AI viết code 5 giây nhưng mất cả ngày để sửa lỗi, Microsoft lại phải ra tay

Trong khi các công cụ trí tuệ nhân tạo hiện nay đã có thể hỗ trợ lập trình viên viết mã nhanh và chuẩn xác đến mức ngạc nhiên, thì một vấn đề đang khiến cả giới công nghệ phải suy nghĩ: AI giỏi viết code, nhưng lại rất kém khi gặp lỗi. Một nghiên cứu mới từ Microsoft đã cho thấy rõ thực trạng đáng chú ý này, buộc hãng công nghệ Mỹ phải gấp rút hành động để cải thiện khả năng debug – một yếu tố then chốt nếu muốn AI thực sự trở thành lập trình viên đắc lực trong tương lai.

AI hiện tại vẫn “mù đường” khi gặp lỗi

Báo cáo từ Microsoft chỉ ra rằng, các mô hình AI như GitHub Copilot, Claude hay ChatGPT đều có khả năng tạo mã hiệu quả, giúp rút ngắn thời gian lập trình và tăng năng suất. Tuy nhiên, khi chuyển sang giai đoạn xử lý lỗi, những mô hình này thường không thể hoàn thành công việc một cách hiệu quả.

Nguyên nhân không nằm ở khả năng viết mã, mà là do AI không thể tương tác với quá trình thực thi thực tế, không hiểu được dấu hiệu của lỗi và cũng không có khả năng tự tìm kiếm thông tin hoặc thử nghiệm để khắc phục vấn đề giống như con người.

Vấn đề lớn nhất nằm ở chỗ các mô hình AI hiện tại chỉ đơn thuần học từ dữ liệu đầu vào. Ảnh: Internet

Microsoft phát triển "sân chơi debug" cho AI

Trước thực trạng đó, Microsoft đã xây dựng một nền tảng thử nghiệm mới mang tên “debug-gym”. Đây là môi trường cho phép các mô hình AI thực hiện quá trình debug trong các tình huống gần giống như khi một lập trình viên làm việc với mã lỗi thật.

Debug-gym đóng vai trò như một nơi AI có thể được cung cấp công cụ gỡ lỗi, quan sát đầu ra chương trình, chạy từng bước và thử các phương án khắc phục. Tuy nhiên, ngay cả khi được trao quyền truy cập vào môi trường debug tương tác, các mô hình hiện tại vẫn không thể giải quyết quá nửa số lỗi trong bộ bài kiểm tra tiêu chuẩn của Microsoft.

Thiếu khả năng học từ quy trình xử lý lỗi

Vấn đề lớn nhất nằm ở chỗ các mô hình AI hiện tại chỉ đơn thuần học từ dữ liệu đầu vào – đầu ra, chứ không được huấn luyện với các chuỗi hành vi giải quyết lỗi. Khi gặp lỗi, con người thường sẽ phân tích, đặt giả thuyết, kiểm tra từng phần và dần tìm ra nguyên nhân. Đây là một chu trình có tính logic, lặp lại và mang tính phản xạ – điều mà AI chưa thể thực hiện được.

Do đó, Microsoft đề xuất một hướng đi mới: xây dựng một mô hình hỗ trợ "suy luận hành động", có thể tự thu thập thông tin bối cảnh khi gặp lỗi, tự phân tích dòng mã đang chạy, từ đó kết hợp với mô hình sinh mã để đưa ra giải pháp tốt hơn. Mục tiêu là giúp AI học được kỹ năng “nghĩ để sửa” chứ không chỉ “học để viết”.

Tương lai nào cho AI lập trình?

Những tiến bộ vượt bậc của AI trong việc hỗ trợ lập trình là không thể phủ nhận. Nhưng nếu không thể debug hiệu quả, AI sẽ mãi chỉ là công cụ hỗ trợ – chứ chưa thể thay thế con người trong những giai đoạn quan trọng của phát triển phần mềm.

Tuy vậy, nghiên cứu của Microsoft đã mở ra cánh cửa mới để AI có thể bước tiếp trong hành trình trở thành "lập trình viên ảo". Khi AI biết cách quan sát quá trình thực thi, hiểu lỗi đến từ đâu và học được cách sửa từ thất bại, đó mới là lúc chúng thật sự thông minh.

>> 2030 sẽ là bước ngoặt: AI không chỉ làm việc giúp bạn, mà còn giúp bạn sống lại tuổi 25