AI tạo code như thế nào?

Những công cụ lập trình Generative AI đang thay đổi quy trình sản xuất phần mềm cho các doanh nghiệp. Không chỉ nhờ khả năng tạo code – từ việc phát hiện lỗ hổng bảo mật và hỗ trợ hiểu các codebase không quen thuộc, đến việc đơn giản hóa tài liệu và mô tả yêu cầu kéo (pull request), chúng đang định hình lại một cách cơ bản cách những nhà phát triển tiếp cận cơ sở hạ tầng ứng dụng, triển khai và trải nghiệm làm việc của chính họ.

Chúng ta đang chứng kiến ​​một bước ngoặt quan trọng. Khi các mô hình AI ngày càng tốt hơn, việc từ chối áp dụng sẽ giống như “yêu cầu một nhân viên văn phòng sử dụng máy đánh chữ thay vì máy tính”, theo Albert Ziegler, nhà nghiên cứu chính và thành viên của nhóm nghiên cứu và phát triển GitHub Next.

Trong bài viết này, chúng ta sẽ đi sâu vào hoạt động bên trong việc tạo code bằng AI, khám phá cách thức hoạt động, khả năng và lợi ích của nó, cũng như cách các nhà phát triển có thể sử dụng nó để nâng cao trải nghiệm phát triển của họ đồng thời thúc đẩy doanh nghiệp của bạn tiến lên trong bối cảnh cạnh tranh ngày nay.

Cách sử dụng AI để tạo code

Việc tạo code AI đề cập đến các dòng code hoàn chỉnh hoặc một phần được tạo ra bởi máy móc thay vì những nhà phát triển là con người. Công nghệ mới nổi này tận dụng các mô hình Machine Learning tiên tiến, đặc biệt là những mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), để hiểu và sao chép cú pháp, mẫu và mô hình được tìm thấy trong code do con người tạo ra.

Các mô hình AI hỗ trợ những công cụ này, như ChatGPT và GitHub Copilot , được đào tạo trên văn bản ngôn ngữ tự nhiên và mã nguồn từ những nguồn công khai, bao gồm nhiều ví dụ code khác nhau. Quá trình đào tạo này cho phép chúng hiểu được những sắc thái của các ngôn ngữ lập trình, phong cách lập trình và những thực tiễn phổ biến khác nhau. Kết quả là, AI có thể tạo ra các đề xuất code chính xác về mặt cú pháp và phù hợp với ngữ cảnh dựa trên đầu vào từ những nhà phát triển.

Tầm quan trọng của việc xem xét code

GitHub Copilot được thiết kế để giúp các nhà phát triển hiện thực hóa ý tưởng của họ. Miễn là có ngữ cảnh để tham khảo, nó sẽ tạo ra loại code mà nhà phát triển mong muốn. Nhưng điều này không thay thế việc xem xét code giữa các nhà phát triển.

Việc xem xét code đóng vai trò quan trọng trong việc duy trì chất lượng và độ tin cậy của code trong các dự án phần mềm, bất kể có sử dụng công cụ lập trình AI hay không. Trên thực tế, nhà phát triển càng phát hiện lỗi sớm trong quá trình phát triển code, thì chi phí càng giảm đi nhiều lần.

Việc xác minh thông thường sẽ là: Code có được phân tích cú pháp không? Các bài kiểm tra có hoạt động không? Với việc tạo code bằng AI, Ziegler giải thích rằng các nhà phát triển nên, “Kiểm tra kỹ lưỡng đến mức bạn có thể chắc chắn rằng code được tạo ra là chính xác và không có lỗi. Bởi vì nếu bạn sử dụng các công cụ như vậy sai cách và chỉ chấp nhận mọi thứ, thì những lỗi mà bạn đưa vào sẽ khiến bạn mất nhiều hơn là tiết kiệm thời gian”.

Rosenkilde nói thêm, “Việc xem xét lại với một người khác không giống như vậy, phải không? Đó là cuộc trò chuyện giữa hai nhà phát triển về việc liệu thay đổi này có phù hợp với loại phần mềm mà họ đang xây dựng trong tổ chức này hay không. GitHub Copilot không thể thay thế điều đó”.

