Core Concepts
人工知能が生成するハードウェアデザインには、約60%が脆弱性を抱えており、注意が必要である。
Abstract
現代のハードウェア設計は複雑化しており、Common Weakness Enumerations(CWEs)に対して脆弱性を持つことが多い。
4つの異なるLLMによって生成されたデータセットを使用し、60,000個のSystemVerilog Register Transfer Level(RTL)コードを対象に形式的検証を適用。
LLMがハードウェアCWEに無自覚であることが判明し、安全性とセキュリティリスクを引き起こす可能性がある。
GPT-3.5-Turboは他のLLMよりも優れた結果を示す傾向があり、Text-Davinci-003やPerplexity AIも一部の場合で良好な結果を示す。
プロンプト記述の変動度が高いほど、生成されたデザインの品質が向上する傾向がある。