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Architectures of Error: A Philosophical Inquiry into AI and Human Code Generation

Created by
  • Haebom

저자

Camilo Chacon Sartori

개요

본 논문은 생성형 AI(GenAI)의 발전과 함께 코드 생성에 점점 더 많이 사용되는 대규모 언어 모델(LLM)을 중심으로, 인간 프로그래머와의 공동 저자 관계에서 발생하는 오류의 구조적 차이를 탐구한다. 인간과 기계 코드 생성의 오류에 대한 공통 취약성을 통해 인지적 오류(인간)와 확률적 오류(기계)의 근본적으로 다른 원인을 밝히고, 이를 "오류의 구조"라는 개념으로 설명한다. 데닛의 기계적 기능주의와 레셔의 방법론적 실용주의를 비판적으로 활용하여 이러한 틀을 개발하고 차별성을 입증하며, 플로리디의 추상화 수준을 이용하여 오류 차원 간의 상호작용과 기술 발전에 따른 진화를 심층적으로 이해한다. 이 분석은 철학자들에게 GenAI의 독특한 인식론적 문제에 대한 구조적 틀을 제공하고, 소프트웨어 엔지니어들에게 더욱 비판적인 관점에서 참여할 수 있는 기반을 제공하는 것을 목표로 한다.

시사점, 한계점

시사점:
인간과 기계 코드 생성의 오류 원인에 대한 근본적인 차이를 밝힘으로써, 인간-AI 협업 소프트웨어 개발의 인식론적 한계와 제어 메커니즘에 대한 중요한 철학적 질문을 제기한다.
GenAI의 독특한 인식론적 문제에 대한 구조적 틀을 철학자들에게 제공한다.
소프트웨어 엔지니어들에게 더욱 비판적이고 정보에 입각한 참여를 위한 기반을 제공한다.
플로리디의 추상화 수준을 활용하여 오류 차원의 상호작용과 기술 발전에 따른 진화를 심층적으로 이해할 수 있도록 한다.
한계점:
제시된 "오류의 구조" 프레임워크의 실제 적용 가능성과 일반화 가능성에 대한 추가적인 연구가 필요하다.
데닛의 기능주의와 레셔의 실용주의에 대한 의존성이 논문의 주장에 어떤 영향을 미치는지에 대한 명확한 논의가 부족할 수 있다.
특정 프로그래밍 언어나 개발 환경에 대한 고려 없이 일반적인 코드 생성 오류에 대한 논의가 이루어져 실제 현장 적용에 대한 일반화에 제한이 있을 수 있다.
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