Ngành công nghiệp đang xôn xao về việc các nền tảng trí tuệ nhân tạo (chẳng hạn như ChatGPT) đang mang lại nhiều lợi ích cho nghề phát triển phần mềm. “Đối với nhiều nhà phát triển, AI tổng quát sẽ trở thành đối tác mã hóa có giá trị nhất mà họ từng biết”, một báo cáo gần đây của KMPG cho biết.
Ý nghĩa của bước đột phá mới nhất này trong AI là gì? Nó sẽ bắt đầu thay thế chính chương trình? Hay cuối cùng nó sẽ giúp các chuyên gia công nghệ thông tin hiện phải làm việc quá sức và căng thẳng tập trung vào các vấn đề lớn hơn, phù hợp hơn với doanh nghiệp?
Joe Welch, chủ tịch và lãnh đạo công nghệ của Launch Consulting, một bộ phận của The Planet Group, cho biết: “AI sáng tạo đang thay đổi đáng kể cách các nhà phát triển tiếp cận vai trò của họ, mở ra một cuộc cách mạng về năng suất”. “Bằng cách kết hợp GitHub Copilot vào Mã VS cho một dự án gần đây, chúng tôi đã thấy các lập trình viên giảm các nhiệm vụ kéo dài 10 phút, chẳng hạn như viết một hàm nhỏ, xuống còn 30 giây chỉ cần viết một nhận xét giải thích chức năng đó. Mã thực tế đối với các chức năng do Copilot viết và thường thì các chức năng này sẽ hoạt động ngay lập tức mà không cần thay đổi gì. Thật khó để đánh giá thấp yếu tố thay đổi cuộc chơi này.”
Duncan Angove, Giám đốc điều hành của Blue Yonder cho biết, các công cụ AI sáng tạo như ChatGPT “được xây dựng trên các mô hình ngôn ngữ lớn có thể thực hiện suy luận, suy luận và sáng tạo phức tạp”. “Về cốt lõi, lập trình cũng là một ngôn ngữ, khiến nó trở thành một nhiệm vụ hoàn hảo để AI sáng tạo đảm nhận.”
Về phần mình, Angove thấy trước các vai trò lập trình thực tế đang giảm dần và nhiều nhà phát triển tập trung vào kinh doanh sẽ lắp ráp các khả năng mà họ yêu cầu cho các ứng dụng cụ thể. Khi công nghệ phát triển, “Tôi tin rằng các kỹ năng lập trình của con người sẽ giảm dần và cuối cùng được thay thế” ông dự đoán. “Các nhà phân tích kinh doanh và quản lý sản phẩm sẽ là những kỹ sư mới, chuyển các nhu cầu kinh doanh thành các gợi ý để tạo mã mà chúng tôi cần. Trong ngắn hạn, chúng tôi vẫn sẽ cần các lập trình viên để kiểm tra chất lượng mã, nhưng theo thời gian, điều đó cũng sẽ phai màu.”
Một yếu tố cản trở tiềm năng cho việc tạo mã thực tế — so với việc giúp các nhà phát triển làm việc đó hiệu quả hơn — là những tác động pháp lý của việc tự do sử dụng mã vốn được thiết kế cơ bản ở nơi khác. Các tác giả của KPMG cảnh báo: “Các vấn đề về sở hữu trí tuệ xung quanh AI tổng quát vẫn chưa được giải quyết”. “Những mô hình này được đào tạo về mã nguồn mở, với nhiều loại giấy phép khác nhau và vẫn còn phải xem điều gì sẽ xảy ra nếu phần mềm mà chúng tạo ra được coi là quá giống với mã nguồn mở.”
Cuối cùng, cơ hội cho các nhà phát triển và các chuyên gia công nghệ thông tin khác sẽ có rất nhiều “những thứ không thể dễ dàng sao chép hoặc dạy”, Angove dự đoán. “Hãy nghĩ về những gì LLM không thể làm và làm điều đó. Giá trị của tư duy mới thậm chí còn trở nên có giá trị hơn. Phát triển các kỹ năng giúp xây dựng các công cụ — bản thân LLM — so với các ứng dụng miễn phí hiện nay.”
Theo: https://www.zdnet.com/article/generative-ai-means-more-productivity/
