مبانی توهم منطقی در کدهای تولید شده توسط هوش مصنوعی
ابزارهای هوش مصنوعی مانند GitHub Copilot و ChatGPT می‌توانند خطاهای منطقی در کد، تست‌ها و معماری ایجاد کنند. این مقاله به بررسی راههای تشخیص و پیشگیری از این توهم‌ها میپردازد.
توهم‌های منطقی در کد هوش مصنوعی
ابزارهای کمک‌کد نویسی هوش مصنوعی مانند GitHub Copilot و ChatGPT می‌توانند کدهای به ظاهر صحیح تولید کنند که حاوی خطاهای منطقی پنهان هستند. این توهم‌ها در سه حوزه اصلی رخ می‌دهند: کد توسعه، منطق تست‌ها و معماری نرم‌افزار. در کد توسعه، ممکن است شرط‌های غیرممکن، حلقه‌های بی‌نهایت یا تغییرات متضاد وضعیت ایجاد شود. در تست‌ها، Assertionهای نادرست یا Mocking ناسازگار می‌توانند اطمینان کاذب ایجاد کنند. در سطح معماری، هوش مصنوعی ممکن است قوانین لایه‌بندی را نقض کند یا با محدودیت‌های پنجره زمینه مواجه شود.
- شرط‌های غیرممکن: کدهایی که هرگز اجرا نمی‌شوند
- حلقه‌های متضاد: توهم در شرایط پایان حلقه
- تغییرات وضعیت متناقض: تنظیم متغیرها به مقادیر متضاد
- Assertionهای نادیده‌گیرنده Setup: تست‌هایی که نتیجه را بررسی نمی‌کنند
- شکاف پوشش تست: عدم تست موارد edge و خطا
"هوش مصنوعی تضمین نمی‌کند که حوزه مسئله یا نیازمندی‌های کسب‌وکار را درک کند" "کد اجرا می‌شود، تست‌ها پاس می‌شوند، اما کسب‌وکار ممکن است شکست بخورد"
دفاع در برابر این توهم‌ها نیازمند سیستم ایمنی QA راهنمایی شده توسط انسان است که نه تنها کد تولید شده، بلکه منطق، قوانین و معماری را نیز بررسی می‌کند.