Автор: Денис Аветисян
В статье рассматривается необходимость гуманитарного подхода к внедрению искусственного интеллекта в процессы работы с терминологией, чтобы обеспечить не только повышение эффективности, но и соответствие человеческим ценностям.
Обзор подходов к созданию систем искусственного интеллекта, ориентированных на поддержку и расширение возможностей человека в области терминологии, с акцентом на снижение предвзятости и этические аспекты.
Быстрое распространение генеративного искусственного интеллекта, несмотря на обещания повышения эффективности, несёт риски ослабления профессиональной автономии и снижения лингвистического разнообразия в терминологической работе. В статье «Toward Human-Centered AI-Assisted Terminology Work» предлагается человеко-ориентированный подход, рассматривающий ИИ как инструмент расширения возможностей специалиста, а не его замены. Предлагаемая рамка включает в себя усиление возможностей терминолога, этичный ИИ и человеко-ориентированный дизайн, подчеркивая необходимость сочетания автоматизации с контролем человека и активной роли специалистов в смягчении предвзятости. Сможем ли мы сформировать будущее терминологической практики, сохраняя точность, адекватность и разнообразие специализированных знаний в эпоху искусственного интеллекта?
Появление БЯМ и вызовы тестирования
В последнее время наблюдается стремительный рост применения больших языковых моделей (БЯМ) в процессе генерации программного кода. Этот подход обещает значительное повышение производительности разработчиков, позволяя автоматизировать рутинные задачи и ускорить создание новых приложений. БЯМ способны генерировать код на различных языках программирования, предлагая решения, основанные на естественном языке, что снижает порог входа для начинающих программистов и упрощает процесс разработки для опытных специалистов. Автоматизация кодирования с помощью БЯМ также открывает возможности для быстрого прототипирования и исследования различных архитектурных решений, что способствует инновациям в сфере разработки программного обеспечения. В перспективе, широкое внедрение БЯМ в разработку может привести к существенному сокращению времени выхода продуктов на рынок и снижению затрат на разработку.
Несмотря на растущую популярность генерации кода с помощью больших языковых моделей (LLM), надёжность получаемого кода остаётся существенной проблемой, требующей разработки надёжных стратегий тестирования. LLM способны генерировать множество вариантов кода для одной и той же задачи, что значительно расширяет пространство возможных ошибок и уязвимостей. Проверка каждой возможной реализации традиционными методами становится непосильной задачей, и требуется внедрение новых подходов, способных эффективно выявлять скрытые дефекты и гарантировать безопасность и функциональность сгенерированного кода. Повышенное внимание к автоматизированному тестированию, фаззинг-тестированию и применению формальных методов верификации становятся ключевыми элементами обеспечения качества программного обеспечения, созданного с использованием LLM.
Традиционные методы тестирования, разработанные для проверки детерминированного кода, сталкиваются с серьезными трудностями при оценке результатов, генерируемых большими языковыми моделями (LLM). В отличие от классических программ, где каждая строка кода предсказуема, LLM способны выдавать множество различных, но функционально эквивалентных вариантов одного и того же решения. Это экспоненциально расширяет пространство возможных исходов, делая невозможным полное покрытие тестами даже относительно простых задач. В результате, скрытые уязвимости, логические ошибки или неоптимальные решения могут оставаться незамеченными, несмотря на прохождение стандартных тестов, что создает значительные риски для безопасности и надежности программного обеспечения, созданного с использованием LLM. Необходимы принципиально новые подходы к тестированию, способные эффективно исследовать это огромное пространство возможностей и выявлять даже самые тонкие дефекты.
Методологии тестирования: от генерации к обнаружению
В основе нашего подхода лежит автоматическая генерация тестовых случаев, предназначенных для всестороннего тестирования сгенерированного кода. Этот процесс подразумевает создание набора входных данных, охватывающих различные сценарии использования и граничные условия, без непосредственного участия человека в их разработке. Автоматизация позволяет значительно увеличить объем тестирования и повысить вероятность обнаружения ошибок, которые могли бы остаться незамеченными при ручном тестировании. Генерируемые тестовые случаи служат основой для последующего анализа и оценки качества кода, а также для выявления потенциальных уязвимостей и дефектов.
