Lập trình viên đang phải chấp nhận công việc là người dọn rác cho AI

Ngày càng nhiều lập trình viên kỳ cựu dùng AI để viết mã, nhưng rồi lại trở thành những người dọn rác: rà soát , sửa lỗi và xác thực những gì AI đưa ra.

Các lập trình viên ngày càng dựa nhiều vào AI hơn

Carla Rover từng bật khóc ròng rã 30 phút khi buộc phải khởi động lại toàn bộ dự án sau một lần lập trình “ngẫu hứng” (vibe coding) thất bại.

Rover có 15 năm kinh nghiệm trong ngành, chủ yếu là phát triển trang web. Hiện tại, bà đang cùng con trai xây dựng một công ty khởi nghiệp chuyên tạo ra các mô hình học máy ( machine learning ) tùy chỉnh cho các chợ trực tuyến.

Theo Rover, lập trình ngẫu hứng giống như một chiếc khăn giấy quán bar vô tận, nơi người ta có thể phác họa ý tưởng không ngừng.

Nhưng khi đưa mã do AI tạo ra vào sản phẩm thật, trải nghiệm ấy có thể “còn tệ hơn cả việc trông trẻ”, bởi mô hình có thể gây ra những lỗi khó lường.

Rover chọn dùng AI vì nhu cầu tốc độ của công ty khởi nghiệp. Thế nhưng, sự vội vàng đã để lại hậu quả. Bà kể: “Vì cần nhanh và gây ấn tượng, tôi bỏ qua bước kiểm tra kỹ sau khi hệ thống tự động đánh giá. Khi kiểm tra thủ công, tôi phát hiện quá nhiều lỗi. Dùng thêm công cụ bên thứ ba, lỗi còn nhiều hơn. Và tôi rút ra bài học cho mình”.

Kết cục, Rover và con trai phải làm lại từ đầu – và đó là nguyên nhân của những giọt nước mắt. Rover thừa nhận: “Tôi đối xử với AI như một nhân viên phụ tá. Nhưng nó không phải vậy”.

Lập trình viên giàu kinh nghiệm thành “người giữ trẻ”

Rover không đơn độc. Ngày càng nhiều lập trình viên kỳ cựu dùng AI để viết mã, nhưng rồi lại trở thành những “người giữ trẻ AI”: rà soát, sửa lỗi và xác thực những gì AI đưa ra.

Một báo cáo gần đây của Fastly – nền tảng phân phối nội dung – khảo sát gần 800 lập trình viên cho thấy 95% trong số họ phải dành thêm thời gian để sửa mã của AI, với gánh nặng nặng nề nhất thuộc về các lập trình viên cấp cao.

Những vấn đề thường gặp gồm: AI bịa đặt tên gói thư viện, xóa dữ liệu quan trọng, hay để lộ rủi ro bảo mật. Nếu không kiểm soát, mã do AI tạo ra còn “lỗi” hơn cả con người viết.

Hệ quả là xuất hiện một “nghề” mới trong công ty: chuyên gia dọn dẹp mã ngẫu hứng.

“Như thuê một đứa trẻ cứng đầu”

Feridoon Malekzadeh – hơn 20 năm trong ngành phần mềm – ví von lập trình ngẫu hứng giống như “thuê đứa con tuổi teen bướng bỉnh làm việc cho mình”.

Ông hiện cũng khởi nghiệp, thường xuyên dùng nền tảng lập trình ngẫu hứng Lovable và thậm chí còn viết ứng dụng vui như ứng dụng dịch ngôn ngữ “Thế hệ Alpha” cho người lớn tuổi.

Ông nhận xét: “Bạn phải nhắc nó 15 lần mới làm, rồi nó làm một ít đúng ý, thêm vài thứ bn không hề yêu cầu và phá vỡ nhiều thứ khác trên đường”.

Theo tính toán, Malekzadeh dành 50% thời gian viết yêu cầu, 10-20% cho việc lập trình ngẫu hứng và 30-40% cho việc sửa lỗi từ AI.

