- Bài viết nói rằng “cứ chờ cũng không sao” trước hiện tượng vũ khí hóa FOMO (nỗi sợ bị bỏ lỡ) đối với các công nghệ mới như tiền mã hóa và công cụ AI
- Ở thời kỳ đầu của tiền mã hóa, câu nói “Bạn không muốn bị tụt lại phía sau chứ?” từng là một công cụ gây áp lực tinh vi làm lung lay thái độ hoài nghi
- Hiện nay, đa số công cụ AI vẫn chưa thực sự hữu ích, và ngay cả khi chờ đến lúc cơn hype trở thành hiện thực thì khác biệt về năng suất cũng không lớn
- Nếu công nghệ thực sự hữu ích thì ta có thể học và sử dụng nó bất cứ lúc nào, việc học từ sớm không phải điều bắt buộc
- Khi Git mới ra mắt, tác giả cũng không dùng ngay; chỉ học sau khi nó ổn định và trở thành yêu cầu trong công việc vẫn hoàn toàn đủ, còn metaverse VR thì việc bắt đầu sớm hoàn toàn không mang lại lợi ích thực chất nào
- Trong một thế giới mà mỗi giờ có 16.000 trẻ sơ sinh chào đời, lập luận rằng chỉ vì không học sớm một công nghệ nào đó mà sẽ bị tụt lại là điều rõ ràng hư cấu. Chiến lược ‘chờ và quan sát’ là một lựa chọn hợp lý
Vũ khí hóa FOMO: từ tiền mã hóa đến AI
- Khi làn sóng tiền mã hóa bùng lên trong giai đoạn đầu, tác giả từng được rủ tham gia với lời mời gọi đây là “đồng tiền của tương lai”, nhưng đã từ chối vì tính bất ổn và thiếu tính thực dụng
- Trước câu hỏi “Bạn không muốn bị tụt lại phía sau sao?”, tác giả tự hỏi rốt cuộc là bị tụt lại phía sau điều gì
- Nếu công nghệ đó thật sự sẽ giải phóng tất cả mọi người thì không có lý do gì phải tham gia sớm, tham gia lúc nào cũng chưa muộn — ngày mai nó vẫn sẽ còn đó
- Những cách nói như “Have Fun Staying Poor” trong cộng đồng tiền mã hóa là một chiến lược gây áp lực tâm lý tinh vi, dùng FOMO như vũ khí để bẻ gãy sự hoài nghi
Cùng một góc nhìn với làn sóng AI
- Sau khi trực tiếp dùng thử nhiều công cụ AI, tác giả thấy một số cái cũng ổn, nhưng phần lớn độ hữu ích còn thấp
- Ở giai đoạn hiện tại, có quá nhiều quảng bá quá mức và kỳ vọng bị thổi phồng so với giá trị thực tế
- Tác giả hoàn toàn hài lòng với việc chờ đến khi cơn hype trở thành hiện thực, và không có lý do gì phải tốn công như đi học WordStar cho DOS
- Nếu công nghệ đó thực sự tuyệt vời đến vậy, thì ta phải có thể học nó và dùng hiệu quả vào thời điểm do chính mình chọn, chứ không phải theo lịch do người khác áp đặt
Những ví dụ cho thấy không bắt đầu sớm vẫn ổn
- Tác giả không dùng Git ngay từ khi nó mới ra mắt, mà chỉ học sau khi nó ổn định và trở thành yêu cầu công việc — nếu trải qua vất vả từ đầu thì có lẽ hiệu quả hơn 7%, nhưng cũng có thể đã lãng phí thời gian vào một công nghệ thất bại
