Lời thú nhận: Tôi đã xây dựng trang web này bằng AI – Xin hãy tha thứ cho tôi

Lời thú nhận: Tôi đã xây dựng trang web này bằng AI – Xin hãy tha thứ cho tôi

Một cựu nhà khoa học chuyển sang lập trình chia sẻ câu chuyện xây dựng website bộ sưu tập máy đánh chữ hoàn toàn bằng AI. Anh thừa nhận yêu thích kết quả nhưng căm ghét quá trình, đồng thời đặt ra những câu hỏi đạo đức sâu sắc về tương lai của nghề lập trình.

Máy đánh chữ cổ được trưng bày trong bộ sưu tập

Từ niềm đam mê khoa học đến lập trình

Tác giả của bài viết vốn là một nhà khoa học với bằng tiến sĩ Vật lý Thiết bị đo. Ông yêu thích nghiên cứu, nhưng vì nhiều lý do khách quan, cuối cùng lại rẽ sang con đường phát triển phần mềm. Ông tự học lập trình, một phần để hỗ trợ công việc khoa học, một phần vì yêu thích giải quyết vấn đề.

Không qua trường lớp chính quy, ông đọc mọi thứ có thể, trò chuyện với bất kỳ ai sẵn lòng chia sẻ, tham gia các dự án mã nguồn mở như Mojolicious và dự các hội nghị công nghệ. Ông chuyên sâu về các giao thức tầng thấp và mô hình bất đồng bộ, lập trình bằng Perl, PHP, Python, Node, Java và nhiều ngôn ngữ khác. Thú vị là ông hiếm khi dùng IDE mà chỉ code bằng Vim. Gần đây ông bắt đầu làm việc với Kubernetes.

"Tôi yêu thích hành trình, đích đến thực sự không quan trọng lắm."

Nhưng rồi mọi thứ thay đổi. Khoảng vài năm trước, mọi người bắt đầu bàn tán về lập trình bằng AI. Ban đầu, những gì lọt đến tai ông thường là bạn bè khoe "này, tôi vừa tạo một webapp Mojolicious bằng ChatGPT" – và khi nhìn vào code, ông có thể thấy ngay nó thậm chí không đúng cú pháp Perl, chứ chưa nói đến hoạt động được. Nhưng điều đó nhanh chóng thay đổi.

Bước ngoặt từ "cuộc họp định mệnh"

Mùa xuân năm 2026, tác giả nhận thấy đồng nghiệp của mình bắt đầu đảm nhận những thách thức mà ông lo ngại vượt quá khả năng của họ. Điều bất ngờ là họ xử lý xong rất nhanh. Rồi đến "cuộc họp" thay đổi tất cả.

Một đồng nghiệp trình diễn cách sử dụng nhiều tác nhân AI (agent) phối hợp: một agent xây dựng tính năng, một agent khác kiểm thử, một agent thứ ba đánh giá các thay đổi và bài test để đảm bảo đáp ứng yêu cầu ban đầu. Mắt ông mở to.

Điểm mấu chốt mà tác giả nhận ra: phần mềm có thể kiểm thử được. Đây chính là lợi thế quyết định so với các lĩnh vực khác khi ứng dụng AI.

AI rác (AI Slop) và phát triển phần mềm bằng tác nhân

Mô tả minh họa quá trình phát triển phần mềm với AI

Chúng ta đều đã thấy AI Slop – những ảo giác, bịa đặt, phi logic. Điều này xảy ra vì về bản chất AI không "suy nghĩ", nó chỉ tổng hợp văn bản, tạo ra nhiều văn bản hơn với hy vọng đó là thứ bạn muốn. Vấn đề là hầu hết yêu cầu đều mở, không xác định rõ. AI không thể "biết" rằng nó đã đáp ứng yêu cầu của bạn, nó chỉ có thể thử rồi chờ phản hồi.

Phần mềm thì khác. Bạn yêu cầu một thứ cụ thể và có thể kiểm thử được. Với một tập đầu vào, cần có tập đầu ra xác định. Hãy viết code giải quyết điều đó. Lặp lại cho đến khi đúng. Kết quả không mở mà rất chính xác. Trong tình huống như vậy, AI có thể làm được những điều đáng kinh ngạc.

Hơn thế nữa, một trong những thách thức của lập trình là nắm rõ mọi chi tiết – biết mọi thứ trong một codebase, biết cách dùng mọi thư viện, biết đúng mô hình thiết kế hay giao thức cần áp dụng. AI biết tất cả những điều này. Có thể đôi khi lỗi thời, có thể đi sai hướng, và vẫn cần một lập trình viên hiểu biết để "chỉnh hướng" – nhưng nó không bị giới hạn bởi dung lượng bộ nhớ của con người.

