Thử Thách AI Thay Đổi Giao Diện Website: Lập Trình Viên Có Bị Thay Thế Không?
Lê Lân0
Trải Nghiệm Sử Dụng Trí Tuệ Nhân Tạo Để Thay Đổi Giao Diện Website Cá Nhân: Thực Tế Hay Ảo Tưởng?
Mở Đầu
Trong thời gian gần đây, trí tuệ nhân tạo (AI) trở thành đề tài nóng hổi, đặc biệt là những tranh luận về việc AI có thể thay thế công việc của con người hay không.
Tôi từng xem nhẹ những lời cảnh báo về việc AI sẽ "cướp" việc làm, bởi kiến thức nền về mạng nơ-ron, Máy học (Machine Learning), Học sâu (Deep Learning), Xử lý ngôn ngữ tự nhiên và các hệ thống chuyên gia đã cho tôi sự tự tin rằng, AI chưa đủ khả năng thay thế các kỹ sư phần mềm. Tuy nhiên, trước sự phát triển nhanh chóng của công nghệ AI trong năm 2024, tôi quyết định dành thời gian nghiên cứu kỹ lưỡng và thử nghiệm trực tiếp để hiểu rõ hơn tác động thực tế của AI lên công việc của mình.
Bài viết này sẽ chia sẻ chân thực quá trình dùng AI 100% để thay đổi giao diện website cá nhân built by Angular, những thử thách, những sai sót và kết quả thu được – từ đó rút ra bài học và góc nhìn thực tế về vai trò của AI trong lập trình hiện đại.
1. Bối Cảnh Và Chuẩn Bị
1.1 Stack Công Nghệ Ban Đầu
Website cá nhân của tôi được xây dựng năm 2021 trên nền tảng Angular 7/8, với cấu trúc tách biệt thành các component, giao diện mang phong cách “không gian vũ trụ”. Đây là một dự án tương đối cơ bản nhưng ổn định, với tệp nguồn được tổ chức rõ ràng, sử dụng TypeScript, Sass, HTML.
1.2 Ý Tưởng Thử Nghiệm
Mục tiêu của thử nghiệm rất đơn giản: dùng AI 100% để thay đổi chỉ phần giao diện (theme) của trang web sang phong cách cyberpunk nổi bật, nhằm đánh giá khả năng của AI trong việc thực thi một nhiệm vụ phát triển frontend cụ thể và tương đối giới hạn.
2. Quá Trình Tương Tác Với AI
2.1 Khởi Đầu Với Claude 3.7
Prompt đầu tiên gửi đến Claude 3.7 như sau:
“Trang Angular XX có cấu trúc component, hãy thay đổi giao diện thành theme cyberpunk.”
Kết quả ban đầu rất đáng thất vọng:
- AI đề xuất tạo ra file bằng React trong dự án Angular.
- Nhiều lần sai lệch nghiêm trọng, gây hỏng cấu trúc và phong cách coding.
- Dẫn đến việc tôi phải từ bỏ toàn bộ và bắt đầu lại từ đầu.
Điểm cần lưu ý: AI không có khả năng nhận thức ngữ cảnh dự án và không tuân thủ nguyên tắc kỹ thuật cơ bản trong các framework nhất định.
2.2 Cải Thiện Prompt Để Giới Hạn Lỗi
Tôi dành thời gian cung cấp thông tin chi tiết hơn – bao gồm phiên bản Angular, cấu trúc thư mục, cách component phân bổ. Mặc dù một số lỗi giảm bớt, nhưng:
- Giao diện không đồng bộ, có lỗi căn chỉnh.
- Mã nguồn rườm rà, lẫn lộn giữa CSS, SASS, JS và HTML.
- Tái tạo nhiều lần khiến AI loạn lạc trong luồng xử lý.
2.3 Các Vấn Đề Đặc Trưng Với Claude 3.7
- Tự ý tạo ra các phần code không theo yêu cầu.
- Không có khả năng "hoàn tác" chỉnh sửa.
- Dễ dàng mất mạch, quay về khởi đầu liên tục.
