Các lập trình viên đang bày tỏ lo ngại về một xu hướng đáng lo trong cộng đồng lập trình: code được tạo bởi AI đang tạo ra ảo tượng về chuyên môn trong khi thực tế lại làm suy yếu các kỹ năng lập trình cơ bản. Hiện tượng này, được gọi là sự thành thạo ảo, xảy ra khi các lập trình viên phụ thuộc quá nhiều vào các công cụ AI như Claude và ChatGPT mà không thực sự hiểu code được tạo ra.
Sức Hấp Dẫn Lừa Dối Của Code Được AI Tạo Ra
Vấn đề cốt lõi nằm ở khả năng của AI trong việc tạo ra code trông chuyên nghiệp và hoạt động tốt trên bề mặt. Các lập trình viên báo cáo rằng họ nhận được các bài test được định dạng đẹp mắt, hoàn chỉnh với cú pháp và cấu trúc phù hợp, nhưng sau đó phát hiện ra chúng không kiểm tra được gì có ý nghĩa. Một ví dụ đặc biệt điển hình liên quan đến các test Go trông có vẻ toàn diện nhưng về cơ bản chỉ giảm xuống thành việc kiểm tra true == true - các test pass nhưng không cung cấp bất kỳ xác thực thực tế nào.
Điều này tạo ra một vòng lặp phản hồi nguy hiểm. Code trông đúng, biên dịch thành công, và thậm chí vượt qua các kiểm tra cơ bản, khiến các lập trình viên tin rằng họ đã hoàn thành công việc có ý nghĩa. Tuy nhiên, logic cơ bản thường chứa các lỗi cơ bản hoặc các thực hành lỗi thời chỉ trở nên rõ ràng trong quá trình debug hoặc khi yêu cầu thay đổi.
Các Vấn Đề Phổ Biến Trong Việc Tạo Code Bằng AI:
- Các bài test vượt qua nhưng không xác thực được điều gì có ý nghĩa (ví dụ: "true == true")
- Trộn lẫn các phiên bản cú pháp khác nhau trong cùng một codebase
- Code nhìn có vẻ đúng nhưng có những lỗ hổng logic cơ bản
- Các giải pháp quá phức tạp cho những vấn đề đơn giản
- Sử dụng API lỗi thời và cú pháp đã bị loại bỏ
Các Lập Trình Viên Có Kinh Nghiệm Chia Sẻ Quy Trình Làm Việc Với AI Thành Công
Một số lập trình viên dày dạn kinh nghiệm đã tìm ra cách khai thác AI một cách hiệu quả trong khi vẫn duy trì chất lượng code. Cách tiếp cận của họ bao gồm việc coi AI như một công cụ tự động hoàn thành tinh vi thay vì thay thế cho việc suy nghĩ. Những lập trình viên này duy trì quyền kiểm soát chặt chẽ đối với các quyết định kiến trúc, xem xét cẩn thận từng dòng code được tạo ra, và đảm bảo tất cả các thay đổi phù hợp với mô hình tinh thần của họ về hệ thống.
Sự khác biệt chính nằm ở việc chuẩn bị và giám sát. Những người dùng AI thành công ghi lại yêu cầu của họ một cách chi tiết, ngắt AI khi nó đi sai hướng, và tự xử lý tất cả các tác vụ debug. Cách tiếp cận này có thể tăng năng suất trong khi bảo tồn chất lượng code, nhưng nó đòi hỏi kinh nghiệm đáng kể để thực hiện đúng cách.
Các Thực Hành Sử Dụng AI Được Khuyến Nghị:
- Duy trì tài liệu kiến trúc chi tiết
- Xem xét từng dòng code được tạo ra
- Tự xử lý tất cả việc debug
- Ngắt AI khi nó lệch khỏi yêu cầu
- Sử dụng AI như công cụ tự động hoàn thành thay vì thay thế cho việc suy nghĩ
- Đảm bảo code được tạo ra phù hợp với các mô hình tư duy hiện có
Các Lập Trình Viên Junior Đối Mặt Với Rủi Ro Lớn Nhất
Tác động có vẻ nghiêm trọng nhất đối với các lập trình viên junior thiếu kinh nghiệm để đánh giá đúng code được AI tạo ra. Một số lập trình viên senior báo cáo rằng họ chứng kiến các đồng nghiệp junior đầy hứa hẹn bị đình trệ sau khi trở nên phụ thuộc vào các công cụ AI. Những lập trình viên này gặp khó khăn trong việc giải thích code của chính họ và mất khả năng debug các vấn đề phức tạp một cách độc lập.
Những người giống như vậy, những người không suy nghĩ, cũng tồn tại trong các thế hệ trước. Điểm khác biệt duy nhất là họ mù quáng lặp lại những gì Bob Martin và những người khác đang nói.
Mối lo ngại mở rộng ra ngoài việc phát triển sự nghiệp cá nhân. Khi toàn bộ team áp dụng cách tiếp cận tùy tiện đối với code được AI tạo ra, codebase có thể xuống cấp thành những gì một lập trình viên mô tả là các vết mực Rorschach - những pattern trông quen thuộc nhưng không có cấu trúc cơ bản mạch lạc.
Tác Động Rộng Lớn Đến Ngành
Xu hướng này đặt ra câu hỏi về tương lai của giáo dục phát triển phần mềm và tiến triển sự nghiệp. Một số lập trình viên so sánh tình huống này với thể dục - ngừng tập thể dục một ngày không có hại, nhưng nghỉ dài hạn khiến việc trở lại thói quen tốt trở nên ngày càng khó khăn. Tương tự, các lập trình viên phụ thuộc quá nhiều vào AI có thể thấy khó khăn trong việc xây dựng lại các cơ bắp giải quyết vấn đề của họ.
Cuộc tranh luận phản ánh một căng thẳng rộng lớn hơn trong ngành giữa việc tăng năng suất và phát triển kỹ năng. Trong khi các công cụ AI có thể tăng tốc đáng kể một số tác vụ nhất định, chúng cũng có thể đang tạo ra một thế hệ lập trình viên gặp khó khăn với các khái niệm lập trình cơ bản khi không có sự hỗ trợ của AI.
Cộng đồng lập trình tiếp tục vật lộn để tìm ra sự cân bằng phù hợp giữa việc tận dụng khả năng của AI và duy trì sự hiểu biết kỹ thuật sâu sắc mà phát triển phần mềm phức tạp đòi hỏi.
Tham khảo: Al As False Mastery