BitcoinWorld
Các lập trình viên từ chối làm việc mà không có AI — nhưng các chi phí ẩn đang tích tụ
Vào năm 2026, các nhà phát triển đã làm rõ quan điểm của mình: họ sẽ không viết mã nếu không có trí tuệ nhân tạo. Các nhà nghiên cứu tại phòng thí nghiệm an toàn AI uy tín METR đã phát hiện điều này trực tiếp khi họ cố gắng tái tạo một nghiên cứu năm 2025 đo lường cách AI ảnh hưởng đến năng suất lập trình. Vấn đề là gì? Không có nhà phát triển nào sẵn sàng tham gia nhóm kiểm soát — nhóm yêu cầu làm việc mà không có sự hỗ trợ của AI.
Thí nghiệm thất bại của METR và khoảng cách nhận thức bản thân Nghiên cứu gốc của METR năm 2025 đã đưa ra một kết quả trái ngược: trong khi các nhà phát triển cảm thấy năng suất hơn với AI, thực tế họ mất thời gian lâu hơn vì phải sửa lỗi do AI tạo ra, điều khiển công cụ và chờ phản hồi. Khi METR cố gắng lặp lại thí nghiệm với các mô hình AI mới hơn, họ không thể tuyển dụng người tham gia. Như các nhà nghiên cứu thừa nhận, các nhà phát triển “không muốn làm việc mà không có AI” ngay cả trong thời gian ngắn cho một nghiên cứu kiểm soát.
Thay vào đó, METR đã công bố một khảo sát vào tháng 5 năm 2026 cho phép nhân viên kỹ thuật tự báo cáo mức tăng năng suất. Không có gì ngạc nhiên khi những người trả lời cảm nhận mình có giá trị gấp đôi đối với tổ chức. Tuy nhiên, các diễn biến gần đây cho thấy những tự đánh giá này có thể không phản ánh thực tế.
Tokenmaxxing: xu hướng đã phản tác dụng Thực hành sử dụng tiêu thụ token AI như một chỉ số năng suất — được gọi là “tokenmaxxing” — đã trở thành xu hướng định hình đầu năm 2026. Nhưng nó có thể đã bắt đầu sụp đổ dưới chính trọng lượng của mình. Amazon đã đóng cửa bảng xếp hạng theo dõi token nội bộ, Kirorank, sau khi nhân viên lạm dụng hệ thống bằng cách chạy các tác nhân AI quá mức, làm tăng chi phí mà không có đầu ra có ý nghĩa, theo Financial Times. Uber đã tiêu hết toàn bộ ngân sách AI năm 2026 chỉ trong bốn tháng, và COO Andrew Macdonald đã thừa nhận trên một podcast rằng chi tiêu này không mang lại tăng trưởng dự đoán được về dự án hay năng suất.
Chi phí bảo trì ẩn Ngoài việc vượt ngân sách, bằng chứng ngày càng cho thấy mã do AI tạo ra tạo ra các trách nhiệm dài hạn. Lập trình viên và tác giả James Shore đã nêu rõ vấn đề trong một bài blog lan truyền rộng rãi: “Bạn viết code nhanh gấp đôi bây giờ? Hy vọng bạn đã giảm một nửa chi phí bảo trì. Nếu không, bạn sẽ rơi vào bẫy. Bạn đang đổi một cú tăng tốc tạm thời sang một gánh nặng vĩnh viễn.”
Nghiên cứu độc lập từ Đại học Quản trị Singapore, công bố vào tháng 4 năm 2026, cảnh báo rằng “mã do AI tạo ra có thể đưa vào các chi phí bảo trì dài hạn trong các dự án phần mềm thực tế.” Nền tảng đánh giá mã Code Rabbit đã phân tích các pull request mã nguồn mở và phát hiện mã do AI tạo ra gây ra 1,7 lần vấn đề hơn so với mã do con người viết. Mặc dù các con số này đến từ các công ty có lợi ích thương mại trong công cụ đánh giá mã, nhưng xu hướng này nhất quán qua nhiều nguồn.
