AI có thay thế Lập trình viên Web không? Thử nghiệm 'điên rồ' với AI để thiết kế lại Website cá nhân!
Lê Lân0
Kinh Nghiệm Sử Dụng Trí Tuệ Nhân Tạo Để Thiết Kế Giao Diện Website Cá Nhân: Thực Tế và Bài Học
Mở Đầu
Trong những năm gần đây, câu chuyện về việc Trí tuệ nhân tạo (AI) sẽ thay thế công việc của con người luôn thu hút nhiều tranh luận và gây nhiều hoang mang.
Tôi từng nghĩ đây chỉ là những lời thổi phồng thiếu cơ sở, mặc dù đã có kiến thức nền tảng về các công nghệ AI như mạng nơ-ron, Machine Learning, Deep Learning, xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và hệ thống chuyên gia. Đã thử nghiệm nhiều công cụ AI generative nhưng chưa thấy công nghệ nào thực sự ấn tượng, bởi chúng còn nhiều lỗi và giới hạn rõ ràng.
Đến năm 2024, tôi quyết định quay trở lại nghiên cứu lĩnh vực này với cái nhìn nghiêm túc và thực tế hơn. Mục tiêu là áp dụng 100% AI để thay đổi giao diện trực quan của website cá nhân tạo từ Angular — từ đó rút ra những nhận định về năng lực thật sự của AI trong công việc lập trình hiện đại.
1. Tổng Quan Về Dự Án và Công Nghệ Sử Dụng
1.1 Giới Thiệu Về Website và Stack Công Nghệ
Tôi xây dựng website cá nhân bằng Angular từ năm 2021, phiên bản 7 hoặc 8 (không chính xác lắm), với cấu trúc tách biệt thành các component và giao diện lấy cảm hứng không gian vũ trụ.
Thành phần | Chi tiết |
|---|---|
Framework | Angular 7/8 |
Ngôn ngữ | TypeScript, HTML, SASS |
Giao diện | Chủ đề không gian vũ trụ (space) |
1.2 Mục Tiêu Thay Đổi
- Chuyển đổi giao diện sang phong cách cyberpunk độc đáo và hiện đại.
- Toàn bộ thay đổi do AI thực hiện, không can thiệp mã thủ công.
- Xác thực khả năng và giới hạn thực tế của các LLMs (Large Language Models) trong tác vụ thiết kế web phức tạp.
2. Hành Trình Thực Hiện Với Các Trợ Lý AI
2.1 Khởi Đầu Cùng Claude 3.7
Tôi bắt đầu với Claude 3.7 bằng cách yêu cầu máy phân tích code hiện tại và đề xuất sửa đổi giao diện thông qua thay đổi các file SASS tương ứng.
Thử thách lớn đầu tiên: AI tạo ra code React xen lẫn Angular và những lỗi về cấu trúc file lập tức xuất hiện.
Dù đã cố gắng chỉnh sửa theo hướng dẫn, AI vẫn liên tục tạo ra các đoạn mã "lệch sóng", khiến tôi phải bỏ đi mọi thứ và bắt đầu lại.
2.2 Cải Thiện Prompt và Tiếp Tục Thử Nghiệm
Sau khi chi tiết hơn về phiên bản Angular, cấu trúc thư mục và file code, kết quả của Claude 3.7 có khả quan hơn về mặt hình thức, nhưng vẫn:
- Giao diện lỗi: trang bị lệch, màu sắc loạn.
- Code đóng gói không theo chuẩn: trộn trộn CSS và SASS, JS được nhúng không đúng chỗ, ...
- Mất trật tự và khó bảo trì.
2.3 Những "Delírios" Phổ Biến Khi Làm Việc Với Claude 3.7
- Tạo thêm các thành phần và chức năng không được yêu cầu
- Không thể hoàn tác thay đổi sai
- Xóa sạch mã, bắt đầu lại trong vòng lặp vô tận
2.4 Thử Lại Với Các Phiên Bản và Công Cụ Khác
- Chuyển sang Claude 3.5: ổn định hơn, giảm lỗi vô nghĩa nhưng vẫn mất nhiều prompt để đi đến một giao diện chấp nhận được.
