Nvidia cho biết AI sẽ giết chết mã hóa, nhưng đây là 5 lý do khiến nó sai

Đường dẫn nhanh

⭐CEO của Nvidia đã nói gì về AI và lập trình?

⭐AI lập trình tốt đến mức nào?

⭐Tại sao Nvidia lại sai khi không dạy lập trình cho trẻ em

Bài học chính

Giám đốc điều hành của NVIDIA đã bày tỏ quan điểm rằng trí tuệ nhân tạo cuối cùng sẽ thay thế khả năng lập trình của con người, khiến việc giảng dạy truyền thống trong lĩnh vực này trở nên lỗi thời.

Công nghệ AI chắc chắn đã tiến bộ đáng kể trong những năm gần đây, tuy nhiên con người vẫn cần duy trì vai trò quan trọng trong việc giám sát việc thực hiện nó. Mặc dù trí tuệ nhân tạo có thể thực hiện nhiều nhiệm vụ khác nhau với hiệu quả và độ chính xác vượt trội, nhưng vẫn có những trường hợp trong đó các sắc thái tinh vi hoặc phức tạp có thể vượt qua ngay cả những thuật toán tiên tiến nhất. Do đó, việc kết hợp chuyên môn và khả năng phán đoán của con người đóng vai trò là thành phần không thể thiếu để đảm bảo kết quả tối ưu và nâng cao hiệu suất tổng thể. Bằng cách giám sát và xem xét kỹ lưỡng các kết quả đầu ra do máy tạo ra, sự can thiệp của con người có thể xác định một cách hiệu quả những khác biệt tiềm ẩn, tinh chỉnh các quy trình thuật toán và cuối cùng là củng cố độ tin cậy và hiệu quả của hệ thống AI.

Ngoài ra, các lập trình viên con người sở hữu một bộ khả năng giải quyết vấn đề và tính linh hoạt độc đáo vượt trội so với các hệ thống trí tuệ nhân tạo. Hơn nữa, khả năng phản hồi phản hồi của người dùng và cập nhật các xu hướng công nghệ mới nổi là lĩnh vực mà con người vượt trội, mang lại hiệu quả tổng thể của họ lớn hơn AI ở các khía cạnh này.

Trong một tuyên bố gần đây, Jensen Huang, Giám đốc điều hành của NVIDIA, cho rằng không nên dạy trẻ em lập trình vì trí tuệ nhân tạo (AI) sẽ đảm nhận nhiệm vụ này trong tương lai. Mặc dù AI có thể hỗ trợ đáng kể cho các lập trình viên trong khối lượng công việc của họ, nhưng có những lý do thuyết phục tại sao các cá nhân nên tiếp tục phát triển kỹ năng lập trình của mình bất kể mức độ sử dụng mã do AI tạo ra.

CEO của Nvidia đã nói gì về AI và lập trình?

Trong bài phát biểu quan trọng tại Hội nghị thượng đỉnh Chính phủ Thế giới năm 2024 tổ chức tại Dubai, Giám đốc điều hành của Tập đoàn Nvidia, ông Jensen Huang, đã bày tỏ quan điểm của mình rằng việc truyền đạt kiến ​​thức về kỹ năng viết mã cho các cá nhân có thể không có giá trị đáng kể vì trí tuệ nhân tạo dự kiến ​​sẽ phổ biến ở các nước. phát triển phần mềm trong thời gian tới.

Mục tiêu cuối cùng trong nghề nghiệp của chúng tôi là phát triển các công nghệ điện toán giúp các cá nhân không cần phải học cách viết mã mà thay vào đó cho phép họ tương tác với máy móc bằng ngôn ngữ trực quan, tự nhiên. Thông qua những tiến bộ phi thường trong trí tuệ nhân tạo, chúng ta đang chứng kiến ​​một thế giới nơi mọi người đều trở thành lập trình viên, khi việc tiếp cận những đổi mới này sẽ dân chủ hóa việc phát triển phần mềm ở quy mô chưa từng có.

Mặc dù trí tuệ nhân tạo đã phát triển đến mức có khả năng tạo ra các đoạn mã chức năng, nhưng một số người cho rằng việc hiểu biết về các khái niệm lập trình cơ bản có thể không còn cần thiết đối với những cá nhân muốn phát triển ứng dụng phần mềm.

