Trí tuệ nhân tạo làm thay đổi tiến trình phát triển kỹ thuật như thế nào

Trang chủ InfoQ Tin tức Trí tuệ nhân tạo làm thay đổi lộ trình phát triển kỹ thuật như thế nào Văn hóa & Phương pháp Trí tuệ nhân tạo làm thay đổi lộ trình phát triển kỹ thuật như thế nào Ngày 13/8/2026 Thời gian đọc: 4 phút Bởi Ben Linders Theo dõi chúng tôi trên Youtube 232K người theo dõi Linkedin 26K người theo dõi Instagram Mới RSS 19K độc giả X 57.1k người theo dõi Facebook 21K lượt thích Bluesky Mới Nghe bài viết này - 0:00 Âm thanh sẵn sàng phát Trình duyệt của bạn không hỗ trợ phần tử âm thanh. 0:00 0:00 Bình thường 1.25x 1.5x Thích Danh sách đọc AI đang làm gián đoạn lộ trình phát triển sự nghiệp bằng cách loại bỏ các cơ hội học hỏi ở từng cấp bậc, đồng thời cho phép mọi người thực hiện công việc vượt quá trình độ kinh nghiệm của họ. Ông Alasdair Allan đã giải thích điều này trong bài nói chuyện "Engineering Progression When AI Ate the Middle" tại QCon London. Số lượng nhà phát triển cấp dưới gia nhập ngành giảm, và AI làm chậm quá trình tuyển dụng ở cấp độ đầu vào. Ông Allan cho biết AI đang viết rất nhiều mã, và bối cảnh của một nhà phát triển đã thay đổi đáng kể. Tuy nhiên, ông nói thêm rằng viết mã chưa bao giờ là mục đích chính của nghề nghiệp này. Sử dụng AI đòi hỏi sự giám sát, và giám sát đòi hỏi kỹ năng viết mã. Nếu AI đảm nhiệm công việc từng dùng để đào tạo kỹ sư, ông Allan đặt câu hỏi về nguồn cung kỹ sư thế hệ tiếp theo. Ông nói rằng lợi ích năng suất của AI có thể phải trả giá bằng việc thiếu hụt các kỹ năng cần thiết để xác thực mã do AI viết, nếu sự phát triển kỹ năng của các kỹ sư cấp dưới bị cản trở bởi việc sử dụng AI. Ông Allan cho biết khả năng nhận diện mẫu mà các lập trình viên kỳ cựu có được, cách các hệ thống nên được cấu trúc, nơi ẩn chứa sự phức tạp và những gì sẽ hỏng ở quy mô lớn, không còn có thể được tiếp thu theo cách truyền thống. Các kỹ sư cấp dưới không xây dựng được trực giác cần thiết để nhận biết điều gì đúng và sai về mã mà họ đang xem xét: Các kỹ sư cấp dưới sẽ không dành nhiều năm đọc các cơ sở mã cũ hoặc gỡ lỗi các sự cố sản xuất lúc 3 giờ sáng. Họ sẽ chỉ hướng tác nhân AI vào đó và yêu cầu nó tóm tắt. Ông Allan cho biết hầu hết công việc kỹ thuật là cái mà mọi người gọi là "blackfield": các hệ thống cũ đang chịu tải cao, trên một lộ trình ngừng sử dụng mà mọi người đều đồng ý, nhưng không ai có thời gian để thực hiện. Đặc tả kỹ thuật chưa bao giờ được viết, hoặc đã được viết nhưng trở nên không còn phù hợp do hàng thập kỷ các quyết định không được ghi lại. Các quy tắc nghiệp vụ được mã hóa trong các điều kiện đã tồn tại lâu hơn tất cả những người hiểu chúng. Ông Allan nói rằng các tác nhân AI có thể đọc mã, kiểm tra tài liệu, nhưng điều chúng không thể làm là đọc sản xuất. Chúng không thể xem xét các mẫu yêu cầu trong nhiều năm và hiểu những đường dẫn mã nào là chịu tải theo những cách mà bản thân mã không tiết lộ. Ông Allan đề cập rằng việc tuyển dụng lao động trẻ đã chậm lại trong các ngành nghề dễ bị ảnh hưởng. Không có sự giảm sút công việc đối với những người lao động trên 25 tuổi. Ông giải thích điều này có nghĩa là ít nhà phát triển cấp dưới