Hãy nhìn những gương mặt hài lòng của họ.
Đó chính xác là cảnh của một chiếc xe buýt đưa đón miễn phí chở về từ "Hội thảo Ứng dụng AI Tạo sinh," nơi mọi người đều nhận được một danh sách "100 Prompt Sẵn Sàng Sử Dụng Hàng Đầu" và một miếng dán có logo của một công ty AI.
Những kẻ thổi phồng hôm qua còn nói "Claude là lựa chọn duy nhất" thì hôm nay đã đăng bài "Claude đã xong đời."
Và rồi, thậm chí không thèm kiểm tra xem thực sự có gì thay đổi, tất cả lại đồng loạt la ó: "Thời đại đã thay đổi."
"Kỹ sư nào không thành thạo Kỹ năng này là đang tụt hậu."
Khi nghe điều đó, họ cài đặt nó mà không thèm đọc README.
Họ nhìn chằm chằm vào số sao GitHub, dán ảnh chụp màn hình vào kênh Slack nội bộ, và báo cáo rằng "rõ ràng đây là tiêu chuẩn thực tế ở nước ngoài."
Họ chưa bao giờ tự mình so sánh.
Họ chưa bao giờ chạy thử một benchmark.
Họ chưa bao giờ triển khai nó trong một tác vụ thực tế.
Thế mà, chỉ cần nhìn chằm chằm vào dòng thời gian của mình trong ba mươi phút, họ đã cảm thấy mình hiểu được công nghệ AI tiên tiến nhất.
Hãy nhớ kỹ điều này.
Đây là bộ mặt của những gì xảy ra khi hệ thống thâm niên và chủ nghĩa độc tài truyền thông xã hội của đất nước này kết hợp với nhau.
Khi con người bị thuần hóa bởi các chức danh và hệ thống đánh giá trong nhiều năm, họ trở thành những sinh vật chỉ lan truyền kết luận của những người có ảnh hưởng thay vì tự tay kiểm chứng.
Bạn không phải là nạn nhân bị bỏ lại phía sau bởi AI.
Bạn đã tự mình ngừng chạy.
Công nghệ thay đổi quá nhanh?
Có quá nhiều thông tin?
Các mô hình mới ra mắt liên tục?
Vậy thì sao?
Một kỹ sư là người xử lý công nghệ đang thay đổi.
Chúng ta không gọi những người chỉ có thể làm việc trong một thế giới nơi mọi thay đổi đã dừng lại là "kỹ sư."
Bạn không đọc ghi chú phát hành của mô hình.
Bạn không đọc tài liệu chính thức.
Bạn thậm chí không bắt nó viết code và tự mình so sánh sự khác biệt.
Thay vào đó, bạn đọc những tiêu đề giật gân của những kẻ thổi phồng.
Bạn xem video của những người có ảnh hưởng.
Bạn coi số lượt xem và lượt thích là bằng chứng cho sự đúng đắn về mặt kỹ thuật.
Và khi một cấp dưới mang đến những kết quả mà họ đã tự kiểm chứng, bạn hỏi:
"Người đó có bao nhiêu người theo dõi?"
"Nó có bao nhiêu sao trên GitHub?"
"Có công ty nổi tiếng nào cũng đang sử dụng nó không?"
Những thành phần di sản tốt bụng, được duy trì lâu dài bởi các hệ thống đánh giá của công ty lớn, chẳng thêm gì ngoài độ trễ trong khi chờ phê duyệt đề xuất của một nhân viên cấp dưới.
Đó là những gì bạn là.
Tôi nghe nói phòng phát triển này đã từng có những hàng đĩa mềm và thiết bị đầu cuối.
Dung lượng đĩa có hạn, giao tiếp chậm chạp, và nếu xảy ra sự cố, điện thoại sẽ reo cả lúc nửa đêm.
Đó không phải là thời đại mà câu trả lời chỉ xuất hiện khi bạn tìm kiếm.
Bạn đọc sách hướng dẫn, theo dõi log, phân tích memory dump, và xác định nguyên nhân bằng chính bộ não của mình.
