Mã nguồn của OpenAI Codex và Anthropic Claude khuyến khích lập trình viên từ bỏ cách tiếp cận truyền thống trong việc viết mã

Đã chết chưa lập trình truyền thống?

Gần đây các mô hình mới của OpenAI và Anthropic đã khiến nhiều nhà phát triển đặt câu hỏi: “Bây giờ thì mã cổ điển ra sao?” Tháng này đã ra mắt GPT‑5.3‑Codex và Claude Opus 4.6, những mô hình vượt trội hơn tiền nhiệm trong việc sinh mã. GPT‑5.3‑Codex cho thấy kết quả cao hơn trên các benchmark, còn Opus 4.6 bổ sung khả năng chạy các tác vụ AI tự trị có thể giải quyết song song các phần khác nhau của một bài toán phức tạp.

Cả hai mô hình đều có thể viết, kiểm tra, thử nghiệm và gỡ lỗi mã mà không cần can thiệp con người, thậm chí cải thiện bản thân trước khi trình bày kết quả cho người dùng. Điều này đã gây ra “điểm số tồn tại” thực sự trong cộng đồng kỹ sư lập trình.

Bài đăng lan truyền của Matt Shumer
Giám đốc điều hành OthersideAI Matt Shumer công bố một bài viết khẳng định các mô hình AI mới “nhẹ nhàng nhấp chuột” và hiện có thể thực hiện toàn bộ vòng đời phát triển: viết hàng chục nghìn dòng mã, chạy ứng dụng, thử nghiệm tính năng và sửa lỗi cho đến khi đạt được kết quả hài lòng. Theo ông, chỉ cần mô tả mục tiêu mong muốn, các thuật toán sẽ tự mình cải thiện.

Shumer dự đoán điều này có thể phá hủy thị trường lao động mạnh hơn đại dịch COVID‑19.

Phản ứng đa dạng trong cộng đồng
* Hỗ trợ – Đồng sáng lập Reddit Alexis Ohanian bày tỏ sự ủng hộ Shumer.
* Phê bình – Giáo sư Đại học New York Gary Marcus lưu ý thiếu bằng chứng cho thấy AI thực sự có thể sinh mã không lỗi cho các ứng dụng phức tạp. Jeremy Kane từ Fortnite bổ sung rằng mặc dù thử nghiệm tự động làm đơn giản hoá việc lập trình hoàn toàn, nhưng vẫn chưa thể tự động hóa hoàn toàn các lĩnh vực công việc trí tuệ khác.

Thực tế trên thực tiễn
Nhiều nhà phát triển đã từ bỏ viết mã thủ công và thay vào đó sử dụng AI như một “đạo diễn” để sinh văn bản. Ở các công ty công nghệ lớn, có xu hướng chuyển đổi: kỹ sư không còn viết mã trực tiếp mà quản lý quá trình tạo phần mềm thông qua công cụ AI. Kỹ năng thay đổi từ lập trình đơn thuần sang thiết kế giải pháp và điều hành những hệ thống này.

Ví dụ từ Anthropic
Bên trong Anthropic cũng ghi nhận sự phụ thuộc mạnh mẽ vào các mô hình hiện có. Trưởng nhóm Claude Code Boris Cherny nói rằng anh đã không viết mã hơn hai tháng – mọi thứ đều qua AI. Các mô hình đã đạt tới điểm mà chúng có thể giúp tạo ra những phiên bản nâng cao của chính mình. OpenAI và Anthropic sử dụng các vòng lặp thuật toán trước để xây dựng, kiểm tra và thử nghiệm các mô hình mới.

Nỗi lo về kiệt sức
Mặc dù tăng năng suất, một số nhà phát triển vẫn bày tỏ lo ngại: các công cụ AI mới có thể dẫn đến “kiệt sức” do làm việc liên tục. Lập trình viên kỳ cựu Steve Yegge kể rằng anh thường ngủ ngay tại nơi làm việc sau những phiên lập trình dài, và đồng nghiệp của anh đôi khi… (đoạn văn bị ngắt).