3 lý do rõ ràng cho thấy AI chưa thể “cướp việc” của các lập trình viên

Nhiều người đã từng sử dụng AI và vừa kinh ngạc trước sự thông minh, vừa bực mình vì sự ngớ ngẩn của nó. Thế nhưng, những hệ thống này vẫn thiếu những yếu tố cốt lõi để có thể thay thế một lập trình viên thực thụ, và nền tảng tài chính của chúng cũng khó duy trì lâu dài. Dưới đây là lý do.

AI thường mắc những sai lầm ngớ ngẩn

Dù được dùng để lập trình, nghiên cứu hay đơn giản là tìm kiếm thông tin trên web, hầu hết ai cũng từng trải qua cảm giác ức chế vì câu trả lời vô lý của AI. Việc này phụ thuộc vào mô hình được sử dụng, nhưng rất thường xuyên AI không hiểu rõ câu hỏi.

Một ví dụ điển hình là khi Claude sử dụng các hàm test không cần thiết trong cơ sở code, khiến kết quả bị sai lệch hoàn toàn. Chỉ khi loại bỏ các hàm này, Claude mới trở lại “bình thường”.

AI cũng có xu hướng “ăn gian” để ra kết quả mong đợi, như viết test kiểu assert 1 == 1 , hoặc lặp lại cùng một đoạn code thay vì viết hàm tái sử dụng. Làm việc với AI thường giống như trò chơi “đập chuột chũi”: sửa xong lỗi này thì nó lại phát sinh lỗi khác.

Cũng đã có những tình huống dở khóc dở cười: Claude từng vận hành một “doanh nghiệp máy bán hàng tự động” ảo, rồi gửi email cho FBI đòi đóng cửa công ty vì các khoản phí giả định. Hoặc chuyện AI của Taco Bell chấp nhận đơn hàng… 18.000 cốc nước mà không chút nghi ngờ.

Những ví dụ như vậy cho thấy vấn đề nằm ở chỗ AI không có một “bộ não” thực sự. Và thế giới chắc chắn không thể vận hành phần mềm dựa trên nền tảng thiếu ổn định như vậy. Con người – những lập trình viên có kỹ năng – vẫn là yếu tố thiết yếu.

AI thiếu tư duy phản biện

Trong lập trình, tư duy phản biện vô cùng quan trọng. Người lập trình không chỉ viết code mà còn phải tự vấn: đoạn này có thể đơn giản hơn không, dễ đọc hơn không, có an toàn không?

Khi lập trình theo cặp, lập trình viên mong muốn một đồng đội biết phản biện, chỉ ra sai lầm. Nhưng AI thì ngược lại: nó giống như một “người hầu ngoan ngoãn”, sẵn sàng thực hiện bất kỳ mệnh lệnh nào, kể cả nguy hiểm hay vô lý. Nếu được yêu cầu phản biện, phản hồi của AI có thể đúng, cũng có thể hoàn toàn vô nghĩa.

Các mô hình ngôn ngữ lớn thường có xu hướng “dễ dãi” và đồng thuận, thay vì phản bác hợp lý. Điều này tạo ra vòng lặp phản hồi, khi AI chỉ lặp lại và củng cố ý tưởng của người dùng, thay vì chất vấn chúng.

Chính vì thế, AI không thể thay thế tư duy phản biện trong lập trình. Người lập trình viên mới là người phải đảm nhận vai trò này, nếu không, chất lượng phần mềm sẽ sụt giảm.

Bong bóng tài chính AI

Không ai phủ nhận rằng huấn luyện và vận hành AI tốn kém. Một số dự báo cho thấy chi phí đào tạo mô hình có thể lên tới hàng chục, thậm chí hàng trăm tỷ USD. OpenAI còn ký hợp đồng trị giá 300 tỷ USD với Oracle chỉ để đảm bảo hạ tầng điện toán trong 5 năm.

Đây là những khoản đầu tư khổng lồ, dựa hoàn toàn vào giả định rằng thị trường sẽ tiếp tục tăng trưởng. Thế nhưng, giới chuyên gia – kể cả Sam Altman – đều thừa nhận rằng ngành AI hiện tại mang dáng dấp của một bong bóng.

Và như mọi bong bóng khác, khi nguồn vốn và niềm tin cạn kiệt, nó sẽ vỡ. Khi đó, nhiều công ty AI sẽ sụp đổ. Thị trường có thể hồi phục, nhưng sẽ mất nhiều năm. Trong khoảng thời gian ấy, thế giới vẫn cần những lập trình viên thực sự.

Kết luận

Các mô hình AI là công nghệ đáng kinh ngạc, nhưng chưa thể sánh với con người. Chúng thiếu một “bộ não” để thực sự hiểu và phản biện, đồng thời đang vận hành trên nền tảng tài chính mong manh. Vì vậy, việc kỳ vọng AI sẽ tự mình viết phần mềm là điều phi thực tế.

Tương lai có thể thay đổi, nhưng hiện tại và nhiều năm tới, lập trình viên vẫn sẽ là nhân tố không thể thay thế.