Những suy nghĩ vẩn vơ về AI: khi tương lai đến sớm hơn tôi tưởng

Gần đây, tôi thường có cảm giác công nghệ AI đang phát triển nhanh hơn khả năng thích nghi của chính mình. Một công cụ hôm nay còn khiến tôi hào hứng, vài tháng sau đã có thể trở nên bình thường, thậm chí lỗi thời. Giữa những thay đổi chóng mặt ấy, tôi chợt nhớ đến một câu chuyện từ những ngày đầu sang Nhật, khi tôi gặp một vị khách nói về việc lập trình bằng ngôn ngữ tự nhiên. Lúc đó, tôi và những người xung quanh đều nghĩ những điều ông ấy nói quá xa vời. Không ai ngờ rằng chỉ vài năm sau, viễn cảnh ấy lại trở thành một phần rất thật của ngành công nghệ.

Một câu chuyện từ những ngày đầu sang Nhật

Ngày mới sang Nhật, tôi từng có dịp tham gia một hội chợ cùng công ty. Gọi là tham gia hội chợ thì nghe có vẻ khá hoành tráng, nhưng công việc thực tế của tôi khi ấy chủ yếu là đứng phát tờ rơi và giới thiệu sơ qua về công ty cho những người đi ngang qua. Tôi nhớ đó là năm covid, không nhớ rõ gian hàng được bố trí ra sao hay hôm ấy có đông khách hay không. Thế nhưng, tôi vẫn nhớ một cuộc trò chuyện khá kỳ lạ với một vị khách ghé qua gian hàng.

Ban đầu, ông ấy hỏi những câu rất bình thường. Ông ấy muốn biết công ty tôi đang sử dụng những ngôn ngữ lập trình nào, thường phát triển hệ thống bằng công nghệ gì và có khả năng đáp ứng những loại dự án nào. Đó đều là những câu hỏi quen thuộc tại một hội chợ công nghệ, vì vậy tôi và đồng nghiệp cũng trả lời theo đúng những gì đã được chuẩn bị từ trước.

Tuy nhiên, sau một lúc, câu chuyện bắt đầu chuyển sang một hướng khác. Ông ấy không còn quan tâm nhiều đến việc công ty sử dụng Java, PHP, Ruby hay một ngôn ngữ lập trình cụ thể nào nữa. Thứ ông ấy thật sự muốn nói đến là khả năng “lập trình bằng ngôn ngữ tự nhiên”.

Theo cách ông ấy mô tả, con người có thể chỉ cần diễn đạt mong muốn của mình bằng lời nói hoặc bằng những câu chữ thông thường. Máy tính sẽ tự hiểu yêu cầu ấy, tự viết chương trình và tạo ra sản phẩm tương ứng. Người sử dụng có thể tiếp tục trao đổi với máy tính, yêu cầu sửa chỗ này, thêm chức năng kia hoặc thay đổi giao diện mà không nhất thiết phải tự viết từng dòng mã.

Nói theo ngôn ngữ của hiện tại, những gì ông ấy mô tả hôm đó rất gần với khái niệm “vibe coding” đang được nhắc đến khá nhiều. Người dùng không nhất thiết phải bắt đầu bằng việc thiết kế toàn bộ kiến trúc hoặc tự tay viết từng hàm, từng lớp. Thay vào đó, họ mô tả điều mình muốn bằng ngôn ngữ tự nhiên, để AI tạo mã nguồn, sau đó tiếp tục điều chỉnh sản phẩm thông qua quá trình trao đổi.

Điều thú vị là ông ấy không trình bày ý tưởng ấy như một giấc mơ viễn tưởng. Qua cách nói chuyện, tôi có cảm giác ông ấy đang thật sự muốn tìm một công ty có thể cung cấp công nghệ đó. Có thể trong suy nghĩ của ông ấy, thứ ông ấy cần không phải là một công nghệ của tương lai, mà là một sản phẩm đáng lẽ đã phải tồn tại ở thời điểm ấy.

