Ask HN: Vì sao người dùng HN lại phản đối AI đến vậy?
(news.ycombinator.com)- Trong 6 tháng qua, trên feed RSS HN Best gần như ngày nào cũng thấy các bài viết nói rằng AI viết “mã xấu”, tạo ra “bug” và gây ra “nợ kỹ thuật”
- Dù đã làm kỹ sư phần mềm hơn 20 năm, tôi vẫn cho rằng mã chỉ là phương tiện để đạt mục đích, và người dùng chỉ quan tâm sản phẩm có hoạt động đúng hay không hơn là việc nó được viết bằng AI hay viết thủ công
- Trong lúc một sản phẩm 1.0 được phát hành thủ công, thì phiên bản có AI hỗ trợ có thể được triển khai nhanh gấp 10 lần, nhận phản hồi thực tế để xác định các vấn đề chính, rồi dùng các công cụ như Claude Code để nhanh chóng chỉnh sửa và phát hành 2.0
1 bình luận
Ý kiến trên Hacker News
dang: Trong những thế đối lập A với B kiểu này thì luôn có một hằng số là phe A cảm thấy HN chống A, còn phe B cảm thấy HN chống B.
Chỉ cần nhìn vào thread “Ask HN: What was your "oh shit" moment with GenAI?” trên trang nhất lúc này cũng thấy HN hoàn toàn không phải chỉ toàn chống AI: https://news.ycombinator.com/item?id=48406174
Đôi khi điều kiện ban đầu như tiêu đề sẽ quyết định nó kéo ra phản ứng từ phía nào, và vì toàn xã hội đang chia rẽ về AI nên HN cũng không thể miễn nhiễm với xu hướng vĩ mô đó: https://hn.algolia.com/?dateRange=all&page=0&prefix=true&que...
Tôi rất cởi mở với tiến bộ của machine learning, nhưng cũng ý thức rất rõ rằng các LLM hiện nay thường viết mã tệ khi dự án vượt khỏi quy mô “đồ chơi cá nhân”.
Vì thế tôi cố gắng mô-đun hóa dự án hơn và làm rõ ranh giới; trong các mô-đun tách biệt, với chỉ dẫn phù hợp, LLM nhìn chung hoạt động khá tốt.
Bạn có thể ủng hộ LLM đồng thời vẫn hiểu giới hạn của chúng, và việc làm một ứng dụng đưa cho khách hàng chỉ bằng vibe coding có thể là tệ, thậm chí hoàn toàn phi đạo đức.
Sửa lò sưởi: https://news.ycombinator.com/item?id=48417845, phần mềm mới cho bàn phím retro: https://news.ycombinator.com/item?id=48418158, tùy biến xe camper van: https://news.ycombinator.com/item?id=48417379, port ứng dụng thiên văn lên điện thoại Nokia cũ: https://news.ycombinator.com/item?id=48419242, sửa dự án hội chợ khoa học của con: https://news.ycombinator.com/item?id=48419364
Khôi phục máy in của gia đình: https://news.ycombinator.com/item?id=48419480, học vẽ giải phẫu: https://news.ycombinator.com/item?id=48418716, giảm tiền điện: https://news.ycombinator.com/item?id=48417949, biến pedal guitar classic thành có thể lập trình: https://news.ycombinator.com/item?id=48418006, bài rap chiến thắng của anh chàng ghế bành Avocado: https://news.ycombinator.com/item?id=48417658 — không, cái này mới đúng: https://news.ycombinator.com/item?id=48418274, thêm overlay cho kẻ địch trong game: https://news.ycombinator.com/item?id=48420635
Lúc đầu tôi hơi lo khi đọc bài đó, nhưng thật ngạc nhiên khi thấy chuyện gì xảy ra nếu tiêu đề khớp thật chuẩn.
Trong nhiều tháng, có khi nhiều năm rồi, đã có rất nhiều bài về AI tạo sinh và nhìn chung là tích cực, nên việc với ai đó nó lại trông hoàn toàn ngược lại là điều thú vị.
vbezhenar: Tôi thích viết code, và cũng thích được trả tiền để viết code, nhưng viết prompt cho AI thì không vui.
Code không chỉ là phương tiện, mà còn là phương tiện mang lại hạnh phúc cho tôi, và tôi yêu code tốt.
AI đang cố xóa bỏ lối sống và cách làm việc của tôi nên tôi có ác cảm với nó, nhưng đồng thời vẫn bị ép phải dùng vì cuộc đua chuột để không bị tụt lại.
Tôi không mấy quan tâm đến việc ra sản phẩm nhanh hơn 10 lần, mà thà ra mắt với tốc độ 0,1 lần còn hơn; lương của tôi là lương cố định chứ không theo tỷ lệ doanh thu, nên việc duy trì một cuộc sống tốt trong quá trình đó quan trọng hơn.
Tuy vậy, có lẽ nói là có sự kháng cự với nó sẽ chính xác hơn “bullish against it”, và khi bàn về công nghệ mới, nên tách động cơ cá nhân ra khỏi phân tích phê phán, khách quan để cuộc thảo luận không bị phân cực cảm xúc.
Trước đây “viết code” đủ gần với thứ mà người ta trả tiền, nhưng thực ra xưa nay người ta luôn trả tiền cho việc giải quyết vấn đề bằng phần mềm.
Giờ đây có thể tạo ra phần mềm hữu ích nhanh hơn mà không cần trực tiếp viết quá nhiều code, điều đó gây cảm giác mất mát nhưng đồng thời tôi cũng xem là một cơ hội lớn.
