Carla Rover từng khóc suốt 30 phút sau khi buộc phải khởi động lại một dự án mà cô đã làm bằng vibe coding – tức lập trình cảm hứng, một khái niệm mới trong giới lập trình, xuất hiện khi lập trình viên dùng AI (như ChatGPT, Copilot, v.v.) để viết code dựa trên cảm hứng thay vì thiết kế, phân tích hệ thống và đặc tả chi tiết ngay từ đầu.
Rover đã có 15 năm trong ngành, chủ yếu làm việc như một lập trình viên web. Giờ đây, cô cùng con trai đang xây dựng một startup chuyên tạo ra các mô hình máy học tùy chỉnh cho các sàn thương mại điện tử.
Cô gọi vibe coding là “một chiếc khăn ăn quán bar đẹp đẽ, vô tận” – nơi con người có thể vẽ phác thảo ý tưởng bất tận. Nhưng việc xử lý code do AI tạo ra với hi vọng dùng được trong môi trường thực tế lại có thể “tệ hơn cả việc trông trẻ,” cô nói, vì những mô hình AI này có thể phá hỏng công việc theo những cách khó lường.
Cô đã từng tìm đến lập trình AI vì startup cần tốc độ – đúng như lời hứa của các công cụ AI.
“Vì tôi cần nhanh và gây ấn tượng, tôi đã đi đường tắt, không rà soát lại những tệp sau khi hệ thống tự động kiểm tra,” cô kể. “Khi tôi tự kiểm tra thủ công thì phát hiện ra rất nhiều lỗi. Dùng công cụ bên thứ ba, tôi còn thấy nhiều hơn. Và tôi đã rút ra bài học.”
Cô và con trai cuối cùng phải làm lại toàn bộ dự án — và đó là lý do cho những giọt nước mắt. “Tôi đã giao việc cho công cụ giống như thể copilot là nhân viên,” cô nói. “Nhưng nó không phải vậy.”
Rover chỉ là một trong số nhiều lập trình viên kỳ cựu đang tìm đến AI để hỗ trợ viết code. Nhưng họ cũng dần trở thành “người trông trẻ cho AI” — phải viết lại và kiểm chứng code mà AI tạo ra.
AI và gánh nặng kiểm tra code
Một báo cáo gần đây từ công ty nền tảng phân phối nội dung Fastly cho thấy ít nhất 95% trong số gần 800 lập trình viên được khảo sát nói rằng họ phải dành thêm thời gian sửa code AI tạo ra, và gánh nặng kiểm chứng này đè nặng nhất lên vai các lập trình viên cấp cao.
Các lập trình viên kỳ cựu đã phát hiện ra nhiều vấn đề: từ việc AI “bịa” ra tên gói, đến xóa nhầm thông tin quan trọng, hay thậm chí gây rủi ro bảo mật. Nếu không kiểm soát, code AI có thể khiến sản phẩm lỗi nhiều hơn so với khi con người viết.
Làm việc với code AI tạo ra đã trở thành vấn đề lớn đến mức trong doanh nghiệp còn xuất hiện một công việc mới gọi là “chuyên viên dọn dẹp vibe code.”
TechCrunch đã trò chuyện với nhiều lập trình viên giàu kinh nghiệm về trải nghiệm của họ khi dùng code AI, và về tương lai của vibe coding. Quan điểm khác nhau, nhưng tất cả đều đồng ý một điều: công nghệ này vẫn còn rất xa mới đạt đến độ hoàn thiện.
“Dùng copilot lập trình cũng giống như đưa một cái bình cà phê cho một đứa trẻ thông minh sáu tuổi và bảo: ‘Con mang vào phòng ăn rót cho cả nhà nhé,’” Rover nói.
Liệu chúng làm được không? Có thể. Liệu chúng sẽ thất bại? Chắc chắn. Và nếu thất bại, chúng thường sẽ không nói với bạn. “Điều đó không khiến đứa trẻ kém thông minh,” cô nói thêm. “Chỉ có nghĩa là bạn không thể hoàn toàn giao phó nhiệm vụ như vậy.”
Giống như thuê một thiếu niên bướng bỉnh
Feridoon Malekzadeh, với hơn 20 năm kinh nghiệm trong phát triển sản phẩm, phần mềm và thiết kế, cũng ví vibe coding như một đứa trẻ.
Ông đang xây dựng startup riêng và thường dùng nền tảng vibe-coding Lovable.
Ông thích việc có thể một mình làm dự án, tiết kiệm thời gian và tiền bạc, nhưng đồng ý rằng vibe coding không giống như thuê một thực tập sinh hay lập trình viên trẻ. Thay vào đó, ông ví nó như “thuê đứa con tuổi teen bướng bỉnh và láu cá của bạn để giúp bạn làm việc.”
“Bạn phải nhắc nó 15 lần để làm một việc,” ông nói. “Cuối cùng thì nó làm được một phần bạn yêu cầu, thêm vài thứ bạn không yêu cầu, và phá hỏng kha khá thứ trên đường.”
Malekzadeh ước tính ông dành khoảng 50% thời gian để viết yêu cầu, 10–20% để vibe coding, và 30–40% để vibe fixing — khắc phục lỗi mà code AI sinh ra.
Ông cũng nhận định vibe coding không giỏi tư duy hệ thống. AI thường giải quyết vấn đề bề mặt thay vì xem xét tác động toàn cục. “Nếu bạn tạo một tính năng cần dùng cho nhiều nơi, kỹ sư giỏi sẽ viết một lần rồi tái sử dụng khắp nơi. Vibe coding thì tạo ra năm phiên bản khác nhau ở năm chỗ,” ông giải thích.
