Sự Thay Đổi Của Trí Tuệ Nhân Tạo Trong Việc Phát Triển Của Kỹ Sư

Khoảng một năm trước, một trong những cuộc tranh luận lớn nhất trong lĩnh vực phần mềm tập trung vào tương lai của kỹ sư junior. Cuộc tranh luận có vẻ đơn giản: nếu trí tuệ nhân tạo (AI) có thể xử lý nhiều nhiệm vụ lập trình cấp junior, tại sao vẫn tiếp tục thuê và đào tạo junior? Và nếu các công ty ngừng phát triển tài năng junior, thì những kỹ sư senior sẽ đến từ đâu sau năm năm?

Đó là một câu hỏi nghiêm túc, và nhiều người thông minh đã xem xét nó một cách nghiêm túc.

Vào thời điểm đó, câu trả lời của tôi là các nghề nghiệp khác đã giải quyết các phiên bản của vấn đề này. Không ai tốt nghiệp trường y và ngay lập tức thực hiện phẫu thuật tim độc lập. Các bác sĩ dành nhiều năm theo dõi, thực tập, hoàn thành chương trình cư trú và thực hành dưới sự giám sát trước khi hệ thống tin tưởng họ để hoạt động độc lập.

Mẫu tương tự tồn tại trong lãnh đạo điều hành. Không ai tốt nghiệp đại học và ngay lập tức điều hành một công ty Fortune 500. Người ta quản lý các đội nhỏ, sau đó là các đơn vị kinh doanh lớn hơn, và dần dần tích lũy phán quyết theo thời gian. Con đường trở nên dài hơn, thực tế hơn và được hướng dẫn nhiều hơn khi độ phức tạp của vai trò tăng lên.

Tôi vẫn nghĩ rằng kỹ thuật đang di chuyển theo hướng đó. Nhưng trong vài tháng qua, tôi bắt đầu suy nghĩ về vấn đề này theo cách khác vì của ba trải nghiệm không liên quan mà tất cả đều chỉ向 cùng một kết luận.

Ba Ví Dụ

Một người bạn của tôi gần đây đã dành nhiều tháng để chuẩn bị cho một kỳ thi tiếng Séc. Anh và một số người bạn cùng lớp đã thuê các giáo viên người và đầu tư tiền thật vào quá trình này. Anh đã vượt qua kỳ thi một cách thoải mái. Hầu hết những người khác thì không.

Sự khác biệt lớn nhất, theo anh, là giáo viên chính của anh thực sự là ChatGPT.

Anh có thể học vào lúc 11 giờ tối nếu anh muốn. Anh có thể lặp lại cùng một bài tập liên từ bốn mươi lần mà không lo lắng về việc lãng phí sự kiên nhẫn của ai đó. Anh có thể đóng vai các tình huống cụ thể, như tương tác với một nhân viên thuế Séc, và điều chỉnh phiên học chính xác đến những gì anh đang gặp khó khăn vào ngày đó.

Các giáo viên người là tốt. Họ đơn giản là không thể sánh được với sự sẵn có, lặp lại và cá nhân hóa.

Tôi thấy điều tương tự với con trai tôi và vật lý. Anh đã hiểu rõ về môn học, vì vậy anh không sử dụng Claude để đưa ra câu trả lời. Anh sử dụng nó để thách thức anh. Anh yêu cầu nó tạo ra các vấn đề khó hơn, đẩy mạnh các giả định của anh, giải thích tại sao một cách tiếp cận gần như đúng nhưng cuối cùng sai, và kiểm tra anh một cách tương tác.

Sự so sánh gần nhất tôi có thể nghĩ đến là trải nghiệm của những đứa trẻ thông minh đã từng biết một người anh trai lớn đang học vật lý. ngoại trừ phiên bản này luôn sẵn có, không bao giờ mất kiên nhẫn và không bao giờ nói “hỏi tôi sau”.

