LLM đang khiến tôi mất đi sự nhạy bén trong nghề

Sự xuất hiện của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đã thay đổi cách chúng ta làm việc, nhưng với một kỹ sư giàu kinh nghiệm, nó lại mang đến cảm giác trống rỗng và nhàm chán chưa từng có. Bài viết là lời tự sự thẳng thắn về việc đánh mất niềm vui trong quá trình xây dựng, và sự nhạy bén quan trọng mà chỉ có thể có được qua việc tự mày mò và học hỏi từ sai lầm.

Từ đam mê "tự tay làm" đến sự nhàm chán với lời nhắc

Tôi không biết chuyện gì đang xảy ra nữa. Tôi luôn muốn giải quyết vấn đề và tạo ra mọi thứ, nhưng giờ đây khi có công cụ giúp tăng tốc cả quá trình thiết kế và phát triển... tôi lại thấy chán. Không còn cảm giác đam mê khi xây dựng, bởi vì tôi không thực sự xây dựng gì cả. Chẳng có sự khéo léo nào khi để thứ khác thay mình làm, chẳng có tư duy hay thiết kế thật sự khi viết lời nhắc. Không còn kỹ thuật, cũng chẳng còn thử thách. Chỉ là: nhắc, đánh giá kết quả, điều chỉnh, và lặp lại.

Trước đây, tôi là một "người sáng tạo" theo cách của riêng mình. Tôi thường nghiên cứu chủ đề một cách sâu sắc, trải qua những đêm dài thức trắng để nghĩ về vấn đề và giải pháp. Cảm giác tuyệt vời khi ý tưởng "bùng nổ" từ hư không trong lúc làm việc khác, rồi vội vã quay lại bàn làm việc để ghi chép và hiện thực hóa nó — điều đó thật ý nghĩa. Bộ não của tôi hoạt động và tôi thấy hài lòng mỗi khi nhìn vào thành phẩm của mình.

Sự nhạy bén đang bị LLM "nuốt chửng"

Theo định nghĩa của Merriam-Webster, "savvy" (sự nhạy bén) là khả năng nhận thức, thấu hiểu và lanh lợi trong các vấn đề thực tế. Với tôi, đó là học bằng cách làm, làm sai, rút kinh nghiệm, lặp lại và trưởng thành.

Nhưng với LLM, mỗi khi có lỗi, tôi không học được gì. Tôi nhận ra lỗi nhờ kinh nghiệm (may mắn được sinh ra 34 năm trước), tôi chỉ ra lỗi và để LLM sửa. Điều tồi tệ là các nhà cung cấp LLM có thể "đánh cắp" sự nhạy bén của tôi để huấn luyện mô hình của họ — thậm chí tôi sẽ không còn thấy những lỗi đó nữa, và không thể duy trì sự nhạy bén của chính mình.

Áp lực sử dụng LLM trong môi trường công nghệ doanh nghiệp

Không ai ép tôi làm điều này trong thời gian rảnh, nhưng trong công việc — và dường như trong toàn ngành công nghệ — có áp lực khổng lồ phải sử dụng những công cụ này để không bị "bỏ lại phía sau". Bỏ lại phía sau cái gì, chính xác? Tôi khá chắc chắn rằng nếu có một thước đo năng suất thực sự cho phát triển phần mềm, tính cả tốc độ, nợ kỹ thuật, khả năng bảo trì và chi phí — thì LLM sẽ không tỏa sáng. Việc sử dụng chúng một cách vô thức chỉ là thế hệ nợ kỹ thuật vô tận.

Điểm mấu chốt không bao giờ chỉ là đi từ A đến B. Điểm mấu chốt luôn là có niềm vui trên hành trình đó, học điều gì mới và trở nên nhạy bén hơn.

Vậy, tương lai sẽ ra sao?

Tôi không biết. Trong quá trình dùng LLM, tôi vẫn học được điều mới và có chút niềm vui — ít nhất tôi đã dựng một máy Linux để chạy suy luận cục bộ, phần đó khá thú vị. Nhưng bài viết này chủ yếu chỉ là một lời than trách, viết bởi con người, sẽ sớm bị dùng để huấn luyện vài mô hình LLM, để rồi sau đó được tái sinh thành một bài viết tương tự khi ai đó nhắc "Viết cho tôi một bài về kỹ sư phần mềm chán ngán việc dùng AI. Đừng phạm sai lầm nào."

Câu hỏi đặt ra cho cộng đồng kỹ sư Việt Nam: chúng ta đang dùng LLM như một công cụ hỗ trợ, hay đang để nó thay thế hoàn toàn tư duy sáng tạo của mình? Ranh giới giữa việc tăng năng suất và việc đánh mất "nghề" rất mong manh. Hãy cân nhắc khi giao phó những quyết định khó khăn cho AI, bởi sự nhạy bén chính là thứ phân biệt một kỹ sư thực thụ với một người chỉ biết gõ lời nhắc.