Chat GPT Thực Chiến

Bài 48 – Dùng ChatGPT lập trình code có đáng tin không?

Đã đăng trên bởi Admin_hocmai24h

Dùng ChatGPT để lập trình code có đáng tin không?

Lập trình viên ngày càng sử dụng ChatGPT lập trình để viết mã, gỡ lỗi và tối ưu hóa code. Nhưng liệu ChatGPT có thực sự đáng tin cậy khi lập trình? AI có thể thay thế lập trình viên không? Hãy cùng tìm hiểu ưu, nhược điểm của ChatGPT trong lập trình và cách sử dụng nó một cách hiệu quả!

chatgpt-lap-trinh-4

1. ChatGPT có thể hỗ trợ lập trình như thế nào?

ChatGPT đã trở thành một công cụ hữu ích trong việc viết code, kiểm tra lỗi và tối ưu hóa thuật toán. Dưới đây là một số cách mà AI có thể hỗ trợ lập trình viên:

1.1. Viết mã nhanh chóng

  • ChatGPT có thể viết mã cho nhiều ngôn ngữ lập trình như Python, JavaScript, Java, C++, HTML, SQL.
  • Tạo các đoạn mã mẫu nhanh chóng mà không cần tìm kiếm trên Google.

📌 Ví dụ: Bạn cần viết một đoạn mã Python để đọc dữ liệu từ file CSV?

python

import pandas as pd

# Đọc file CSV
df = pd.read_csv(“data.csv”)

# Hiển thị 5 dòng đầu tiên
print(df.head())

chatgpt-lap-trinh-3

1.2. Gỡ lỗi và tối ưu hóa code

  • ChatGPT có thể phát hiện lỗi phổ biến trong mã nguồn.
  • Đề xuất cách tối ưu code để chạy nhanh hơn.

📌 Ví dụ: Bạn có đoạn mã sau và gặp lỗi IndexError:

python
numbers = [1, 2, 3, 4, 5] for i in range(6):
print(numbers[i])

ChatGPT sẽ nhận diện lỗi “list index out of range” và đề xuất sửa thành:

python
for i in range(len(numbers)):
print(numbers[i])

chatgpt-lap-trinh-1

1.3. Giải thích thuật toán và hướng dẫn lập trình

  • Giải thích thuật toán Dijkstra, QuickSort, MergeSort một cách dễ hiểu.
  • Hướng dẫn cách sử dụng SQL, REST API, Web Scraping.

📌 Ví dụ: Bạn muốn hiểu thuật toán Quicksort? ChatGPT có thể giải thích và cung cấp mã mẫu:

python
def quicksort(arr):
if len(arr) <= 1:
return arr
pivot = arr[len(arr) // 2] left = [x for x in arr if x < pivot] middle = [x for x in arr if x == pivot] right = [x for x in arr if x > pivot] return quicksort(left) + middle + quicksort(right)print(quicksort([3, 6, 8, 10, 1, 2, 1]))

chatgpt-lap-trinh-2

1.4. Viết truy vấn SQL và xử lý dữ liệu

  • Viết truy vấn SQL để trích xuất dữ liệu từ hệ thống cơ sở dữ liệu.
  • Hỗ trợ tạo bảng, truy vấn JOIN, GROUP BY, tối ưu hóa truy vấn.

📌 Ví dụ: Bạn cần truy vấn tổng doanh thu theo danh mục sản phẩm?

sql
SELECT category, SUM(revenue) AS total_revenue
FROM sales_data
GROUP BY category
ORDER BY total_revenue DESC;

🚀 Kết luận: ChatGPT giúp lập trình viên viết mã nhanh hơn, tối ưu hóa thuật toán, tìm lỗi và cải thiện chất lượng code.