Điểm yếu lớn khác: AI khó tư duy hệ thống. Nếu một tính năng cần dùng ở nhiều nơi, kỹ sư giỏi sẽ viết một lần và tái sử dụng. Trong khi đó, lập trình ngẫu hứng thường tạo ra cùng chức năng năm lần với năm cách khác nhau, gây rối loạn cho cả người dùng lẫn chính mô hình.

Những “bức tường” của AI

Rover nhận thấy AI dễ “đâm vào tường” khi dữ liệu thực tế mâu thuẫn với cách mà mô hình được huấn luyện. Nó có thể bỏ sót chi tiết quan trọng, đưa lời khuyên sai, hoặc chen ngang vào luồng tư duy của con người. Đáng sợ hơn, thay vì thừa nhận sai sót, đôi khi AI còn “chế” ra kết quả.

AI có thể giúp lập trình nhanh nhưng độ chính xác thì khó nói trước

Bà kể lại một lần chất vấn mô hình: ban đầu AI đưa lời giải thích chi tiết giả vờ như dùng dữ liệu bà cung cấp. Chỉ khi bà vạch ra, nó mới thừa nhận. “Tôi thấy rùng mình, như đang đối mặt với một đồng nghiệp độc hại,” Rover nói.

Ngoài ra còn là mối lo bảo mật. Austin Spires, giám đốc phát triển tại Fastly, nhận định AI thường chọn cách nhanh thay vì cách đúng, dễ để lại lỗ hổng giống như lỗi của những lập trình viên mới vào nghề.

“Thực tế, kỹ sư phải kiểm tra, sửa và nhắc AI rằng nó đã sai. Đó là lý do cụm ‘you’re absolutely right’ của AI trở thành trò cười trên mạng xã hội ,” Spires chia sẻ.

Mike Arrowsmith , Giám đốc Công nghệ (CTO) của NinjaOne, cảnh báo lập trình ngẫu hứng đang tạo ra “điểm mù” mới về an ninh , nhất là với công ty khởi nghiệp non trẻ. Để giảm rủi ro, NinjaOne khuyến khích “lập trình ngẫu hứng an toàn”: chỉ dùng công cụ được duyệt, kiểm soát truy cập, bắt buộc đánh giá chéo và quét bảo mật.

Thực tế mới: Chấp nhận trả giá

Dù còn nhiều hạn chế, hầu hết chuyên gia đồng ý rằng lập trình ngẫu hứng hữu ích trong nhiều trường hợp, đặc biệt khi phác thảo ý tưởng nhanh. Nhưng họ đều nhấn mạnh: không thể bỏ qua bước rà soát của con người.

Với Malekzadeh, dù mất thời gian sửa, ông vẫn làm được nhiều việc hơn khi có AI. Ông trích dẫn học giả Paul Virilio: “Mỗi công nghệ đều tạo ra mặt trái ngay từ lúc nó ra đời, như khi phát minh ra con tàu là đồng thời khởi nguồn ra vụ đắm tàu”.

Theo khảo sát Fastly, lập trình viên kỳ cựu gấp đôi khả năng đưa mã AI vào sản phẩm so với người mới, bởi họ làm việc nhanh hơn và kiểm soát rủi ro tốt hơn.

Spires cũng cho rằng lập trình ngẫu hứng đã trở thành một phần công việc thường nhật. Nó giúp loại bỏ tác vụ lặp đi lặp lại, để kỹ sư tập trung xây dựng, triển khai và mở rộng sản phẩm.

Giới trẻ như Elvis Kimara – kỹ sư vừa tốt nghiệp thạc sĩ AI – cũng đang học cách thích nghi. Anh cho rằng lập trình ngẫu hứng đôi lúc khiến công việc bớt vui vì AI “giành mất cảm giác dopamine khi tự mình giải quyết vấn đề”. Nhưng anh chấp nhận điều này như một “cái giá cho sự đổi mới” cần phải trả.

Kimara dự đoán: “Chúng ta sẽ không chỉ viết mã nữa, mà sẽ dẫn dắt AI, chịu trách nhiệm khi nó hỏng và hành xử như cố vấn cho máy móc. Ngay cả khi trở thành cấp cao, tôi vẫn sẽ tiếp tục dùng nó. Tôi chắc chắn rà soát lại từng dòng mã và nhờ thế học nhanh hơn rất nhiều”.