Kỹ sư của Google tiết lộ nghịch lý 70% trong lập trình với sự hỗ trợ của AI: Viết mã cực kỳ nhanh nhưng không hề đơn giản như vẻ ngoài.

Theo Addy, dù công cụ AI đang giúp người dùng tạo phần mềm nhanh chóng hơn bao giờ hết, nhưng chất lượng sản phẩm lại là một câu chuyện khác.

Addy Osmani là kỹ sư trưởng nhóm phát triển trình duyệt Google Chrome, sở hữu hơn 20 năm kinh nghiệm trong ngành, trong đó có hơn 12 năm làm việc tại Google. Bên cạnh vai trò team lead, anh cũng là tác giả của nhiều cuốn sách nổi tiếng về lập trình và lãnh đạo, như Learning JavaScript Design Patterns, Leading Effective Engineering Teams, Stoic Mind…

Sau nhiều năm tham gia phát triển phần mềm với sự trợ giúp của AI, Addy nhận ra một điều thú vị. Dù các kỹ sư đều thừa nhận rằng AI giúp công việc trở nên hiệu quả hơn, nhưng chất lượng phần mềm người dùng hàng ngày lại không được cải thiện. Tại sao lại như vậy? Addy gọi đây là “vấn đề 70%” – một nghịch lý ít người biết khi lập trình với sự hỗ trợ của AI.

AI hỗ trợ lập trình viên như thế nào?

Theo Addy, về cơ bản có hai cách tiếp cận chính khi áp dụng AI trong phát triển phần mềm. Thứ nhất là sử dụng AI để nhanh chóng tạo ra các dự án từ ý tưởng ban đầu đến sản phẩm mẫu (MVP). Những người làm theo cách này được Addy gọi là các Bootstrapper – những người tạo ra các thiết kế mẫu chuẩn để bắt đầu một dự án.

Họ thường bắt đầu bằng một bản phác thảo đơn giản, sau đó tận dụng các công cụ AI như Bolt, V0 và screenshot-to-code AI để tự động xây dựng toàn bộ mã nguồn ban đầu, giúp họ có thể có được một phiên bản ứng dụng hoạt động chỉ trong vài giờ hoặc vài ngày thay vì phải đợi chờ cả tuần lễ.

Các mẫu sản phẩm này mặc dù chưa hoàn toàn đáp ứng tiêu chuẩn của môi trường sản xuất, nhưng đủ để thu thập phản hồi ban đầu từ người dùng và kiểm tra tính khả thi của ý tưởng.

Tiếp theo là một nhóm kỹ sư khác, những người đã áp dụng AI vào các công việc hàng ngày trong quá trình phát triển, và nhóm này được Addy gọi là các Iterator.

Họ sử dụng các công cụ như Copilot, Cursor, Cline, Windsurf và các ứng dụng tương tự để hoàn thiện mã nguồn, tự động đưa ra các giải pháp, và thậm chí tạo ra các bài kiểm tra cùng tài liệu hướng dẫn. Dù phương pháp này không gây ấn tượng mạnh mẽ ngay từ đầu, nhưng nó hứa hẹn sẽ tạo ra những thay đổi sâu rộng về phương thức làm việc trong dài hạn.

Cái giá ít người biết của AI

Nếu bạn chứng kiến một kỹ sư cấp cao làm việc với các công cụ AI như Copilot hoặc Cursor, bạn sẽ thấy điều đó thật kỳ diệu – họ có thể tạo ra các tính năng phức tạp chỉ trong vài phút, hoàn thành các bài kiểm tra và tài liệu hướng dẫn. Nhưng đó chưa phải là tất cả.

Để bảo đảm mã nguồn luôn đạt chất lượng tốt và ổn định, các kỹ sư giàu kinh nghiệm vẫn cần phải tham gia vào quá trình tinh chỉnh, kiểm tra và tối ưu lại cấu trúc mã sao cho hợp lý. Họ thường chia nhỏ những đoạn mã do AI tạo ra, bổ sung các xử lý cho các tình huống đặc biệt và rà soát lại các quyết định về kiến trúc hệ thống.

Quá trình này yêu cầu kiến thức chuyên sâu và kinh nghiệm mà các lập trình viên mới thường chưa thể có được. Vì thế, những người mới sử dụng AI thường dễ dàng chấp nhận các kết quả do máy tạo ra, dẫn đến những sản phẩm “yếu kém” khi đối diện với các tình huống thực tế.

Sự mâu thuẫn giữa khả năng tăng tốc công việc và sự phụ thuộc vào nền tảng kiến thức được gọi là “mâu thuẫn kiến thức”. Các chuyên gia cho rằng các công cụ AI thực sự mang lại lợi ích nhiều hơn cho những lập trình viên đã có kinh nghiệm trong nghề, vì họ biết cách tận dụng AI để làm nhanh những công việc quen thuộc. Ngược lại, các lập trình viên mới dễ dàng phụ thuộc quá mức vào AI mà không hiểu rõ cơ chế của mã nguồn, dẫn đến những lỗi bảo mật và hiệu suất nghiêm trọng.

