論文の概要: Static Code Analysis in the AI Era: An In-depth Exploration of the
Concept, Function, and Potential of Intelligent Code Analysis Agents
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.08837v1
- Date: Fri, 13 Oct 2023 03:16:58 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-23 02:53:23.636500
- Title: Static Code Analysis in the AI Era: An In-depth Exploration of the
Concept, Function, and Potential of Intelligent Code Analysis Agents
- Title（参考訳）: AI時代の静的コード分析:インテリジェントコード分析エージェントの概念・機能・可能性の詳細な探索
- Authors: Gang Fan, Xiaoheng Xie, Xunjin Zheng, Yinan Liang, Peng Di
- Abstract要約: 我々は、AIモデル、エンジニアリングプロセス設計、従来の非AIコンポーネントを組み合わせた新しい概念である、Intelligent Code Analysis Agent (ICAA)を紹介する。
我々は、バグ検出精度を大幅に改善し、偽陽性率は基準値の85%から66%まで減少し、60.8%の有望なリコール率を得た。
この課題にもかかわらず、ICAAはソフトウェアの品質保証に革命をもたらす可能性を示唆している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.8686437689115363
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: The escalating complexity of software systems and accelerating development
cycles pose a significant challenge in managing code errors and implementing
business logic. Traditional techniques, while cornerstone for software quality
assurance, exhibit limitations in handling intricate business logic and
extensive codebases. To address these challenges, we introduce the Intelligent
Code Analysis Agent (ICAA), a novel concept combining AI models, engineering
process designs, and traditional non-AI components. The ICAA employs the
capabilities of large language models (LLMs) such as GPT-3 or GPT-4 to
automatically detect and diagnose code errors and business logic
inconsistencies. In our exploration of this concept, we observed a substantial
improvement in bug detection accuracy, reducing the false-positive rate to 66\%
from the baseline's 85\%, and a promising recall rate of 60.8\%. However, the
token consumption cost associated with LLMs, particularly the average cost for
analyzing each line of code, remains a significant consideration for widespread
adoption. Despite this challenge, our findings suggest that the ICAA holds
considerable potential to revolutionize software quality assurance,
significantly enhancing the efficiency and accuracy of bug detection in the
software development process. We hope this pioneering work will inspire further
research and innovation in this field, focusing on refining the ICAA concept
and exploring ways to mitigate the associated costs.
- Abstract（参考訳）: ソフトウェアシステムの複雑さの増大と開発サイクルの加速は、コードエラーの管理とビジネスロジックの実装において大きな課題となる。
従来のテクニックは、ソフトウェアの品質保証の基盤となっているが、複雑なビジネスロジックと広範なコードベースを扱う際に制限がある。
これらの課題に対処するために、AIモデル、エンジニアリングプロセス設計、従来の非AIコンポーネントを組み合わせた新しい概念である、Intelligent Code Analysis Agent(ICAA)を紹介する。
ICAAは、GPT-3やGPT-4のような大きな言語モデル(LLM)を使用して、コードエラーやビジネスロジックの不整合を自動的に検出し、診断する。
この概念の探索では, バグ検出精度が大幅に向上し, 基準値85\%から偽陽性率66\%, 有望なリコール率60.8\%に低下した。
しかし、LLMに関連するトークン消費コスト、特にコードの各行を解析する平均コストは、広く普及する上で重要な考慮事項である。
この課題にもかかわらず、ICAAはソフトウェア品質保証に革命をもたらす可能性があり、ソフトウェア開発プロセスにおけるバグ検出の効率と正確性を大幅に向上させる可能性が示唆されている。
この先駆的な取り組みが、ICAAのコンセプトを洗練し、関連するコストを軽減する方法を模索し、この分野のさらなる研究とイノベーションを刺激することを期待しています。
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