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ます。
同時に、自動生成されたコードは、品質と信頼性に関する懸念により、展開中に課題に直面します。
この記事では、一般的な意味での自動コーディングについて検討し、コードの品質、セキュリティ、およびプログラマの責任に関連する問題に関する懸念について検討します。
これらは、組織が自動生成されたコードの使用方法を決定する際の重要な問題です。
プログラムの修復や分析などのソフトウェア エンジニアリングの進歩により、どのように自動プログラミングが可能になるかについて説明します。
最後に、自動プログラミングの力を最大限に活用するには、プログラマーが別の役割に切り替える必要があるかもしれない、近い将来のプログラミング環境に焦点を当てた、将来を見据えた展望で締めくくります。
LLM から自動生成されたプログラムの自動修復は、保証の証拠とともに、LLM からより高い保証性のコードを生成するのに役立ちます。

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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