1.5. Viết API và Backend nhanh chóng

ChatGPT có thể hỗ trợ lập trình viên tạo API nhanh chóng bằng các framework phổ biến như Flask, Django (Python), Express.js (JavaScript), hoặc FastAPI. Điều này giúp tiết kiệm thời gian trong việc xây dựng các endpoint cơ bản mà không cần viết từ đầu.

Ví dụ: Tạo một API đơn giản với Flask

Bạn muốn tạo một API trả về danh sách sản phẩm? ChatGPT có thể giúp bạn với đoạn code sau:

python

from flask import Flask, jsonify

app = Flask(__name__)

@app.route(‘/products’, methods=[‘GET’])
def get_products():
products = [
{“id”: 1, “name”: “Laptop”, “price”: 1000},
{“id”: 2, “name”: “Smartphone”, “price”: 500}
] return jsonify(products)

if __name__ == ‘__main__’:
app.run(debug=True)

✅ Nên dùng ChatGPT khi cần tạo API nhanh chóng, xây dựng cấu trúc dự án cơ bản.
❌ Không nên dùng ChatGPT khi cần xử lý dữ liệu nhạy cảm hoặc bảo mật cao như hệ thống thanh toán, xác thực người dùng.

1.6. Hướng dẫn học ngôn ngữ lập trình mới

ChatGPT không chỉ hỗ trợ lập trình viên viết code mà còn là một công cụ học tập hiệu quả. Nó có thể giúp giải thích cú pháp, hướng dẫn cách sử dụng thư viện phổ biến và cung cấp ví dụ minh họa.

Ví dụ: Bạn muốn học Golang (Go)?

ChatGPT có thể giúp bạn bắt đầu với một chương trình cơ bản:

go

package main

import “fmt”

func main() {
fmt.Println(“Hello, Go!”)
}

Ngoài ra, ChatGPT còn có thể:

  • Hướng dẫn cách sử dụng các thư viện như goroutines để xử lý đồng thời trong Go.
  • Giải thích cách làm việc với structs, interfaces, và maps trong Golang.
  • So sánh các ngôn ngữ lập trình để giúp bạn chọn ngôn ngữ phù hợp với dự án.

✅ Nên dùng ChatGPT khi muốn học cú pháp cơ bản, tìm hiểu thư viện phổ biến.
❌ Không nên dùng ChatGPT khi cần học chuyên sâu về kiến trúc phần mềm hoặc tối ưu hóa hệ thống.

2. ChatGPT có thực sự đáng tin cậy trong lập trình không?

Mặc dù ChatGPT hỗ trợ lập trình rất tốt, nhưng có một số hạn chế mà lập trình viên cần lưu ý.

2.1. ChatGPT không thể chạy và kiểm tra mã thực tế

ChatGPT chỉ tạo mã dựa trên mô hình học sâu, nó không thể chạy và kiểm tra lỗi thực tế. Điều này có thể dẫn đến:
❌ Lỗi cú pháp hoặc logic nếu mã chưa được kiểm tra.
❌ Thiếu thư viện hoặc tham số quan trọng.

📌 Ví dụ: Nếu bạn yêu cầu một đoạn mã phân tích dữ liệu với Pandas, nhưng bạn chưa cài thư viện, ChatGPT sẽ không cảnh báo bạn.

Giải pháp: Luôn chạy thử mã trên máy tính để kiểm tra lỗi thực tế.

2.2. ChatGPT có thể tạo ra mã không tối ưu hoặc lỗi thời

AI chỉ dựa vào dữ liệu đã học trước đó, nên mã do ChatGPT tạo ra có thể:
❌ Không tuân theo best practice mới nhất.
❌ Không tối ưu về hiệu suất hoặc bảo mật.
❌ Không tương thích với phiên bản mới của thư viện lập trình.

📌 Ví dụ: Nếu bạn yêu cầu ChatGPT viết mã dùng TensorFlow, nhưng bạn đang sử dụng TensorFlow 2.0, có thể ChatGPT sẽ tạo mã theo TensorFlow 1.x, gây lỗi khi chạy.