Một bộ sinh code không có hiểu biết hay chủ đích sẽ bị giới hạn trong khả năng biểu đạt điều đó một cách chính xác.
thephyber: Thay vì “phản đối AI bằng mọi giá”, họ phản đối cách AI đang được sử dụng hiện nay
Nó bị dùng như màn khói cho các đợt sa thải quy mô lớn, trong khi các mô hình kinh doanh kiểu 1999~2000 như tăng trưởng không lợi nhuận, cuộc đua IPO và thị trường tổng địa chỉ hóa vô hạn lại lặp lại, còn giới điều hành thì mải tối đa hóa lượng token tiêu thụ thay vì giá trị cho khách hàng
Cũng có chuyện nhiều công ty đã tiêu hết ngân sách AI cả năm vào khoảng tháng 4, và nhiều nơi thậm chí còn không biết cách đo lường mức gia tăng giá trị thực tế
Theo các đồng nghiệp cũ của tôi, việc này khiến người không phải kỹ sư nhanh chóng đẩy mã tệ và tính năng tệ vào sản phẩm, làm mức lỗ ròng tăng lên, đồng thời do dựa vào suy luận LLM nên họ còn không làm cả những việc cơ bản như sắp xếp bookmark, từ đó có thể dẫn đến suy giảm nhận thức
Các công ty mô hình nền tảng đang trợ giá rất mạnh cho gói 20 USD/tháng, nên nếu cộng biên lợi nhuận lên chi phí suy luận thực tế thì có vẻ sẽ thành mức không thể gánh nổi, và sau khi xem phỏng vấn Ed Zitron, tôi rất đồng tình với sự hoài nghi về ngành AI cũng như cách nó đang được áp dụng vào kinh doanh hiện nay
oleg_antonyan: Tôi gọi các công cụ AI kiểu này là cơ sở dữ liệu độc quyền, phi tất định của internet miễn phí
Chúng thuộc sở hữu của các công ty Mỹ, và nếu chính phủ Mỹ không thích chính phủ của một nước nào đó thì họ có thể cắt quyền truy cập; họ đang nuốt lấy internet tự do mà chúng ta lớn lên cùng, lưu nó dưới dạng con người không thể đọc được rồi bán quyền truy cập
Một ngày nào đó, dù Claude bắt đầu nhả ra binary đã biên dịch thay vì code, có lẽ cũng chẳng ai nhận ra, và nó có thể trở thành một trình biên dịch đám mây độc quyền mà cả thế giới phụ thuộc vào
Nó còn có thể đi kèm telemetry, backdoor, và cả các điều khoản giấy phép cho phép nhà cung cấp kiểm soát doanh nghiệp nếu họ muốn; đây là một chuyển dịch lớn khi nền tảng tri thức của thế giới biến thành quyền truy cập độc quyền theo thuê bao
Nếu đến cả chính trị gia cũng hỏi ChatGPT về ý nghĩa cuộc sống và công thức làm pancake, thì nó có thể trở thành công cụ kiểm soát tinh thần hoàn hảo, và xét ở chiều kích chính trị lẫn triết học đó, tôi khó mà tin rằng claudecode chạy trên PC của tôi sẽ không trở thành vũ khí vào một ngày nào đó
Cá nhân không thể nào đọc hết, chứ đừng nói đến tổng hợp và phán đoán, khối lượng thông tin khổng lồ trên internet; còn LLM thì có thể dựa trên đó để đưa ra thông tin tổng hợp mới, ý tưởng, quan điểm và dữ liệu
Phê phán kiểu “xây trên thông tin miễn phí rồi đem bán lấy tiền” chỉ đúng về mặt kỹ thuật, giống như nói ai cũng có tự do tự làm nước đóng chai, nhưng trong thực tế thì không mấy thuyết phục
spacechild1: Ngay tiền đề của câu hỏi này đã đáng nghi rồi
Bạn nói ngày nào cũng thấy bài viết về AI tạo ra mã tệ, bug và nợ kỹ thuật, nhưng đồng thời ngày nào cũng có nhiều bài tung hô AI quá đà được đăng lên
Cảm nhận rằng HN đã trở thành nơi mang cảm xúc chống AI không khớp với trải nghiệm của tôi; nhiều người dùng chỉ đơn giản là đã mệt mỏi với dòng “Show HN” kiểu vibe coding, các cuộc thảo luận mô hình AI và những công thức prompt cứ liên tục đổ vào
AI không chỉ là khả năng tạo ra thật nhiều code thật nhanh, mà còn có những tác động tiêu cực thực sự lên từng lĩnh vực cụ thể và lên toàn xã hội, nên đáng để bàn luận
knivets: Việc AI “viết mã tệ và tạo ra bug cùng nợ kỹ thuật” là sự thật
Dù người dùng nhìn vào việc sản phẩm có hoạt động hay không hơn là ai viết code, vấn đề là làm sao đảm bảo được sự vận hành đó
Việc kiểm chứng có thể vẫn chậm như trước, thậm chí chậm hơn, và đến khi nhận được phản hồi thì bạn có thể đã sở hữu một codebase hộp đen không thể bảo trì, thậm chí còn gặp mất dữ liệu hoặc bị hack
Muốn thành công với code bằng LLM thì phải giữ guardrail khá chặt
Trong thực tế, khi nhận lại code của người khác thì gần như lúc nào ta cũng gọi nó là rác, và vì thế chuyện bỏ cả dự án để làm lại từ đầu cứ lặp đi lặp lại
Nếu hướng dẫn và giám sát Claude Code cẩn thận, nhiều khi nó còn tạo ra mã dễ bảo trì hơn cả lập trình viên con người, và ngay từ trước thời LLM, ngành này đã sản xuất code bất ổn và mong manh ở quy mô cả trung tâm dữ liệu rồi
Sản phẩm cứ tệ đi liên tục, và đây không phải vấn đề của riêng một nhà cung cấp nào
whoami4041: Trong tôi tồn tại đồng thời cả hai thái cực về AI
Nếu bạn có một tầm nhìn rất rõ về sản phẩm cuối cùng và kiến trúc, tốc độ ra mắt thật sự đáng kinh ngạc, nhưng quá trình đó với tôi lại quá mệt mỏi và khoảng 30% thời gian có cảm giác như bị hút cạn linh hồn
Dù tôi đã thiết lập cả
CLAUDE.mdlẫn hook để bảo Opus đừng chạy lặp đi lặp lại test suite, 90% trường hợp nó vẫn tự ý dùng lệnh theo ý mình, rồi lách hook hoặc chờ một lúc để thử lại với lý do muốn tìm ra nguyên nhân thất bạiĐòn bẩy thì tốt, nhưng tôi ghét việc phải vật lộn với mô hình trên đường đi từ A đến B, và mọi thứ AI làm đều cần phải bị nghi ngờ
Những người ghét AI thường là vì đã kỳ vọng quá nhiều hoặc không giám sát đủ chặt nên phải chịu đau đớn khi refactor; còn những người chỉ biết cuồng nhiệt thì có lẽ đang làm trong các hệ thống ít phức tạp hơn hoặc chưa nhìn thấy những bug ẩn
Nếu ta giao việc suy nghĩ và thấu hiểu cho máy móc, thì tôi không còn biết ý nghĩa của công việc mình đang làm để nhận lương là gì nữa
Dù tôi có thể hiểu rất sâu phần code do AI viết, cảm giác thành tựu vẫn ít hơn nhiều vì đó không phải thứ tôi trực tiếp tạo ra, và nó giống như một sòng bạc code: kéo cần gạt, nếu chạy được thì dopamine tăng lên, còn nếu ra rác thì lại prompt tiếp
Điều khó chịu nhất là những kỹ sư dùng AI rồi tưởng mình là thiên tài, nhầm đầu ra của công cụ với chính sự sáng tạo của bản thân
Fr0styMatt88: Ban đầu người dùng có thể không biết code có phải mớ hỗn độn hay không, nhưng họ sẽ để ý khi cùng một bug tồn tại suốt nhiều năm, khi tính năng mới bị chững lại, hoặc khi pin bị ngốn sạch
Khi nợ kỹ thuật đến ngày đáo hạn, người dùng sẽ nhận ra theo những cách khác; chỉ là chuyện họ có đủ quan tâm hay không, hoặc có lựa chọn thay thế hay không, lại là vấn đề khác
manoDev: Có hai nhóm người dùng “AI”.
