論文の概要: What is it like to program with artificial intelligence?
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.06213v1
- Date: Fri, 12 Aug 2022 10:48:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-08-15 13:43:49.106928
- Title: What is it like to program with artificial intelligence?
- Title（参考訳）: 人工知能を使ったプログラミングはどんなものか?
- Authors: Advait Sarkar, Andrew D. Gordon, Carina Negreanu, Christian Poelitz,
Sruti Srinivasa Ragavan, Ben Zorn
- Abstract要約: 大規模言語モデルは、自然言語で表される様々な問題を解決するためにコードを生成することができる。
この技術はすでに、少なくとも1つの広く使用されているプログラミングエディタ拡張、GitHub Copilotで商用化されている。
我々は,大規模言語モデル(LLM支援プログラミング)を用いたプログラミングが,プログラマ支援の事前概念化とどのように似ており,異なるのかを考察する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.343988028594612
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Large language models, such as OpenAI's codex and Deepmind's AlphaCode, can
generate code to solve a variety of problems expressed in natural language.
This technology has already been commercialised in at least one widely-used
programming editor extension: GitHub Copilot.
In this paper, we explore how programming with large language models
(LLM-assisted programming) is similar to, and differs from, prior
conceptualisations of programmer assistance. We draw upon publicly available
experience reports of LLM-assisted programming, as well as prior usability and
design studies. We find that while LLM-assisted programming shares some
properties of compilation, pair programming, and programming via search and
reuse, there are fundamental differences both in the technical possibilities as
well as the practical experience. Thus, LLM-assisted programming ought to be
viewed as a new way of programming with its own distinct properties and
challenges.
Finally, we draw upon observations from a user study in which non-expert end
user programmers use LLM-assisted tools for solving data tasks in spreadsheets.
We discuss the issues that might arise, and open research challenges, in
applying large language models to end-user programming, particularly with users
who have little or no programming expertise.
- Abstract（参考訳）: OpenAIのcodexやDeepmindのAlphaCodeのような大規模な言語モデルは、自然言語で表されるさまざまな問題を解決するためにコードを生成することができる。
この技術はすでに、少なくとも1つの広く使用されているプログラミングエディタ拡張、GitHub Copilotで商用化されている。
本稿では,大規模言語モデル(LLM支援プログラミング)を用いたプログラミングが,プログラマ支援の事前概念化とどのように似ているかを検討する。
我々は、llm支援プログラミングの経験レポート、および事前ユーザビリティと設計研究について紹介する。
LLM支援プログラミングは, 検索と再利用によるコンパイル, ペアプログラミング, プログラミングのいくつかの特性を共有しているが, 技術的可能性と実践的経験に根本的な違いがある。
したがって、LCM支援プログラミングは、独自の特性と課題を持つ新しいプログラミング方法と見なされるべきである。
最後に,非専門家のエンドユーザープログラマがLLM支援ツールを使ってスプレッドシートのデータタスクを解くユーザスタディから考察する。
我々は、特にプログラミングの専門知識がほとんど、あるいは全くないユーザに対して、エンドユーザープログラミングに大規模言語モデルを適用する際の問題や研究の課題について論じる。
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