Thí nghiệm sử dụng AI giúp lập trình cho ra kết quả không như ý muốn, gây bất ngờ

20 giờ trướcBài gốc

Thí nghiệm sử dụng AI hỗ trợ lập trình cho kết quả gây bất ngờ. Ảnh: Shutterstock.

Nhiều người từng cho rằng, kỹ sư phần mềm trong tương lai chỉ cần "nói vài câu lệnh" với AI là sẽ có ngay các đoạn mã lập trình hoàn hảo. Tuy nhiên, một nghiên cứu mới công bố đã khiến nhận định này bị đặt dấu hỏi lớn.

Thử nghiệm thực tế: AI khiến công việc chậm hơn

Đại học Cornell (Mỹ) đã thực hiện một nghiên cứu với 16 lập trình viên có kinh nghiệm sử dụng AI ở mức trung bình, nhằm đánh giá hiệu quả của các công cụ AI tiên tiến nhất trong khoảng thời gian từ tháng 2 đến tháng 6/2025 tập trung vào các công cụ AI tiên tiến thời kỳ đầu năm 2025 như Cursor Pro và Claude 3.5/3.7 Sonnet trong các nhiệm vụ lập trình thực tế.

Tổng cộng có 246 nhiệm vụ được chia ngẫu nhiên thành hai nhóm: cho phép sử dụng AI và không sử dụng AI.

Kết quả khiến mọi người cũng "ngã ngửa": nhóm sử dụng AI hoàn thành nhiệm vụ chậm hơn 19% so với nhóm không dùng AI — trái ngược hoàn toàn với kỳ vọng ban đầu của cả người tham gia lẫn chuyên gia (họ dự đoán AI sẽ giúp tiết kiệm 20–39% thời gian).

Vì sao AI càng giúp càng rối? Nghiên cứu phát hiện rằng, đối với các lập trình viên dày dạn kinh nghiệm, AI lại trở thành gánh nặng. Những người này thường hiểu rất rõ các chi tiết đặc thù của dự án — điều mà AI không thể nắm bắt được.

Các công cụ AI thường không thể hiểu hoặc không tuân theo các “luật ngầm” trong dự án — tức là các quy tắc không được ghi chép rõ ràng nhưng lại được nhóm lập trình ngầm hiểu và tuân thủ qua kinh nghiệm tích lũy: phong cách viết mã riêng, logic thiết kế ẩn, thứ tự ưu tiên công việc, cách làm việc nội bộ, v.v.

Đây chính là những “kiến thức ngầm” (tacit knowledge) — thứ mà AI hiện nay khó có thể học được, chỉ có con người tham gia lâu dài mới hiểu. Kết quả: lập trình viên phải tốn thời gian sửa lỗi, kiểm tra và viết lại đoạn mã do AI tạo ra.

Phân tích từ hơn 140 giờ ghi hình cho thấy, lập trình viên dành rất nhiều thời gian để chờ phản hồi của AI, kiểm tra đầu ra và chỉnh sửa lại các gợi ý từ AI.

Chỉ chưa đến 44% đoạn mã AI viết ra được dùng nguyên vẹn, phần còn lại hầu như bị chỉnh sửa mạnh hoặc loại bỏ — chẳng khác gì thuê một “lính mới” nhiệt tình nhưng thiếu kinh nghiệm, khiến tiến độ càng chậm.

Công cụ AI tiên tiến Cursor Pro được sử dụng trong thí nghiệm hỗ trợ lập trình.

AI chỉ là công cụ, người sử dụng mới là chìa khóa

Vậy AI có giá trị gì không? Không phải AI vô dụng. Nghiên cứu khẳng định: trong những lĩnh vực mới, hoặc khi phải xử lý định dạng dữ liệu lạ, viết test lần đầu, AI là trợ thủ đắc lực cho những gì con người chưa biết.

Nhưng với các dự án quen thuộc, AI lại tỏ ra thiếu tinh tế, dễ gây vướng víu. Giá trị thật sự của AI là lấp đầy khoảng trống kiến thức, chứ không thể thay thế trực giác và kinh nghiệm của con người.

Nghiên cứu cho thấy, AI có thể ấn tượng trong phòng thí nghiệm, nhưng khi ra đời thực thì hiệu quả chưa đạt như kỳ vọng.

Tuy nhiên, nhóm nghiên cứu cũng nhấn mạnh, điều này không có nghĩa AI vô dụng — mà là các công cụ hiện tại còn nhiều dư địa để cải thiện, ví dụ: phản hồi nhanh hơn, hiểu dự án tốt hơn, có thể được huấn luyện tùy biến theo từng nhóm phát triển.

Sử dụng AI cũng giống như hướng dẫn một người mới — lúc đầu sẽ rối rắm, nhưng nếu biết cách phân công và huấn luyện, tương lai sẽ rất tiềm năng.

Kết luận từ nghiên cứu: AI là công cụ, vấn đề là cách chúng ta sử dụng nó. Người lập trình giỏi trong tương lai không phải là người viết mã nhanh nhất, mà là người biết khi nào nên dùng AI, và khi nào nên tin vào chính mình.

Trong tương lai, AI không thay thế được con người, nhưng nếu người nào giỏi sử dụng AI thì có thể thay thế được người khác.

Thu Thủy

Nguồn VietTimes : https://viettimes.vn/thi-nghiem-su-dung-ai-giup-lap-trinh-cho-ra-ket-qua-khong-nhu-y-muon-gay-bat-ngo-post188266.html