Giải pháp:
✔ Kiểm tra lại tài liệu chính thức của thư viện.
✔ Dùng Stack Overflow hoặc GitHub để cập nhật mã mới nhất.

2.3. ChatGPT không thể thay thế tư duy logic của lập trình viên

AI có thể giúp tạo mã nhanh hơn, nhưng:
❌ Không thể thiết kế kiến trúc hệ thống tối ưu.
❌ Không có tư duy sáng tạo hoặc phân tích kinh doanh.
❌ Không thể hiểu ngữ cảnh cụ thể của dự án.

📌 Ví dụ:
Bạn có thể yêu cầu ChatGPT viết API đăng nhập bằng Flask, nhưng:

  • Nó không thể đảm bảo API tuân thủ bảo mật OAuth 2.0.
  • Không thể kiểm tra xem API có dễ bị tấn công SQL Injection hay không.

Giải pháp:
✔ Lập trình viên cần kiểm tra logic, bảo mật và hiệu suất trước khi sử dụng code của ChatGPT.

3. Khi nào nên và không nên dùng ChatGPT để lập trình?

Khi nào nên và không nên dùng ChatGPT để lập trình:

Trường hợp Nên sử dụng ChatGPT Không nên sử dụng ChatGPT
Viết code cơ bản Viết đoạn mã mẫu, hàm đơn giản Viết toàn bộ hệ thống lớn
Gỡ lỗi và tối ưu hóa Tìm lỗi, tối ưu thuật toán Kiểm tra bảo mật hoặc kiểm thử thực tế
Học thuật toán & hướng dẫn lập trình Tìm hiểu thuật toán, học ngôn ngữ mới Thiết kế kiến trúc phần mềm phức tạp
Tạo nội dung SQL & phân tích dữ liệu Viết truy vấn SQL, làm việc với Pandas Xử lý dữ liệu lớn hoặc phân tích chuyên sâu
Viết API & Backend Viết API cơ bản với Flask, Django Xây dựng hệ thống bảo mật cao như ngân hàng, fintech

 

3.1 Viết code cơ bản

ChatGPT rất hữu ích để tạo các đoạn mã nhỏ, đơn giản hoặc viết các hàm cơ bản trong nhiều ngôn ngữ lập trình khác nhau. Nó có thể giúp lập trình viên tiết kiệm thời gian khi cần tạo mẫu code nhanh.

Ví dụ:

  • Nên dùng: Khi cần một hàm Python tính tổng các số trong danh sách:
    python
    def sum_list(numbers):
    return sum(numbers)    print(sum_list([1, 2, 3, 4, 5]))
  • Không nên dùng: Khi cần xây dựng một hệ thống phần mềm lớn, như một nền tảng thương mại điện tử phức tạp.

3.2 Gỡ lỗi và tối ưu hóa

ChatGPT có thể giúp phát hiện lỗi trong code, đề xuất cách tối ưu thuật toán và cải thiện hiệu suất của chương trình.

Ví dụ:

  • Nên dùng: Khi cần tìm lỗi trong đoạn mã sau:

    python
    def divide_numbers(a, b):
    return a / b # Có thể gây lỗi nếu b = 0    print(divide_numbers(10, 0))

    ChatGPT có thể gợi ý thêm kiểm tra điều kiện b != 0 trước khi thực hiện phép chia.

  • Không nên dùng: Khi cần kiểm tra bảo mật hoặc thử nghiệm thực tế, như kiểm tra lỗi bảo mật SQL Injection.

3.3 Học thuật toán & hướng dẫn lập trình

ChatGPT có thể giúp lập trình viên hiểu thuật toán, cung cấp giải thích dễ hiểu và ví dụ minh họa.