AI lập trình tốt đến mức nào?

Để đánh giá một cách nghiêm túc tuyên bố của Jensen, điều cần thiết là phải xem xét bối cảnh và hoàn cảnh dẫn đến việc ông phát biểu quan điểm như vậy.

Các mô hình AI có sẵn trực tuyến có thể cung cấp hỗ trợ trong các tác vụ lập trình thông qua nhiều phương tiện khác nhau, chẳng hạn như các mô hình có mục đích chung như ChatGPT hoặc các mô hình cụ thể được thiết kế để lập trình các truy vấn liên quan được gọi là CodeGPT. Mô hình sau phù hợp hơn với việc giải quyết các câu hỏi lập trình và có thể đưa ra phản hồi chính xác và phù hợp hơn so với các mô hình ngôn ngữ rộng hơn.

Denis Kuria/Tất cả mọi thứ N

Những mô hình trí tuệ nhân tạo này thể hiện khả năng thành thạo vượt trội trong việc chuyển lời nhắc thành mã thực thi. Một trong những điểm mạnh chính của họ, như Jensen đã đề cập trước đó, nằm ở chỗ người ta không yêu cầu kiến ​​thức trước về lập trình để tạo mã bằng AI. Chỉ cần trình bày rõ ràng kết quả mong muốn của bạn bằng ngôn ngữ hàng ngày, sao chép và dán kết quả đầu ra được tạo và lý tưởng nhất là mã kết quả sẽ không có lỗi và thực hiện hiệu quả nhiệm vụ được giao.

Tại sao Nvidia lại sai khi không dạy lập trình cho trẻ em

Gorodenkoff/Shutterstock

Lập luận của Huang thực sự có cơ sở và được hỗ trợ bởi bằng chứng đáng kể. Tuy nhiên, việc truyền đạt kỹ năng viết mã cho các cá nhân vẫn là điều cần thiết vì có rất nhiều lý do thuyết phục để làm điều đó.

Code AI vẫn cần có kiến ​​thức để kiểm tra lỗi

Sự thành thạo về mã hóa cho phép một người nâng cao và tối ưu hóa đầu ra do hệ thống trí tuệ nhân tạo tạo ra. Đây là một khía cạnh quan trọng cho phép cải tiến các thuật toán và mô hình được sử dụng bởi các công nghệ này. Nó cũng cung cấp một phương tiện để đảm bảo rằng các kết quả phù hợp với các mục tiêu và mục tiêu mong muốn. Nói cách khác, kỹ năng lập trình đóng vai trò quan trọng trong việc định hình hiệu suất của hệ thống AI.

Mặc dù CodeGPT sở hữu khả năng tạo mã nhưng người dùng phải thận trọng vì đầu ra của nó có thể không tuân thủ nhất quán các tiêu chuẩn tối ưu về chất lượng hoặc các phương pháp hay nhất trong ngành. Các cá nhân tận dụng giải pháp dựa trên trí tuệ nhân tạo này nên hiểu trước chức năng của mã được tạo thay vì chỉ sao chép nguyên văn.

Chắc chắn, tôi hiểu mối lo ngại của bạn về những rủi ro tiềm ẩn liên quan đến việc tích hợp mã do AI tạo ra mà không có sự xem xét kỹ lưỡng. Điều bắt buộc là phải đảm bảo rằng mã được tạo tuân thủ các nguyên tắc lập trình cơ bản cũng như dễ hiểu đối với các nhà phát triển con người. Việc triển khai các biện pháp như vậy có thể ngăn chặn việc tạo mã phức tạp và khó giải mã, điều này có thể dẫn đến các lỗ hổng bảo mật trong phần mềm hoặc nền tảng kỹ thuật số của một người.

Lập trình viên có thể áp dụng kinh nghiệm để giải quyết vấn đề tốt hơn AI

Lập trình liên quan đến việc chuyển đổi kết quả mong muốn, cho dù đó là mục đích sử dụng cá nhân hay thay mặt khách hàng, thành một giải pháp hữu hình thông qua việc sử dụng mã. Quá trình này đòi hỏi phải xác định các phương tiện hiệu quả nhất để chuyển các ý tưởng trừu tượng thành kết quả cụ thể, từ đó tạo điều kiện thuận lợi cho việc hiện thực hóa dự án đã hình dung.