Một bên dùng nó để nghiên cứu thuật toán và thư viện, boilerplate, test harness, tích hợp API, refactor và tự động hóa các việc nhàm chán, nhưng vẫn tự định hình kiến trúc, best practice, hiểu biết chi tiết và hình thái của lời giải.
Bên còn lại tuyển chọn prompt, xây dựng tác nhân tự trị, công cụ và guardrail, không can dự vào phần bên trong thực sự của vấn đề, và kỳ vọng lời giải sẽ tự được viết ra.
Hai nhóm này đang sống trong những thế giới rất khác nhau và nhận được những kết quả khác nhau, và chẳng bao lâu nữa chúng ta sẽ thấy điều gì sống sót.
Những người dùng AI và ngày càng suy nghĩ ít đi có thể về lâu dài sẽ trở nên cứng nhắc hơn trong tư duy, và kết quả sẽ rất đau đớn và lẫn lộn.
Có lợi thế là có thể bắt đầu nhanh hơn với ít nỗ lực trí óc hơn, nhưng nếu ngày càng nhiều người không học hỏi gì và khi có thứ gì hỏng thì chỉ bảo một AI khác sửa nó, thì đến một lúc nào đó có thể sẽ chẳng còn ai biết thiết kế ban đầu đã được làm ra như thế nào.
Mong rằng phản văn hóa AI gần đây sẽ không kỳ thị cả những ứng dụng AI khác.
Tôi thỉnh thoảng cũng dùng Claude Code, nhưng rất khó hiểu việc dùng LLM để viết thứ dành cho con người đọc, vì mục đích của việc viết là kết nối giữa con người, học hỏi, giảng dạy và thảo luận.
Tôi cũng ghét việc tạo ảnh và video làm bốc hơi khái niệm thế nào là “thật”, đồng thời cho phép kẻ xấu thoát thân bằng cách nói “là AI làm, không phải tôi”.
Tôi cũng lo giá trị của lao động con người bị giảm xuống, và điều đó gợi nhớ đến lịch sử khi những người thợ dệt đã không có kết cục tốt đẹp lúc khung cửi chạy bằng sức máy xuất hiện.
maccard: Tuyên bố rằng phiên bản có AI hỗ trợ được phát hành nhanh gấp 10 lần thì hãy đưa ra bằng chứng.
Sau Claude Code, đâu là những ứng dụng di động, sản phẩm thay thế Photoshop, trình biên tập video và âm thanh, game, hay game engine mà trước đây cần 10 năm nhưng nay đã được phát hành?
Các coding agent khá ổn để làm ra một v0.1 có vẻ thuyết phục, tức 90% đầu tiên, nhưng chúng rất tệ ở 90% thứ hai để tạo ra một sản phẩm thực sự tốt, và phần đó lúc nào cũng mất nhiều thời gian hơn.
Ngay cả việc sao chép Photoshop cũng sẽ tốn thời gian khổng lồ dù có thuê lập trình viên thật, và người dùng thường không đưa ra tài liệu thiết kế đủ chính xác để thu hẹp mọi diễn giải về còn một cách duy nhất.
LLM cũng mất hàng chục phút để xuất ra mã có thể chấp nhận được, và khi codebase lớn dần thì đôi khi phải hơn 1 giờ mới bắt đầu tạo mã.
Dù một nhà thiết kế đồ họa có thể tự làm Photoshop cho mình thì cũng chẳng có lợi tức đầu tư, và chủ nhà hàng cũng có thể tự làm website thực đơn nhưng đã không làm vì họ không có thời gian.
Trong ngành bảo hiểm, người ta từng mơ về việc khách hàng tự phục vụ và tạo ra các biểu mẫu hội thoại, nhưng khách hàng không có thời gian để điền và muốn gọi hoặc gặp người biết cần phải điền gì.
AI chat chỉ biến các câu hỏi của biểu mẫu đó thành chatbot, nhưng chuyện nó vẫn tiêu tốn thời gian của chủ doanh nghiệp thì không thay đổi.
Có thể các ứng dụng hiện có phần lớn có thể được sao chép bởi một nhóm nhỏ trong 6 tháng đến 1 năm, nhưng vấn đề là tìm được khách hàng để chuyển đổi.
Bạn vẫn phải thêm vào một thứ gì đó mới mẻ và hữu ích, và phải tiếp cận được khách hàng.
haunter: Càng ở gần lửa, bạn càng hiểu rõ nó nguy hiểm đến mức nào.
Trên HN luôn có khá nhiều người chỉ trích công nghệ, và khi nhìn công nghệ ở cự ly gần và hiểu tác động con người của nó, sẽ có lý do để muốn tránh xa.
Ngay cả trong các kỹ sư FAANG cũng có người không cho con mình dùng smartphone hay mạng xã hội, vậy tại sao lại thế?
Bạn thậm chí không cần là nhân viên FAANG để thấy tác động xã hội và con người của công nghệ hiện đại, và AI cũng như vậy hoặc còn tệ hơn, rồi sẽ còn tệ hơn nữa.