Ví dụ:

  • Nên dùng: Khi cần học về thuật toán sắp xếp:
    python
    def bubble_sort(arr):
    n = len(arr)
    for i in range(n):
    for j in range(0, n-i-1):
    if arr[j] > arr[j+1]:
    arr[j], arr[j+1] = arr[j+1], arr[j] return arr    print(bubble_sort([64, 25, 12, 22, 11]))
  • Không nên dùng: Khi thiết kế kiến trúc phần mềm phức tạp, ví dụ như hệ thống microservices lớn.

3.4 Tạo nội dung SQL & phân tích dữ liệu

ChatGPT có thể giúp viết truy vấn SQL, xử lý dữ liệu với Pandas, NumPy, nhưng không phù hợp để làm việc với dữ liệu lớn hoặc phân tích chuyên sâu.

Ví dụ:

  • Nên dùng: Khi cần viết truy vấn SQL để lấy dữ liệu khách hàng:
    sql
    SELECT name, email FROM customers WHERE city = 'Hanoi';
  • Không nên dùng: Khi cần tối ưu hiệu suất truy vấn cho hệ thống cơ sở dữ liệu lớn, nơi cần các kỹ thuật tối ưu chỉ mục, phân mảnh dữ liệu.

3.5 Viết API & Backend

ChatGPT có thể hỗ trợ viết các API đơn giản, nhưng không nên dùng để xây dựng hệ thống yêu cầu bảo mật cao.

Ví dụ:

  • Nên dùng: Khi cần viết một API Flask đơn giản:
    python

    from flask import Flask, jsonify

    app = Flask(__name__)

    @app.route(‘/hello’, methods=[‘GET’])
    def hello():
    return jsonify({“message”: “Hello, World!”})

    if __name__ == ‘__main__’:
    app.run(debug=True)

  • Không nên dùng: Khi cần xây dựng hệ thống bảo mật cao như ứng dụng ngân hàng, vì cần có các biện pháp kiểm tra bảo mật chặt chẽ.

Tóm lại:

  • Sử dụng ChatGPT để hỗ trợ lập trình, nhưng không phụ thuộc hoàn toàn vào nó.
  • Luôn kiểm tra mã trước khi triển khai vào dự án thực tế.
  • ChatGPT không phù hợp với các hệ thống yêu cầu bảo mật cao.

4. Cách sử dụng ChatGPT lập trình một cách hiệu quả

4.1 Hỏi rõ ràng, cụ thể

Việc đặt câu hỏi chi tiết sẽ giúp ChatGPT cung cấp câu trả lời chính xác hơn.

Ví dụ:

  • Không hiệu quả: “Viết một chương trình Python về API”
  • Hiệu quả: “Viết một API RESTful bằng Flask để xử lý đăng nhập với JWT.”

4.2 Kiểm tra lại mã

Mặc dù ChatGPT có thể viết mã, nhưng bạn vẫn cần kiểm tra lại trên IDE như VS Code, PyCharm hoặc Jupyter Notebook.

Ví dụ:
Sau khi nhận được đoạn code từ ChatGPT, hãy chạy thử và kiểm tra xem có lỗi nào không.

4.3 Cập nhật kiến thức

Luôn kiểm tra tài liệu chính thức để đảm bảo mã vẫn hoạt động tốt trên các phiên bản mới nhất.

Ví dụ:

4.4 Không dùng ChatGPT cho các ứng dụng bảo mật cao

Hệ thống như ngân hàng, ứng dụng fintech yêu cầu bảo mật chặt chẽ mà AI không thể đảm bảo hoàn toàn.

Ví dụ:

  • Không nên dùng ChatGPT để tạo khóa mã hóa hoặc xử lý dữ liệu nhạy cảm như mật khẩu người dùng.

4.5 Ví dụ thực tế

Một lập trình viên sử dụng ChatGPT để:

  • Viết code mẫu nhanh chóng.
  • Tìm lỗi trong code Python.
  • Học cách sử dụng một framework mới như FastAPI.
  • Nhưng anh ta luôn kiểm tra lại mã trước khi triển khai vào dự án thực tế.

