- Ý kiến cho rằng “lập trình đã chết”: Phản ánh sự chuyển mình trong ngành công nghiệp công nghệ, nơi mà AI đang ngày càng trở nên mạnh mẽ và có khả năng tự động hóa nhiều tác vụ lập trình. Điều này có thể dẫn đến việc giảm nhu cầu về lập trình viên trong một số lĩnh vực.
- Tiếng Anh như ngôn ngữ lập trình: Các công cụ AI sẽ cho phép người dùng tương tác với máy tính thông qua ngôn ngữ tự nhiên, thay vì phải học các ngôn ngữ lập trình truyền thống. Điều này có thể làm cho lập trình trở nên dễ tiếp cận hơn với nhiều người.
Tôi là một Kỹ sư Machine Learning có xuất phát từ nền giáo dục không chuyên về kỹ thuật, và theo tôi, bạn nên theo đuổi ngành Khoa học Máy tính. Khoa học Máy tính không chỉ đơn thuần là lập trình mà là hiểu cách mà máy tính hoạt động.
Cuối cùng thì, AI là dữ liệu + thuật toán hoặc chỉ là thuật toán (data + algorithms or algorithms), được vận hành bởi một hoặc nhiều máy tính.
Nhiều năm trước, bạn đã viết “Hello, World” trên màn hình máy tính của mình bằng cách giao tiếp với máy tính thông qua các ngôn ngữ như Assembly.
Bây giờ bạn có thể viết “Hello, World” như thế này bằng Python:
Máy tính vẫn đang làm những việc giống như trước đây, nhưng bây giờ việc giao tiếp với máy tính trở nên dễ dàng hơn. Đó là điều mà ngành Khoa học Máy tính sẽ dạy bạn, những gì “behind the scenes”. Lập trình viên Assembly cách đây 30 đến 40 năm có thể làm những gì mà lập trình viên Python có thể làm.
Bây giờ việc lập trình trở nên dễ dàng hơn cho các lập trình viên vì máy tính có thể hiểu những ngôn ngữ dễ viết và dễ đọc hơn. Và sớm thôi, nó sẽ hiểu các ngôn ngữ như tiếng Anh với khả năng tương đương như một ngôn ngữ lập trình như Python.
Bạn không muốn trở thành người biết cách giao tiếp với máy tính và biết việc nâng cấp GPU trên máy chủ LLM của bạn sẽ thực sự mang lại điều gì sao? Hay hiểu điều gì xảy ra khi bạn tăng giá trị Top-K? Hoặc tại sao LLM lại đưa ra câu trả lời này khi bạn đã nói với nó bằng tiếng Anh đơn giản?
Khoa học Máy tính sẽ mang lại cho bạn sức mạnh để biết những gì đang xảy ra ở phía sau, và đó là một lợi thế lớn. Khi những người khác cố gắng xây dựng mọi thứ bằng tiếng Anh, bạn sẽ hiểu lý do tại sao nó hoạt động như vậy và cách để cải thiện nó. Những người khác sẽ tiếp tục viết những điều giống nhau và nhận được những kết quả giống nhau. Bạn sẽ có thể chỉ huy máy tính thực hiện những gì bạn mong muốn.
Cũng giống như máy tính cầm tay không làm giảm giá trị của việc học toán, AI sẽ không làm giảm giá trị của việc học Khoa học Máy tính. Nó chỉ đơn giản là giúp các công việc kỹ thuật trở nên nhanh chóng hơn.
Bạn thấy những chữ cái đó sau tên của anh ấy không? “CEO.”Không phải CTO. Không phải là Kỹ sư Phần mềm Cấp cao.
Giám đốc Điều hành.
Của một công ty sản xuất chip.
Có thể anh ấy là một kỹ sư điện giỏi. Không biết. Nhưng công việc hiện tại của anh ấy là quảng bá cho Nvidia và nói những điều làm tăng giá cổ phiếu của công ty.
Anh ấy hoặc đang nói dối, hoặc không hiểu biết về lập trình, AI, hoặc cả hai, nếu anh ấy nghĩ rằng AI sẽ thay thế kỹ sư phần mềm trong tương lai gần.
Hãy theo đuổi bằng cấp nếu bạn có khả năng. Nhưng nếu sau một năm bạn cảm thấy khó khăn, hãy chuyển sang một ngành học khác.
Một người không hiểu rõ về công việc sẽ không thể làm được công việc đó. Ít nhất là không đủ để có một sự nghiệp ổn định trong lĩnh vực này.
Vì lý do tương tự mà AI không thể làm được công việc.