AI có các ứng dụng tích cực, nhưng khả năng bị lạm dụng là rất lớn, nên nếu dùng thì cần suy nghĩ cẩn trọng về cách áp dụng.
Với những ai đã hoàn toàn tin vào làn sóng cường điệu quá mức, sự cẩn trọng này trông không giống tính hợp lý mà giống sự tiêu cực.
Điều họ phản đối là cường điệu quá mức, “tiến bộ” kiểu phớt lờ thiệt hại phụ, sự tích hợp và độc quyền, các thực hành thù địch với người tiêu dùng — tức công nghệ được wield như quyền lực.
Nếu đã quan sát đủ lâu, rất khó để không trở nên cảnh giác.
tensor: Thành thật nói về giới hạn của AI không có nghĩa là chống AI.
Câu chuyện tốc độ phát hành quan trọng hơn chất lượng mã chỉ đúng khi mã chạy đúng, và AI làm prototype khá tốt nhưng khi hệ thống trở nên phức tạp thì nó vẫn sụp đổ.
Đến lúc đó con người phải xem lại mã, nên chất lượng mã trở nên quan trọng, và nếu bạn đang làm sản phẩm sống lâu thì phải dùng AI một cách thích hợp.
Tranh luận về chất lượng mã không phải vấn đề riêng của AI; nó cũng đã kéo dài hàng chục năm quanh các nhà phát triển con người và giá trị của senior với junior.
rakel_rakel: Để trở thành kẻ thù thì còn cần nhiều hơn thế nhiều, nhưng câu “code chỉ là phương tiện” là điểm khiến tôi rẽ sang hướng khác
Động lực chính của tôi là hiểu cách mọi thứ vận hành, tự tay tạo ra những lời giải thanh nhã như các hình mẫu kỹ thuật của mình, rồi đẩy xa hơn nữa
Nếu LLM cứ thế làm ra sản phẩm luôn thì nó lấy mất, hoặc ít nhất là làm suy yếu, phần đáng giá đó nên tôi không muốn dùng
Mỗi người có động lực khác nhau, không bên nào vượt trội một cách khách quan cả, chỉ là được kết nối khác nhau thôi
Việc này đã cho thấy nhiều người thật ra chưa bao giờ thích lập trình, mà chỉ xem nó là điều kiện cần gây bực bội
Nhưng tôi không thích giả định rằng cả nhóm đó đều ghét lập trình
Với tôi, lập trình chính là sự thấu hiểu và giải quyết vấn đề, còn ngôn ngữ lập trình thì khá đẹp và khuyến khích những cách tư duy khác nhau
Tôi bắt đầu lập trình để điều khiển thiết bị khoa học và phân tích dữ liệu thu thập được, nên thứ tôi quan tâm là hệ thống đang được nghiên cứu chứ không phải phần mềm tự thân
Phần mềm là phương tiện, và không nhất thiết sự tò mò phải hướng tới mọi yếu tố của phần mềm
Cũng như ta không còn tự viết assembly nữa, một nửa phần mềm là để giúp việc viết phần mềm dễ hơn và nhanh hơn
Tôi có bằng tiến sĩ cơ khí, nhưng bị thu hút bởi tính linh hoạt của lập trình, và cuốn sách Lisp của PG cùng các ví dụ trong đó đã giúp công ty đầu tiên của tôi thành hiện thực
Dạo này thay vì ngồi cả ngày trong emacs, tôi đang làm quản lý agent và đã mất đi niềm vui của tay nghề thủ công, nhưng nhờ thiên hướng thực dụng coi trọng mục đích, tôi đang học cách tận hưởng việc xử lý những công cụ cực kỳ hiệu quả
culi: HN ít phản-AI hơn nước Mỹ nói chung rất nhiều, nhưng bản thân chuẩn đó vốn đã thấp
Khảo sát của Quinnipiac cho thấy 80% người Mỹ rất lo ngại hoặc có phần lo ngại về AI, còn chỉ 35% nói họ thấy hào hứng: https://poll.qu.edu/poll-release?releaseid=3955
Gallup cho rằng 71% người Mỹ phản đối việc xây dựng trung tâm dữ liệu AI trong cộng đồng địa phương của họ: https://news.gallup.com/poll/709772/americans-oppose-data-ce...
Trong Fox News Poll, 80% cử tri trả lời rằng nên ưu tiên bảo vệ lợi ích công và quản lý hơn là đổi mới công nghệ không bị ràng buộc: https://www.foxnews.com/politics/fox-news-poll-voters-see-ai...
Pew Research cũng cho rằng đa số người Mỹ “lo ngại nhiều hơn là hào hứng” về AI, và tỷ lệ đó đang tăng lên: https://www.pewresearch.org/short-reads/2026/03/12/key-findi...
