Работа из лаборатории OpenAI представляет замечательную идею - использование системы ИИ для критики кода, сгенерированного другой системой ИИ. Эта концепция действительно революционна, так как она открывает новые возможности для повышения качества и надежности кода, созданного с помощью ИИ.

Исследователи сначала обучили систему критики ИИ, преднамеренно внося ошибки в существующие приложения и заставляя систему учиться определять и описывать эти проблемы. Такой подход не только обеспечивает богатый набор данных для обучения, но и имитирует реальные сценарии, в которых могут возникать ошибки.

Результаты этого эксперимента поразительны. Системы критики ИИ смогли обнаружить значительно больше ошибок, чем человеческие эксперты, и в более чем 60% случаев предпочтение отдавалось критике, сгенерированной ИИ, а не написанной человеком. Это свидетельствует о том, что эти системы ИИ могут быть весьма эффективными в повышении качества кода, созданного с помощью ИИ, помогая сделать существующие кодовые базы более надежными и даже защищая их от атак.

Работа из лаборатории OpenAI представляет захватывающую идею - использование системы ИИ для критики и улучшения кода, сгенерированного другим ИИ, таким как ChatGPT или новый Claude 3.5. Эта концепция действительно примечательна, так как она открывает новые возможности для тех, у кого ограниченные навыки программирования, создавать сложное программное обеспечение, такое как видеоигры, с помощью ИИ.

Ключом к реализации этого является обучение критической системы ИИ на обширном наборе данных об ошибках и проблемах в коде, как искусственно введенных, так и естественно возникающих. Изучая, как обычно ломается код, критическая система ИИ может затем анализировать вывод генерирующей системы ИИ и выявлять потенциальные проблемы или ошибки.

Результаты весьма впечатляющие - критика, основанная на ИИ, оказывается более всеобъемлющей, чем написанная человеком, и в более чем 60% случаев предпочтение отдается критике, сгенерированной ИИ. Это свидетельствует о том, что эти системы могут значительно повысить качество и надежность кода, созданного с помощью ИИ, сделав его более устойчивым и менее подверженным атакам.

Для обучения системы критики ИИ исследователям сначала нужно было создать большой набор данных об ошибках и ошибках. Они сделали это, преднамеренно внося ошибки в существующие работающие приложения, ломая их интересными способами. Описывая эти введенные ошибки, они создали набор данных, которому ИИ мог обучиться.

Кроме того, исследователи также изучали естественно возникающие ошибки и ошибки, найденные в дикой природе. Это позволило ИИ учиться на реальных примерах, а не только на искусственно созданных.

Целью было научить систему ИИ тому, как обычно ломается код, чтобы она могла эффективно критиковать и выявлять ошибки в новом коде, созданном с помощью ИИ. Этот подход создания всеобъемлющего учебного набора данных, включающего как преднамеренно введенные, так и естественно возникающие ошибки, был ключом к успеху системы критики ИИ.

Результаты, представленные в работе, действительно примечательны. Система критики ИИ способна находить значительно больше ошибок, чем человеческие эксперты, при этом более 60% критики, написанной ИИ, предпочтительнее, чем написанной человеком. Это подчеркивает впечатляющие возможности этих систем в выявлении и анализе проблем в коде.

Более того, в работе раскрывается, что сочетание человека и критических систем ИИ обеспечивает еще более всеобъемлющие результаты, чем подходы, основанные только на ИИ. Хотя галлюцинации, когда ИИ выдумывает несуществующие ошибки, по-прежнему вызывают озабоченность, присутствие человеческих экспертов помогает смягчить эту проблему.

Выводы работы свидетельствуют о том, что эти критические системы ИИ могут сыграть ключевую роль в повышении качества и надежности существующих кодовых баз, а также потенциально помочь защитить их от атак. Повышение прозрачности и доступности такого рода исследований также похвально, так как это позволяет более широкому сообществу лучше понять сильные и слабые стороны этих развивающихся технологий.

Хотя система критики ИИ, представленная в работе, обладает впечатляющими возможностями в обнаружении большего количества ошибок и предоставлении более всеобъемлющей критики, чем человеческие эксперты, она не лишена ограничений и проблем.

Во-первых, система по-прежнему подвержена галлюцинациям, когда ИИ неправильно идентифицирует ошибки или проблемы, которых на самом деле нет в коде. Это может привести к ложным срабатываниям и ненужным затратам времени на расследование несуществующих проблем. В работе отмечается, что включение человеческих экспертов в процесс помогает смягчить эти галлюцинации, обеспечивая более надежную и точную оценку.

Кроме того, система испытывает трудности с ошибками, которые не изолированы в одном фрагменте кода, а возникают в результате сочетания нескольких проблем в разных частях кодовой базы. Эти более сложные, взаимосвязанные проблемы могут быть трудными для критической системы ИИ для эффективного выявления и решения.

Кроме того, в работе признается, что система требует тщательного рассмотрения и проверки человеческими экспертами, даже с ее впечатляющими возможностями. Критика, сгенерированная ИИ, должна быть тщательно изучена, чтобы обеспечить точность и надежность выводов, поскольку система не является безупречной.

Несмотря на эти ограничения, в работе подчеркивается значительный потенциал системы критики ИИ для повышения качества и безопасности программного обеспечения за счет выявления большего числа ошибок и проблем, чем человеческие эксперты в одиночку. По мере развития технологии исследователи оптимистично настроены, что система станет еще более надежной и эффективной в будущем.

Новая система критики ИИ, разработанная лабораторией OpenAI, является примечательным достижением в области обеспечения качества кода. Обучая ИИ критиковать вывод других систем ИИ, таких как ChatGPT и Claude 3.5, исследователи обнаружили, что эти критические системы ИИ могут обнаруживать значительно больше ошибок, чем человеческие эксперты. Примечательно, что в более чем 60% случаев предпочтение отдается критике, написанной ИИ, а не человеком.

Однако система не лишена ограничений. Галлюцинации, когда ИИ выдумывает несуществующие ошибки, все еще происходят, хотя и реже, чем раньше. Кроме того, система испытывает трудности с ошибками, возникающими из-за множественных проблем в кодовой базе, а не из-за изолированных ошибок.

Несмотря на эти ограничения, потенциал этой технологии огромен. Сочетая экспертные знания человека с всеобъемлющими возможностями ИИ по обнаружению ошибок, исследователи продемонстрировали мощный подход к повышению качества и надежности кода, созданного с помощью ИИ. По мере развития технологии мы можем ожидать еще более впечатляющих результатов в ближайшем будущем.