論文の概要: The Scope of ChatGPT in Software Engineering: A Thorough Investigation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.12138v1
• Date: Sat, 20 May 2023 08:43:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-24 00:28:09.347046
• Title: The Scope of ChatGPT in Software Engineering: A Thorough Investigation
• Title（参考訳）: ソフトウェア工学におけるChatGPTのスコープ:徹底的な調査
• Authors: Wei Ma, Shangqing Liu, Wenhan Wang, Qiang Hu, Ye Liu, Cen Zhang, Liming Nie, Yang Liu
• Abstract要約: ChatGPTは、ソフトウェアエンジニアリングを変革する大きな可能性を実証する。 しかし、ChatGPTの解釈可能性の欠如は、ChatGPTの解釈可能性の欠如を懸念している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.266554619192497
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: ChatGPT demonstrates immense potential to transform software engineering (SE) by exhibiting outstanding performance in tasks such as code and document generation. However, the high reliability and risk control requirements of SE make the lack of interpretability for ChatGPT a concern. To address this issue, we carried out a study evaluating ChatGPT's capabilities and limitations in SE. We broke down the abilities needed for AI models to tackle SE tasks into three categories: 1) syntax understanding, 2) static behavior understanding, and 3) dynamic behavior understanding. Our investigation focused on ChatGPT's ability to comprehend code syntax and semantic structures, including abstract syntax trees (AST), control flow graphs (CFG), and call graphs (CG). We assessed ChatGPT's performance on cross-language tasks involving C, Java, Python, and Solidity. Our findings revealed that while ChatGPT excels at understanding code syntax (AST), it struggles with comprehending code semantics, particularly dynamic semantics. We conclude that ChatGPT possesses capabilities akin to an Abstract Syntax Tree (AST) parser, demonstrating initial competencies in static code analysis. Additionally, our study highlights that ChatGPT is susceptible to hallucination when interpreting code semantic structures and fabricating non-existent facts. These results underscore the need to explore methods for verifying the correctness of ChatGPT's outputs to ensure its dependability in SE. More importantly, our study provide an iniital answer why the generated codes from LLMs are usually synatx correct but vulnerabale.
• Abstract（参考訳）: ChatGPTは、コードやドキュメント生成といったタスクにおいて優れたパフォーマンスを示すことによって、ソフトウェアエンジニアリング(SE)を変革する大きな可能性を示しています。 しかし、SEの信頼性とリスク制御の要求が高いため、ChatGPTの解釈可能性の欠如が懸念される。 この問題に対処するため,我々はChatGPTのSEにおける能力と限界を評価する研究を行った。 AIモデルがSEタスクに取り組むために必要な能力を3つのカテゴリに分類しました。 1)構文理解。 2)静的な行動の理解,及び 3)動的行動理解。 本研究は、抽象構文木(AST)、制御フローグラフ(CFG)、コールグラフ(CG)など、コード構文と意味構造を理解するChatGPTの能力に焦点を当てた。 C、Java、Python、Solidityを含む言語横断タスクでChatGPTのパフォーマンスを評価した。 その結果、ChatGPTはコード構文(AST)の理解に長けているが、コード意味論、特に動的意味論の理解に苦慮していることがわかった。 我々はChatGPTが抽象構文木(AST)パーサに似た機能を持っていることを結論し、静的コード解析の初期能力を示す。 さらに本研究は,chatgptがコードの意味構造を解釈し,存在しない事実を作り出す際に幻覚を生じやすいことを強調する。 これらの結果は、ChatGPTの出力の正確性を検証し、SEにおける信頼性を保証する方法を検討する必要性を浮き彫りにした。 さらに重要なことに、llmから生成されたコードは通常synatxで正しいが、vulnerabaleは正しいのかという疑問に答えています。

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