Controlling Artificial Intelligence generated code: a pragmatic approach based on Theory

Veel bedrijven en organisaties zijn afhankelijk van steeds complexere softwaresystemen, waarin hun bedrijfsprocessen zijn vastgelegd. Deze softwaresystemen kennen veel interne en onderlinge afhankelijkheden en zijn daardoor complex, waardoor ze vaak moeilijk voorspelbaar gedrag vertonen.

De opkomst van Large Language Models (LLM's) transformeert de software-industrie in sneltreinvaart. Hoewel deze AI-tools vaak indrukwekkende code genereren, kampen ze met een exponentieel toenemende complexiteit in het applicatielandschap. Het is voor organisaties daarom cruciaal om hun systemen goed te controleren en te testen. Software-audit-tools zijn daarom steeds belangrijker. De Normalized Systems Theorie (NST) beschrijft de nood aan een deterministische structuur die ontworpen is om entropie (onzekerheid) binnen complexe modulaire systemen te beheersen.

In deze lezing zal Prof. Dr. ir. Herwig Mannaert, uitleggen hoe en waarom dit ook ingezet kan worden bij software-assessments en hoe dit een basis kan vormen om AI-generated code binnen architectonische vangrails te houden. Aan de hand van parallellen met de thermodynamica, engineering en biologische systemen laat Prof. Mannaert zien hoe dat kan.

Over de Spreker
De lezing wordt gegeven door Prof. Dr. ir. Herwig Mannaert, professor aan de Universiteit van Antwerpen en mede-grondlegger van Normalized Systems. Hij is ook mede-oprichter van NSX, een bedrijf dat Normalized Systems Theory inzet om bedrijven te helpen om bedrijfskritische software te controleren en te verbeteren.  Prof. Dr. ir. Herwig Mannaert doet veel onderzoek naar de modulariteit en kwaliteit van software-systemen.