Đây là điểm then chốt trong “vấn đề 70%” mà Addy đã đề cập – ban đầu, AI có thể giúp bạn hoàn thành 70% công việc, nhưng phần còn lại 30% yêu cầu sự can thiệp kỹ thuật tinh vi của con người để nâng cao chất lượng sản phẩm.

Vấn đề thường gặp khi lập trình với AI

Theo Addy, các vấn đề với AI thường xuất hiện như sau: bạn muốn sửa một lỗi nhỏ nhưng thường sẽ phát sinh những lỗi khác, tạo thành một chuỗi các vấn đề phức tạp. Quá trình này đặc biệt khó khăn đối với những người thiếu nền tảng kỹ thuật, khi họ không thể nhận diện nguyên nhân cốt lõi mà chỉ cảm thấy như đang chơi trò “mèo đuổi chuột”.

Vấn đề nghiêm trọng hơn là việc các công cụ lập trình và AI trở nên dễ tiếp cận, cho phép nhiều người, đặc biệt là những người thiếu nền tảng kỹ thuật, có thể tạo ra phần mềm theo ý muốn. Tuy nhiên, khả năng giải quyết các vấn đề phức tạp đằng sau mỗi dòng mã lại trở nên quan trọng hơn bao giờ hết. Nếu thiếu kỹ năng sửa lỗi, hiểu biết về các mẫu hình lập trình cơ bản và khả năng đưa ra quyết định về kiến trúc phần mềm, bạn sẽ gặp khó khăn trong việc bảo trì phần mềm lâu dài.

Đây chính là nghịch lý trong sự phát triển của AI: mặc dù AI có thể giúp giảm bớt thời gian và công sức ban đầu, nhưng để tạo ra phần mềm có chất lượng cao – đảm bảo khả năng bảo trì, hiệu suất và an toàn – sự can thiệp của con người là không thể thiếu. Điều này không thể đạt được chỉ với tốc độ của AI.

Tương lai của AI

Addy cũng nhận xét rằng, để khai thác tối đa tiềm năng của AI, các nhà phát triển cần coi nó như một công cụ hỗ trợ học hỏi, không phải là một “cỗ máy tạo code” tự động. Việc sử dụng AI cần phải kết hợp với việc tìm hiểu sâu về cách phần mềm hoạt động, giúp người dùng dần dần nắm vững các khái niệm cơ bản và cải thiện khả năng xử lý sự cố. Nhờ đó, AI trở thành một “trợ thủ đắc lực” giúp tăng tốc quá trình học hỏi, thay vì chỉ đơn thuần thay thế sự can thiệp của con người.

Mặc dù hiện nay các công cụ AI chủ yếu được dùng để tạo ra các mẫu thử ấn tượng, tự động hóa các tác vụ lặp lại và kiểm chứng ý tưởng, các chuyên gia vẫn cảnh báo rằng chúng chưa thể thay thế hoàn toàn vai trò của con người trong việc tạo ra những sản phẩm phần mềm chất lượng cao.

Những ứng dụng đạt tiêu chuẩn chất lượng thực sự đòi hỏi sự hiểu biết sâu sắc về kiến trúc hệ thống, khả năng xử lý các trường hợp ngoại lệ và sự tinh tế trong thiết kế trải nghiệm người dùng. Các sản phẩm phần mềm xuất sắc không chỉ dựa vào tốc độ tạo mã nhanh chóng, mà còn phải đảm bảo tính ổn định, bảo mật và thân thiện với người dùng.

Vì vậy, Addy khuyên những người mới bắt đầu nên tiếp cận công nghệ AI một cách từ tốn và thận trọng. Họ cần bắt đầu với các công việc đơn giản, kiểm tra kỹ lưỡng mã nguồn được tạo ra bởi AI và dần dần xây dựng nền tảng kiến thức về lập trình. Theo thời gian, khi kết hợp giữa khả năng tự động hóa của AI và hiểu biết của con người, các sản phẩm phần mềm có thể đạt được tiêu chuẩn chất lượng cao mà thị trường yêu cầu.

Nhìn về tương lai, Addy tin rằng chúng ta đang đứng trước một cuộc cách mạng trong lĩnh vực phát triển phần mềm, khi các hệ thống AI có khả năng tự động lập kế hoạch, thực hiện và điều chỉnh mà không cần quá nhiều sự can thiệp của con người. Sự hợp tác giữa con người và AI sẽ trở nên ngày càng chặt chẽ, khi AI không chỉ đóng vai trò trợ thủ mà còn là đối tác đồng hành, giúp chủ động tìm ra các giải pháp vấn đề một cách hiệu quả.