Vibe coding: Mũi tên đã bắn đi…

"Vibe coding" - khái niệm chỉ quá trình giao tiếp với trí tuệ nhân tạo (AI) bằng ngôn ngữ tự nhiên để tạo ra phần mềm mà không cần trực tiếp viết mã máy tính - được Từ điển Collins (Anh) chọn là Từ của năm 2025, đánh dấu một năm mà AI đóng vai trò ngày một lớn trong sự phát triển của công nghệ.

Khái niệm này trong một năm qua đã thật sự làm đảo lộn những gì ta từng biết về lập trình để chứng minh nó không chỉ là xu thế nhất thời mà nhiều khả năng sẽ là tương lai của lĩnh vực phần mềm.

Cha đẻ cũng hụt hơi

Từ điển Collins định nghĩa vibe coding là "việc sử dụng AI được thúc đẩy bởi ngôn ngữ tự nhiên để hỗ trợ viết mã máy tính". "Về căn bản, đó là việc truyền đạt những gì bạn muốn cho máy tính biết thay vì phải tự mình lập trình một cách tỉ mỉ" - trang blog của từ điển này giải thích.

Thuật ngữ vibe coding lần đầu được nhắc đến bởi Andrej Karpathy, cựu giám đốc mảng AI của Tesla và là một trong những kỹ sư sáng lập OpenAI - công ty đứng sau ChatGPT. "Có một loại lập trình mới mà tôi gọi là vibe coding, trong đó bạn hoàn toàn thả mình vào cảm xúc… và thậm chí quên rằng mã lệnh có tồn tại" - Karpathy viết trên X hồi tháng 2-2025.

Theo giám đốc điều hành Collins Alex Beecroft, vibe coding được chọn là từ của năm 2025 vì nó "là đại diện hoàn hảo cho sự phát triển song hành giữa ngôn ngữ và công nghệ". 

"Nó báo hiệu một sự thay đổi lớn trong phát triển phần mềm, nơi AI đang giúp việc lập trình trở nên dễ tiếp cận hơn. Sự tích hợp liền mạch giữa khả năng sáng tạo của con người và trí tuệ máy móc cho thấy ngôn ngữ tự nhiên đang thay đổi căn bản cách chúng ta tương tác với máy tính" - thông cáo báo chí của Collins dẫn lời Beecroft.

Dù là người đầu tiên phổ biến khái niệm vibe coding, chỉ chưa đầy một năm sau, Karpathy phải thừa nhận tự cảm thấy đuối sức trước tốc độ mà AI đang làm thay đổi bộ mặt ngành lập trình. 

"Tôi chưa bao giờ cảm thấy mình tụt hậu nhiều như vậy trong nghề lập trình. Ngành này đang trải qua quá trình tái cấu trúc mạnh mẽ, trong khi những đóng góp của lập trình viên ngày càng ít ỏi và rời rạc" - Karpathy viết trên X ngày 26-12-2025.

Karpathy cho biết anh cảm thấy bản thân đã có thể "mạnh mẽ hơn gấp 10 lần" nếu biết cách kết hợp những kiến thức mới có được trong khoảng một năm trở lại đây, và việc không tận dụng được cơ hội này chỉ có thể "là vấn đề kỹ năng". "Phải xắn tay áo lên nếu không muốn tụt lại phía sau" - Karpathy kết luận.

Bên dưới bài đăng, một cái tên nổi tiếng khác trong giới trí tuệ nhân tạo là Boris Cherny - cha đẻ công cụ lập trình bằng AI Claude Code - tỏ ra đồng cảm: "Thú thật hầu như tuần nào tôi cũng cảm thấy giống anh. Đôi khi tôi bắt đầu giải quyết vấn đề một cách thủ công, và phải tự nhắc nhở mình rằng, có lẽ Claude cũng có thể làm được việc này".

Cherny tiết lộ mình vừa trải qua tháng đầu tiên trong cuộc đời kỹ sư phần mềm mà không phải đụng đến một trình soạn thảo mã nguồn nào vì AI đã giúp viết "mọi dòng mã lệnh". 

"Ngành kỹ thuật phần mềm đang thay đổi mạnh mẽ. Phần khó khăn nhất, ngay cả đối với những người tiên phong và những người thực hành như chúng ta, là phải liên tục điều chỉnh lại kỳ vọng của mình. Và đây chỉ là sự khởi đầu mà thôi" - Cherny nhận xét.