Khi một ý tưởng đi quá xa so với thực tế

Tất nhiên, vào thời điểm đó, không ai trong chúng tôi tưởng tượng được những điều ông ấy nói lại có thể trở thành sự thật sớm đến vậy. Những công cụ hỗ trợ lập trình khi ấy phần lớn chỉ dừng lại ở việc gợi ý tên biến, tự động hoàn thành một số đoạn mã hoặc phát hiện những lỗi tương đối cơ bản. Khoảng cách từ những chức năng đó đến khả năng hiểu yêu cầu bằng ngôn ngữ tự nhiên rồi tự xây dựng một ứng dụng hoàn chỉnh vẫn còn rất xa.

Tôi không nhớ mình đã trả lời vị khách ấy như thế nào. Có lẽ tôi chỉ cố gắng giải thích rằng công ty chúng tôi không cung cấp công nghệ như vậy, hoặc khéo léo đưa câu chuyện trở lại những dịch vụ mà công ty thực sự có thể làm. Sau khi ông ấy rời đi, tôi và đồng nghiệp còn nói với nhau rằng có lẽ ông này đến để phá đám hoặc chỉ muốn đặt ra những câu hỏi không thực tế.

Xét theo tiêu chuẩn của một hội chợ thương mại, ông ấy về cơ bản không phải là “khách hàng tiềm năng” của chúng tôi. Ông ấy cần một thứ mà chúng tôi không có, và khi ấy chúng tôi cũng không tin rằng trong tương lai gần sẽ có công ty nào làm được thứ đó. Vì vậy, cuộc trò chuyện nhanh chóng được xếp vào nhóm những tình huống kỳ lạ trong ngày, để rồi mọi người tiếp tục phát tờ rơi và đón những vị khách tiếp theo.

Sau này, tôi cũng không còn để ý nhiều đến câu chuyện ấy. Tôi tiếp tục làm việc, tham gia các dự án khác nhau rồi chuyển sang một công ty mới. Mối quan tâm của tôi vẫn là những vấn đề quen thuộc của một kỹ sư phần mềm: yêu cầu từ khách hàng, thời hạn dự án, lỗi hệ thống, chất lượng mã nguồn, hiệu năng, kiến trúc và cách phối hợp giữa các thành viên trong nhóm.

Cuộc gặp với vị khách kia dần trở thành một ký ức rất mờ. Nếu AI không phát triển mạnh trong những năm gần đây, có lẽ tôi đã quên hoàn toàn. Tôi cũng không thể nhớ tên ông ấy, công ty ông ấy hay lý do khiến ông ấy tin rằng lập trình bằng ngôn ngữ tự nhiên là một điều khả thi. Thứ duy nhất còn ở lại trong trí nhớ của tôi là cảm giác khi ấy: chúng tôi nghĩ ông ấy đang nói về một thứ còn rất xa, trong khi ông ấy lại nói như thể đó là một nhu cầu hoàn toàn nghiêm túc.

Những ngày đầu của AI tạo sinh

Khi AI tạo sinh bắt đầu được nhiều người biết đến, tôi và đồng nghiệp cũng thường xuyên nói chuyện về xu hướng mới này. Ban đầu, phần lớn câu chuyện mang tính tò mò và giải trí nhiều hơn là nghiêm túc. Mọi người chia sẻ với nhau những hình ảnh do AI tạo ra, những đoạn hội thoại có vẻ thông minh hoặc những trường hợp AI trả lời sai một cách rất tự tin.

Các mô hình tạo hình ảnh thời kỳ đầu thường mắc những lỗi rất dễ nhận ra. Nhân vật có thể có sáu ngón tay, hai bàn tay dính vào nhau hoặc những bộ phận trên cơ thể được sắp xếp theo cách không tự nhiên. Một bức ảnh thoạt nhìn có vẻ đẹp, nhưng khi quan sát kỹ, người xem sẽ nhận ra hàng loạt chi tiết kỳ quặc. Chữ xuất hiện trong ảnh cũng thường méo mó, vô nghĩa, giống một loại ngôn ngữ chỉ có hình dạng mà không có nội dung.

