AI VIẾT CODE: CƠ HỘI HAY MỐI ĐE DỌA?

Thế giới công nghệ thông tin toàn cầu đang chứng kiến một cuộc cách mạng chưa từng có, là giai đoạn Trí tuệ nhân tạo (AI) không còn là “công cụ hỗ trợ” mà trực tiếp tham gia vào lĩnh vực cốt lõi nhất của Công nghệ thông tin (CNTT): Lập trình. Điều này đặt ra một câu hỏi lớn không chỉ cho những người làm lập trình mà còn cho mọi doanh nghiệp: Liệu AI viết code là một cơ hội vàng để bứt phá hay lại là một mối đe dọa tiềm tàng, buộc chúng ta phải thay đổi?

Trong bài viết này, chúng ta  sẽ phân tích những lợi ích, rủi ro từ việc AI coding và làm thế nào để con người tồn tại song song cùng AI trong lĩnh vực CNTT.

1. AI viết code là gì? 

Ai viết code là khái niệm chỉ việc sử dụng các công cụ trí tuệ nhân tạo, đặc biệt là các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) để tự động sinh ra mã nguồn, hỗ trợ hoặc thay thế con người viết lệnh trong ngôn ngữ lập trình. Thay vì viết từng dòng code bằng tay, lập trình viên giờ đây có thể mô tả yêu cầu bằng ngôn ngữ tự nhiên và để AI đề xuất hoặc sinh ra mã tương ứng. Các công cụ phổ biến như GitHub Copilot, Amazon Code Whisperer, Chat GPT, Codeium, Tabnine… đều dựa trên mô hình học sâu (deep learning), được huấn luyện trên hàng tỷ dòng mã từ các kho lưu trữ công cộng.

Tùy theo nhu cầu của người sử dụng, các công cụ này có thể:

• Gợi ý từng dòng hoặc từng khối mã trong khi lập trình viên đang gõ

• Sinh hàm, class hoặc module hoàn chỉnh từ mô tả bằng tiếng Anh

• Viết test case, refactor code, hoặc tự động viết tài liệu kỹ thuật
• Giải thích đoạn mã có sẵn, giúp người mới nhanh chóng hiểu logic

Về bản chất, AI không “hiểu” mã nguồn như con người, mà nó dự đoán từ tiếp theo trong ngữ cảnh code, tương tự như cách nó hoàn thành câu trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Tuy nhiên, khả năng dự đoán này ngày càng chính xác đến mức có thể sinh ra đoạn mã hoạt động đúng trong hầu hết tình huống phổ biến.

2. Cơ hội vàng cho doanh nghiệp

AI viết code mở ra nhiều cánh cửa cho các công ty gia công phần mềm và tạo ra nhiều lợi thế cạnh tranh cho những đơn vị biết tận dụng đúng cách.

• Tăng cường năng suất và lợi nhuận: Đây là lợi ích rõ ràng nhất. AI có thể tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại, tạo boilerplate code  và thậm chí giải quyết các lỗi cơ bản. Điều này giúp đội ngũ lập trình viên hoàn thành công việc nhanh hơn, giảm thời gian thực hiện dự án và có thể tăng số lượng dự án trong một khoảng thời gian nhất định. Với mô hình tính phí theo giờ hoặc theo dự án, việc tăng năng suất trực tiếp dẫn đến tăng lợi nhuận hoặc khả năng cạnh tranh về giá.
• Nâng cao chất lượng code và giảm chi phí bảo trì: AI được huấn luyện trên lượng lớn dữ liệu code chất lượng, do đó nó có thể gợi ý những đoạn code tuân thủ best practices, phát hiện lỗi tiềm ẩn và đảm bảo tính nhất quán. Điều này giúp giảm thiểu lỗi trong quá trình phát triển, từ đó tiết kiệm thời gian và chi phí bảo trì sau này cho cả công ty gia công và khách hàng.
• Dịch vụ giá trị gia tăng mới: Các công ty gia công có thể phát triển các dịch vụ tư vấn về tích hợp AI vào quy trình phát triển của khách hàng, hoặc cung cấp dịch vụ kiểm định, tối ưu code do AI tạo ra. Đây là một cơ hội để chuyển dịch từ việc chỉ cung cấp nhân lực sang cung cấp các giải pháp công nghệ tiên tiến hơn.
• Hỗ trợ đội ngũ Junior/Fresher hiệu quả hơn: AI có thể là công cụ học tập đắc lực cho các lập trình viên mới, giúp họ nắm bắt kiến thức nhanh hơn, viết code đúng chuẩn hơn, từ đó rút ngắn thời gian đào tạo và đưa họ vào dự án thực tế.

3. Những rủi ro cần chú ý 

• Áp lực cạnh tranh về giá và dịch vụ: Nếu các công ty không đầu tư vào AI, họ có thể bị các đối thủ đã áp dụng công nghệ này vượt mặt về hiệu quả và giá thành. AI có thể làm giảm đáng kể chi phí phát triển, dẫn đến áp lực giảm giá dịch vụ gia công.
• Chất lượng code không đồng đều: Mặc dù AI có thể tạo code nhanh, nhưng chất lượng không phải lúc nào cũng tối ưu hoặc phù hợp với kiến trúc dự án hiện có của khách hàng. Việc chỉnh sửa và tối ưu code AI có thể tốn thời gian, đôi khi còn hơn cả việc viết mới nếu không có quy trình kiểm soát tốt.
• Sự phụ thuộc vào công cụ AI của bên thứ ba: Hầu hết các công ty sẽ sử dụng các công cụ AI có sẵn. Điều này tạo ra sự phụ thuộc vào các nhà cung cấp AI, tiềm ẩn rủi ro về chi phí, tính ổn định và khả năng tùy chỉnh trong tương lai.
• Trách nhiệm pháp lý khi có lỗi: Nếu code do AI viết ra gây ra lỗi nghiêm trọng hoặc mất mát dữ liệu cho khách hàng, ai sẽ là người chịu trách nhiệm pháp lý? Doanh nghiệp gia công, nhà cung cấp công cụ AI, hay chính khách hàng? Khung pháp lý hiện tại vẫn chưa rõ ràng về vấn đề này, tạo ra một vùng xám rủi ro.

