Khoảng cách tin cậy của AI: Tại sao việc xác minh mã lại quan trọng
Trong phần đầu tiên của chuỗi bài viết này, Báo cáo khảo sát nhà phát triển mã trạng thái: Thực tế hiện tại của mã hóa AI đã phân tích sự chuyển đổi của AI từ một thí nghiệm cuối tuần trở thành một phần thiết yếu trong quy trình làm việc chuyên nghiệp hằng ngày. Các nhà phát triển áp dụng công nghệ này ở mọi tầng lớp của hệ thống phần mềm, từ việc tạo nguyên mẫu đến vận hành các dịch vụ quan trọng.
Tuy nhiên, sự phổ biến rộng rãi này không đồng nghĩa với việc độ tin cậy được đảm bảo.
Trong chương thứ hai của Khảo sát về trạng thái của nhà phát triển mã báo cáo, chúng tôi đi sâu vào nhận thức của các lập trình viên để trả lời câu hỏi trọng tâm: Liệu họ có thực sự đặt niềm tin vào mã do AI tạo ra? Kết quả cho thấy có một áp lực lớn giữa tốc độ phát triển và yêu cầu bảo mật mà mọi nhóm kỹ thuật cần phải cân bằng.
Tốc độ tăng nhanh trong khi độ tin cậy mã lại giảm mạnh
82% nhà phát triển đồng ý rằng các công cụ AI giúp họ viết mã nhanh hơn, trong khi 71% nhận định AI hỗ trợ họ giải quyết những vấn đề phức tạp một cách hiệu quả hơn.
Những cải thiện về năng suất cá nhân này dẫn đến hơn một nửa số người tham gia khảo sát cảm thấy hài lòng hơn với công việc của chính họ. Tuy nhiên, sự gia tăng tốc độ phát triển đã tạo ra một nghịch lý mới. Dù mã được tạo ra nhanh hơn bao giờ hết, độ tin cậy đối với mã đó lại đang giảm sút.
Khảo sát của chúng tôi đã phát hiện ra một con số đáng chú ý:
96% nhà phát triển không hoàn toàn tin tưởng rằng mã do AI tạo ra hoạt động chính xác.
Khoảng cách niềm tin lớn này làm nổi bật xung đột cốt lõi trong phát triển với AI. Các nhà phát triển đang tận dụng công cụ AI để tăng tốc độ làm việc, nhưng đồng thời họ cũng có những lo ngại chính đáng về chất lượng kết quả. Rõ ràng, tốc độ phát triển trở nên vô nghĩa nếu mã sản xuất ra chứa lỗi.
Nút thắt trong quy trình xác minh mã AI
Với gần như toàn bộ các nhà phát triển nghi ngờ về tính chính xác chức năng của mã AI, bạn có thể hình dung việc kiểm tra mã này được thực hiện nghiêm ngặt. Tuy nhiên, thực tế lại cho thấy điều ngược lại khá đáng lo.
Dù thiếu tin tưởng, chỉ có 48% nhà phát triển cho biết họ luôn thực hiện kiểm tra mã do AI tạo ra hoặc hỗ trợ trước khi triển khai. Trong bối cảnh áp lực phát hành tính năng liên tục, các nhóm phát triển có thể đã giảm sự thận trọng cần thiết.
Nguyên nhân phần nào nằm ở việc đánh giá mã AI thường phức tạp hơn so với tưởng tượng. Dù AI được kỳ vọng giúp giảm tải công việc, thực tế lại là 38% nhà phát triển cho rằng việc xem xét mã AI đòi hỏi nhiều công sức hơn so với việc xem xét mã do đồng nghiệp viết ra.
Vấn đề “trông có vẻ đúng nhưng thực tế không phải vậy”
Lý do khiến việc xác minh mã AI trở nên khó khăn nằm ở bản chất “gây hiểu lầm” của các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM).
61% nhà phát triển đồng ý rằng các công cụ AI thường tạo ra mã “trông có vẻ đúng nhưng thiếu độ tin cậy”.
Điều này tạo ra một cái bẫy tinh vi và nguy hiểm. Khác với lỗi cú pháp gây lỗi ngay lập tức, AI có thể tạo ra những đoạn logic có vẻ hợp lý nhưng thực chất chứa lỗi ẩn, lỗ hổng bảo mật hoặc sai sót tinh vi. Việc phát hiện những vấn đề này đòi hỏi trình độ chuyên môn và công sức giám sát cao hơn nhiều so với việc xem xét mã do con người viết.
Thực trạng này tạo ra một nút thắt cổ chai trong quy trình xác minh mã. Những kỹ năng cần thiết ngày càng phát triển; các nhà phát triển hiện nay đánh giá “xem xét và xác nhận mã do AI tạo” là kỹ năng quan trọng hàng đầu trong kỷ nguyên AI.
Đọc báo cáo Khảo sát nhà phát triển đầy đủ
Khoảng cách niềm tin này chỉ là một phần trong câu đố toàn diện. Toàn bộ Khảo sát về trạng thái của nhà phát triển mã cung cấp cái nhìn sâu sắc về những hệ quả của sự chuyển đổi này, bao gồm tác động đến nợ kỹ thuật, nút thắt trong quy trình xác minh và sự khác biệt đáng kể trong cách các nhà phát triển ở các cấp độ kinh nghiệm khác nhau đối mặt với thay đổi.
Để được tư vấn chi tiết hơn hoặc mua các giải pháp công nghệ tối ưu, xin vui lòng liên hệ với Softribution. Đội ngũ chuyên gia của chúng tôi luôn sẵn sàng hỗ trợ quý khách trong việc ứng dụng AI một cách hiệu quả và an toàn trong phát triển phần mềm.