Cháu trai của tôi, vẫn còn đang học trung học, đã xây dựng một dự án sở thích nhỏ mà anh cuối cùng muốn thương mại hóa. Tôi đã giúp anh thiết lập một đại lý mã hóa và tự động hóa một số công việc. Mỗi chiều thứ năm, trong khi anh hoàn thành trường học, một đại lý quét cơ sở mã của anh và để lại các đề xuất cải tiến. Một lần một tuần, một công việc khác chạy nghiên cứu cạnh tranh và đưa ra các ý tưởng mới.

Anh ấy yêu thích nó.

Tại một thời điểm, anh ấy đã đùa, “Nếu mã hóa dễ như vậy, tôi sẽ hết ý tưởng.”

Tôi đã nói với anh ấy rằng ý tưởng luôn là nguồn tài nguyên khan hiếm. Sự khác biệt bây giờ là việc thực hiện không còn hạn chế chúng theo cùng một cách vì việc thực hiện đã trở nên rẻ hơn rất nhiều.

Vòng Phản Hồi Nhanh Hơn

Không một trong những ví dụ này thực sự liên quan đến tiếng Séc, vật lý hoặc xem xét mã.

Chúng là những ví dụ về việc phản hồi được cá nhân hóa liên tục trở nên có sẵn.

Trong lịch sử, các kỹ sư junior học phần nào thông qua lặp lại và phần nào thông qua sự gần gũi với những người có kinh nghiệm. Bạn viết mã, chờ đợi xem xét, nhận được phản hồi khi một kỹ sư senior cuối cùng có băng thông, và dần dần xây dựng phán quyết trong nhiều năm mắc lỗi tích lũy.

Trí tuệ nhân tạo thay đổi vòng phản hồi chính nó.

Một kỹ sư junior với một trợ lý AI được cấu hình đúng giờ đây nhận được nhiều thứ mà trước đây phụ thuộc vào sự sẵn có của kỹ sư senior. Xem xét mã ngay lập tức. Giải thích về lý do tại sao một lựa chọn thiết kế có thể tạo ra vấn đề sau này. Tham khảo các mẫu tương tự ở nơi khác trong cơ sở mã. Đẩy lùi khi bạn với tay đến việc thực hiện rõ ràng nhất thay vì thực hiện tốt hơn.

Điều quan trọng nhất là phản hồi đến trong khi kỹ sư vẫn còn trong vấn đề chứ không phải hai ngày sau khi bối cảnh đã phai mờ.

Điều đó quan trọng vì quá trình chuyển đổi từ junior đến senior luôn được thúc đẩy chủ yếu bởi phán quyết. Phán quyết chủ yếu là nhận dạng mẫu được xây dựng thông qua việc tiếp xúc lặp lại với lỗi, sự đánh đổi và các trường hợp biên. Người học nhanh hơn có thể di chuyển thông qua những vòng phản hồi một cách sâu sắc, thì phán quyết của họ phát triển nhanh hơn.

Bottleneck băng thông trước đây nằm ở kỹ sư senior. Bây giờ nó ngày càng nằm ở người học.

Mạng An Toàn Được Cải Thiện

Có một sự thay đổi khác ở đây mà quan trọng không kém.

Một kỹ sư junior làm việc với các hệ thống xem xét AI mạnh mẽ ít có khả năng vô tình làm hỏng hệ thống sản xuất.

Nhiều lỗi kinh điển bây giờ được đánh dấu ngay lập tức: thông tin đăng nhập được mã hóa cứng, ngoại lệ bị nuốt, truy vấn không an toàn, vấn đề bảo mật, vấn đề kiến trúc rõ ràng,依赖 không được giới hạn đúng cách. Các yêu cầu kéo không tốt ngày càng được bắt trước khi chúng rời khỏi laptop.

Điều đó thay đổi sàn nhà cho công việc junior.

