Liệu Codex của OpenAI sẽ thay thế các Lập trình viên?

Ngày đăng: 30/11/2021 - Cập nhật: 30/11/2021

Đầu tháng 9 vừa qua, công ty trí tuệ nhân tạo OpenAI của Elon Musk đã cho ra mắt Codex, một hệ thống mới có thể tự động viết các dòng code phần mềm chỉ sử dụng các câu lệnh đơn giản viết bằng ngôn ngữ thông thường. Codex được dựa trên GPT-3, một nền tảng deep learning tiên tiến mà OpenAI đã rèn luyện bằng gần như tất cả các văn bản công khai được tạo ra bởi con người từ năm 2019.

Là một early Beta tester, tôi đã có khá nhiều cơ hội được thử nghiệm với cả GPT-3 và Codex. Phần lớn các câu hỏi mà tôi nhận được về Codex là “Cái này có thay thế các lập trình viên không?” Với một siêu cường như Hoa Kỳ đầu tư hàng tỷ đô la để đào tạo các nhà phát triển phần mềm, thì cũng là chuyện bình thường khi lo lắng rằng tất cả nỗ lực và tiền bạc sẽ đổ xuống sông xuống biển.

Nếu bạn là một nhà phát triển phần mềm — hay công ty của bạn đã dành ra rất nhiều tiền để thuê họ — thì bạn có thể thở phào nhẹ nhõm được rồi. Codex sẽ không thay thế các lập trình viên trong tương lai gần đâu — mặc dù trông nó có vẻ mạnh mẽ, hiệu quả và tập trung hơn.

Vậy tại sao Codex lại không phải là mối đe dọa với các lập trình viên? Vài năm trước, tôi đã được làm việc cùng với một nhà khoa học dữ liệu cao cấp kiêm phát triển phần mềm (và là một nhân viên có mức lương cao) từ một hãng tư vấn lớn của Mỹ cho một dự án cơ sở dữ liệu của chính phủ. Công việc của chúng tôi là hiểu được một cơ quan chính phủ sử dụng cơ sở dữ liệu của họ như thế nào để đưa các khoản tài trợ đến các tổ chức, và sau đó đưa ra những lời khuyên cho họ làm thế nào để cải thiện cơ sở dữ liệu.

Khi tôi mới bắt đầu làm việc cùng với đồng nghiệp lập trình viên của mình, Tôi đã tưởng tượng ra rất nhiều cách mà anh ta sẽ dành thời gian của mình. Tôi nghĩ là anh ta sẽ cắm mặt vào laptop cả ngày, gõ các dòng code bằng R hay chế ra các công thức tuyệt diệu bằng Mathematica để giúp chúng tôi hiểu về cơ sở dữ liệu của khách hàng. Tôi đã hình dung một lối làm việc hoa mỹ như gõ phím cật lực trên windows, các phân tích hồi quy, và dành rất nhiều thời gian trước màn hình để viết hàng ngàn dòng code Python.

Thay vào đó, đồng nghiệp của tôi bắt đầu công việc bằng cách ngồi trao đổi với khách hàng và dành vài ngày để hiểu được quy trình cấp phép tài trợ của họ. Sau đó là những buổi họp với các thành viên trong đội ngũ cơ quan, các bên liên quan, các bộ phận của cơ quan, và còn nữa. Sẽ mất vài tháng như vậy cho đến khi cuối cùng anh cũng ngồi xuống để phân tích dữ liệu của họ, sử dụng R và nhiều thư viện đồ thị khác. Cả quả trình code và phân tích chỉ mất có 2 ngày. Kết quả của các phân tích rất chuẩn xác, chương trình của anh hoạt động hoàn hảo. Và khỏi phải nói, khách hàng cực kỳ hài lòng.

Sau đó anh ấy giải thích với tôi rằng toàn bộ quá trình viết code và chạy các phân tích chỉ chiếm 1% tổng thời gian. Thời gian còn lại dành để làm việc với khách hàng để hiểu được vấn đề của họ, chọn phần mềm và các mô hình toán phù hợp để sử dụng, thu thập và làm sạch dữ liệu cần thiết, và trình bày kết quả. Phần lớn, code và toán học chỉ là một phần nhỏ, gần như lặp đi lặp lại trong suốt quá trình phát triển phần mềm.

Đây là điển hình của một nhà phát triển. Theo trang Tech Republic, viết code thường chiếm chưa đến 1 nửa thời gian của một nhà phát triển, và nhiều khi là chỉ vỏn vẹn có 20%. Nghĩa là kể cả khi một hệ thống như Codex hoạt động một cách hoàn hảo, nó chỉ thay thế được tối đa là một nửa công việc của một nhà phát triển phần mềm bình thường, và thậm chí là ít hơn 1/4.

