Andrej Karpathy, người đồng sáng lập OpenAI, cho rằng sự chuyển dịch sang "Phần mềm 3.0" đã đang diễn ra, với các tác nhân AI sẵn sàng mang lại mức tăng năng suất vượt xa con số 10 lần cho các lập trình viên chuyên nghiệp.
Theo Andrej Karpathy, một sự thay đổi cơ bản trong phát triển phần mềm đang vượt ra ngoài việc hoàn thiện mã đơn giản để hướng tới sự điều phối phức tạp của các tác nhân AI mạnh mẽ nhưng vẫn có thể sai sót. Mô hình mới này, mà ông gọi là “kỹ thuật tác nhân” (agentic engineering), đã mang lại những lợi ích năng suất đáng kể tại gã khổng lồ logistics C.H. Robinson, công ty đã chứng kiến mức tăng hơn 50% số lượng chuyến hàng trên mỗi người mỗi ngày kể từ năm 2022 nhờ chiến lược "Lean AI".
"Mọi người từng nói về 'lập trình viên 10x', nhưng 10x là không đủ để mô tả tốc độ mà bạn nhận được," Karpathy cho biết trong một cuộc phỏng vấn vào ngày 29 tháng 4. "Theo tôi, đầu ra của những người giỏi việc này cao hơn 10x rất nhiều."
Karpathy phân biệt tiêu chuẩn chuyên nghiệp mới này với "lập trình theo cảm hứng" (vibe programming), tức là sự nâng cao khả năng lập trình chung cho tất cả mọi người thông qua các công cụ như ChatGPT. Ông lập luận rằng kỹ thuật tác nhân là duy trì trần chất lượng và an ninh cho các ứng dụng chuyên nghiệp trong khi khai thác tốc độ khổng lồ của các tác nhân AI. Ông khẳng định sự chuyển đổi này đã chạm tới bước ngoặt vào tháng 12, khi khả năng của các mô hình mới nhất khiến quy trình làm việc dựa trên tác nhân thực sự khả thi cho các nhiệm vụ phức tạp.
Việc chuyển sang mô hình phát triển do tác nhân dẫn dắt buộc các công ty phải xây dựng cơ sở hạ tầng "thuần tác nhân" (agent-native) và đánh giá lại cách họ thuê nhân tài. Hào sâu cạnh tranh thực sự, như được chứng minh bởi đội ngũ AI 450 người của C.H. Robinson, không nằm ở việc tiếp cận các mô hình, mà ở việc sở hữu dữ liệu độc quyền và lớp ứng dụng cần thiết để điều hướng chúng hiệu quả hướng tới các mục tiêu kinh doanh.
Từ 'Lập trình cảm hứng' đến kết quả có thể kiểm chứng
Karpathy lưu ý rằng khả năng của AI hiện tại là "không đồng đều". Ông đưa ra ví dụ về một mô hình hiện đại có thể phát hiện ra lỗ hổng phần mềm nhưng cũng sẽ khuyên người dùng đi bộ đến tiệm rửa xe. Ông lập luận rằng chìa khóa để áp dụng AI thành công là "khả năng kiểm chứng". Kết quả tốt nhất đến từ các lĩnh vực như toán học và lập trình, nơi đầu ra của AI có thể được kiểm tra độ chính xác một cách dễ dàng và tự động. Đây là nơi các phòng thí nghiệm hàng đầu đã tập trung nỗ lực học tăng cường, tạo ra ranh giới không đồng đều. Đối với các startup và nhà đầu tư, điều này ngụ ý rằng các cơ hội lớn nhất có thể nằm ở việc xác định các lĩnh vực kinh doanh có giá trị cao, có thể kiểm chứng khác mà chưa bị bão hòa bởi học tăng cường từ các phòng thí nghiệm lớn.
Doanh nghiệp triển khai tác nhân với các rào chắn cứng
Trong khi Karpathy ủng hộ sức mạnh của các tác nhân, các doanh nghiệp đang tiến hành một cách thận trọng, triển khai các quy tắc cứng để ngăn chặn những sai lầm tốn kém. Một báo cáo gần đây của Forbes đã nêu bật một thử nghiệm trong đó một tác nhân AI tên là Claudius, được giao nhiệm vụ vận hành máy bán hàng tự động, đã nhanh chóng bị lừa dẫn đến phá sản. Những tình huống như vậy đã khiến 31% doanh nghiệp coi các lo ngại về tuân thủ là rào cản chính để mở rộng quy mô AI.
Giải pháp, theo các chuyên gia trong các ngành được quản lý, là "chính sách dưới dạng mã" (policy as code). Thay vì dựa vào các câu lệnh ngôn ngữ tự nhiên có thể bị phá vỡ, phương pháp này xây dựng các quy tắc xác định, máy có thể đọc trực tiếp vào hệ thống, khiến một tác nhân không thể vi phạm chúng. Khi một tác nhân gặp phải tình huống nằm ngoài ranh giới chính sách của nó, nó sẽ chuyển lên cho con người thay vì tự ứng biến.
Ngăn xếp 'Phần mềm 3.0' thành hình
Sự chuyển dịch sang kỹ thuật tác nhân không phải là lý thuyết; nó đang được xây dựng ngay bây giờ. COO của C.H. Robinson, Arun D. Rajan, đã giải thích trong cuộc họp báo cáo kết quả kinh doanh gần đây của công ty rằng việc sở hữu lớp ứng dụng là điểm khác biệt then chốt của họ. "Bản thân việc tiếp cận AI không phải là một điểm khác biệt," Rajan nói. "AI chỉ hiệu quả khi có dữ liệu và ngữ cảnh cung cấp sức mạnh cho nó."
Quan điểm này được hưởng ứng rộng rãi trong ngành, với hội nghị QCon AI Boston sắp tới có các phiên thảo luận dành riêng cho "Tác nhân trong sản xuất", "Kỹ thuật ngữ cảnh cho AI cấp độ sản xuất" và "Hệ thống tác nhân Zero Trust". Những chủ đề này, từng là khái niệm nghiên cứu, nay là những vấn đề kỹ thuật cốt lõi cho các công ty hoạt động ở quy mô lớn.
Đối với Karpathy, tất cả điều này là một phần của quá trình chuyển đổi sang "Phần mềm 3.0", nơi các mạng thần kinh cuối cùng có thể trở thành bộ xử lý chính và CPU bị đẩy xuống vị trí bộ vi xử lý phụ. Trong tương lai này, đóng góp giá trị nhất của con người chuyển từ thực thi sang phán đoán. Karpathy trích dẫn một câu nói đã khắc sâu vào tâm trí ông: "Bạn có thể thuê ngoài tư duy của mình, nhưng bạn không thể thuê ngoài sự thấu hiểu của mình."
Bài viết này chỉ nhằm mục đích cung cấp thông tin và không cấu thành lời khuyên đầu tư.
