論文の概要: A Survey of Bugs in AI-Generated Code

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.05239v1
• Date: Thu, 04 Dec 2025 20:35:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-13 22:40:56.802224
• Title: A Survey of Bugs in AI-Generated Code
• Title（参考訳）: AI生成コードのバグ調査
• Authors: Ruofan Gao, Amjed Tahir, Peng Liang, Teo Susnjak, Foutse Khomh,
• Abstract要約: AI生成コードに関連するいくつかの品質問題が報告されている。 本稿では、既存のAI生成コード文献を体系的に分析し、生成されたコードにおけるバグや欠陥の全体的な理解を確立する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.6152117373301875
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Developers are widely using AI code-generation models, aiming to increase productivity and efficiency. However, there are also quality concerns regarding the AI-generated code. The generated code is produced by models trained on publicly available code, which are known to contain bugs and quality issues. Those issues can cause trust and maintenance challenges during the development process. Several quality issues associated with AI-generated code have been reported, including bugs and defects. However, these findings are often scattered and lack a systematic summary. A comprehensive review is currently lacking to reveal the types and distribution of these errors, possible remediation strategies, as well as their correlation with the specific models. In this paper, we systematically analyze the existing AI-generated code literature to establish an overall understanding of bugs and defects in generated code, providing a reference for future model improvement and quality assessment. We aim to understand the nature and extent of bugs in AI-generated code, and provide a classification of bug types and patterns present in code generated by different models. We also discuss possible fixes and mitigation strategies adopted to eliminate bugs from the generated code.
• Abstract（参考訳）: 開発者はAIコード生成モデルを広く使用しており、生産性と効率の向上を目指している。 しかし、AI生成コードに関する品質上の懸念もある。 生成されたコードは、バグや品質の問題を含むことが知られている、公開コードでトレーニングされたモデルによって生成される。 これらの問題は、開発プロセス中に信頼とメンテナンスの課題を引き起こす可能性がある。 AI生成コードに関連するいくつかの品質問題が報告されている。 しかし、これらの発見はしばしば散在し、体系的な要約が欠如している。 現在、包括的なレビューでは、これらのエラーのタイプと配布、修正戦略の可能性、および特定のモデルとの相関を明らかにすることができない。 本稿では,既存のAI生成コード文献を体系的に解析し,生成コードにおけるバグや欠陥の全体的な理解を確立し,将来的なモデル改善と品質評価の基準を提供する。 我々は、AI生成コードのバグの性質と範囲を理解し、異なるモデルによって生成されたコードに存在するバグタイプとパターンの分類を提供することを目的としている。 また、生成されたコードからバグを取り除くための修正や緩和戦略についても論じます。

関連論文リスト

• A Causal Perspective on Measuring, Explaining and Mitigating Smells in LLM-Generated Code [49.09545217453401]
  Propensity Smelly Score (PSC) は、特定の臭いの種類を生成する確率を推定する計量である。 我々は、生成戦略、モデルサイズ、モデルアーキテクチャ、および生成したコードの構造特性をいかに形成するかを識別する。 PSCは、開発者がモデルの振る舞いを解釈し、コード品質を評価するのに役立つ。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-11-19T19:18:28Z)
• BugPilot: Complex Bug Generation for Efficient Learning of SWE Skills [59.003563837981886]
  高品質なバグは、次世代の言語モデルベースソフトウェアエンジニアリング(SWE)エージェントをトレーニングする鍵となる。 難易度および多種多様なバグを合成する新しい方法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-10-22T17:58:56Z)
• MultiAIGCD: A Comprehensive dataset for AI Generated Code Detection Covering Multiple Languages, Models,Prompts, and Scenarios [0.0]
  我々は,Python,Java,Go用のAI生成コード検出データセットであるMultiAIGCDを紹介する。 全体として、MultiAIGCDは121,271のAI生成と32,148の人間のコードスニペットで構成されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-07-29T11:16:55Z)
• Bugs in Large Language Models Generated Code: An Empirical Study [12.625305075672456]
  コード用の大規模言語モデル(LLM)が最近注目を集めている。 人間書きのコードと同様、LLM生成コードはバグを起こしやすい。 本稿では,3つのLLMを用いて生成されたコードから収集した333個のバグのサンプルについて検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-13T20:12:01Z)
• Large Language Models of Code Fail at Completing Code with Potential Bugs [30.80172644795715]
  リアルタイムコード提案に触発されたバグコード補完問題について検討する。 潜在的なバグの存在は、高性能なCode-LLMの生成性能を著しく低下させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-06T06:35:27Z)
• Generation Probabilities Are Not Enough: Uncertainty Highlighting in AI Code Completions [54.55334589363247]
  本研究では,不確実性に関する情報を伝達することで,プログラマがより迅速かつ正確にコードを生成することができるかどうかを検討する。 トークンのハイライトは、編集される可能性が最も高いので、タスクの完了が早くなり、よりターゲットを絞った編集が可能になることがわかりました。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-14T18:43:34Z)
• ADPTriage: Approximate Dynamic Programming for Bug Triage [0.0]
  オンラインバグトリアージタスクのためのマルコフ決定プロセス(MDP)モデルを開発した。 私たちはADPTriageと呼ばれるADPベースのバグトリアージソリューションを提供しています。 以上の結果から, 代入精度と固定時間の観点から, ミオピックアプローチよりも有意な改善が見られた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-02T04:42:21Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。