論文の概要: The Fusion of Large Language Models and Formal Methods for Trustworthy AI Agents: A Roadmap

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.06512v1
• Date: Mon, 09 Dec 2024 14:14:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-10 23:11:44.37566
• Title: The Fusion of Large Language Models and Formal Methods for Trustworthy AI Agents: A Roadmap
• Title（参考訳）: 信頼できるAIエージェントのための大規模言語モデルの融合と形式的手法:ロードマップ
• Authors: Yedi Zhang, Yufan Cai, Xinyue Zuo, Xiaokun Luan, Kailong Wang, Zhe Hou, Yifan Zhang, Zhiyuan Wei, Meng Sun, Jun Sun, Jing Sun, Jin Song Dong,
• Abstract要約: 本稿では、次世代の信頼できるAIシステムを推進するためのロードマップを概説する。 我々は、FMがLLMがより信頼性が高く、正式に認定された出力を生成するのにどのように役立つかを示す。 私たちはこの統合が、ソフトウェアエンジニアリングプラクティスの信頼性と効率性の両方を高める可能性があることを認めています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.363424584297974
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have emerged as a transformative AI paradigm, profoundly influencing daily life through their exceptional language understanding and contextual generation capabilities. Despite their remarkable performance, LLMs face a critical challenge: the propensity to produce unreliable outputs due to the inherent limitations of their learning-based nature. Formal methods (FMs), on the other hand, are a well-established computation paradigm that provides mathematically rigorous techniques for modeling, specifying, and verifying the correctness of systems. FMs have been extensively applied in mission-critical software engineering, embedded systems, and cybersecurity. However, the primary challenge impeding the deployment of FMs in real-world settings lies in their steep learning curves, the absence of user-friendly interfaces, and issues with efficiency and adaptability. This position paper outlines a roadmap for advancing the next generation of trustworthy AI systems by leveraging the mutual enhancement of LLMs and FMs. First, we illustrate how FMs, including reasoning and certification techniques, can help LLMs generate more reliable and formally certified outputs. Subsequently, we highlight how the advanced learning capabilities and adaptability of LLMs can significantly enhance the usability, efficiency, and scalability of existing FM tools. Finally, we show that unifying these two computation paradigms -- integrating the flexibility and intelligence of LLMs with the rigorous reasoning abilities of FMs -- has transformative potential for the development of trustworthy AI software systems. We acknowledge that this integration has the potential to enhance both the trustworthiness and efficiency of software engineering practices while fostering the development of intelligent FM tools capable of addressing complex yet real-world challenges.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は変革的なAIパラダイムとして登場し、その例外的な言語理解と文脈生成能力を通じて、日常生活に大きな影響を与えている。 卓越した性能にもかかわらず、LLMは重要な課題に直面している。 一方、形式的手法(FM)は、システムの正しさをモデル化、特定、検証するための数学的に厳密な手法を提供する、よく確立された計算パラダイムである。 FMはミッションクリティカルなソフトウェアエンジニアリング、組み込みシステム、サイバーセキュリティに広く応用されている。 しかし、現実の環境でのFMの展開を妨げる主な課題は、学習曲線の急勾配、ユーザフレンドリなインターフェースの欠如、効率性と適応性の問題である。 本稿では,LLMとFMの相互強化を活用して,次世代の信頼性の高いAIシステムを推進するためのロードマップを概説する。 まず、推論や認証技術を含むFMが、LCMがより信頼性が高く正式に認定された出力を生成するのにどのように役立つかを説明する。 次に、LLMの高度な学習能力と適応性によって、既存のFMツールのユーザビリティ、効率、スケーラビリティが大幅に向上する点を強調した。 最後に、これらの2つの計算パラダイム、すなわちLLMの柔軟性と知性とFMの厳格な推論能力を統合することは、信頼できるAIソフトウェアシステムの開発に変革をもたらす可能性を示します。 この統合は、ソフトウェアエンジニアリングプラクティスの信頼性と効率性の両方を高めると同時に、複雑で現実的な課題に対処できるインテリジェントなFMツールの開発を促進する可能性があることを認めます。

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