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「テストを行い、単に検証するだけではなく、実際に試してください。」

2025/12/23 21:56

「テストを行い、単に検証するだけではなく、実際に試してください。」

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要約▶

Japanese Translation:

AI支援による機械的証明は主要な投資ドライバーとなっており、Lean などの企業がツール市場をリードし数十億ドルを調達しています。最先端モデルはすでに IMO、ICPC、Putnam といった高レベル競技問題を解決し、エルデュースのような深い未解明推測にも取り組んでいます。有名研究者（Terry Tao、Martin Kleppmann、Ilya Sergey など）が公開でこのアプローチを支持しています。

形式検証はその価値を証明してきました（CompCert は GCC の 79 個と Clang の 202 個のバグを発見しましたが）、しかしそれでも二つの根本的障壁に直面しています。まず、ほとんどのソフトウェアには形式的あるいは非公式な仕様が欠如していることです。そして証明工学はドメイン固有のスタイルや Software Foundations のようなツールに依存するため脆弱であり、Autoformalization（TCB における重要だが脆弱なステップ）は言語モデルと形式モデルの不一致リスクを抱え、健全性を脅かします。

多くの証明支援ツールはまだ遅い帰納的エンコーディング（例：ペアノ自然数）を使用しており、線形時間の算術計算しかできません。抽出や公理化により証明速度を向上させることもできますが、TCB を拡大します。ポインタ、並行性、乱数、および特に異種ハードウェア横断的な性能の正確なシステムモデル構築は依然として困難です。

大型言語モデル（LLM）は実行可能な仕様を生成することで前進への道を提供し、「LLM‑inside‑a‑loop」検証ワークフローを実現します。これにより健全な証明チェッカーへフィードバックが可能になります。QuickChick のようなランダムテストツールと組み合わせることで、VGD（Proof‑Guided Development）を駆動する偽除法を提供し、検証済みリファレンス実装と高速プロダクションコードを融合できます。

これらの開発が成熟すれば、重要なソフトウェアにおける高価なバグを劇的に削減し、Trusted Computing Base を安全に拡大し、開発者・コンパイラベンダー・航空宇宙、自動車、医療などの安全性が極めて重要な産業に利益をもたらす新しい証明主導開発パラダイムを実現できる可能性があります。

本文

AI は形式的検証を主流に押し上げています。
AI を活用した機械化証明企業は、数十億ドル規模の評価額で資金調達を行っており、新たな人々が Lean を中心とする証明支援ツールへ前例のないペースで取り組んでいます。モデルは、IMO・ICPC・Putnam など、世界で最も難しい問題群とみられてきた競技に加え、エルドウス問題のような数学的未解決問題まで、驚くべき成果を上げています。

AI 支援証明に熱狂しているのは趣味人だけではありません。テリー・タオ氏からマーティン・クレップマン氏、イリヤ・セルゲイ氏に至るまで、世界中の著名研究者がその効果を期待しています。

形式的検証：メリット

複数の複雑な課題

  1. 正式仕様の欠如
    多くのソフトウェアは正式仕様を持たず、時には非公式の説明もありません。明確な仕様がないと、何を検証すればよいのでしょうか？

  2. 証明工学の難しさ
    システムに関する定理を証明することは、その証明がドメイン固有であるため困難です。「Software Foundations」の各巻でスタイルが異なり、ツールチェーンの脆弱性や再利用性の問題が指摘されていますが、根本的な問題ではありません。

LLM の登場は両点に影響を与えます：

  • 仕様駆動開発：AI 支援プログラミングはこのパラダイムに自然に合致します。実行可能な仕様を書き込むことが魅力的になるのは、LLM が目的達成までループできるからです。
  • 証明生成：AI は証明を生成できます。完璧なオラクルがあれば、検証可能な報酬（RLVR）で強化学習に変えることも可能です。企業は競技問題や未解決推論を自動形式化し、エンジニアが口頭説明を書くだけで自動的に形式化・証明・信頼性の高いプログラムへと変換することで産業価値を提供しています。

形式的検証：デメリット

自動形式化は不安定な基盤

  • 信頼計算ベース（TCB）
    どんな検証システムにおいても、TCB は最小の検証済みコアです。自動形式化は、口頭仕様とその形式化が一致していることを機械的に検証できないため、TCB の一部になります。
  • 完全性・健全性
    機械的に検証されたシナリオが口頭仕様により却下される可能性があります。逆に、形式モデルが有効なシナリオを却下することもあります。

