Thoại Viết Hoàng
Writer
AI không phải là tương lai của lập trình, mà là hiện tại của nó.
Cách đây không lâu, ý tưởng sử dụng AI để phát triển là khoa học viễn tưởng. Sau đó, GitHub Copilot, dịch vụ lập trình cặp AI của Microsoft, ra đời vào mùa hè năm 2022.
Cụ thể, các nhà phát triển cho biết các công cụ mã hóa AI có thể giúp họ đáp ứng các tiêu chuẩn hiệu suất hiện có với chất lượng mã được cải thiện, kết quả đầu ra nhanh hơn và ít sự cố ở cấp độ sản xuất hơn.
Đây không chỉ là những người làm việc trong các dự án mã nguồn mở bên ngoài hoặc chỉ đánh lừa xung quanh. Chỉ 6% nhà phát triển cho biết họ chỉ sử dụng những công cụ này ngoài công việc. Nói cách khác, ngày nay, các công cụ lập trình AI là một phần không thể thiếu của CNTT kinh doanh hiện đại.
Tại sao điều này xảy ra quá nhanh? Đó là tất cả về điểm mấu chốt của các lập trình viên. Các nhà phát triển cho biết các công cụ mã hóa AI giúp họ đáp ứng các tiêu chuẩn hiệu suất hiện có với chất lượng mã được cải thiện, kết quả đầu ra nhanh hơn và ít sự cố ở cấp độ sản xuất hơn. Tất cả chỉ đơn giản là tạo ra nhiều dòng mã hơn.
Tuy nhiên, Inbal Shani, giám đốc sản phẩm của GitHub, nói thêm: "Các nhà lãnh đạo kỹ thuật sẽ cần đặt câu hỏi liệu việc đo khối lượng mã có còn là cách tốt nhất để đo năng suất và sản lượng hay không." Câu trả lời là không. Shani nói thêm: "Cuối cùng, cách để đổi mới ở quy mô lớn là trao quyền cho các nhà phát triển bằng cách cải thiện năng suất, tăng sự hài lòng của họ và cho phép họ thực hiện công việc tốt nhất của mình -- mỗi ngày".
Theo khảo sát, "Các nhà phát triển muốn nâng cao kỹ năng, thiết kế các giải pháp, nhận phản hồi từ người dùng cuối và được đánh giá về kỹ năng giao tiếp của họ." Nói cách khác, tạo mã bằng AI là một phương tiện để đạt được mục đích chứ không phải là mục đích tự thân.
Các nhà phát triển tin rằng họ nên được đánh giá dựa trên cách họ xử lý các lỗi và sự cố đó, điều quan trọng đối với hiệu suất hơn là chỉ các dòng mã. Điều này phù hợp với niềm tin rằng chất lượng mã hơn số lượng mã sẽ vẫn là thước đo hiệu suất hàng đầu. Điều đáng lo ngại là các công cụ mã hóa AI sẽ khiến các nhà quản lý tập trung nhiều hơn vào việc chỉ đơn giản là đưa ra nhiều mã hơn là cung cấp mã tốt.
Bên cạnh đó, như Mark Collier, COO của OpenInfra Foundation , đã phát biểu tại Hội nghị thượng đỉnh OpenInfra ở Vancouver, Canada, "Cộng đồng Python đang vật lộn với các đánh giá mã của mã do AI tạo ra, thường là do nó dở tệ và người 'đóng góp' cho nó không thể giải thích được. bởi vì họ đã không viết nó."
Điều này đang trở thành một vấn đề thực sự. Có, bạn có thể yêu cầu ChatGPT viết chương trình cho bạn, nhưng nếu ngay từ đầu bạn không hiểu mình đang làm gì hoặc mã bạn đang "viết" thì mã đó vẫn sẽ là rác. Vì vậy, đừng nghĩ trong một phút rằng chỉ vì bạn có thể sử dụng ChatGPT để viết quy trình sắp xếp bong bóng Rust, điều đó có nghĩa là bây giờ bạn là một lập trình viên, Bạn không phải.
Các nhà phát triển nghiêm túc cũng có những vấn đề khác mà AI không thể giúp được -- hoặc, ít nhất là vẫn không thể. Chẳng hạn, các nhà phát triển nói rằng họ dành nhiều thời gian chờ đợi các bản dựng và thử nghiệm khi họ viết mã mới. Những thời gian chờ đợi này vẫn cần được giải quyết bất chấp những tiến bộ của DevOps . Ngược lại, điều này cản trở các lập trình viên học các kỹ năng mới và thiết kế các giải pháp cho các vấn đề mới. Nếu AI và DevOps tốt hơn có thể giúp các lập trình viên dành nhiều thời gian hơn cho những việc này, thì họ sẽ rất vui và công ty hoặc tổ chức của bạn sẽ hoạt động hiệu quả hơn.
Cụ thể, các nhà phát triển tin rằng các công cụ mã hóa AI sẽ giúp họ có nhiều thời gian hơn để tập trung vào thiết kế giải pháp. Họ hy vọng sẽ dành nhiều thời gian hơn để thiết kế các tính năng và sản phẩm mới thay vì viết mã soạn sẵn. Cuộc khảo sát cho thấy rằng các lập trình viên đã sử dụng các công cụ mã hóa AI tổng quát để tự động hóa các phần trong quy trình làm việc của họ. Điều này giải phóng thời gian cho các dự án hợp tác hơn như đánh giá bảo mật, lập kế hoạch và lập trình cặp.
Nói tóm lại, mặc dù AI đang giúp các nhà phát triển với tốc độ đáng kể, nhưng nó không thay thế họ. Tuy nhiên, nó có thể làm cho họ hạnh phúc hơn, cũng như làm cho toàn bộ nỗ lực lập trình nhanh hơn và hiệu quả hơn nếu được sử dụng đúng cách.
