Khi AI khiến mọi thử thách kỹ thuật không còn là thử thách

Có một kiểu lập trình viên mà động lực lớn nhất không phải tiền bạc hay danh vọng, mà là cảm giác chinh phục một bài toán khó. Nhưng điều gì xảy ra khi trí tuệ nhân tạo khiến mọi bài toán kỹ thuật trở nên... quá dễ?

Đó chính là câu chuyện của Alex Gusev, CTO của Uploadcare, trong một bài viết gây nhiều chú ý trên cộng đồng công nghệ. Ở tuổi 40, ông nhận ra rằng vòng lặp "thử thách – chinh phục" đã nuôi dưỡng ông suốt cuộc đời bỗng nhiên biến mất.

Thử thách là động lực vô thức cả đời

Gusev thừa nhận rằng trong suốt sự nghiệp, ông chỉ thực sự hứng thú với những thử thách kỹ thuật. Ông từng tự hỏi: liệu mình có thể xây dựng ứng dụng tìm tuyến giao thông công cộng tối ưu, khi cả Google lẫn Yandex còn chưa có tính năng này? Liệu mình có thể phát hành một game lên App Store? Liệu mình có thể làm dịch vụ đặt lịch rửa xe, hay một công cụ dịch sách sang nhiều thứ tiếng?

Điều đáng chú ý là ông luôn đưa mọi thứ đến cùng. Nhưng với ông, "đến cùng" chỉ có nghĩa là sản phẩm chạy được và ai cũng có thể dùng. Ngay sau đó, ông mất hết hứng thú, bởi bài toán đã được giải xong.

Tôi chỉ cần chứng minh điều gì đó với chính mình.

Chính vì vậy mà nhiều doanh nghiệp ông gây dựng đều không thành công về mặt thương mại. Ông không quan tâm đến việc làm sản phẩm trở nên phổ biến hay kiếm tiền từ nó, vì đó không nằm trong phần "thử thách" mà bản năng của ông theo đuổi.

Khoảnh khắc AI thay đổi tất cả

Bước ngoặt đến khi ông nhận ra một điều đơn giản: với sự hỗ trợ của AI, ông có thể giải quyết bất kỳ bài toán kỹ thuật nào mà mình nghĩ ra. Chỉ một năm trước, ông còn mất hàng tháng để dọn dẹp đống code viết theo kiểu "vibe-coding" cho dự án lettercarta.com. Giờ đây, đôi khi ông thậm chí không buồn đọc code mà các AI agent viết ra, vì ông đã quen với việc chúng sẽ hoàn thành tốt nhiệm vụ. Nếu có sai sót, những agent khác sẽ phát hiện và báo lại.

Điều này khiến cách ông lựa chọn thử thách thay đổi hoàn toàn. Trước kia, ông phải cân nhắc kỹ năng của bản thân để chọn những bài toán khó nhưng vẫn khả thi, vừa đủ để không tự làm mình thất vọng mà vẫn có được niềm vui thực sự.

Hai cuộc đời trong một kiếp người

Gusev không hề cảm thấy mất phương hướng. Ngược lại, ông thấy mình may mắn. Ông ví hành trình của mình như một cầu thang mà ông cứ bước lên bậc đầu tiên rồi lại bước xuống. Giờ đây, ông đã đứng vững trên bậc thang đó và sẽ không quay lại nữa.

Vài ví dụ gần đây cho thấy sự thay đổi này:

• Ông tìm ra cách tạo một hình ảnh "bom bộ nhớ" cho một thư viện xử lý ảnh cụ thể: file chưa tới 1 kilobyte nhưng khi mở bằng thư viện đó sẽ chiếm tới 10 gigabyte RAM. Ý tưởng này nảy ra từ một nghi ngờ của đồng nghiệp.
• Chiếc máy scan của ông vốn chỉ chạy trên Windows, không chạy trên macOS dù có driver chính thức. Giờ nó đã chạy được, và ông còn có thêm ứng dụng quét ảnh tiện lợi nhất mình từng dùng — tất cả chỉ mất một tiếng rưỡi.

Cả đời tôi có một cầu thang trước mặt, và tôi cứ bước lên bậc đầu tiên rồi lại bước xuống. Giờ tôi đã lên được bậc đó, và tôi sẽ không xuống nữa.

Ông gọi đây là may mắn vì bản thân không làm gì để xứng đáng có cơ hội sống hai cuộc đời trong một. Ở "cuộc đời thứ nhất", ông từng tin rằng không thể tạo ra trí tuệ trên một cỗ máy von Neumann. "Cuộc đời thứ hai" đến nhờ ai đó đã xây dựng được thứ còn tốt hơn cả trí tuệ trên nền tảng đó — dù ông vẫn còn hoài nghi về việc có nên gọi nó là "trí tuệ" hay không.

Bài học cho cộng đồng kỹ sư Việt Nam

Câu chuyện của Gusev không chỉ là chuyện cá nhân. Nó phản ánh một xu hướng đang diễn ra với các lập trình viên và kỹ sư trên toàn thế giới, trong đó có Việt Nam.

Khi AI có thể viết code, gỡ lỗi và thậm chí tự đánh giá lẫn nhau, giá trị của người kỹ sư dịch chuyển từ khả năng thực thi sang khả năng đặt vấn đề. Việc biết code không còn là lợi thế tuyệt đối; điều quan trọng là biết mình muốn xây dựng gì, cho ai và vì lý do gì.

Giờ tôi phải học lại cách suy nghĩ, vì không thể giải một bài toán mà mình không thể tự đặt ra. Và số lượng bài toán tôi có thể giải mà chưa biết mình có thể giải đã tăng lên rất nhiều.

Với các kỹ sư trẻ Việt Nam, đây có thể là lời nhắc nhở đầy tích cực: thay vì lo lắng AI sẽ "cướp việc", hãy xem nó như công cụ giải phóng bạn khỏi những rào cản kỹ thuật, để dành nhiều thời gian hơn cho tư duy sản phẩm, tư duy hệ thống và những bài toán có ý nghĩa thực sự với người dùng.

Cuối cùng, chính tác giả thừa nhận bài viết của mình được AI sửa lỗi chính tả và ngữ pháp — một chi tiết nhỏ nhưng đầy ẩn ý về thời đại mà chúng ta đang sống.