Vì sao mình không sử dụng ChatGPT hay Claude để lập trình ?

Tóm tắt Video: Vì Sao Dân IT 15 Năm Kinh Nghiệm Gần Như Không Dùng AI Để Lập Trình

Key Concepts:

• Sử dụng AI trong lập trình (ChatGBT, Gemini, DeepSeek, Close)
• Phụ thuộc vào AI và làm mai một khả năng lập trình
• Tự lập trình vs. sử dụng AI tạo code
• Hiểu code do AI tạo ra
• Code refactoring với AI
• Lợi trước hại sau vs. hại trước lợi sau khi dùng AI
• Coding challenge/Technical interview

1. Giới thiệu và Quan Điểm Cá Nhân:

• Tác giả đồng ý với việc AI giúp tăng năng suất lập trình.
• Tuy nhiên, với kinh nghiệm 15 năm trong ngành, tác giả gần như không sử dụng AI để hỗ trợ lập trình.
• Video giải thích lý do tại sao.

2. Chất Lượng Code AI Tạo Ra:

• Tác giả khẳng định chất lượng code do AI tạo ra là tốt và giải quyết được nhiều bài toán.
• Vấn đề không nằm ở chất lượng code mà ở những hệ lụy khác.

3. Lý Do 1: Sợ Phụ Thuộc và Mai Một Khả Năng Lập Trình:

• Tác giả bắt đầu lập trình từ năm 2009, trước khi có các công cụ AI phổ biến.
• Quá trình học lập trình truyền thống: học từ trường, tài liệu, video, tự thực hành, tìm lỗi, sửa lỗi, tối ưu code.
• Quá trình tự lập trình giúp rèn luyện khả năng lập trình.
• Tác giả đã thử dùng AI và thấy code tạo ra rất tốt, nhanh chóng giải quyết được vấn đề.
• Tuy nhiên, chính vì quá tốt nên tác giả sợ bị phụ thuộc và làm mai một khả năng lập trình đã mất nhiều năm rèn luyện.
• Phản biện: Sử dụng AI có chừng mực sẽ giúp tăng tốc độ lập trình.
• Vấn đề: Ranh giới giữa sử dụng có chừng mực và lạm dụng rất mong manh.
• Lời khuyên cho người học lập trình:
  • Lập trình viên giỏi sẽ biết cách dùng AI hiệu quả.
  • Khả năng sử dụng AI tạo code không đồng nghĩa với khả năng tự lập trình.
• Vì sao cần khả năng tự lập trình?
  • Kỹ năng lập trình phản ánh khả năng thực hiện hóa ý tưởng, thuật toán.
  • Khi đi xin việc, sẽ có vòng coding challenge/technical interview, cần phải tự lập trình.

4. Lý Do 2: Khó Hiểu Code Do AI Tạo Ra:

• Code tự viết: Dù dài và phức tạp, người viết hiểu rõ và dễ nhớ sau này.
• Code copy từ mạng hoặc do AI tạo: Giải quyết vấn đề nhanh chóng, nhưng cần thời gian đọc hiểu và dễ quên sau này.
• Vì sao cần hiểu code do AI tạo ra?
  • Không đảm bảo 100% code AI tạo ra là đúng.
  • Khi đi làm, cần bảo trì và phát triển module đã viết, cần hiểu code cũ.
• Lợi trước hại sau vs. Hại trước lợi sau:
  • Dùng AI: Lợi trước (code nhanh), hại sau (khó hiểu, khó bảo trì).
  • Tự code: Hại trước (mất thời gian), lợi sau (hiểu rõ, dễ bảo trì).

5. Lý Do 3: Công Việc Hiện Tại:

• Tác giả là kỹ sư AI và dạy các lớp online về AI, data, machine learning, deep learning.
• Muốn học viên nhìn mình là người thầy có khả năng tự code, không phụ thuộc vào AI.
• Muốn hướng dẫn học viên phân tích và giải quyết bài toán, không chỉ copy paste code từ AI.

6. Cách Sử Dụng AI Hiện Tại:

• Không hoàn toàn không dùng AI.
• Chủ yếu dùng AI để code refactoring: cải thiện cấu trúc và tổ chức mã nguồn mà không thay đổi hành vi.
• Đây là cách dùng AI phù hợp, không làm thui chột khả năng lập trình mà vẫn tận dụng được sức mạnh AI.

7. Kết Luận:

• Thông điệp chính: Sử dụng AI để hỗ trợ lập trình nhanh hơn, hiệu quả hơn, chứ không thay thế hoàn toàn.
• Không nên đứng ngoài xu thế sử dụng AI, nhưng hãy để AI là người bạn đồng hành, không phải người dẫn dắt.