Automatic Programming: Large Language Models and Beyond

要約

大規模言語モデル（LLM）に依存するGitHub Copilotのようなツールの出現により、自動プログラミングの人気が高まっている。同時に、自動生成されたコードは、デプロイ時に品質や信頼性に関する懸念から課題に直面する。この記事では、一般的な意味での自動コーディングを研究し、コードの品質、セキュリティ、プログラマーの責任に関連する問題についての懸念を研究する。これらは、組織が自動生成コードの使用を決定する際の重要な問題である。プログラムの修復や解析といったソフトウェア工学の進歩が、どのように自動プログラミングを可能にするかについて議論する。最後に、近未来のプログラミング環境に焦点を当て、自動プログラミングの力を十分に活用するために、プログラマが異なる役割に切り替わる必要があるかもしれないという、将来を見据えた展望を述べる。LLMから自動生成されたプログラムの自動修復は、LLMからより高い保証のコードを生成するのに役立ち、保証の証拠となる。

要約(オリジナル)

Automatic programming has seen increasing popularity due to the emergence of tools like GitHub Copilot which rely on Large Language Models (LLMs). At the same time, automatically generated code faces challenges during deployment due to concerns around quality and trust. In this article, we study automated coding in a general sense and study the concerns around code quality, security and related issues of programmer responsibility. These are key issues for organizations while deciding on the usage of automatically generated code. We discuss how advances in software engineering such as program repair and analysis can enable automatic programming. We conclude with a forward looking view, focusing on the programming environment of the near future, where programmers may need to switch to different roles to fully utilize the power of automatic programming. Automated repair of automatically generated programs from LLMs, can help produce higher assurance code from LLMs, along with evidence of assurance

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