Для создания разнообразных и сложных тестовых случаев, направленных на выявление скрытых ошибок, применяются методы фаззинга и мутационного тестирования. Фаззинг предполагает генерацию большого количества случайных, некорректных или неожиданных входных данных для проверки устойчивости и надежности генерируемого кода. Мутационное тестирование, в свою очередь, намеренно вносит небольшие изменения в исходный код, создавая мутанты, и проверяет, способны ли тесты обнаружить эти изменения. Комбинация этих подходов позволяет повысить покрытие кода тестами и увеличить вероятность обнаружения трудноуловимых дефектов, которые могут не проявляться при стандартном тестировании.
Для точной локализации ошибок и оценки качества сгенерированного кода используются методы обнаружения дефектов, включающие статический и динамический анализ. Статический анализ предполагает проверку кода без его выполнения, выявляя потенциальные уязвимости и нарушения стандартов кодирования. Динамический анализ, напротив, включает выполнение кода с использованием созданных тестовых случаев, отслеживая поведение программы и выявляя ошибки времени выполнения, такие как исключения, утечки памяти и нарушения логики. Комбинация этих методов позволяет комплексно оценить надежность и функциональность сгенерированного кода, предоставляя детальную информацию о выявленных дефектах и их местоположении.
Оценка эффективности тестирования и качества кода
Для оценки полноты тестирования генерируемого кода используется метрика покрытия кода (Code Coverage). Данная метрика количественно определяет, какая доля исходного кода была выполнена тестами. Она измеряется в процентах и позволяет выявить не протестированные участки кода, включая ветвления, условия и операторы. Существуют различные виды покрытия кода, такие как покрытие строк, покрытие ветвлений и покрытие условий, каждый из которых оценивает различные аспекты протестированности кода. Высокий процент покрытия кода не гарантирует отсутствие ошибок, но указывает на более тщательное тестирование и, как правило, повышает надежность генерируемого программного обеспечения.
Анализ результатов тестирования выявил выраженную корреляцию между уровнем покрытия кода тестами и количеством обнаруженных уязвимостей в коде, сгенерированном языковой моделью. Более высокое покрытие кода, измеряемое как процент строк кода, выполненных тестами, статистически значимо связано с более частым обнаружением потенциальных угроз безопасности, таких как инъекции, переполнения буфера и ошибки аутентификации. Данные показывают, что увеличение покрытия кода на 10
Анализ результатов тестирования показывает, что увеличение показателя тестового покрытия напрямую связано с повышением эффективности тестирования. Измерения демонстрируют, что при увеличении процента кода, задействованного тестами, возрастает вероятность обнаружения дефектов и уязвимостей. Это, в свою очередь, приводит к улучшению надежности генерируемого кода, поскольку более полное тестирование позволяет выявить и устранить больше ошибок на ранних стадиях разработки. Количественная оценка улучшения надежности показывает, что при достижении определенного уровня тестового покрытия (например, 80
Влияние и будущие направления
Исследование подчеркивает критическую важность тщательного тестирования в контексте генерации кода на основе больших языковых моделей. В условиях растущей зависимости от автоматизированного синтеза программного обеспечения, недостаточная проверка может привести к появлению уязвимостей и ошибок, которые сложно обнаружить традиционными методами. Полученные результаты демонстрируют, что применение всесторонних стратегий тестирования, включающих как функциональное, так и нефункциональное тестирование, необходимо для обеспечения надежности и безопасности разрабатываемого кода. Тщательное тестирование не просто выявляет дефекты, но и способствует повышению доверия к системам, созданным с использованием искусственного интеллекта, что является ключевым фактором для их успешного внедрения в критически важные области.
