Nửa đêm cuối năm 2025, bạn đang vật lộn với bài tập Cấu trúc Dữ liệu về cây Đỏ-Đen (Red-Black Tree). Giáo sư muốn bạn “thấu hiểu nỗi đau quản lý con trỏ” bằng cách tự tay triển khai nó từ đầu trong C++. Não bạn, sau ba buổi giảng căng thẳng, chỉ muốn một lối thoát dễ dàng. Bạn mở IDE, một bên là GitHub Copilot Workspace, bên kia là Claude 3.5 Sonnet. Một câu lệnh đơn giản: “Tạo code C++ cây Đỏ-Đen, giữ phong cách học thuật, xử lý các trường hợp xoay cây, và thêm bình luận như một sinh viên đang stress viết.” Ba mươi giây sau, code hoàn hảo xuất hiện, vượt qua mọi bài kiểm tra. Nhưng bạn hoàn toàn không hiểu nó hoạt động như thế nào.
Mục lục
Sức Hút Ngọt Ngào của Tốc Độ: Thế Giới “Vibe Coding”
Đây chính là “Vibe Coding” – một chiến lược đang thống trị trong giới sinh viên Khoa học Máy tính hiện nay, và thậm chí cả các developer có kinh nghiệm. Nó là sự tiến hóa của kỹ thuật prompt (prompt engineering), nơi chúng ta không còn viết đặc tả chi tiết mà chỉ mô tả ý định, “cái vibe” của vấn đề, rồi để các mô hình AI lo phần còn lại: cú pháp, logic, và thậm chí là xử lý lỗi phức tạp.
Cảm giác thật tuyệt vời. Nó gây nghiện. Công việc từng tốn cả cuối tuần để vật lộn trên Stack Overflow giờ đây chỉ mất một giờ “trò chuyện” với một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Các dự án cá nhân được hoàn thành nhanh chóng, biểu đồ đóng góp trên GitHub của bạn trông ấn tượng chưa từng thấy. Bạn cảm thấy mình cực kỳ năng suất, như một “developer 10x” thực thụ. Hiệu quả tức thì là một lợi thế không thể phủ nhận trong môi trường phát triển phần mềm hiện đại, nơi tốc độ là vàng.
Tuy nhiên, niềm vui ấy thường tan biến khi giáo sư trong buổi giảng Hệ điều hành hỏi một câu hóc búa về phân trang bộ nhớ (memory paging) hoặc điều kiện tranh chấp (race conditions). Trí óc bạn trống rỗng. AI không bao giờ đề cập đến những khái niệm nền tảng đó. Nó chỉ đơn giản là “khử” lỗi phân đoạn (Segmentation Fault) để bạn có thể quay lại lướt TikTok mà không cần hiểu nguyên nhân sâu xa. Đây là lúc sự phụ thuộc bắt đầu bộc lộ mặt trái của nó.
Hội chứng Kẻ Mạo Danh 2.0: Khi Kỹ Năng Bị “Teo” Đi
Hội chứng kẻ mạo danh (Imposter Syndrome) không phải là điều xa lạ với sinh viên Khoa học Máy tính. Nhưng vào năm 2025, nó đã biến đổi thành một dạng mới mẻ và đáng sợ hơn. Không chỉ là cảm giác “mình không đủ thông minh”, mà là “mình là một kẻ giả mạo, chỉ giỏi dán các đoạn code từ AI lại với nhau”.
Cú sốc thực sự ập đến trong một buổi phỏng vấn kỹ thuật giả định gần đây. Không được phép sử dụng Copilot, tôi phải đảo ngược một danh sách liên kết (linked list) trên bảng trắng. Tôi đứng hình. Tôi biết danh sách liên kết là gì, biết tại sao cần đảo ngược nó. Nhưng thao tác thực tế, thuật toán di chuyển các con trỏ? Nó đã biến mất. Kỹ năng giải quyết vấn đề cấp thấp đã bị “teo” đi vì tôi đã “thuê ngoài” loại tư duy này cho máy móc suốt hai năm qua.
Cảm giác giống như một người thợ mộc chỉ biết đặt mua tủ làm sẵn từ IKEA, bỗng dưng được yêu cầu đóng một chiếc tủ từ gỗ thô. Khả năng tư duy logic từng bước, thao tác với cấu trúc dữ liệu cơ bản, đã bị bào mòn. Theo một khảo sát của trang Dev.to vào cuối năm 2024, hơn 60% sinh viên CS thừa nhận cảm thấy khó khăn hơn trong việc tự viết code từ đầu mà không có sự hỗ trợ của AI, đặc biệt là với các thuật toán phức tạp.
Mâu Thuẫn Giữa Bằng Cấp CS và Thực Tế Ngành Công Nghiệp
Điều này tạo ra một mâu thuẫn lớn trong môi trường đại học hiện nay:
- “Vibe” Học thuật: “Bạn phải hiểu các nguyên tắc cơ bản! Xây dựng nó trong C! Hiểu ký hiệu Big O! Nắm vững thuật toán và cấu trúc dữ liệu!” Các trường đại học vẫn tập trung vào việc xây dựng nền tảng tư duy lập trình vững chắc.
- “Vibe” Công nghiệp (2025): “Phát hành càng nhanh càng tốt. Sử dụng bất kỳ công cụ nào giúp bạn nhanh nhất. Nếu bạn không dùng AI, bạn đã tụt hậu!” Ngành công nghiệp ưu tiên tốc độ triển khai và khả năng tận dụng công nghệ mới nhất để đạt được lợi thế cạnh tranh.
