• AI trong phát triển phần mềm có tốc độ phát triển vượt bậc từ khi Copilot ra mắt năm 2021, nhưng song song là lo lắng: ảo giác, lỗ hổng bảo mật, tranh chấp bản quyền, code phình to, nhiều lỗi và kỳ vọng quá mức.

• Vai trò lập trình viên thay đổi thành người điều phối nhóm AI, chỉ đạo các agent thông minh thay vì tự code trực tiếp.

• Tháng này, GitHub công bố 20 tính năng mới liên quan Copilot, vượt trội các mảng khác, gây lo ngại việc dồn tài nguyên cho AI làm chững lại các phát triển khác.

• Báo cáo AI Index 2025 (Stanford): năm 2023, AI chỉ giải được 4,4% vấn đề lập trình trên chuẩn SWE-bench; sang 2024 tăng vọt lên 71,7%. Dù vậy, nhiều chuẩn cũ bị "bão hòa", ít giá trị kiểm tra thực tế.

• Điểm chuẩn BigCodeBench "hard set": Claude Sonnet 3.7 đạt 35,8%, hiện là dẫn đầu.

• Tính năng AI ngày càng mở rộng: viết unit test, tài liệu, giải thích – review code, đánh giá lỗ hổng, sửa lỗi, tận dụng context window lên tới 200.000 token cho Claude Sonnet 3.7.

• Agentic AI nổi lên: AI không chỉ viết code mà còn tự động hóa các tác vụ, xây ứng dụng từ prompt; tiêu biểu là giao thức MCP – "USB-C cho AI", giúp AI truy cập các công cụ qua API đồng bộ.

• MCP server mạnh nhưng chưa giải quyết triệt để vấn đề bảo mật, dấy lên rủi ro bị tấn công hoặc lạm dụng chức năng.

• "Vibe coding" (thả lỏng cho AI tự sáng tạo toàn phần) được nhắc đến nhiều năm 2025, phù hợp dự án nhỏ nhưng tiềm ẩn nhiều lỗ hổng bảo mật khi không kiểm soát được code tạo ra.

• Theo ThoughtWorks, AI chỉ giúp tăng năng suất lập trình khoảng 8%. Lập trình viên không chỉ code (dưới 30% thời gian), phần lớn lợi ích cũng mơ hồ vì code AI sinh ra dễ bị bỏ hoang, bảo trì khó.

• Nghịch lý: AI hữu ích nhất cho người đã giỏi chuyên môn, tự đánh giá được chất lượng; nhóm thiếu kinh nghiệm dễ mắc bẫy rủi ro.

• Nhiều chuyên gia đề xuất chỉ chấp nhận code AI sinh ra nếu lập trình viên giải thích được rõ ràng từng dòng.

• Dù AI khẳng định giá trị, nhiều rủi ro mới xuất hiện; vai trò lập trình viên am hiểu và sử dụng AI có trách nhiệm càng trở nên cần thiết.

📌 AI đang tạo bước tiến lớn về hiệu suất với số liệu vượt bậc (ví dụ: AI giải được 71,7% vấn đề trên SWE-bench năm 2024 so với 4,4% năm 2023), nhưng đi kèm là rủi ro bảo mật, ảo giác, gánh nặng bảo trì. Năng suất tăng chỉ khoảng 8%. Lập trình viên vẫn cần am hiểu để tận dụng AI hiệu quả, an toàn.