Liệu “vibe coding” có đang hủy hoại cả một thế hệ kỹ sư phần mềm?
Sự bùng nổ của các công cụ AI trong lập trình đang giúp kỹ sư tiết kiệm thời gian, tự động hóa quy trình, nhưng đồng thời cũng đặt ra một câu hỏi lớn: Liệu chúng ta đang đánh mất kỹ năng cốt lõi của nghề? Richard Sonnenblick – Giám đốc Khoa học Dữ liệu tại Planview đã có những chia sẻ sâu sắc về “vibe coding”, cũng như cách AI đang định hình (và có thể làm xói mòn) năng lực của thế hệ kỹ sư phần mềm mới. Cùng Techie cập nhật ngay!
Trước hết thì, vibe coding là gì?
Vibe coding được sử dụng để mô tả cách lập trình bằng “cảm giác” và sự hỗ trợ của AI, thay vì dựa vào hiểu biết sâu về cấu trúc, thuật toán hoặc logic. Thuật ngữ này được đặt ra bởi Andrej Karpathy, cựu nghiên cứu viên của OpenAI.
Vibe coding đang dần được xem là “phương pháp lập trình” mới trong cộng đồng công nghệ, phản ánh xu hướng các lập trình viên dựa quá nhiều vào công cụ AI để viết code. Thay vì hiểu rõ cấu trúc, thuật toán hay logic của chương trình, họ chỉ cần nhập yêu cầu vào ChatGPT, Copilot hoặc Claude và chấp nhận kết quả miễn là “chạy được”. Cách lập trình này được gọi vui là “code theo vibe”, tức là làm việc bằng cảm giác và gợi ý của AI hơn là bằng tư duy kỹ thuật. Do đó, tuy mang lại tốc độ và sự tiện lợi, vibe coding cũng làm dấy lên lo ngại rằng thế hệ kỹ sư phần mềm mới sẽ thiếu nền tảng tư duy và khả năng tự giải quyết vấn đề.
AI đang định hình lại cách lập trình viên viết mã
Không thể phủ nhận những lợi ích rõ ràng của vibe coding. Bởi các công cụ AI đang ngày càng làm tốt hơn trong nhiệm vụ phát triển phần mềm, từ tự động hóa tác vụ lặp lại, tối ưu mã dư thừa và phát hiện lỗi theo thời gian thực. Giờ đây, lập trình viên có thể tạo ra những đoạn code được cấu trúc tốt chỉ bằng vài dòng mô tả ngôn ngữ tự nhiên, giúp tiết kiệm hàng giờ làm việc thủ công. Những công cụ này học từ kho dữ liệu mã khổng lồ, đưa ra gợi ý theo ngữ cảnh để tăng năng suất và giảm sai sót.
Thay vì bắt đầu từ con số 0, kỹ sư phần mềm có thể tạo prototype nhanh hơn, thử nghiệm linh hoạt hơn và tập trung giải quyết các bài toán phức tạp hơn. Một ví dụ điển hình cho sức mạnh của vibe coding là trường hợp của Pieter Levels, lập trình viên nổi tiếng đứng sau nhiều dự án indie. Anh đã dùng công cụ AI Cursor để tạo ra trò chơi trực tuyến Fly.pieter.com chỉ với một câu lệnh: “Tạo một trò chơi bay 3D trong trình duyệt với các tòa nhà chọc trời.” Sau vài lần tinh chỉnh, trò chơi hoàn thiện và giúp anh thu về hàng chục nghìn USD mỗi tháng.
Tuy nhiên, sự phổ biến của các công cụ sinh mã cũng đặt ra câu hỏi về quy mô và cơ cấu của đội ngũ kỹ sư trong tương lai. CEO Garry Tan của Y Combinator cho biết có khoảng 25% startup trong chương trình của họ hiện dùng AI để viết 95% phần mềm. “Điều đó nghĩa là các nhà sáng lập không còn cần đến đội 50 hay 100 kỹ sư nữa – nguồn vốn có thể được sử dụng hiệu quả hơn,” ông chia sẻ với CNBC.
AI có thể là giải pháp nhanh cho các doanh nghiệp chịu áp lực chi phí, nhưng tác động dài hạn của nó đến kỹ năng con người trong ngành lại là điều cần suy ngẫm.
Khi AI viết code, liệu con người có đánh mất kỹ năng?
Việc dễ dàng tiếp cận các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) giúp lập trình viên nhanh chóng phát hiện và xử lý lỗi trong code, rút ngắn đáng kể thời gian phát triển phần mềm. Tuy nhiên, sự tiện lợi này cũng khiến họ dần mất kết nối với quá trình tư duy sâu, làm chậm khả năng hình thành kỹ năng giải quyết vấn đề cốt lõi. Khi đã quen dựa vào AI, nhiều người có xu hướng né tránh những giờ làm việc tập trung và thử thách, vốn là yếu tố quan trọng để trở thành kỹ sư giỏi thực thụ.