Người ta nói rằng các bạn đã từng là những kỹ sư rất, rất giỏi.
Các bạn đã chuyển từ mainframe sang hệ thống mở.
Các bạn đã chuyển từ client-server lên Web.
Các bạn đã chuyển từ điện thoại phổ thông lên smartphone.
Các bạn đã chuyển từ on-premise lên đám mây.
Mỗi lần như vậy, các bạn lại vứt bỏ kiến thức thông thường của ngày hôm qua, học các công nghệ mới, và làm cho những thứ không chạy được phải chạy.
Nhưng không biết từ khi nào...
Các bạn bắt đầu giao bản vẽ kỹ thuật cho nhà cung cấp thay vì tự xây dựng.
Các bạn bắt đầu điều phối các cuộc họp thay vì thiết kế.
Các bạn bắt đầu đọc báo giá thay vì đọc code.
Việc được ai phê duyệt trở nên quan trọng hơn phán đoán kỹ thuật.
Dù có rời khỏi tiền tuyến, cấp bậc của bạn vẫn tăng lên.
Dù không động tay, cấp dưới của bạn vẫn tăng lên.
Dù không cập nhật kỹ năng, số năm công tác của bạn vẫn được cộng chính xác mỗi năm.
Thật là một hệ thống đáng biết ơn.
Sau đó, bạn có một tòa nhà hoành tráng tên là "Văn phòng Thúc đẩy Chuyển đổi Số" được xây dựng cho bạn.
Bạn giới thiệu một chatbot nội bộ mà không ai sử dụng.
Bạn tạo ra các Hướng dẫn về AI Tạo sinh mà không ai đọc đến cuối.
Các mẫu đơn xin sử dụng AI.
Các bảng đánh giá rủi ro.
Các ban phê duyệt Prompt.
Các ủy ban đánh giá đầu ra.
Thật tuyệt vời.
Và bây giờ, bạn sắp vứt bỏ cái tên "AI Tạo sinh" đã cũ kỹ và tự gọi mình là "Trung tâm Chuyển đổi Tác nhân," phải không?
Thật là AI-native, tác nhân và tiên phong làm sao!
Các dependency mười năm tuổi vẫn còn trong kho lưu trữ sản xuất.
Các bài kiểm tra bị hỏng.
Phải mất hai tuần để hợp nhất một PR duy nhất.
Việc phát hành diễn ra mỗi tháng một lần.
Kể cả khi một nhân viên cấp dưới tạo ra một kế hoạch cải tiến bằng AI, nó vẫn nằm im trong một tháng vì không thể xếp lịch được cuộc họp.
Nhưng không sao.
Bạn đã cho tất cả nhân viên tham gia khóa đào tạo prompt.
Bạn đã tạo ra một Tuyên ngôn Đạo đức AI.
Bạn thậm chí còn nhờ một nhà cung cấp đăng một bài nghiên cứu điển hình về việc bạn là một "công ty tiên tiến về AI."
Tôi chắc chắn tốc độ phát triển sẽ tăng lên nhờ điều này.
Nợ kỹ thuật chắc chắn sẽ biến mất.
Mà không cần ai thực sự thành thạo các mô hình, tôi chắc chắn bạn có thể biến mình thành một công ty AI.
Bởi vì bạn có quản trị!!!
Tại sao lại như vậy?
Dù bạn biết mình đang bắt đầu bị đối xử không phải như một thẩm phán kỹ thuật mà chỉ là một con dấu cao su, tại sao bạn vẫn cố gắng hài lòng với nó?
Bởi vì bạn có trách nhiệm, nên bạn không cần phải động đến các mô hình?
Bởi vì bạn có trách nhiệm, nên bạn chấp nhận ý kiến của những người có ảnh hưởng mà không tự mình kiểm chứng?
Bởi vì bạn có trách nhiệm, nên bạn bắt những người dám thử thách phải chịu mọi rủi ro, trong khi bạn chỉ lặp đi lặp lại việc phê duyệt và từ chối?