frankie_t: Trong các tác động kinh tế - xã hội mà AI sẽ mang lại, tôi có vẻ sẽ là bên thua cuộc
Đây là vấn đề của hệ thống chính trị hiện tại hơn là của bản thân công nghệ, và từ góc nhìn người lao động thì hoặc là mất việc, hoặc là dù giữ được việc cũng chỉ thấy căng thẳng hơn và kém thú vị hơn, chẳng được lợi gì cả
Tác động kinh tế lớn đến mức tôi chỉ có thể hy vọng ngay cả vài mẩu vụn rơi xuống cũng đủ để sống ổn, nhưng ở đất nước tôi thì điều đó khó xảy ra
Ngay cả nếu tôi có tài sản thừa kế để có thể tận dụng AI theo hướng có lợi cho mình, tôi vẫn thấy việc tạo nội dung giá rẻ đang thúc đẩy lừa đảo, tuyên truyền chính trị và sự sụp đổ của đối thoại trực tuyến, khiến thế giới tệ hơn
Tôi cảm nhận một thay đổi tương tự như giai đoạn đầu những năm 2010 khi Internet chuyển từ thời “pre-Facebook” sang thời “pre-ChatGPT”
Thuê người thì đắt, còn token thì rẻ hơn nhiều, và trong tương lai có thể dự đoán được, con người vẫn phải ở trong vòng lặp, mà lập trình viên rất hợp với vai trò đó
Tôi khó hiểu được cách nhìn nghề nghiệp như một tài sản thuộc quyền sở hữu mà ai đó sẽ cướp mất, công việc của tôi là nhận tiền để làm những việc hữu ích
Nếu tôi không còn hữu ích nữa thì mất nó cũng không sao, và dù nhận ít tiền hơn hay địa vị thấp hơn, tôi chỉ cần tìm nơi mà mình vẫn có thể hữu ích
keiferski: Tôi dùng công cụ AI hằng ngày và thực sự thấy nó hữu ích, nhưng ngày càng khó chịu vì mọi thứ đều bị gói lại thành hội thoại AI, các công ty gần với công nghệ thì đều giương khẩu hiệu AI-first, rồi còn những dự đoán phóng đại kiểu ý thức của LLM
Đây là công nghệ hữu ích sẽ thay đổi nhiều ngành, nhưng sự cường điệu quá mức thì thật mệt mỏi
Thay vào đó, trong hơn 24 giờ tôi ở lại một đêm để thăm các cháu, tôi phải nghe nói về AI
Người ta hào hứng thì tôi không sao, nhưng cứ loại tôi ra và nói trước đó là nội dung AI thì mọi chuyện sẽ ổn
Các trường hợp sử dụng khác thì có chi phí xã hội và ngoại tác tiêu cực rất lớn, và ngoài các mô hình cục bộ được huấn luyện trên dữ liệu học tập chuyên biệt ra, tôi không nghĩ AI đủ đáng tin cậy hay có tính quyết định để thay thế con người trong hầu hết vai trò ngoài lĩnh vực kỹ thuật
Câu trả lời là tiền, vì trong nền kinh tế hiện tại, gần như thứ duy nhất đang có xu hướng sinh lời là AI, nên thị trường bị thúc đẩy phải all-in vào nó
Ngay cả những người phản-AI trên HN nhìn chung cũng thừa nhận LLM là phần mềm đáng kinh ngạc và hữu ích, nhưng vấn đề là cách thương mại hóa và tiếp thị hiện tại của nó đang rất có hại
mkl: Nhiều người trên HN phản đối sự thổi phồng quá mức, và điều đó trông như thể họ phản đối chính đối tượng đó
Hồi làn sóng quảng bá tiền mã hóa quá đà bùng lên cũng tương tự
Đồng thời, phía phản-LLM cũng đôi khi đưa ra những phản ứng rất ngớ ngẩn kiểu “câu này có đặc điểm như thế này nên là do LLM viết, không đáng đọc”
Nhưng nếu bạn tin vào những lời dối trá mà những người ở đỉnh các công ty AI lan truyền và phóng đại năng lực của nó, thì chỉ cần nói pha chút thực tế thôi là lập tức bị gắn là “phản-AI” hay “kẻ bi quan tận thế”
Giờ với nhiều người, AI trông giống một giáo phái theo đúng nghĩa đen như chính trị hay tiền mã hóa thời gian gần đây
Tôi nghĩ phần lớn những người được gọi là phản-AI không phản đối bản thân AI bằng việc phản đối cách những người ở trên dùng nó theo hướng có hại để thỏa mãn lòng tham và ham muốn quyền lực, cũng như cách những người khác dùng nó để né tránh suy nghĩ
naikrovek: Nói code chỉ là một “phương tiện” cũng giống như nói con cái là phương tiện để gen lan truyền
Nhưng xã hội đâu có vì thế mà mặc kệ để những con người tồi tệ xuất hiện; xã hội đặt ra quy tắc để những đứa trẻ có ích cho xã hội được lớn lên
Với nhiều người, chất lượng code phản ánh chính chất lượng của họ với tư cách lập trình viên
Nếu bạn từng nhìn tốc độ chạy của máy tính thập niên 1980 rồi so với việc phần mềm ngày nay chậm đến mức nào, bạn sẽ khó mà nói code chỉ là phương tiện đơn thuần
Lý do phần mềm ngày nay tệ hại là vì quá nhiều người xem nó là “chỉ là phương tiện”, còn với một số người, quá trình viết code tự nó đã là phần thưởng
happytoexplain: HN không phản-AI; nó là sự pha trộn với tỷ lệ hợp lý giữa cảm xúc ủng hộ và phản đối AI
Cùng một người cũng có thể mang cả hai, vì phạm vi của AI quá rộng
Những bài như https://news.ycombinator.com/item?id=48323101 từng lên trang nhất vài ngày gần đây quá xa rời thực tế, và https://news.ycombinator.com/item?id=48259784 cũng vậy
Tôi đã lâu không thấy một bài nào lên trang nhất nói về tiềm năng tích cực của AI, kiểu như các bài của Sam Altman chứ không phải bàn về một model hiện tại cụ thể; nếu có phản ví dụ thì tôi muốn xem
hollowturtle: Việc phiên bản có AI hỗ trợ được triển khai nhanh gấp 10 lần là không đúng, hoặc chỉ đúng trong những kịch bản cụ thể và hẹp
Có thể đúng trong phạm vi những gì đã được học trong mạng nơ-ron, nhưng không thể khái quát cho tất cả mọi người
Tôi từng chật vật hàng tháng để cố làm nhanh một ý tưởng mới bằng AI rồi cuối cùng phải bắt đầu lại bằng tự viết code thủ công, và nhờ học được rất nhiều trong quá trình đó nên rốt cuộc còn đáng giá hơn
Không phải là tôi dùng tác tử sai cách
entropyneur: Tôi không biết nơi nào còn cuồng AI hơn HN, và chất kích thích công nghệ hằng ngày của tôi đã biến thành nỗi lo công nghệ
Cái gọi là “sự thanh lịch” của code không phải một thứ tách biệt; chủ yếu là khả năng bảo trì, cộng thêm một chút các yếu tố như bảo mật và hiệu năng
Tầm quan trọng của khả năng bảo trì thay đổi rất lớn tùy dự án, ngành nghề và góc nhìn cá nhân, nên thái độ với việc code có AI hỗ trợ cũng trở nên đa dạng
Hiện tại AI dường như chưa theo kịp con người về khả năng bảo trì, nhưng khoảng cách có vẻ đang thu hẹp không phải vì nó viết code tốt hơn mà vì nó bắt đầu bảo trì được cả code tệ
Kiểu như hỏi “bạn có phải tín đồ thật không?”
