Lập trình theo cảm hứng đang giết chết mã nguồn mở
Tuyển chọn TechFlowTuyển chọn TechFlow
Lập trình theo cảm hứng đang giết chết mã nguồn mở
Sự thịnh vượng của “Vibe Coding” có thể được xây dựng trên đống đổ nát của hệ sinh thái mã nguồn mở.
Chuyên sâu báo cáo Web3Tác giả: Nhất Đào
Trong năm qua, Vibe Coding gần như đã viết lại hoàn toàn cách thức lập trình.
Bạn không còn cần phải từng dòng một tự “viết” mã nữa. Chỉ cần nói với Cursor, Claude hoặc Copilot: “Tôi muốn một tính năng nào đó, dùng công nghệ nào, tốt nhất là ‘cảm giác giống sản phẩm X’”, phần còn lại cứ để AI xử lý.
Nhiều người vốn không biết viết mã nay lần đầu tiên có khả năng “tạo ra sản phẩm”. Từ góc nhìn cá nhân, đây gần như là thời đại hoàng kim của phát triển phần mềm.
Nhưng ở đây tồn tại một tiền đề bị bỏ qua: AI không tạo mã từ hư vô, mà thực chất đang gọi và ghép nối những thành quả trí tuệ do con người đã tích lũy. Khi bạn nói “Hãy giúp tôi xây dựng một trang web”, AI thực tế đang âm thầm tham chiếu logic và cấu trúc được tích lũy qua vô số dự án mã nguồn mở trên GitHub.
Khả năng cốt lõi của Vibe Coding chính là được xây dựng trên nền tảng học tập và tổ chức lại các kho mã nguồn mở này.
Gần đây, một nhóm nghiên cứu từ Đại học Trung Âu và Viện Nghiên cứu Kinh tế Thế giới Kiel đã công bố một bài báo mang tựa đề Vibe Coding Kills Open Source (Vibe Coding giết chết mã nguồn mở), kèm theo liên kết đến bản PDF trên arXiv, vạch trần cuộc khủng hoảng tiềm ẩn đằng sau sự bùng nổ của Vibe Coding.
Bài báo chỉ ra một sự thật:
Vibe Coding có thể đang phá hủy về mặt gốc rễ hệ sinh thái mã nguồn mở — nền tảng hỗ trợ toàn bộ thế giới phần mềm.
Kể từ tháng 8 năm 2022, tỷ lệ lập trình viên Python tại Mỹ sử dụng AI để lập trình bắt đầu tăng mạnh
Cơ sở hạ tầng “vô hình” của thế giới số
Để hiểu được điều mà bài báo này lo ngại, trước hết cần làm rõ một việc: Mã nguồn mở là gì, và nó chiếm vị trí nào trong đời sống thường ngày của chúng ta?
Nhiều người có thể chưa từng cảm nhận rõ mã nguồn mở, nhưng thực tế, gần như mọi sản phẩm kỹ thuật số mà chúng ta dùng hàng ngày đều vận hành dựa trên nền tảng mã nguồn mở.
Khi bạn thức dậy vào buổi sáng và cầm chiếc điện thoại Android, hệ điều hành Linux chạy bên dưới — một phần mềm mã nguồn mở;
Khi bạn mở WeChat để xem tin nhắn, cơ sở dữ liệu SQLite lưu trữ từng tin nhắn — cũng là phần mềm mã nguồn mở;
Khi bạn giải trí giữa giờ nghỉ trưa bằng cách xem video trên TikTok hoặc Bilibili, thư viện FFmpeg phụ trách giải mã và phát lại video phía sau — cũng là phần mềm mã nguồn mở.
Mã nguồn mở giống như hệ thống cống thoát nước của thời đại kỹ thuật số: Bạn sử dụng mỗi ngày mà chẳng hề hay biết.
Chỉ khi nó gặp sự cố, bạn mới bất chợt nhận ra tầm quan trọng của nó.
Sự cố Log4j năm 2021 là một ví dụ điển hình. Log4j là khuôn khổ ghi nhật ký phổ biến nhất trong hệ sinh thái Java, dùng để ghi lại các sự kiện và thông tin trong quá trình chạy ứng dụng.
Hầu hết người dùng bình thường thậm chí chưa từng nghe tên nó, nhưng từ máy chủ đám mây của Apple và Google cho đến các hệ thống hành chính của nhiều quốc gia, hàng tỷ thiết bị trên toàn cầu đều đang chạy nó ở chế độ nền.
