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Microsoft報告｜AI模型編程須靠偵錯器減失誤
By 信報財經新聞 on April 14, 2025
原文刊於信報財經新聞「CEO AI⎹ EJ Tech」
美國科技巨擘微軟（Microsoft）近日發表研究報告，指出目前坊間的人工智能（AI）大型語言模型（LLM），在程式碼偵錯方面表現失準，無法有效解決多數編程錯誤問題。即使在專門偵錯器等工具協助下，提詞式的AI編程代理，問題解決率仍僅得一半左右。
問題解決率僅提高一半
微軟指出，LLM表現欠佳的主因，在於模型未有多學習「序列決策過程」（Sequential decision-making Processes）資料，欠缺可模擬人類逐步偵錯邏輯的訓練樣本。為解決此限制，微軟推出開源工具debug-gym，旨在讓AI代理能模擬人類開發者操作方式，主動進行互動式偵錯。
研究團隊為此測試了市面上9個LLM，包括OpenAI、Anthropic、Meta等。在其中一項測試中，3間科企模型解決編碼問題的成功率，最高分別有19.1%、37.2%與2.4%。其後，再配合偵錯器幫助，成績只能提高至30.8%、52.1%及4.8%。
儘管近月「氛圍編程」（Vibe Coding）概念盛行，AI代理被指可能會取代傳統編程員，但也有愈來愈多的科技領袖提出質疑。微軟共同創辦人比爾蓋茨（Bill Gates）為其中之一，其餘像國際商業機器（IBM）行政總裁克里希納（Arvind Krishna）等，都表達過相似看法。
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