-
Gần đây, AI coding có thể nhanh chóng tạo ra “mã chạy được”, nhưng có ý kiến cho rằng nó vẫn chưa thể tự động tạo ra cả một “sản phẩm tốt” như người dùng kỳ vọng
-
Tác giả nhìn nhận nguyên nhân chính ở 2 điểm
- AI thiếu kiến thức thường thức/tri thức ngầm
- Trong cấu trúc huấn luyện dựa trên RLVR, việc “chạy mã thành công” dễ được thưởng hơn là tạo ra “mã/sản phẩm tốt”
-
Ví dụ được đưa ra gồm ảo giác Sejong Đại Vương dùng MacBook Pro, bài kiểm tra tiệm rửa xe, và việc thất bại khi tạo hình ảnh lớp học/học sinh Hàn Quốc; qua đó tác giả chỉ ra rằng ngay cả các mô hình mới nhất cũng có thể bỏ lỡ những điểm kỳ lạ mà con người nhận ra ngay lập tức
-
Nếu phần thưởng của RLVR cho coding quá thiên về việc có chạy được hay không, LLM có thể tạo ra
try-except, fallback và logic phòng thủ quá mức, làm tích tụ nợ kỹ thuật -
Cốt lõi là: cờ vây chỉ cần thắng là được, nhưng phần mềm thì không phải chỉ “chạy tạm được”, mà phải là “sản phẩm con người muốn và sẵn sàng trả tiền”
-
Theo góc nhìn AJI (Artificial Jagged Intelligence) của Karpathy, điểm yếu hiện tại của AI nằm ở “taste”, cảm quan sản phẩm và lĩnh vực thường thức ngầm
-
Anthropic cũng cho rằng mảng thiết kế/taste hiện vẫn do con người đảm nhiệm nhiều, nhưng ranh giới này đang được đàm phán lại khi mô hình tiếp tục cải thiện
-
Tác giả dự đoán khoảng cách này sẽ dần thu hẹp khi mô hình được cải thiện, chẳng hạn từ GPT-5.4 lên GPT-5.5
-
Cuối cùng, khi AI đạt được mức độ cảm quan và phán đoán khó phân biệt với con người, nó sẽ vượt qua bài kiểm tra Turing, và thời điểm đó có thể được xem là AGI
Tóm tắt:
Vấn đề của AI coding không phải là “không viết được mã”, mà là “không biết sản phẩm con người thực sự muốn là gì và vì thế tối ưu vào kết quả có thể chạy được”. Vai trò hiện tại của con người là bù đắp cho phần thiếu hụt của AI về thường thức, taste và năng lực phán đoán sản phẩm.
10 bình luận
Tôi không biết người viết bài là ai, nhưng theo quan điểm cá nhân, đây là bài viết có chất lượng thấp nhất mà tôi đọc trong 10 năm gần đây.
Tôi bị sốc đến mức khi đang đọc bài thì có cảm giác đầu óc trống rỗng.
Vậy thì hãy tự viết một bài thật hay đi.
Có những điểm tôi đồng ý và cũng có những điểm không đồng ý. Xét cho cùng, ở thời điểm hiện tại vẫn đúng là trí tuệ con người cần phải chủ động can thiệp. Những người làm vibe coding dù không giỏi lập trình thì cũng cần phát triển dựa trên cấu trúc phần mềm hoặc ít nhất là hiểu biết thông thường tối thiểu. Rốt cuộc, tôi cho rằng những ý tưởng không thể quản lý và không có kiến thức miền thì chỉ là lâu đài trên cát, khó mà tồn tại lâu dài.
Theo tôi, đây là một bài viết dài dòng về những điều hiển nhiên và chỉ liệt kê nhiều cái tên nổi tiếng, nên không đáng đọc lắm.
Tôi cũng nghĩ đó là điều hiển nhiên.
Tuy vậy, tôi viết bài này vì thực sự đã tự mình trải nghiệm và cũng nghe thấy điều đó từ nhiều cộng đồng khác nhau.
Ghê thật
Đây là điều đã luôn được nhắc đến từ trước. Nhưng cuối cùng thì đó vẫn là vấn đề mà thời gian sẽ giải quyết. Liệu 10 năm nữa mọi thứ có còn như bây giờ không?
Tôi nghĩ là khác.
Nếu một ngày nào đó AI có thể đặt nghi vấn và đưa ra ý kiến về cả những điều không có trong câu lệnh
thì có lẽ con người thật sự cũng có thể bị thay thế, nhưng
giống như người nhiều tiền không dùng xe tự lái mà thuê tài xế riêng
liệu kỹ sư của tương lai có trở thành kiểu người (chính là hình ảnh của tôi) chuyên thay người ta kiểm tra từng thứ mỗi khi được giao việc không nhỉ
Ở trình độ LLM hiện tại, điều quan trọng hơn việc chỉ đơn thuần đặt câu hỏi là có được "thường thức của con người".
Vài năm trước, có một người nổi tiếng từng dự đoán rằng trong tương lai LLM sẽ có thể phát triển những gì con người muốn chỉ trong chớp mắt, và các công ty SW sẽ biến mất.