Anh ấy sai, nhưng giả sử rằng anh ấy không sai. Khi đó, bạn đang nói về một thế giới mà máy tính có ảnh hưởng lớn hơn cả bây giờ. Và câu hỏi của bạn về thế giới đó là liệu bạn có nên học một cái gì đó về máy tính hay không. Nhìn từ góc độ đó, có phải câu trả lời là có không?
Bạn không phải là người duy nhất đặt ra câu hỏi này. Các dạng của nó khá phổ biến.
Bạn có một ý tưởng về những gì các sinh viên tốt nghiệp Khoa học Máy tính làm (lập trình) và bạn thấy có điều gì đó sẽ thay đổi điều đó, và có sự không chắc chắn. Hãy nhìn vào quá khứ. Những gì bạn đang mô tả tương tự như sự chuyển đổi từ lập trình assembly sang lập trình bằng các ngôn ngữ cấp cao hơn. Đó là một sự thay đổi lớn trong cách lập trình được thực hiện, nhưng nó không loại bỏ lập trình. Nó có thể đã loại bỏ lập trình assembly, nhưng mọi người chỉ cần học C và trở thành lập trình viên C. AI sẽ thay đổi lập trình. Điều đó chỉ có nghĩa là các lập trình viên cần biết cách sử dụng AI.
Tôi sẽ chia sẻ với bạn hai suy nghĩ:
- “Back in the 1980s people were saying programming was a bad career choice because computers would soon be able to understand English”.
- “People who can’t write a program in Python can’t write one in English either.’”
Giám đốc điều hành của một công ty là người bán hàng số 1 của công ty đó. Jensen Huang là một trong những người sáng lập Nvidia và đã giữ chức vụ CEO từ khi công ty được thành lập.
CEO của một công ty là người bán hàng hàng số 1 của công ty đó. Ông ấy đang làm mọi thứ để quảng bá sản phẩm và dịch vụ của công ty. Ông/Cô ấy có trách nhiệm với các cổ đông và nhân viên của công ty.
Dĩ nhiên Huang sẽ nói rằng các chip của họ sẽ cho phép những người không phải lập trình viên chỉ cần nói tiếng Anh và tạo ra các chương trình hữu ích. Đó là “chiêu trò” “không cần mã” của ông ấy. Liệu GenAI có đến một thời điểm mà nó có thể tạo ra một chương trình mà ai đó có thể sử dụng chỉ từ một yêu cầu không? Chắc chắn rồi… tất nhiên là có.
Vào năm 1995, phát triển web là lĩnh vực của các kỹ sư phần mềm dày dạn kinh nghiệm. Các trang web tĩnh thực sự có giá lên tới 1 triệu đô la để tạo ra. Ngày nay, một học sinh trung học có thể dễ dàng tạo ra một trang web động với đồ họa chuyên nghiệp, hàng trăm chức năng plugin, một API, v.v., với chi phí dưới 100 đô la. Điều tương tự sẽ xảy ra với GenAI, nhưng sẽ mất một thời gian. Các doanh nghiệp không quen với các hệ thống không xác định mà có thể cần các ràng buộc quản trị doanh nghiệp hoặc pháp lý nghiêm ngặt.
Khi các công ty như Nvidia, OpenAI, Microsoft, v.v., nói với bạn rằng lập trình sẽ biến mất và bạn nên hoàn toàn dựa vào dịch vụ AI của họ cho hạ tầng máy tính của bạn, thì đó chủ yếu là lời nói dối. Họ đang cố gắng bán cho bạn một cái gì đó.
Nhân tiện, một ngôn ngữ như tiếng Anh có lẽ không phải là lựa chọn tốt cho ngôn ngữ đặc tả trong các ứng dụng. Bạn đang yêu cầu một hệ thống không xác định tạo ra một ứng dụng xác định từ một đặc tả ngôn ngữ không rõ ràng. What can possibly go wrong?…
Thực ra, anh ấy là CEO, không phải MLE.
CEO là Giám đốc Điều hành, không phải Giám đốc Kỹ thuật. Vì vậy, đừng tin những gì mà các nhân viên marketing nói trước mặt bạn. NVIDIA cung cấp phần mềm tuyệt vời, GPU, SDK, và chỉ có vậy.
Hãy để AI cho những chuyên gia thực sự làm việc tại OpenAI và Hugging Face. Đó không phải là chuyên môn của anh ấy.
Bạn có thể sử dụng LLM để giải quyết các câu hỏi lập trình và được tuyển dụng cho các cuộc phỏng vấn, thậm chí vượt qua chúng. Vấn đề thực sự bắt đầu khi bạn gặp phải một sự cố “production issue“ mà bạn không thể giải thích rõ ràng cho LLM và nó đưa ra một giải pháp mà bạn không biết gì về nó.
Dieter R., nguồn Quora.
Để lại một bình luận