Khả năng tạo văn bản cũng chưa thật sự ổn định. AI có thể viết những câu nghe khá trôi chảy nhưng đôi khi lại lặp ý, dùng từ không phù hợp hoặc đưa ra những thông tin không chính xác. Có những lúc nó trả lời rất dài, giọng điệu rất chắc chắn, nhưng phần quan trọng nhất lại sai. Chính sự kết hợp giữa cách diễn đạt tự tin và nội dung thiếu chính xác khiến nhiều người khó có thể tin tưởng AI trong những công việc nghiêm túc.

Khi ấy, quan điểm phổ biến xung quanh tôi là AI tạo sinh vẫn còn quá nhiều hạn chế. Nhiều người cho rằng AI chưa thể thay thế con người ngay cả trong những cuộc đối thoại thông thường, chưa nói đến chuyện làm việc thay cho con người hoặc viết phần mềm. AI có thể được dùng để thử nghiệm, giải trí hoặc tham khảo, nhưng nếu đưa vào công việc thật thì rủi ro vẫn còn quá lớn.

Tôi cũng từng nghĩ như vậy. Tôi không phủ nhận tiềm năng của công nghệ, nhưng tôi tin rằng sẽ cần rất nhiều thời gian để AI đạt đến mức có thể hiểu đúng yêu cầu phức tạp, duy trì đầy đủ ngữ cảnh và tạo ra kết quả đáng tin cậy. Đặc biệt trong lập trình, việc tạo được một đoạn mã chạy thử chỉ là bước đầu tiên. Một hệ thống thực tế còn liên quan đến thiết kế, bảo mật, khả năng bảo trì, hiệu năng, dữ liệu, hạ tầng và hàng loạt điều kiện mà người ngoài ngành rất ít khi nhìn thấy.

Vào thời điểm đó, nếu có ai nói rằng chỉ vài năm sau, rất nhiều kỹ sư sẽ trò chuyện với AI hằng ngày để viết mã, tôi có lẽ vẫn tin rằng người đó hơi quá lạc quan. Tôi có thể tin AI sẽ hỗ trợ lập trình tốt hơn, nhưng chưa chắc đã hình dung được mức độ gắn bó của nó với công việc thường ngày. Tôi càng không nghĩ rằng một người có thể liên tục yêu cầu AI tạo chức năng, sửa lỗi, viết kiểm thử, giải thích mã nguồn và đề xuất kiến trúc chỉ trong cùng một cuộc trao đổi.

Chỉ khoảng ba năm, mọi thứ đã thay đổi

Thế rồi chỉ khoảng ba năm sau, công nghệ đã thay đổi với tốc độ khiến tôi nhiều lúc không biết nên ngạc nhiên hay lo lắng. Những lỗi ngớ ngẩn trước đây chưa hoàn toàn biến mất, nhưng chất lượng tổng thể đã được cải thiện rõ rệt. Hình ảnh do AI tạo ra ngày càng tự nhiên hơn, văn bản mạch lạc hơn và khả năng xử lý những yêu cầu phức tạp cũng tốt hơn rất nhiều.

Trong lĩnh vực lập trình, thay đổi này càng dễ nhận thấy. Trước đây, AI chủ yếu gợi ý một vài dòng mã dựa trên phần người dùng đang viết. Bây giờ, AI có thể đọc nhiều tệp, phân tích cấu trúc dự án, đề xuất cách sửa lỗi và thực hiện thay đổi trên phạm vi rộng hơn. Người dùng có thể mô tả tính năng bằng ngôn ngữ thông thường, sau đó để AI tạo ra phần lớn mã nguồn cần thiết.

