Carla Rover đã từng dành 30 phút khóc nức nở sau khi phải khởi động lại một dự án mà cô ấy rung cảm.
Rover đã ở trong ngành được 15 năm, chủ yếu làm việc như một nhà phát triển web. Cô hiện đang xây dựng một công ty khởi nghiệp, cùng với con trai của mình, tạo ra các mô hình học máy tùy chỉnh cho các thị trường.
Cô gọi sự rung cảm mã hóa một chiếc khăn ăn cocktail xinh đẹp, vô tận mà người ta có thể phác thảo liên tục. Nhưng xử lý mã do AI tạo ra mà người ta hy vọng sử dụng trong sản xuất có thể tồi tệ hơn so với việc giữ trẻ, vì cô nói, vì các mô hình AI này có thể làm rối tung công việc theo cách khó dự đoán.
Cô đã chuyển sang mã hóa AI trong một nhu cầu về tốc độ với công ty khởi nghiệp của mình, cũng như lời hứa của các công cụ AI.
Vì tôi cần phải nhanh chóng và ấn tượng, tôi đã đi một lối tắt và không quét các tệp đó sau khi đánh giá tự động, cô nói. Khi tôi làm điều đó bằng tay, tôi đã tìm thấy rất nhiều sai. Khi tôi sử dụng một công cụ của bên thứ ba, tôi đã tìm thấy nhiều hơn. Và tôi đã học được bài học của mình.
Cô và con trai bị thương khởi động lại toàn bộ dự án của họ – do đó nước mắt. Tôi đã phát nó như một nhân viên là một nhân viên, cô ấy nói. “Nó không phải.”
Rover giống như nhiều lập trình viên có kinh nghiệm chuyển sang AI để trợ giúp mã hóa. Nhưng những lập trình viên như vậy cũng đang thấy mình hành động như AI Người giữ trẻ-viết lại và kiểm tra thực tế mã mà AI phun ra.
Sự kiện TechCrunch
San Francisco
|
27-29 tháng 10 năm 2025
Một báo cáo gần đây của Công ty Nền tảng phân phối nội dung đã phát hiện ra rằng ít nhất 95% trong số gần 800 nhà phát triển mà họ đã khảo sát cho biết họ dành thêm thời gian để sửa mã do AI tạo ra, với tải trọng xác minh như vậy rơi mạnh nhất trên vai các nhà phát triển cao cấp.
Những lập trình viên có kinh nghiệm này đã phát hiện ra các vấn đề với mã do AI tạo ra từ tên gọi tên là xóa các thông tin quan trọng và rủi ro bảo mật. Không được kiểm soát, mã AI có thể để lại một sản phẩm lỗi hơn nhiều so với những gì con người sẽ sản xuất.
Làm việc với mã do AI tạo ra đã trở thành một vấn đề đến nỗi nó đã tạo ra một công việc mã hóa công ty mới được gọi là Chuyên gia dọn dẹp mã Vibe.
TechCrunch đã nói chuyện với các lập trình viên có kinh nghiệm về thời gian của họ bằng cách sử dụng mã do AI tạo về những gì họ thấy là tương lai của mã hóa rung cảm. Những suy nghĩ đa dạng, nhưng một điều vẫn chắc chắn: công nghệ vẫn còn một chặng đường dài để đi.
Sử dụng một đồng pilot mã hóa giống như tặng một bình cà phê cho một đứa trẻ sáu tuổi thông minh và nói, ‘Xin vui lòng mang nó vào phòng ăn và rót cà phê cho gia đình’, Rover Rover nói.
Họ có thể làm điều đó? Có thể. Họ có thể thất bại? Chắc chắn. Và rất có thể, nếu họ thất bại, họ sẽ không nói với bạn. Nó không làm cho đứa trẻ bớt thông minh hơn, cô ấy tiếp tục. “Nó chỉ có nghĩa là bạn không thể ủy thác [a task] như thế hoàn toàn. ”
“Bạn hoàn toàn đúng!”
Feridoon Malekzadeh cũng so sánh mã hóa rung cảm với một đứa trẻ.
Ông đã làm việc trong ngành trong hơn 20 năm, giữ nhiều vai trò khác nhau trong phát triển sản phẩm, phần mềm và thiết kế. Anh ấy đang xây dựng công ty khởi nghiệp của riêng mình và sử dụng rất nhiều nền tảng mã hóa đáng yêu, anh nói. Để giải trí, anh ấy cũng rung các ứng dụng mã hóa như một ứng dụng tạo ra tiếng lóng Gen Alpha cho Boomers.
