Có nên sử dụng AI viết code không?

Với một lập trình viên chuyên nghiệp, có nên sử dụng AI viết code không? Dựa trên kinh nghiệm làm việc với đội ngũ kỹ sư và triển khai dự án có AI hỗ trợ, chúng tôi nhận thấy AI giúp tăng tốc độ viết code, nhưng vẫn có rủi ro về logic và bảo mật nếu phụ thuộc quá mức. Bài viết giúp bạn đánh giá khi nào nên sử dụng AI trong lập trình an toàn và hiệu quả.

AI viết code là gì?

AI viết code là việc sử dụng các công cụ như ChatGPT, Claude, GitHub Copilot, Tabnine, Amazon CodeWhispere để hỗ trợ quá trình phát triển phần mềm. Cụ thể, AI viết code có thể thực hiện các tác vụ sau:

• Code tự động: Dựa trên mô tả bằng ngôn ngữ tự nhiên (prompt), AI tạo ra các đoạn code, hàm, hoặc cả một module chức năng.
• Gợi ý code: Tự động hoàn thành dòng code, hàm, hoặc khối code tiếp theo trong IDE.
• Debugging: Phân tích lỗi và đưa ra gợi ý sửa lỗi chính xác.
• Review code: Phát hiện các vấn đề về hiệu suất, cú pháp, hay lỗ hổng bảo mật tiềm ẩn.
• Viết test và tài liệu: Tự động tạo Unit Test, Integration Test và các tài liệu kỹ thuật liên quan.

Về bản chất, AI hoạt động như một lập trình viên hỗ trợ, giúp tăng tốc độ, nhưng trách nhiệm cuối cùng vẫn thuộc về lập trình viên kiểm tra và triển khai.

Có nên sử dụng AI viết code không?

Trong kỷ nguyên AI bùng nổ, lập trình viên có còn cần gõ code thủ công? Liệu việc để AI viết code có phải ‘người bạn đồng hành’ hay ‘kẻ thay thế nguy hiểm’?

Sử dụng AI viết code giúp lập trình viên tăng tốc độ đáng kể trong quá trình làm việc. Một thử nghiệm của Github cho thấy nhóm lập trình viên sử dụng GitHub Copilot có tỷ lệ hoàn thành công việc cao hơn so với nhóm không sử dụng. AI giúp lập trình viên xử lý tốt các công việc như viết các code lặp tại, API CRUD, tạo form, validation, sinh component giao diện…

Tuy nhiên, sử dụng AI viết code cũng khiến lập trình viên gặp một số rủi ro như tính bảo mật, không phù hợp với những nghiệp vụ phức tạp hay lạm dụng AI mà không hiểu rõ nguyên lý dẫn đến lỗi nhiều và dễ mài mòn tư duy giải quyết vấn đề. 

Khi nào nên sử dụng AI viết code?

Có nên dùng AI viết code không chắc chắn là điều mà nhiều lập trình viên đắn đo. Thực tế AI là một trợ lý tuyệt vời co coder nếu biết cách sử dụng. Để khai thác tối đa lợi ích và giảm thiểu rủi ro, các lập trình viên cần xác định rõ khi nào nên và không nên sử dụng AI.

Khi nào nên dùng AI viết code?

• Code lặp lại hoặc cấu trúc đơn giản như CRUD, UI components.
• Học framework mới hoặc prototype nhanh.
• Tối ưu/refactor code hiện có.
• Debug lỗi hoặc sinh test/doc/comment.

Khi nào không nên dùng AI?

• Code liên quan security cao (auth, encryption).
• Core business logic phức tạp (tài chính, y tế).
• Ứng dụng real-time/high-performance.
• Tính năng mới lạ chưa có pattern rõ ràng.
• Khi bạn chưa đủ kinh nghiệm kiểm tra code AI.

> Xem thêm: Khóa học Generative AI thực chiến dành riêng cho sinh viên CNTT

5 Công cụ AI viết code phổ biến hiện nay

GitHub Copilot

GitHub Copilot phát triển bởi GitHub và OpenAI là “trợ lý đồng hành” hàng đầu, gợi ý code tự động dựa trên ngữ cảnh, hỗ trợ hơn 20 ngôn ngữ như Python, JavaScript, Java, C++, TypeScript. Tích hợp sâu VS Code, JetBrains, giúp hoàn thành task nhanh 55% theo nghiên cứu. Phiên bản miễn phí cho sinh viên/mã nguồn mở, pro giá $10/tháng. Ưu điểm là chính xác cao với boilerplate, API, nhược điểm là có thể tạo code kém bảo mật nếu không kiểm tra.