4. Con người và AI: Tồn tại và cộng hưởng 

Với những cơ hội và rủi ro mà AI viết code mang lại, chúng ta có thể chắc chắn rằng ở thời điểm hiện tại, AI không thể thay thế hoàn toàn con người. Vì vậy, để tiếp tục “không bị thay thế hoàn toàn”, mỗi nhân sự của doanh nghiệp cần phát triển bản thân để kiểm soát sự cộng hưởng một cách tối đa.

• Tập trung vào giá trị gia tăng của con người: Lập trình viên không còn chỉ là người viết code, mà là những kiến trúc sư giải pháp, chuyên gia phân tích nghiệp vụ, người kiểm định chất lượng AI, và người quản lý dự án hiệu quả. Vai trò của con người sẽ chuyển dịch sang việc hiểu sâu về bài toán kinh doanh, thiết kế hệ thống phức tạp, đưa ra quyết định chiến lược và đảm bảo sự sáng tạo không ngừng.
• Xây dựng quy trình phát triển phần mềm “lai” (Hybrid Development Process): Tích hợp AI một cách có chiến lược vào từng giai đoạn của quy trình phát triển. Điều này bao gồm việc sử dụng AI để tạo code ban đầu, sau đó con người sẽ xem xét, chỉnh sửa, tối ưu và thêm logic nghiệp vụ phức tạp. Cần có các bước kiểm tra chất lượng và bảo mật nghiêm ngặt cho code được sinh ra bởi AI.
• Định hình lại mô hình kinh doanh và định giá: Doanh nghiệp có thể cần xem xét lại cách định giá dịch vụ của mình. Thay vì chỉ tính theo giờ công lập trình, có thể chuyển sang mô hình dựa trên giá trị giải pháp, hiệu quả dự án, hoặc các dịch vụ tư vấn về tích hợp AI.
• Nghiên cứu và thử nghiệm công cụ AI mới: Luôn cập nhật và thử nghiệm các công cụ AI viết code mới nhất để tìm ra giải pháp phù hợp nhất với nhu cầu của khách hàng và quy trình nội bộ.

Sự cộng hưởng này không chỉ dừng lại ở việc mỗi bên làm tốt công việc của mình mà còn ở cách 2 yếu tố  khuếch đại năng lực của nhau. Lập trình viên sử dụng AI như một bộ não mở rộng và một cỗ máy sản xuất không mệt mỏi, trong khi AI được “huấn luyện” và “tinh chỉnh” bởi trí tuệ và kinh nghiệm của con người để ngày càng thông minh và hiệu quả hơn.

Một số công cụ phổ biến hỗ trợ viết code hiện nay

GitHub Copilot

• Được phát triển bởi GitHub (Microsoft) và OpenAI
• Hỗ trợ các ngôn ngữ: JavaScript, Python, TypeScript, Go, C#, Java,…
• Ứng dụng: Tự động gợi ý mã, sinh hàm theo mô tả
• Phù hợp với các công ty phần mềm, SaaS, Startup, lập trình viên full-stack

Amazon CodeWhisperer

• Được phát triển bởi Amazon Web Service (AWS)\
• Hỗ trợ các ngôn ngữ: Python, Java, JavaScript, TypeScript, C#, Go,…
• Ứng dụng: Viết code và hàm xử lý liên quan đến AWS nhanh chóng
• Phù hợp với các doanh nghiệp đang sử dụng AWS, phát triển hạ tầng đám mây, Cloud-native apps

Tabnine

• Được phát triển bởi Codota (Isarel)
• Hỗ trợ hơn 20 ngôn ngữ: Python, JavaScript, Java, C++. Ruby,…
• Ứng dụng: Gợi ý dựa trên context, bảo mật nội bộ tốt
• Phù hợp với các công ty lớn, cần bảo mật mã nguồn, phát triển ứng dụng nội bộ

Codeium

• Được phát triển bởi Codeium Inc. (Mỹ)
• Hỗ trợ các ngôn ngữ : Python, C/C++, JavaScript, Java, TypeScript, Go,…
• Ứng dụng: Là công cụ miễn phí, nhanh, tích hợp đa nền tảng IDE
• Phù hợp với lập trình viên cá nhân, Freelancer, Startup công nghệ

ChatGPT/GPT-4/GPT-4o

• Được phát triển bởi OpenAI
• Hỗ trợ hầu hết các ngôn ngữ lập trình phổ biến
• Ứng dụng: Hỏi – đáp các kỹ thuật, viết thuật toán, giải thích code
• Phù hợp cho học sinh, sinh viên CNTT, chuyên viên kỹ thuật, tư vấn hệ thống

(Sưu tầm)

You need to login in order to like this post: click here