Khái niệm vibe coding cũng bắt đầu xuất hiện và trở thành chủ đề được bàn luận rộng rãi. Dĩ nhiên, mỗi người có thể hiểu khái niệm này theo một cách khác nhau. Với tôi, điểm quan trọng nhất là sự thay đổi trong cách con người tương tác với máy tính. Thay vì luôn phải nói bằng ngôn ngữ của máy, con người ngày càng có thể diễn đạt ý định bằng chính ngôn ngữ của mình.

Tôi có thể nói rằng tôi muốn tạo một màn hình quản lý người dùng, cần có chức năng tìm kiếm, phân trang và chỉnh sửa thông tin. AI có thể đề xuất cấu trúc dữ liệu, xây dựng giao diện, tạo API và viết kiểm thử. Nếu kết quả chưa đúng, tôi tiếp tục mô tả điều cần sửa. Quá trình đó thực sự rất giống với câu chuyện mà vị khách tại hội chợ năm xưa từng nói.

Tất nhiên, thực tế vẫn chưa hoàn hảo như một số lời quảng cáo. AI vẫn có thể hiểu sai yêu cầu, tạo ra mã nguồn không an toàn hoặc đưa thêm những thay đổi không cần thiết. Một ứng dụng chạy được trong bản trình diễn không có nghĩa nó đã sẵn sàng để vận hành trong môi trường thực tế. Nếu người sử dụng không đủ kiến thức để kiểm tra kết quả, họ có thể tạo ra một hệ thống chứa rất nhiều vấn đề mà chính họ không nhận ra.

Tuy vậy, nếu chỉ nhìn vào khoảng cách giữa hiện tại và vài năm trước, tôi không thể phủ nhận rằng thay đổi đã diễn ra quá nhanh. Điều từng bị xem là xa vời đã trở thành một phương pháp làm việc có thật. Điều từng khiến chúng tôi nghĩ rằng một vị khách đang cố tình gây khó dễ giờ đây lại là hướng phát triển mà rất nhiều công ty công nghệ theo đuổi.

Vị khách năm xưa có lẽ đã nhìn thấy điều gì đó

Đôi lúc tôi tự hỏi vị khách năm xưa là người như thế nào. Có thể ông ấy đã nghiên cứu về xử lý ngôn ngữ tự nhiên và biết rằng công nghệ đang đi theo hướng đó. Cũng có thể ông ấy chỉ là một người có trí tưởng tượng phong phú, tình cờ mô tả đúng một tương lai sắp xảy ra. Tôi không có đủ thông tin để biết câu trả lời.

Tôi cũng không nghĩ ông ấy nhất thiết đã dự đoán chính xác toàn bộ công nghệ hiện tại. Thứ ông ấy hình dung có thể rất khác với các mô hình ngôn ngữ lớn và những công cụ AI mà chúng ta sử dụng ngày nay. Tuy nhiên, ý tưởng cốt lõi của ông ấy đã đúng một cách đáng kinh ngạc: con người có thể lập trình bằng cách diễn đạt ý định thông qua ngôn ngữ tự nhiên.

Giờ đây nhìn lại, tôi nhận ra vấn đề không nằm ở việc công ty tôi khi ấy có cung cấp được công nghệ đó hay không. Công ty cũ của tôi không làm được, công ty tôi làm việc sau này cũng không phải là nơi tạo ra cuộc cách mạng ấy. Nhưng ở một nơi khác, đã có những người nghiêm túc nghiên cứu, đầu tư và xây dựng đúng thứ mà chúng tôi từng cho là quá xa vời.

Đó hoàn toàn không phải là chuyện “còn rất lâu nữa”. Nó chỉ là chuyện chưa xảy ra ngay trước mắt chúng tôi mà thôi. Khoảng cách giữa “không thể” và “đã có thể sử dụng” đôi khi ngắn hơn rất nhiều so với những gì một người đang bận rộn với công việc hằng ngày có thể tưởng tượng.