証明支援ツールは遅い

  • 証明支援ツールは Peano 数などの帰納的エンコーディングを使用し、整数オーバーフローがなく線形時間で演算します。
    対策として：
    1. より効率的なエンコーディングを構築し、その等価性を証明する。
    2. 抽出（extraction）を利用して、証明支援ツールのコードを最適化された言語（例：OCaml）へ変換します。これにより実質的に TCB が拡張されます。

モデルが必要であり、構築は困難

  • ポインタ（分離論理）、並行性、ランダム性などのモデルは存在しますが、専門家が数年かけて作成したものです。
    実行時パフォーマンスは良いモデルがありません。現代 CPU はキャッシュライン、スぺキュレーティブ実行、分岐予測を持ち、抽象機械ではこれらの効果を捉えきれません。特定ハードウェアペア上であるコードが別のコードより優れていることを証明するのは膨大です。

検証だけでは誤りを検出できない

  • 証明が存在しないからといって、その定理が偽というわけではありません。単にまだ発見されていない証明しかない可能性があります。
    Coq の QuickChick（プロパティベースのテスト）は、ランダムテストで反例を検出し、不可解な証明努力を避けるために存在します。

ランダムテストと形式的検証

  • 相乗効果：テストは偽定理を暴露し、検証はテストが到達できない領域で正確性を保証します。
  • Verification‑Guided Development (VGD)：
    • シンプルで検証済みのバージョンと複雑な本番実装を両方作成する。
    • 差分ランダムテスト（differential testing）で、本番実装が参照に準拠しているか確認します。
      VGD は、証明ベースの保証を高速で現実的なコードへと昇華させます。

総括

AI 支援検証の魅力は確かですが、その全能性には慎重になる必要があります。ランダムテストも同等に重要です：

  • 自動形式化ツールは多くの正式仕様を生成します。
  • テストはこれらの仕様から恩恵を受け、形式証明では得られない情報を提供します。
  • 証明システムは補完的なテストなしには不完全です。テストツールが意味を持つためには証明が不可欠です。

検証とテストの組み合わせだけが、バグを例外にし、正確性を標準化し、ソフトウェア工学を「故障は忘れられた病気のように稀な」世界へ導く道となるでしょう。

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2025/12/24 2:33

ファブリス・ベルラドが MicroQuickJS をリリース

## Japanese Translation: GitHubの最新オファリングは、AI駆動のコード作成、統合開発ワークフロー、および組み込みセキュリティを一つの体験に融合した統一プラットフォームです。 - **AIツール**：CopilotとSparkは開発者がより高品質なコードを書き、プロンプトを管理し、外部サービスへ接続するのを支援します。 - **ワークフロー**：Actionsは任意のワークフローを自動化し、Codespacesは即時にクラウド開発環境を提供します。Issues、Plans、およびCode Reviewはチームが作業を追跡し変更点をレビューできるようにし、すべて単一パイプライン内でハンドオフを減らします。 - **セキュリティ**：Advanced Securityはビルド時に脆弱性をスキャンし、シークレット保護は認証情報の漏洩を事前に防止します。 - **対象ユーザー**：エンタープライズから中小チーム、スタートアップ、非営利団体まで、アプリモダナイゼーション、DevSecOps、DevOps、およびCI/CDなどのユースケースで利用可能です。 - **対応業界**：ヘルスケア、金融サービス、製造、政府機関その他多数。 - **追加リソース**：ドキュメント、ブログ、変更履歴、マーケットプレイス、イベント／ウェビナー、電子書籍／レポート、ビジネスインサイト、スキルトレーニング、サポート、コミュニティフォーラム、Trust Center、およびパートナープログラムがすべて利用可能で、チームの成功を支援します。 - **エンタープライズソリューション**：GitHub Enterprise PlatformにはAdvanced Security、Copilot for Business、プレミアムサポート、24/7 エンタープライズレベルサービスなどのAI駆動開発プラットフォームと追加機能が含まれ、それぞれ階層化された価格モデルで提供されます。 これらの機能を組み合わせることで、あらゆる規模の組織においてコード生成をより迅速かつ安全に行い、ワークフローを効率化します。