Tưởng nhanh hóa chậm

Bản thân thuật ngữ vibe coding cũng đã trải qua nhiều thay đổi về nội hàm so với ban đầu. Vibe coding ban đầu mang nghĩa xây dựng phần mềm mà không cần biết AI đang làm gì, chỉ cần biết đầu vào là yêu cầu của người dùng được viết bằng ngôn ngữ tự nhiên, còn đầu ra là phần mềm khả dụng, chấm hết. Mọi đề xuất của AI đều được chấp thuận không cần suy nghĩ, và nếu có lỗi xảy ra thì AI cũng chịu trách nhiệm sửa đến khi nào trơn tru thì thôi.

Thế nhưng ngày nay khái niệm này đang dần được hiểu theo nghĩa thoáng hơn, bao gồm tất cả các hình thức lập trình có sự hỗ trợ của AI mà trong đó người lập trình viên vẫn phải đóng vai trò giám sát và kiểm soát chất lượng. 

"Sự thay đổi ngữ nghĩa này rất quan trọng. Khi các công ty khoe khoang về việc AI tạo ra một nửa mã nguồn của họ, điều đó bình thường hóa một thứ văn hóa dễ dãi mà trước đây không thể tưởng tượng được trong phát triển phần mềm truyền thống" - trang Quartz viết.

Hồi tháng 7-2025, một số sự cố liên quan đến công cụ lập trình bằng AI đã khiến thế giới phải nhìn lại về độ tin cậy của chúng. Một trong số đó là sự kiện AI Gemini của Google vô tình xóa vĩnh viễn dữ liệu trong ổ đĩa trên máy người dùng trong lúc thực thi một câu lệnh, sau đó chỉ biết… xin lỗi cho qua chuyện. 

"Tôi đã làm bạn thất vọng một cách hoàn toàn và thảm hại. Sau khi xem xét lại các câu lệnh, tôi xác nhận sự bất tài nghiêm trọng của mình" - trang Ars Technica trích dẫn một trong những lời xin lỗi của Gemini theo phản ánh từ một người dùng. 

Các công cụ AI cũng được cho là thường xuyên bị "ảo giác" là mình đã thực hiện thành công một tác vụ, sau đó xây dựng các hành động tiếp theo dựa trên tiền đề sai lầm đó, tạo ra cái mà các nhà nghiên cứu gọi là "chuỗi phản ứng bịa đặt".

Một số kỹ sư cũng thừa nhận chưa thấy công nghệ này thật sự hữu ích trong công việc hàng ngày. Một cuộc khảo sát dành cho lập trình viên trên diễn đàn công nghệ StackOverflow đã đưa ra những dữ liệu đáng suy ngẫm: mặc dù 80% lập trình viên có sử dụng các công cụ AI tính đến tháng 7-2025, niềm tin vào độ chính xác của chúng đã giảm mạnh từ 40% trong những năm trước xuống chỉ còn 29% trong năm 2025, Quartz đưa tin.

Sự thất vọng lớn nhất đến từ "các giải pháp AI gần đúng, nhưng không hoàn toàn chính xác" - mô tả một thực tế là những đoạn mã do AI viết trông có vẻ đúng nhưng lại gây ra những lỗi nhỏ khó phát hiện, khiến việc truy lỗi mất nhiều thời gian. 

"Giống như bạn có một thực tập sinh cực kỳ năng nổ, gõ phím rất nhanh nhưng không thật sự hiểu mình đang làm gì" - Quartz dẫn lời một lập trình viên. Số thời gian tiết kiệm được ban đầu nhờ AI do vậy thường "bù trừ" trong quá trình truy lỗi và tìm cách cho đoạn mã lệnh của AI có thể thực thi được.

Một nghiên cứu khác của Model Evaluation & Threat Research thậm chí cho thấy các công cụ lập trình bằng AI thật sự làm cho tốc độ làm việc của các nhà phát triển chậm hơn, mặc dù khiến họ cảm thấy có vẻ năng suất hơn.

Lo ngại bảo mật

Một khảo sát năm 2025 của Google dựa trên 5.000 câu trả lời từ những người làm việc trong lĩnh vực công nghệ trên toàn thế giới cho thấy có đến 90% người tham gia thừa nhận có sử dụng AI trong công việc, tăng 14% so với năm trước đó, CNN đưa tin ngày 23-9-2025. Thế nhưng chất lượng của những dòng mã do AI viết ra vẫn còn là dấu hỏi lớn.