Với sự thành thạo ngày càng tăng trong việc phát triển ứng dụng, các lập trình viên có thể hình dung hiệu quả hơn quá trình chuyển đổi thiết kế khái niệm thành một hệ thống phần mềm vận hành. Ngược lại, các chatbot dựa trên trí tuệ nhân tạo thiếu khả năng tiếp xúc rộng rãi với các dự án đa dạng, điều này cho phép chúng rút ra kinh nghiệm trong quá khứ và nâng cao hiệu suất của mình thông qua quá trình sàng lọc lặp đi lặp lại.

Lập trình viên có thể cải thiện mã tốt hơn để đáp ứng nhu cầu của người dùng

Khi phát triển ứng dụng phần mềm cho người khác, rất có thể họ sẽ đưa ra phản hồi về công việc của bạn. Việc trao đổi ý kiến ​​này tạo thành một thành phần không thể thiếu của quá trình lặp đi lặp lại mà cuối cùng dẫn đến việc cung cấp một sản phẩm phù hợp với mong muốn và mong đợi của khách hàng.

Trong trường hợp một ứng dụng được phát triển bởi bàn tay con người, các lập trình viên có thể linh hoạt kết hợp trực tiếp phản hồi của người dùng vào các phiên bản tiếp theo của phần mềm. Quá trình lặp lại này có thể tiếp tục cho đến khi sản phẩm cuối cùng phù hợp với thông số kỹ thuật của khách hàng. Mặt khác, khi xử lý các ứng dụng được tạo ra thông qua trí tuệ nhân tạo, người dùng sẽ phụ thuộc vào công nghệ trong việc thực hiện các thay đổi hoặc cải tiến. Họ phải dựa vào hệ thống AI để diễn giải và thực hiện chính xác các sửa đổi được yêu cầu, đồng thời tránh những hậu quả không lường trước được như phát sinh lỗi mới, làm gián đoạn các thành phần chức năng hoặc xâm phạm các tính năng bảo mật.

Lập trình viên có thể thích ứng với xu hướng công nghệ đang thay đổi nhanh hơn AI

Các mô hình AI lấy nền tảng kiến ​​thức từ các nguồn thông tin có sẵn, cho phép có khả năng đặc biệt để tái tạo nội dung hiện có được tìm thấy trực tuyến trong khi thể hiện khả năng hạn chế trong việc hiểu các tiến bộ và xu hướng công nghệ mới nổi.

Để duy trì trình độ thông thạo một ngôn ngữ lập trình cụ thể, các lập trình viên phải luôn được thông báo về những tiến bộ trong ngôn ngữ đó và kết hợp những cải tiến này vào cơ sở mã của họ. Hơn nữa, họ có khả năng nhận ra ngôn ngữ lập trình nào phù hợp nhất cho các nhiệm vụ cụ thể và có khả năng chuyển sang ngôn ngữ thay thế nếu tùy chọn ưa thích trước đó trở nên lỗi thời hoặc ít phổ biến hơn.

Lập trình viên có thể đáp ứng các yêu cầu vá lỗi khẩn cấp nhanh hơn AI

Trong trường hợp có vấn đề phát sinh với mã, một người thành thạo lập trình phải giải quyết vấn đề đó. Trong trường hợp có lỗ hổng zero-day, hành động kịp thời là bắt buộc vì tình huống này đòi hỏi phải nhanh chóng xác định và giải quyết lỗ hổng.

Mặc dù nguồn mã có thể khác nhau giữa trí tuệ con người và trí tuệ nhân tạo nhưng cả hai đều dễ mắc lỗi. Tuy nhiên, những người hiểu biết về mã hóa có thể dễ dàng xác định và giải mã mọi vấn đề phát sinh hơn. Ngược lại, những cá nhân không quen với lập trình thiếu kiến ​​thức cần thiết để nhận ra hành động phù hợp khi làm việc với hệ thống AI.

Mặc dù đúng là trí tuệ nhân tạo cho phép các cá nhân không có kinh nghiệm lập trình trước đó có thể phát triển và sử dụng mã, nhưng không thể chối cãi rằng hiểu biết nền tảng về nguyên tắc lập trình là điều cần thiết để tạo ra các ứng dụng hoặc giải pháp được cá nhân hóa hoạt động tối ưu và hiệu quả.