Anh ấy thích rằng anh ấy có thể làm việc một mình trong các dự án, tiết kiệm thời gian và tiền bạc, nhưng đồng ý rằng mã hóa rung cảm không giống như thuê một thực tập sinh hoặc một lập trình viên cơ sở. Thay vào đó, mã hóa rung cảm gần giống với việc thuê một thiếu niên bướng bỉnh, xấc xược của bạn để giúp bạn làm điều gì đó, anh ấy nói với TechCrunch.
Bạn phải yêu cầu họ 15 lần để làm điều gì đó, anh ấy nói. Cuối cùng, họ làm một số điều bạn hỏi, một số thứ bạn không yêu cầu, và họ phá vỡ một loạt những điều trên đường đi.
Malekzadeh ước tính anh ta dành khoảng 50% thời gian để viết yêu cầu, 10% đến 20% thời gian của anh ta khi mã hóa rung cảm và 30% đến 40% thời gian của anh ta về sự rung cảm sửa chữa -Khắc phục các lỗi và tập lệnh không cần thiết được tạo bởi mã viết AI.
Anh ta cũng không nghĩ rằng mã hóa rung cảm là tốt nhất trong tư duy hệ thống – quá trình xem làm thế nào một vấn đề phức tạp có thể ảnh hưởng đến kết quả tổng thể. Mã do AI tạo ra, ông nói, cố gắng giải quyết các vấn đề cấp độ bề mặt nhiều hơn.
Nếu bạn đang tạo ra một tính năng nên có sẵn rộng rãi trong sản phẩm của mình, một kỹ sư giỏi sẽ tạo ra nó một lần và làm cho nó có sẵn ở mọi nơi cần thiết, Mitch Malekzadeh nói. Mã hóa Vibe sẽ tạo ra một cái gì đó năm lần khác nhau, năm cách khác nhau, nếu cần ở năm nơi khác nhau. Nó dẫn đến rất nhiều sự nhầm lẫn, không chỉ đối với người dùng, mà còn cho mô hình.
Trong khi đó, Rover thấy rằng AI đã chạy vào một bức tường khi dữ liệu xung đột với những gì nó được mã hóa khó khăn để làm. Nó có thể đưa ra lời khuyên sai lệch, bỏ ra các yếu tố chính rất quan trọng, hoặc tự chèn vào một con đường suy nghĩ mà bạn đang phát triển, cô nói.
Cô cũng nhận thấy rằng thay vì thừa nhận mắc lỗi, nó sẽ tạo ra kết quả.
Cô đã chia sẻ một ví dụ khác với TechCrunch, nơi cô đặt câu hỏi về kết quả mà một mô hình AI ban đầu đưa ra cho cô. Mô hình bắt đầu đưa ra một lời giải thích chi tiết giả vờ rằng nó đã sử dụng dữ liệu cô ấy đã tải lên. Chỉ khi cô gọi nó ra, mô hình AI mới thú nhận.
Cô ấy nói nó làm tôi bối rối vì nó nghe giống như một đồng nghiệp độc hại, cô ấy nói.
Trên hết, có những mối quan tâm an ninh.
Austin Spiers là giám đốc cấp cao của nhà phát triển hỗ trợ Fastly và đã được mã hóa từ đầu những năm 2000.
Anh ấy đã tìm thấy thông qua kinh nghiệm của chính mình – cùng với việc trò chuyện với khách hàng – mã Vibe thích xây dựng những gì nhanh chóng hơn là những gì là đúng. Điều này có thể giới thiệu các lỗ hổng cho mã của loại mà các lập trình viên rất mới có xu hướng thực hiện, ông nói.
Những gì thường xảy ra là kỹ sư cần xem xét mã, sửa chữa đại lý và nói với đại lý rằng họ đã phạm sai lầm, ông Spi Spiers nói với TechCrunch. Mô hình này là lý do tại sao chúng ta đã thấy trope của ‘bạn hoàn toàn đúng’ xuất hiện trên phương tiện truyền thông xã hội.
Anh ta đề cập đến cách các mô hình AI, như Claude nhân loại, có xu hướng trả lời bạn, bạn hoàn toàn đúng khi được gọi là sai lầm của họ.
Mike Arrowsmith, giám đốc công nghệ tại công ty phần mềm quản lý CNTT Ninjaone, đã ở trong kỹ thuật phần mềm và bảo mật trong khoảng 20 năm. Ông nói rằng mã hóa rung cảm đang tạo ra một thế hệ mới và các điểm mù bảo mật mà các công ty khởi nghiệp trẻ nói riêng rất dễ bị ảnh hưởng.
Mã hóa Vibe thường bỏ qua các quy trình xem xét nghiêm ngặt là cơ bản của mã hóa truyền thống và quan trọng để bắt các lỗ hổng, ông nói với TechCrunch.
