Автор: Денис Аветисян
Как большие языковые модели влияют на эмпирические исследования в области разработки программного обеспечения и какие риски возникают при оценке их эффективности.
Анализ последних исследований в области разработки ПО с использованием больших языковых моделей, с акцентом на воспроизводимость, устойчивость и качество бенчмарков.
Несмотря на растущий интерес к применению больших языковых моделей (LLM) в разработке программного обеспечения, вопросы воспроизводимости и устойчивости исследований в этой области остаются недостаточно изученными. В статье ‘Reflecting on Empirical and Sustainability Aspects of Software Engineering Research in the Era of Large Language Models’ проводится анализ современных эмпирических исследований в области разработки ПО с использованием LLM. Полученные результаты выявляют тенденцию к увеличению числа работ, использующих LLM, но также и сохраняющиеся проблемы с обеспечением строгости оценки, предотвращением загрязнения данных и оценкой экологических издержек. Возможно ли разработать стандартизированные подходы к проведению и оценке исследований с использованием LLM, обеспечивающие как научную достоверность, так и устойчивое развитие отрасли?
Интеграция LLM в Жизненный Цикл Разработки
Крупные языковые модели (LLM) стремительно интегрируются в практику разработки программного обеспечения, обещая повышение производительности и автоматизацию рутинных задач. Этот процесс требует строгой эмпирической оценки для понимания их возможностей и ограничений в реальных сценариях. Анализ 177 эмпирических статей показал, что доля работ, основанных на LLM, увеличилась с 15.2% в 2023 году до 36.6% в 2025 году, что свидетельствует об ускоряющемся внедрении этих моделей. Таким образом, LLM становятся неотъемлемой частью процесса создания программного обеспечения.
Угрозы Валидности: Утечка Данных и Воспроизводимость
Ключевой проблемой при оценке LLM является утечка данных, когда оценочные наборы данных пересекаются с данными, использованными для обучения модели, приводя к завышенным показателям производительности. Временная фильтрация может смягчить эту проблему, однако требует тщательной реализации. Стохастическая природа LLM, в сочетании с непрозрачностью API, дополнительно затрудняет воспроизводимость результатов. Осведомлённость о проблеме загрязнения данных растёт: в 2023 году о ней сообщалось в 18.8% статей, а в 2025 году – в 42.2%.
Методы Надёжной Эмпирической Оценки
Оценка артефактов играет важную роль в обеспечении воспроизводимости научных работ, позволяя независимо подтвердить заявленные результаты. Сравнительный анализ производительности LLM и традиционных методов является ценным инструментом оценки прогресса в данной области, однако наблюдается тенденция к снижению количества таких публикаций: доля работ, сравнивающих LLM с не-LLM подходами, уменьшилась с 84.4% в 2023 году до 56.7% в 2025 году. Эмпирические исследования с использованием LLM, таких как GPT-4, GPT-3.5, CodeBERT, CodeLlama и CodeT5, становятся все более распространенными. Лишь 18.6% публикаций содержат отметку “Artifact Available”, что указывает на существенный пробел в усилиях по обеспечению воспроизводимости.
Устойчивость и Стоимость Исследований LLM
Вычислительные затраты, связанные с проведением экспериментов с LLM, представляют собой значительный барьер для многих исследователей, ограничивая доступность исследований в области обработки естественного языка. Открытые модели предлагают потенциальное решение, снижая требования к аппаратному обеспечению и используются в 76.8% проанализированных публикаций. Закрытые модели, доступ к которым осуществляется через API, влекут за собой постоянные расходы и используются в 59.9% работ. Лишь 50.3% публикаций содержат информацию о вычислительных затратах, а 38% – о временных затратах, что подчеркивает недостаток прозрачности. Отсутствие стандартизированной отчетности о ресурсах препятствует воспроизводимости исследований и затрудняет объективное сравнение подходов. Если результат нельзя воспроизвести, он недостоверен, а значит, и ценность научного поиска подвергается сомнению.
Исследование, представленное в статье, акцентирует внимание на растущей проблеме воспроизводимости результатов в области разработки программного обеспечения, особенно при использовании больших языковых моделей. Это подчеркивает необходимость строгого подхода к эмпирическим исследованиям и оценке их устойчивости. В этой связи, слова Марвина Минского особенно актуальны: “Искусственный интеллект — это не что-то, что мы построим, а то, что мы обнаружим.” Действительно, обнаружение истинных закономерностей требует не просто получения результатов, но и доказательства их корректности и надёжности, что соответствует принципам математической чистоты и непротиворечивости, которые являются основой элегантного кода и надёжных алгоритмов. Статья убедительно демонстрирует, что без строгого контроля за данными и методологией, даже самые передовые инструменты могут привести к ошибочным выводам.
Что дальше?
Настоящий анализ эмпирических исследований в области разработки программного обеспечения, использующих большие языковые модели, выявил закономерную тенденцию к увеличению их применения. Однако, подобно алхимику, обнаружившему блестящий металл, но не способному определить его истинную природу, сообщество столкнулось с проблемой воспроизводимости и устойчивости полученных результатов. Если решение кажется магией – значит, не раскрыт инвариант. Зачастую, публикации демонстрируют работоспособность на тестовых примерах, но не предоставляют доказательств корректности в более широком контексте.
Особую озабоченность вызывает проблема загрязнения данных. Повторное использование одних и тех же данных для обучения и оценки, подобно бесконечному отражению в зеркалах, создает иллюзию прогресса, скрывая истинные недостатки. Необходима разработка строгих методологических принципов, гарантирующих независимость данных и объективность оценки. Иначе, вся эта деятельность рискует превратиться в упражнение в оптимизации для конкретного набора примеров, а не в фундаментальное исследование.
Будущие исследования должны быть сосредоточены на разработке доказуемых алгоритмов и формальных моделей, способных объяснить наблюдаемые результаты. Вместо того чтобы просто демонстрировать, что что-то “работает”, необходимо понять, почему оно работает, и какие гарантии можно предоставить относительно его надежности и устойчивости. В конечном счете, истинная элегантность заключается не в сложности решения, а в его математической чистоте.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2510.26538.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- LLM: математика — предел возможностей.
- Эмоциональный отпечаток: Как мы научили ИИ читать душу (и почему рейтинги вам врут)
- Почему ваш Steam — патологический лжец, и как мы научили компьютер читать между строк
- Квантовый рециклинг: Будущее отказоустойчивых квантовых вычислений
- 🚀 Квантовые хроники: от Чикаго до квантовых схем и далее 🚀
- Квантовый скачок из Андхра-Прадеш: что это значит?
- Индекс удалённого труда: предел автоматизации ИИ.
- Квантовый прыжок: сможем ли мы наконец разгадать тайну сворачивания белков?
- Стратегия квантовой Европы и великий талант & технологический балансир
- Время и генеративный интеллект: проникающее тестирование сквозь призму будущего.
2025-11-02 12:44