Suy nghĩ này khiến tôi có phần xấu hổ, nhưng cũng giúp tôi thận trọng hơn. Khi nghe một ý tưởng có vẻ phi thực tế, phản xạ tự nhiên của tôi vẫn là phân tích những giới hạn hiện tại. Tôi sẽ nghĩ đến chi phí, độ chính xác, khả năng triển khai và những vấn đề kỹ thuật chưa được giải quyết. Những suy nghĩ ấy không sai, nhưng nếu chỉ nhìn vào giới hạn hiện tại, tôi có thể đánh giá thấp tốc độ mà công nghệ tiến về phía trước.

Có lẽ vị khách năm xưa không đến để phá đám. Có lẽ ông ấy chỉ nhìn thế giới bằng một cách khác chúng tôi. Trong khi chúng tôi tập trung vào những gì công ty đang có thể bán, ông ấy lại hỏi về thứ mà ông ấy tin rằng con người nên tạo ra.

Cảm giác bị công nghệ bỏ lại phía sau

AI hiện nay thay đổi nhanh đến mức nhiều khi tôi cảm thấy những điều mình vừa học được đã bắt đầu lỗi thời. Tôi có thể dành thời gian tìm hiểu một mô hình, một cách viết prompt hoặc một công cụ hỗ trợ lập trình. Tôi xây dựng được một quy trình tương đối ổn định và vừa bắt đầu quen với nó. Thế nhưng, chỉ sáu tháng sau, một phiên bản mới xuất hiện với khả năng tốt hơn, ngữ cảnh dài hơn và cách sử dụng đơn giản hơn.

Những kinh nghiệm từng quan trọng có thể nhanh chóng mất đi một phần giá trị. Một thủ thuật trước đây cần thiết để buộc AI trả lời đúng có thể không còn cần thiết với mô hình mới. Một quy trình gồm nhiều bước có thể được thay thế bằng một công cụ tự động xử lý gần như toàn bộ. Một giới hạn mà tôi từng phải tìm cách vượt qua đôi khi biến mất chỉ sau một lần cập nhật.

Điều đó tạo ra một cảm giác khá lạ. Một mặt, tôi thấy hào hứng vì những điều trước đây rất khó đã trở nên dễ dàng hơn. Mặt khác, tôi cũng thấy mệt mỏi vì cứ phải liên tục cập nhật. Kiến thức công nghệ vốn luôn thay đổi, nhưng tốc độ thay đổi của AI khiến vòng đời của một số kỹ năng trở nên ngắn hơn hẳn.

Trước đây, khi học một framework hoặc một ngôn ngữ lập trình, tôi thường kỳ vọng kiến thức ấy có thể sử dụng trong vài năm. Dĩ nhiên, công cụ sẽ có phiên bản mới, nhưng những nguyên tắc cơ bản vẫn giữ được giá trị tương đối lâu. Với AI, có những điều tôi mới vừa coi là kinh nghiệm thực tế thì vài tháng sau đã không còn quan trọng như trước.

Tôi bắt đầu tự hỏi mình nên học điều gì để không bị cuốn vào vòng lặp chạy theo từng công cụ mới. Nếu chỉ cố gắng ghi nhớ cách sử dụng một sản phẩm cụ thể, tôi có thể sớm phải học lại từ đầu. Nếu chỉ tập trung vào những kỹ thuật prompt đang phổ biến, tôi có thể bỏ lỡ thời điểm mô hình đã đủ thông minh để không còn cần đến các kỹ thuật quá cầu kỳ.

Có lẽ điều quan trọng hơn là hiểu bản chất của vấn đề, biết cách xác định yêu cầu, đánh giá kết quả và nhận ra rủi ro. Công cụ có thể thay đổi, nhưng khả năng phân biệt một giải pháp tốt với một giải pháp chỉ có vẻ hoạt động vẫn cần thiết. AI có thể tạo mã nguồn rất nhanh, nhưng con người vẫn phải hiểu mình đang xây dựng thứ gì, sản phẩm phục vụ ai và hậu quả sẽ ra sao nếu hệ thống hoạt động không đúng.