Dù vậy tôi đồng ý với cách diễn giải của dang; trang này đủ lớn để cả hai phe đều được đại diện khá đầy đủ, nhưng ai cũng chỉ thấy điều mình muốn thấy
Phe bơm thổi chỉ thấy những kẻ bi quan tận thế, và phía ngược lại cũng vậy
ZpJuUuNaQ5: Khó mà phủ nhận rằng AI tạo ra code tệ, bug và nợ kỹ thuật; tôi không phản-AI nhưng đang nhận được nhiều trợ giúp từ nó trong công việc hiện tại
Chỉ là để dùng các công cụ này thì bạn vẫn phải can dự khá nhiều; nếu không, hệ thống càng lớn sẽ càng khó sửa chức năng cũ và thêm chức năng mới
Một khi bạn bắt đầu xa rời cấu trúc bên trong, bạn thậm chí không còn cung cấp được ngữ cảnh phù hợp để AI chỉ ra vấn đề, và kết cục là token bị lãng phí, giả định sai và một đống code cẩu thả
Những gì LLM viết ra vẫn là phần mềm, nên càng dễ vỡ và phức tạp thì LLM càng khó bảo trì
Nó sẽ thành spaghetti code hay một cấu trúc như nhà bài, đụng vào một chỗ là những chỗ không liên quan cũng vỡ theo; kể cả có thể sửa bằng kiểm chứng hình thức thì vấn đề vẫn chồng chất
Với một số dự án thì ổn, nhưng phần lớn phần mềm doanh nghiệp và thương mại cần mức độ nghiêm ngặt cao hơn, nếu không thì trong tương lai gần sẽ phải trải qua những cuộc di trú dài, tốn kém và đầy rủi ro
LLM không phải AI mà là hàm dự đoán token tiếp theo; nó rất mạnh, nhưng chỉ là một trong rất nhiều hàm trong toàn bộ stack
Kỹ sư vẫn phải có framework để gọi hàm đó với đầu vào đúng, ở đúng vị trí, và xác minh kết quả
Nếu tập trung vào chi tiết kỹ thuật thay vì sự cường điệu của marketing, bạn có thể đạt được kết quả đáng kinh ngạc ở những mảng mà nó thực sự phù hợp
beej71: Câu “người dùng chỉ quan tâm sản phẩm có hoạt động hay không” làm tôi nhớ đến bài viết Anthropic nói rằng họ đang triển khai lượng code nhiều hơn trước gấp 8 lần
Hãy thử nhớ xem đã bao nhiêu lần khi dùng một ứng dụng bạn nghĩ rằng “thứ cần cho cái này là nhiều code hơn nữa”
Có bug thì thêm code, có hành vi ngoài dự kiến thì thay vì đọc tài liệu lại viết 1000 dòng workaround, vẫn không ổn thì lại thêm 1000 dòng vá víu kiểu khỉ
Giải pháp thực sự có thể là xóa 2000 dòng đó đi và truyền đúng đối số ở dòng 25 đã được ghi rất rõ trong tài liệu
Đa số con người vì lười nên cũng không đi xa đến vậy, nhưng AI thì rất dễ thổi phồng chỉ số số dòng code theo cấp số nhân
Đội đó tránh thư viện và code dùng chung, copy-paste ở khắp mọi nơi, và phải sửa một lỗi trên hơn 100 mini app
Đó là một sản phẩm MMI cho viễn thông
chrismarlow9: Tôi đã thấy chuyện này trước đây và theo thời gian nó luôn diễn ra gần như giống nhau
Khi cloud xuất hiện, các CTO nói rằng chỉ cần bấm nút là có thể tạo hạ tầng và ứng dụng, nhưng thực tế chỉ là có thêm một lớp trừu tượng nữa để phải debug
Nó có lợi ích và cũng có vấn đề, còn việc nó có đắt hơn bare metal và một đội ngũ giỏi hay không thì còn tùy hoàn cảnh và bài toán kinh tế
Khi các document store như Mongo trở nên thịnh hành, người ta cũng hô hào về cái chết của SQL và việc loại bỏ sự phức tạp của quan hệ, nhưng vài năm sau thì dữ liệu bị hỏng và việc thêm tính năng hay sửa bug trong mô hình document store thuần túy trở nên phức tạp
AI có vẻ đang đi cả hai con đường đó cùng lúc, và 5 năm nữa phần lớn sản phẩm của vibe coding sẽ trở thành một đống khổng lồ không thể sửa nổi
Thay vì xóa sổ lập trình viên, nó chỉ thêm một lớp trừu tượng nữa như cloud, và sẽ chỉ hữu ích cho những người vốn đã biết mình đang làm gì
Tôi hiểu ý về chu kỳ cường điệu hóa, nhưng ví dụ về SQL và cloud có vẻ không nằm cùng một vũ trụ
SQL vẫn còn đó nhưng chẳng phải cloud đã thắng gần như hoàn toàn rồi sao
Nếu bắt đầu mới, dù tranh luận chọn database vẫn còn, tôi khó có thể tưởng tượng việc tự quản lý phần cứng của mình là một lựa chọn, trừ khi là doanh nghiệp lớn đã có sẵn hạ tầng on-premise; phần lớn SaaS mới trong thế giới web giờ chỉ cần các lớp trừu tượng bấm nút kiểu Vercel và PostHog là đủ
lizknope: AI có nhiều công dụng giúp tiết kiệm thời gian, nhưng bot AI đang lấp đầy các diễn đàn trực tuyến bằng những bài viết rác
Đang đọc một câu hỏi mà nhận ra các dấu hiệu cho thấy đó không phải người thật mà là AI đang kiếm dữ liệu huấn luyện thì rất bực mình
Nếu không có biện pháp gì, thuyết internet chết sẽ thành hiện thực trong vòng 2 năm
ChrisMarshallNY: Trước hết phải định nghĩa thế nào là “phản AI”
Có người cho rằng không tôn sùng mù quáng thì là phản đối, có người lại cho rằng chỉ sự khinh miệt dữ dội mới là phản đối
AI rất tuyệt và tôi dùng nó để tăng mạnh tốc độ lẫn phạm vi phát triển, nhưng nó còn rất xa mới hoàn hảo
Tôi còn không dám tưởng tượng sẽ xảy ra thảm họa gì nếu cứ để nó tự tung tự tác
Nó có thể trở thành một bộ khuếch đại khổng lồ và có lẽ một ngày nào đó sẽ gần như hoàn hảo, nhưng hiện tại vẫn còn rất nhiều việc phải chỉnh tay