Đó có phải là lý do bạn muốn được an ủi?
Bạn có muốn được tôn trọng chỉ vì bạn đã ở công ty lâu năm?
Bởi vì bạn đã làm những công việc lớn trong quá khứ, bạn có muốn lời nói của mình được coi trọng ngay cả khi bạn không biết công nghệ hiện tại?
Làm việc lâu năm thực sự đáng được tôn trọng.
Tuy nhiên, sự tôn trọng đó không phải là quyền phủ quyết đối với công nghệ ngày nay.
Già đi và tiếp tục cập nhật khả năng của mình là hai điều hoàn toàn khác nhau.
Già đi không có gì xấu.
Dùng tuổi tác như một cái cớ để không học hỏi mới là điều xấu xí.
Nếu bạn đã làm việc lâu hơn cấp dưới, bạn đáng lẽ phải thất bại nhiều hơn họ.
Nếu vậy, hãy dùng những thất bại đó để đánh giá đầu ra của AI một cách khắt khe hơn bất kỳ ai khác.
Hãy truyền lại trí tuệ về cách làm cho mọi thứ khó hỏng cho những cấp dưới có thể triển khai nhanh.
Hãy dùng kinh nghiệm của bạn để nhìn thấu những rủi ro vận hành ẩn sau code được tạo ra.
Thiết kế những gì nên để AI làm và những gì nên giữ lại cho con người.
Đó mới là kinh nghiệm thực sự.
Tuy nhiên, những gì bạn gọi là kinh nghiệm chẳng qua là cái logic để không bắt đầu bất cứ điều gì:
"Hồi xưa nó như thế này."
"Trong công ty mình thì không thể."
"Anh đã nghĩ đến vận hành chưa?"
"Bảo mật có ổn không?"
"Ai chịu trách nhiệm nếu có chuyện xảy ra?"
Bạn nói "AI có vấn đề"?
Đừng thay thế một sự thật mà ai cũng biết bằng một lý do tại sao bạn không cần phải học hỏi!
Ngay cả một kẻ thổi phồng cũng có thể chỉ phát hiện ra vấn đề.
Công việc của một kỹ sư là chia nhỏ vấn đề thành các điều kiện, xác định rủi ro có thể chấp nhận, kiểm chứng chúng, và đưa chúng vào một dạng có thể sử dụng được.
Những người nói rằng nó nguy hiểm và không xây dựng gì cả không phải đang bảo vệ sự an toàn.
Họ chỉ đang bảo vệ bản thân mình vì đã không làm gì cả!
Hơn nữa, bạn thậm chí còn từ bỏ việc tự đánh giá AI.
Bạn đọc những ấn tượng trên X trước cả ghi chú phát hành chính thức.
Bạn nóng lòng chờ đợi video đánh giá của YouTuber yêu thích.
Nếu Superpowers trở nên phổ biến, bạn đưa tất cả vào.
Nếu Ponytail phát triển, bạn thêm nó.
Nếu Caveman được nhắc đến, bạn thêm nó.
Nếu Kỹ năng của Matt Pocock được chú ý, bạn không biết anh ta là ai nhưng cứ thêm vào cho chắc.
Nếu /grill-me được ca ngợi, ngay cả với một công việc chỉ thay đổi một cái nút, bạn cũng bắt đầu một cuộc thẩm vấn cho đến khi các nhánh của cây quyết định cạn kiệt.
Bạn không nghĩ về những gì bạn muốn giải quyết.
Bạn thậm chí không kiểm tra xem đó có phải là khả năng mà mô hình của bạn thực sự thiếu hay không.
Vì vậy, bạn đưa mọi thứ vào.
Vài tháng sau, thư mục Skills đầy ắp.
Bạn thậm chí không biết Skill nào mâu thuẫn với Skill nào.
Tuy nhiên, bạn vẫn không xóa chúng. Bạn không thể.
Bởi vì nếu bạn xóa nó và kết quả trở nên tồi tệ hơn, điều đó có nghĩa là phán đoán của bạn đã sai.
