Các lập trình viên từ chối làm việc nếu không có AI, và điều đó có thể gây phản tác dụng

Các lập trình viên từ chối làm việc nếu không có AI — và điều đó có thể gây ra hậu quả khôn lường

Năm 2026, bạn không thể giật các công cụ viết code bằng AI ra khỏi tay các nhà phát triển phần mềm, các nhà nghiên cứu đã phát hiện ra. Nhưng trong khi AI chắc chắn đang giúp các lập trình viên tạo ra code nhanh hơn, thì nó có thể không tạo ra code tốt hơn, các nhà nghiên cứu khác cảnh báo. Và điều đó có thể gây ra vấn đề cho họ sau này. Cụ thể, vào tháng 2 năm 2026, phòng nghiên cứu AI uy tín METR đã công bố một tiết lộ đáng ngạc nhiên: hầu hết các nhà phát triển sẽ không làm việc, ngay cả trên một số lượng nhiệm vụ hạn chế, nếu không có AI. METR đã hy vọng cung cấp bản cập nhật cho một số nghiên cứu đột phá được công bố vài tháng trước đó, vào năm 2025, về năng suất viết code bằng AI. Trong đó, các nhà nghiên cứu đã đo lường thời gian các nhà phát triển mã nguồn mở mất để thực hiện các tác vụ thủ công so với sử dụng AI. Trong khi các nhà phát triển trong nghiên cứu đó báo cáo rằng AI đang làm cho họ làm việc hiệu quả hơn, thì họ đã rất sốc khi biết rằng nó thực sự làm chậm họ lại. Chắc chắn, nó tạo ra code nhanh hơn, nhưng sau đó họ đã dành thêm thời gian để tìm và sửa lỗi, điều khiển AI và chờ đợi nó hoàn thành các tác vụ.

Khi METR bắt đầu lặp lại thử nghiệm để đo lường những tiến bộ trong AI và trình độ của người viết code, họ đã không thể. Các nhà phát triển không sẵn lòng tham gia "vì họ không muốn làm việc mà không có AI" ngay cả chỉ cho nghiên cứu, các nhà nghiên cứu thú nhận. Thay vào đó, METR đã công bố một cuộc khảo sát vào tháng 5 cho phép nhân viên kỹ thuật tự báo cáo mức tăng năng suất AI của họ. Không có gì đáng ngạc nhiên, họ nhận thấy rằng AI đã làm cho họ có giá trị gấp đôi cho các tổ chức của họ. Nhưng những tiêu đề gần đây về chi phí "tokenmaxxing" điên cuồng, cùng với một số nghiên cứu gần đây, khiến những tự nhận thức đó trở nên đáng ngờ. Tokenmaxxing, hay sử dụng số lượng token mà một người sử dụng làm đại diện cho năng suất với AI, là xu hướng của năm 2026 cho đến nay. Và nó có thể đã kết thúc. Amazon đã đóng cửa bảng xếp hạng theo dõi token nội bộ của mình có tên là Kirorank sau khi nhân viên gian lận bằng cách sử dụng các tác nhân AI quá mức và làm tăng chi phí, tờ Financial Times đưa tin trong tuần này. Các nhân viên đã chứng minh rằng việc sử dụng AI không tự động dẫn đến tăng năng suất.

Uber đã thổi bay ngân sách AI năm 2026 của mình trong vòng bốn tháng đầu năm, The Information đưa tin. COO Andrew Macdonald gần đây đã nói trên một podcast rằng việc chi tiêu như vậy đã không dẫn đến sự gia tăng đáng kể về số lượng dự án hoặc năng suất. Code do AI tạo ra cũng không nhất thiết làm giảm nhu cầu bảo trì code liên tục, và thậm chí có thể làm tăng nó, lập trình viên và tác giả James Shore đã lập luận một cách hùng hồn trong một bài đăng trên blog lan truyền trên Hacker News. "Bạn viết code nhanh gấp đôi bây giờ? Hy vọng bạn đã giảm một nửa chi phí bảo trì của mình," ông viết. "Nếu không, bạn sẽ gặp rắc rối. Bạn đang đánh đổi một sự tăng tốc tạm thời để lấy một sự ràng buộc vĩnh viễn."

Có bằng chứng khác cho thấy AI có thể làm tăng thêm những rắc rối trong việc bảo trì code. Một dòng tweet lan truyền từ Aiswarya Sankar, người sáng lập và Giám đốc điều hành của công ty khởi nghiệp về tác nhân kỹ thuật độ tin cậy Entelligence AI, tuyên bố rằng các công ty đang chi 44% số token của họ cho việc sửa lỗi do AI của họ tạo ra. Công ty công cụ đánh giá code Code Rabbit cho biết họ đã phân tích các yêu cầu kéo mã nguồn mở và phát hiện ra rằng AI tạo ra nhiều vấn đề hơn 1,7 lần so với code do con người tạo ra. Phải thừa nhận rằng, đó là những số liệu thống kê tự phục vụ từ những người đang cố gắng bán các công cụ đánh giá code AI. Tuy nhiên, các nhà nghiên cứu độc lập cũng đã tìm thấy những vấn đề như vậy. Các nhà nghiên cứu từ Đại học Quản lý Singapore uy tín đã công bố một báo cáo vào tháng 4 cảnh báo rằng "code do AI tạo ra có thể đưa chi phí bảo trì dài hạn vào các dự án phần mềm thực tế."

Vậy, giải pháp là gì khi các lập trình viên yêu thích trợ lý AI của họ?

Chà, những người muốn bán cho bạn các tác nhân viết code AI nói rằng các nhà phát triển có thể chỉ cần sử dụng các tác nhân viết code AI để thực hiện các nhiệm vụ nhàm chán là sửa code nhanh như AI tạo ra nó. Đó là những gì Scott Wu, người sáng lập kiêm Giám đốc điều hành của Cognition, nhà sản xuất tác nhân viết code AI Devin, gợi ý. Nhưng ngay cả anh ấy cũng thừa nhận rằng, mặc dù Devin có thể làm việc độc lập, nhưng anh ấy hiện tại sẽ đánh giá kỹ năng của nó ở mức giữa lập trình viên cấp dưới và trung cấp, tùy thuộc vào nhiệm vụ. Đây không phải là một giải pháp giao việc và quên nó đi.

Các nhà nghiên cứu SMU đề xuất một cách tiếp cận mang tính con người hơn. Các lập trình viên nên biết những nhiệm vụ nào AI làm tốt và không tốt sâu sắc như họ biết các ngôn ngữ viết code yêu thích của mình. Họ cần các hệ thống đảm bảo chất lượng mạnh mẽ được thiết kế cho AI và họ bị mắc kẹt trong việc xem xét cẩn thận công việc của AI như thể nó là một nhà phát triển cấp dưới. Trong khi đó, các nhà nghiên cứu cho biết (và Wu đồng ý), con người vẫn nên thực hiện công việc tổng thể như kiến ​​trúc phần mềm và thiết kế bảo mật.

Khi bạn mua hàng thông qua các liên kết trong bài viết của chúng tôi, chúng tôi có thể kiếm được một khoản hoa hồng nhỏ. Điều này không ảnh hưởng đến tính độc lập biên tập của chúng tôi.