hollowturtle: Ngay cả trước thời AI thì phần mềm cũng thường không hoạt động cho ra hồn, và việc có AI cũng không khiến nó bỗng nhiên tốt hơn
Với tư cách người dùng, ngày nào chúng ta cũng thấy phần mềm được làm ra mà chẳng mấy ai bận tâm
AI chỉ khiến người ta lười hơn nếu cho phép sự lười biếng đó, và để không lười thì cần rất nhiều kỷ luật
Tôi cho rằng agent đòi hỏi kỷ luật còn lớn hơn cả viết tay, nên tôi dùng cả hai
Tôi dùng AI để stress test code của mình, và ngược lại code của tôi cũng ràng buộc để AI viết code tốt hơn, đồng thời tôi hỏi rất nhiều về codebase
Trái với câu chuyện thường thấy ở đây hay trên X, AI là tốt nhưng không tốt đến mức như những gì người ta tuyên bố, và phần mềm vẫn cần được chăm chút
agentultra: Tôi nghĩ số bài viết ủng hộ AI cũng gần ngang như vậy
Cá nhân tôi không muốn dùng công cụ AI, tôi thích lập trình nhưng không thích agent coding hay prompting
Nếu trang chủ đầy các bài thân AI hay dự án AI thì hôm đó tôi просто không đọc
Tôi không muốn phá niềm vui của người khác, nhưng tôi không quan tâm và cũng không thấy thú vị
Có vẻ trên HN không hề tồn tại một đồng thuận chung hay ý kiến đa số duy nhất về AI, mà là nhiều nhóm nhỏ khác nhau
Snacklive: Tôi không hẳn là phản AI và dùng nó mỗi ngày trong công việc, đặc biệt hữu ích cho việc lặp ý tưởng và tìm thông tin về thư viện hay API khó hiểu
Nhưng tôi đọc mọi đầu ra và phần lớn code vẫn tự tay viết, luôn cẩn thận để không tự hại mình
Ở phía bên kia là các đồng nghiệp cực kỳ hào hứng với AI, và tôi liên tục phải chịu hậu quả từ những thay đổi họ đưa vào mà không thèm xem lại
Code trở nên mong manh hơn và thường xuyên đưa bug vào, nên chủ yếu tôi thuộc kiểu phản đối sự thổi phồng quá mức
Tôi công nhận nó là công cụ hữu ích, nhưng cần hướng dẫn cho những người dùng nó mà không dành nổi vài phút để rà lại đầu ra
CrociDB: Câu “code chỉ là phương tiện” là không đúng nếu xét một cách khách quan
Code không chỉ “xây” nên chương trình cuối cùng mà còn là bản thiết kế của chương trình đó, là mô tả chi tiết nhất về việc chương trình làm gì và là chỉ dẫn để build nó
Nó cũng có tính quyết định, nên cùng một compiler sẽ luôn tạo ra cùng một chương trình từ cùng một đoạn code
Có thể nghĩ rằng một prompt cực kỳ chi tiết cũng là một dạng code và có thể tạo ra cùng một thứ, nhưng với LLM thì không phải vậy vì nó không có tính quyết định
Từ “sản phẩm” xuất hiện nhiều lần nhưng “chương trình” thực sự được build hay chạy thì lại không được nhắc tới, và hai khái niệm này ở các mức trừu tượng khác nhau
Nếu bạn muốn tạo sản phẩm nhanh hơn đối thủ thì điều đó không sao, nhưng code còn là nhiều thứ hơn thế rất nhiều
truncate: việc phát hành một trợ lý AI nhanh hơn 10 lần có tốt hay không phụ thuộc vào việc bạn đang giao thứ gì, người dùng kỳ vọng gì và sở thích cá nhân là gì
Với những sản phẩm cần hiệu năng và độ tin cậy cao, được triển khai ở quy mô lớn và khó hoàn tác, tôi không muốn tốc độ nhanh hơn 10 lần
Với loại khác thì có thể ổn, nhưng vấn đề là mọi người đang bỏ mọi thứ vào cùng một giỏ
AI hữu ích, nhưng không đến mức như người ta tuyên bố
dirty giúp bạn đi nhanh, còn clean thì chậm
Nếu là một startup mà sai sót không gây chết người về sức khỏe và an toàn của ai đó, thì dùng AI theo kiểu dirty đến đâu cũng được
Nhưng nếu đó là hệ thống xử lý hóa chất nguy hiểm mà con người ăn phải, hoặc điều khiển một khối kim loại chở hàng trăm người trên trời, thì phải giữ cách làm clean cho đến khi bản thân AI trở nên clean
altern8: nó rất hữu ích cho UI
Với tư cách là một lập trình viên frontend, nếu tôi sở hữu dự án thì tôi sẽ làm API với hỗ trợ AI, còn UI thì để AI dẫn dắt
thenoblesunfish: vì nhiều người là kỹ sư
Việc nghi ngờ những lời quảng bá quá đà, khái quát hóa rộng tay và các giải pháp dễ dãi, rồi đào sâu thêm vài bước để hỏi “vậy nó có thực sự hoạt động không?” chính là cách chúng tôi tư duy và cũng là công việc của chúng tôi
Phần lớn không hẳn phản đối AI, mà gần hơn với việc phản đối thái độ chấp nhận bất kỳ công cụ nào một cách thiếu phê phán
Nevermark: tôi thấy có vài chủ đề
Theo tôi, nguyên nhân lớn nhất của sự tiêu cực là mối lo lớn hơn; con người không phải thứ gì đó thiêng liêng hay cố định, và một thực thể vượt quá trí thông minh của chúng ta là mối đe dọa vượt ra ngoài những ưu và nhược điểm thông thường
Người ta không nói thẳng bức tranh lớn vì nó làm chệch khỏi các cuộc thảo luận thực dụng, nhưng nó gián tiếp phân cực nhiều quan điểm
Một điều nữa là phản ứng dội ngược từ cơn sốt quảng bá, kiểu phản lực Newton trước những tuyên bố phi thực tế và quá lạc quan