Xây dựng website bộ sưu tập máy đánh chữ

Tác giả muốn có một website cho bộ sưu tập máy đánh chữ của mình từ lâu. Ông từng quản lý bằng spreadsheet từ khi bộ sưu tập chỉ vài chục chiếc, nhưng đến khoảng 60 chiếc thì cách đó trở nên cồng kềnh. Vấn đề lớn nhất là thời gian.

Ông hoàn toàn có thể tự xây dựng mọi thứ, học từng công cụ, tự tay viết từng dòng code. Nhưng giữa công việc, chăm con và chính những chiếc máy đánh chữ, ông không có đủ thời gian. Vậy nên việc xây dựng site trở thành cơ hội học cách dùng AI để lập trình.

Ông đặt mục tiêu theo đuổi cách tiếp cận "không can thiệp vào code". Ông chưa mở Vim, gần như không nhìn vào code. Đây không phải code trọng yếu của doanh nghiệp, không phải bí quyết kinh doanh – chỉ là website cho bộ sưu tập máy đánh chữ. Ông muốn xem AI có thể tự làm tốt đến đâu.

Kết quả: ông chỉ đạo, chỉ định mọi tính năng, thay đổi ý định, phát hiện lỗi – nhưng mỗi lần đều để AI làm hết công việc. "Cứ thả nó vào chế độ tự động và để nó nấu."

Mất đi niềm vui của hành trình

Minh họa cảm giác mất đi niềm vui lập trình

Bài học lớn nhất mà tác giả rút ra: phát triển phần mềm giờ đây là về đích đến, không phải hành trình – hành trình dành cho agent. Nếu vậy, niềm vui giờ phải đến từ việc nghĩ về những gì có thể làm.

Ông đã xây dựng những tính năng mà tự mình sẽ không bao giờ làm nổi. Hệ thống tag có ngôn ngữ truy vấn cho phép yêu cầu kiểu single-element+!index để xem The Chicago và the Blicks, hay index+!single-element để xem Merritt. Timeline cũng rất thú vị để khám phá.

Tuy nhiên, vẫn cần con người tham gia: giữ AI đúng hướng, đưa ra phương án thay thế khi nó lạc vào ngõ cụt. Và quan trọng nhất là ý tưởng. AI có thể gợi ý, nhưng chưa có gợi ý nào hay bằng ý tưởng của con người để trưng bày những cỗ máy xinh đẹp này. "Tia lửa đó vẫn đến từ trí óc con người... ít nhất là hiện tại."

Những trăn trở đạo đức

Và dù vậy, tác giả vẫn căm ghét điều này. Không chỉ vì mất đi hành trình, không chỉ vì tốn kém và lãng phí. Mà vì nó không được kiếm bằng mồ hôi công sức.

"Tôi không học những thư viện này. Tôi thậm chí hầu như không biết mình đã xây dựng trên nền những thư viện nào!"

Phát triển mã nguồn mở vốn dựa trên ghi nhận công lao (attribution). Làm sao ông có thể ghi công những gì mình hầu như không biết đã sử dụng? Tại sao các nhà phát triển đó lại tiếp tục làm việc với những dự án giờ đây càng ít được ghi nhận hơn trước? Ông cho rằng nhiều người đã dừng lại.

Và đó chỉ là các thư viện. Code mà AI tạo ra được tổng hợp từ việc huấn luyện trên code "hút" từ internet công khai (và có lẽ không hoàn toàn công khai) – code như của chính ông trên GitHub và của vô số người khác, tất cả đều không được ghi công hay đền bù. Ông lẽ ra có thể thuê ai đó xây dựng, phát triển phần mềm tự do vốn dĩ là một nghề, nhưng ông đã không làm. Ông cho rằng thị trường đó giờ đây khá cạn kiệt.

Lời kết: "Không thắng được thì phải nhập cuộc"

Tác giả thú nhận mình không dùng "kinh tế gig", cũng không dùng crypto. Nhưng trong trường hợp này, không đánh bại được thì phải tham gia. Ông vẫn hy vọng các công ty AI sẽ bị các chủ sở hữu bản quyền kiện cho phá sản, hoặc họ không thể tìm ra cách sinh lời. Nhưng cho đến lúc đó, để theo kịp thời đại, ông đã học cách làm website bằng AI.

"Tôi yêu kết quả, tôi ghét quá trình. Tôi đoán đó là những gì chúng ta có hiện nay. Xin hãy tha thứ cho tôi."

Câu chuyện này phản ánh một nghịch lý mà nhiều lập trình viên Việt Nam và trên toàn thế giới đang phải đối mặt: AI giúp hiện thực hóa ý tưởng nhanh chóng chưa từng thấy, nhưng đồng thời đặt ra câu hỏi lớn về giá trị của kỹ năng, đạo đức nghề nghiệp và tương lai của cộng đồng mã nguồn mở.