Tabnine

Tabnine tập trung hoàn thành code ngữ cảnh mà không cần prompt dài, hỗ trợ mọi IDE lớn (VS Code, IntelliJ, PyCharm). Huấn luyện trên code private/team, bảo mật cao hơn Copilot, miễn phí cá nhân, enterprise tùy chỉnh. Ưu điểm là nhanh, riêng tư, hỗ trợ 30+ ngôn ngữ; nhược điểm là ít sáng tạo hơn với logic phức tạp.

Amazon CodeWhisperer

CodeWhisperer (AWS) miễn phí cho cá nhân, pro tích hợp AWS services (Lambda, DynamoDB), gợi ý code real-time trong VS Code, IntelliJ. Ưu điểm là bảo mật cao (scan security vulnerability), mạnh cloud-native code; nhược điểm là tối ưu cho AWS ecosystem.

ChatGPT

ChatGPT (OpenAI) và Claude (Anthropic) qua extension như Continue.dev hoặc web chat, sinh code theo prompt chi tiết, giải thích/test kèm theo. Hỗ trợ mọi ngôn ngữ/framework. Miễn phí cơ bản, pro $20/tháng. Ưu điểm là  linh hoạt, học nhanh công nghệ mới; nhược điểm không tích hợp real-time như Copilot, dễ hallucinate nếu prompt kém.

Gemini

Gemini Code Assist (trước là Duet AI) tích hợp trực tiếp Google Cloud/Vertex AI, miễn phí cho cá nhân qua VS Code extension, hỗ trợ 20+ ngôn ngữ với ngữ cảnh dự án lớn. Ưu điểm là tích hợp Google ecosystem (Firebase, GCP), chat AI giải thích code/architecture; nhược điểm yêu cầu Google account, ít linh hoạt hơn Copilot với non-Google stack. 

Một số câu hỏi giải đáp về AI viết code 

AI có viết code sai không?

AI có thể viết code sai, thường gặp lỗi như hiểu sai yêu cầu, syntax không đúng, thiếu xử lý trường hợp biên. Những vấn đề này đòi hỏi lập trình viên kiểm tra, test và sửa chữa kỹ lưỡng để tránh thất bại khi triển khai. Dù AI cải thiện nhanh, nó vẫn dựa trên dự đoán từ dữ liệu huấn luyện chứ chưa thực sự “hiểu” code hoàn chỉnh. 

AI thay thế lập trình viên?

AI không thay thế hoàn toàn lập trình viên mà hỗ trợ tăng năng suất, đặc biệt ở nhiệm vụ lặp lại như viết code boilerplate hoặc test tự động. Các nghiên cứu cho thấy công cụ như GitHub Copilot giúp hoàn thành nhiệm vụ nhanh hơn 55%, nhưng cần con người giám sát cho dự án phức tạp, nhạy cảm. Tại Việt Nam, AI như Luna có thể thay đội ngũ nhỏ cho app đơn giản, nhưng lập trình viên vẫn cần thiết kế kiến trúc và xử lý vấn đề lớn.

Có dùng AI dự án lớn?

Có, AI hỗ trợ dự án lớn qua code generation, refactor legacy code và tự động test, giúp rút ngắn SDLC và tăng tốc độ 35 – 60% ở doanh nghiệp. Case study như fintech startup dùng Codex hoàn thành prototype chỉ trong ngày, hoặc Morgan Stanley hiện đại hóa code cũ. Tuy nhiên, cần review code, tích hợp CI/CD để đảm bảo độ tin cậy ở quy mô lớn.

Cuối cùng, việc sử dụng AI viết code có thể mang lại nhiều lợi ích cho lập trình viên. Tuy nhiên, như bất kỳ công nghệ nào khác, nó cũng đi kèm với những thách thức và hạn chế riêng. Việc sử dụng AI có thể giúp tiết kiệm thời gian và giảm thiểu lỗi, nhưng không thể thay thế hoàn toàn sự sáng tạo và tư duy logic của con người. Do đó, để tận dụng tối đa sức mạnh của AI, lập trình viên cần kết hợp việc sử dụng công cụ này với kỹ năng cá nhân và thực hành lập trình truyền thống. Việc sử dụng AI viết code không chỉ là một xu hướng mà còn là một bước tiến quan trọng trong tương lai của phát triển phần mềm.

Xem thêm:

• AI có thay thế lập trình viên không? Chuyên gia nói gì?
• Generative AI ảnh hưởng đến Junior Developer như thế nào?