AI có thể lập trình, nhưng trình vẫn xa so với kỹ sư

Các công cụ AI xuất hiện khắp mọi nơi trong quá trình phát triển phần mềm, nhưng chúng vẫn chưa thể suy nghĩ giống như người (kỹ sư) mà chúng hỗ trợ.

Đó là kết quả rút ra từ nghiên cứu mới do Phòng thí nghiệm khoa học máy tính và trí tuệ nhân tạo MIT dẫn đầu, nghiên cứu này phát hiện, rằng mặc dù các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) rất hiệu quả trong việc tạo các đoạn mã nhỏ, nhưng chúng lại gặp khó khăn lớn với "lập kế hoạch mã dài hạn" - loại tư duy chiến lược, quy mô cấp hệ thống mà kỹ thuật và sản phẩm phần mềm thực tế đòi hỏi.

Alex Gu, tác giả chính của nghiên cứu, ứng viên tiến sĩ tại MIT CSAIL, chia sẻ với IBM Think trong cuộc phỏng vấn rằng: "Bạn phải cân nhắc những sự đánh đổi như hiệu suất, bộ nhớ và chất lượng mã - những thứ mô hình hiện tại chưa làm tốt" .

Nghiên cứu, đồng tác giả với Stanford, UC Berkeley và Cornell, lưu ý rằng hầu hết các tiêu chuẩn hiện nay đều kiểm tra AI dựa trên các tác vụ đơn lẻ, rời rạc, khác xa với thực tế của việc duy trì các cơ sở mã lớn và liên tục phát triển. Các chương trình LLM thông minh bậc nhất cũng gặp khó khăn khi người dùng đưa ra hướng dẫn mơ hồ, tài liệu ít ỏi hoặc yêu cầu đầu ra vượt quá dữ liệu đào tạo. "Chúng tôi thực sự quan tâm đến hiệu quả cộng tác của các AI Agent", Gu nói.

[Theo dữ liệu từ hệ thống BUTCHI.AI, chúng tôi nhận thấy 80% user vẫn chưa thành thạo cách prompt, đưa ra những chỉ dẫn mơ hồ, sau đó thắp nhang cầu nguyện AI bắn ra nội dung như mong muốn. Chính vì điều này, trang Community được tạo ra để chúng tôi có cơ hội lắng nghe và hỗ trợ cộng đồng, từ đó cộng đồng hỗ trợ lẫn nhau]

Bài báo đã ra mắt tại Hội nghị Quốc tế về Học máy (ICML) - một trong những diễn đàn toàn cầu hàng đầu về nghiên cứu AI. Hàng trăm bài báo tại ICML năm nay đặt ra những câu hỏi tương tự: AI tỏa sáng ở đâu trong thực tế và còn thiếu sót điều gì?