Hiện giờ đang có chuyện gì xảy ra?

(catskull.net)

17 điểm bởi GN⁺ 2025-08-23 | Chưa có bình luận nào. | Chia sẻ qua WhatsApp

Trong ngành phần mềm, tình trạng kiệt sức của kỹ sư đang ngày càng trầm trọng, đặc biệt là việc lạm dụng công cụ AI của các kỹ sư junior gây ra vấn đề về chất lượng mã và hợp tác
Phản hồi từ kỹ sư senior không còn được dùng như cơ hội học hỏi, mà bị biến thành prompt mới để đưa cho AI, khiến “mã do AI viết” tiêu tốn nguồn lực review của cả nhóm
Ở một số tổ chức, mã chưa hoàn chỉnh do AI tạo ra lại được trình bày như một “thành tích”, tạo nên bầu không khí khuyến khích sự phụ thuộc vào AI
Tác giả, qua trải nghiệm trực tiếp, cho biết khi nhận được câu trả lời mã từ AI đã cảm thấy khó chịu và lệch tông, đồng thời phê phán rằng AI đang làm tổn hại văn hóa học tập và mentoring
Hệ sinh thái startup AI rốt cuộc cũng không bền vững vì tính phi kinh tế, tiêu thụ điện năng và vấn đề môi trường, và nhấn mạnh rằng tình hình hiện tại chẳng khác nào một trò bịp kiểu “hoàng đế cởi truồng”

Mở đầu: môi trường kỹ thuật đầy bất an

Gần đây, hiện tượng kiệt sức đang trở nên nghiêm trọng hơn trong giới kỹ sư
Trong tổ chức, các kỹ sư senior trên thực tế bị kỳ vọng sẽ review và đóng góp cho những “tính năng dựa trên bầu không khí (meme)” không thực sự hoạt động
Theo kinh nghiệm của tôi, những kỹ sư giỏi nhất luôn nhiệt tình giúp thành viên mới phát triển

Nhưng thay vì dùng phản hồi đó như cơ hội để trưởng thành, các lập trình viên mới vào nghề chỉ tận dụng nó như prompt tiếp theo để đưa vào AI tạo sinh
Tôi đã tận mắt chứng kiến nhiều kỹ sư junior sử dụng các công cụ LLM (mô hình ngôn ngữ lớn) ở mức gần như lạm dụng

Gần đây tại buổi town hall của công ty, tôi đã thấy các kỹ sư junior trình diễn sản phẩm mới của họ
Họ thậm chí còn không thực sự hiểu rõ mục đích hay cách tính năng đó hoạt động
Nhưng trong các tổ chức quy mô lớn, người ta lại tập trung vào việc dàn dựng “thành công” bất kể kết quả thực tế
Khi một senior manager công khai ví dụ về việc họ dùng AI, ông ta tự tin giải thích: “đây là 4.000 dòng mã do Claude viết”, và còn nhận được tràng pháo tay

Bản thân tôi cũng từng nhận yêu cầu cải tiến nhỏ cho một tính năng sẵn có, và trong lúc review mã đã hỏi thêm bối cảnh từ kỹ sư junior vừa sửa gần đây
Tôi gửi URL commit trên Github để đặt câu hỏi, nhưng có vẻ người đó đã đưa nội dung vào LLM rồi sao chép câu trả lời trả về để gửi lại
Quá trình đó khiến tôi cảm thấy một sự lệch tông và khó chịu rất kỳ lạ

Qua trường hợp của một người bạn, tôi xác nhận rằng trong suốt một tháng, nhiều kỹ sư đã thực sự lãng phí thời gian để review và cố merge đoạn mã do LLM tự động tạo ra (vibe-coded PR)
Một người bạn khác cũng than phiền rằng họ đã kiệt sức vì phải liên tục review “mã cẩu thả” do AI tạo ra
Nhờ AI, không có cải thiện nào về chất lượng mã hay học tập; chỉ có lao động lặp đi lặp lại tăng lên

Mọi kỹ sư đều trưởng thành từng bước nhờ đồng nghiệp và mentor
Việc trực tiếp chỉ dạy và giúp người khác phát triển chính là bản chất của văn hóa kỹ nghệ phần mềm
Nhưng cũng khó tránh khỏi hoài nghi khi những khoản đầu tư như vậy rốt cuộc lại bị sao chép ngay thành dữ liệu học cho “mô hình mới nhất”
Từ đó đặt ra câu hỏi căn bản: vậy có phải thay vì đào tạo kỹ sư junior, tốt hơn là chỉ huấn luyện mô hình hay không?

Tác giả trực tiếp đề xuất một thử nghiệm: “hãy thử ngừng dùng AI”
Bản thân ông gần đây cũng reset máy tính và hủy gói Claude Pro
Việc thực hiện vài lần tìm kiếm, đọc Stack Overflow và tài liệu chính thức lại giúp đi đến kết luận đáng tin cậy hơn nhiều
Ông đi đến suy nghĩ rằng phán đoán của bản thân vượt trội hơn kết quả do LLM tạo ra về cả độ chính xác lẫn độ tin cậy.

Tác giả đặt câu hỏi: “AI có thực sự hữu ích không?”
Xét một cách khách quan, giá trị của nó đang bị đặt dấu hỏi rất lớn
Quy trình điển hình của một startup AI như sau:
- “AI” được áp vào một lĩnh vực sẵn có, và startup xuất hiện với danh nghĩa nâng cao hiệu quả
- Startup AI gọi vốn thành công từ các quỹ đầu tư mạo hiểm
- Trả phí sử dụng cho các nhà cung cấp dịch vụ AI (như OpenAI)
- Bản thân startup AI lại không tạo ra được lợi nhuận
Nếu chỉ nhìn vào quy trình này thì nó không khác nhiều so với hệ sinh thái VC trước đây, nhưng khác biệt cốt lõi nằm ở chỗ ngay cả các nhà cung cấp dịch vụ (như OpenAI) cũng vẫn chưa tạo ra lợi nhuận
Bản thân công nghệ này về bản chất là kém hiệu quả, và có cấu trúc bất lợi cho việc mở rộng quy mô lớn
Mức tiêu thụ điện quá lớn cùng các tác động môi trường cũng là vấn đề nghiêm trọng

Có thể hy vọng rằng định luật Moore sẽ sống lại, hoặc rằng mọi người sẽ giàu lên trước khi vũ trụ nguội lạnh
Nhưng nếu nhìn thẳng vào thực tế, thì kinh doanh AI tạo sinh là một dạng ảo tưởng, một hiện tượng kiểu “bộ quần áo mới của hoàng đế”