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ちなみに、本家本元である(？)Ada/SPARK環境自体に関しては、LLMさん的には参考できるコードがほとんど無いので(だって、兵器やら原発やら宇宙機やらの機密がいっぱいな分野向けの言語だし)、学習がほとんど出来てなくて、基本的な構文に関してでさえもハルシネーションを起こしまくり＞＜；
なので、既にLLMが得意な言語で型がそれなりにしっかりしてる言語向けの形式検証環境を用意するのがよさそうだし、
つまり、C#版のSPARKという選択肢は有力ではないか？＞＜；

オレンジが「AIの時代こそ契約プログラミングと形式検証ツールの復権を！＞＜；」って言っても誰も見向きしないであろうから、
プログラミングパラダイム界隈の有名人(？)の誰かが「・・・もしかして、AIの時代こそ、契約プログラミングと形式検証によって計算リソースを削減できるんじゃね？」って気づいてほしい＞＜；

「LLMは、創造性や柔軟性が求められるタスクに集中し」
って、人間の存在価値・・・・＞＜；

で、その返答のなかで興味深い部分が＞＜；(強調は『』に置き換え)

"LLMの役割の最適化:
LLMは、要件定義の解釈、高レベルな設計、全体構造の生成、自然言語に近いコメントの付与など、『創造性や柔軟性が求められるタスク』に集中し、『厳密な論理的整合性のチェックやバグ検出は形式検証ツールに任せる』という分業が可能になります。これにより、それぞれのツールの得意分野を活かし、全体の計算リソースを効率的に配分できます。"

ほぼそのままGeminiに聞いてみたけど、形式検証は決定論的な検証で、LLM論は確率論的な検証になるので、原理的に(？)決定論的な検証の方が計算量が少なくなる(？)ので、オレンジが言う通り、形式検証の静的検査が重いといってもLLMがコードを読む為の計算量よりは少ないので、LLMが形式検証環境を使うと計算量を大幅に削減できる可能性が高いかも(意訳)　みたいな感じだった＞＜

契約プログラミングや形式検証の静的検査が遅い/重いのはGeminiさんが言う通りの弱点ではあるだろうけど、でも、『LLMがコードを読んで考える』よりは少ない計算量になりそうな気がするけどどうなんだろう？＞＜

つまり、AI支援型プログラミングの時代こそ、形式検証や契約プログラミングが優れてるかもしれないので、なんか10年くらい前にブームが終わってしまった(？)契約プログラミングを、今こそ復権させるべき！！！＞＜；

AdaのSPARKみたいな形式検証をプログラミング言語環境側に用意してあったら、ハルシネーションの大半にAIが自身で気づけるかもだし、形式検証とAIって相性どうだと思う？＞＜(意訳)って、Geminiさんに聞いてみたら、
「(形式検証で検出できる範囲において)単にハルシネーションに気づけるだけではなく、AIが形式検証エラーのメッセージを読むことで自律的に学習出来るので、SPARKみたいな形式検証とAIの組み合わせはすごくいいはず。でも、規模が大きいプロジェクトでは、AIが出力する契約プログラミングのコードが膨大になって、形式検証の実行に時間がかかってボトルネックになりそう」(意訳)
みたいに言われた＞＜

コーディングエージェントの現状の整理とエンジニアの仕事の変化について https://azukiazusa.dev/blog/coding-agents-and-developers-work

いま話題の(？)これ読んでて思いついたけど、
AIの自立型プログラミングでのハルシネーション抑制に、AdaのSPARKのように『契約プログラミングの記述を使った形式検証環境』をプログラミング言語側に用意したら、『形式検証で検出できる範囲のハルシネーションによる誤り(＝実行時にエラーを起こして停止するような誤りの大半)』は、AIがSPARKみたいなのを動かして形式検証エラーのエラーメッセージを読む事で自分で自分のハルシネーションに気づけるようになると思うんだけどどうだろう？＞＜

決定論的に検証できるツールがあるからこそ、ゆるふわである人間が安全にプログラミングできるというのは、確率論的でゆるふわなLLMによるプログラミングでも同じで、型検査や形式検証を行えばLLMさんも自分が書いたコードの誤り（矛盾）に気付けるかも＞＜

LLM側が決定論的じゃない問題って、プログラミング言語側が決定論的であるならば結果的に全く問題ないとオレンジは考えていて、
だからこそ、LLMを活用したプログラミングにこそ、静的型付けや形式検証（や契約プログラミング）が重要になってくるかもって気がしてる＞＜