AI không chỉ thay đổi cách viết mã

Khi nói về AI trong lĩnh vực phần mềm, mọi người thường tập trung vào câu hỏi liệu AI có thay thế lập trình viên hay không. Tôi thấy câu hỏi này dễ thu hút sự chú ý, nhưng đôi khi nó làm chúng ta bỏ qua những thay đổi đang diễn ra ngay trước mắt. Có thể AI chưa thay thế hoàn toàn một lập trình viên, nhưng nó đã thay đổi cách nhiều lập trình viên làm việc.

Trước đây, tôi có thể dành khá nhiều thời gian để tìm kiếm tài liệu, đọc các câu trả lời rời rạc và thử nhiều phương án khác nhau. Hiện nay, tôi có thể yêu cầu AI tóm tắt tài liệu, so sánh các giải pháp hoặc giải thích một đoạn mã chưa quen thuộc. Tôi vẫn cần kiểm tra lại thông tin, nhưng tốc độ tiếp cận vấn đề đã khác hẳn.

AI cũng làm thay đổi điểm bắt đầu của công việc. Khi chưa có AI, một ý tưởng đôi lúc chết ngay từ giai đoạn đầu vì người nghĩ ra nó không biết bắt đầu từ đâu. Bây giờ, họ có thể mô tả ý tưởng và nhanh chóng tạo được một bản thử nghiệm. Bản thử nghiệm đó có thể chưa tốt, nhưng ít nhất nó biến một suy nghĩ mơ hồ thành thứ có thể nhìn thấy và tiếp tục cải thiện.

Điều này có thể khiến việc tạo phần mềm trở nên dễ tiếp cận hơn với nhiều người. Một người không có nền tảng kỹ thuật sâu vẫn có thể xây dựng công cụ nhỏ phục vụ công việc của mình. Một kỹ sư có thể thử nghiệm ý tưởng nhanh hơn. Một nhóm nhỏ có thể làm được khối lượng công việc mà trước đây cần nhiều người hơn.

Tuy nhiên, sự tiện lợi đó cũng có mặt trái. Khi việc tạo ra một sản phẩm trở nên quá dễ dàng, người ta có thể bỏ qua những câu hỏi quan trọng về chất lượng và trách nhiệm. Một hệ thống được AI tạo ra trong vài giờ vẫn có thể lưu trữ dữ liệu nhạy cảm sai cách, có lỗ hổng bảo mật hoặc đưa ra quyết định gây ảnh hưởng đến người khác. Tốc độ tạo ra sản phẩm tăng lên không đồng nghĩa với việc rủi ro tự động giảm xuống.

Tôi nghĩ vai trò của người làm kỹ thuật trong tương lai có thể sẽ dịch chuyển dần. Giá trị không chỉ nằm ở số dòng mã một người có thể viết, mà còn ở khả năng đặt đúng câu hỏi, xác định đúng vấn đề và kiểm chứng đầu ra của AI. Người kỹ sư có thể phải dành ít thời gian hơn cho những thao tác lặp lại, nhưng nhiều thời gian hơn cho thiết kế, đánh giá và chịu trách nhiệm về kết quả cuối cùng.

Tôi nên đứng ở đâu trong dòng thay đổi này?

Tôi không biết chính xác AI sẽ tiến xa đến đâu trong ba năm, năm năm hay mười năm tới. Sau câu chuyện với vị khách năm xưa, tôi càng không muốn khẳng định quá chắc chắn rằng một điều gì đó sẽ không thể xảy ra. Có những giới hạn hiện nay trông rất rõ ràng, nhưng chúng có thể bị phá vỡ nhanh hơn dự đoán.

Tôi cũng không muốn nhìn AI chỉ bằng sự lạc quan. Mỗi lần một mô hình mới xuất hiện, mọi người thường nói về những khả năng ấn tượng nhất của nó. Tuy nhiên, trong công việc thực tế, tôi vẫn gặp những câu trả lời sai, những đoạn mã thiếu ổn định và những trường hợp AI không hiểu đúng ngữ cảnh. Nếu tin tưởng một cách mù quáng, tôi rất dễ biến sự tiện lợi thành rủi ro.