Cuối năm 2021, lỗ hổng “Log4Shell” bùng phát. Lỗ hổng này cho phép tin tặc điều khiển từ xa hàng loạt máy chủ trên toàn cầu như thể đang điều khiển máy tính riêng của họ. Toàn bộ cơ sở hạ tầng Internet tức thì “lộ liễu”, buộc các đội an ninh toàn cầu phải khẩn trương sửa chữa vào cuối tuần. Mức độ lan rộng và độ khó trong khắc phục khiến đây trở thành một trong những cuộc khủng hoảng an ninh nghiêm trọng nhất trong lịch sử Internet.
Đây chính là bản chất của mã nguồn mở — nó không phải sản phẩm của một công ty nào, mà là một “hàng hóa công cộng”. Vì thiếu thuộc tính thương mại, những người viết và duy trì mã thường không thể thu phí trực tiếp từ dự án.
Họ nhận được lợi ích gián tiếp: thông qua dự án để gây dựng danh tiếng, từ đó tìm được việc làm tại các công ty lớn; thông qua tư vấn chuyên môn để kiếm thu nhập; hoặc nhờ quyên góp từ cộng đồng.
Mô hình này đã vận hành suốt vài chục năm qua, dựa vào “tương tác trực tiếp”: Người dùng đọc tài liệu khi sử dụng phần mềm, gửi báo cáo lỗi, hoặc nhấn nút sao để bày tỏ sự ủng hộ. Luồng chú ý này chảy ngược về tay người duy trì, chuyển hóa thành động lực để tiếp tục bảo trì.
Và đây chính là kết nối mà Vibe Coding đang dần cắt đứt.
AI đang “đói chết” mã nguồn mở theo từng bước như thế nào?
Trước khi xuất hiện Vibe Coding, mô hình phát triển là như sau: Bạn tải một gói mã nguồn mở, đọc tài liệu; gặp lỗi thì đăng báo cáo trên GitHub; thấy hữu ích thì nhấn sao để thể hiện sự hỗ trợ.
Người duy trì nhờ đó nhận được sự chú ý, và sự chú ý ấy chuyển hóa thành thu nhập — hình thành một vòng khép kín.
Sau khi Vibe Coding xuất hiện, bạn chỉ cần nói với AI mong muốn chức năng gì, AI sẽ tự động chọn và kết hợp mã nguồn mở phía sau để tạo ra một “triển khai khả thi”.
Mã chạy được, nhưng bạn hoàn toàn không biết nó cụ thể sử dụng thư viện nào, càng không bao giờ mở tài liệu hay truy cập cộng đồng của những thư viện đó.
Bài báo gọi sự thay đổi này là hiệu ứng “trung gian hóa”: Luồng chú ý và phản hồi vốn do người dùng gửi trực tiếp tới người duy trì, nay bị lớp trung gian AI “chiếm trọn”.
Nếu cơ chế này kéo dài, điều gì sẽ xảy ra?
Các tác giả bài báo đã xây dựng một mô hình kinh tế học mô phỏng hệ sinh thái mã nguồn mở. Họ so sánh các nhà phát triển với những doanh nhân khởi nghiệp, quyết định có “gia nhập thị trường” hay không dựa trên mức độ chất lượng sản phẩm, trước tiên phải đầu tư chi phí phát triển, rồi dựa trên phản hồi thị trường để quyết định có nên công khai mã hay không. Còn người dùng thì phải lựa chọn giữa vô số gói phần mềm, và quyết định là “sử dụng trực tiếp” hay “thông qua trung gian AI”.
Kết quả mô phỏng cho thấy hai lực lượng trái chiều.
Lực lượng thứ nhất là nâng cao hiệu suất: AI làm phần mềm dễ sử dụng hơn, giảm chi phí phát triển công cụ mới. Về lý thuyết, điều này nên thúc đẩy thêm nhiều nhà phát triển tham gia, làm tăng nguồn cung.
Lực lượng thứ hai là dịch chuyển nhu cầu: Khi người dùng chuyển sang dùng trung gian AI, người duy trì mất đi thu nhập từ tương tác trực tiếp, dẫn đến giảm lợi ích dành cho nhà phát triển.
Tuy nhiên, xét về dài hạn, nếu lực lượng thứ hai (dịch chuyển nhu cầu) mạnh hơn lực lượng thứ nhất (nâng cao hiệu suất), toàn bộ hệ thống sẽ rơi vào trạng thái suy thoái.
Biểu hiện cụ thể là: Ngưỡng gia nhập ngành của nhà phát triển tăng lên, chỉ những dự án chất lượng cao nhất mới đáng để chia sẻ, các dự án chất lượng trung bình dần biến mất, và cuối cùng số lượng gói phần mềm trên thị trường lẫn chất lượng trung bình đều giảm sút. Dù người dùng cá nhân hưởng lợi ngắn hạn từ tiện ích của AI, phúc lợi dài hạn lại suy giảm do số lượng công cụ chất lượng cao sẵn sàng lựa chọn ngày càng ít đi.