AI như “đồng nghiệp độc hại”
Rover nhận thấy AI “đụng tường” khi dữ liệu mâu thuẫn với thứ đã được cố định trong hệ thống. “Nó có thể đưa lời khuyên sai, bỏ sót yếu tố then chốt, hoặc chen ngang vào luồng suy nghĩ bạn đang phát triển,” cô nói.
Cô cũng nhận thấy rằng, thay vì thừa nhận sai sót, AI lại bịa ra kết quả.
Cô chia sẻ thêm một ví dụ với TechCrunch: khi cô chất vấn về kết quả mà một mô hình AI đưa ra ban đầu, mô hình này bắt đầu giải thích chi tiết như thể nó đã dùng dữ liệu mà cô tải lên. Chỉ khi cô vạch trần thì AI mới thú nhận.
“Nó làm tôi hoảng sợ vì nghe giống hệt một đồng nghiệp độc hại,” cô nói.
Ngoài ra còn có vấn đề bảo mật.
Austin Spires, giám đốc cấp cao về hỗ trợ lập trình viên tại Fastly, cho biết vibe code thường ưu tiên cái nhanh hơn là cái “đúng,” dẫn tới lỗ hổng bảo mật giống lỗi của lập trình viên mới vào nghề.
“Thường thì kỹ sư phải xem lại code, chỉnh sửa, và nhắc AI rằng nó đã sai,” Spires nói. “Đó là lý do chúng ta thấy cụm ‘you’re absolutely right’ – (bạn hoàn toàn đúng) xuất hiện nhiều trên mạng xã hội” — cách AI thường phản hồi khi bị chỉ ra lỗi.
Mike Arrowsmith, giám đốc công nghệ của NinjaOne, bổ sung rằng vibe coding đang tạo ra “điểm mù” mới về CNTT và bảo mật, đặc biệt dễ gây hại cho các startup trẻ.
Theo ông, NinjaOne áp dụng “vibe coding an toàn,” với kiểm soát quyền truy cập, bắt buộc phản biện đồng cấp (peer review), và quét bảo mật.
Bình thường mới
Dù than phiền nhiều, hầu hết lập trình viên đồng ý code AI hữu ích khi dùng để phác thảo ý tưởng. Nhưng họ nhấn mạnh: con người phải kiểm tra trước khi xây dựng sản phẩm dựa trên nó.
“Rover nói: “Bạn phải cân bằng sự tiện lợi với cái nhìn sâu sắc.”
Nhưng dù có nhiều than phiền về những lỗi sai, vibe coding đã làm thay đổi cả hiện tại lẫn tương lai của công việc.
Rover cho biết vibe coding đã hỗ trợ cô rất nhiều trong việc xây dựng giao diện người dùng tốt hơn. Malekzadeh thì đơn giản nói rằng, dù mất thời gian để sửa lỗi, anh vẫn hoàn thành được nhiều việc hơn với AI coder so với khi không dùng.
“Mỗi công nghệ đều mang trong nó những mặt tiêu cực, được tạo ra cùng lúc với tiến bộ kỹ thuật,” Malekzadeh dẫn lời nhà lý luận người Pháp Paul Virilio, người từng nói về việc phát minh ra đắm tàu cùng lúc với việc phát minh ra con tàu.
Khảo sát của Fastly cho thấy lập trình viên kỳ cựu có khả năng đưa code AI vào sản phẩm gấp đôi so với lập trình viên trẻ, vì nó giúp họ làm việc nhanh hơn.
Spires cũng dùng vibe coding thường xuyên, gọi đó là trải nghiệm “lẫn lộn,” nhưng hữu ích cho tạo mẫu, xây khung, hay làm mẫu chuẩn, để con người tập trung vào xây dựng và mở rộng sản phẩm.
“Có vẻ như những giờ làm thêm để gỡ rối trong mớ hỗn độn của vibe coding đã trở thành một loại ‘thuế’ phải chấp nhận khi sử dụng công nghệ đổi mới này.”
Elvis Kimara, một kỹ sư trẻ, hiện đang học được điều này. Anh vừa tốt nghiệp thạc sĩ ngành AI và đang xây dựng một sàn thương mại ứng dụng trí tuệ nhân tạo.
Giống như nhiều lập trình viên khác, anh nói vibe coding khiến công việc của mình khó khăn hơn và thường là một trải nghiệm không mấy vui vẻ.
“Giờ chẳng còn cảm giác hưng phấn khi tự mình giải quyết vấn đề nữa. AI có thể hình dung ra hết,” anh nói. Nhưng, anh cho biết, “lợi ích vượt xa bất lợi,” và anh sẵn sàng trả “thuế đổi mới” đó.
“Chúng ta sẽ không chỉ viết code nữa; chúng ta sẽ hướng dẫn hệ thống AI, chịu trách nhiệm khi mọi thứ hỏng hóc, và chúng ta hành xử giống như những nhà tư vấn cho máy móc,” Kimara nói về “bình thường mới” mà anh đang chuẩn bị.
“Ngay cả khi tôi bước vào vai trò cấp cao hơn, tôi vẫn sẽ tiếp tục dùng nó,” anh nói thêm. “Công nghệ này đã giúp tôi tăng tốc đáng kể. Tôi luôn chắc chắn rà soát từng dòng code do AI sinh ra để học nhanh hơn từ nó.”
Các lập trình viên giờ đây phải dành thời gian sửa chữa lỗi mà lập trình AI tạo ra, giống như người giữ trẻ cho AI. Ảnh: Getty
