Cơn ác mộng mã nguồn kém chất lượng đang gia tăng, liệu có phải do lỗi của mã do AI tạo ra?

Trợ lý Trí tuệ nhân tạo (AI) đang trở thành một phần không thể thiếu trong công việc của các lập trình viên. Theo một người dùng trên nền tảng Zhihu, các công cụ hỗ trợ lập trình AI có thể giảm đến 30% thời gian làm việc của họ. Người này đặc biệt nhấn mạnh rằng GPT là lựa chọn hàng đầu, mặc dù cho biết có sự chênh lệch đáng kể về khả năng giữa các mô hình AI.

Tuy nhiên, việc sử dụng AI trong phát triển phần mềm cũng đặt ra những lo ngại về chất lượng mã nguồn. Adam Tornhill, một nhà nghiên cứu mã nguồn lâu năm, cho rằng một trong những thách thức lớn nhất của AI hỗ trợ lập trình là nó dễ dàng tạo ra một lượng lớn mã nguồn không cần thiết. Nghiên cứu mới nhất chỉ ra rằng tình trạng này thực sự gây ra nhiều vấn đề, như việc sửa lại mã nguồn sau khi đã thêm vào và tỷ lệ mã nguồn trùng lặp tăng lên.

GitHub Copilot, một công cụ AI được ra mắt từ tháng 6 năm 2021, đã thu hút sự quan tâm lớn từ cộng đồng lập trình viên. Theo Thomas Dohmke, CEO của GitHub, Copilot đã giúp tăng tốc độ công việc lên 55% và hiện đang được hơn một triệu lập trình viên trả phí sử dụng. Nghiên cứu từ công ty phân tích mã nguồn GitClear cho thấy 46% mã nguồn trong các dự án đã được tạo ra bởi AI.

Mặc dù vậy, việc này cũng dẫn đến những vấn đề liên quan đến chất lượng mã nguồn. Các nhà nghiên cứu từ GitClear nhận thấy rằng AI chủ yếu tập trung vào việc đề xuất thêm mã nguồn, mà ít tập trung vào việc cập nhật, di chuyển hoặc xóa mã nguồn. Điều này có thể dẫn đến việc sử dụng mã nguồn không hiệu quả, giảm đi tính độc đáo và khả năng bảo trì dài hạn của mã nguồn.

Các nhà nghiên cứu cũng chỉ ra rằng việc sao chép và dán mã nguồn một cách vô ý thức có thể gây ra hậu quả nghiêm trọng đối với khả năng bảo trì mã nguồn trong tương lai. Họ khuyên các nhà quản lý dự án nên giám sát chặt chẽ quá trình nộp mã nguồn để đảm bảo không ảnh hưởng đến chất lượng mã nguồn.

Đối với các công ty, việc đánh giá chất lượng mã nguồn không phải lúc nào cũng đơn giản. Một số công ty thậm chí còn cố gắng đo lường hiệu suất bằng số dòng mã được tạo ra, điều này có thể dẫn đến việc các lập trình viên tập trung vào số lượng thay vì chất lượng. Các nghiên cứu cho thấy doanh nghiệp thường mất tới 23% đến 42% thời gian của lập trình viên do nợ kỹ thuật và mã nguồn kém.

Cuối cùng, để tận dụng tốt nhất các công cụ AI hỗ trợ lập trình, cả lập trình viên và nhà quản lý đều cần tìm hiểu và cải thiện cách sử dụng chúng một cách hiệu quả. Điều quan trọng là phải chú trọng đến chất lượng mã nguồn và không để công nghệ thay thế hoàn toàn sự sáng tạo và kiểm soát của con người.

**Từ khóa:** Trí tuệ nhân tạo, Lập trình, Mã nguồn, GitHub Copilot, Chất lượng mã