拓海先生、先日部下から「AIがリポジトリを直接編集できます」と聞いて驚きました。要するに、プログラムを自動で直してくれるという理解でよろしいですか。
素晴らしい着眼点ですね！はい、最近の大規模言語モデル（Large Language Model、LLM）は自然言語の指示を受けてコードの修正を提案し、リポジトリに適用できるんですよ。ここで大事なのは安全性と正確性をどう評価するかです。
評価というと、例えば投資対効果や品質担保の観点でどこを見れば良いですか。自動で直された結果が逆に手戻りを生むのは避けたいのです。
大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。評価は主に三つの観点で行います。まず指示を理解できるか、次にリポジトリ内の情報を正しく参照できるか、最後に求められた編集を正確に行えるか、です。これらを客観的に測る仕組みが重要です。
なるほど。それを測るための具体的な方法はありますか。現場に導入する前にどのくらい信頼できるか知りたいのです。
素晴らしい着眼点ですね！評価はベンチマークを使います。RES-Qのようなベンチマークは実際のGitHubコミットから作られた編集タスクを用意し、成功か失敗かを二値で判定して比較します。こうすると現実的な性能差が見えますよ。
これって要するに、実際に人が行った変更を元にしてAIの編集能力を試すということですか。だとすれば、現場のケースに近い評価ができるという理解でいいですか。
その理解で正しいです。さらにRES-Qはモデル間の差を引き出せる設計になっており、HumanEvalのような従来ベンチマークが飽和して見えにくくなった差を可視化できます。要点は三つ、実在のタスク、二値評価、そしてシステム全体の挙動を見ることです。
では、モデル同士の比較で意外な結果が出ることもあるのですか。例えば費用が高いモデルが常に良いとは限らないなど。
その通りですよ。実際の評価ではHumanEvalではほぼ同等だったモデル同士が、RES-Qでは大きな差を示すことがありました。コストやトークン効率も含めて総合判断する必要があります。
具体的に現場導入する際はどのような準備が必要ですか。手戻りを少なくして安全に運用するにはどうすればよいのでしょう。
大丈夫、手順は明確にできますよ。第一に小さなリポジトリで安全性検査を行う、第二に自動修正は提案ベースにして人間のレビューを必須にする、第三に成功率指標を定めて段階的に運用範囲を広げる、これでリスクを抑えられます。
ありがとうございます。要するに、まずは小さく試して安全に評価し、コストと成果を見てから拡大するということですね。もっと突っ込んだ話はまた相談させてください。
素晴らしい着眼点ですね！その認識で完璧です。私も一緒に計画を作りますよ。次回は現場のリポジトリを持ってきてください、大丈夫、できるんです。
