- 大規模言語モデル（LLM）は、適切に促されるとより良いコードを書く可能性があるが、そのためにはソフトウェア開発の経験が必要。
- Max Woolf氏による実験では、LLMが要求に応じて提案するコードを最適化できるかどうかが検証された。
- LLMは、要求に基づいて最適化されたコードを提供し、速度が向上したが、エラーも発生。
- 「プロンプトエンジニアリング」を用いると、より洗練されたコードが生成されるが、バグも増える傾向がある。
- LLMに「コードをよりよく書く」と促すことで、コードの改善が実現されるが、その定義によって結果が異なる。
私の考え：LLMを使用してコードを改善するためには、明確な指示やプロンプトエンジニアリングが効果的であり、経験豊富な開発者がより良い結果を得られることが示唆されています。人間の判断や修正が不可欠であり、LLMはソフトウェアエンジニアを置き換えるにはまだ時間がかかるという点が重要だと感じます。
元記事: https://www.theregister.com/2025/01/07/ai_can_write_improved_code_research/