The speaker discusses how Anthropic uses AI internally for coding, and how AI is increasingly taking over coding tasks. He distinguishes between coding (being automated first) and software engineering (taking longer). He advises focusing on human-centered tasks and the physical world, as AI will handle analytical work. He emphasizes that even a small human contribution can be amplified by AI, leading to huge productivity gains.
Diễn giả thảo luận về cách Anthropic sử dụng AI nội bộ cho lập trình, và cách AI đang dần đảm nhận các nhiệm vụ lập trình. Ông phân biệt giữa lập trình (sẽ được tự động hóa trước) và kỹ thuật phần mềm (mất nhiều thời gian hơn). Ông khuyên nên tập trung vào các nhiệm vụ lấy con người làm trung tâm và thế giới vật lý, vì AI sẽ xử lý công việc phân tích. Ông nhấn mạnh rằng ngay cả một đóng góp nhỏ của con người cũng có thể được AI khuếch đại, dẫn đến năng suất tăng vọt.
A bunch of people at Anthropic write code, and so you know, we made this internal tool called Claude Code, and because we ourselves write code, we have, you know, I think a special and unique insight into, you know, how to use the how to best use the AI models to write code.
Một nhóm người tại Anthropic viết mã, và bạn biết đấy, chúng tôi đã tạo ra công cụ nội bộ có tên Claude Code, và vì bản thân chúng tôi viết mã, chúng tôi có, bạn biết đấy, tôi nghĩ là một cái nhìn sâu sắc đặc biệt và độc đáo về cách sử dụng các mô hình AI để viết mã một cách tốt nhất.
Um so, you know, I think I think I think in the code space, you know, we've we've become very strong.
Ừm, bạn biết đấy, tôi nghĩ tôi nghĩ tôi nghĩ trong lĩnh vực mã, bạn biết đấy, chúng tôi đã trở nên rất mạnh.
Very strong competitors.
Những đối thủ cạnh tranh rất mạnh.
What industry do you think will get disrupted, and what has a certain runway left?
Ngành nào bạn nghĩ sẽ bị gián đoạn, và ngành nào còn một khoảng thời gian nhất định?
I'm asking from the lens of I'm trying to figure out what book to read, which college to go to, what skill set to learn, uh if I'm starting a startup today.
Tôi hỏi từ góc nhìn của việc tôi đang cố gắng tìm ra cuốn sách nào để đọc, trường đại học nào để theo học, kỹ năng nào để học, nếu tôi đang bắt đầu một công ty khởi nghiệp ngày hôm nay.
What has some kind of a tailwind?
Cái gì có một loại gió đuôi nào đó?
Yeah.
Vâng.
For a short period of time is okay as well.
Trong một khoảng thời gian ngắn cũng được.
Yeah, I mean, you know, I would I would think about tasks that are human-centered.
Vâng, ý tôi là, bạn biết đấy, tôi sẽ nghĩ về những nhiệm vụ lấy con người làm trung tâm.
Um you know, tasks that involve relating to people.
Ừm, bạn biết đấy, những nhiệm vụ liên quan đến việc kết nối với mọi người.
You know, I you know, I think that the stuff like code and software engineering is, you know, is becoming more and more kind of AI-focused.
Bạn biết đấy, tôi, bạn biết đấy, tôi nghĩ rằng những thứ như mã và kỹ thuật phần mềm, bạn biết đấy, đang ngày càng trở nên tập trung vào AI.
You know, things like math and science.
Bạn biết đấy, những thứ như toán học và khoa học.
- That coding or engineering?
- Đó là viết mã hay kỹ thuật?
If I were to segregate coding and engineering to be two completely different things.
Nếu tôi tách biệt viết mã và kỹ thuật thành hai thứ hoàn toàn khác nhau.
Yeah.
Vâng.
Is coding going away, or is engineering element of software where you're an architect trying to figure out I think coding is going away first, or coding is being, you know, done by the AI models first.
Viết mã có biến mất không, hay yếu tố kỹ thuật của phần mềm nơi bạn là một kiến trúc sư cố gắng tìm ra, tôi nghĩ viết mã sẽ biến mất trước, hoặc viết mã đang được thực hiện bởi các mô hình AI trước.
And then the broader task of software engineering will take longer, but I think that is, you know, that doing that end-to-end, I think that is going to happen as well, I would say.
Và sau đó nhiệm vụ rộng hơn của kỹ thuật phần mềm sẽ mất nhiều thời gian hơn, nhưng tôi nghĩ rằng, bạn biết đấy, làm điều đó từ đầu đến cuối, tôi nghĩ điều đó cũng sẽ xảy ra, tôi sẽ nói vậy.
Um but, you know, again, the elements of like, you know, design, or making something that's useful to users, or knowing what the demand is, or, you know, managing teams of like AI models.
Ừm nhưng, bạn biết đấy, một lần nữa, các yếu tố như, bạn biết đấy, thiết kế, hoặc tạo ra thứ gì đó hữu ích cho người dùng, hoặc biết nhu cầu là gì, hoặc, bạn biết đấy, quản lý các nhóm mô hình AI.
