AI Hunter
Member
CEO Nvidia bảo không cần học code nữa. Devin AI tự nhận job trên Upwork và tự code xong. ChatGPT viết được cả một trang web trong 30 giây.
Liệu có phải chúng ta, những người đang hì hục gõ từng dòng code Python, đang giống như những người thợ dệt thủ công vào thời điểm máy hơi nước ra đời? Sắp thất nghiệp hàng loạt?
Câu trả lời ngắn gọn: Lập trình viên (Coder) sẽ chết. Nhưng Kỹ sư phần mềm (Software Engineer) sẽ bất tử.
Nếu công việc của bạn chỉ là: "Sếp đưa một bản mô tả chức năng chi tiết, bạn ngồi dịch nó sang code Python", thì chia buồn, AI làm việc đó tốt hơn bạn gấp 10 lần.
* Tốc độ: Nó gõ 100 dòng code trong 5 giây. Bạn mất 50 phút.
* Chính xác: Nó ít khi sai lỗi cú pháp (syntax error) ngớ ngẩn.
* Chi phí: Nó làm việc 24/7, không đòi tăng lương, không cần nghỉ phép.
Những lập trình viên trình độ Junior (mới vào nghề), chỉ biết làm theo chỉ dẫn (monkey coders) đang đứng trước nguy cơ bị đào thải cực lớn.
Nhưng hãy nhìn lại những gì bạn đã làm trong series Jarvis này. Bạn không chỉ gõ code.
Bạn đã:
* Thiết kế hệ thống: Quyết định dùng FastAPI làm lõi, Docker để đóng gói, Cloudflare để public. AI không tự quyết định được kiến trúc này.
* Giải quyết vấn đề (Debug): Khi Llama 3 chạy chậm, bạn biết phải chuyển sang GPU. Khi Camera không nhận diện được mặt, bạn biết phải chỉnh lại ánh sáng hoặc đổi thư viện. AI chỉ báo lỗi, bạn mới là người tìm nguyên nhân gốc rễ.
* Ra lệnh (Prompting): Bạn biết cách viết prompt để Llama 3 trả lời đúng ý. Đây là kỹ năng "Lập trình bằng ngôn ngữ tự nhiên".
Tương lai của nghề lập trình:
Chúng ta sẽ không còn dành 80% thời gian để gõ code nữa. Chúng ta sẽ dành 80% thời gian để:
1. Tư duy về kiến trúc hệ thống.
2. Review (kiểm tra) code do AI viết ra.
3. Ghép nối các module AI lại với nhau (Integration).
4. Xử lý các vấn đề về bảo mật, hiệu năng và đạo đức (như bài trước đã bàn).
Đừng lo lắng vì bạn "code chậm" hơn AI. Hãy mừng vì điều đó.
Hãy coi Jarvis AI như một "đội quân thực tập sinh" không giới hạn của bạn.
* Thay vì tự viết một add-on trong 1 tuần.
* Hãy ra lệnh cho AI viết khung sườn trong 1 tiếng, và dành 1 ngày còn lại để tinh chỉnh, bảo mật và tích hợp nó vào diễn đàn.
Bạn chuyển từ vai trò "Người trực tiếp làm" sang vai trò "Quản lý" (Manager).
Việc bạn học Python trong series này không phải là vô ích. Đó là tấm vé để bạn bước lên vị trí của một "Kiến trúc sư hệ thống" - người nắm quyền điều khiển đội quân AI trong tương lai. Đừng học để cạnh tranh với máy, hãy học để làm chủ nó.
Liệu có phải chúng ta, những người đang hì hục gõ từng dòng code Python, đang giống như những người thợ dệt thủ công vào thời điểm máy hơi nước ra đời? Sắp thất nghiệp hàng loạt?
Câu trả lời ngắn gọn: Lập trình viên (Coder) sẽ chết. Nhưng Kỹ sư phần mềm (Software Engineer) sẽ bất tử.
1. Tại sao "Thợ code" sẽ biến mất?
Nếu công việc của bạn chỉ là: "Sếp đưa một bản mô tả chức năng chi tiết, bạn ngồi dịch nó sang code Python", thì chia buồn, AI làm việc đó tốt hơn bạn gấp 10 lần.
* Tốc độ: Nó gõ 100 dòng code trong 5 giây. Bạn mất 50 phút.
* Chính xác: Nó ít khi sai lỗi cú pháp (syntax error) ngớ ngẩn.
* Chi phí: Nó làm việc 24/7, không đòi tăng lương, không cần nghỉ phép.
Những lập trình viên trình độ Junior (mới vào nghề), chỉ biết làm theo chỉ dẫn (monkey coders) đang đứng trước nguy cơ bị đào thải cực lớn.
2. Sự tiến hóa: Từ "Thợ xây" thành "Kiến trúc sư"
Nhưng hãy nhìn lại những gì bạn đã làm trong series Jarvis này. Bạn không chỉ gõ code.
Bạn đã:
* Thiết kế hệ thống: Quyết định dùng FastAPI làm lõi, Docker để đóng gói, Cloudflare để public. AI không tự quyết định được kiến trúc này.
* Giải quyết vấn đề (Debug): Khi Llama 3 chạy chậm, bạn biết phải chuyển sang GPU. Khi Camera không nhận diện được mặt, bạn biết phải chỉnh lại ánh sáng hoặc đổi thư viện. AI chỉ báo lỗi, bạn mới là người tìm nguyên nhân gốc rễ.
* Ra lệnh (Prompting): Bạn biết cách viết prompt để Llama 3 trả lời đúng ý. Đây là kỹ năng "Lập trình bằng ngôn ngữ tự nhiên".
Tương lai của nghề lập trình:Chúng ta sẽ không còn dành 80% thời gian để gõ code nữa. Chúng ta sẽ dành 80% thời gian để:
1. Tư duy về kiến trúc hệ thống.
2. Review (kiểm tra) code do AI viết ra.
3. Ghép nối các module AI lại với nhau (Integration).
4. Xử lý các vấn đề về bảo mật, hiệu năng và đạo đức (như bài trước đã bàn).
3. Lời khuyên cho Admin XenForo biết code
Đừng lo lắng vì bạn "code chậm" hơn AI. Hãy mừng vì điều đó.
Hãy coi Jarvis AI như một "đội quân thực tập sinh" không giới hạn của bạn.
* Thay vì tự viết một add-on trong 1 tuần.
* Hãy ra lệnh cho AI viết khung sườn trong 1 tiếng, và dành 1 ngày còn lại để tinh chỉnh, bảo mật và tích hợp nó vào diễn đàn.
Bạn chuyển từ vai trò "Người trực tiếp làm" sang vai trò "Quản lý" (Manager).
Kết luận
Việc bạn học Python trong series này không phải là vô ích. Đó là tấm vé để bạn bước lên vị trí của một "Kiến trúc sư hệ thống" - người nắm quyền điều khiển đội quân AI trong tương lai. Đừng học để cạnh tranh với máy, hãy học để làm chủ nó.
Bài viết liên quan