拓海先生、最近「コードを自動生成するAI」が現場で話題になっていますが、うちの若手が使ってみてバグが増えたと言って困っています。これって要するに何が問題なんでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大事なのは、AIがどこに注目してコードを書いているかが人間とズレている点なんです。今日はそのズレが実務でどう影響するか、わかりやすく説明しますよ。
人間とズレる、ですか。何を基準にズレているかを判断するんですか。それを知れば改善できるのでしょうか。
ポイントを三つに整理しますよ。まず、人間のプログラマーが問題文で注目する箇所と、モデルが内部で高評価するトークンは一致しないことが多い。次に、その不一致が誤った実装につながる。最後に、人間に寄せた「説明可能な注目」の計算法があると、開発者の信頼が向上する可能性がある、です。
なるほど。で、具体的にどう確かめたんですか。データを見て人が「ここ重要」と言ったのと同じ場所をAIが見ているか比べるんですか。
そうです。論文では複数の大規模言語モデル（Large Language Models、LLMs）で、プログラマーが注目する文脈とモデルが示す注目点を比較しています。比較方法にも工夫があり、単に内部の注意重みを見るだけでなく、入力を変化させて影響を測る方法も使っていますよ。
それで結論はどうなったんですか。要するにAIは人と違う箇所を見ているからバグを誘発しているという理解でいいですか。
概ね正しいです。研究は複数モデルとベンチマークで一貫したミスマッチを示し、誤りの多くが特徴的な「注目パターン」によって説明できると示しました。重要なのは、この理解を使えばどの場面で人が介入すべきかが分かる点です。
なるほど、補助線が引けるわけですね。実際にうちで導入するときに気をつける点や、すぐ使える改善策はありますか。
はい。まずはモデル出力をそのまま鵜吞みにせず、注目点が人の意図に沿っているか確認する運用を勧めます。次に、注目を説明する手法（perturbation-based explanation）を組み合わせることで、現場のエンジニアが優先的にレビューすべき箇所を示せます。最後に、投資対効果を考えるなら、高頻度で使われる機能から段階的に適用するのが現実的です。
分かりました。要するに、AIは便利だが見えている場所が違うので、そこを可視化して人が介入するワークフローを作るのが肝ということですね。ありがとうございました、拓海先生。
