Một thí nghiệm tư duy mà tôi nghĩ có thể giúp giải thích phần lớn những gì đã sai sót với AI và lao động:
Hãy tưởng tượng một vũ trụ song song — vì lý do gì đó — không ai từng công bố mã nguồn trực tuyến. Phong trào mã nguồn mở hay thậm chí khái niệm về mã nguồn mở đã không tồn tại. Đương nhiên, các LLM sẽ không giỏi viết mã, bởi vì chúng sẽ không được huấn luyện trên các tập dữ liệu mã khổng lồ.
Điều mà vũ trụ song song này có, giống như vũ trụ thực tế của chúng ta, là các tệp nhị phân phần mềm công khai — hàng chục petabyte, lớn hơn rất nhiều so với quy mô của các tập dữ liệu huấn luyện LLM tiên tiến hiện nay. Vì vậy, tại một thời điểm nào đó trong quá trình mở rộng quy mô của các LLM này, hãy tưởng tượng rằng chúng bắt đầu giỏi trong việc tạo ra các ứng dụng hoàn chỉnh có thể hoạt động từ các thông số kỹ thuật — nhưng bỏ qua hoàn toàn bước tạo mã nguồn. Phần mềm do AI tạo ra sẽ tệ hại, thiếu tinh tế và không an toàn, nhưng các công ty AI sẽ liên tục hứa hẹn rằng mô hình lớn hơn tiếp theo sẽ khắc phục tất cả.
Trong vũ trụ này, các LLM tạo phần mềm cạnh tranh trực tiếp với các kỹ sư phần mềm. Các tệp nhị phân không thể đọc được bởi con người. Chúng cũng khó hiểu đối với cả kỹ sư phần mềm và người không chuyên. Theo thời gian, một phần ngày càng lớn của phần mềm sẽ được "vibe-roll" (không phải "vibe-code" — vì không có mã nào cả!). Nó không tốt bằng phần mềm do con người viết, nhưng được tạo ra miễn phí! Vì không có mã nguồn, việc có một kỹ sư phần mềm tham gia vào quy trình chẳng thêm được gì (ngoại trừ chi phí). Ngay cả khi phần mềm do AI tạo ra tạo ra nhu cầu lao động mới vì những hạn chế của nó, thì nó cũng không đòi hỏi các kỹ sư phần mềm được trả lương cao, mà thay vào đó có thể được xử lý bởi những lao động có kỹ năng thấp hơn (có lẽ chỉ là liên tục la hét với LLM để nó không mắc lỗi).
Tóm lại, việc tạo ra của con người và việc tạo ra bởi AI là hai cách song song để đạt được cùng một đầu ra. Các kỹ sư phần mềm và AI là những yếu tố thay thế, không phải bổ trợ. AI không giúp các kỹ sư phần mềm khuếch đại khả năng của họ, và các kỹ sư phần mềm cũng không mang lại kỹ năng nào để giám sát AI hiệu quả hơn so với những người không phải kỹ sư. Trong thế giới này, AI sẽ khiến các kỹ sư phần mềm cảm thấy xa lạ và đáng sợ.
Bạn có lẽ đã đoán được tôi muốn nói gì. Trong dòng thời gian thực tế của chúng ta, các nghệ sĩ và nhiều chuyên gia khác trải nghiệm AI theo cách giống với viễn cảnh dystopia này. Trong nhiều lĩnh vực phi phần mềm, các sản phẩm hoàn chỉnh từ nỗ lực sáng tạo của con người có sẵn để huấn luyện, nhưng hầu như không có gì trong quá trình tạo ra chúng. Vì vậy, các công cụ AI không giúp ích nhiều trong quá trình sáng tạo. Chúng chỉ đơn thuần bắt chước và thay thế.
Một kết quả khác là có thể. Tầm nhìn tích cực mà không được đánh giá rộng rãi bên ngoài thế giới công nghệ là các agent viết mã đã mang lại siêu năng lực cho các kỹ sư phần mềm. Chúng ta làm việc cùng với các agent của mình; phần mềm phức tạp được tạo ra qua hàng nghìn lượt tương tác luân phiên giữa con người và agent. Câu chuyện cho rằng các agent viết mã đang thay thế các kỹ sư cho đến nay hóa ra là vô căn cứ. Trải nghiệm thực tế khi sử dụng các agent rất phù hợp với phép ẩn dụ bàn cưa của Simon Willison ("Từ bỏ lập trình như một nghề nghiệp ngay bây giờ vì LLM cũng giống như từ bỏ nghề mộc nhờ phát minh ra bàn cưa."). Rào cản để bắt đầu làm việc với một ngôn ngữ lập trình, framework, hay codebase mới đã giảm đi hàng trăm lần vì các agent viết mã cũng là các agent giảng dạy (các nhà phát triển phần mềm sử dụng agent để hiểu mã thường xuyên hơn là để tạo ra nó).
Phần mềm mã nguồn mở và văn hóa mở là một sự ngẫu nhiên lịch sử. Chúng ta coi đó là điều hiển nhiên rằng không chỉ các đầu ra từ công việc sáng tạo của các kỹ sư phần mềm có sẵn công khai, mà còn tất cả các bước trung gian (thông số kỹ thuật, kế hoạch, bản phác thảo), kiến thức ngầm (StackOverflow, văn hóa tài liệu), các dấu vết quy trình chi tiết (issues, pull requests, sửa lỗi, đánh giá mã), hồ sơ cộng tác (kiểm soát phiên bản, bảng dự án), và rộng hơn là văn hóa học tập công khai. Mức độ mô tả rõ ràng này sẽ hoàn toàn xa lạ trong hầu hết các ngành nghề.
Nhiều công ty đang đầu tư mạnh mẽ vào việc nắm bắt kiến thức ngầm, dấu vết quy trình, và các thành phần khác của "khoảng trống ở giữa" này. Trớ trêu thay, họ làm điều này để theo đuổi tự động hóa nhiều hơn nữa. Luận điểm của tôi, trái ngược với lẽ thường và tất cả số tiền đang được đầu tư, là làn sóng AI này cuối cùng có thể hữu ích hơn trong việc hỗ trợ người lao động hơn là thay thế họ. Với các khuôn khổ phù hợp, các mô hình được huấn luyện để hiểu sâu sắc cách các lao động sáng tạo đi đến kết quả của họ sẽ có thể hợp tác với họ, trao quyền và khuếch đại tiềm năng của họ. Nếu ngành công nghiệp nhận ra điều này, đó sẽ là một chiến thắng lớn cả về mặt kinh tế và chính trị.