Một báo cáo giữa tháng 12-2025 của công ty phần mềm AI CodeRabbit cho thấy mã do AI tạo mắc nhiều lỗi hơn gấp 1,7 lần so với mã do con người viết. Khía cạnh bảo mật cũng đáng lo ngại không kém. 

Công ty an ninh mạng Apiiro đã phân tích các mã nguồn do nhân viên của những công ty nằm trong danh sách Fortune 50 viết, phát hiện rằng những lập trình viên được hỗ trợ bởi AI tạo ra lượng mã nhiều gấp 3-4 lần nhưng cũng tạo ra số lượng vấn đề bảo mật nhiều gấp 10 lần. 

Đây không chỉ là những lỗi bảo mật đơn giản mà là các lỗ hổng liên quan đến thiết kế kiến trúc có thể gây ảnh hưởng đến mã nguồn trong nhiều năm.

Một vấn đề khác là sự thiếu nhất quán. "Nếu bạn yêu cầu cùng một mô hình ngôn ngữ lớn viết mã cho mã nguồn cụ thể của mình, mỗi lần nó sẽ cho ra một kết quả hơi khác nhau một chút. Một lập trình viên trong nhóm sẽ tạo ra một kết quả và lập trình viên khác sẽ nhận được một kết quả khác (với cùng một yêu cầu)" - Wired dẫn lời Eran Kinsbruner, một nhà nghiên cứu tại công ty bảo mật ứng dụng Checkmarx.

Trong một cuộc khảo sát của Checkmarx đối với lãnh đạo các công ty, 1/3 số người được hỏi cho biết hơn 60% mã nguồn của tổ chức của họ được tạo ra bởi AI trong năm 2024. Nhưng chỉ có 18% số người được hỏi cho biết tổ chức của mình có danh sách cụ thể các công cụ vibe coding được phê duyệt để sử dụng. 

"Những phát hiện này củng cố điều mà nhiều nhóm kỹ sư phần mềm đã cảm nhận được trong suốt năm 2025: Các công cụ lập trình AI làm tăng đáng kể năng suất, nhưng chúng cũng tạo ra những điểm yếu có thể dự đoán và đo lường được mà các tổ chức phải chủ động khắc phục" - Futurism dẫn lời David Loker, giám đốc AI của CodeRabbit.

AI không sai, chúng ta sai?

Với phía đối tác mà người viết bài này đang làm việc trực tiếp - một công ty hơn 25.000 nhân viên có trụ sở tại Mỹ - một phần đội ngũ kỹ sư phần mềm của họ đang được yêu cầu chuyển dịch sang mô hình phát triển hướng đặc tả (spec-driven development - SDD), một triết lý phát triển phần mềm được cho là phù hợp với thời đại của AI và vibe coding.

Thay vì viết mã trước rồi mới viết tài liệu mô tả mã nguồn đó, SDD bắt đầu với một bản đặc tả (specification) - một "bản hợp đồng" quy định cách thức hoạt động của mã. Bản đặc tả này được viết bằng ngôn ngữ tự nhiên, và đóng vai trò là nguồn thông tin duy nhất xuyên suốt quá trình phát triển phần mềm mà cả con người lẫn AI đều có thể đọc hiểu và dùng để kiểm thử, xác thực tính đúng đắn của mã lệnh do AI viết ra.

Quả thật, một thực tế mà nhiều người thực hành vibe coding gặp phải đó là: bạn mô tả mục tiêu của mình, nhận lại một đoạn mã do AI viết, và thường thì… nó trông có vẻ đúng, nhưng lại không hoạt động. 

Cách tiếp cận này có thể rất tuyệt vời cho việc tạo ra một nguyên mẫu nhanh chóng để mang đi chào hàng, nhưng lại kém tin cậy hơn khi ứng dụng vào xây dựng các ứng dụng quan trọng, mang tính sống còn hoặc khi làm việc với các mã nguồn sẵn có. Đôi khi đoạn mã do AI viết gặp lỗi khi biên dịch ra ngôn ngữ máy. 

Đôi khi nó giải quyết được một phần vấn đề nhưng lại bỏ sót mục tiêu lớn hơn của toàn bộ sản phẩm. Kiến trúc hoặc hệ thống được AI sử dụng có thể không phải là lựa chọn tối ưu cho bài toán mà nó cần giải quyết.

"Vấn đề (của vibe coding) không nằm ở khả năng viết mã của công cụ lập trình bằng AI, mà ở cách tiếp cận của chúng ta. Chúng ta coi các tác nhân lập trình (coding agent) như công cụ tìm kiếm, trong khi đáng lẽ nên coi chúng giống như những lập trình viên chỉ biết hiểu mọi thứ theo nghĩa đen. Chúng rất giỏi trong việc nhận dạng mẫu nhưng vẫn cần những chỉ dẫn rõ ràng" - một bài blog của GitHub nhận xét.

