AIによるプログラミングの限界と想定される危険性：AIによるソフトウェア開発【後編】

GPT-3がプログラムコードを生成するのは可能かもしれないが、それは完璧なものだろうか。そうした懐疑論者もソフトウェア開発にAIを応用する可能性は認めている。だが、別の危険性も内包しているという。

[Cliff Saran，Computer Weekly]

iStock.com/iLexx

　前編（Computer Weekly日本語版　10月21日号掲載）では、OpenAIのGPT-3の影響とAIによるコード生成の可能性を検討した。

　後編では、ソフトウェア開発におけるAIの適用分野とその可能性を紹介する。

コード生成の限界

　だが、DeepCodeのCEO兼共同設立者のボリス・パスカレフ氏は次のように話す。「コンパイラやコード分析は完璧とはとても言えない。結局、こうしたツールは特定言語の設計の一部として、さらにはこうしたシステムを構築する設計者や開発者の知識の一部として生まれる具体的な問題点を見つけて防ぐように設計、構築されているにすぎない」

　パスカレフ氏によると、ソフトウェア開発に存在する重要なバグや問題点は、ソフトウェア開発者が使うプログラミング言語の複雑さや曖昧さに関連しているという。そうした微妙な差異をカバーするのがコードコンパイラや既存のコード分析ツールだ。「AIとグローバル開発のコミュニティーは、世界中の開発者が既に解決した数億のバグを自動的に学習し、開発者が同じ問題やよく似た問題に陥りそうになったときに、それを警告して防ぐことを考えている」とパスカレフ氏は述べる。

　DeepCodeのシステムは、エンジンの複雑な組み込みシステムの問題を特定するのに使われた。その問題は、「複数の専門家が何カ月も苦労して探していた深刻な問題だった」と同氏は話す。パスカレフ氏によると、他の開発者が既に解決した何百万ものバグでトレーニングを受けたDeepCodeのシステムがその組み込みシステムに適用され、その問題を「数秒」で特定したという。

　一般消費者は、オンラインショッピング時に関連製品やレコメンデーションを検索することに慣れてきている。電池で動く玩具を購入した人は単3電池も買うだろうと提案するEコマースサイトの考え方は、プログラミングにも当てはめることができる。

　プログラマーは、新たなプログラミングライブラリを習得するために絶えず学習しなければならない。だがシステムが複雑になるにつれ、特定のプログラミングタスクを実現するのに利用できるAPIのホスト、コンポーネント、マイクロサービスは増えていく。そして今や人間が完全に理解できる限界を超えている。Crowdboticsによると、GPT-3は開発時の問題を解決するオープンソースコードのパッケージをインテリジェントに推奨できるという。もう一つ可能性のある用途には、正式仕様の処理がある。プログラミングの支援として、GPT-3などのAIは人間のプログラマーが作成するコードが正式仕様に準拠しているかどうかをチェックすることも可能だろう。

　パスカレフ氏によると、機械学習を使ってコード内の全てのセマンティックなロジックと、可能性のある相互作用、遷移、構成を取り込むと、十分にトレーニングを積んだAIならプログラマーが何をしようとしているかを問題なく説明できるという。AIは大衆の知恵を利用してプログラマーが実現しようとしていることを推測し、他人が行った最も人気のある方法を提案することも可能だ。その結果、プログラマーはそれほど多くのことを学習する必要がなくなる。

　AIは、必然的にソフトウェア開発に影響を与える。

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