AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下が「ライブラリのバージョン違いでAIがコードを間違える」と騒いでおりまして、正直何を心配すればいいのか分かりません。これって要するに我が社の既存システムに入れるとトラブルになるという話ですか？
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しましょう。論文の要点を端的に言うと、AIにコードを書かせるとき、使う外部ライブラリのバージョン違いで動かないケースが頻繁に起きる、という問題を実行ベースで評価するベンチマークを作った、という話です。
要するに、AIが書いたコードがテストで動くかどうかを確かめる仕組みを作ったと。で、それを使うと現状のAIは「バージョン指定」に弱い、と。投資対効果を考えると、どのくらい改善が必要か判断したいのですが、まずは何を見ればいいですか？
大丈夫、要点は三つです。第一に、ライブラリの「破壊的変更（breaking changes）」をモデルが認識しているか、第二に、指定されたバージョン向けにコードを生成できるか、第三に、生成コードが実行テストで合格するか、です。これらを順番に見れば、現場でどの部分に手を入れるべきか分かるんです。
なるほど、実行テストまでやるんですね。それを我が社の現場に落とすとなると、現行のCIパイプラインや保守体制の整備が必要そうだ。これって要するに、AIに任せっきりでは危ないということですか？
その通りです。でも怖がる必要はありませんよ。まずは小さく試して、テストの自動化だけ強化すれば十分にリスクを下げられます。ポイントは三つ、まずバージョンを明示すること、次に自動テストを必須にすること、最後に人のレビューで重要箇所を守ることです。
テストの自動化は分かりますが、具体的にどの段階で費用対効果が出るのか見えないと上申しにくい。現場はPythonのライブラリを多用していますが、ライブラリ毎に対応するのですか？それとも仕組みで対応できますか？
良い質問です。基本は仕組みで対応できます。具体的には、問題をライブラリとバージョンで明示し、テストを自動で回すプラットフォームを準備すれば、個別対応の工数は大幅に下がります。最初の投資はテストとパイプライン整備ですが、回せば回すほどコストは下がる設計です。
なるほど、最初のところで踏ん張れば後は楽になる、と。最後に一つ確認させてください。社員に説明するとき、簡潔にこの論文の意義をどう伝えればいいでしょうか？
会議で使える要点を三つでまとめますよ。第一に、ライブラリのバージョン違いはAIが作るコードの信頼性に直結する。第二に、実行ベースの評価（テストで動くか確かめる）が最も確かな評価方法である。第三に、最初の自動化投資で運用コストは下がる、です。自信を持って説明できますよ。
分かりました。では私の言葉でまとめます。AIが書いたコードをそのまま信じるのではなく、使うライブラリとバージョンを明示し、実行テストを自動化して初期投資で信頼性を作る、ということですね。これなら社内説明ができそうです。ありがとうございました。
