論文の概要: Will Code Remain a Relevant User Interface for End-User Programming with
Generative AI Models?
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.00382v1
- Date: Wed, 1 Nov 2023 09:20:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-02 14:21:20.078986
- Title: Will Code Remain a Relevant User Interface for End-User Programming with
Generative AI Models?
- Title（参考訳）: 生成AIモデルを用いたエンドユーザープログラミングのための関連ユーザインタフェースは残されるか?
- Authors: Advait Sarkar
- Abstract要約: 我々は、ジェネレーティブAIを持つ世界で「伝統的な」プログラミング言語が、非専門家のエンドユーザープログラマにどのような意味を持つのかを探求する。
従来型プログラミング言語がエンドユーザプログラマにとって,いまだに意味があり有用である,いくつかの理由を概説する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.275891144535258
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The research field of end-user programming has largely been concerned with
helping non-experts learn to code sufficiently well in order to achieve their
tasks. Generative AI stands to obviate this entirely by allowing users to
generate code from naturalistic language prompts. In this essay, we explore the
extent to which "traditional" programming languages remain relevant for
non-expert end-user programmers in a world with generative AI. We posit the
"generative shift hypothesis": that generative AI will create qualitative and
quantitative expansions in the traditional scope of end-user programming. We
outline some reasons that traditional programming languages may still be
relevant and useful for end-user programmers. We speculate whether each of
these reasons might be fundamental and enduring, or whether they may disappear
with further improvements and innovations in generative AI. Finally, we
articulate a set of implications for end-user programming research, including
the possibility of needing to revisit many well-established core concepts, such
as Ko's learning barriers and Blackwell's attention investment model.
- Abstract（参考訳）: エンドユーザープログラミングの研究分野は、非専門家がタスクを達成するのに十分なコーディングを学ぶのを助けることに主に関心がある。
生成AIは、自然言語のプロンプトからコードを生成することによって、これを完全に回避する。
このエッセイでは、生成AIを持つ世界で「伝統的な」プログラミング言語が、非専門家のエンドユーザープログラマにどのような意味を持つのかを考察する。
我々は「生成的シフト仮説」を仮定する:生成的aiは、エンドユーザープログラミングの伝統的なスコープにおいて質的かつ定量的な拡張を生み出す。
従来のプログラミング言語がエンドユーザープログラマにとっていまだに意味があり有用である理由を概説する。
これらの理由のそれぞれが基本的かつ永続的であるか、あるいは、生成AIのさらなる改善と革新によって消滅するかどうかを推測する。
最後に、我々は、Koの学習障壁やBlackwellの注目投資モデルなど、多くの確立された中核概念を再考する必要性を含む、エンドユーザープログラミング研究への一連の意味を明確に述べる。
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