Microsoft chỉ ra "điểm yếu chí mạng" của AI giúp dân lập trình có thể "rung đùi" tự tin không lo mất việc

Mai Nhung · 14:42 Hôm qua

Trong cơn sốt Trí tuệ Nhân tạo (AI) đang thay đổi mọi ngành nghề, khả năng viết mã (code) ngày càng ấn tượng của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như GPT-4, Claude hay các công cụ chuyên biệt như GitHub Copilot đã làm dấy lên câu hỏi liệu AI có thể sớm thay thế hoàn toàn lập trình viên con người hay không. Tuy nhiên, một nghiên cứu mới từ chính Microsoft Research lại mang đến một cái nhìn thực tế và tỉnh táo hơn: dù AI có thể viết code rất nhanh, chúng lại đang gặp khó khăn lớn ở một khâu cực kỳ quan trọng và tốn thời gian: gỡ lỗi (debugging).

Những điểm chính

Nghiên cứu mới của Microsoft cho thấy các mô hình AI hiện tại dù viết code tốt nhưng lại rất yếu trong việc gỡ lỗi (debug) phần mềm.
AI thiếu khả năng tương tác với quá trình thực thi mã và tự động tìm kiếm thông tin liên quan khi gặp lỗi, không giống như cách lập trình viên con người xử lý.
Thử nghiệm trên nền tảng "debug-gym" cho thấy các AI agent hiện tại chỉ giải quyết thành công dưới 50% các bài toán gỡ lỗi, ngay cả khi có công cụ hỗ trợ.
Nguyên nhân chính: Thiếu dữ liệu huấn luyện chuyên biệt về quy trình debug và AI chưa biết cách sử dụng hiệu quả các công cụ gỡ lỗi.
Microsoft đề xuất hướng phát triển AI "tìm kiếm thông tin" để hỗ trợ gỡ lỗi và khẳng định AI hiện tại vẫn là công cụ hỗ trợ, chưa thể thay thế hoàn toàn kỹ năng giải quyết vấn đề cốt lõi của lập trình viên.

Nghiên cứu của Microsoft chỉ ra rằng, các công cụ AI hiện nay, dù có thể đưa ra gợi ý mã hoặc tự động sinh ra các đoạn code dựa trên yêu cầu, nhưng chúng chủ yếu hoạt động dựa trên các mẫu và ví dụ đã học được. Chúng thiếu khả năng tương tác sâu với quá trình thực thi mã hoặc tự động tìm kiếm thông tin mới, liên quan khi mã không chạy đúng như mong đợi – điều mà các lập trình viên con người làm một cách gần như bản năng. Khi đối mặt với một lỗi phức tạp trong một hệ thống lớn, con người sẽ sử dụng các công cụ gỡ lỗi, kiểm tra từng bước, phân tích luồng dữ liệu, đưa ra giả thuyết và thử nghiệm – một quy trình lặp đi lặp lại đòi hỏi sự hiểu biết sâu sắc về ngữ cảnh và khả năng suy luận linh hoạt.

Để đánh giá khách quan khả năng này của AI, Microsoft đã xây dựng một nền tảng thử nghiệm chuyên biệt có tên "debug-gym". Nền tảng này tạo ra một môi trường mô phỏng, nơi các "agent" AI (các tác nhân tự động dựa trên LLM) có thể sử dụng các công cụ gỡ lỗi tương tác (như debugger) để cố gắng tìm và sửa lỗi trong các đoạn mã. Kết quả thử nghiệm ban đầu cho thấy, ngay cả khi được trang bị công cụ, các AI agent hiện tại hiếm khi giải quyết thành công quá nửa số bài toán gỡ lỗi trong bộ dữ liệu benchmark. Chúng gặp khó khăn trong việc hiểu ngữ cảnh lỗi, đưa ra các bước sửa lỗi phù hợp và sử dụng công cụ một cách hiệu quả.

Nhóm nghiên cứu của Microsoft chỉ ra hai nguyên nhân chính cho hạn chế này:

Thiếu dữ liệu huấn luyện phù hợp: Các LLM hiện tại chủ yếu được huấn luyện trên kho mã nguồn khổng lồ, tập trung vào việc học cách viết code, chứ không được huấn luyện đầy đủ trên dữ liệu mô phỏng quy trình gỡ lỗi tuần tự, lặp đi lặp lại của con người.
Hạn chế về khả năng sử dụng công cụ: Bản thân các mô hình AI chưa thực sự "học" được cách sử dụng linh hoạt và hiệu quả các công cụ gỡ lỗi chuyên dụng mà lập trình viên thường dùng.

Tuy nhiên, Microsoft không cho rằng đây là ngõ cụt. Họ tin rằng AI hoàn toàn có thể cải thiện đáng kể khả năng gỡ lỗi nếu được đào tạo theo hướng chuyên sâu hơn. Nhóm nghiên cứu đề xuất một hướng tiếp cận hứa hẹn: xây dựng một mô hình AI chuyên biệt có khả năng "tìm kiếm thông tin". Mô hình này sẽ tự động phân tích lỗi, thu thập các thông tin ngữ cảnh liên quan (ví dụ: các đoạn mã liên quan, log lỗi, tài liệu kỹ thuật) và sau đó chuyển những thông tin đã được tổng hợp này cho một mô hình sinh mã mạnh hơn (như GPT-4.1 hoặc tương lai là GPT-5) để đưa ra giải pháp sửa lỗi. Cách tiếp cận này mô phỏng gần hơn với quy trình giải quyết vấn đề của con người.

Nghiên cứu của Microsoft một lần nữa khẳng định vai trò hiện tại của AI trong lĩnh vực lập trình. Dù là một công cụ hỗ trợ viết code ngày càng mạnh mẽ, giúp tăng năng suất đáng kể, AI vẫn chưa thể thay thế được các kỹ năng cốt lõi và phức tạp nhất của người lập trình, đó là khả năng tư duy phản biện, giải quyết vấn đề, tìm và sửa lỗi trong các hệ thống lớn, đảm bảo tính bảo mật và đưa ra các quyết định thiết kế quan trọng. Ít nhất là cho đến khi AI học được cách "debug" hiệu quả như con người.