2025/12/24 6:54

**X‑ray：PDF 文書における不適切な赤字消去（レダクション）を検出するための Python ライブラリ**

## Japanese Translation: --- ## Summary x‑rayは、PDF文書内の不適切な赤字（黒い四角形が背後にあるテキストを完全に覆えていない）を自動で検出するPythonライブラリです。PyMuPDFでPDFをスキャンし、四角形の形状を特定してページコンテンツ上に重ね合わせ、各形状が実際に隠された情報を遮蔽しているかどうかをテストします。不適切な赤字はJSON（またはPython辞書）として報告され、ページ番号、境界ボックス、および隠されたテキストがリスト化されます。 ### Installation ```bash uv add x-ray # 既存のuvプロジェクトに追加 pip install xray # 標準的なpipインストール ``` インストールせずに実行することも可能です： ```bash uvx --from x-ray xray <PDF_URL> ``` ### Usage *コマンドライン:* ```bash xray path/to/file.pdf xray https://free.law/pdf/example.pdf # バッチURL cat urls.txt | xargs -n 1 xray ``` *Python import:* ```python import xray bad_redactions = xray.inspect("some/path/to/file.pdf") # `inspect` は str、pathlib.Path、URL（https://）、または PDF コンテンツの bytes を受け取ります。 ``` ### Output このツールは、ページ番号をキーとし、不適切な赤字オブジェクトのリストを値とするJSONを出力します。各オブジェクトには `bbox` タプルと隠された `text` が含まれます。モジュールとして使用した場合、同等のPython辞書が返されます。 ### Project context - Free Law Projectで数百万件のPDFを監査し、法的透明性を確保するために使用されています。 - GitHub上でオープンソース化されており、貢献にはCLAへの署名が必要で、issues経由で管理されます。 - リリースはGitHub Actionsで自動化されており、手動リリースでは `CHANGES.md`、`pyproject.toml` の更新、タグ付け、およびPoetryによる公開を行います。 - BSDライセンス（許諾型）で配布されています。 x‑rayの軽量なインストールと明確なレポート機能は、法務テック企業や規制当局、オープンデータイニシアチブが不備のある赤字を迅速に特定し、コンプライアンスと透明性を維持するのに役立ちます。

2025/12/24 4:35

テレンス・マリック『Disciples』

## Japanese Translation: テレンス・マリックの独特な美学―長いモンタージュ、自然光、詩的ナレーション、そして従来の物語構造への拒否――は、そのスタイルを直接模倣せずに採用する新しい映画作家たちの波を呼び起こしました。 代表例としてラメル・ロス監督の『ニッケル・ボーイズ』（2024年）が挙げられます。この作品はコールソン・ホワイトヘッド小説の改編で、ベストピクチャー賞ノミネートを獲得しました。ロスはマリックの『The Tree of Life』に触発され、その制作に関わったプロデューサーの一人が手助けしたといいます。彼は監督のアプローチを第一人称視点と断片的な詩性へと翻訳し、没入型の神話的物語を創造していますが、それでも独自性を保っています。 他の現代映画監督――クロエ・ザオ（『ノマドランド』）、クリント・ベンツリー（『Train Dreams』）、デイヴィッド・ゴードン・グリーン（『ジョージ・ワシントン』）、そしてローラ・ダン――はマリックの視覚言語を響かせますが、表面的な模倣を避けるために自らの感性と融合させる必要があります。A.J. エドワーズ（『The Better Angels』）やデイヴィッド・ロウリー（『Ain’t Them Bodies Saints』）による試みは、スタイルフレームワーク内で真の人間性を捉える難しさを示しています。 マリックのキャリアは、『Badlands』と『Days of Heaven』という初期叙事詩から始まり、20年間の休止期間を経て、『The Thin Red Line』『The New World』『The Tree of Life』などの後期作品へと進化しました。彼の作品は常に精神性・自然・人間存在を探求しつつ、批評家から高い評価を受ける一方で、ボックスオフィスでは稀にしかヒットしません。マリックの総合的な目標――失われた精神性とアメリカ映画を再接続すること――は、芸術的解放とハリウッドの従来の物語期待との間で緊張を生み出します。 この記事では、マリックの美学と制作手法が多くの人々にインスピレーションを与えている一方で、本当の影響力は表面的な技術を単純に模倣するのではなく、それらの要素を自分自身の物語ビジョンへと翻訳することにあると主張しています。