Hacker iPhone và Sony nổi tiếng nói rằng AI Coding Agents là một thảm họa đang chực chờ xảy ra

Tóm tắt - George Hotz, hacker đứng sau vụ jailbreak iPhone đầu tiên và bẻ khóa PlayStation 3, đã đăng một bài blog vào Chủ Nhật gọi việc áp dụng AI coding agent là "một trong những sai lầm tốn kém nhất trong lịch sử của lĩnh vực này." - Lập luận cốt lõi của ông: những người có hiệu suất cao có thể phát hiện ra output tệ của agent, nhưng các kỹ sư yếu hơn thì không thể—và chính những kỹ sư yếu hơn này lại đang tạo ra khối lượng gấp mười lần, làm suy giảm chất lượng code trung bình ở quy mô lớn. - Bài đăng xuất hiện năm ngày sau khi Andrej Karpathy gia nhập đội pre-training của Anthropic với quan điểm trái ngược, đánh dấu sự chia rẽ rõ ràng giữa các kỹ sư nghiêm túc về việc liệu AI agent có thực sự hoạt động hay không. George Hotz—hacker đã bẻ khóa iPhone đầu tiên ở tuổi 17 và reverse-engineer PlayStation 3 trước khi Sony kiện ông vì điều đó—đã đăng một bài blog vào Chủ Nhật lập luận rằng việc áp dụng đại trà AI coding agent sẽ kết thúc bằng thảm họa, hoặc ít nhất là gần như vậy. "Tôi tuyên bố ngay bây giờ, việc áp dụng AI agent vào phát triển phần mềm sẽ là một trong những sai lầm tốn kém nhất trong lịch sử của lĩnh vực này," Hotz viết. "Agent không thể lập trình, và ngày càng mất nhiều thời gian hơn để nhận ra rằng chúng không thể." "Output bị lỗi, nhưng theo cách ngày càng khó phát hiện hơn. Đó chính xác là điều bạn sẽ mong đợi từ một mô hình thống kê ngày càng chính xác." Bài đăng, có tiêu đề "The Eternal Sloptember," xuất hiện năm ngày sau khi Andrej Karpathy, một trong những nhà nghiên cứu nổi bật nhất của AI, gia nhập đội pre-training của Anthropic với quan điểm rõ ràng rằng AI agent đã biến đổi phát triển phần mềm. Hai người này hiện đại diện cho hai cực đối lập của một cuộc tranh luận mà ngành công nghiệp chưa giải quyết được—và cả hai đều có uy tín thực sự để khẳng định lập trường. Cập nhật cá nhân: Tôi đã gia nhập Anthropic. Tôi nghĩ vài năm tới ở biên giới của LLM sẽ đặc biệt định hình. Tôi rất hào hứng được gia nhập đội ngũ ở đây và quay lại với R&D. Tôi vẫn đam mê sâu sắc với giáo dục và dự định tiếp tục công việc đó vào thời điểm thích hợp. — Andrej Karpathy (@karpathy) May 19, 2026 Hotz không đưa ra kết luận của mình từ vị trí đứng ngoài. Ông đã dành sáu tháng sử dụng agent trên các dự án thực tế: các phần của Tinygrad, framework deep learning mã nguồn mở của ông, và việc reverse-engineering hoàn chỉnh firmware của một chip USB-PCIe. "Agent dồn toàn bộ tiến độ lên phía trước," ông viết, sau đó đưa cho bạn cái mà ông mô tả là cần gạt máy đánh bạc—bạn kéo nó và hy vọng phần việc hoàn thiện sẽ được thực hiện. Nó không bao giờ thực sự xong. Không phải về cái tôi Hotz lường trước phản ứng phản đối hiển nhiên: một lập trình viên xác định một phần danh tính của mình thông qua nghề thủ công sẽ tự nhiên phản kháng các công cụ đe dọa thay thế anh ta. Ông xem xét phản đối này một cách nghiêm túc và bác bỏ nó dựa trên giá trị thực tế. "Tôi đã suy nghĩ nhiều hơn về vấn đề bảo vệ giá