Nếu tôi tiếp tục “Vibe Coding” để vượt qua bằng cấp này mà không đào sâu kiến thức, liệu tôi có trở nên vô dụng khi AI gặp phải một bức tường mà nó không thể vượt qua? Liệu khi gặp phải một vấn đề hoàn toàn mới, đòi hỏi tư duy sáng tạo và giải quyết vấn đề từ gốc, tôi có thể tự mình tìm ra giải pháp? Các chuyên gia tại MIT đã cảnh báo rằng việc thiếu kiến thức nền tảng vững chắc có thể tạo ra một thế hệ kỹ sư phần mềm phụ thuộc thụ động vào công cụ, thiếu khả năng đổi mới đột phá.
Tìm Kiếm Sự Cân Bằng: Từ “Hãy Làm Đi” đến “Hãy Dạy Tôi”
Tôi sẽ không ngừng sử dụng AI. Đó sẽ là hành vi tự sát nghề nghiệp vào năm 2025. Hộp Pandora đã mở, và các công cụ AI sẽ tiếp tục phát triển mạnh mẽ. Tuy nhiên, tôi đang thay đổi cách tôi sử dụng nó – từ việc tiêu thụ thụ động sang chủ động thẩm vấn.
Nếu tôi “Vibe Code” một giải pháp, tôi buộc mình phải thực hiện điều mà tôi gọi là “Kiểm tra Vibe ngược” (Reverse Vibe Check):
- Không chỉ sao chép-dán: Tôi tự gõ lại đoạn code do AI tạo ra, từng dòng một. Nghe có vẻ ngớ ngẩn và tốn thời gian, nhưng nó buộc não tôi phải xử lý cú pháp, cấu trúc và luồng logic, giúp tôi ghi nhớ tốt hơn.
-
Nhắc nhở “Giải thích như tôi 5 tuổi”: Khi code hoạt động, tôi mở một cuộc trò chuyện mới và dán code vào với một câu lệnh như:
"Giải thích đoạn code C++ cây Đỏ-Đen này cho tôi như thể tôi là sinh viên năm nhất ngành CS ghét toán. Tập trung vào 'tại sao' các phép xoay và đổi màu lại cần thiết để duy trì tính cân bằng của cây."Hoặc một ví dụ khác:
"Giải thích mục đích của các biến 'parent', 'left', 'right' trong một nút của cây nhị phân tìm kiếm. Làm sao chúng giúp duyệt cây và tìm kiếm dữ liệu?"Điều này giúp tôi đào sâu vào logic cốt lõi và hiểu rõ các nguyên tắc đằng sau những gì AI đã tạo ra.
-
Cố tình phá vỡ và học hỏi từ lỗi: Tôi hỏi AI:
"Có ba cách nào để triển khai cây Đỏ-Đên này có thể thất bại hoặc gặp vấn đề về hiệu suất trong môi trường sản xuất với tải trọng cao và nhiều truy cập đồng thời?"Hoặc cụ thể hơn:
"Giả sử cây Đỏ-Đen này được sử dụng trong một hệ thống giao dịch chứng khoán tốc độ cao. Những yếu tố nào có thể gây ra lỗi hoặc làm giảm hiệu suất nghiêm trọng khi có hàng triệu giao dịch mỗi giây?"Điều này dạy tôi về các trường hợp biên, các lỗi tiềm ẩn mà “vibe” thuận lợi đã bỏ qua, và cách tư duy phản biện về độ bền, khả năng mở rộng của code. Nó còn giúp phát triển khả năng gỡ lỗi và tối ưu hóa – những kỹ năng mà AI khó có thể thay thế hoàn toàn.
Theo một báo cáo từ TechCrunch về thị trường việc làm IT năm 2025, các nhà tuyển dụng hàng đầu hiện nay không chỉ tìm kiếm ứng viên biết dùng AI mà còn những người có khả năng thẩm định, gỡ lỗi, và hiểu sâu sắc các giải pháp do AI đề xuất. Khả năng này chứng tỏ tư duy phân tích và kiến thức nền tảng vững chắc.
Lời Phán Quyết: “Vibe Coding” Có Đáng Sợ Hay Không?
“Vibe Coding” không phải là thứ đang hủy hoại bằng cấp của tôi. Chính sự phụ thuộc của tôi vào nó để bỏ qua những phần khó khăn, những kiến thức nền tảng cần thiết mới là thứ đang hủy hoại bằng cấp của tôi. AI là gia sư tốt nhất từng được phát minh, cung cấp kiến thức và giải pháp tức thì. Nhưng nó cũng là công cụ dễ dàng nhất để tạo ra sự lười biếng, làm mất đi cơ hội học hỏi sâu sắc.
Thử thách đối với chúng ta, những người trẻ cuối năm 2025, không phải là học cách ra lệnh (prompt) tốt hơn để AI làm mọi thứ; mà là có kỷ luật để đóng cửa sổ chat và nhìn chằm chằm vào đoạn code bị lỗi cho đến khi chúng ta hiểu tại sao nó lại lỗi. Việc phát triển khả năng tư duy độc lập và giải quyết vấn đề gốc rễ vẫn là cốt lõi của một kỹ sư phần mềm giỏi.
Bạn là **Team Vibe** 😎🍹 (tận dụng AI tối đa mà không đào sâu) hay **Team Grind** 😢🧠 (kết hợp AI với việc học hỏi chủ động và làm chủ kiến thức)? Sự lựa chọn của bạn sẽ định hình giá trị thực sự của bằng Khoa học Máy tính bạn đang theo đuổi và tương lai sự nghiệp của bạn trong kỷ nguyên AI.
