論文の概要: Exploring the Problems, their Causes and Solutions of AI Pair Programming: A Study with Practitioners of GitHub Copilot
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.01020v2
- Date: Sun, 28 Apr 2024 13:47:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-01 00:34:56.117677
- Title: Exploring the Problems, their Causes and Solutions of AI Pair Programming: A Study with Practitioners of GitHub Copilot
- Title（参考訳）: AIペアプログラミングの問題点とその原因と解決策を探る:GitHub Copilotの実践者による研究
- Authors: Xiyu Zhou, Peng Liang, Beiqi Zhang, Zengyang Li, Aakash Ahmad, Mojtaba Shahin, Muhammad Waseem,
- Abstract要約: AIプログラマペアであるGitHub Copilotは、コードスニペットの大規模なコーパスでトレーニングされた機械学習モデルを使用して、コード提案を生成する。
ソフトウェア開発で人気があるにもかかわらず、Copilotと仕事をする実践者の実際の経験に関する実証的な証拠は限られている。
476のGitHubイシュー、706のGitHubディスカッション、142のStack Overflowポストからデータを収集しました。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.724815667295355
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: With the recent advancement of Artificial Intelligence (AI) and Large Language Models (LLMs), AI-based code generation tools become a practical solution for software development. GitHub Copilot, the AI pair programmer, utilizes machine learning models trained on a large corpus of code snippets to generate code suggestions using natural language processing. Despite its popularity in software development, there is limited empirical evidence on the actual experiences of practitioners who work with Copilot. To this end, we conducted an empirical study to understand the problems that practitioners face when using Copilot, as well as their underlying causes and potential solutions. We collected data from 476 GitHub issues, 706 GitHub discussions, and 142 Stack Overflow posts. Our results reveal that (1) Operation Issue and Compatibility Issue are the most common problems faced by Copilot users, (2) Copilot Internal Error, Network Connection Error, and Editor/IDE Compatibility Issue are identified as the most frequent causes, and (3) Bug Fixed by Copilot, Modify Configuration/Setting, and Use Suitable Version are the predominant solutions. Based on the results, we discuss the potential areas of Copilot for enhancement, and provide the implications for the Copilot users, the Copilot team, and researchers.
- Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)とLarge Language Models(LLM)の最近の進歩により、AIベースのコード生成ツールはソフトウェア開発の実践的なソリューションとなる。
AIペアプログラマであるGitHub Copilotは、大量のコードスニペットでトレーニングされた機械学習モデルを使用して、自然言語処理を使用してコード提案を生成する。
ソフトウェア開発で人気があるにもかかわらず、Copilotと仕事をする実践者の実際の経験に関する実証的な証拠は限られている。
そこで我々は,Copilotを使用する際の実践者が直面する問題と,その根底にある原因と潜在的な解決策を理解するための実証的研究を行った。
476のGitHubイシュー、706のGitHubディスカッション、142のStack Overflowポストからデータを収集しました。
その結果,(1)コパイロット利用者が直面する最も一般的な問題,(2)コパイロット内部エラー,ネットワーク接続エラー,およびエディタ/IDE適合性問題が最も頻繁な原因とされ,(3)コパイロットによるバグ修正,設定・設定の修正,利用適バージョンなどが主な解決法であることがわかった。
結果から,Copilotの潜在的な領域について考察し,Copilotユーザ,Copilotチーム,研究者にその影響について述べる。
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