Trong lịch sử, một phần đáng kể thời gian của kỹ sư senior đã dành để bảo vệ tổ chức khỏi những sai lầm có thể ngăn chặn. Các lớp xem xét AI ngày càng hấp thụ một phần gánh nặng đó, cho phép junior hoạt động độc lập sớm hơn họ có thể trước đây.

Điều đó không loại bỏ nhu cầu về việc hướng dẫn hoặc giám sát. Nó thay đổi nơi hướng dẫn trở nên có giá trị nhất.

Khoảng Cách Mở Rộng

Phiên bản lạc quan của tương lai này phụ thuộc rất nhiều vào cách kỹ sư cá nhân sử dụng hệ thống.

Người nào coi trí tuệ nhân tạo chủ yếu là một lối tắt quanh việc suy nghĩ sẽ có khả năng tạo ra nhiều mã hơn trong khi học rất ít. Mười năm trước, cùng một người sẽ sao chép các giải pháp từ Stack Overflow mà không hiểu chúng. Cơ chế đã thay đổi. Hành vi cơ bản không.

Trí tuệ nhân tạo không bao giờ giải quyết được sự thụ động trí tuệ.

Kết quả thú vị hơn xảy ra khi kỹ sư tích cực tương tác với phản hồi họ nhận được. Nếu ai đó đọc xem xét cẩn thận, đẩy lùi lại, đặt câu hỏi theo dõi, kiểm tra các giải pháp thay thế và thỉnh thoảng phát hiện ra rằng mô hình chính nó đã sai, họ xây dựng phán quyết nhanh hơn nhiều so với các thế hệ trước có thể.

Cỗ máy suy nghĩ không biến mất. Nó đã chuyển sớm hơn vào vòng lặp và trở nên rẻ hơn để lặp lại.

Điều đó có khả năng mở rộng khoảng cách giữa các kỹ sư tham gia cao và những kỹ sư không tham gia.

Hầu hết các thay đổi về năng suất quan trọng đều hoạt động theo cách đó. Đọc đã mở rộng khoảng cách giữa dân số biết chữ và dân số mù chữ. Internet đã mở rộng khoảng cách giữa những người tò mò và những người thụ động. Trí tuệ nhân tạo có vẻ sẽ tiếp tục mô hình tương tự.

Phán Quyết Sản Phẩm Quan Trọng Hơn

Câu hỏi thú vị hơn không còn là liệu các kỹ sư junior có biến mất hay không. Đó là những gì các kỹ sư junior ngày càng đóng góp khi việc thực hiện bản thân trở nên dễ dàng hơn.

Câu trả lời bắt đầu trông giống hệt như những gì các kỹ sư senior mạnh mẽ đã đóng góp: sáng tạo, trực giác sản phẩm, hương vị, ưu tiên, phán quyết và khả năng xác định những gì thực sự nên tồn tại từ đầu.

Các vai trò kỹ sư ngày càng chuyển hướng đến suy nghĩ định hướng sản phẩm vì ma sát thực hiện tiếp tục sụp đổ. Việc lắp đặt ống nước quan trọng ít hơn việc hiểu liệu hệ thống đang xây dựng có thực sự giải quyết vấn đề đúng hay không.

Thiết kế hệ thống vẫn quan trọng. Đặt tên cho mọi thứ vẫn quan trọng. Phán quyết sản phẩm vẫn quan trọng. Hiểu người dùng vẫn quan trọng. Theo một số cách, những kỹ năng đó trở nên quan trọng hơn vì các tổ chức hiện có thể kiểm tra ý tưởng nhanh hơn nhiều so với trước đây.

Một kỹ sư được đào tạo với trí tuệ nhân tạo từ đầu sẽ có khả năng nghĩ khác rất nhiều so với người được đào tạo mười lăm năm trước.

