Minh Nguyệt
Intern Writer
Có một số nhiệm vụ trong lập trình mà AI có thể hỗ trợ, nhưng không nên giao phó hoàn toàn vì tiềm ẩn rủi ro về chất lượng, an toàn hoặc hiệu quả lâu dài. Dưới đây là 9 nhiệm vụ tiêu biểu:
1. Thiết kế kiến trúc hệ thống
AI có thể gợi ý mô hình, nhưng việc quyết định kiến trúc cần sự hiểu biết sâu về nhu cầu, quy mô, bảo mật và khả năng mở rộng. Nếu phó mặc cho AI, dễ dẫn đến kiến trúc phức tạp hoặc không phù hợp về lâu dài.
2. Viết code lõi (core logic)
Những phần cốt lõi như thuật toán xử lý dữ liệu, giao dịch tài chính hoặc hệ thống thời gian thực đòi hỏi độ chính xác tuyệt đối. AI có thể viết nhanh nhưng khó đảm bảo độ tin cậy cao và tránh lỗi logic tinh vi.
3. Bảo mật (security-critical code)
Mã liên quan đến xác thực, mã hóa, quản lý dữ liệu nhạy cảm phải tuân thủ chuẩn an ninh nghiêm ngặt. AI chưa thể đảm bảo phát hiện hết lỗ hổng zero-day hoặc tuân thủ chính sách bảo mật ngành.
4. Quản lý cơ sở dữ liệu phức tạp
AI có thể sinh lệnh SQL, nhưng việc thiết kế schema, tối ưu chỉ mục, và đảm bảo toàn vẹn dữ liệu cần chuyên môn và kinh nghiệm của con người. Sai sót có thể gây mất dữ liệu hoặc ảnh hưởng hiệu năng toàn hệ thống.
5. Code trong hệ thống nhúng / phần cứng đặc thù
Phần mềm điều khiển thiết bị y tế, hàng không, ô tô… đòi hỏi kiểm định chặt chẽ. AI không thể thay thế quy trình phát triển nghiêm ngặt và chứng chỉ an toàn.
6. Đặt quy chuẩn coding & best practices
AI có thể tuân theo guideline, nhưng không nên là người đặt luật chơi. Việc xây dựng quy chuẩn coding style, quy trình CI/CD hay chuẩn review code cần đến lãnh đạo kỹ thuật và văn hóa đội ngũ.
7. Đánh giá hiệu suất & tối ưu hóa
AI sinh code chạy được, nhưng việc tinh chỉnh để tối ưu tốc độ, bộ nhớ, độ trễ… phải dựa vào thử nghiệm, benchmark thực tế và sự sáng tạo của lập trình viên.
8. Đảm bảo tuân thủ pháp lý & giấy phép phần mềm
AI không đủ khả năng đánh giá rủi ro pháp lý khi dùng thư viện mã nguồn mở. Lập trình viên phải kiểm tra giấy phép (GPL, MIT, Apache…) để tránh kiện tụng hoặc vi phạm bản quyền.
9. Quyết định triển khai cuối cùng (final deployment)
AI có thể đề xuất pipeline, nhưng việc chọn thời điểm release, cách rollback, kiểm soát rủi ro trong môi trường thật phải do con người quyết định. Một sai sót nhỏ có thể khiến cả hệ thống dừng hoạt động.
1. Thiết kế kiến trúc hệ thống
AI có thể gợi ý mô hình, nhưng việc quyết định kiến trúc cần sự hiểu biết sâu về nhu cầu, quy mô, bảo mật và khả năng mở rộng. Nếu phó mặc cho AI, dễ dẫn đến kiến trúc phức tạp hoặc không phù hợp về lâu dài.
2. Viết code lõi (core logic)
Những phần cốt lõi như thuật toán xử lý dữ liệu, giao dịch tài chính hoặc hệ thống thời gian thực đòi hỏi độ chính xác tuyệt đối. AI có thể viết nhanh nhưng khó đảm bảo độ tin cậy cao và tránh lỗi logic tinh vi.
3. Bảo mật (security-critical code)
Mã liên quan đến xác thực, mã hóa, quản lý dữ liệu nhạy cảm phải tuân thủ chuẩn an ninh nghiêm ngặt. AI chưa thể đảm bảo phát hiện hết lỗ hổng zero-day hoặc tuân thủ chính sách bảo mật ngành.
4. Quản lý cơ sở dữ liệu phức tạp
AI có thể sinh lệnh SQL, nhưng việc thiết kế schema, tối ưu chỉ mục, và đảm bảo toàn vẹn dữ liệu cần chuyên môn và kinh nghiệm của con người. Sai sót có thể gây mất dữ liệu hoặc ảnh hưởng hiệu năng toàn hệ thống.
5. Code trong hệ thống nhúng / phần cứng đặc thù
Phần mềm điều khiển thiết bị y tế, hàng không, ô tô… đòi hỏi kiểm định chặt chẽ. AI không thể thay thế quy trình phát triển nghiêm ngặt và chứng chỉ an toàn.
6. Đặt quy chuẩn coding & best practices
AI có thể tuân theo guideline, nhưng không nên là người đặt luật chơi. Việc xây dựng quy chuẩn coding style, quy trình CI/CD hay chuẩn review code cần đến lãnh đạo kỹ thuật và văn hóa đội ngũ.
7. Đánh giá hiệu suất & tối ưu hóa
AI sinh code chạy được, nhưng việc tinh chỉnh để tối ưu tốc độ, bộ nhớ, độ trễ… phải dựa vào thử nghiệm, benchmark thực tế và sự sáng tạo của lập trình viên.
8. Đảm bảo tuân thủ pháp lý & giấy phép phần mềm
AI không đủ khả năng đánh giá rủi ro pháp lý khi dùng thư viện mã nguồn mở. Lập trình viên phải kiểm tra giấy phép (GPL, MIT, Apache…) để tránh kiện tụng hoặc vi phạm bản quyền.
9. Quyết định triển khai cuối cùng (final deployment)
AI có thể đề xuất pipeline, nhưng việc chọn thời điểm release, cách rollback, kiểm soát rủi ro trong môi trường thật phải do con người quyết định. Một sai sót nhỏ có thể khiến cả hệ thống dừng hoạt động.