Việc chúng ta điều chỉnh công nghệ mới cho phù hợp với mình khác với việc chúng ta bị điều chỉnh cho phù hợp với công nghệ mới; lúc này những ai nhanh chóng tự thích nghi đang nhận được giá trị trước những người cố gắng nhanh chóng thích nghi công nghệ
Một phần đáng kể kỹ sư vốn dĩ có xu hướng phản biện và hoài nghi, nên họ xử lý giới hạn trước và tiếp cận cái mới một cách phòng thủ; bề ngoài trông như sự tiêu cực tức thì và ám ảnh chi tiết, nhưng dường như thực tế không ngăn cản việc áp dụng
gortok: vấn đề là mọi người đang thay thế phán đoán và tư duy phản biện bằng vibe coding
Việc tuôn ra lượng code nhiều gấp 10 lần trong cùng một khoảng thời gian có vẻ gây nghiện và trông thật dễ dàng
Những tác động dài hạn và vấn đề của việc tin vào các thuật toán phi xác định dường như bị những người nghiện sự dễ dàng của việc sản xuất code phớt lờ
Đây là một vấn đề, và theo thời gian nó sẽ quay lại cắn tất cả chúng ta
flkiwi: tôi không hẳn là anti-AI, nhưng có lo ngại về khía cạnh sở hữu trí tuệ
Điều tôi thực sự phản đối là những MBA mù chữ chức năng dường như tin rằng vì AI là cỗ máy biết suy nghĩ nên họ có thể sa thải 90% nhân sự và đưa chính mình lên C-suite, cùng với những kẻ rao giảng tin rằng họ có quyền tùy ý dùng thông tin của người khác để tạo ra một vị thần máy móc
pjmlp: với nhiều người, viết code chính xác là công việc của họ, chứ không phải phương tiện để đạt một mục đích nào khác
Nó giống như thay nhân viên siêu thị bằng quầy tự thanh toán rồi kỳ vọng họ vẫn thấy thỏa mãn khi chuyển sang xếp hàng trong kho
Ngoài ra, chỉ những người lạc quan mới có thể nghĩ rằng công việc của họ không gặp rủi ro
Nếu tôi là chủ doanh nghiệp, tôi có thể dùng ít người hơn để giao cùng một công việc cho người triển khai nhanh hơn 10 lần
Khối lượng việc phải làm không tăng theo cấp số nhân mỗi năm, và có một giới hạn vật lý cho việc phân phối nó giữa những người có năng lực chuyển giao
Cuối cùng, tác động môi trường đang phá hỏng tiến bộ của vài năm qua, và có vẻ như đang kéo giá máy tính quay về thập niên 1980
Nếu thứ từng mất vài tháng nay làm trong vài tuần, thì bản thân phạm vi những gì có thể thực hiện bằng phần mềm trong công ty sẽ mở ra mới
Trong các công ty thực tế luôn có rất nhiều backlog công việc mà theo mức hiệu quả kinh tế cũ thì không làm được, đặc biệt là các việc kỹ thuật nội bộ như công cụ cho lập trình viên, hạ tầng và technical debt
Nhanh hơn 10 lần không có nghĩa chỉ là xuất ra code sản phẩm nhiều hơn 10 lần, mà là có thể tăng tốc prototype, beta và vòng lặp lặp lại, đồng thời nâng chất lượng, giảm technical debt và liên tục cải thiện các khía cạnh kỹ thuật mà phía kinh doanh không nhìn thấy
Số thứ cần bảo trì cũng sẽ tăng theo cấp số nhân
GolfPopper: chỗ làm của chúng tôi thuê ngoài rất nhiều, và nhân viên của hai công ty trong số đó nói rất thẳng thắn rằng họ dùng “hỗ trợ” từ LLM
Từ khoảng một năm trước, đầu ra của họ ngày càng tệ đi
Firmware làm với hỗ trợ LLM khiến phần cứng không vận hành ổn định, và các công cụ được tạo ra hoặc bảo trì với hỗ trợ LLM cũng không chạy ổn định
Theo trải nghiệm trực tiếp của tôi, sản phẩm do LLM tạo ra là không hoạt động
smoppi: không có cái gọi là “AI”, đó chỉ là thuật ngữ marketing gắn lên việc các mạng nơ-ron được gọi như vậy đang chạy các mô hình ngôn ngữ lớn
Nó không có trí thông minh, mà gần hơn với cỗ máy đoán mò, và có thể tạo ra câu chữ cùng hình ảnh, video giả
Chúng ta không nên lãng phí năng lượng tính toán ở quy mô gigawatt để chạy những thứ này
ian_j_butler: hiện giờ các cuộc trò chuyện về AI đã trở thành một môn thể thao đồng đội giống chính trị Mỹ, nơi không còn chỗ cho khác biệt tinh tế
Muốn nói chuyện kiểu này thì ngay từ đầu phải làm rõ phạm vi thảo luận và kỳ vọng, đồng thời đặt một nền tảng cụ thể
Nếu là chính trị thì phải là kinh tế, dữ liệu hoặc chính sách cụ thể; còn nếu là AI thì phải là nghiên cứu, benchmark, hoặc quy trình công việc hay ca sử dụng cực kỳ cụ thể
Nhưng ngay cả việc xác định phạm vi thảo luận cũng đã nhàm chán và đa số không đủ kiên nhẫn, nên lựa chọn thực tế chỉ còn là những màn cổ vũ ngớ ngẩn hoặc không nói gì cả
Diễn đàn, ngay cả khi chỉ đọc, cũng không mấy hiệu quả để kiểm chứng văn hóa tập thể của giới kỹ sư, còn tham gia thì tốn nhiều công sức hơn mà được ít lợi ích hơn
Tôi hối hận vì đã mở thread này, nên sẽ lại vùi đầu vào nghiên cứu và các dự án hands-on
curvaturearth: tôi nghĩ mọi người cần nghĩ nhiều hơn về câu hỏi “có nên làm việc này không?”
Theo trải nghiệm của tôi, nhờ LLM tôi có thể làm đủ loại app ngẫu nhiên cho vui, nhưng khi hết token thì tôi đi đọc sách, ra ngoài hoặc làm việc khác, rồi tự hỏi rốt cuộc tất cả chuyện này có ý nghĩa gì
Không biết có phải chỉ mình tôi không, nhưng lời hứa về năng suất đã hút sạch thời gian rảnh của tôi, và giờ tôi đang cố lấy lại nó