Trí tuệ nhân tạo và tương lai của lập trình: Liệu AI có thể thay thế lập trình viên?
Bài viết này phân tích khả năng AI thay thế lập trình viên, dựa trên nghiên cứu của Microsoft về một công cụ mới gọi là debug-gym. Kết quả cho thấy AI vẫn còn hạn chế trong việc debug, một phần quan trọng trong công việc của lập trình viên.
Trí tuệ nhân tạo (AI) đang len lỏi vào hầu hết các lĩnh vực, đặc biệt là trong phát triển phần mềm. Từ việc viết code theo "cảm xúc" đến GitHub Copilot và các ứng dụng được xây dựng nhanh chóng với sự hỗ trợ của mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), AI đã được tích hợp sâu rộng.
Tuy nhiên, ý tưởng cho rằng AI sẽ sớm thay thế phần lớn lập trình viên trong vài tháng tới có vẻ vẫn còn xa vời. Một nghiên cứu từ Microsoft Research, với công cụ debug-gym, cho thấy các mô hình AI hiện tại chưa đủ khả năng debug, một công việc chiếm phần lớn thời gian của lập trình viên.
Debug-gym, được công bố trên GitHub, là một môi trường cho phép mô hình AI thử và debug bất kỳ kho mã nào với các công cụ debug chuyên dụng. Microsoft nhận thấy rằng nếu không có cách tiếp cận này, các mô hình AI hoạt động rất kém trong các tác vụ debug. Ngay cả khi sử dụng debug-gym, hiệu suất của AI vẫn chưa thể so sánh với lập trình viên giàu kinh nghiệm.
Debug-gym mở rộng không gian hành động và quan sát của AI với phản hồi từ việc sử dụng công cụ, cho phép đặt breakpoint, điều hướng mã, in giá trị biến và tạo hàm kiểm tra. AI có thể tương tác với các công cụ để kiểm tra hoặc viết lại mã. Microsoft tin rằng debug tương tác với các công cụ phù hợp có thể giúp AI giải quyết các tác vụ kỹ thuật phần mềm trong thực tế.
Kết quả thử nghiệm cho thấy tỷ lệ thành công cao nhất chỉ đạt khoảng 48.4%, một con số chưa đủ thuyết phục. Nguyên nhân có thể là do các mô hình AI chưa hiểu rõ cách sử dụng công cụ một cách tối ưu và dữ liệu huấn luyện hiện tại chưa phù hợp.
Microsoft cho biết bước tiếp theo là tinh chỉnh một mô hình tìm kiếm thông tin chuyên dụng để thu thập thông tin cần thiết nhằm giải quyết lỗi. Nếu mô hình quá lớn, có thể xây dựng một mô hình tìm kiếm thông tin nhỏ hơn để cung cấp thông tin liên quan cho mô hình lớn hơn, nhằm tiết kiệm chi phí.
Nhiều nghiên cứu trước đây cũng cho thấy rằng mặc dù AI đôi khi có thể tạo ra ứng dụng đáp ứng nhu cầu cụ thể của người dùng, nhưng mã do AI tạo ra thường chứa nhiều lỗi và lỗ hổng bảo mật, và AI thường không thể tự sửa những lỗi này. Vì vậy, thay vì thay thế hoàn toàn lập trình viên, AI có thể đóng vai trò hỗ trợ, giúp tiết kiệm thời gian và nâng cao hiệu quả công việc.
nhìn chung, AI trong lập trình vẫn đang trong giai đoạn phát triển ban đầu. Mặc dù còn nhiều thách thức, nhưng tiềm năng của AI trong việc hỗ trợ và cải thiện quy trình phát triển phần mềm là rất lớn.
