Thông báo gần đây của GitHub về GitHub Spark đã làm dấy lên những cuộc thảo luận về lập trình bằng ngôn ngữ tự nhiên, nhưng cộng đồng lập trình viên vẫn còn hoài nghi về ứng dụng thực tế và những hạn chế của nó. Mặc dù công cụ này hứa hẹn sẽ cách mạng hóa việc phát triển ứng dụng thông qua các chỉ dẫn bằng tiếng Anh đơn giản, các lập trình viên có kinh nghiệm đã chỉ ra một số vấn đề quan trọng có thể ảnh hưởng đến việc áp dụng và hiệu quả của nó.
Di Sản COBOL và Lập Trình Bằng Ngôn Ngữ Tự Nhiên
Khái niệm lập trình bằng tiếng Anh đơn giản không phải là mới - nó đã có từ khi COBOL ra đời cách đây hơn 60 năm. Như một thành viên trong cộng đồng đã chỉ ra:
Người ta đã cố gắng xây dựng phần mềm bằng tiếng Anh đơn giản ít nhất 65 năm nay, hãy nhìn vào lịch sử của COBOL. Nó đã không thành công lần trước, hoặc lần trước nữa, hay 50 lần trước đó. - sqeaky
Mặc dù COBOL đã thành công trong một số lĩnh vực cụ thể, nó chưa bao giờ hoàn toàn thực hiện được lời hứa về lập trình bằng tiếng Anh đơn giản, cho thấy GitHub Spark cũng đang đối mặt với những thách thức lịch sử tương tự.
Thách Thức về Giao Tiếp và Đặc Tả
Các lập trình viên trong cuộc thảo luận nhấn mạnh rằng ngay cả giao tiếp giữa người với người trong phát triển phần mềm cũng dễ gây hiểu nhầm. Cộng đồng lưu ý rằng các đặc tả được viết bằng ngôn ngữ tự nhiên thường chứa:
- Các yêu cầu mâu thuẫn nhau trong cùng một câu
- Độ phức tạp tiềm ẩn trong những yêu cầu tưởng chừng đơn giản
- Các diễn giải không rõ ràng cần phải làm rõ liên tục
Quan Ngại về Chất Lượng và Bảo Trì Mã
Một số vấn đề chính nổi lên liên quan đến tính khả thi lâu dài của mã được tạo bởi AI:
- Khả năng tái tạo mã - Các lần chạy AI khác nhau có thể tạo ra các giải pháp hoàn toàn khác nhau
- Thách thức trong bảo trì - Cập nhật có thể dẫn đến những thay đổi không mong muốn trong chức năng
- Kiểm tra chất lượng - Khó khăn trong việc xác minh mã được tạo bởi AI đáp ứng các quy định và yêu cầu
- Kiểm tra lỗi - Khả năng hạn chế trong việc xác thực mã được tạo ở quy mô lớn
Các Trường Hợp Sử Dụng Tiềm Năng và Giới Hạn
Cộng đồng gợi ý rằng GitHub Spark có thể phù hợp nhất cho:
- Công cụ nội bộ
- Dự án cá nhân
- Tạo prototype nhanh
- Tạo giao diện người dùng đơn giản
- Các tác vụ chuyển đổi dữ liệu cơ bản
Tuy nhiên, nó có thể gặp thách thức với các ứng dụng phức tạp đòi hỏi đặc tả chính xác hoặc tuân thủ quy định.
Tranh Luận về Cú Pháp và Ngôn Ngữ Tự Nhiên
Các lập trình viên cho rằng cú pháp ngôn ngữ lập trình, mặc dù ban đầu khó học, nhưng phục vụ một mục đích quan trọng trong việc viết logic không mơ hồ. Tỷ lệ tín hiệu trên nhiễu trong ngôn ngữ tự nhiên được cho là quá thấp cho nhu cầu lập trình chính xác, có thể dẫn đến các đặc tả dài dòng và không hiệu quả.
Cuộc thảo luận cho thấy rằng mặc dù GitHub Spark là một thử nghiệm thú vị trong việc dân chủ hóa phát triển phần mềm, nhưng khó có thể thay thế các phương pháp lập trình truyền thống cho việc phát triển ứng dụng nghiêm túc. Thay vào đó, nó có thể tìm được thị trường ngách của mình như một công cụ tạo prototype hoặc cho các ứng dụng đơn giản được xây dựng bởi người dùng không chuyên, tương tự như cách Excel đóng vai trò là cửa ngõ dẫn đến các khái niệm lập trình cho nhiều người dùng.
Khi các công cụ phát triển tiếp tục phát triển, cộng đồng gợi ý rằng việc tìm ra đơn vị công việc phù hợp cho sự hỗ trợ của AI - giữa các hàm đơn lẻ và ứng dụng hoàn chỉnh - có thể là chìa khóa để làm cho các công cụ này thực sự hữu ích cho các lập trình viên trong khi tránh được những cạm bẫy của việc lập trình hoàn toàn bằng ngôn ngữ tự nhiên.