Điều tôi muốn giữ lại có lẽ là sự tò mò, nhưng đi kèm với khả năng kiểm chứng. Tôi muốn thử những công cụ mới, tìm hiểu cách chúng có thể giúp mình làm việc hiệu quả hơn và đồng thời không quên rằng kết quả cuối cùng vẫn cần có người chịu trách nhiệm. Tôi không muốn từ chối một công nghệ chỉ vì nó chưa hoàn hảo, nhưng cũng không muốn sử dụng nó chỉ vì mọi người đang nói nhiều về nó.

Tôi nghĩ mình cũng cần chấp nhận rằng cảm giác bất an là điều khó tránh khỏi. Khi công nghệ thay đổi nhanh, không ai có thể theo kịp tất cả mọi thứ. Ngay cả khi dành toàn bộ thời gian để đọc tin tức và thử công cụ mới, tôi vẫn có thể bỏ lỡ một xu hướng nào đó. Vì vậy, mục tiêu thực tế hơn không phải là biết hết, mà là giữ được khả năng học lại khi công cụ và môi trường thay đổi.

Kinh nghiệm nhiều năm làm phần mềm của tôi vì thế không hoàn toàn mất giá trị. Những công nghệ cụ thể có thể thay đổi, nhưng khả năng phân tích vấn đề, giao tiếp với người dùng, đọc hiểu hệ thống và dự đoán rủi ro vẫn còn cần thiết. Thậm chí, khi AI tạo ra càng nhiều mã nguồn, khả năng đánh giá chất lượng của chúng có thể càng trở nên quan trọng.

Nghĩ lại về ranh giới giữa viễn tưởng và hiện thực

Câu chuyện năm xưa khiến tôi nghĩ nhiều về ranh giới giữa viễn tưởng và hiện thực. Đôi khi, một ý tưởng bị xem là viễn tưởng không phải vì nó thực sự bất khả thi, mà chỉ vì chưa có đủ điều kiện để trở thành sản phẩm. Khi những mảnh ghép cần thiết xuất hiện cùng lúc, quá trình thay đổi có thể diễn ra nhanh đến mức phần lớn mọi người không kịp chuẩn bị.

Lập trình bằng ngôn ngữ tự nhiên từng là một ý tưởng như vậy. Bây giờ, nó chưa hoàn toàn thay thế cách lập trình truyền thống, nhưng đã trở thành một phương thức tương tác thực tế. Chúng ta có thể tranh luận về chất lượng, giới hạn hoặc cách gọi, nhưng rất khó phủ nhận rằng cánh cửa ấy đã được mở ra.

Nếu gặp lại vị khách năm xưa, tôi muốn hỏi ông ấy có còn nhớ cuộc trò chuyện tại hội chợ hay không. Tôi cũng muốn biết ông ấy nghĩ gì khi nhìn thấy công nghệ hiện nay. Có thể ông ấy sẽ mỉm cười vì điều từng bị xem là quá xa vời cuối cùng đã xuất hiện. Cũng có thể ông ấy vẫn chưa hài lòng, bởi công nghệ hiện tại chưa đạt đến phiên bản hoàn hảo trong tưởng tượng của ông.

Tôi không biết ông ấy đang ở đâu và có còn quan tâm đến việc lập trình bằng ngôn ngữ tự nhiên hay không. Nhưng bằng một cách nào đó, câu hỏi của ông ấy đã ở lại trong trí nhớ của tôi. Nhiều năm sau, nó trở thành một lời nhắc rằng tương lai đôi khi xuất hiện trước tiên dưới hình dạng của một câu hỏi kỳ quặc.