- Thử nghiệm CodeLLM, Gemini 2.5, GPT phiên bản mini: kết quả tương tự — có tiến bộ về mặt hình ảnh nhưng mã nguồn vẫn rườm rà, thiếu tối ưu, khó dùng tiếp.
3. Phân Tích Những Thách Thức và Hạn Chế
3.1 Về Chất Lượng Mã Nguồn
Code do AI sinh ra có thể "chạy được", nhưng:
- Mê cung CSS/SASS không rõ ràng
- Lẫn lộn JS trong HTML
- Tên file không đồng bộ
- Bình luận không có ý nghĩa
3.2 Sự Đòi Hỏi Về Cách Viết Prompt
- Prompt chung chung → câu trả lời chung chung, thiếu chính xác
- Prompt dài chi tiết → không phải người dùng phổ thông nào cũng có thể viết được
- Không có khả năng nhớ dài hạn khiến mỗi lần thử lại đồng nghĩa với bắt đầu lại — làm tốn thời gian và tiền bạc.
3.3 Nguy Cơ Khi Áp Dụng AI Trong Những Dự Án Phức Tạp
Khi mở rộng đến backend với đa công nghệ, hợp nhất CI/CD, hoặc kiến trúc microservices:
- Rủi ro tăng do lỗi kéo theo chuỗi
- Khó kiểm soát sự thay đổi
- Thêm vấn đề khi kết hợp nhiều tool hỗ trợ
Bạn tôi trong phát triển mobile cũng xác nhận thực trạng này tương tự hoặc còn tệ hơn.
4. Bài Học và Góc Nhìn Cá Nhân
4.1 AI Khác Biệt Với "Trí Tuệ Thật"
LLM là hệ thống biến đổi chuỗi văn bản đầu vào thành chuỗi đầu ra, chủ yếu dựa trên xác suất thống kê và mô hình ngôn ngữ, không có nhận thức hay hiểu biết thực sự.
Điều này khiến kết quả có thể thay đổi không ổn định khi cùng một prompt được lặp lại.
4.2 Tác Động Đến Các Lập Trình Viên và Người Mới
- AI có thể hỗ trợ tăng tốc tác vụ đơn giản.
- Tuy nhiên, với những nhiệm vụ phức tạp, AI không thể thay thế kinh nghiệm và tư duy con người.
- Người mới rất dễ bị "lạc" do AI tạo ra code không chuẩn, thiếu hướng dẫn cụ thể.
4.3 Chi Phí và Khả Năng Sử Dụng
- Chi phí trung bình cho dự án thử nghiệm khoảng $8–14.
- Nếu không phải làm lại nhiều lần, có thể giảm xuống tầm $8–9.
- So với giá trị và thời gian đầu tư để chỉnh sửa lại code, AI vẫn ở mức hỗ trợ chứ chưa là giải pháp toàn diện.
5. Kết Luận: Tương Lai AI và Công Việc Lập Trình
Đến nay, công nghệ AI như các LLM chưa thể thay thế được kỹ sư phần mềm thực thụ.
Việc sử dụng AI nên được xem là công cụ hỗ trợ để tăng năng suất, giảm bớt các tác vụ lặp lại, tăng khả năng sáng tạo, chứ không phải là "cỗ máy làm việc tự động".
Chúng ta cần chuẩn bị tinh thần thích nghi:
- Cập nhật công nghệ AI mới
- Hiểu rõ điểm mạnh, hạn chế của AI
- Kết hợp trí tuệ nhân tạo cùng kỹ năng con người để đạt hiệu quả cao nhất
Nếu bạn đang làm trong ngành công nghệ, hãy bắt đầu tích hợp AI vào quy trình làm việc của mình một cách có chọn lọc và thông minh.
Tham Khảo
- Rafael Henrique S. (2024). Experiência real: Tentando reformular site pessoal com 100% IA.
- Smith, J. (2023). “AI and Software Engineering: Myths and Realities.”
- UNESCO Report on AI in the Workplace (March 15, 2024)
Nếu bạn quan tâm đến trải nghiệm này hoặc có câu chuyện muốn chia sẻ về làm việc cùng AI, đừng ngần ngại bình luận hoặc liên hệ để cùng thảo luận nhé!
Loading...