Trừ khi có ai đó huấn luyện cho Codex có thể ngồi với khách hàng, chiếm được lòng tin của họ, hiểu được các vấn đề họ đang gặp phải, và chia các vấn đề đó ra thành các phần có thể giải quyết được, hay nói ngắn gọn là, làm được như đồng nghiệp của tôi trong quá trình thực hiện dự án—hệ thống sẽ không sớm thay thế được các nhà phát triển có chuyên môn và kỹ năng.

Trong các giấy tờ khi ra mắt Codex, các nhà khoa học của OpenAI cũng thừa nhận điều này. Theo cách nói của họ, “các kỹ sư sẽ không phải dành cả ngày để ngồi viết code.” Thay vào đó, họ dành phần lớn thời gian cho những công việc như “thảo luận với đồng nghiệp, viết các thông số thiết kế, và nâng cấp các ngăn xếp phần mềm đã có.”

Những người tạo ra Codex cho rằng “nó sẽ giảm thiểu phần nào chi phí sản xuất phần mềm” bằng cách cho phép các lập trình viên “viết các dòng code tốt nhanh hơn”. Nhưng họ không nghĩ rằng nó sẽ chiếm việc làm. Thay vào đó, họ cho rằng việc tự động hóa các công việc thủ công trong phát triển phần mềm sẽ sẽ mở rộng ngành lập trình với nhiều đối tượng hơn. Nó còn có thể tạo ra một chuyên môn mới đó là: “kỹ thuật mệnh lệnh”, quy trình phức tạp với việc tạo ra các câu lệnh bằng văn bản sẽ cho phép các hệ thống AI như Codex có thể thể hiện các phép màu của chúng.

Một số khác thì lại không chắc chắn lắm. Như phóng viên Steven Levy chỉ ra trong tờ Wired, Codex có thể sẽ không chiếm công việc của các lập trình viên. Nhưng nếu nó khiến công việc lập trình hiệu quả hơn, các công ty có thể sẽ quyết định là họ sẽ cần ít lập trình viên hơn. Một dự án trước đây có thể cần đến 10 người, giờ sẽ chỉ cần 8 người nếu họ được hỗ trợ bơi Codex hay một hệ thống AI tương tự, dẫn đến việc mất đi 2 việc làm.

Một ngày nào đó thì điều này có thể đúng, nhưng nó sẽ không đến sớm. Nhu cầu tuyển dụng lập trình viên tăng lên 25% trên toàn cầu trong năm 2020 mặc cho bối cảnh đại dịch, thì mối đe dọa từ các hệ thống như Codex có vẻ là không đáng kể, ít nhất là ở thời diểm hiện tại.

Nếu nó cho phép các công ty cần ít lập trình viên hơn thì sẽ giúp cho các lập trình viên đó có cơ hội làm việc tại các công ty tầm trung hay các startup, kết quả là sẽ có các phần mềm tốt hơn trên tất cả các cấp độ của hệ sinh thái công nghệ. Hiện nay, các startup thường phải chật vật để thu hút các nhà phát triển tài năng. Nếu các trụ sở Google và Facebook trên thế giới tuyển ít lập trình viên top đầu đi, sẽ có nhiều nhân tài cho các công ty mới nổi và cải tiến công nghệ.

Cũng cần nhớ rằng tất cả trên đây chỉ là giả định trong trường hợp Codex hay các hệ thống tương tự cũng có khả năng viết code tốt như con người. Hiện tại thì chắc chắn là không thể. OpenAI thừa nhận rằng khi ra mắt, code của Codex chứa lỗi hay hoàn toàn không hoạt động chiếm tới 63%. Tuy vậy viết được 37% code hoàn hảo đã là một thành công lớn đối với một cỗ máy. Nhưng cái ngày mà một người không phải coder có thể ngồi cùng Codex, viết một bản thông số, và cho ra một phần mềm có thể hoạt động được thì vẫn còn xa xôi lắm.

