Sự thật buồn về công cụ AI: Càng dùng nhiều, lập trình viên lại càng mất niềm tin, tại sao lại như vậy?

Một nghịch lý đáng chú ý đang diễn ra trong cộng đồng lập trình viên toàn cầu: trong khi tỷ lệ sử dụng các công cụ trí tuệ nhân tạo hỗ trợ lập trình đang tăng vọt, mức độ tin tưởng vào chúng lại đang giảm mạnh. Điều này được thể hiện rõ qua kết quả khảo sát mới nhất của Stack Overflow với 49.000 lập trình viên chuyên nghiệp, cho thấy một bức tranh phức tạp về tác động của AI đối với ngành phát triển phần mềm.

Khảo sát cho thấy tới 80% lập trình viên hiện đang sử dụng các công cụ AI trong quy trình làm việc của họ vào năm 2025, một con số đã tăng trưởng nhanh chóng trong những năm gần đây. Tuy nhiên, điều đáng lo ngại là lòng tin vào độ chính xác của AI đã giảm từ 40% trong những năm trước xuống chỉ còn 29% năm nay. Sự chênh lệch giữa hai chỉ số này minh họa tác động phức tạp và đang phát triển của các công cụ AI như GitHub Copilot hoặc Cursor đối với nghề lập trình.

Điều này đặt ra câu hỏi: nếu lập trình viên ngày càng mất niềm tin vào AI, tại sao họ vẫn tiếp tục sử dụng chúng? Câu trả lời nằm ở chính bản chất của những công cụ này và cách chúng được áp dụng trong thực tế. Có rất ít tranh luận giữa các lập trình viên về việc những công cụ này có hoặc nên hữu ích, nhưng mọi người vẫn đang tìm hiểu những ứng dụng tốt nhất và giới hạn của chúng.

Khi được hỏi về sự thất vọng hàng đầu với các công cụ AI, 45% người được khảo sát cho biết họ gặp khó khăn với "các giải pháp AI gần như đúng, nhưng không hoàn toàn đúng" - vấn đề lớn nhất được báo cáo.

Điều này xảy ra bởi vì không giống như những đầu ra rõ ràng sai, những kết quả "gần đúng" này có thể tạo ra các lỗi tinh vi hoặc những vấn đề khác khó xác định ngay lập tức và tương đối tốn thời gian để khắc phục, đặc biệt đối với các lập trình viên junior tiếp cận công việc với cảm giác tự tin sai lầm do phụ thuộc vào AI.

Hậu quả của vấn đề này là hơn một phần ba lập trình viên trong khảo sát báo cáo rằng một số lượt truy cập Stack Overflow của họ là kết quả của các vấn đề liên quan đến AI. Nói cách khác, những đề xuất code mà họ chấp nhận từ công cụ dựa trên LLM đã tạo ra vấn đề mà sau đó họ phải tìm đến người khác để giải quyết.

Ngay cả khi những cải tiến lớn gần đây đã xuất hiện thông qua các mô hình được tối ưu hóa cho việc lý luận, sự không đáng tin cậy "gần-đúng-nhưng-không-hoàn-toàn" này khó có thể biến mất hoàn toàn; nó là đặc tính cố hữu của bản chất hoạt động của công nghệ dự đoán này.

Đó là lý do tại sao 72% người tham gia khảo sát cho rằng "vibe coding" không phải là một phần của công việc chuyên nghiệp của họ; một số cảm thấy nó quá không đáng tin cậy, và nó có thể tạo ra các vấn đề khó gỡ lỗi không phù hợp cho môi trường sản xuất.

Vậy với tất cả sự hoài nghi và thất vọng đó, tại sao các lập trình viên vẫn sử dụng những công cụ này? Trong một số trường hợp, các quản lý của họ đang cố gắng ép buộc họ sử dụng. Nhưng phổ biến hơn, đó là bởi vì những công cụ này vẫn rõ ràng hữu ích - chỉ là quan trọng là không áp dụng sai cách.

Điều quan trọng là các quản lý và những người đóng góp cá nhân đưa các công cụ AI vào quy trình làm việc cùng với đào tạo mạnh mẽ để đảm bảo hiểu biết sâu sắc về các thực hành tốt nhất để những công cụ này không bị sử dụng sai cách theo cách tạo ra nhiều vấn đề hơn là giải quyết hoặc lãng phí nhiều thời gian hơn là tiết kiệm.

Lập trình viên cần ít tin tưởng hơn vào những thứ như gợi ý tự động hoàn thành của Copilot, coi chúng như một điểm khởi đầu thay vì chỉ nhấn tab và tiếp tục. Các công cụ như vậy phù hợp nhất cho một loại mối quan hệ lập trình cặp hạn chế: yêu cầu LLM tìm ra vấn đề hoặc đề xuất các giải pháp tốt hơn để bạn xem xét không phải để đề xuất các phương thức hoàn chỉnh mà bạn có thể chấp nhận.

Chúng cũng có thể hữu ích cho việc học tập. Cơ hội luôn học hỏi bằng cách liên tục xây dựng sự quen thuộc với các ngôn ngữ, framework hoặc phương pháp mới là một trong những điều thu hút một số người đến với công việc này, và LLM có thể giảm công sức trong quá trình đó bằng cách trả lời câu hỏi một cách có mục tiêu hơn so với việc tìm kiếm thông qua tài liệu kỹ thuật thường không đầy đủ - chính là loại việc mà mọi người đã sử dụng Stack Overflow trong quá khứ.

Jody Bailey, Giám đốc Công nghệ và Sản phẩm của Stack Overflow, cho biết trong một bình luận với VentureBeat: " Mặc dù chúng tôi đã thấy sự sụt giảm lưu lượng truy cập, nhưng không có cách nào nó nghiêm trọng như một số người cho rằng ." Stack Overflow dự định cam kết một số tài nguyên của mình cho việc mở rộng kiến thức về công cụ AI và thúc đẩy các cuộc thảo luận cộng đồng giúp giải quyết các vấn đề cụ thể cho quy trình làm việc liên quan đến những công cụ đó.

Sự nghịch lý giữa việc sử dụng tăng cao và lòng tin giảm sút này thực chất phản ánh một xu hướng tích cực: cộng đồng lập trình viên đang phát triển một cách tiếp cận AI có phê phán và có chiến thuật hơn. Thay vì chấp nhận mù quáng hoặc từ chối hoàn toàn, họ đang học cách tích hợp AI vào quy trình làm việc một cách hiệu quả và an toàn.