Tác giả: Naval Ravikant
Biên dịch: Felix, PANews
Trong bối cảnh các mô hình AI lớn không ngừng được cập nhật, thị trường toàn cầu tràn ngập tâm lý bi quan và lo lắng sâu sắc. Trước đây, CEO OpenAI Sam Altman dự đoán "AI sẽ tiếp quản 95% công việc của lập trình viên"; sau đó CEO Anthropic dự báo "AI sẽ hoàn toàn tiếp quản vị trí kỹ sư phần mềm trong vòng 6-12 tháng". Nhận định "nghề lập trình viên đã chết" dường như đã trở thành sự đồng thuận toàn cầu, đối mặt với "khủng hoảng sinh tồn" nghiêm trọng nhất kể từ khi internet ra đời.
Nhưng nỗi sợ hãi này về việc mất việc làm bắt nguồn từ sự hiểu lầm về logic cốt lõi của công nghệ. Đồng sáng lập AngelList Naval Ravikant (đã đầu tư vào Uber, Twitter từ giai đoạn đầu) cho rằng, việc tăng năng suất gần đây của AI có lẽ đã bị thần thánh hóa quá mức, bất kể AI tiến hóa đến mức độ nào, nó luôn mắc sai lầm, và kỹ sư phần mềm vẫn là một trong những nghề không thể thiếu.
Dù bạn ở lĩnh vực nào, dù là lĩnh vực chuyên ngành nhỏ nhất, chỉ cần làm tinh, làm chuyên, trở thành nhân tài hàng đầu, thì không cần lo lắng bị AI thay thế.
Dưới đây là quan điểm mới nhất của Naval Ravikant.
"AI có nghĩa là kỹ thuật phần mềm truyền thống đã diệt vong?" Tất nhiên là không. Các kỹ sư phần mềm - ngay cả những người không nhất thiết chịu trách nhiệm tinh chỉnh hoặc đào tạo mô hình AI - hiện nay vẫn là một trong những nhóm người được coi trọng nhất toàn cầu. Tất nhiên, những kỹ sư chịu trách nhiệm đào tạo và tinh chỉnh mô hình còn được coi trọng hơn, vì họ xây dựng bộ công cụ mà các kỹ sư phần mềm sử dụng.
Nhưng kỹ sư phần mềm vẫn có hai lợi thế. Đầu tiên, họ suy nghĩ bằng mã code, vì vậy họ thực sự hiểu cơ chế hoạt động cốt lõi. Và mọi sự trừu tượng đều có lỗ hổng. Vì vậy, khi máy tính viết chương trình cho bạn (chẳng hạn như sử dụng Claude Code hoặc chương trình tương tự), nó luôn mắc lỗi.
Nó sẽ tạo ra lỗi (Bug), sẽ có kiến trúc không hoàn hảo, nói chung là không hoàn toàn chính xác. Và người hiểu logic cốt lõi có thể kịp thời lấp đầy lỗ hổng khi nó xuất hiện.
Do đó, nếu bạn muốn xây dựng một ứng dụng có kiến trúc tinh vi, nếu bạn muốn có khả năng định nghĩa một kiến trúc tốt, nếu bạn muốn chương trình chạy hiệu suất cao, phát huy mức tốt nhất, phát hiện lỗi sớm, thì bạn vẫn cần nền tảng kỹ thuật phần mềm.
Các kỹ sư phần mềm truyền thống có thể tận dụng các công cụ AI này tốt hơn. Và, hiện tại vẫn có nhiều vấn đề trong kỹ thuật phần mềm mà chương trình AI không thể giải quyết. Cách hiểu đơn giản nhất là: những vấn đề này vượt ra ngoài phạm vi phân phối dữ liệu của chúng.
Ví dụ, nếu cần sắp xếp nhị phân hoặc đảo ngược danh sách liên kết, AI đã xem vô số trường hợp, vì vậy chúng rất giỏi. Nhưng khi bạn bắt đầu rời khỏi lĩnh vực quen thuộc của chúng, chẳng hạn như viết mã hiệu suất cực cao, chạy trên kiến trúc hoàn toàn mới, hoặc tạo ra sự vật hoàn toàn mới và giải quyết vấn đề mới, bạn vẫn cần tự tay viết mã.
Tình huống này sẽ tiếp tục, cho đến khi có đủ trường hợp để đào tạo mô hình mới, hoặc cho đến khi các mô hình này có thể suy luận đầy đủ ở lớp trừu tượng chiều cao hơn và độc lập破解 các难题.
Hãy nhớ: Thị trường không có nhu cầu cho 'sự tầm thường'. Chỉ cần đã có ứng dụng tốt hơn trong một lĩnh vực chuyên ngành, thì không ai muốn những ứng dụng tầm thường. Ứng dụng tốt hơn về cơ bản sẽ giành được 100% thị phần. Có thể có một phần nhỏ thị phần chuyển sang ứng dụng xếp thứ hai, chỉ vì nó làm tốt hơn ứng dụng chính trong một chức năng thích hợp nào đó, hoặc giá rẻ hơn, đại loại như vậy.
Nhưng nhìn chung, mọi người chỉ muốn thứ tốt nhất. Vì vậy tin xấu là, việc tranh giành vị trí thứ hai hoặc thứ ba là vô nghĩa - giống như lời thoại nổi tiếng của Alec Baldwin trong bộ phim "Glengarry Glen Ross": 'Giải nhất thưởng Cadillac, giải nhì thưởng một bộ dao steak, giải ba cuốn gói ra về.'
Trong thị trường người thắng ăn tất như ngày nay, điều này hoàn toàn là chân lý. Tin xấu là: nếu bạn muốn thắng, bạn phải trở thành người giỏi nhất trong một lĩnh vực nào đó.
Tuy nhiên, lĩnh vực mà bạn có thể trở thành người giỏi nhất là vô tận. Bạn luôn có thể tìm thấy một lĩnh vực chuyên ngành phù hợp với mình và trở thành người dẫn đầu trong đó. Điều này làm tôi nhớ đến một dòng tweet tôi đã đăng trước đây: "Nỗ lực trở thành nhân tài hàng đầu trong lĩnh vực của bạn. Liên tục định nghĩa lại những gì bạn làm, cho đến khi ước mơ thành hiện thực."
Tôi cho rằng, trong thời đại AI, nguyên tắc này vẫn áp dụng.
Bài đọc liên quan: Bản ghi nhớ từ năm 2028: Nếu AI thắng, chúng ta sẽ mất gì?
