LLM-Based Safety Case Generation for Baidu Apollo: Are We there Yet?
Notice bibliographique
Résumé
Justifying the correct implementation of the non-functional requirements of mission-critical systems is crucial to prevent system failure. The latter could have severe consequences such as the death of people, and financial losses. Assurance cases (e.g., safety cases, security cases) can be used to prevent system failure. They are structured sets of arguments supported by evidence and aiming at demonstrating that a system's non-functional requirements have been correctly implemented. How-ever, although the availability of complete assurance cases is crucial to allow the research community to contribute to the system assurance field, it remains very challenging to access complete assurance cases due to several concerns such as confidentiality issues. Furthermore, assurance cases are usually very large documents. Still, their creation remains a manual, tedious, and error-prone process that heavily relies on domain expertise. Thus, exploring techniques to support their automatic instantiation becomes crucial. To fill these gaps, our experience paper first demonstrates the feasibility of an AMLAS-based design methodology on a case study aiming at manually creating a safety case for the ML-enabled trajectory prediction component of an open-source autonomous driving system i.e. Baidu Apollo. Our paper then reports our experience in using a Large Language Model (LLM) to automatically re-create the same safety case. The lessons we have drawn from this case study provide actionable insights that could benefit researchers and practitioners.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».