IA e os Problemas Difíceis do Mundo · Ciência da computação teórica · arXiv · 2026-10-23
TrustedCode: avaliação de grandes modelos de linguagem no desenvolvimento de código confiável por meio de verificação automatizada de programas
Título original: TrustedCode: Evaluating Large Language Models for Developing Trusted Code through Automated Program Verification
Como o código gerado por IA não é confiável, a verificação formal é uma forma promissora de estabelecer confiança, mas as ferramentas existentes miram principalmente Java e C, e não Python. Os autores apresentam o TrustedCode, que usa LLMs para fazer a verificação de tipos de código Python, traduzi-lo para WhyML via Why3 e verificá-lo em relação a especificações formais com os provadores automáticos do Why3. Em experimentos com dez programas em Python, 50% dos erros observados vieram de lacunas de conhecimento de domínio, 30% de sintaxe e 20% de problemas semânticos e de tipos, e a ferramenta é de código aberto.