trị bản thân. AFL của Google đã tìm ra nhiều bug hơn LLM và không ai cảm thấy như vậy về nó. Chess và Go phổ biến hơn bao giờ hết," Hotz viết. Và ông đúng theo nghĩa là Chess AI đã thống trị con người trong nhiều thập kỷ và trò chơi chỉ ngày càng phổ biến hơn. Vì vậy, mối quan ngại của ông không phải về việc bị thay thế. Đó là về điều gì sẽ xảy ra với chất lượng code khi mọi người đều sử dụng các công cụ này cùng một lúc, đặc biệt khi Big Tech và Wall Street liên tục thúc đẩy việc sử dụng đại trà các công cụ này. "Tôi gần như nghĩ rằng đây là một dạng chiến dịch tâm lý để bán agent," Hotz lập luận. "Nỗi sợ mất mát là một trong những cách duy nhất khiến các công ty lớn hành động. Mặc dù tôi nghĩ trong nỗi sợ đó họ đang phạm phải một sai lầm lớn." Lập luận trung tâm của ông mang tính tổ chức. Những người có hiệu suất cao có vòng phản hồi đủ chặt chẽ để bắt các vấn đề do agent tạo ra trước khi ship. Họ đọc code, phát hiện lỗi và hiệu chỉnh khi nào nên tin tưởng công cụ. "Những người có hiệu suất thấp nhất sẽ không có khả năng tự kiểm tra đó," ông viết—và họ là những người sử dụng agent để tạo ra sản lượng gấp 10 lần trước đây. Ở một công ty lớn, phép tính đó tạo ra một thứ cụ thể: sự suy giảm nhanh hơn của chất lượng code trung bình, bị che giấu bởi khối lượng thuần túy. Kết quả, ông lập luận, sẽ là "một kỷ nguyên vàng cho từng xô từng xô slop, và một thời đại đen tối cho những viên ngọc chất lượng." Như một ví dụ cụ thể, ông chỉ ra các báo cáo rằng Apple đang đẩy các công cụ AI coding trên toàn bộ tổ chức kỹ thuật của mình, sau đó đơn giản hỏi: "Bạn có nghĩ macOS sẽ tốt hơn hay tệ hơn trong 2 năm tới không?" Các phe đứng ở đâu Hotz hiện tự đặt mình vào cái mà ông gọi là "phe LeCun/Marcus"—ám chỉ Yann LeCun, nhà khoa học AI trưởng của Meta, và Gary Marcus, một người hoài nghi LLM lâu năm. Cả hai đều lập luận rằng các mô hình ngôn ngữ về cơ bản là những kẻ khớp mẫu tinh vi: Chúng có thể bắt chước phân phối của code hiện có, nhưng không thể lý luận qua các vấn đề thực sự mới từ các nguyên lý cơ bản. Vibe coding—mô tả những gì bạn muốn bằng ngôn ngữ thông thường và để AI tạo ra cách triển khai—đã bùng nổ trong năm qua, và các phòng lab lớn đã định vị coding dựa trên agent như một sản phẩm chủ lực. Microsoft đã biến đổi GitHub Copilot thành một hệ thống agentic đầy đủ vào năm 2025, với CEO Satya Nadella mô tả nó như một sự thay đổi cấp nền tảng có thể so sánh với việc chuyển sang cloud. Sự phản đối với quan điểm của Hotz không phải trừu tượng. Karpathy, người đã hoài nghi về agent trước đó vào năm 2025, đã đảo ngược lập trường của mình sau khi có các bản phát hành mô hình mới và gia nhập đội pre-training của Anthropic vào ngày 19 tháng 5—năm ngày trước khi Hotz đăng bài. Ông mô tả vài năm tới ở biên giới là "đặc biệt định hình." CEO của Anthropic, Dario Amodei, đã nói tại Davos rằng một số kỹ sư của Anthropic đã ngừng tự viết code, để các mô hình xử lý trong khi họ xem xét output. Hotz, về phần mình, nói rằng ông đã cố gắng làm điều tương tự và thấy mình phải tự sửa thủ công mỗi lần.