拓海先生、最近AIがプログラムを書いてくれるって部下が言うんですが、うちの現場で使って本当に大丈夫なんでしょうか。論文で何か示唆がありましたか。
素晴らしい着眼点ですね！結論を先に言うと、AIが書いたC言語プログラムには脆弱性がかなり含まれていることが示されていますよ。どこが問題かを一緒に整理しましょう。
結論、ですか。それは投資判断に直結します。具体的にはどの程度の割合で問題が出ているんですか。
要点を3つにまとめます。1) 複数の最先端モデルで生成されたCプログラムの約6割以上に脆弱性が検出された。2) モデル間の差は小さく、多くが似たミスをする。3) 実運用するには出力の検証とリスク評価が必須です。
これって要するに脆弱なコードが多いということ？それとも検出の仕方が厳しいだけですか。
大丈夫、良い質問ですよ。要するに「両方」ですが、本質は出力そのものに潜む実行上の危険です。検出は形式手法で慎重に行われ、偽陽性を減らす工夫もあるため、単に厳しいと言い切れません。
形式手法って専門家じゃないと使えないのでは。うちの現場で実装可能なのでしょうか。
簡単な比喩で言えば、形式手法は設計図を機械でチェックするようなものです。論文で使われたESBMC（Efficient SMT-based Context-Bounded Model Checker—形式検証ツール）は、再現可能な反例を返すため、現場での除去プロセスに組み込みやすいですよ。
データの母数はどうなんですか。モデルの比較は信頼できるんですか。
良い確認です。研究ではFormAI-v2という33万を超えるコンパイル可能なCプログラムを用い、複数の最先端モデルで生成した上で同一のゼロショットプロンプトで評価しました。サンプル数は実務的に意味がある規模です。
モデル間で差が小さいというのは、どのモデルを選んでも同じリスクがあるということですか。
本質はそこです。各社の最先端モデルは能力に差はあるものの、典型的なコーディングミスや脆弱パターンは共通して現れます。したがって、モデル選定だけで安全が担保されるわけではありません。
じゃあ、うちでまず何をすればいいですか。現実的なステップを教えてください。
素晴らしい着眼点ですね。要点を3つに整理します。1) 小さなパイロットで生成コードを導入し、必ず自動検証を通すこと。2) 重要部分は人間のコードレビューを残すこと。3) 継続的にモデル出力の品質指標をモニタリングすること。これで段階的にリスクを下げられますよ。
分かりました。まとめますと、AI生成コードは便利だが約六割に脆弱性が出るので、検証なしで本番に入れると危険。まずは小さな範囲で検証体制を作る、という理解で合っていますか。
その通りです。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。次は具体的な検証ツールの導入計画を一緒に作りましょう。