Những suy nghĩ vẫn còn bỏ ngỏ

Càng sử dụng AI, tôi càng nhận ra mình vừa hiểu nó hơn nhưng cũng vừa có thêm nhiều câu hỏi. Tôi không chỉ tự hỏi AI sẽ thông minh đến đâu, mà còn tự hỏi con người sẽ thay đổi cách làm việc như thế nào. Khi việc tạo ra sản phẩm trở nên nhanh hơn, liệu chúng ta có dành thêm thời gian cho những vấn đề thực sự quan trọng hay chỉ tiếp tục tạo ra nhiều thứ hơn?

Tôi cũng tự hỏi thế hệ kỹ sư tiếp theo sẽ học lập trình ra sao. Họ có còn bắt đầu bằng những bài tập nhỏ, tự sửa từng lỗi cú pháp và dành hàng giờ để tìm một lỗi đơn giản hay không? Hay họ sẽ bắt đầu bằng việc mô tả ý tưởng cho AI, rồi học kỹ thuật thông qua quá trình kiểm tra thứ AI tạo ra?

Tôi không nghĩ cách cũ luôn tốt hơn chỉ vì tôi đã từng đi qua con đường đó. Những khó khăn tôi từng trải qua không nhất thiết phải được lặp lại để một người trở thành kỹ sư giỏi. Tuy nhiên, tôi vẫn tin rằng sự hiểu biết nền tảng rất quan trọng. Nếu không hiểu hệ thống vận hành ra sao, một người có thể tạo ra sản phẩm rất nhanh nhưng không biết phải làm gì khi nó gặp vấn đề.

Có lẽ tương lai sẽ không hoàn toàn thuộc về AI, cũng không hoàn toàn thuộc về những người cố gắng làm mọi thứ mà không cần AI. Tương lai có thể thuộc về những người biết kết hợp tốc độ của máy với khả năng phán đoán của con người. Nói thì đơn giản, nhưng để làm được điều đó chắc chắn không dễ.

Lời kết

Từ vị khách tại hội chợ năm xưa đến sự xuất hiện của vibe coding ngày nay là một quãng đường không quá dài, nhưng đủ để thay đổi cách tôi nhìn về công nghệ. Điều từng khiến tôi và đồng nghiệp nghĩ rằng ai đó đang phá đám hóa ra lại là một dự báo khá chính xác về tương lai gần.

Tôi không biết cuộc cách mạng AI hiện tại mới chỉ bắt đầu hay đã đi được một phần đáng kể. Tôi cũng không biết sáu tháng nữa, những công cụ mà mình đang sử dụng sẽ còn giữ nguyên vị trí hay bị thay thế bởi một thế hệ mới. Điều tôi biết rõ nhất là tốc độ thay đổi này sẽ không chờ một ai cảm thấy sẵn sàng.

Có lẽ tôi sẽ còn nhiều lần học một thứ rồi nhận ra nó nhanh chóng trở nên lỗi thời. Tôi sẽ còn nhiều lần bất ngờ vì AI làm được điều mà trước đó tôi nghĩ cần thêm nhiều năm. Tôi cũng sẽ còn nhiều lần thất vọng khi AI mắc những lỗi rất cơ bản dù vừa thể hiện khả năng ấn tượng ở một nhiệm vụ khác.

Nhưng thay vì cố gắng đưa ra một kết luận chắc chắn, tôi muốn giữ những suy nghĩ này ở trạng thái mở. Tôi muốn tiếp tục quan sát, học hỏi và tự điều chỉnh, dù đôi khi vẫn cảm thấy mệt trước tốc độ thay đổi. Tôi muốn nhớ rằng một ý tưởng nghe có vẻ kỳ lạ hôm nay có thể trở thành một phần bình thường của công việc chỉ vài năm sau.

Và nếu một ngày nào đó tôi lại gặp một người nói về một công nghệ tưởng như không thể tồn tại, có lẽ tôi sẽ không vội cho rằng người ấy đến để phá đám. Tôi sẽ lắng nghe kỹ hơn và tự hỏi liệu mình đang nghe một ý tưởng viển vông, hay đang vô tình đứng trước một mảnh nhỏ của tương lai.