論文の概要: Some things never change: how far generative AI can really change software engineering practice
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.09725v1
- Date: Fri, 14 Jun 2024 05:26:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-17 15:03:43.256413
- Title: Some things never change: how far generative AI can really change software engineering practice
- Title（参考訳）: 生成AIがソフトウェアエンジニアリングの実践をどこまで変えられるか
- Authors: Aline de Campos, Jorge Melegati, Nicolas Nascimento, Rafael Chanin, Afonso Sales, Igor Wiese,
- Abstract要約: Generative Artificial Intelligence(GenAI)は、ソフトウェアエンジニアリング(SE)の活動に影響を及ぼす可能性のあるいくつかのツールが利用可能になり、新興技術になりつつある。
我々は,SEにおけるGenAIに対する期待を明らかにするために,SE実践者との調査を行った。
私たちの結果は、実践者は生産性、コーディング、プロセス品質の向上を期待していますが、いくつかの側面は変わらないと想定しています。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.17110203660516
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Generative Artificial Intelligence (GenAI) has become an emerging technology with the availability of several tools that could impact Software Engineering (SE) activities. As any other disruptive technology, GenAI led to the speculation that its full potential can deeply change SE. However, an overfocus on improving activities for which GenAI is more suitable could negligent other relevant areas of the process. In this paper, we aim to explore which SE activities are not expected to be profoundly changed by GenAI. To achieve this goal, we performed a survey with SE practitioners to identify their expectations regarding GenAI in SE, including impacts, challenges, ethical issues, and aspects they do not expect to change. We compared our results with previous roadmaps proposed in SE literature. Our results show that although practitioners expect an increase in productivity, coding, and process quality, they envision that some aspects will not change, such as the need for human expertise, creativity, and project management. Our results point to SE areas for which GenAI is probably not so useful, and future research could tackle them to improve SE practice.
- Abstract（参考訳）: Generative Artificial Intelligence(GenAI)は、ソフトウェアエンジニアリング(SE)の活動に影響を及ぼす可能性のあるいくつかのツールが利用可能になり、新興技術になりつつある。
その他の破壊的な技術と同様に、GenAIはその潜在能力がSEを深く変える可能性があるという憶測につながった。
しかし、GenAIがより適した活動を改善することへの過度な焦点は、プロセスの他の関連分野を無視する可能性がある。
本稿では,GenAI による SE 活動の大幅な変化を期待できないものを探究する。
この目標を達成するため、私たちはSE実践者たちと調査を行い、SEにおけるGenAIに関する期待事項、影響、課題、倫理的問題、変化を期待しない側面などを特定しました。
我々は、SE文献で提案された以前のロードマップと比較した。
我々の結果は、実践者は生産性、コーディング、プロセス品質の向上を期待しているが、人間の専門知識、創造性、プロジェクト管理の必要性など、いくつかの側面は変わらないと想定していることを示している。
この結果から,GenAIがあまり役に立たないSE領域が示唆され,今後の研究がSEプラクティスの改善に役立てられる可能性が示唆された。
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