Ưu điểm của việc sử dụng AI để tạo code

Khi các nhóm phát triển sử dụng những công cụ lập trình AI trong suốt chu kỳ phát triển phần mềm, họ sẽ trải nghiệm một loạt các lợi ích, bao gồm:

Phát triển nhanh hơn, năng suất cao hơn

Việc tạo code bằng AI có thể tăng tốc đáng kể quá trình phát triển bằng cách tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại và tốn thời gian. Điều này có nghĩa là các nhà phát triển có thể tập trung vào kiến ​​trúc cấp cao và giải quyết vấn đề. Trên thực tế, 88% nhà phát triển cho biết họ cảm thấy năng suất hơn khi sử dụng GitHub Copilot.

Rosenkilde chia sẻ kinh nghiệm cá nhân khi sử dụng lập trình viên AI theo cặp của GitHub: “95% thời gian, Copilot mang lại niềm vui và giúp công việc hàng ngày dễ dàng hơn một chút. Và điều này không làm thay đổi code đã viết. Nó không thay đổi cách viết code. Nó cũng không thay đổi thiết kế code. Tất cả những gì nó làm là giúp viết code nhanh hơn”. Và Rosenkilde không phải là người duy nhất: 60% nhà phát triển cảm thấy hài lòng hơn với công việc của họ khi sử dụng GitHub Copilot.

Giảm bớt gánh nặng tinh thần

Lợi ích của việc phát triển nhanh hơn không chỉ nằm ở tốc độ: chúng còn giúp giảm bớt nỗ lực tinh thần khi hoàn thành các nhiệm vụ tẻ nhạt. Ví dụ, khi gỡ lỗi, các nhà phát triển phải phân tích ngược lại những gì đã xảy ra sai. Việc phát hiện lỗi có thể liên quan đến việc tìm kiếm trong một danh sách vô tận các vị trí ẩn náu tiềm năng, khiến công việc trở nên lặp đi lặp lại và tẻ nhạt.

Có đến 87% nhà phát triển cho biết họ dành ít nỗ lực tinh thần hơn cho các tác vụ lặp đi lặp lại nhờ sự trợ giúp của GitHub Copilot.

Giảm thiểu việc chuyển đổi ngữ cảnh

Trong phát triển phần mềm, chuyển đổi ngữ cảnh là khi các nhà phát triển di chuyển giữa những nhiệm vụ, dự án hoặc môi trường khác nhau, điều này có thể làm gián đoạn quy trình làm việc và giảm năng suất. Họ cũng thường phải đối mặt với căng thẳng khi phải xử lý nhiều nhiệm vụ cùng lúc, ghi nhớ các chi tiết cú pháp và quản lý cấu trúc code phức tạp.

Với GitHub Copilot, các nhà phát triển có thể bỏ qua một số cấp độ chuyển đổi ngữ cảnh, ở lại trong IDE của họ thay vì tìm kiếm trên Google hoặc chuyển sang tài liệu bên ngoài.

Việc tạo code bằng AI giúp các nhà phát triển giảm bớt gánh nặng phải nhớ từng chi tiết, cho phép họ tập trung vào tư duy cấp cao, giải quyết vấn đề và lập kế hoạch chiến lược.

Code do AI tạo ra có an toàn không?

Code do AI tạo ra không hề kém an toàn hơn code do con người tạo ra. Sự kết hợp giữa kiểm thử, xem xét code thủ công, quét, giám sát và các vòng phản hồi có thể tạo ra code có chất lượng tương đương với code do con người tạo ra.

Đối với code được tạo bởi GitHub Copilot, các nhà phát triển có thể sử dụng những công cụ như quét code, công cụ này chủ động xem xét code của bạn để tìm những vấn đề bảo mật tiềm ẩn trong thời gian thực và tích hợp liền mạch các phát hiện vào quy trình làm việc của nhà phát triển.

Cuối cùng, code do AI tạo ra sẽ có những lỗ hổng - nhưng code do các nhà phát triển con người viết cũng vậy. Như Ziegler giải thích, “Không rõ liệu code do máy tính tạo ra có tệ hơn đặc biệt hay không. Vì vậy, câu trả lời không phải là nếu bạn có GitHub Copilot, hãy sử dụng công cụ kiểm tra lỗ hổng. Câu trả lời là luôn luôn sử dụng công cụ kiểm tra lỗ hổng.”