George Hotz—hacker đã phá vỡ iPhone lần đầu khi mới 17 tuổi và đảo ngược kỹ thuật PlayStation 3 trước khi Sony kiện anh—đã đăng một bài blog vào Chủ nhật, lập luận rằng việc áp dụng rộng rãi các agent lập trình AI sẽ dẫn đến thảm họa, hoặc ít nhất là gần như vậy.
“Tôi nói ngay bây giờ, việc đưa các agent AI vào phát triển phần mềm sẽ là một trong những sai lầm tốn kém nhất trong lịch sử ngành,” Hotz viết. “Các agent không thể lập trình, và chúng ta ngày càng mất thời gian để nhận ra chúng không thể làm được.”
“Kết quả bị hỏng, nhưng theo cách ngày càng khó phát hiện hơn. Đó chính là điều bạn sẽ mong đợi từ một mô hình thống kê ngày càng chính xác.”
Bài viết, có tiêu đề “The Eternal Sloptember,” được đăng năm ngày sau khi Andrej Karpathy, một trong những nhà nghiên cứu AI nổi bật nhất, tham gia đội pre‑training của Anthropic với quan điểm rõ ràng rằng các agent AI đã biến đổi hoàn toàn việc phát triển phần mềm. Hai người hiện đang đại diện cho hai cực đối lập trong một cuộc tranh luận mà ngành công nghiệp vẫn chưa giải quyết—và cả hai đều có uy tín thực tế để đưa ra lập trường.
Hotz không đưa ra kết luận từ bên lề. Anh đã dành sáu tháng dùng các agent trong các dự án thực tế: một phần của Tinygrad, khung học sâu mã nguồn mở của mình, và một quá trình đảo ngược firmware của chip USB‑PCIe. “Agent đưa toàn bộ tiến độ lên trước,” anh viết, rồi đưa cho bạn một công tắc máy đánh bạc—bạn kéo và hy vọng công việc hoàn thiện sẽ được thực hiện.
Thực tế là nó không bao giờ thực hiện trọn vẹn.
Không phải vì cái tôi
Hotz dự đoán sẽ có sự phản đối hiển nhiên: một lập trình viên coi phần lớn bản sắc của mình gắn liền với nghề sẽ tự nhiên chống lại những công cụ đe dọa thay thế mình. Anh lấy vấn đề này làm trọng tâm và bác bỏ nó dựa trên thực tế.
“Tôi suy nghĩ nhiều hơn về việc bảo tồn giá trị bản thân. Google’s AFL đã tìm ra nhiều lỗi hơn LLMs và không ai cảm thấy bị đe dọa vì điều đó. Cờ vua và Go ngày càng phổ biến hơn bao giờ hết,” Hotz viết.
Vì vậy, lo ngại của anh không phải là bị thay thế. Đó là về chất lượng mã khi mọi người cùng sử dụng những công cụ này, đặc biệt khi các công ty công nghệ lớn và Wall Street liên tục thúc đẩy việc sử dụng đại trà.
“Tôi gần như nghĩ đây là một dạng psyop để bán các agent,” Hotz lập luận. “Nỗi sợ mất mát là một trong những cách duy nhất khiến các công ty lớn hành động. Tuy nhiên, trong nỗi sợ đó họ đang mắc một sai lầm lớn.”
Lập luận trung tâm của anh là vấn đề tổ chức. Những người xuất sắc có vòng phản hồi đủ chặt chẽ để bắt kịp các vấn đề do agent tạo ra trước khi đưa ra sản phẩm. Họ đọc mã, phát hiện lỗi và điều chỉnh thời điểm tin tưởng vào công cụ. “Những người kém hơn sẽ không có cơ chế tự kiểm tra đó,” anh viết—và họ chính là những người dùng agent để tạo ra sản lượng gấp mười lần so với trước. Ở một công ty lớn, phép tính này dẫn tới một hiện tượng cụ thể: sự suy giảm nhanh chóng của chất lượng mã trung bình, được che phủ bởi khối lượng khổng lồ.
Kết quả, theo anh, sẽ là “một thời đại vàng cho những đống bùn bám đầy, và một thời kỳ đen tối cho những viên ngọc chất lượng.” Để minh họa, anh trích dẫn các báo cáo cho rằng Apple đang đẩy mạnh công cụ lập trình AI trong toàn bộ tổ chức kỹ thuật, rồi đặt câu hỏi đơn giản: “Bạn có nghĩ macOS sẽ tốt hơn hay tệ hơn trong 2 năm tới?”
Vị trí của các phe
Hotz tự đặt mình vào “trại LeCun/Marcus”—đề cập đến Yann LeCun, nhà khoa học AI trưởng của Meta, và Gary Marcus, người hoài nghi lâu năm về LLM. Cả hai đều cho rằng các mô hình ngôn ngữ về cơ bản là những bộ khớp mẫu tinh vi: chúng có thể bắt chước phân phối của mã hiện có, nhưng không thể suy luận qua các vấn đề mới thực sự từ các nguyên tắc cơ bản.
Vibe coding—mô tả yêu cầu bằng ngôn ngữ tự nhiên và để AI tạo ra triển khai—đã bùng nổ trong năm qua, và các phòng thí nghiệm lớn đã định vị việc lập trình dựa trên agent như một sản phẩm chủ lực. Microsoft biến đổi GitHub Copilot thành một hệ thống agent toàn diện vào năm 2025, với CEO Satya Nadella mô tả nó như một bước chuyển đổi cấp nền tảng, sánh ngang với việc chuyển sang điện toán đám mây.
Sự phản đối đối với quan điểm của Hotz không phải là trừu tượng. Karpathy, người đã hoài nghi về các agent vào đầu năm 2025, đã thay đổi lập trường sau khi các mô hình mới ra mắt và tham gia đội pre‑training của Anthropic vào ngày 19‑5—năm ngày trước khi Hotz công bố. Anh mô tả những năm tới ở mặt trận này là “đặc biệt mang tính định hình.”
CEO Anthropic Dario Amodei cho biết tại Davos rằng một số kỹ sư của Anthropic đã ngừng tự viết mã, để các mô hình tự động thực hiện trong khi họ chỉ kiểm tra đầu ra. Hotz, phần mình, cho biết mình đã thử làm điều tương tự nhưng luôn phải quay lại sửa thủ công mỗi khi gặp vấn đề.
AI agents, software development, programming
