Thoại Viết Hoàng
Writer
Việc lập trình có thể nhanh hơn khi có sự trợ giúp của các thuật toán, nhưng có bằng chứng cho thấy trợ lý viết mã AI cũng khiến các lỗi trở nên phổ biến hơn.
Nó cung cấp một cái nhìn ban đầu về tiềm năng ấn tượng của trí tuệ nhân tạo tổng quát để tự động hóa các công việc có giá trị. Hai năm sau, Copilot là một trong những ví dụ điển hình nhất về cách công nghệ có thể đảm nhận các nhiệm vụ mà trước đây phải thực hiện bằng tay.
Tuần này Github đã phát hành một báo cáo, dựa trên dữ liệu từ gần một triệu lập trình viên trả tiền để sử dụng Copilot, báo cáo này cho thấy mã hóa AI tổng quát đã biến đổi như thế nào. Trung bình, họ chấp nhận các đề xuất của trợ lý AI khoảng 30% thời gian, cho thấy rằng hệ thống dự đoán mã hữu ích rất tốt.
Biểu đồ nổi bật ở trên cho thấy người dùng có xu hướng chấp nhận nhiều đề xuất hơn của Copilot như thế nào khi họ dành nhiều tháng hơn để sử dụng công cụ này. Báo cáo cũng kết luận rằng các lập trình viên được tăng cường AI sẽ thấy năng suất của họ tăng lên theo thời gian, dựa trên thực tế là một nghiên cứu của Copilot trước đó đã báo cáo về mối liên hệ giữa số lượng đề xuất được chấp nhận và năng suất của lập trình viên. Báo cáo mới của GitHub cho biết mức tăng năng suất lớn nhất được ghi nhận ở các nhà phát triển ít kinh nghiệm hơn.
Nhìn bề ngoài, đó là một bức tranh ấn tượng về một công nghệ mới đang nhanh chóng chứng minh giá trị của nó. Bất kỳ công nghệ nào giúp nâng cao năng suất và nâng cao khả năng của những người lao động kém kỹ năng hơn đều có thể mang lại lợi ích cho cả cá nhân và nền kinh tế nói chung. GitHub tiếp tục đưa ra một số suy đoán ẩn sau, ước tính rằng mã hóa AI có thể tăng GDP toàn cầu thêm 1,5 nghìn tỷ đô la vào năm 2030.
Nhưng biểu đồ của GitHub cho thấy các lập trình viên gắn kết với Copilot làm tôi nhớ đến một nghiên cứu khác mà tôi đã nghe gần đây, khi trò chuyện với Talia Ringer, giáo sư tại Đại học Illinois ở Urbana-Champaign, về mối quan hệ của các lập trình viên với các công cụ như Copilot.
Cuối năm ngoái, một nhóm tại Đại học Stanford đã đăng một bài báo nghiên cứu xem xét cách sử dụng trợ lý AI tạo mã do họ xây dựng ảnh hưởng đến chất lượng mã mà mọi người tạo ra. Các nhà nghiên cứu phát hiện ra rằng các lập trình viên nhận được đề xuất của AI có xu hướng đưa nhiều lỗi hơn vào mã cuối cùng của họ—tuy nhiên, những người có quyền truy cập vào công cụ này có xu hướng tin rằng mã của họ an toàn hơn. Ringer cho biết: “Có thể có cả lợi ích và rủi ro liên quan” khi mã hóa song song với AI. “Nhiều mã hơn không phải là mã tốt hơn.”Từ các lĩnh vực kỹ thuật khác, chúng tôi biết rằng con người có thể bị ru ngủ khi quá phụ thuộc vào tự động hóa. Cơ quan Hàng không Liên bang Hoa Kỳ đã nhiều lần cảnh báo rằng một số phi công đang trở nên phụ thuộc vào chế độ lái tự động đến mức kỹ năng bay của họ bị suy giảm. Một hiện tượng tương tự cũng quen thuộc với ô tô tự lái, nơi cần phải có sự cảnh giác đặc biệt để đề phòng những trục trặc hiếm gặp nhưng có khả năng gây chết người.
Khi bạn xem xét bản chất của lập trình, phát hiện đó hầu như không gây ngạc nhiên. Như Clive Thompson đã viết trong một tính năng của WIRED năm 2022, Copilot có vẻ kỳ diệu, nhưng các đề xuất của nó dựa trên các mẫu trong công việc của các lập trình viên khác, điều này có thể có sai sót. Những phỏng đoán này có thể tạo ra những lỗi cực kỳ khó phát hiện, đặc biệt là khi bạn bị mê hoặc bởi mức độ tốt của công cụ này.
Nghịch lý này có thể là trung tâm của câu chuyện đang phát triển về AI tổng quát—và nó sẽ đưa chúng ta đến đâu. Công nghệ này dường như đang dẫn đến một vòng xoáy đi xuống về chất lượng nội dung web, vì các trang web có uy tín tràn ngập những thứ rác rưởi do AI tạo ra, các trang web spam sinh sôi nảy nở và các chatbot cố gắng thu hút sự tương tác một cách giả tạo.
Điều này không có nghĩa là AI tổng quát là một sự phá sản. Ngày càng có nhiều nghiên cứu chỉ ra cách các công cụ AI tổng quát có thể nâng cao hiệu suất và mức độ hạnh phúc của một số nhân viên, chẳng hạn như những người xử lý các cuộc gọi hỗ trợ khách hàng. Một số nghiên cứu khác cũng không tìm thấy sự gia tăng các lỗi bảo mật khi các nhà phát triển sử dụng trợ lý AI. Và để ghi nhận công lao của mình, GitHub đang nghiên cứu câu hỏi về cách viết mã một cách an toàn với sự hỗ trợ của AI. Vào tháng 2, nó đã công bố một tính năng Copilot mới cố gắng phát hiện các lỗ hổng do mô hình cơ bản tạo ra.
