Tương lai của phát triển phần mềm: Khi việc viết code trở nên ít quan trọng hơn

Tương lai của phát triển phần mềm: Khi việc viết code trở nên ít quan trọng hơn

Hơn 3.000 nhà phát triển phần mềm từ khắp nơi trên thế giới đã tụ hội tại San Francisco vào thứ Ba vừa qua để tìm hiểu về số phận của ngành lập trình trong kỷ nguyên trí tuệ nhân tạo.

Sự kiện này mang tên AI Dev 26 x SF, do DeepLearning.AI của Andrew Ng tổ chức. Jonathan Heyne, Giám đốc vận hành (COO) của DeepLearning.AI, đã mở đầu bằng cách đặt ra vấn đề cốt lõi: xác định ý nghĩa của kỹ thuật phần mềm trong 5 năm tới.

Có thể bạn sẽ thất vọng vì chưa ai có câu trả lời chính xác, nhưng rất nhiều ý kiến thú vị đã được đưa ra về tình hình hiện tại.

Nút thắt cổ chai mới là trí tưởng tượng

Theo Heyne, nút thắt cổ chai của phát triển phần mềm luôn là việc viết code. Nhưng với AI, "nút thắt cổ chai giờ đây là trí tưởng tượng của chúng ta".

Tất nhiên, vẫn còn những yếu tố như vốn và thời gian. Nhưng nếu tập trung vào mặt tích cực, trí tưởng tượng là giới hạn duy nhất. Trước đây, chúng ta có thể lo ngại về các rào cản pháp lý, nhưng dường như các tòa án hiện tại vẫn chấp nhận việc sử dụng AI để tạo ra code.

Anush Elangovan, Phó Chủ tịch cấp cao mảng phần mềm AI của AMD, đã lên sân khấu để giới thiệu các công việc trên ROCm — ngăn xếp phần mềm mã nguồn mở của AMD để tối ưu hóa khối lượng công việc AI. Ông lướt nhanh qua các dự án như HotSwap, backend HIP mới cho llama.cpp và tokenizer IREE C hiệu suất cao.

Elangovan nhận định rằng AI đang thay đổi ngành công nghệ nhanh hơn nhiều so với các cuộc chuyển đổi trước đây.

"Tốc độ là lợi thế cạnh tranh," ông nói, có lẽ ám chỉ một bản ghi nhớ năm 2023 từ một nhân viên Google vô danh về việc thiếu rào cản cạnh tranh của công ty này.

Tuy nhiên, cũng có những cách phòng thủ kinh doanh khác. Việc đến thị trường muộn hơn nhưng có nguồn vốn tốt hơn đối thủ cũng đã chứng minh là một công thức thành công. "Nghĩa địa" của các startup đầy rẫy những công ty có lợi thế người đi đầu. Một số người còn lập luận rằng AI đã biến tốc độ thành một hàng hóa đại trà.

Dù vậy, Elangovan thêm rằng hiện nay "không có gì là quá khó", một nhận định cần được xem xét trong bối cảnh cụ thể.

Tầm quan trọng của độ chính xác

Marc Brooker, Phó Chủ tịch và Kỹ sư xuất sắc tại AWS, đã chia sẻ quan điểm của mình.

"Tôi viết phần mềm mỗi ngày, thường là phần mềm sản xuất," ông nói. "Và tôi phải nói đây là thời điểm thú vị nhất trong sự nghiệp của tôi. Tôi đã kiếm tiền từ việc chạy phần mềm được khoảng 30 năm và chưa bao giờ thấy tốc độ thay đổi nhanh như bây giờ."

"Đây là thời điểm vô cùng thú vị để ở trong ngành phần mềm. Và vô cùng thú vị khi có cơ hội định hình một phần của ngành này. Nhưng nó chưa hoàn hảo. Chúng ta vẫn còn việc phải làm."

Brooker không tin rằng AI sẽ chiếm lĩnh mọi thứ. "Cơ hội cho các tác nhân AI bị giới hạn bởi tỷ lệ lỗi," ông lập luận, nhấn mạnh rằng giảm thiểu lỗi quan trọng hơn là mở rộng biên giới công nghệ.

