Lưu trữ — US — techcrunch
Mô hình AI vẫn gặp khó khăn trong việc gỡ lỗi phần mềm, nghiên cứu của Microsoft cho biết
Một nghiên cứu của Microsoft đã phát hiện ra rằng các mô hình trí tuệ nhân tạo hàng đầu như OpenAI và Anthropic vẫn gặp khó khăn trong việc sửa lỗi phần mềm một cách hiệu quả. Mặc dù có những tiến bộ đáng kể trong việc tạo mã nguồn bằng trí tuệ nhân tạo, các mô hình như Claude 3.7 Sonnet và o3-mini vẫn có tỉ lệ thành công thấp trong một nghiên cứu đánh giá, làm nổi bật những hạn chế của trí tuệ nhân tạo trong các nhiệm vụ lập trình phức tạp do vấn đề như thiếu dữ liệu và hiểu biết về các công cụ sửa lỗi.
Điểm chính
- Nghiên cứu của Microsoft đã kiểm tra chín mô hình trí tuệ nhân tạo cho các nhiệm vụ sửa lỗi bằng cách sử dụng bộ đánh giá SWE-bench Lite.
- Claude 3.7 Sonnet có tỷ lệ thành công cao nhất là 48.4%, theo sau bởi o1 của OpenAI với 30.2% và o3-mini với 22.1%.
- Các mô hình gặp khó khăn với việc thiếu dữ liệu và không sử dụng các công cụ có sẵn một cách hiệu quả.
- Nghiên cứu chỉ ra rằng các mô hình cần dữ liệu huấn luyện chuyên biệt để cải thiện hiệu suất.
- Các nghiên cứu trước đã ghi nhận khả năng của trí tuệ nhân tạo gây ra lỗ hổng bảo mật trong mã nguồn.
Vì sao quan trọng
- Năm 2025, Trí tuệ nhân tạo trong ngành công nghệ thông tin vẫn là chủ đề nóng, với các công ty như Google tích hợp trí tuệ nhân tạo vào việc tạo mã code.
- Các xu hướng hiện tại nhấn mạnh vai trò đang phát triển của trí tuệ nhân tạo trong phát triển phần mềm, phản ánh các tranh luận liên quan đến tự động hóa công việc trong lĩnh vực công nghệ.
- Các khám phá của Microsoft khớp với những lo ngại rộng hơn về sự đáng tin cậy của trí tuệ nhân tạo trong các nhiệm vụ quan trọng, nhấn mạnh vai trò của chuyên gia con người.
Nghiên cứu của Microsoft nhấn mạnh về giới hạn của trí tuệ nhân tạo trong việc sửa lỗi, nhấn mạnh rằng trong khi trí tuệ nhân tạo đang thay đổi cách lập trình, chuyên môn của con người vẫn cần thiết trong phát triển phần mềm.