Ninjaone, ông nói, phản ánh điều này bằng cách khuyến khích mã hóa rung cảm an toàn, nơi mà các công cụ AI được phê duyệt có các điều khiển truy cập, cùng với đánh giá ngang hàng bắt buộc và, tất nhiên, quét bảo mật.
Bình thường mới
Mặc dù gần như tất cả mọi người chúng tôi đã nói chuyện đồng ý rằng các nền tảng mã hóa và mã hóa được tạo ra đều hữu ích trong nhiều tình huống-như chế giễu ý tưởng-tất cả họ đều đồng ý rằng đánh giá của con người là điều cần thiết trước khi xây dựng một doanh nghiệp trên đó.
Điều đó không phải là một mô hình kinh doanh, ông Rover Rover nói. Bạn phải cân bằng sự dễ dàng với cái nhìn sâu sắc.
Nhưng đối với tất cả những lời than thở về các lỗi của nó, mã hóa Vibe đã thay đổi hiện tại và tương lai của công việc.
Rover cho biết mã hóa rung cảm đã giúp cô rất nhiều trong việc tạo ra một giao diện người dùng tốt hơn. Malekzadeh chỉ đơn giản nói rằng, mặc dù anh ta dành việc sửa mã, anh ta vẫn được thực hiện nhiều hơn với các lập trình viên AI hơn là không có họ.
Mỗi công nghệ mang tính tiêu cực của riêng mình, được phát minh cùng lúc với tiến bộ kỹ thuật, ông Male Malekzadeh nói, trích dẫn nhà lý luận người Pháp Paul Virilio, người đã nói về việc phát minh ra con tàu cùng với con tàu.
Các chuyên gia vượt xa các nhược điểm.
Cuộc khảo sát nhanh chóng cho thấy các nhà phát triển cao cấp có khả năng đưa mã do AI tạo ra gấp đôi so với các nhà phát triển cơ sở, nói rằng công nghệ này đã giúp họ làm việc nhanh hơn.
Mã hóa Vibe cũng là một phần của thói quen mã hóa của Spiers. Ông sử dụng các tác nhân mã hóa AI trên một số nền tảng cho cả các dự án cá nhân ở phía trước và back-end. Ông gọi công nghệ là một trải nghiệm hỗn hợp nhưng nói rằng nó rất tốt trong việc giúp tạo mẫu, xây dựng bản đồ hoặc giàn giáo ra một bài kiểm tra; Nó loại bỏ các nhiệm vụ đàn ông để các kỹ sư có thể tập trung vào việc xây dựng, vận chuyển và mở rộng các sản phẩm.
Có vẻ như những giờ được dành cho việc kết hợp thông qua các loại cỏ dại rung cảm sẽ đơn giản trở thành một loại thuế được dung thứ cho việc sử dụng sự đổi mới.
Elvis Kimara, một kỹ sư trẻ, đang học điều đó ngay bây giờ. Anh ta vừa tốt nghiệp với một bậc thầy trong AI và đang xây dựng một thị trường chạy bằng AI.
Giống như nhiều lập trình viên, ông cho biết mã hóa rung cảm đã làm cho công việc của mình trở nên khó khăn hơn và thường thấy sự rung cảm mã hóa một trải nghiệm không vui.
Không có dopamine nào nữa từ việc tự giải quyết một vấn đề. AI chỉ tìm ra điều đó, anh nói. Tại một trong những công việc cuối cùng của mình, ông cho biết các nhà phát triển cao cấp đã không tìm cách giúp đỡ các lập trình viên trẻ nhiều như vậy-một số người không hiểu các mô hình mã hóa rung cảm mới, trong khi những người khác ủy thác các nhiệm vụ cố vấn cho các mô hình AI nói.
Nhưng, ông nói, những người ưu tú vượt xa nhược điểm, và ông đã chuẩn bị trả thuế đổi mới.
Chúng tôi sẽ không chỉ viết mã; chúng tôi sẽ hướng dẫn các hệ thống AI, chịu trách nhiệm khi mọi thứ bị phá vỡ và hành động giống như các chuyên gia tư vấn cho máy móc, ông Kim Kimara nói về những điều bình thường mới mà anh ấy đang chuẩn bị.
Ngay cả khi tôi phát triển thành một vai trò cao cấp, tôi sẽ tiếp tục sử dụng nó, anh ấy vẫn tiếp tục. Đây là một máy gia tốc thực sự đối với tôi. Tôi chắc chắn rằng tôi xem xét mọi dòng mã do AI tạo ra để tôi học nhanh hơn từ nó.
