AIコードの誤り見抜く5つの確認

出発点は特定の不安だ。コードは動き、エラーも出ないのに、結果が正しいか分からない。記事は誤りを2種類に分ける。プログラムを止める誤りは注意を強いるためリスクが低く、静かに異なる結果を出したまま動き続ける誤りを高リスクとし、AIが書くコードに生じやすいとする。例は100と1000を取り違えた割引関数で、900円でなく990円を返し、警告も出ない。

5つの確認は専門知識でなく手順として示される。尋ねる前に期待する数を決める、ちょうど境界とその前後を探る、0件や1件でどうなるか見る、桁数から文字列が数値扱いされていないか見る、入力件数と出力件数を比べる——いずれもコードを読まずにできる。これらは試した事例を確かめるだけで全体の正しさではない。0件のときダッシュかゼロかエラーかといった判断はAIでなく発注者のものだ。

結びの主張は尋ね方についてだ。意見を求めればどちらでも返事が来るため、結果は意見のように捏造できないとして、実際の実行出力を求める方が強い形だとしている。