Like, you know, those things uh may still be present.
Như, bạn biết đấy, những thứ đó có thể vẫn còn tồn tại.
Again, like there's this comparative advantage is surprisingly powerful, right?
Một lần nữa, như có lợi thế so sánh này mạnh mẽ một cách đáng ngạc nhiên, phải không?
Even if you're only doing like, you 5% of the task.
Ngay cả khi bạn chỉ làm, như, 5% nhiệm vụ.
like you know, that 5% gets super amplified and levered because it's like you're only doing 5% of the task, the AI does the other 95% and so you become, you know, 20 times more.
Như bạn biết đấy, 5% đó trở nên cực kỳ khuếch đại và có đòn bẩy bởi vì bạn chỉ làm 5% nhiệm vụ, AI làm 95% còn lại và vì vậy bạn trở nên, bạn biết đấy, hiệu quả gấp 20 lần.
Productive.
Năng suất.
Again, at some point you get to 99% 99% and then it becomes harder, but um I think there's there's surprisingly much in that in that sort of um you know, in that zone of comparative advantage, but I would really think about the thing the things that are human-centered.
Một lần nữa, đến một lúc nào đó bạn đạt đến 99% 99% và sau đó nó trở nên khó hơn, nhưng tôi nghĩ có nhiều điều đáng ngạc nhiên trong khu vực lợi thế so sánh đó, nhưng tôi thực sự sẽ nghĩ về những thứ lấy con người làm trung tâm.
Like I think there's I think there's something to that.
Như tôi nghĩ có, tôi nghĩ có điều gì đó ở đó.
I think there's something to kind.
Tôi nghĩ có điều gì đó về loại.
Of the physical world or things that mix together human-centered, the physical world, one of those two, and analytical skills that somehow tie them together, you know, it's similar to the radiologist example I gave.
Thế giới vật lý hoặc những thứ kết hợp giữa con người làm trung tâm, thế giới vật lý, một trong hai điều đó, và kỹ năng phân tích bằng cách nào đó kết nối chúng lại với nhau, bạn biết đấy, nó tương tự như ví dụ về bác sĩ X-quang tôi đã đưa ra.
So, what would I study?
Vậy, tôi sẽ học gì?
Say I'm actual use case, I'm 25 years old.
Giả sử tôi là trường hợp thực tế, tôi 25 tuổi.
I'm trying to pick a profession for myself.
Tôi đang cố gắng chọn một nghề cho bản thân.
I want some kind of tailwind.
Tôi muốn một loại gió đuôi nào đó.
My outcome is a.
Kết quả của tôi là một.
Capitalistic win in the next decade.
Chiến thắng tư bản chủ nghĩa trong thập kỷ tới.
What industry would I pick outside of something which has a physical interface?
Tôi sẽ chọn ngành nào ngoài những thứ có giao diện vật lý?
- Yeah, again, anything where you're building on AI, like if AI is the tailwind, you know, if you can be part of some other part of the supply chain, you know, something in the semiconductor space, which, you know, I think is you know, that's one example, you know, there it has an element of kind of, you know, physical world and more traditional engineering, not software.
- Vâng, một lần nữa, bất cứ thứ gì bạn xây dựng trên AI, như nếu AI là gió đuôi, bạn biết đấy, nếu bạn có thể là một phần của một phần khác trong chuỗi cung ứng, bạn biết đấy, thứ gì đó trong lĩnh vực bán dẫn, mà, bạn biết đấy, tôi nghĩ đó là một ví dụ, bạn biết đấy, nó có yếu tố của thế giới vật lý và kỹ thuật truyền thống hơn, không phải phần mềm.
Engineering.
Kỹ thuật.
Um you know, again, the very kind of human-centered professions, like you know, that is that is something I would I would think in terms of.
Ừm, bạn biết đấy, một lần nữa, những nghề rất lấy con người làm trung tâm, như bạn biết đấy, đó là điều tôi sẽ nghĩ đến.
And I think the other thing I always say is like in the world in which, you know, AI can kind of generate anything and and, you know, create anything, having basic critical thinking skills maybe the most important thing to success.
Và tôi nghĩ điều khác tôi luôn nói là trong thế giới mà, bạn biết đấy, AI có thể tạo ra bất cứ thứ gì và, bạn biết đấy, tạo ra bất cứ thứ gì, có kỹ năng tư duy phản biện cơ bản có lẽ là điều quan trọng nhất để thành công.
I.
Tôi.
Worry about, you know, these AI models that generate images and videos and we don't make, you know, models that generate images and videos and for many reasons, but you know, this is one of them.
Lo lắng về, bạn biết đấy, những mô hình AI tạo ra hình ảnh và video và chúng tôi không tạo ra, bạn biết đấy, các mô hình tạo ra hình ảnh và video vì nhiều lý do, nhưng bạn biết đấy, đây là một trong số đó.