Tại sao lời hứa về năng suất có thể rỗng tuếch Sự chênh lệch giữa năng suất cảm nhận và thực tế không phải là mới, nhưng quy mô áp dụng AI làm tăng hậu quả. Các nhà phát triển yêu thích trợ lý AI của họ — họ báo cáo cảm thấy nhanh hơn, năng lực hơn và ít bực bội hơn. Tuy nhiên, các chỉ số khách quan lại kể một câu chuyện khác: nhiều lỗi hơn, chi phí token cao hơn và gánh nặng bảo trì tích lũy theo thời gian. Một bài viết lan truyền từ Aiswarya Sankar, CEO của startup kỹ thuật độ tin cậy Entelligence AI, cho rằng các công ty đang chi 44% token AI để sửa lỗi mà AI tự tạo ra.
Khuyến nghị của các chuyên gia Giải pháp thay đổi tùy theo người bạn hỏi. CEO Cognition, Scott Wu, người công ty của ông tạo ra trợ lý lập trình AI Devin, cho rằng các nhà phát triển nên sử dụng nhiều AI hơn để sửa các vấn đề mà AI tạo ra. Nhưng ngay cả Wu cũng thừa nhận Devin hiện đang hoạt động ở mức độ giữa lập trình viên junior và mid-level, tùy vào nhiệm vụ — không phải là một giải pháp không cần can thiệp.
Các nhà nghiên cứu Đại học Quản trị Singapore ủng hộ một cách tiếp cận lấy con người làm trung tâm hơn: các nhà phát triển phải hiểu rõ những nhiệm vụ AI thực hiện tốt và những nhiệm vụ AI không thể, sâu sắc như họ hiểu các ngôn ngữ lập trình của mình. Họ đề xuất các hệ thống đảm bảo chất lượng mạnh mẽ, được thiết kế riêng cho mã do AI tạo ra, và việc xem xét kỹ lưỡng bởi con người — đối xử với nó như công việc của một lập trình viên junior. Các nhà nghiên cứu, và Wu, đồng ý về một điểm: con người nên giữ trách nhiệm quyết định các vấn đề lớn như kiến trúc phần mềm và thiết kế bảo mật.
Kết luận Ngành lập trình đã đạt đến một bước ngoặt. Các nhà phát triển đã tích hợp AI sâu sắc vào quy trình làm việc đến mức nhiều người không thể hoặc không muốn làm việc mà không có AI. Nhưng bằng chứng cho thấy sự phụ thuộc này đi kèm với chi phí thực tế — ngân sách phình to, gánh nặng bảo trì ẩn và khoảng cách giữa năng suất cảm nhận và thực tế. Con đường phía trước có lẽ không phải là từ bỏ AI, mà là phát triển các thực hành kỷ luật hơn về thời điểm và cách sử dụng AI, đồng thời chấp nhận rằng không công cụ nào có thể thay thế quyết định của con người trong kỹ thuật phần mềm.
Câu hỏi thường gặp Q1: Tại sao METR không thể tái tạo nghiên cứu năng suất AI năm 2025? Các nhà phát triển từ chối tham gia nhóm kiểm soát yêu cầu làm việc không có hỗ trợ AI, ngay cả tạm thời cho một nghiên cứu. METR thay vào đó công bố một báo cáo dựa trên khảo sát.
Q2: Tokenmaxxing là gì và tại sao nó gây tranh cãi? Tokenmaxxing là thực hành sử dụng tiêu thụ token AI như một chỉ số năng suất nhân viên. Các công ty như Amazon và Uber phát hiện nhân viên lợi dụng hệ thống, làm tăng chi phí mà không có tăng năng suất tương ứng, dẫn đến việc bỏ các chương trình theo dõi token.
Q3: Mã do AI tạo ra có làm tăng chi phí bảo trì không? Nhiều nguồn — bao gồm nghiên cứu học thuật từ Đại học Quản trị Singapore, phân tích độc lập của Code Rabbit và nhận xét của các chuyên gia trong ngành — đều chỉ ra rằng mã do AI tạo ra gây ra nhiều lỗi hơn và gánh nặng bảo trì dài hạn so với mã do con người viết.
Bài viết này Các lập trình viên từ chối làm việc mà không có AI — nhưng các chi phí ẩn đang tích tụ lần đầu xuất hiện trên BitcoinWorld.