Điều làm cho các tác nhân AI trở nên thú vị, theo ông, là chúng tạo thành một vòng lặp phản hồi. "Bạn có thể lấy những thứ đầy lỗi và xây dựng những thứ tuyệt vời dựa trên chúng nhờ vòng lặp phản hồi đó."

Brooker chỉ ra các dự án nhằm đảm bảo tính đúng đắn của code như Hydro (khung Rust cho tác nhân và con người viết các giao thức phân tán), Cedar (ngôn ngữ để viết bộ ủy quyền) và Strata (công cụ suy luận tự động). Ông cũng nhấn mạnh giá trị của phát triển dựa trên đặc tả kỹ thuật (spec-driven development), vì việc cung cấp thông số kỹ thuật cho các mô hình AI sẽ dẫn đến kết quả tốt hơn.

Cách tiếp cận của AWS, theo ông, là giảm tỷ lệ lỗi. "Trên toàn ngành, chúng ta cần có các tiêu chuẩn cao hơn."

Thách thức về dữ liệu và hạ tầng

Emma McGrattan, Giám đốc công nghệ (CTO) của Actian, đã có bài thuyết trình về cách thiết kế lớp dữ liệu để mang lại giá trị cho doanh nghiệp. Bà nhắc nhở rằng đổi mới kỹ thuật không thể vượt qua được thực tế chính trị — cụ thể là sự lo ngại của các chính phủ và công ty Châu Âu về việc lưu trữ dữ liệu trên đất Mỹ.

Bà cũng nhấn mạnh rằng hạ tầng lai (hybrid infrastructure) là quy chuẩn chứ không phải ngoại lệ. Triển khai tại biên (edge), tại chỗ (on-premises) và trên đám mây (cloud) mỗi loại đều có những ưu điểm riêng.

Andrew Ng phát biểu tại AI Dev 26 x SF

Tương lai là điều phối tác nhân AI

Cuối cùng là một cuộc thảo luận bảng (panel) về tương lai của phát triển phần mềm.

Ngay từ đầu, người điều phối Marina Mogilko từ Silicon Valley Girl đã yêu cầu các diễn giả đánh giá mức độ tươi sáng của tương lai lập trình trên thang điểm 1 đến 10. Joe Reis (Practical Data Media) chọn 8. Dan Maloney (LandingAI) chọn 8 đến 9. Richmond Alake (Oracle) chọn 7. Michele Catasta (Replit) cho rằng nó quá rực rỡ và đánh giá 10 điểm.

Đó là điều có thể mong đợi từ những người tham dự một hội nghị về phát triển phần mềm với AI. Những người có xu hướng đánh giá ở mức thấp hơn có lẽ đã bị bắt giữ rồi.

Alake cho rằng ông kỳ vọng trong tương lai, phát triển phần mềm sẽ trông giống nhiều hơn là điều phối và quản lý tác nhân AI. Ông cũng dự đoán nhiều vai trò sẽ bị mờ nhạt, khi các kỹ sư phần mềm kiêm luôn các yếu tố của quản lý sản phẩm, thiết kế và tiếp thị — nói chuyện trực tiếp với khách hàng để hiểu nhu cầu của họ.

Andrew Ng, người sáng lập DeepLearning.AI, đã có nhận định tương tự trong bài phát biểu chính của mình. He lập luận rằng các nhóm nhỏ nhân sự đa năng (generalists) giám sát các tác nhân AI dường như là hướng đi phía trước. Ông gợi ý rằng thay vì chỉ để AI viết một phần code, chúng ta nên để chúng viết toàn bộ.

"Nếu tôi phải xem xét code, tôi trở thành nút thắt cổ chai," ông nói, thêm rằng việc viết code thủ công vẫn ổn. Nhưng đối với nhiều nhóm tiên phong, ông cho biết họ đang hướng tới việc 100% code do AI thực hiện.

Tương lai của phát triển phần mềm có vẻ sẽ có ít việc phát triển phần mềm thực sự hơn rất nhiều.