Tác giả: Naval Ravikant
Biên dịch: Felix, PANews
Trong bối cảnh các mô hình AI lớn đang liên tục được cập nhật, thị trường toàn cầu tràn ngập cảm giác bi quan và lo lắng sâu sắc. Trước đây, CEO OpenAI Sam Altman dự đoán “AI sẽ thay thế 95% công việc của lập trình viên”; sau đó, CEO Anthropic dự đoán “AI sẽ hoàn toàn thay thế các vị trí kỹ sư phần mềm trong vòng 6-12 tháng tới”. Những lời nói “nghề lập trình viên đã chết” dường như đã trở thành sự đồng thuận toàn cầu, khi ngành này đang đối mặt với cuộc khủng hoảng sinh tồn nghiêm trọng nhất kể từ khi internet ra đời.
Nhưng nỗi sợ về sự biến mất của các vị trí công việc này xuất phát từ sự hiểu lầm về logic cốt lõi của công nghệ. Naval Ravikant, đồng sáng lập AngelList (nhà đầu tư sớm vào Uber, Twitter), cho rằng những đánh giá gần đây về khả năng nâng cao năng suất của AI có thể đã được thổi phồng quá mức; bất kể AI tiến hóa đến mức nào, nó vẫn sẽ mắc lỗi, và kỹ sư phần mềm vẫn là một trong những nghề không thể thay thế.
Dù bạn đang ở lĩnh vực nào, thậm chí là lĩnh vực nhỏ nhất, chỉ cần làm tinh, làm chuyên sâu và trở thành nhân tài hàng đầu, bạn sẽ không cần lo lắng bị AI thay thế.
Dưới đây là quan điểm mới nhất của Naval Ravikant.
“Liệu AI có nghĩa là kỹ thuật phần mềm truyền thống đã biến mất?” Chắc chắn không phải. Các kỹ sư phần mềm — ngay cả những người không nhất thiết phải phụ trách tinh chỉnh hoặc huấn luyện mô hình AI — hiện nay là một trong những nhóm được đánh giá cao nhất toàn cầu. Tất nhiên, những kỹ sư phụ trách huấn luyện và tinh chỉnh mô hình được đánh giá cao hơn nữa, vì họ đã xây dựng bộ công cụ mà các kỹ sư phần mềm đang sử dụng.
Nhưng các kỹ sư phần mềm vẫn có hai lợi thế lớn. Đầu tiên, họ suy nghĩ bằng mã, vì vậy họ thực sự hiểu cơ chế hoạt động bên dưới. Và mọi sự trừu tượng đều có lỗ hổng. Vì vậy, khi máy tính viết chương trình cho bạn (ví dụ bằng Claude Code hoặc các chương trình tương tự), nó sẽ luôn mắc lỗi.
Nó sẽ tạo ra lỗi, có kiến trúc không hoàn hảo, nói chung sẽ không hoàn toàn chính xác. Những người hiểu rõ logic nền tảng có thể kịp thời khắc phục khi xảy ra lỗ hổng.
Vì vậy, nếu bạn muốn xây dựng một ứng dụng có kiến trúc tốt, nếu bạn muốn có khả năng xác định một kiến trúc tốt, nếu bạn muốn chương trình chạy hiệu suất cao, phát huy tối đa hiệu năng và 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 tốt hơn những công cụ AI này. Hơn nữa, hiện vẫn còn nhiều vấn đề trong lĩnh vực kỹ thuật phần mềm mà các chương trình AI không thể giải quyết. Cách hiểu đơn giản nhất là: những vấn đề này nằm ngoài phạm vi phân phối dữ liệu của chúng.
Ví dụ, nếu cần thực hiện sắp xếp nhị phân hoặc đảo ngược danh sách liên kết, AI đã xem qua vô số trường hợp nên chúng rất giỏi trong việc này. Nhưng khi bạn bắt đầu rời khỏi những lĩnh vực quen thuộc của chúng, như viết mã hiệu suất cực cao, chạy trên kiến trúc hoàn toàn mới, hoặc tạo ra những thứ hoàn toàn mới và giải quyết các vấn đề mới, bạn vẫn cần tự mình viết mã thủ công.
Tình trạng này sẽ tiếp tục cho đến khi có đủ nhiều trường hợp để huấn luyện mô hình mới, hoặc cho đến khi các mô hình này có thể suy luận đầy đủ ở cấp độ trừu tượng cao hơn và tự mình giải quyết các vấn đề khó.
Hãy ghi nhớ: thị trường không có nhu cầu đối với những thứ “trung bình”. Khi đã có một ứng dụng xuất sắc hơn trong một phân khúc cụ thể, sẽ không ai muốn những ứng dụng trung bình. Ứng dụng tốt hơn về cơ bản sẽ chiếm 100% thị phần. Có thể sẽ có một phần rất nhỏ thị phần hướng đến ứng dụng xếp thứ hai, chỉ vì nó làm tốt hơn một tính năng nhỏ nào đó so với ứng dụng phổ biến, hoặc giá rẻ hơn, v.v.
Nhưng nhìn chung, mọi người chỉ muốn những gì tốt nhất. Vì vậy, tin xấu là việc cạnh tranh để giành vị trí thứ hai hoặc thứ ba hoàn toàn vô nghĩa — giống như câu thoại nổi tiếng của Alec Baldwin trong phim Glengarry Glen Ross: ‘Giải nhất là một chiếc Cadillac, giải nhì là một bộ dao steak, giải ba thì gói đồ đi.’
Trong thị trường hiện nay, nơi người chiến thắng chiếm hết tất cả, đây chắc chắn là chân lý. Tin xấu là: nếu bạn muốn chiến thắng, bạn phải trở thành người giỏi nhất trong một lĩnh vực nào đó.
Tuy nhiên, lĩnh vực bạn có thể làm tốt nhất là vô tận. Bạn luôn có thể tìm ra một phân khúc phù hợp với mình và trở thành người xuất sắc trong đó. Điều này khiến tôi nhớ đến một tweet tôi đã đăng trước đây: “Cố gắng trở thành người xuất sắc nhất trong lĩnh vực của bạn. Liên tục tái định nghĩa những gì bạn làm, cho đến khi giấc mơ trở thành hiện thực.”
I believe this principle still applies in the AI era.
Đọc thêm: Một bản ghi nhớ từ năm 2028: Nếu AI chiến thắng, chúng ta sẽ mất gì?