AI chuyển hóa từ ý tưởng sang sourcecode nhanh nhưng chưa tinh
Nghiên cứu mới nhất từ CodeRabbit (một công cụ đánh giá mã nguồn phổ biến) chỉ ra rằng mã nguồn do AI tạo ra có tỉ lệ lỗi cao gấp 1,7 lần so với con người. Chúng ta đang đứng trước một nghịch lý càng nhanh, tiện lợi thì càng nhiều rủi ro.
Nghịch lý của sự tiện lợi: mã nguồn từ AI đang mắc rất nhiều lỗi
Theo số liệu từ CodeRabbit, trung bình một yêu cầu thay đổi mã nguồn từ AI chứa tới 10,83 lỗi, trong khi ở con người chỉ 6,45. Đáng chú ý, các lỗi này không chỉ dừng lại ở mức "vặt vãnh". AI có xu hướng tạo ra các lỗi logic nghiêm trọng cao hơn 1,4 lần so với 
AI cũng mắc sai lầm phi lý và thiên vị như con ngườiĐỌC NGAY
Điều khiến các chuyên gia lo ngại nhất chính là lỗ hổng bảo mật. AI thường xuyên lặp lại các sai lầm kinh điển như: xử lý mật khẩu không an toàn, để lộ thông tin nhạy cảm hoặc tạo điều kiện cho các cuộc tấn công chèn mã độc (SQL Injection).
Nó giống như một người thợ xây có tốc độ siêu phàm nhưng lại quên lắp khóa cửa. Theo báo cáo, tỉ lệ lỗi bảo mật của AI cao hơn con người 1,57 lần. Việc Microsoft phải vá kỷ lục hơn 1.100 lỗ hổng trong năm 2025 là hồi chuông cảnh báo.
Khi số lượng mã nguồn tăng đột biến nhờ AI, áp lực đè nặng lên vai các kỹ sư bảo mật cũng tăng theo cấp số nhân. Cái giá của việc vá lỗi sau khi sản phẩm đã ra mắt luôn đắt hơn gấp nhiều lần so với việc làm đúng ngay từ đầu.
Từ "người viết code" sang "người kiểm duyệt"
Dù con số 1,7 lần lỗi có vẻ đáng sợ, nhưng điều đó không có nghĩa là chúng ta nên quay lưng với AI. Điểm sáng là AI có khả năng viết các kịch bản kiểm thử (testing) tốt hơn con người 1,32 lần.
Vai trò của lập trình viên hiện đại đang dịch chuyển mạnh mẽ. Họ không còn là những "thợ gõ" cần cù, mà dần trở thành những kiến trúc sư và người thẩm định. Kỹ năng quan trọng nhất năm 2025 không phải là thuộc lòng ngôn ngữ lập trình, mà là tư duy phản biện để phát hiện ra những sai sót "ngây ngô" nhưng nguy hiểm của AI.
Chúng ta cần thiết lập những "trạm kiểm soát" nghiêm ngặt, kết hợp giữa sự nhạy bén của con người và tính tự động của công cụ kiểm lỗi. Cuối cùng, AI chỉ thực sự hiệu quả khi nó nằm trong tay những lập trình viên biết đặt câu hỏi và dám bác bỏ những kết quả sai lệch.
Tương lai của lập trình không nằm ở việc ai viết code nhanh hơn, mà là ai quản trị các công cụ hỗ trợ tốt hơn.
90% số lập trình viên sử dụng AI để hỗ trợ công việc
