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プログラミングの自動化がついに実現する? AIが生成するコードの課題と可能性

 人工知能(AI)を使ったコード生成ツールの開発が加速している。鍵を握る技術は機械学習と、高性能な言語生成アルゴリズムとして知られる「GPT-3」だ。コードの自動生成やバグの発見などへの活用が期待されるが、アルゴリズム任せにすることで生じる弊害も指摘されている。

TEXT BY WILL KNIGHT

TRANSLATION BY MITSUKO SAEKI

WIRED(US)

IMAGE BY ELENA LACEY
IMAGE BY ELENA LACEY

コンピューターのコードをまともに書けるようになるには、数年を要することもある。だが、パリを拠点とするスタートアップのSourceAIは、プログラミング技術をそれほど難しく考える必要はないと考えている。

SourceAIは、人工知能(AI)を使ったコード生成ツールの改良に取り組む企業だ。コードを書く際にAIが参照するものは、そのコードが処理すべき作業を短く記したテキストである。例えば、「ユーザーが指定するふたつの数字を掛け算せよ」と命じられると、そのツールはプログラミング言語「Python」で10行余りのコードを即座に生成してコマンドを実行するという。

SourceAIのこうした野心的な試みからは、ソフトウェア開発における大変革の兆しがうかがえる。機械学習の進歩に伴い、コードのオートコンプリートやアルゴリズムの微調整から、ソースコードの検索やしつこく発生するバグの拾い出しまで、際限なく増え続けるコーディング関連の作業が自動化されたのだ。

コーディング作業の自動化は、ソフトウェア開発に変化をもたらした。しかし、最新のAI技術が抱える制約と弱点は、新たな問題を引き寄せるかもしれない。機械学習のアルゴリズムは予測不能な動きを見せることがあり、コンピューターがつくったコードには有害なバグが隠れているかもしれない。このため慎重なチェックが欠かせないのだ。

言語生成アルゴリズムの新たな可能性

SourceAIをはじめ、同様のプログラムを開発する企業が目指すのは「GPT-3」の有効活用である。GPT-3は、AIの根本的発展に的を絞って事業を展開するサンフランシスコのOpenAIが、2020年5月に発表した高性能な言語生成アルゴリズムだ。

GPT-3の発表当初にプログラムへのアクセス権を手に入れた人は数百人ほどだったが、SourceAIの創業者たちはそのなかに含まれていた。OpenAIはGPT-3のコードを一般公開していないが、API(アプリケーション・プログラミング・インターフェース)を通じて一部のユーザーにアクセス権を付与している。

GPT-3は、インターネット上で収集された大量のテキストを読み込むことでトレーニングを積んだ、巨大な人工ニューラルネットワークである。テキストの意味を理解することはできないが、言語のパターンを巧みに捉え、与えられたテーマに沿って論文を作成したり、文章を簡潔にまとめたり、文書の内容に関する質問に答えたりできる。

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