- Tác giả từng viết luận văn thạc sĩ về metaverse và học phát triển VR thấy khá thú vị, nhưng mức độ hữu ích thực tế thì hoàn toàn không có
- Tác giả có tham gia thử nghiệm lâm sàng vắc-xin, vì cho rằng việc đó vừa có thể mang lại lợi ích cá nhân vừa giúp ích cho nhân loại
Rủi ro và sự vô nghĩa của việc tham gia sớm
- Rất khó nghĩ ra ai đó bắt đầu sớm mà nhận được điều gì hơn ngoài quyền để khoe khoang
- Một số nhà đầu tư sớm đã kiếm được tiền, nhưng cũng có từng ấy người bị thua lỗ
- Có những công nghệ thành công như HTML 2.0, nhưng cũng có xác suất tương đương rơi vào ngõ cụt như Flash
- ‘Cutting edge’ của công nghệ thường cũng là ‘bleeding edge’, tức vùng vừa rủi ro vừa tốn kém
Tính chính đáng của việc chờ đợi
- Mỗi giờ có 16.000 sinh mạng mới chào đời, nhưng không phải vì họ không học công nghệ ngay từ lúc sinh ra mà bị coi là ‘tụt lại phía sau’
- Kết luận là, chờ đến khi xác nhận được thứ gì đó có thực sự hữu ích hay không là hoàn toàn ổn 100%
- Quan trọng hơn sự sốt ruột là phán đoán hợp lý và quyền tự do chọn thời điểm
4 bình luận
Trong thời đại bội thực thông tin về AI, cảm giác mệt mỏi giờ đây còn lấn át cả sự hữu ích. Những lời khuyên đầy tính khẳng định đến mức gần như thiên kiến xác nhận, các bài viết mang tính quảng cáo, rồi cả nội dung YouTube đậm màu sắc thương mại... Dạo này ai cũng lớn tiếng như thể suy nghĩ của mình mới là đáp án đúng, và chính sự tự tin vô căn cứ ấy lại càng làm tăng thêm sự mệt mỏi. Đôi khi tôi chỉ muốn thoát khỏi những tiếng ồn đó.
iPhone, AlphaGo, Bitcoin đều đã vượt qua bức tường hoài nghi để vươn lên, vậy tại sao AI lại đột nhiên tăng tốc nhanh như vậy?
Ở trong ngành này đủ lâu để quan sát, tôi thấy những thay đổi gần đây dường như chủ yếu đến từ hai lý do lớn.
Trước hết, tiền đổ vào đã trở nên quá lớn. Ngày xưa vài triệu đô đã trông rất ghê gớm, còn bây giờ thì dòng tiền chảy ở quy mô hàng tỷ đô. Mà vốn dĩ ở đâu nồng mùi tiền thì đủ hạng người đều sẽ tụ về. Thêm vào đó, việc một lượng lớn người từ một số nền văn hóa nhất định đổ vào cũng ảnh hưởng không nhỏ, khiến bầu không khí của cả ngành thay đổi theo phong cách rất đặc trưng của họ.
Nhìn dạo này thì rõ ràng cảm giác đã khác hẳn chất IT/CS ngày trước: cứ như "khả năng ăn nói" và "tính trình diễn" đang nuôi sống mọi thứ. Nếu là trước đây thì những người như vậy đã rời đi hết khi bong bóng xẹp xuống, nhưng lần này vì công nghệ trung tâm lại là LLM, một thứ "giỏi nói", nên có vẻ xu hướng này chưa dễ kết thúc. Có lẽ từ giờ về sau bầu không khí kiểu này sẽ còn tiếp diễn.
