Làm game chỉ bằng một câu lệnh AI nhưng thu về 50.000 USD/tháng

Phương pháp này rõ ràng trái ngược hoàn toàn với cách lập trình truyền thống, nơi người lập trình cần hiểu rõ từng dòng mã và đảm bảo tính chính xác tuyệt đối. Ảnh: New York Times.

Được tạo ra bằng AI, Fly.pieter.com là một trò chơi mô phỏng bay MMO miễn phí trên trình duyệt. Tác giả của tựa game là Pieter Levels, chuyên phát triển phần mềm và khởi nghiệp bằng cách tận dụng AI.

"Tất cả trang web, ứng dụng, start-up của tôi đều được tôi xây dựng một mình, chỉ sử dụng HTML, JavaScript với jQuery, PHP và SQLite. Tôi không hợp tác với ai và thích tự làm nhanh” là triết lý làm việc của anh.

Theo 404 Media, phong cách của Levels được gọi là "vibe coding", tức là viết mã theo cảm tính. Cách lập trình này ít chú trọng vào cấu trúc, chi tiết mà thiên về việc hướng dẫn AI thực hiện nhiệm vụ. Lập trình viên không cần lo lắng về sự gọn gàng hay tính toàn vẹn của mã nguồn.

"Vibe coding" - lập trình không cần hiểu mã nguồn?

Ngày 22/2, Levels chia sẻ trên X mình đã sử dụng công cụ AI lập trình Cursor để tạo ra Fly.pieter.com chỉ bằng một câu lệnh đơn giản: “Hãy tạo một trò chơi bay 3D trong trình duyệt với các tòa nhà chọc trời”. Sau một số điều chỉnh và tinh chỉnh, trò chơi chính thức ra đời. Chỉ 2 tuần sau, Levels tuyên bố trò chơi này đang trên đà thu về 52.360 USD/tháng.

Tuy nhiên, con số này cần được phân tích kỹ hơn. Trong tổng số doanh thu 52.360 USD, chỉ có 360 USD đến từ bán vật phẩm trong trò chơi. Cụ thể là 12 chiếc máy bay, mỗi chiếc có giá 29,99 USD.

Phần lớn doanh thu (khoảng 52.000 USD) đến từ 22 quảng cáo trong trò chơi. Trong số các nhà tài trợ, Bolt là một trong những đơn vị quảng cáo lớn nhất. Bolt là một công ty phát triển công cụ AI dành cho lập trình web và ứng dụng di động. Trò chơi còn được tài khoản của Elon Musk, với gần 220 triệu người theo dõi, chia sẻ và giúp nó tiếp cận hàng triệu người chỉ trong thời gian ngắn.

Trò chơi được tạo ra chỉ trong 30 phút với sự trợ giúp của AI hiện thu về hơn 50.000 USD mỗi tháng. Ảnh: Pieter Levels.

Khái niệm “vibe coding” do Andrej Karpathy, cựu nhà nghiên cứu của OpenAI, đặt tên. Theo mô tả của Karpathy, "vibe coding" là khi người lập trình không cần quan tâm đến chi tiết mã nguồn. Họ chỉ cần mô tả ý tưởng bằng ngôn ngữ tự nhiên, để AI tự viết mã, rồi chấp nhận kết quả mà không kiểm tra quá kỹ.

“Có một kiểu lập trình mới mà tôi gọi là ‘vibe coding’. Bạn chỉ cần cảm nhận, chấp nhận kết quả, quên rằng mã nguồn tồn tại. Tôi chỉ cần nhìn thấy thứ gì đó, mô tả nó, chạy thử, sao chép - dán và phần lớn là nó hoạt động", Karpathy viết trên X.

Cách làm này ngày càng phổ biến nhờ sự phát triển của các mô hình AI như ChatGPT, Claude của Anthropic, Cursor Composer (40.000 người dùng trả phí), GitHub Copilot (1,3 triệu người dùng) và Replit Agent (30 triệu người dùng, nhưng chưa rõ bao nhiêu trong số đó dùng AI để lập trình).

Các công cụ này giúp bất kỳ ai có thể lập trình mà không cần hiểu về mã. Họ chỉ cần mô tả bằng ngôn ngữ tự nhiên, AI sẽ làm phần còn lại.

Nhưng liệu “vibe coding” có thực sự là một phương pháp lập trình đáng tin cậy?

Giới hạn của lập trình bằng AI

Nói với Ars Technica, nhà nghiên cứu AI độc lập Simon Willison cho rằng lập trình theo cảm tính có thể phù hợp với các dự án nhỏ, thử nghiệm nhanh, nhưng không thể thay thế cách lập trình truyền thống trong các ứng dụng lớn.

"Tạo một trò chơi từ một câu lệnh AI là điều đáng kinh ngạc. Nhưng việc duy trì, sửa lỗi và mở rộng một dự án lớn yêu cầu sự hiểu biết sâu sắc về mã nguồn. Bạn không thể chỉ dựa vào AI mà không có kiến thức nền tảng về lập trình", Willison phân tích.

Một vấn đề của phương pháp này là tính chính xác và độ tin cậy. AI có thể tạo ra những đoạn mã không chính xác hoặc vô nghĩa. Nếu AI có thể viết mã nhanh, con người vẫn cần can thiệp để gỡ lỗi và đảm bảo mã hoạt động chính xác.

Ngoài ra, lạm dụng AI khi lập trình còn tiềm ẩn nguy cơ "nợ kỹ thuật" (technical debt). Khi một đoạn mã AI tạo ra không được hiểu và kiểm tra kỹ, nó có thể trở thành gánh nặng lớn khi dự án cần mở rộng hoặc sửa lỗi sau này.

Với trường hợp của nhà phát triển Pieter Levels, nếu chỉ nhìn vào tốc độ phát triển nhanh chóng và doanh thu của fly.pieter.com, nhiều người có thể sẽ hiểu lầm. Levels không chỉ đơn giản là nhập câu lệnh cho AI rồi ngồi chờ kết quả. Anh vẫn phải liên tục sửa lỗi, bảo trì và nâng cấp trò chơi.

Với sự phát triển của các mô hình AI lớn như ChatGPT, Cursor Composer, GitHub Copilot, Replit Agent, lập trình bằng ngôn ngữ tự nhiên đang ngày càng phổ biến. Ảnh: YouTube.

Đơn cử như anh từng sửa một lỗi bảo mật vì có kẻ lợi dụng game để quảng bá trang web khiêu dâm. Anh còn bổ sung nhiều yếu tố như khí cầu, hành tinh và không gian quảng cáo trong game.

Theo Ars Technica, vào những năm 1980, nhiều người từng tin rằng ai cũng cần biết lập trình để sử dụng máy tính. Nhưng sau này, các ứng dụng và phần mềm đã giúp người dùng không cần phải viết mã mà vẫn có thể làm được nhiều công việc phức tạp. Có thể AI lập trình cũng sẽ đi theo con đường tương tự. Nó giúp việc viết mã trở nên dễ dàng hơn, nhưng không thay thế hoàn toàn lập trình viên.

"Là một lập trình viên, bạn phải chịu trách nhiệm về mã nguồn của mình. Nếu bạn đặt tên mình lên một đoạn mã, bạn cần hiểu nó hoạt động như thế nào và tại sao", Simon Willison nói với Ars Technica.