Tóm lại: ChatGPT là công cụ hỗ trợ mạnh mẽ trong lập trình, nhưng không thay thế hoàn toàn lập trình viên

5. Kết luận – ChatGPT có đáng tin trong lập trình không?

ChatGPT là một công cụ mạnh mẽ trong việc hỗ trợ lập trình, nhưng nó không thể thay thế lập trình viên. AI có thể giúp viết code nhanh hơn, hỗ trợ gỡ lỗi, tối ưu hóa thuật toán và giải thích các khái niệm lập trình phức tạp. Tuy nhiên, công nghệ này vẫn có những hạn chế và không thể đảm bảo hoàn toàn tính chính xác hoặc bảo mật của mã nguồn.

Một trong những lợi ích lớn nhất của ChatGPT là khả năng giúp lập trình viên tiết kiệm thời gian. Khi cần một đoạn mã mẫu, AI có thể tạo ra ngay lập tức mà không cần tìm kiếm tài liệu quá lâu. Nếu gặp lỗi, ChatGPT có thể giúp xác định nguyên nhân và gợi ý cách sửa chữa. Đặc biệt, nó rất hữu ích khi học một ngôn ngữ lập trình mới hoặc tìm hiểu thuật toán phức tạp.

Tuy nhiên, ChatGPT vẫn có những điểm yếu mà lập trình viên cần lưu ý:

  • Không thể thay thế tư duy con người: AI có thể viết mã, nhưng không thể hiểu toàn bộ bối cảnh của một dự án phần mềm. Một hệ thống phức tạp đòi hỏi kỹ năng phân tích, thiết kế và tư duy logic mà chỉ con người mới có thể thực hiện.
  • Không đảm bảo mã luôn đúng: ChatGPT có thể tạo ra mã chạy được, nhưng đôi khi sẽ mắc lỗi logic hoặc sử dụng cách tiếp cận chưa tối ưu. Vì vậy, lập trình viên vẫn cần kiểm tra lại trước khi sử dụng vào dự án thực tế.
  • Hạn chế về bảo mật: ChatGPT không thể phát hiện và xử lý các lỗ hổng bảo mật phức tạp trong phần mềm. Nếu ứng dụng liên quan đến dữ liệu nhạy cảm như hệ thống ngân hàng, tài chính, thì việc dựa vào AI là không an toàn.

Vậy, ChatGPT có đáng tin trong lập trình không?
Câu trả lời là có, nhưng chỉ khi sử dụng đúng cách. AI có thể là một công cụ hỗ trợ đắc lực, giúp lập trình viên làm việc nhanh hơn và hiệu quả hơn. Tuy nhiên, nó không thể thay thế kỹ năng tư duy logic, kinh nghiệm thực tế và kiến thức chuyên môn của con người.

Lời khuyên khi sử dụng ChatGPT để lập trình:

  1. Luôn kiểm tra lại mã nguồn trước khi đưa vào dự án thực tế.
  2. Sử dụng AI như một công cụ hỗ trợ, không phải là nguồn duy nhất để lập trình.
  3. Học cách đặt câu hỏi chính xác để nhận được câu trả lời hữu ích nhất từ ChatGPT.
  4. Không sử dụng AI cho các hệ thống yêu cầu bảo mật cao hoặc các dự án đòi hỏi độ chính xác tuyệt đối.
  5. Kết hợp AI với tài liệu chính thức để đảm bảo code luôn cập nhật theo phiên bản mới nhất.

Bạn đã thử dùng ChatGPT để lập trình chưa? Nếu có, hãy chia sẻ trải nghiệm của bạn! Bạn thấy nó hữu ích đến mức nào? Bạn có gặp phải những hạn chế nào không? Cùng thảo luận nhé! 🚀

Để lại một bình luận

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *

NỘI DUNG CHÍNH

→ Nội Dung Chính