Ý kiến Hacker News
Nếu công nghệ này thực sự ghê gớm đến vậy, thì tôi phải có thể học nó theo tốc độ mình muốn và tăng năng suất nhờ nó
Ngay lúc này vẫn có cơ hội cải thiện năng suất, nhưng nó không phải thay đổi áp đảo với tất cả mọi người, và độ khó onboarding cũng khá cao
Tôi nghĩ theo thời gian thì năng suất sẽ tăng lên và rào cản gia nhập sẽ giảm xuống. Hiện tại chờ thêm cũng không phải ý tồi
Về mặt kỹ thuật thì đây là lựa chọn, nhưng tôi chưa từng thấy kiểu ép buộc như vậy. Cuối cùng có cảm giác chỉ là cấu trúc làm tăng mức tiêu thụ token để trả tiền cho các công ty AI
Nếu mô hình công nghệ thay đổi, khả năng cao bộ kỹ năng đó sẽ trở nên vô nghĩa
Chủ yếu hữu ích khi giao cho nó các việc lặp đi lặp lại mà tôi không muốn làm. Nó chỉ thu hẹp khoảng cách với người dùng Vim thôi, chẳng có gì đặc biệt
Nếu bây giờ mới bắt đầu làm web thì có lẽ sẽ thấy khó hơn rất nhiều
Có như vậy mới có thể ảnh hưởng đến định hướng của nó và góp phần vào tiến trình tiến hóa
Khi thế hệ thay đổi, bạn có thể thành kiểu người “không biết vì sao biểu tượng lưu lại có hình đĩa mềm”
Tôi đã hoàn toàn phớt lờ crypto và metaverse mà chẳng thấy thiệt hại gì
Trong khi đó, LLM đã rút ngắn đáng kể khoảng cách từ ý tưởng đến triển khai, và thực sự trở thành bước ngoặt trong đời làm dev của tôi
Tôi vẫn chưa biết đó có phải thay đổi tích cực hay không, nhưng hiện giờ tôi khá thích nó
Điều này khác hẳn tùy theo tính chất dự án
Trước đây tôi phải dựa vào senior developer hoặc Stack Overflow, còn bây giờ tôi có thể tự giải quyết
Tuy vậy, cần xem toàn bộ LLM như một phổ — chỉ vì một phần hữu ích không có nghĩa là tất cả đều có giá trị
Tôi tích cực với giao diện chat dựa trên LLM, nhưng hoài nghi về tự động hóa bằng agent
Bây giờ không phải lúc để “đứng chờ”, mà là thời điểm cần học công nghệ mới cho công việc
Nếu sau này hóa ra vô dụng, thì khi đó cứ quay lại cách cũ là được
Bắt đầu sớm rõ ràng có giá trị
Những người tham gia từ sớm vào Bitcoin, mạng nơ-ron hay game mobile đã nhận được phần thưởng lớn
Nhưng cũng có nhiều công nghệ biến mất như ActionScript hay ứng dụng BlackBerry
Nếu muốn lợi nhuận lớn thì phải chấp nhận rủi ro và vào sớm, còn nếu muốn ổn định thì chờ đợi là đúng
Tôi cần thời gian để đánh giá xem công nghệ mới có phù hợp với giá trị của mình hay không
Nghĩ lại thì tôi vẫn thấy nó ngớ ngẩn, nhưng nếu mua hồi đó thì giờ đã giàu rồi
Nó mang lại thu nhập trong vài năm, nhưng cuối cùng cũng trở thành công nghệ biến mất
Ai cũng dễ bỏ qua việc dự đoán giá trị tương lai khó đến mức nào
Thành công của game mobile cũng bị chi phối bởi marketing nhiều hơn là công nghệ
Nỗi sợ lớn là sự nghiệp có thể biến mất
Nếu LLM đã giúp tăng năng suất, có lẽ doanh nghiệp sẽ không còn lý do để tuyển lại người
Vì vậy tôi đang phân vân liệu có nên cố bám thêm 10 năm hay đổi nghề
Nhìn người thợ sửa lốp xe tôi còn thấy ghen tị — vì bất kể kinh tế ra sao thì lốp xe vẫn là lốp xe
Những công cụ từng hứa hẹn “không cần lập trình viên” như MS Access rốt cuộc vẫn tạo ra thị trường bảo trì
Cách rải CV bừa bãi hầu như không hiệu quả
Chừng nào nhu cầu còn chưa dừng lại, thì tính năng mới, nền tảng mới, kiểm thử, tài liệu và dịch vụ vẫn sẽ tiếp tục xuất hiện