Đó là lý do tại sao mà các công ty công nghệ không coi Codex là một công cụ để tạo ra code mới, mà là một công cụ hỗ trợ đắc lực cho con người. Khi tôi hỏi nhà tương lai học Daniel Jeffries liệu Codex có thể thay thế được các lập trình viên không, Anh ta đáp lại “Không đời nào.” Anh cho biết, “Sẽ phải mất hàng năm trời để có thể có một code engine tạo ra các dòng code tốt, ổn định và sáng tạo ra các dòng code mới”

Thay vào đó, Jeffries hình dung các hệ thống như Codex sẽ tạo ra các “nhân mã,” một sự kết hợp của “con người và AI cùng hợp tác để làm việc nhanh hơn so với việc làm một cách riêng rẽ.” Các nhân mã đã chứng tỏ được giá trị của mình trong những trò chơi như cờ vua, khi các nhân mã con người/máy móc đều đánh bại cả các kiện tướng và các máy vi tính không được hỗ trợ. Một nhân mã con người/AI có thể làm việc nhanh hơn nột lập trình viên thông thường, nhưng chính xác hơn nhiều và hiểu rõ hơn các bài toán thực tế so với một hệ thống như Codex làm việc đơn lẻ.

Trang quản lý dữ liệu nổi tiếng Github cũng xôn xao khi cho ra mắt Copilot, một nền tảng hỗ trợ code được cung cấp bởi Codex. Copilot hoạt động như một trình kiểm tra chính tả quá liều, đưa ra các đoạn code để hoàn thành cả hàm hay tự động điền các đoạn code lặp lại khi một lập trình viên gõ code, Nếu các nhân mã thực sự là tương lai của trí tuệ nhân tạo thì cái tên của hệ thống này hơi dễ gây hiểu lầm.

Trong ngành hàng không, một phi công phụ là một phi công hoàn toàn có đủ kỹ năng đạt tiêu chuẩn để lái máy bay thay cho cơ trưởng nếu cần thiết. Một hệ thống lái tự động, mặt khác, có thể tự động lái trong một số điều kiện nhất định (khi lái thẳng và cùng độ cao) nhưng phải chuyển sang ngay phi công khi tình hình diễn biến xấu đi (như khi hạ cánh trong thời tiết xấu).

Copilot của GitHub thành thật mà nói thì giống một hệ thống lái tự động hơn là một phi công phụ đích thực. Nó có thể tự code khi các tác vụ đơn giản và lặp đi lặp lại, nhưng khi mọi thứ phức tạp lên thì nó sẽ cần đến sự can thiệp của con người. “Là một lập trình viên”, Github nói trên trang về Copilot, “bạn luôn là người làm chủ.” Sau cùng, đây không phải bài viết để chỉ trích Copilot hay Codex. Trong hàng không, hệ thống tự động lái là cực kỳ hữu ích.

Trên một chuyến bay thương mại, một chiếc máy bay sẽ bật chế độ tự động lái đến 90% thời gian bay. Nhưng quan trọng là, các phi công luôn luôn giám sát hệ thống. Và nếu không có 10% đóng góp đó, máy bay sẽ thường xuyên rơi. Các phi công, đã là các nhân mã có kỹ năng, làm việc an toàn và hiệu quả. Họ có thể là hình mẫu cho các nhân mã tương tự trong giới phát triển phần mềm. Có lẽ đó là lý do tại sao GitHub và OpenAI quyết định sử dụng hình ảnh ẩn dụ về hàng không để miêu tả hệ thống của họ ngay từ đầu.

Trừ phi Codex có những cải tiến vượt bậc trong thời gian tới, công việc phát triển phần mềm của con người vẫn được an toàn. Nhưng khi xét đến tiềm năng gia tăng hiệu suất làm việc, các công ty và các nhà phát triển độc lập nên bắt đầu khám phá công nghệ nhân mã ngay từ hôm nay. Nếu bạn là một lạp trình viên, hãy rèn luyện các kỹ năng như kỹ thuật mệnh lệnh, và đăng ký truy cập các hệ thống như Copilot và Codex để có thể sớm trải nghiệm làm việc với chúng.

Nếu bạn điều hành một công ty công nghệ, Hãy nghĩ về việc vận dụng các nhân mã như thế nào để giúp luồng làm việc của bạn hiệu quả hơn. Nếu bạn là người giảng dạy về khoa học máy tính hay coding, hãy bắt đầu dạy học viên của bạn về phương pháp tiếp cận các hệ thống AI và nhân mã ngay hôm nay, để họ có thể sẵn sàng làm việc với các nền tảng như Codex hay Copilot khi họ bước chân và thị trường việc làm.

Codex có thể không đọ được với một lập trình viên có chuyên môn. Nhưng một khi Codex và những hệ thống tương tự cải thiện, những con người tự mình biến họ thành các nhân mã bằng cách kết hợp kỹ năng của họ với các AI tiên tiến có lẽ sẽ trở thành một thế lực công nghệ mạnh mẽ — và không gì có thể ngăn cản được.

Về trang trước

Gửi email in trang