大規模言語モデルのコードにはどうしても「幻覚」というミスが生じがちですが、それは実は取り扱いやすい問題かもしれません。
エンジニアのウィルソン氏によると、誤りがあるコードでも実行すればエラーが出てすぐにわかります。
文字情報とは異なり、コードは実行によるファクトチェックが強力です。
最近のコード系AIは自動でエラーを修正する能力も持ち、LLMが生成したコードを積極的にテストすることが重要だとウィルソン氏は言います。
見た目に惑わされず、動作するかどうかを自ら確かめる。
それは他人のコードをレビューする絶好の練習にもなります。
ウィルソン氏は、LLMを利用する際は異なるモデルの試用や有効なコンテキストの設定を推奨しており、コード生成の精度を上げるためのヒントを提供しています。
出典 : AIにプログラミングさせる時に幻覚が発生しても大した問題にはならないという主張|au Webポータル https://article.auone.jp/detail/1/3/7/48_7_r_20250304_1741096923180219
