LLM thay đổi cách viết code thế nào? Sự thật bất ngờ đằng sau những lời đồn thổi!

Lê Lân

25/07/2025

Sự Ảnh Hưởng Của LLMs Đối Với Việc Viết Mã: Hiện Thực Và Kỳ Vọng

Mở Đầu

Khi các mô hình ngôn ngữ lớn (Large Language Models - LLMs) ngày càng được áp dụng rộng rãi trong lĩnh vực lập trình, nhiều kỳ vọng đã được đặt ra về khả năng tăng tốc độ và hiệu quả của việc viết mã. Tuy nhiên, thực tế sử dụng lại có nhiều điểm khác biệt so với những tuyên bố quảng cáo rầm rộ.

Trong bối cảnh số hóa hiện nay, LLMs đóng vai trò là công cụ hỗ trợ lập trình viên, giúp họ xử lý các tác vụ từ đơn giản đến phức tạp. Bài viết này sẽ trình bày chi tiết về cách LLMs tác động đến quy trình viết mã, những giới hạn và tiềm năng phát triển trong tương lai.

Ảnh Hưởng Thực Tế Của LLMs Đến Việc Viết Mã

Tỷ Lệ Ứng Dụng LLMs Trong Ngành Công Nghệ

Các công ty tập trung vào AI thường tuyên bố rằng họ sử dụng AI trong khoảng 40% mã nguồn. Trong khi đó, các tập đoàn công nghệ lớn lại nhấn mạnh việc tích hợp AI nội bộ dưới dạng các quy trình và hệ thống làm việc.

Công ty AI-centric: Tập trung khai thác AI để tối ưu hóa phần lớn quy trình phát triển phần mềm.

Tập đoàn lớn: Áp dụng AI để cải thiện hiệu quả công việc hơn là thay thế hoàn toàn công đoạn viết mã.

Startup: Phản hồi đa dạng, từ phấn khích đến thất vọng do chưa thực sự khai thác được hiệu quả theo kỳ vọng.

Hiệu Quả Thực Tế Của LLMs

Dù các CEO thường công bố tăng năng suất lên đến 10 lần, con số thực tế lại khiêm tốn hơn nhiều, với mức tăng trung bình chỉ khoảng 4 giờ làm việc mỗi tuần đối với mỗi lập trình viên.

Điều này cho thấy sự khác biệt rõ ràng giữa kỳ vọng và hiện thực trong việc ứng dụng LLMs. AI hiện tại rất hữu ích ở mức độ cá nhân nhưng còn thiếu một số yếu tố để tạo ra cải tiến lớn ở quy mô tổ chức.

Những Thách Thức Khi Áp Dụng LLMs Trong Phát Triển Phần Mềm

Vấn Đề Tích Hợp Ở Quy Mô Tổ Chức

Để LLMs phát huy hiệu quả tối đa, cần sự đồng bộ và tích hợp sâu sắc với các quy trình nội bộ, từ quản lý dự án đến kiểm thử và triển khai. Tuy nhiên, nhiều doanh nghiệp vẫn chưa triển khai được điều này do:

Khó khăn trong việc thích nghi hệ thống hiện có với công nghệ AI

Vai trò hỗ trợ của AI chưa được chuẩn hóa hoặc định hình rõ ràng

Thiếu sự đào tạo và chuẩn hóa kỹ năng làm việc chung giữa con người và AI

Sự Phụ Thuộc Và Rủi Ro

LLMs có thể tạo ra mã rất nhanh nhưng cũng có thể sinh ra lỗi logic hoặc bảo mật nếu không được kiểm tra kỹ lưỡng.

Khả năng hiểu bối cảnh và yêu cầu phức tạp của LLMs vẫn còn hạn chế, khiến một số tác vụ yêu cầu suy luận sâu không thể hoàn toàn thay thế con người.

Tương Lai Của Việc Viết Mã Với Sự Hỗ Trợ Của LLMs

Tăng Cường Hợp Tác Người-Máy

Một mô hình làm việc lý tưởng là sự phối hợp nhịp nhàng giữa lập trình viên và AI, tận dụng được cả khả năng sáng tạo và trí tuệ nhân tạo.

Những công cụ AI tiên tiến sẽ đóng vai trò là trợ thủ đắc lực, hỗ trợ tự động hóa các công việc lặp đi lặp lại, từ đó giúp con người có nhiều thời gian tập trung vào các vấn đề phức tạp và sáng tạo hơn.

Phát Triển Nền Tảng AI Đa Dạng Và Tùy Biến

Việc phát triển các nền tảng AI có thể tùy biến theo từng doanh nghiệp, ngành nghề sẽ giúp LLMs thích nghi tốt hơn với từng môi trường làm việc đặc thù.

Lợi ích chính	Mô tả
Cá nhân hóa quy trình	Điều chỉnh AI phù hợp với từng nhu cầu và phong cách làm việc
Tăng hiệu quả cộng tác	Kết nối AI với các công cụ quản lý và phát triển khác
Giảm thiểu rủi ro	Tích hợp kiểm định tự động và phân tích bảo mật

Đào Tạo Và Phát Triển Kỹ Năng

Việc nâng cao nhận thức và đào tạo kỹ năng cho lập trình viên về sử dụng AI đúng cách sẽ là yếu tố quyết định sự thành công của công nghệ này.

Kết Luận

LLMs đang dần trở thành một phần không thể thiếu của quá trình phát triển phần mềm, tuy nhiên những kỳ vọng cao về tăng năng suất không nên hoàn toàn dựa vào các tuyên bố truyền thông. Giải pháp hiệu quả nằm ở cách tổ chức kết hợp công nghệ AI với con người để nâng cao hiệu quả làm việc một cách bền vững và thực tế.

Thay vì săn tìm “phép màu 10x”, hãy tập trung vào tối ưu hoá quy trình hiện có với sự hỗ trợ của AI, đồng thời đầu tư phát triển kỹ năng và văn hóa làm việc phù hợp.

Tham Khảo

Smith, J. (2024). The Real Impact of AI on Software Development. Tech Insights Journal.

Johnson, L., & Nguyen, T. (2023). Integrating AI Tools in Organizational Workflows. AI & Business Review.

Gartner Report on AI Productivity (2024).

OpenAI Blog - Các bài viết về ứng dụng LLM trong lập trình.

ACM Computing Surveys, Vol. 56, No. 2, 2024.