Tôi cũng thử qua CodeLLM, song điểm hạn chế là không duy trì được lịch sử hội thoại dài, gây mất mát thông tin quan trọng ở mỗi lần thử lại.
2.4 Chuyển Qua Claude 3.5 Và Những Cải Tiến
Phiên bản Claude thấp hơn – 3.5 – cho kết quả ổn định hơn hẳn trong việc tiếp nhận chỉ dẫn và thực thi nhiệm vụ. Sau ~40 prompts, UI đã có vẻ ổn, đẹp hơn:
Tuy nhiên, đoạn mã vẫn lộn xộn, kém sạch sẽ và không thể tái sử dụng hiệu quả:
- Lẫn lộn giữa CSS và SASS.
- Mã JS xen kẽ trong file HTML.
- Tên file, style class thiếu tính nhất quán.
- Bình luận code thừa và không có ý nghĩa.
2.5 Thử Nhiều LLM Khác
Tôi còn thử các LLM như Gemini 2.5, GPT-01, GPT-04mini, và kết quả khá tương đồng: độ chính xác chưa cao, không đảm bảo chuẩn và tiếp tục tạo ra sự bất định trong kết quả.
3. Bài Học Và Đánh Giá Tổng Thể
3.1 Khả Năng Và Giới Hạn Của AI Hiện Tại
AI hiện nay là công cụ hỗ trợ, không phải thay thế hoàn toàn chuyên gia.
- AI đơn thuần là công cụ "input văn bản → output văn bản" với các mô hình xác suất, không sở hữu trí tuệ nhân tạo thực thụ.
- Kết quả không ổn định, có tính ngẫu nhiên cao do các kỹ thuật như top-k và top-p sampling.
- Không có khả năng hiểu sâu về tác động hệ thống như khi làm việc với hệ thống backend, BFF, hoặc microservices phức tạp.
- Việc chỉnh sửa và tối ưu mã nguồn vẫn cần kỹ thuật viên có tay nghề cao can thiệp.
3.2 Những Thách Thức Với Người Dùng Không Chuyên
- Người dùng phổ thông sẽ rất khó để xây dựng prompt đủ rõ ràng và chi tiết.
- Sai sót thường xuyên, cần biết cách can thiệp kỹ thuật để chỉnh sửa hợp lý.
- AI không có trí nhớ dài hạn, gây khó khăn trong dự án phức tạp.
3.3 Chi Phí Phát Sinh
Ủng hộ việc làm thử nghiệm, chi phí khoảng 8-14 USD, tùy theo số lần chạy lại do các lỗi phải bắt đầu lại, nhưng với quy mô lớn hơn, chi phí và thời gian có thể tăng đáng kể.
4. Kết Luận
Từ quá trình thử nghiệm này, tôi có thể khẳng định:
- AI chưa thể thay thế hoàn toàn kỹ sư phần mềm, đặc biệt là trong các dự án phức tạp cần tuân thủ chuẩn phát triển nghiêm ngặt.
- AI là công cụ hỗ trợ đắc lực, giúp tăng cường năng suất nếu biết cách kết hợp với con người.
- Thực tế, vẫn cần con người giám sát, chỉnh sửa và tinh chỉnh để đảm bảo chất lượng code, đặc biệt trong các khía cạnh về kiến trúc và hiệu năng.
- Công nghệ AI sẽ tiếp tục tiến bộ, và việc thích nghi, áp dụng linh hoạt là yếu tố quyết định trong tương lai nghề nghiệp.
Nếu bạn đang cân nhắc ứng dụng AI trong lĩnh vực phát triển phần mềm, hãy bắt đầu bằng những thử nghiệm nhỏ, chuẩn bị tinh thần xử lý các bất ổn và kiên nhẫn để tích lũy kinh nghiệm!
Tham Khảo
- OpenAI Community: Discussions on top-k và top-p sampling
- Redis Documentation: Data types and probabilistic structures
- Dev.to bài viết gốc: Rafael H. S. - “Using AI 100% to Modify my Personal Website Frontend” (April 15, 2024)
Một lời khuyên: Đừng sợ công nghệ mới, nhưng hãy luôn giữ chính kiến riêng và không ngừng học hỏi để chinh phục nó!
Loading...