Застосування штучного інтелекту для ідентифікації та автоматизації виправлення дефектів у програмному забезпеченні

DOI: 10.31673/2412-9070.2026.017403

Анотація

У зв’язку з тенденціями глобального технологічного зростання та збільшенням складності та обсягів програмного забезпечення, все більш гостро постають проблеми підтримки та оптимізації відповідних процесів уже існуючого програмного забезпечення. У статті розглянуто актуальні методи і підходи ефективного застосування штучного інтелекту (ШІ) для ідентифікації та автоматизації процесу аналізу і виправлення програмних дефектів та збоїв у програмному забезпеченні (ПЗ). Значна увага приділена аналізу сучасних моделей машинного навчання та генеративних алгоритмів, які дозволяють ефективно виявляти помилки у програмному коді, оцінювати їх критичність та виконувати автоматизовану корекцію виявлених помилок з мінімальним залученням розробників та інженерів. Обґрунтовано доцільність використання ШІ у реальних проєктах, особливо в умовах масштабної розробки та підтримки ПЗ, де враховуються фактори точності, швидкості роботи та скорочення затрат на тестування, та підтримку. Зокрема, проаналізовано можливість практичного застосування генеративних реалізацій великих мовних моделей, таких як, наприклад, ChatGPT для автоматизації аналізу та подальшого виправлення дефектів ПЗ. У результаті дослідження запропоновано практичний підхід ефективної інтеграції ШІ у робочі процеси розробки ПЗ та підтримки уже працюючих софтверних систем, визначено перспективи його впровадження в індустрії та ідентифіковано основні складнощі, пов’язані із використанням таких технологій. Практичні результати дослідження підтверджують ефективність застосування ШІ для покращення якості ПЗ, зниження рівня людського фактору та підвищення продуктивності команди розробників.

Ключові слова: штучний інтелект; оптимізація розробки програмного забезпечення; оптимізація підтримки ПЗ; виправлення дефектів; аналіз збоїв і помилок; машинне навчання; генеративні моделі ШІ; великі мовні моделі.