UCSDとMicrosoftの研究者がColDecoを導入：計算されたカラムのためのノーコード検査ツール

UCSDとMicrosoftの研究者がColDecoを導入：計算されたカラムのためのノーコード検査ツールによる美しさとファッションの革新

UCSDとMicrosoftの研究チームが開発した「COLDECO：AIによって生成されたコードのエンドユーザ用スプレッドシート検査ツール」という論文では、大規模言語モデル（LLM）によって生成されたコードの正確さと信頼性を確保する課題に取り組むための革新的なツールが紹介されています。課題は、LLMが複雑で間違っている可能性のあるコードを生成することであり、これによりスプレッドシートのデータ処理に依存する非プログラマにとって大きな課題となっています。

この領域における現在の手法では、プロのプログラマがLLMによって生成されたコードを評価して修正する必要があり、これによりこれらのツールの利用範囲が制限されています。COLDECOは、エンドユーザの理解と信頼を向上させるための検査機能を提供することで、このギャップを埋めることを目指しています。

COLDECOは、グリッドベースのインターフェース内で2つの主要な機能を提供しています。まず、ユーザは生成された解決策を中間の補助列に分解することができ、問題の解決手順を一歩ずつ理解することができます。この機能により、複雑なコードをより管理しやすいコンポーネントに分割できます。次に、ユーザはプログラム内で興味深いケースをハイライトしたフィルタリングされたサマリ行のテーブルと対話することができます。これにより、問題や異常を特定する作業が容易になります。

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24人の参加者を対象としたユーザースタディでは、COLDECOの機能がLLMによって生成されたコードの理解と検証に有用であることがわかりました。ユーザは、補助列とサマリ行の両方が役立つと感じ、これらの機能を組み合わせて使用する傾向がありました。ただし、参加者は、サマリ行の生成方法に対するさらなる透明性が欲しいという希望を表明し、これによりコードを信頼し理解する能力をさらに向上させたいと述べました。

結論として、COLDECOはスプレッドシート内のAIによって生成されたコードを非プログラマが扱うことを可能にする有望なツールであり、コードの検査と検証に貴重な機能を提供しています。LLMによって生成されたコードの正確性に対する透明性と信頼性の重要性に応え、より幅広いユーザにプログラミングをアクセス可能にしています。

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