Sự trỗi dậy của Agentic AI (tác tử AI) càng thúc đẩy xu hướng này. Các công cụ như Claude Code của Anthropic có thể tự động phát hiện lỗi, tạo bài kiểm thử và tái cấu trúc mã chỉ bằng lệnh ngôn ngữ tự nhiên. Tương tự, Microsoft cũng ra mắt AutoGen và Semantic Kernel, hai framework mã nguồn mở giúp xây dựng hệ thống AI tự động hóa quy trình và tích hợp LLMs vào các ngôn ngữ lập trình phổ biến.
Nhưng khi các công cụ này ngày càng mạnh mẽ, cơ hội để lập trình viên rèn luyện kỹ năng nền tảng lại thu hẹp. Thay vì phải “đập đầu vào tường” để tự mình debug vài dòng mã hoặc tìm thư viện phù hợp, họ dễ dàng “giao việc” cho AI. Điều này dẫn đến nguy cơ những kỹ sư kỳ cựu với kỹ năng giải quyết vấn đề được tôi luyện qua nhiều năm sẽ trở thành “giống loài đang bị đe dọa.” Về lâu dài, điều này có thể khiến kỹ năng thực hành, tư duy phản biện và khả năng sáng tạo bị xói mòn. Đây là những phẩm chất không chỉ cần cho lập trình, mà còn để đánh giá chất lượng và tính logic của chính các giải pháp do vibe coding tạo ra.
Xem AI như Mentor: Biến tự động hóa thành cơ hội học tập thực tiễn
Mặc dù lo ngại về việc AI làm suy giảm kỹ năng lập trình viên là có cơ sở, Richard Sonnenblick cho rằng các doanh nghiệp không nên loại bỏ việc lập trình có hỗ trợ AI. Điều cốt lõi là phải cân nhắc kỹ lưỡng về thời điểm và cách thức triển khai các công cụ này trong quy trình phát triển phần mềm. Thay vì chỉ đóng vai trò tăng tốc năng suất, những công cụ này có thể trở thành người hướng dẫn tương tác, giúp lập trình viên học hỏi theo thời gian thực với các giải thích, lựa chọn thay thế và thực hành tốt nhất.
Khi được sử dụng như một công cụ đào tạo, AI củng cố việc học bằng cách chỉ ra vì sao đoạn mã bị lỗi và cách khắc phục, thay vì chỉ áp dụng một giải pháp làm sẵn. Ví dụ, một lập trình viên trẻ sử dụng Claude Code có thể nhận được phản hồi ngay lập tức về cú pháp kém hiệu quả hoặc lỗi logic, kèm theo các gợi ý và giải thích chi tiết. Điều này thúc đẩy học tập chủ động thay vì sửa lỗi thụ động – một tình huống đôi bên cùng có lợi: vừa rút ngắn tiến độ dự án, vừa giúp lập trình viên trẻ tự phát triển kỹ năng nhanh chóng.
Bên cạnh đó, các framework lập trình và công cụ tác tử AI còn hỗ trợ thử nghiệm và sáng tạo, cho phép lập trình viên tạo nguyên mẫu các quy trình phức tạp mà không cần kiến thức chuyên sâu ngay từ đầu. Bằng cách quan sát cách AI xây dựng và tối ưu mã, những lập trình viên có thể thấm nhuần các mô hình kiến trúc và chiến lược debug, tương tự như quá trình học truyền thống thông qua thử – sai, đánh giá mã và được hướng dẫn từ người đi trước.
Tuy nhiên, các buổi đánh giá mã (code reviews) chính thức vẫn là yếu tố thiết yếu để dẫn dắt những thành viên mới, ít kinh nghiệm hơn. Chúng ta vẫn còn cách xa thời điểm mà AI có thể giúp một lập trình viên trẻ phát triển toàn diện kỹ năng một cách độc lập.
Kết nối khoảng cách giữa tự động hóa và giáo dục
Khi được sử dụng có mục đích rõ ràng, AI không chỉ viết mã – mà còn dạy cách viết mã.
Bằng cách kết hợp giữa tự động hóa và giáo dục, AI giúp chuẩn bị cho các lập trình viên một tương lai nơi sự hiểu biết sâu và khả năng thích ứng vẫn là điều không thể thay thế. Xem AI như người hướng dẫn, đối tác lập trình, và là một “thành viên nhóm” có thể tập trung vào vấn đề cụ thể, chúng ta có thể thu hẹp khoảng cách giữa hiệu quả tự động và học hỏi con người. Chúng ta có thể giúp lập trình viên phát triển song hành cùng công cụ họ sử dụng, đảm bảo rằng khi AI tiến hóa, kỹ năng con người cũng tiến hóa cùng nó, hình thành nên một thế hệ lập trình viên vừa hiệu quả vừa am hiểu sâu sắc – Richard kết luận.
>>Xem thêm: Dead Internet Theory – Cứ 3 người dùng thì có 1 “người” là bot