Tham khảo bài gốc tại đây
GitHub đã công bố Copilot, một loại tự động hoàn thành mã máy tính được cung cấp bởi công nghệ tạo văn bản của OpenAI.
Tuần này Github đã phát hành một báo cáo, dựa trên dữ liệu từ gần một triệu lập trình viên trả tiền để sử dụng Copilot, báo cáo này cho thấy mã hóa AI tổng quát đã biến đổi như thế nào. Trung bình, họ chấp nhận các đề xuất của trợ lý AI khoảng 30% thời gian, cho thấy rằng hệ thống dự đoán mã hữu ích rất tốt.
Biểu đồ nổi bật ở trên cho thấy người dùng có xu hướng chấp nhận nhiều đề xuất hơn của Copilot như thế nào khi họ dành nhiều tháng hơn để sử dụng công cụ này. Báo cáo cũng kết luận rằng các lập trình viên được tăng cường AI sẽ thấy năng suất của họ tăng lên theo thời gian, dựa trên thực tế là một nghiên cứu của Copilot trước đó đã báo cáo về mối liên hệ giữa số lượng đề xuất được chấp nhận và năng suất của lập trình viên. Báo cáo mới của GitHub cho biết mức tăng năng suất lớn nhất được ghi nhận ở các nhà phát triển ít kinh nghiệm hơn.
Nhìn bề ngoài, đó là một bức tranh ấn tượng về một công nghệ mới đang nhanh chóng chứng minh giá trị của nó. Bất kỳ công nghệ nào giúp nâng cao năng suất và nâng cao khả năng của những người lao động kém kỹ năng hơn đều có thể mang lại lợi ích cho cả cá nhân và nền kinh tế nói chung. GitHub tiếp tục đưa ra một số suy đoán ẩn sau, ước tính rằng mã hóa AI có thể tăng GDP toàn cầu thêm 1,5 nghìn tỷ đô la vào năm 2030.
Nhưng biểu đồ của GitHub cho thấy các lập trình viên gắn kết với Copilot làm tôi nhớ đến một nghiên cứu khác mà tôi đã nghe gần đây, khi trò chuyện với Talia Ringer, giáo sư tại Đại học Illinois ở Urbana-Champaign, về mối quan hệ của các lập trình viên với các công cụ như Copilot.
Cuối năm ngoái, một nhóm tại Đại học Stanford đã đăng một bài báo nghiên cứu xem xét cách sử dụng trợ lý AI tạo mã do họ xây dựng ảnh hưởng đến chất lượng mã mà mọi người tạo ra. Các nhà nghiên cứu phát hiện ra rằng các lập trình viên nhận được đề xuất của AI có xu hướng đưa nhiều lỗi hơn vào mã cuối cùng của họ—tuy nhiên, những người có quyền truy cập vào công cụ này có xu hướng tin rằng mã của họ an toàn hơn. Ringer cho biết: “Có thể có cả lợi ích và rủi ro liên quan” khi mã hóa song song với AI. “Nhiều mã hơn không phải là mã tốt hơn.”Từ các lĩnh vực kỹ thuật khác, chúng tôi biết rằng con người có thể bị ru ngủ khi quá phụ thuộc vào tự động hóa. Cơ quan Hàng không Liên bang Hoa Kỳ đã nhiều lần cảnh báo rằng một số phi công đang trở nên phụ thuộc vào chế độ lái tự động đến mức kỹ năng bay của họ bị suy giảm. Một hiện tượng tương tự cũng quen thuộc với ô tô tự lái, nơi cần phải có sự cảnh giác đặc biệt để đề phòng những trục trặc hiếm gặp nhưng có khả năng gây chết người.
Khi bạn xem xét bản chất của lập trình, phát hiện đó hầu như không gây ngạc nhiên. Như Clive Thompson đã viết trong một tính năng của WIRED năm 2022, Copilot có vẻ kỳ diệu, nhưng các đề xuất của nó dựa trên các mẫu trong công việc của các lập trình viên khác, điều này có thể có sai sót. Những phỏng đoán này có thể tạo ra những lỗi cực kỳ khó phát hiện, đặc biệt là khi bạn bị mê hoặc bởi mức độ tốt của công cụ này.
Nghịch lý này có thể là trung tâm của câu chuyện đang phát triển về AI tổng quát—và nó sẽ đưa chúng ta đến đâu. Công nghệ này dường như đang dẫn đến một vòng xoáy đi xuống về chất lượng nội dung web, vì các trang web có uy tín tràn ngập những thứ rác rưởi do AI tạo ra, các trang web spam sinh sôi nảy nở và các chatbot cố gắng thu hút sự tương tác một cách giả tạo.
Điều này không có nghĩa là AI tổng quát là một sự phá sản. Ngày càng có nhiều nghiên cứu chỉ ra cách các công cụ AI tổng quát có thể nâng cao hiệu suất và mức độ hạnh phúc của một số nhân viên, chẳng hạn như những người xử lý các cuộc gọi hỗ trợ khách hàng. Một số nghiên cứu khác cũng không tìm thấy sự gia tăng các lỗi bảo mật khi các nhà phát triển sử dụng trợ lý AI. Và để ghi nhận công lao của mình, GitHub đang nghiên cứu câu hỏi về cách viết mã một cách an toàn với sự hỗ trợ của AI. Vào tháng 2, nó đã công bố một tính năng Copilot mới cố gắng phát hiện các lỗ hổng do mô hình cơ bản tạo ra.
Tham khảo bài gốc tại đây