Trước khi tự động hóa hoàn toàn đến nơi, việc làm sẽ không biến mất
Nhưng phần mềm sẽ chỉ tiếp tục tiến hóa chứ không biến mất
Nếu muốn có “hào lũy” thực sự, hãy tìm công việc phức tạp, cần giấy phép và luôn có nhu cầu
Ngược lại, tôi nghĩ chiến lược tối ưu là leo lên thật nhanh với công nghệ mới nhất, rồi rút ra ngay khi tương lai trở nên bất định
Vào sớm như Bitcoin thì có thể kiếm lời lớn, nhưng nhảy vào quá muộn thì chỉ còn rủi ro
AI cũng vậy, những người tạo nội dung từ sớm đã hưởng lợi, còn giờ thì lợi thế người đi trước đã mất dần
Ngoài Bitcoin còn có vô số đồng coin khác, và đa số đều sụp đổ
Cuối cùng các trường hợp như Tulip Mania cứ lặp lại như bong bóng hoa tulip
Nếu theo nguyên tắc đó thì đã không thể giữ Bitcoin suốt 15 năm
Điểm khác biệt thật sự nằm ở việc xây dựng chuyên môn sâu và dùng kiến thức đó để tạo ra các kết nối mới
Có như vậy mới trở thành người đi trước theo nghĩa có ý nghĩa
Tôi đã code từ năm 1986 nên không còn bị FOMO (sợ bị bỏ lỡ) chi phối nữa
Dù không vội thì cuối cùng việc dọn dẹp vẫn luôn còn đó
AI cũng vậy, nó đang đi theo hướng giảm quy mô đội ngũ
Giống như SaaS, iPaaS, serverless và cloud managed, AI cũng đang thúc đẩy phát triển với đội nhỏ
Hồi đầu thời cloud, từng có những quản trị viên hệ thống nói rằng nó “không bao giờ cất cánh nổi”
Nhưng những early adopter tò mò về sau lại trở thành người dẫn dắt các dự án migration lên cloud
Phát triển mobile cũng vậy, chỉ những người học từ sớm mới nắm được cơ hội
Quản lý EC2 hay quản lý máy chủ vật lý thì về mặt kỹ thuật gần như giống nhau
Chỉ là ban lãnh đạo tin vào marketing nên thị trường mới phình ra
LLM gần với một công cụ như IDE hơn, và cũng không khó học
Ban đầu tôi phản đối việc lập trình có LLM hỗ trợ, nhưng giờ lại hay dùng Claude Code
Nếu giá trị cốt lõi của LLM là người không chuyên cũng dùng được dễ dàng, thì với lập trình viên lại càng dễ hơn
Vì vậy tôi đồng ý với tác giả rằng “không cần lo mình bị tụt lại”
Điều mà các tổ chức kỹ thuật nên làm lúc này là hiểu đủ rõ về công cụ AI và tìm ra chỗ áp dụng chúng
Những công cụ như Claude Code có thể biến các ý tưởng từng nghĩ “để lúc nào đó làm” thành tính năng hoàn chỉnh chỉ trong một giờ
Bỏ lỡ cơ hội này mới thật sự là thiệt hại
Cũng có người chỉ muốn tách biệt công việc và cuộc sống. Học vừa đủ theo nhu cầu là được
Công nghệ sẽ tiến bộ, nhưng hiện tại chờ thêm cũng là lựa chọn khôn ngoan
Với tôi, LLM giờ là kỹ năng bắt buộc
Điều quan trọng là biết khi nào, ở đâu và dùng nó như thế nào cho hiệu quả
Nếu không tự động hóa được các việc lặp lại đơn giản thì cả đội sẽ giảm năng suất
Ví dụ, dùng LLM để tạo mã tái hiện lỗi hoặc kiểm thử hồi quy hiệu năng giờ đã là điều cơ bản
Nhờ kiểu tự động hóa này mà việc phân tích chính xác trở nên dễ hơn, và đồng nghiệp của tôi cũng kỳ vọng mức hiệu quả đó
Nói rằng ban đầu không dùng Git có thể cũng có nghĩa là thậm chí không dùng hệ thống quản lý phiên bản nào
Vẫn từng có những lập trình viên quản lý phiên bản bằng cách sao chép file, và họ thấy Git giúp ích rất nhiều ngay khi học dùng nó
LLM thì không như vậy
Tôi ước gì mọi khách hàng đều chuyển sang Git
Lập luận ở đây là chờ đến khi công nghệ chín muồi cũng không phải điều xấu