Đó là lý do SDD ra đời: bản đặc tả lúc này không còn là những tài liệu tĩnh, mà là những hiện vật sống động, có thể thực thi và phát triển cùng với dự án. Bản đặc tả kỹ thuật trở thành nguồn thông tin chung đáng tin cậy. 

"Khi có điều gì đó không hợp lý, bạn quay trở lại bản đặc tả; khi dự án trở nên phức tạp, bạn tinh chỉnh nó; khi các nhiệm vụ quá lớn, bạn chia nhỏ chúng ra" - bài blog giải thích. Việc của AI lúc này là bám sát bản đặc tả như "kim chỉ nam" dẫn lối trong suốt quá trình, với những đề mục và danh sách việc cần làm rất cụ thể và rõ ràng, giúp giảm khả năng đi chệch hướng.

Xu thế khó đảo ngược

Dù còn nhiều khiếm khuyết, AI được dự báo khó lòng mất đi vị thế của mình trong vai trò một công cụ hỗ trợ lập trình đắc lực, và vibe coding thay thế lập trình truyền thống sẽ tiếp tục là xu thế khó đảo ngược, như một mũi tên bắn đi, đang lao vun vút và không bao giờ thu về được.

Cả CEO của Microsoft Satya Nadella và CEO của Google Sundar Pichai đều tuyên bố rằng khoảng 1/4 mã nguồn của công ty họ hiện nay được tạo ra bởi AI, theo tạp chí MIT Technology Review ngày 15-12-2025. Hồi tháng 3-2025, CEO của Anthropic Dario Amodei dự đoán rằng trong vòng 6 tháng, 90% tất cả mã nguồn sẽ được viết bởi AI.

Các tác nhân lập trình cũng đã đạt được những tiến bộ ấn tượng trong các bài kiểm tra tiêu chuẩn hóa dùng để đo lường hiệu suất của mô hình. Khi OpenAI giới thiệu bài kiểm tra SWE-bench Verified vào tháng 8-2024, cung cấp một cách đánh giá sự thành công của các thuật toán trong việc sửa lỗi thực tế trong các kho mã nguồn mở, mô hình hàng đầu khi đó cũng chỉ giải quyết được 33% vấn đề. Một năm sau, các mô hình hàng đầu đã liên tục đạt điểm trên 70%, theo MIT Technology Review.

Các lập trình viên được MIT Technology Review phỏng vấn nhìn chung đều đồng ý về những điểm mạnh của công cụ AI: tạo ra các đoạn mã có thể tái sử dụng, được lặp lại ở nhiều nơi với ít chỉnh sửa, viết các bài kiểm thử, sửa lỗi và giải thích mã nguồn cho lập trình viên. 

Một số người lưu ý rằng AI giúp khắc phục vấn đề "không biết bắt đầu từ đâu" cho các lập trình viên bằng cách cung cấp bản nháp đầu tiên chưa hoàn hảo để khơi gợi khả năng sáng tạo của họ. Nó cũng cho phép các đồng nghiệp không có chuyên môn kỹ thuật nhanh chóng tạo ra nguyên mẫu về các tính năng mà họ muốn, giúp giảm bớt gánh nặng cho các kỹ sư vốn đã quá tải công việc.

Báo cáo của StackOverflow cho thấy, bất chấp sự hoài nghi ngày càng tăng đối với AI trong lập trình, tỷ lệ sử dụng nó đã tăng nhanh và ổn định trong suốt 3 năm qua. Erin Yepis, một nhà phân tích cấp cao tại StackOverflow, nhận xét điều này cho thấy các kỹ sư đang tận dụng các công cụ này với cái nhìn rõ ràng về những rủi ro mà chúng mang lại.

Theo Nico Westerdale, giám đốc công nghệ tại công ty IndeVets, để tận dụng tối đa các công cụ vibe coding, các lập trình viên phải từ bỏ quyền kiểm soát đối với từng dòng mã riêng lẻ và tập trung vào kiến trúc phần mềm tổng thể. 

"Tôi thấy nó thực sự mang tính cách mạng. Nó cũng gây khó chịu, khó khăn, đòi hỏi một cách tư duy khác, và chúng ta chỉ mới bắt đầu làm quen với việc đó mà thôi" - Westerdale nói.