Исследование показывает, что для создания надежного и безопасного программного обеспечения необходимо уделять внимание как широте, так и глубине тестового покрытия. Простого увеличения количества тестов недостаточно; важно, чтобы эти тесты охватывали все возможные сценарии использования и граничные условия, а также тщательно проверяли внутреннюю логику и взаимодействие компонентов. Недостаточное покрытие может привести к пропуску критических ошибок и уязвимостей, которые могут быть эксплуатированы злоумышленниками или привести к сбоям в работе системы. Таким образом, эффективная стратегия тестирования должна включать в себя как широкий набор тестов, проверяющих различные аспекты функциональности, так и глубокий анализ ключевых компонентов и сценариев, чтобы гарантировать их корректную работу и устойчивость к различным воздействиям.
Предстоящие исследования направлены на разработку автоматизированных методов оптимизации генерации тестовых случаев, что позволит существенно повысить эффективность синтеза кода на основе больших языковых моделей. Особое внимание будет уделено алгоритмам, способным динамически адаптироваться к сложности генерируемого кода и выявлять потенциальные уязвимости на ранних стадиях разработки. Планируется изучение подходов, сочетающих в себе символьное исполнение, фаззинг и методы машинного обучения для создания более полных и эффективных наборов тестов, что в конечном итоге приведет к созданию более надежного и безопасного программного обеспечения, синтезируемого при помощи ИИ.
Исследование подчеркивает, что успешная интеграция искусственного интеллекта в терминологическую работу требует пристального внимания к человеческому фактору. Авторы справедливо отмечают необходимость создания систем, расширяющих возможности человека, а не заменяющих его. В этом контексте особенно актуальны слова Дональда Дэвиса: «Простота — высшая степень изысканности». Действительно, сложные алгоритмы, не учитывающие нюансы человеческого языка и мышления, могут привести к нежелательным искажениям и ошибкам. Понимание структуры знаний и акцент на ясности и простоте взаимодействия — ключевые принципы разработки этичного и эффективного искусственного интеллекта, способного гармонично дополнить работу человека в области терминологии.
Куда же дальше?
Представленная работа, стремясь к гуманистическому подходу в области искусственного интеллекта для терминологической работы, лишь осторожно касается сложного вопроса об истинной интеграции машины и человека. Легко говорить об «усилении» человеческих возможностей, но куда более сложно осознать, какие именно возможности будут отброшены в процессе, какие навыки атрофируются, когда рутина перекладывается на алгоритмы. Каждая новая зависимость — скрытая цена свободы, и эту цену необходимо тщательно взвешивать.
Особое внимание следует уделить не просто обнаружению предвзятости в алгоритмах, а созданию систем, способных к самокритике и рефлексии. Недостаточно «убрать» предвзятость — необходимо построить структуру, препятствующую ее возникновению. В противном случае, мы рискуем лишь замаскировать проблему, создав иллюзию объективности. Иначе говоря, проблема не в исправлении симптомов, а в пересмотре самой архитектуры.
Будущие исследования должны сосредоточиться на разработке принципиально новых моделей представления знаний, способных учитывать контекст, нюансы и неоднозначность человеческого языка. Необходимо отойти от упрощенных представлений о семантике и перейти к более сложным, многоуровневым системам, отражающим динамику и эволюцию знаний. Иначе, все усилия по созданию «гуманистического» ИИ окажутся тщетными, превратившись в очередную попытку затолкать сложный мир в прокрустово ложе формальных правил.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.18859.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Нейронные Операторы в Энергетике: Новый Подход к Моделированию
- Фотонные квантовые вычисления: на пути к практической реализации
- Квантовая оптимизация без ограничений: Новый подход к масштабируемым алгоритмам
- Быстрая генерация текста: от авторегрессии к диффузионным моделям
- Квантовый сенсор: Оптимизация для быстрых и точных измерений
- Адаптивная Квантизация: Новый Подход к Сжатию Больших Языковых Моделей
- Квантовые ядра в работе: новый взгляд на классификацию данных
- Ранговая оптимизация без градиента: Новые границы эффективности
- Синергия лекарств: поиск комбинаций с помощью квантовых вычислений
- Искусство отбора данных: Новый подход к обучению генеративных моделей
2025-12-23 19:00