Có Nên Học Computer Science Trong Thời Đại AI?

"Cô ơi, em có nên học Computer Science không ạ? Em nghe nói AI sắp thay thế hết programmer rồi."

Câu hỏi này tôi nghe mỗi tuần, từ những em học sinh lớp 12 đang phân vân chọn ngành. Trong mắt các em, tôi thấy cùng một nỗi lo: liệu bốn năm đại học học CS có phải là lãng phí khi AI đã có thể viết code giỏi hơn con người? Phụ huynh cũng dao động khi nghe tin nhiều kỹ sư phần mềm bị sa thải, thậm chí sinh viên tốt nghiệp từ những trường danh tiếng cũng khó xin việc.

Mỗi lần được hỏi, tôi lại nhớ đến chính mình - cô bé từng toát mồ hôi mỗi khi gặp bài toán khó, giờ đây lại đang tư vấn cho các em về tương lai ngành công nghệ.

Khi Chúng Ta Nhầm Lẫn CS Với "Nghề Viết Code"

Vấn đề lớn nhất trong cách nhìn về Computer Science hiện nay là chúng ta đã thu hẹp nó thành "nghề viết code". Giống như việc nhầm lẫn giữa nhà văn và người đánh máy vậy.

Tôi nhớ những năm tháng làm Giám đốc Phân tích Dữ liệu tại University of Chicago, khi ngồi trước đống dữ liệu khổng lồ về học bổng từ khắp nơi trên thế giới. Vấn đề không phải là tôi không biết code. Vấn đề là tôi nhìn thấy được bài toán cần giải quyết: làm sao để hàng nghìn sinh viên tìm được học bổng phù hợp nhất với hoàn cảnh của mình.

AI có thể viết code rất giỏi theo yêu cầu cụ thể. Nhưng AI không thể nhìn ra vấn đề đó từ đầu. AI không thể hiểu được nỗi trăn trở của một sinh viên nghèo muốn du học, hay của một em có tài năng nhưng không biết bắt đầu từ đâu.

Cuộc Hành Trình Bất Ngờ Của Một "Dân Văn"

Khi quyết định cắp sách đi học thạc sĩ CS ở tuổi ba mươi, với đứa con mới ba tuổi, nhiều người nghĩ tôi dở hơi. Một người sợ toán từ nhỏ, học kinh tế vì tránh những môn khoa học "khó nhằn", giờ lại muốn học lập trình?

Những buổi tối ba lần một tuần, tôi đi bộ xuyên qua khuôn viên Chicago - trong cái gió lạnh cắt da thịt mùa đông, hay ánh nắng muộn không chịu tắt của mùa hè - để ngồi học trong lớp với những bạn trẻ kém tôi cả chục tuổi. Có những đêm thức trắng debug code, có những lúc muốn bỏ cuộc vì quá khó khăn.

Nhưng điều kỳ diệu xảy ra khi tôi không học code để trở thành coder. Tôi học code để giải quyết những vấn đề cụ thể mà tôi gặp phải hàng ngày. Mỗi bài tập, tôi đều cố gắng áp dụng vào công việc thực tế. Khi học về cơ sở dữ liệu, tôi nghĩ ngay đến hệ thống học bổng. Khi học về xử lý dữ liệu tốc độ cao, tôi thấy cơ hội giải quyết bài toán mà đồng nghiệp và tôi đã ấp ủ từ lâu.

Mười tuần sau, tôi không chỉ có bài nộp thầy, mà còn có một hệ thống hoàn chỉnh để trình bày với Giám đốc Tuyển Sinh.

Từ Sinh Viên Đến Scientist

Có một sự khác biệt lớn giữa người biết viết code và người biết dùng code để giải quyết vấn đề. Tôi từng gặp hai sinh viên rất khác nhau.

