AWS ca ngợi AI như 'phép thuật', nhưng kỹ sư nội bộ Amazon lại nói khác

Tại hội nghị thượng đỉnh AWS ở London vừa qua, Phó chủ tịch Alison Kay đã mô tả công nghệ AI mang lại cảm giác như "phép thuật". Bà kể câu chuyện về cách động cơ suy luận (inference engine) phía sau dịch vụ Bedrock được xây dựng lại chỉ trong 76 ngày nhờ sự hỗ trợ của dịch vụ lập trình Kiro.

"Trong khi các kỹ sư ngủ, các tác nhân AI vẫn tiếp tục xây dựng," Kay nói, mô tả quá trình chúng "viết code, kiểm thử, tìm lỗi, sửa lỗi và triển khai liên tục".

Tuy nhiên, ngay sau bài phát biểu đầy hào hứng đó, Steve Tarcza, Giám đốc Amazon Stores, đã chia sẻ một góc nhìn thực tế hơn về việc áp dụng AI trong nội bộ Amazon. Đội ngũ của ông — StoreGen — tập trung hỗ trợ các nhóm phát triển nội bộ của "gã khổng lồ" bán lẻ này làm việc nhanh hơn và giảm thiểu ma sát. Nhưng dù có áp dụng AI, một nguyên tắc bất di bất dịch vẫn được đặt ra: không có gì được tung ra thị trường nếu chưa có con người kiểm tra.

Steve Tarcza, Giám đốc Amazon Stores

Thách thức từ ảo giác và giới hạn

Khi được hỏi về những lo ngại liên quan đến bảo mật và độ tin cậy của AI, Tarcza thừa nhận những vấn đề mà ai cũng biết đến: "Đó là những ảo giác (hallucinations), là việc giữ cho AI nằm trong hàng rào an toàn (guardrails)". Ông cho biết có những trường hợp AI thậm chí còn thực hiện những công việc mà không được yêu cầu, đi xa hơn mức mong muốn.

Đội ngũ của Tarcza là người ủng hộ mạnh mẽ việc phát triển dựa trên đặc tả kỹ thuật (spec-driven development) — tính năng chính của Kiro khi được giới thiệu vào tháng 7 năm 2025. Ý tưởng là AI sẽ tạo ra một tập hợp các nhiệm vụ để tinh chỉnh và phê duyệt trước khi viết bất kỳ dòng code nào.

Tuy nhiên, Tarcza khẳng định phương pháp này không giải quyết triệt để các vấn đề như ảo giác hay chèn lệnh (prompt injection). "Nó chỉ giúp giảm thiểu tốt nhất thôi. Và ngay cả khi có đặc tả, vẫn có những trường hợp AI vượt quá phạm vi quy định."

Con người vẫn là trung tâm

Vậy làm thế nào để AI tác nhân (agentic AI) trở nên an toàn và đáng tin cậy? "Chúng tôi đã đưa ra lập trường rằng các kỹ sư luôn phải nhìn vào kết quả đầu ra. Không có gì được chuyển đi nếu không có ai đó xem xét và xác thực nó," Tarcza khẳng định.

Việc kỹ sư phải xem xét code đồng nghĩa với việc họ phải có kỹ năng để làm điều đó. Điều này đặt ra câu hỏi về xu hướng sa thải nhân sự tại nhiều công ty công nghệ, bao gồm cả AWS, trong bối cảnh AI tiến bộ.

Tarcza có quan điểm rất mạnh mẽ về vấn đề này: "Nếu để tự phát triển, đó có thể là kết luận tự nhiên mà bạn thấy. Nhưng tôi nghĩ đó là kết quả sai lầm... Chúng ta không thể đến mức không còn có thêm các kỹ sư cấp dưới (junior engineers) mới. Chúng ta phải tiếp tục nuôi dưỡng nhân tài. Chúng ta không thể rơi vào tình trạng không có ai để bảo trì các hệ thống này."

Ông nhấn mạnh rằng AI giống như một "hộp phép thuật" giúp các kỹ sư vượt qua các giai đoạn quy trình nhanh hơn, thay vì dành thời gian viết báo cáo trạng thái. Nhưng ý tưởng về một hộp đen đưa bạn từ bước đầu đến bước cuối cùng là không thực tế.

"Và tôi nghĩ đó không phải là thế giới mà chúng ta muốn hướng tới," ông kết luận.

Tiếp cận thận trọng với AI tác nhân

Mặc dù chủ đề chính của bài phát biểu khóa là "kỷ nguyên của các tác nhân" (age of agents), Tarcza không quá hào hứng với thuật ngữ "AI tác nhân". Ông cho rằng chúng ta nên tập trung vào việc tái kiến trúc các quy trình do con người dẫn dắt với AI làm trung tâm.

Hiện tại, mọi bước biến đổi mà AI thực hiện đều cần con người phê duyệt. "Tất cả là cho đến việc xuất bản một tài liệu để ai đó đọc," ông nói.

Tarcza cũng lưu ý rằng ít nhất là trong mảng Stores, họ không sử dụng AI để hỗ trợ triển khai (deployment). Thay vào đó, họ sử dụng các cơ chế tự động hóa xác định (deterministic) mà AWS cung cấp. Nếu có một hệ thống xác định đạt được kết quả mong muốn, đó luôn là lựa chọn được ưu tiên.

Cách tiếp cận đo lường của Tarcza tạo nên sự tương phản rõ rệt với sự cường điệu về AI tác nhân đầy hào hứng trong bài phát ảnh trước đó. Khi được hỏi về chi phí token đang tăng, liệu AI có còn đáng giá không, ông trả lời: "Mức suy nghĩ cao nhất về vấn đề này là, chi phí của việc bỏ lỡ một đổi mới lớn là bao nhiêu? Chi phí của việc không làm điều đó gần như được đảm bảo sẽ cao hơn chi phí token."