ChatGPTでソフトウェアテストはどう変わるか【中編】
「ChatGPT」をソフトウェアテストに使うなら“これ”に注意すべし
生成AIツールの「ChatGPT」をソフトウェアテストに活用する場合には、幾つかの注意点がある。それは何なのか。対処方法はあるのか。専門家の見解を基に、これらを探る。
OpenAIの生成AI（テキストや画像などを自動生成するAI技術）ツール「ChatGPT」は企業の間で急速に普及し、さまざまな業務への活用が進みつつある。ソフトウェア開発においては、ソフトウェアが想定通りに動作するかどうかを検証する「ソフトウェアテスト」を自動化する手段になり得る。
ソフトウェアテストにChatGPTを活用する際、注意すべき点が幾つかある。具体的な注意点と対処法を整理しよう。
ChatGPTをソフトウェアテストに使うなら“これ”に注意
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連載：ChatGPTでソフトウェアテストはどう変わるか
開発業界のAI活用
「ChatGPTによる生成物の信頼性は、根幹となる大規模言語モデル（LLM：膨大なテキストデータでトレーニング済みの言語モデル）をトレーニングする教師データの量や質に懸かっている」。メールなどのコミュニケーションツール向けAPI開発を手掛けるNylasで、エンジニアリング部門シニアバイスプレジデントを務めるトロイ・アレン氏はこう語る。
「経験豊富な品質保証（QA）エンジニアが入念に検証しない限り、ChatGPTの生成物をそのまま信頼するのは間違いだ」と考える専門家は少なくない。ChatGPTをソフトウェアテストに活用する場合、当面は「手作業によるダブルチェックが必要だ」とアレン氏は強調する。
政府や業界団体が、ChatGPTなどの生成AIツールの機密情報の扱いに関する明確な法律を定めるまで、企業は引き続き注意を払うべきだ。アレン氏は、生成AIツールを利用する企業に対して、セキュリティの懸念を軽減する幾つかの方法を提唱する。具体的には以下の通りだ。
- 生成AIツールに読み込ませる機密データが、適切に匿名化されていることを確認する
- 生成AIツールをトレーニングする教師データに、医学や法律といった業界特有の知識に関するデータが不足していたり、誤解に基づくデータを含んでいたりすることで、生成AIツールが想定しない挙動をしないように細心の注意を払う
- 生成物の不正確さに惑わされないために、手作業で検証する
後編は、ソフトウェアテストにおけるChatGPTの可能性を探る。
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