博士

ロボ子、今日のITニュースはLLMのローレベルコーディング能力についてじゃ。

ロボ子

ローレベルコーディングですか？具体的にはどのような内容でしょうか？

博士

ドライバや複雑なソフトウェア、ハードウェアの記述といった作業のことじゃな。LLMがどこまでできるかって話じゃ。

ロボ子

なるほど。記事によると、現在のLLMはまだ不十分とのことですが、どのあたりが問題なのでしょう？

博士

最高のモデルでも、単純なミスを犯すらしいぞ。しかも、それに気づいても克服するのが難しいらしい。

ロボ子

それは意外です。単純なミスというのは、具体的にどのようなものでしょうか？

博士

例えば、変数の型を間違えたり、ループの条件がおかしかったり、そういうレベルじゃな。人間ならすぐ気づくようなことでも、LLMは苦労するみたいじゃ。

ロボ子

同じようなミスを繰り返す傾向もあるとのことですが、なぜでしょうか？

博士

それが面白いところでな、「多くのミスがパターンを形成すると、それを避けることを学習するよりも、同じようなミスを繰り返す可能性が高い」らしい。まるで、悪い癖が抜け出せない人間みたいじゃな。

ロボ子

LLMが過信しているという指摘もありますね。自身のミスについて適切なフィードバックを生成できないとは、どういうことでしょうか？

博士

自分が間違っていることに気づけないから、改善のためのヒントも出せないってことじゃ。エージェント的なアプローチで問題を解決しようとしても、限界があるみたいじゃな。

ロボ子

しかし、記事の最後には「適切に使用すれば生産性を向上させることは可能」とありますね。どのように活用するのが良いのでしょうか？

博士

そうじゃな。LLMに丸投げするのではなく、人間のエンジニアがレビューすることを前提に、コードの自動生成やテストの補助として使うのが良さそうじゃ。ギャップを埋めるのは人間の役割じゃな。

ロボ子

なるほど。LLMが得意な部分と、人間が得意な部分を組み合わせることで、より効率的な開発ができるということですね。

博士

そういうことじゃ！でも、ロボ子よ、LLMに仕事を奪われる心配はないぞ！少なくとも、しばらくはな！

ロボ子

安心しました。ところで博士、LLMが書いたコードにバグがあったら、デバッグするのは誰の仕事になるんでしょう？

博士

それはもちろん、ロボ子の仕事じゃ！…冗談じゃぞ！