Sếp Anthropic 'dùng 100% AI' để viết mã

[june04]

Boris Cherny, người đứng đầu bộ phận Claude Code của Anthropic, tuyên bố "không còn viết bất kỳ đoạn code nào trong hơn hai tháng qua".

"Với cá nhân tôi, mọi thứ đều thực hiện 100% trong hơn hai tháng nay. Thậm chí, tôi còn không chỉnh sửa thủ công những chi tiết nhỏ", Cherny, trưởng bộ phận Claude Code của Anthropic và từng là kỹ sư trưởng tại Meta, phản hồi nhà nghiên cứu AI Andrej Karpathy ngày 29/1. "Tôi đã gửi 22 pull-request ngày hôm qua và 27 yêu cầu vào hôm trước, mỗi yêu cầu đều do mô hình Claude viết hoàn toàn".

Pull-request là tính năng của hệ thống quản lý mã nguồn, cho phép lập trình viên có thể đề xuất thay đổi mã nguồn một dự án đã được lưu trữ trên hệ thống quản lý mã nguồn đó. Người sở hữu hoặc thành viên dự án có thể xem và kiểm tra thay đổi trước khi chấp nhận hoặc từ chối. Khi một pull-request được chấp nhận, các thay đổi sẽ hợp nhất vào nhánh chính của dự án.

Theo Cherny, mã nguồn Anthropic chủ yếu được viết bằng mô hình Claude Opus 4.5 mới nhất.

Minh họa "trạng thái đối lập" khi sử dụng AI lập trình. Ảnh: ChatGPT

Cherny không phải là kỹ sư nổi tiếng duy nhất tuyên bố gần như từ bỏ việc lập trình thủ công. Theo các chuyên gia, ngành công nghiệp phần mềm bắt đầu thay đổi một cách cơ bản khi công cụ lập trình AI trỗi dậy nhanh chóng.

Roon, tài khoản X ẩn danh nổi tiếng được cho là của một nhà nghiên cứu OpenAI, cho biết thời gian qua ông cũng không còn tự viết bất kỳ đoạn code nào. "100%, tôi không còn viết code nữa", Roon trả lời khi được hỏi về cách dùng AI để lập trình. "Lập trình luôn luôn khó khăn, là 'nỗi khổ' của tất cả những ai muốn điều khiển máy tính làm công việc hữu ích. Nhưng tôi rất vui vì điều đó đã kết thúc".

Himanshu Tyagi, nhà đồng sáng lập công ty Sentient với mục tiêu tạo siêu trí tuệ AGI, đánh giá cách thức xây dựng phần mềm đã thay đổi, không còn giống trước đây. "Phần lớn mã nguồn được phát hành trong 10 năm tới sẽ do AI viết", Tyagi nói với Fortune.

Ngày càng nhiều AI lập trình ra đời và liên tục hoàn thiện kỹ năng. Trong đó, công cụ của Anthropic trở thành lựa chọn yêu thích của các kỹ sư phần mềm gần đây. Claude Code gây tiếng vang với cả lập trình viên và người không chuyên khi có thể tạo phần mềm chỉ với vài dòng mô tả. Ngay cả Cowork - một ứng dụng chuyên dùng quản lý tập tin và thực hiện các tác vụ máy tính cơ bản do Anthropic tạo ra - cũng được xây dựng bằng Claude Code trong một tuần rưỡi, theo Cherny.

Trong khi đó, Opus 4.5 là sản phẩm cao cấp nhất của Anthropic hiện tại. Ra mắt cuối năm ngoái, mô hình được công ty giới thiệu "hoạt động hiệu quả nhất trong hầu hết trường hợp sử dụng mà chưa mô hình nào trước đây có thể giải quyết". Nó được xây dựng dành cho kỹ sư phần mềm chuyên nghiệp, quy trình làm việc phức tạp dựa trên tác nhân và các nhiệm vụ doanh nghiệp quan trọng.

Thời gian qua, hàng loạt mô hình AI hỗ trợ lập trình ra đời. Ngoài các sản phẩm từ Anthropic, lĩnh vực này xuất hiện hàng loạt cái tên có sức mạnh không kém, như GitHub Copilot, Google Gemini, Cursor, ChatGPT, Codeium... với mỗi mô hình có ưu nhược khác nhau. Người dùng có thể sử dụng riêng biệt, hoặc kết hợp để cho ra sản phẩm chuyên nghiệp, hoàn chỉnh.

Theo TechRadar, AI được đánh giá sẽ sớm "dân chủ hóa lập trình" khi cho phép người có ít hoặc không có kỹ năng kỹ thuật xây dựng sản phẩm có thể dùng AI xây dựng ứng dụng riêng bằng ngôn ngữ tự nhiên, còn gọi là Vibe Coding. Nhiều cá nhân, doanh nghiệp, thậm chí các "ông lớn" công nghệ như Google, Microsoft hay Meta thừa nhận AI đang đóng góp tỷ lệ không nhỏ vào kho code của mình.

Tuy nhiên, AI chưa thể thay thế lập trình viên. Tháng 7/2025, tỷ phú Bill Gates cho rằng lập trình viên "vẫn là công việc của con người trong ít nhất một thế kỷ". Ông không phủ nhận sức mạnh AI, nhưng vạch ra ranh giới xung quanh việc viết code. Theo nhà đồng sáng lập Microsoft, viết phần mềm không đơn giản là gõ cú pháp, mà còn sáng tạo - điều thuật toán khó có được. AI có thể viết code, gỡ lỗi, nhưng "tia lửa" biến ý tưởng thành sản phẩm vẫn đến từ người ngồi trước bàn phím.

Theo Economic Times, AI lập trình vẫn tồn tại nhiều vấn đề dù đã khắc phục điểm yếu theo thời gian. Trong số đó, độ tin cậy là yếu tố gây lo ngại nhất. Thống kê từ nền tảng lập trình CodeRabbit công bố tháng trước cho thấy, trung bình một yêu cầu thay đổi mã nguồn do AI thực hiện chứa 10,83 vấn đề, trong khi chỉ số này ở con người là 6,45. Mã nguồn từ AI cũng có tỷ lệ "lỗi nghiêm trọng" gấp 1,4 lần và "lỗi lớn" gấp 1,7 lần so với thông thường, như thường xuyên tạo mã lỗi ở các hạng mục logic và tính chính xác (1,75 lần), chất lượng mã và khả năng bảo trì (1,64 lần), bảo mật (1,57) và hiệu suất (1,42 lần).

"Công cụ AI giúp tăng năng suất vượt trội, nhưng cũng tạo ra những điểm yếu có thể dự đoán và đo lường được mà các tổ chức cần chủ động giảm thiểu", David Loker, Giám đốc AI tại CodeRabbit, nhận định.

Một số chuyên gia cũng lo ngại AI có thể khiến các lập trình viên trẻ phụ thuộc và không học được tư duy giải quyết vấn đề, chỉ dựa vào gợi ý tự động. Vấn đề pháp lý cũng được đề cập, khi các công cụ lập trình AI có thể sử dụng dữ liệu không bản quyền để huấn luyện mô hình.