Họ sẽ giả định rằng sự lặp lại là rẻ. Họ sẽ tạo mẫu nhiều cách tiếp cận nhanh chóng thay vì tranh luận về một cách duy nhất trong vài ngày. Họ sẽ mong đợi các vòng phản hồi chặt chẽ hơn nhiều giữa người dùng và thực hiện vì chi phí thử nghiệm tiếp tục giảm.

Điều đó tạo ra một loại kỹ sư khác, một người được định hình bởi các chu kỳ ngắn hơn nhiều giữa ý tưởng và thực hiện.

Các tổ chức sẽ cần phải suy nghĩ lại về việc tuyển dụng, đánh giá, hướng dẫn và thăng tiến. Nhưng phần mềm đã đi qua những chuyển đổi tương tự nhiều lần: khi web đến, khi di động đến, khi cơ sở hạ tầng đám mây thay thế hệ thống trên cơ sở.

Mỗi bước chuyển đổi đã thay đổi hình ảnh của kỹ sư tốt mà không loại bỏ nhu cầu về chính các kỹ sư.

Các Ý Nghĩa Hoạt Động

Đối với các kỹ sư junior, lời khuyên không đặc biệt hào nhoáng.

Chọn các dự án thực. Sử dụng trí tuệ nhân tạo như một người xem xét bóng tối trong khi bạn làm việc. Đọc phản hồi cẩn thận. Đấu tranh lại nó đôi khi. Đặt câu hỏi theo dõi. Theo dõi các mẫu đằng sau những sai lầm nó bắt.

Đó là một trong những con đường nhanh nhất để phát triển phán quyết, nhanh hơn nhiều so với chờ đợi một kỹ sư senior bận rộn cuối cùng có thời gian cho việc hướng dẫn.

Đối với các nhà quản lý, điểm nghẽn cũng thay đổi.

Sự phát triển của junior trước đây phụ thuộc rất nhiều vào thời gian mà các kỹ sư senior có thể dành cho việc huấn luyện. Điểm đòn bẩy lớn hơn hiện nay trở thành thiết kế các môi trường học tập mạnh mẽ xung quanh việc sử dụng trí tuệ nhân tạo: kỳ vọng xem xét, quy tắc leo thang, mẫu kích thích, rào cản và lựa chọn dự án.

Các tổ chức cấu trúc những hệ thống đó tốt sẽ có khả năng phát triển tài năng nhanh hơn so với các thế hệ trước.

Và đối với các nhóm lãnh đạo, có lẽ nên ngừng xem các kỹ sư junior chủ yếu là khả năng thực hiện thay thế. Trong nhiều tổ chức, họ có thể trở thành một trong những nguồn thử nghiệm, năng lượng và lặp lại sáng tạo rẻ nhất có sẵn.

Một Thế Hệ Kỹ Sư Khác

Người bạn của tôi đã học tiếng Séc nhanh hơn vì anh ấy hiệu quả mang theo một giáo viên cá nhân trong túi của mình. Con trai tôi đang học vật lý với mức độ phản hồi tương tác mà tôi không bao giờ có thể tiếp cận. Cháu trai của tôi hiện nhận được các bản xem xét mã hàng đêm và nghiên cứu thị trường trong khi anh ấy ngủ.

Thế hệ kỹ sư tiếp theo sẽ bước vào ngành với việc huấn luyện liên tục, vòng phản hồi ngay lập tức và chu kỳ nhanh hơn nhiều giữa nỗ lực và phản hồi.

Điều đó không loại bỏ kỹ sư junior. Nó thay đổi cách nhanh chóng họ phát triển và những kỹ năng quan trọng nhất dọc theo đường đi.

Phiên bản của vai trò mà nhiều người đã lớn lên có lẽ đang biến mất. Nhưng sự thay thế có thể sẽ trở nên học nhanh hơn, được huấn luyện tốt hơn, thử nghiệm nhiều hơn và định hướng sản phẩm hơn so với thế hệ trước từng có cơ hội trở thành.