Với việc phát hành các mô hình trí tuệ nhân tạo mới hơn có khả năng lập trình tốt hơn, các nhà phát triển ngày càng sử dụng trí tuệ nhân tạo để tạo ra mã nguồn. Một trong những ví dụ mới nhất là nhóm startup hiện tại của Y Combinator, bộ tăng tốc startup Silicon Valley nổi tiếng. Một phần tư của lô startup W25 có 95% nguồn code của họ được tạo ra bởi trí tuệ nhân tạo, Jared Friedman, đối tác quản lý của YC cho biết trong một cuộc trò chuyện được đăng trên YouTube.
Friedman cho biết con số 95% này không bao gồm các điều như code viết để nhập thư viện nhưng xem xét cả code được gõ bởi con người so với trí tuệ nhân tạo.
“Không phải là chúng tôi đã tài trợ một nhóm các nhà sáng lập không chuyên sâu về công nghệ. Mỗi người trong số họ đều rất chuyên môn, hoàn toàn có khả năng xây dựng sản phẩm của mình từ đầu. Một năm trước, họ đã xây dựng sản phẩm của họ từ đầu - nhưng giờ đây 95% là được xây dựng bởi trí tuệ nhân tạo,” ông nói.
Trong một video có tựa đề “Cod Vibra là Tương Lai”, Friedman, cùng với Giám đốc điều hành của YC Garry Tan, đối tác quản lý Harj Taggar và đối tác chung Diana Hu, thảo luận về xu hướng sử dụng ngôn ngữ tự nhiên và bản năng để tạo mã nguồn.
Tháng trước, cựu trưởng bộ phận trí tuệ nhân tạo tại Tesla và cựu nghiên cứu viên tại OpenAI, Andrej Karpathy mô tả thuật ngữ “cod vibra” để mô tả một cách để viết mã bằng cách sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) mà không cần tập trung vào mã code.
Mã được tạo ra từ trí tuệ nhân tạo vẫn còn xa hoàn hảo. Các nghiên cứu và báo cáo đã quan sát thấy rằng một số mã được tạo ra bởi trí tuệ nhân tạo có thể thêm các lỗ hổng bảo mật vào ứng dụng, gây ra lỗi hoạt động hoặc làm sai lệch, buộc các nhà phát triển phải thay đổi mã hoặc gỡ lỗi mạnh mẽ.
Trong cuộc thảo luận, Hu cho biết rằng ngay cả khi người xây dựng sản phẩm phụ thuộc nhiều vào trí tuệ nhân tạo, một kỹ năng họ phải giỏi là đọc mã và tìm lỗi.
“Bạn phải có gu và đủ kiến thức để biết rằng một LLM đang tạo ra một cái gì đó kém chất lượng hay tốt. Để viết mã ‘cod vibra’ tốt, bạn vẫn cần có gu và kiến thức để đánh giá cái tốt và cái xấu,” cô nói.
Tan cũng đồng ý với quan điểm về việc các nhà sáng lập cần có kiến thức về lập trình cổ điển để duy trì sản phẩm trong dài hạn.
“Hãy nói một startup có 95% mã được tạo ra bởi trí tuệ nhân tạo ra thị trường, và một năm hoặc hai sau đó, họ có 100 triệu người dùng trên sản phẩm đó, liệu nó có sụp đổ hay không? Những phiên bản đầu của các mô hình lý do không tốt trong việc gỡ lỗi. Vì vậy, bạn phải nghiên cứu sâu vào những gì đang xảy ra với sản phẩm,” ông đề xuất.
Các nhà đầu tư rủi ro và nhà phát triển đã háo hức về việc sử dụng trí tuệ nhân tạo trong việc viết mã. Các startup bao gồm Bolt.new, Codeium, Cursor, Lovable và Magic đã gọi vốn hàng trăm triệu đôla trong vòng 12 tháng qua.
“Điều này không phải là mốt. Điều này không phải đang mất đi. Đây chính là cách chính để viết code. Và nếu bạn không làm điều đó, bạn có thể bị tụt hậu,” Tan bổ sung.
