Điều gì khiến AI phát hiện ra rủi ro mà cả đội kỹ sư dày dạn cũng bỏ sót?

[Quang Trương]

Bạn đã bao giờ tự hỏi hệ thống phần mềm phức tạp gây ra sự cố nghiêm trọng như thế nào, và tại sao một lỗi nhỏ trong mã lại có thể khiến cả dịch vụ đổ sập?

Khi AI trở thành đồng đội kiểm tra mã chất lượng cao​

Trong những môi trường kỹ thuật nơi mà hàng nghìn dịch vụ và hệ thống liên kết với nhau, như ở công ty Datadog, việc đảm bảo phần mềm hoạt động đúng ngay từ đầu là nhiệm vụ sống còn. Các lãnh đạo kỹ thuật luôn phải đối mặt với lựa chọn giữa triển khai nhanh và giữ độ ổn định cao cho hệ thống. Nếu phần mềm gặp sự cố sau khi chạy thực tế, khách hàng sẽ phụ thuộc hoàn toàn vào các công cụ của họ để tìm ra nguyên nhân gốc rễ, do vậy chất lượng mã nguồn phải được đảm bảo trước khi được đưa vào sản xuất.

Trước đây, việc rà soát mã chủ yếu do con người thực hiện, và vì quy mô đội ngũ ngày càng lớn, việc giữ kiến thức sâu rộng về toàn bộ mã nguồn trở nên quá sức đối với reviewer thông thường. Các công cụ phân tích tĩnh mã nguồn truyền thống thường chỉ “bắt lỗi cú pháp”, thiếu khả năng hiểu rõ kiến trúc và ngữ cảnh rộng hơn, nên bị kỹ sư bỏ qua vì không thực sự hữu ích.

Để thu hẹp khoảng trống này, nhóm AI DevX tại Datadog đã sử dụng Codex của OpenAI, một tác nhân AI có khả năng đọc, phân tích và “suy nghĩ” về mã với mức độ sâu hơn nhiều so với các công cụ cũ. Codex không chỉ quét mã mà còn so sánh mục đích của nhà phát triển với sự thay đổi thực tế, và thậm chí chạy các bài kiểm tra để xác thực hành vi điều mà các công cụ phân tích tĩnh không làm được.

AI giúp phát hiện rủi ro thực tế​

Điều đáng chú ý ở dự án này là cách Datadog chứng minh giá trị của AI rõ ràng hơn là chỉ nói về lý thuyết. Họ tạo ra một môi trường mô phỏng lịch sử sự cố bằng cách lấy các thay đổi mã trong quá khứ đã từng gây lỗi và chạy Codex trên những pull request đó. Kết quả cho thấy AI phát hiện ra hơn 10 trường hợp lỗi mà reviewers con người lúc đó đã bỏ sót, chiếm khoảng 22% các sự cố được kiểm tra, tức là nếu có AI hỗ trợ thì các lỗi này có thể đã được ngăn chặn trước khi ảnh hưởng đến hệ thống.

Không khó để hiểu vì sao điều này lại quan trọng: đối với một công ty mà khách hàng tin tưởng để xử lý dữ liệu và vận hành các nền tảng sống còn, ngăn ngừa sự cố còn quý hơn chỉ phát hiện lỗi, vì nó giữ vững niềm tin của khách hàng và tránh được thiệt hại lớn về thời gian lẫn chi phí.

AI thay đổi cách nhìn về việc review mã​

Một trong những thay đổi quan trọng nhất không phải là AI thay thế con người, mà là nó trở thành đối tác cho các kỹ sư. Khi Codex tự động quét mọi pull request, các kỹ sư bắt đầu nhận phản hồi mà họ không thể thấy chỉ bằng việc nhìn vào bản diff ban đầu. Nó chỉ ra những điểm kiểm thử thiếu sót, những tương tác giữa các module mà nhà phát triển chưa trực tiếp sửa đổi, khiến reviewer con người có thể tập trung hơn vào thiết kế và cấu trúc tổng thể thay vì chỉ “bắt lỗi”.

Nhiều kỹ sư thậm chí mô tả rằng một phản hồi từ hệ thống này giống như nhận được bình luận từ “kỹ sư giỏi nhất trong nhóm, luôn có thời gian để tìm lỗi”, vì AI nhìn ra mối liên kết mà trí óc con người không thể giữ hết cùng lúc.

Với cách làm này, xem review mã không còn là một bước kiểm tra lỗi đơn thuần mà trở thành một phần trong chiến lược xây dựng độ tin cậy từ gốc rễ. Nhờ vậy, sự tự tin khi triển khai mã nguồn phát triển song song với quy mô nhóm, và Datadog càng củng cố niềm tin của khách hàng vào hệ thống của mình. (artificialintelligence)