Việc thêm vào có thể đổ lỗi cho người khác.
Việc xóa bỏ phải do chính bạn quyết định.
Vì vậy, thay vì phán xét, bạn đã trở thành những người sưu tập Skills.
Và bạn gọi đó là "ứng dụng AI"...
Và cuối cùng, bạn đã giới thiệu mô hình mới nhất.
Đó là GPT-5.6. Đó là Fable 5.
Hãy suy nghĩ. Nhưng đừng suy nghĩ quá nhiều.
Hãy tự chủ. Nhưng đừng tự mình đưa ra phán quyết.
Nếu không hiểu, hãy hỏi. Nhưng đừng làm phiền con người.
Đừng viết code không cần thiết. Nhưng hãy hỗ trợ mọi yêu cầu trong tương lai.
Trả lời ngắn gọn. Nhưng hãy giải thích mọi cơ sở phán quyết.
Hoàn thành nhanh chóng. Nhưng đừng bỏ qua một bước nào.
Bạn nhồi nhét tất cả những mệnh lệnh mâu thuẫn lẫn nhau này vào cùng một bối cảnh.
Bạn biến mọi thứ thành quy tắc, bắt nó kiểm tra mọi lúc, và cho nó được xem xét nhiều lần.
Để thay đổi một dòng trong tệp cấu hình, AI phải suy nghĩ trong 30 phút.
Nó đốt cháy một lượng token khổng lồ.
Nó viết các bài kiểm tra bạn không yêu cầu.
Nó tái cấu trúc code xung quanh.
Nó tạo ra các đặc tả kỹ thuật.
Nó xem xét lại các đặc tả kỹ thuật do chính nó tạo ra.
Nó sửa kế hoạch dựa trên kết quả xem xét.
Nó xem xét lại các sản phẩm bàn giao.
Nó nhận được các nhận xét đánh giá và quay trở lại giai đoạn động não ban đầu.
Và cuối cùng, bạn nói:
"Đây là mô hình mới nhất, nhưng không phải nó đã trở nên hơi ngu ngốc rồi sao?"
**
**
**
**
**
Đáng lẽ ra bạn đã phải giải quyết được những vấn đề mà câu trả lời không xuất hiện ngay cả khi bạn tìm kiếm.
Trong một thời đại không có AI Tạo sinh, Stack Overflow, hay các dịch vụ đám mây tiện lợi, bạn đã vận hành các hệ thống bằng chính bộ não và đôi tay của mình.
Bạn đã vượt qua nhiều khoảnh khắc khi kiến thức thông thường của ngày hôm qua không còn áp dụng được nữa.
Nếu là bạn, bạn có thể đối mặt trực tiếp với sự thay đổi tiếp theo mang tên AI.
Bạn có thể tin tưởng vào sự xác minh của chính mình hơn là kết luận của một kẻ thổi phồng.
Bạn có thể dẫn dắt cấp dưới bằng công nghệ thay vì chức danh.
Bạn có thể phá vỡ các hệ thống cũ do chính bạn xây dựng và truyền lại cho thế hệ tiếp theo.
Sự bướng bỉnh của một kỹ sư, sự tò mò và niềm tự hào của bạn chắc chắn vẫn còn đâu đó.
Tôi đã ngu ngốc khi mong đợi điều đó...
Nghe này.
Tôi mong bạn đừng bao giờ lôi kéo tiền tuyến vào một "Nhóm Nghiên cứu Ứng dụng AI" chỉ để bảo vệ vị trí của mình nữa.
Với tư cách là những nhân sự di sản, chỉ hoàn toàn tương thích trong những giả định cũ kỹ của mình, hãy liếm vết thương cho nhau,
Và trong khi trả lời "Cảm ơn thông tin hữu ích!" dưới các bài đăng của những kẻ thổi phồng,
Hãy đón nhận sự nghỉ hưu của bạn một cách yên bình và khỏe mạnh.
Vậy thì, mọi người.
Chào tạm biệt nhé!!!
