Sự phát triển của các công cụ lập trình hỗ trợ bởi AI đã khơi dậy cuộc tranh luận sôi nổi trong cộng đồng lập trình viên về việc liệu những công nghệ này có đang tạo ra nhiều vấn đề hơn là giải quyết chúng hay không. Trong khi AI có thể nhanh chóng tạo ra hàng nghìn dòng code, ngày càng nhiều chuyên gia trong ngành đang cảnh báo rằng sự tiện lợi này đi kèm với những chi phí ẩn có thể gây gánh nặng cho các công ty trong nhiều năm tới.
Triết Lý Code-as-Debt Ngày Càng Được Chấp Nhận
Luận điểm trung tâm xoay quanh việc xem code như một dạng nợ thay vì tài sản. Theo khung tư duy này, mỗi dòng code đại diện cho một nghĩa vụ trong tương lai - nó phải được duy trì, hiểu rõ, debug và cập nhật theo thời gian. Khi các công cụ AI tạo ra lượng lớn code một cách nhanh chóng, chúng về cơ bản đang tạo ra nợ kỹ thuật tức thì mà các nhóm phát triển sẽ cần phải xử lý vô thời hạn.
Quan điểm này thách thức giả định phổ biến rằng nhiều code hơn đồng nghĩa với năng suất cao hơn. Thay vào đó, nó gợi ý rằng các công ty nên tập trung vào việc viết lượng code tối thiểu cần thiết để đạt được mục tiêu của họ, ưu tiên chất lượng và khả năng bảo trì hơn là số lượng.
Khung So Sánh Nợ Kỹ Thuật Code
- Công ty A: 1 triệu dòng code cho chức năng tương tự
- Công ty B: 100,000 dòng code cho chức năng tương tự
- Kết quả: Công ty B có gánh nặng bảo trì thấp hơn và khả năng chỉnh sửa nhanh hơn
Mối Quan Ngại Của Cộng Đồng Về Chất Lượng Code Do AI Tạo Ra
Các lập trình viên có kinh nghiệm đang đưa ra cảnh báo về chất lượng và khả năng bảo trì của code do AI tạo ra. Nhiều người cho rằng vấn đề thực sự không chỉ là khối lượng code, mà là mức độ hiểu biết và khả năng chỉnh sửa của các lập trình viên con người. Code được viết một cách khéo léo nhưng thiếu tài liệu, với tên biến không rõ ràng có thể tạo ra nợ kỹ thuật nhiều hơn so với code dài dòng nhưng có cấu trúc tốt.
Hàng tỷ dòng code được tạo ra bởi các công cụ AI chỉ là sự đảm bảo việc làm cho các lập trình viên có kinh nghiệm, giả sử vẫn còn đủ người vào thời điểm các công ty nhận ra lượng nợ mà họ đã chôn vùi bản thân.
Mối quan ngại này không chỉ dừng lại ở chức năng tức thì mà còn mở rộng đến sức khỏe lâu dài của dự án. Khi các lập trình viên sử dụng AI để tạo code mà không hiểu đầy đủ về những gì nó làm, họ bỏ lỡ quá trình học hỏi đi kèm với việc viết code thủ công. Khoảng cách kiến thức này có thể trở thành vấn đề khi xuất hiện lỗi hoặc cần chỉnh sửa tính năng.
Các Yếu Tố Nợ Kỹ Thuật Chính
- Thời gian cần thiết để hiểu codebase
- Tính dễ dàng trong việc thực hiện thay đổi và mở rộng
- Chất lượng khả năng đọc code và tài liệu
- Kiến thức của developer và việc xây dựng lý thuyết
- Yêu cầu bảo trì dài hạn
Vấn Đề Xây Dựng Lý Thuyết
Một mối quan ngại đặc biệt tinh tế liên quan đến cái mà các lập trình viên gọi là xây dựng lý thuyết - sự hiểu biết sâu sắc về cách thức hoạt động của một hệ thống đến từ việc tự mình thiết kế và triển khai nó. Các nhà phê bình cho rằng việc phụ thuộc nhiều vào tạo code bằng AI ngăn cản các lập trình viên xây dựng sự hiểu biết lý thuyết này về hệ thống của chính họ.
Điều này tạo ra sự phụ thuộc nguy hiểm khi các nhóm trở nên ngày càng dựa vào các công cụ AI không chỉ để tạo code mới, mà còn để hiểu và chỉnh sửa code hiện có. Rủi ro là các tổ chức có thể thấy mình với những codebase lớn mà không ai trong nhóm thực sự hiểu được.
Cân Bằng Giữa Đổi Mới Và Trách Nhiệm
Bất chấp những mối quan ngại này, cộng đồng lập trình viên không hoàn toàn phản đối các công cụ lập trình AI. Nhiều người thừa nhận rằng giống như nợ tài chính, nợ code có thể mang tính chiến lược nếu được quản lý có trách nhiệm. Điều quan trọng là hiểu khi nào việc gánh chịu nợ này có ý nghĩa và có kế hoạch quản lý nó theo thời gian.
Một số người đề xuất rằng code do AI tạo ra có thể chấp nhận được đối với một số loại dự án nhất định, đặc biệt là những dự án có vòng đời ngắn hơn hoặc các thành phần có thể dễ dàng thay thế thay vì bảo trì. Ví dụ, các frontend web thường được thiết kế lại và viết lại thay vì được bảo trì liên tục, khiến chúng có thể trở thành ứng cử viên phù hợp cho việc tạo bằng AI.
Sự đồng thuận đang nổi lên từ cộng đồng lập trình viên là các công cụ lập trình AI nên được sử dụng một cách suy nghĩ kỹ lưỡng thay vì bị từ bỏ hoàn toàn. Các nhóm cần cân nhắc lợi ích năng suất tức thì với gánh nặng bảo trì lâu dài, đảm bảo họ có chuyên môn và tài nguyên để quản lý bất kỳ nợ code nào họ tích lũy.
Tham khảo: Code is Debt