Nói một cách đơn giản, hệ sinh thái rơi vào vòng xoáy tiêu cực. Và một khi nền tảng mã nguồn mở — cơ sở hạ tầng này — trở nên mỏng yếu, khả năng của chính AI cũng sẽ suy giảm.
Đây chính là điểm mà bài báo nhấn mạnh đi nhấn mạnh lại: Vibe Coding nâng cao năng suất trong ngắn hạn, nhưng về dài hạn, lại có thể làm giảm mức độ tổng thể của cả hệ thống.
Xu hướng này không chỉ là giả thuyết thuần túy, mà đang diễn ra trong đời thực.
Ví dụ, lưu lượng câu hỏi-câu trả lời công khai trên Stack Overflow đã giảm rõ rệt sau khi trí tuệ nhân tạo tạo sinh trở nên phổ biến. Nhiều vấn đề vốn dĩ sẽ được thảo luận công khai trong cộng đồng nay bị chuyển sang các cuộc trò chuyện riêng tư với AI.
Sau khi ChatGPT ra mắt, số lượng câu hỏi trên Stack Overflow bắt đầu giảm mạnh
Một ví dụ khác là dự án Tailwind CSS: lượt tải xuống liên tục tăng, nhưng lượt truy cập tài liệu và doanh thu thương mại lại sụt giảm.
Dự án được sử dụng rộng rãi, song ngày càng khó chuyển hóa thành thu nhập ý nghĩa cho người duy trì.
Khi nào sẽ xuất hiện “Spotify của giới lập trình”?
Dù Vibe Coding tồn tại những vấn đề như vậy, nhưng mức độ cải thiện năng suất mà nó mang lại là điều không thể phủ nhận — không ai có thể quay lại thời kỳ không có AI trong lập trình.
Vấn đề cốt lõi hơn nằm ở chỗ: Khi AI trở thành trung gian mới, cấu trúc khuyến khích cũ đã không còn phù hợp.
Trong cấu trúc hiện tại, các nền tảng AI thu được giá trị khổng lồ từ hệ sinh thái mã nguồn mở, nhưng lại không cần trả chi phí tương xứng để duy trì hệ sinh thái ấy. Người dùng trả tiền cho AI, AI cung cấp tiện ích, còn các dự án mã nguồn mở và người duy trì thường chẳng nhận được gì.
Các tác giả bài báo đưa ra một đề xuất:
Tái cấu trúc cách phân phối lợi ích.
Giống như trong ngành âm nhạc, các nền tảng phát trực tuyến như Spotify chia doanh thu với nghệ sĩ dựa trên lượt phát, các nền tảng AI hoàn toàn có thể theo dõi việc mình đã gọi những dự án mã nguồn mở nào, và chuyển lại một phần doanh thu tương ứng cho người duy trì.
Ngoài cơ chế chia doanh thu từ nền tảng, việc cấp tài trợ thông qua quỹ chuyên biệt, tài trợ do doanh nghiệp thực hiện, hoặc hỗ trợ từ ngân sách nhà nước dành riêng cho cơ sở hạ tầng kỹ thuật số, cũng là những phương thức quan trọng nhằm bù đắp khoản thu bị thất thoát của người duy trì.
Điều này đòi hỏi sự thay đổi trong nhận thức ngành: từ coi phần mềm mã nguồn mở như một “tài nguyên miễn phí”, sang xem nó là “cơ sở hạ tầng công cộng cần đầu tư và bảo trì lâu dài”.
Phần mềm mã nguồn mở sẽ không biến mất — nó đã ăn sâu vào thế giới kỹ thuật số và không thể thay thế một cách đơn giản.
Nhưng thời đại mã nguồn mở dựa vào sự chú ý rời rạc, tích lũy danh tiếng và tinh thần lý tưởng chủ nghĩa, có lẽ đã chạm tới giới hạn của mình.
Vibe Coding mang lại không chỉ trải nghiệm phát triển nhanh hơn, mà còn là một bài kiểm tra áp lực đối với câu hỏi: “Công nghệ công cộng nên được nuôi dưỡng bền vững như thế nào?”
Chào mừng tham gia cộng đồng chính thức TechFlow
Nhóm Telegram:https://t.me/TechFlowDaily
Tài khoản Twitter chính thức:https://x.com/TechFlowPost
Tài khoản Twitter tiếng Anh:https://x.com/BlockFlow_News
极客公园