Em thứ nhất giỏi coding, thuộc lòng các thuật toán, làm bài tập nhanh gọn. Nhưng khi tôi hỏi muốn dùng CS để giải quyết vấn đề gì, em ấy im lặng. Em thứ hai code chậm hơn, thường xuyên phải tra cứu cú pháp. Nhưng em đam mê giải quyết vấn đề giao thông ở thành phố quê nhà. Em tự học về quy hoạch đô thị, tìm hiểu tâm lý người dùng, rồi xây dựng một ứng dụng định tuyến thông minh.

Khi AI bùng nổ, em nào thành công hơn? Sinh viên thứ nhất, dù code giỏi, nhưng công việc dễ dàng bị AI thay thế. Còn sinh viên thứ hai trở thành founder của một startup thành công, vì em biết cách kết hợp công nghệ với hiểu biết sâu sắc về vấn đề thực tế.

Nghệ Thuật Tìm Giao Điểm

Computer Science không phải là một ngành học cô lập. Nó giống như một cây bút - có thể viết thơ, có thể viết báo, có thể viết luận văn khoa học. Giá trị không nằm ở cây bút, mà ở những gì ta viết bằng nó.

Vì thế, tôi thường khuyến khích các em đừng chỉ học mỗi các môn CS. Hãy thử các môn khác trong trường đại học - tâm lý học, kinh tế, sinh học, thiết kế, thậm chí cả triết học. Rồi tìm những giao điểm thú vị.

Tôi từng gặp một sinh viên học cả CS và văn học, sau đó tạo ra công cụ AI giúp các nhà văn phân tích cấu trúc truyện. Một em khác kết hợp CS với âm nhạc để phát triển phần mềm sáng tác. Còn có một bạn nữa - vốn xuất thân từ ngành thiết kế - sau khi học thêm CS đã trở thành một trong những kỹ sư hàng đầu tại Meta, chuyên về trải nghiệm người dùng và thiết kế giao diện. Điều đặc biệt là bạn ấy không giỏi nhất về thuật toán hay tốc độ viết code, nhưng lại có khả năng độc đáo trong việc hiểu tâm lý người dùng và chuyển đổi những hiểu biết đó thành sản phẩm công nghệ. Những em này không chỉ biết code - các em trở thành những nhà sáng tạo ở ranh giới của nhiều lĩnh vực.

Chính tôi cũng vậy. Nền tảng văn chương từ nhỏ giúp tôi hiểu được tầm quan trọng của việc kể chuyện trong công nghệ. Kinh nghiệm làm việc với sinh viên giúp tôi nhìn ra những vấn đề thực sự cần giải quyết. CS chỉ là công cụ để biến những ý tưởng đó thành hiện thực.

Khi AI Trở Thành Đồng Nghiệp

Trong startup hiện tại, chúng tôi sử dụng AI để code nhanh hơn, test kỹ hơn, debug hiệu quả hơn. Nhưng AI không thể thay thế việc hiểu được nỗi đau thật sự của người dùng, thiết kế giải pháp phù hợp với từng hoàn cảnh cụ thể, hay đưa ra quyết định về những trade-off phức tạp.

Điều tôi học được qua hành trình này: AI giỏi nhất trong việc thực hiện, nhưng con người vẫn cần thiết trong việc suy nghĩ và sáng tạo. Tương lai không thuộc về những người chỉ biết viết code, mà thuộc về những người biết cách dùng code để thay đổi thế giới.

Lời Khuyên Cuối Cùng

Đừng học CS vì nghĩ đó là công việc ổn định. Thay vào đó, hãy học CS nếu các em muốn trở thành người giải quyết vấn đề bằng công nghệ. Đừng chỉ học code, hãy học cách nhìn ra vấn đề và tạo ra giải pháp có ý nghĩa.

Đừng sợ AI sẽ thay thế các em. Hãy học cách hợp tác với AI để trở thành problem solver mạnh mẽ hơn. Và quan trọng nhất, hãy tìm những vấn đề mà các em thật sự quan tâm. Bởi vì đam mê chính là điều phân biệt giữa một coder có thể bị thay thế và một Computer Scientist không thể thay thế.

Aug 19, 2025