích
Về mặt lý thuyết, phần lớn giá trị doanh nghiệp của Amazon nằm ở năng lực con người Có người xem nhân lực chỉ là chi phí và cho rằng mọi giá trị đều thuộc về cổ đông Nhưng nếu tài sản con người thật sự có giá trị, thì việc nói rằng chỉ với AI ai cũng có thể có được giá trị đó thực ra lại gây bất lợi cho giá cổ phiếu Thậm chí còn có rủi ro làm giảm PE, nên việc diễn giải điều đó theo hướng tích cực là khá kỳ lạ Nếu thật sự tin rằng chỉ cần AI là làm được mọi thứ, thì từ góc nhìn cổ đông, thay vì vốn được neo ổn định vào một nơi như FAANG, người ta lại phải liên tục đi tìm “món tăng trưởng mới” tiếp theo
Với cấp điều hành thì lúc nào cũng phải cảm nhận được dòng chảy thời đại
Đây hoàn toàn không phải là phát biểu mâu thuẫn Muốn ra lệnh cho AI có tính tự chủ thì bắt buộc phải có pipeline nhân lực được nuôi dưỡng từ junior chứ không chỉ senior Các công ty lớn lo về pipeline này, còn công ty nhỏ có thể tận dụng nó để ngắn hạn chỉ tuyển senior mà không nhận intern
Giữa hai phát biểu không có mâu thuẫn logic nào Bạn vẫn có thể tiếp tục tuyển junior trong khi công việc của họ dần khác đi so với coding thuần túy
Nếu thấy phát biểu của sếp và CEO không giống nhau thì tôi khuyên nên tự kiểm tra trực tiếp Việc chỉ trích lại các bài báo tin tức mà không có ngữ cảnh là điều không nên Vì chẳng ai thực sự có thể dự đoán tương lai [1]: https://www.shrm.org/topics-tools/news/technology/ai-will-shrink-corporate-workforce--amazon-ceo-warns
Tôi không nghĩ phát biểu của hai CEO mâu thuẫn nhau “Chúng ta phải tiếp tục tuyển sinh viên mới tốt nghiệp và dạy họ cách đúng để xây software” - Matt Garman “Con người sẽ ít cần thiết hơn cho nhiều công việc hiện nay” - Andy Jassy Chỉ khác ở sắc thái, còn bản chất thì tương tự
Tôi nghĩ khi trích dẫn thì về mặt đạo đức, phải trích nguyên văn một cách tương đương tối đa và đặt trong đầy đủ ngữ cảnh Giọng điệu của bản tin sẽ được quyết định bởi việc bạn chọn trích dẫn ai và dựng ngữ cảnh như thế nào
Hai phát biểu này rất nhất quán về mặt logic
Với tư cách người từng rời AWS, tôi không hoàn toàn tin vào phát biểu chính thức từ AWS Tôi vốn đã biết AWS là kiểu công ty thế nào, và tôi vào đó ở tuổi 46, là công việc thứ 8 của mình Đã từng có những vị trí được nói là “remote vĩnh viễn”, nhưng sau khi tôi nghỉ việc rồi vẫn xuất hiện lệnh RTO với những vị trí như vậy
Pipeline nhân lực nghiên cứu trong học thuật vận hành như sau Sinh viên đại học -> học viên cao học -> postdoc -> tenure/senior Ngoại trừ một vài trường hợp hiếm hoi, không ai có thể bỏ qua hai bước đầu để trở thành senior researcher Ngành nào cũng vậy Không có junior thì không thể có senior, nên nếu bạn muốn “bot” làm mọi thứ thì cũng phải chuẩn bị cho rủi ro đó
Tôi tin rằng bất kỳ ai đã làm việc lâu với các model này đều sẽ đồng ý Bài post AGI của sama trước khi o3 phát hành và các bài doomer trong giới công nghệ thời điểm đó, nhìn lại thì đúng là quá lố bịch
AGI doomerism chẳng qua chỉ là một chiến lược marketing Giờ thì ai cũng hiểu bản chất của AI, và chúng ta chỉ đang nhìn một vòng lặp khác của thị trường search, nơi AI đọc tài liệu hộ mọi người
Ngay từ đầu đó đã là thứ ồn ào ngớ ngẩn, nhưng cũng chẳng ai hoàn toàn miễn nhiễm với “hype” Đặc biệt là khi có quá nhiều tiền được đổ vào việc thổi phồng vượt xa thực chất công nghệ như vậy
Tôi thấy ChatGPT tốt hơn bất kỳ junior developer nào mà tôi từng làm việc cùng Junior gần như là gánh âm cho cả team trong khoảng một năm Với người chịu trách nhiệm cho project thực tế, tôi chưa từng nghĩ “giá mà có thêm vài junior nữa” Thà trả cao hơn 20% để săn một mid-level còn tốt hơn nhiều