gia nhập ngành hơn: Mọi người không bị sa thải; họ chỉ đơn giản là không được tuyển dụng ngay từ đầu. AI cản trở việc hình thành kỹ năng, AI biến công việc thành giám sát, và giờ đây AI làm chậm quá trình tuyển dụng ở cấp độ đầu vào. Các tổ chức đang chạy đua để áp dụng các công cụ viết mã AI đồng thời làm suy yếu nguồn cung cấp những người có khả năng giám sát các công cụ đó. Những người có thể xây dựng bối cảnh tốt cho AI là những người có bối cảnh trong đầu thông qua nhiều năm kinh nghiệm. Ông Allan lập luận rằng nguồn cung cấp những người này đang bị phá vỡ. Ông Allan nói rằng giống như các chương trình nội trú y tế, bạn làm những công việc vặt vì nó dạy bạn, chứ không phải vì nó hiệu quả. Ông kết luận rằng các công ty làm điều này sẽ là những công ty còn lại các nhà phát triển cấp cao trong mười năm tới, vì phần còn lại của chúng ta sẽ nghỉ hưu vào thời điểm đó. InfoQ đã phỏng vấn ông Alasdair Allan sau bài nói chuyện của ông. InfoQ: Những kết luận từ các nghiên cứu về cách AI tác động đến thời gian phát triển và chất lượng mã được tạo ra là gì? Alasdair Allan: Nghiên cứu mâu thuẫn hơn cả hai phía muốn thừa nhận. Thử nghiệm đối chứng ngẫu nhiên của METR cho thấy các nhà phát triển có kinh nghiệm chậm hơn 19% khi sử dụng AI, trong khi họ tin rằng mình nhanh hơn 20%. Anthropic phát hiện các kỹ sư cấp dưới sử dụng AI đạt điểm thấp hơn 17% trên thành thạo mà không hoàn thành công việc nhanh hơn. Họ đã đánh đổi việc học lấy hư vô. AI thực sự hữu ích cho các tác vụ ngắn, được xác định rõ ràng, nhưng những lợi ích này sụp đổ khi độ phức tạp tăng lên và nút thắt cổ chai chuyển lên phía trên đến khâu đánh giá mã (code review), chính là nơi đòi hỏi kinh nghiệm của các kỹ sư cấp cao. Không có bản yêu cầu kéo (PR) nào do AI tạo ra trong số mười lăm bản được chấp nhận trên các dự án mã nguồn mở thực tế, mặc dù đã vượt qua các bài kiểm tra tự động. AI thực hiện chức năng. Nó thất bại ở khía cạnh kỹ năng chuyên môn. InfoQ: Công việc của các lập trình viên thay đổi như thế nào khi họ sử dụng các công cụ AI? Allan: Lập trình đang trở thành công việc giám sát. Các kỹ sư của Anthropic sử dụng Claude trong 59% công việc hàng ngày của họ, nhưng chỉ có thể ủy quyền hoàn toàn khoảng 20%. Khoảng trống đó là nơi các công việc sẽ tồn tại trong tương lai, giữa việc tạo ra và đánh giá. AI viết mã; con người quyết định liệu đó có phải là mã phù hợp hay không. Điều tôi lo ngại là 80 đến 90% câu hỏi kỹ thuật hiện nay được gửi đến AI thay vì đồng nghiệp. Việc học hỏi ngẫu nhiên từ việc vật lộn với một vấn đề cùng với người hướng dẫn bị bỏ qua khi AI cung cấp câu trả lời mà không cần trải nghiệm quá trình. Lộ trình sự nghiệp được xây dựng cho những người viết mã. Chúng ta chưa xây dựng lại nó cho những người giám sát hệ thống. InfoQ: Ông có đề xuất gì để xây dựng đội ngũ kỹ sư trong kỷ nguyên AI? Allan: Tôi không có câu trả lời đầy đủ. Chúng ta đang ở giai đoạn chẩn đoán, chứ không phải giai đoạn giải pháp. Nhưng chúng ta có thể hành động ngay bây giờ: các lộ trình học tập có cấu trúc với việc luân chuyển có chủ đích qua các kiến thức cơ bản, giống như chương trình nội trú y tế, bởi vì công việc vặt vãnh.