Trong bối cảnh AI đang thay đổi từng ngày, một lập trình viên kỳ cựu vừa chia sẻ quan điểm thực tế về việc sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) trong công việc: hiệu quả tăng gấp đôi, chứ không phải gấp mười như nhiều người kỳ vọng. Bài viết trên blog cá nhân của tác giả nhanh chóng thu hút sự chú ý của cộng đồng công nghệ trên Hacker News.

Vì sao LLM hữu ích nhưng chưa thay thế được lập trình viên?

Tác giả cho rằng bước ngoặt lớn nhất của LLM là khả năng chạy trong các vòng phản hồi tự động: bạn có thể yêu cầu AI tạo một nút bấm, chạy thử và kiểm tra xem nó có hoạt động đúng hay không. AI giờ đây có thể lặp lại một cách có ý nghĩa thay vì loay hoay, và dự đoán chính xác khi nào con người sẽ hài lòng. Điều này giúp tăng năng suất khoảng 2 lần, đủ để thay đổi cuộc chơi cho các tác vụ có tiêu chí kiểm tra rõ ràng.

Tuy nhiên, LLM vẫn bó tay với những câu hỏi mang tính chủ quan như: “Cách tổ chức mã nguồn nào dễ bảo trì hơn?” hay “Tài liệu này có đúng thông tin và bỏ bớt thông tin thừa không?”. Vì vậy, tác giả dùng LLM chủ yếu để tạo bản nháp, sau đó tự chỉnh sửa. Một điều thú vị: khi code chạy được, công việc mới chỉ hoàn thành 20%, thay vì 80% như trước đây. Anh cũng đưa ra mẹo hài hước: yêu cầu AI không bao giờ viết README, docstring hay comment, để tự viết sau.

Ý nghĩa với người dùng phổ thông

Đối với người không làm kỹ thuật, câu chuyện này cho thấy AI đang trở thành trợ lý đắc lực nhưng vẫn cần con người dẫn dắt. Các sản phẩm từ Google (GOOGL), Microsoft (MSFT), OpenAI hay Meta (META) sẽ tiếp tục phát triển, nhưng đừng mong AI thay thế hoàn toàn kỹ sư phần mềm trong ngày một ngày hai. Nếu bạn quan tâm đến xu hướng công nghệ này, hãy theo dõi các bài viết về AI để cập nhật liên tục.