論文の概要: The Impact of Large Language Models on Open-source Innovation: Evidence from GitHub Copilot

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.08379v1
• Date: Thu, 12 Sep 2024 19:59:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-09-16 18:27:26.929074
• Title: The Impact of Large Language Models on Open-source Innovation: Evidence from GitHub Copilot
• Title（参考訳）: 大規模な言語モデルがオープンソースイノベーションに与える影響 - GitHub Copilotからの証拠
• Authors: Doron Yeverechyahu, Raveesh Mayya, Gal Oestreicher-Singer,
• Abstract要約: 我々は,GenAIが協力的イノベーションに影響を及ぼすかどうかを考察する。 我々は、GenAIが非ガイド環境で協調的なイノベーションを効果的に強化することを示唆し、全体的な貢献の著しい増加を観察します。 我々は、高価値イノベーティブなソリューションにインセンティブを与えるための実践的および政策的な意味について論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Generative AI (GenAI) has been shown to enhance individual productivity in a guided setting. While it is also likely to transform processes in a collaborative work setting, it is unclear what trajectory this transformation will follow. Collaborative environment is characterized by a blend of origination tasks that involve building something from scratch and iteration tasks that involve refining on others' work. Whether GenAI affects these two aspects of collaborative work and to what extent is an open empirical question. We study this question within the open-source development landscape, a prime example of collaborative innovation, where contributions are voluntary and unguided. Specifically, we focus on the launch of GitHub Copilot in October 2021 and leverage a natural experiment in which GitHub Copilot (a programming-focused LLM) selectively rolled out support for Python, but not for R. We observe a significant jump in overall contributions, suggesting that GenAI effectively augments collaborative innovation in an unguided setting. Interestingly, Copilot's launch increased maintenance-related contributions, which are mostly iterative tasks involving building on others' work, significantly more than code-development contributions, which are mostly origination tasks involving standalone contributions. This disparity was exacerbated in active projects with extensive coding activity, raising concerns that, as GenAI models improve to accommodate richer context, the gap between origination and iterative solutions may widen. We discuss practical and policy implications to incentivize high-value innovative solutions.
• Abstract（参考訳）: ジェネレーティブAI(GenAI)は、ガイド付き環境で個人の生産性を高めることが示されている。 また、協調作業環境でプロセスを変換する可能性もありますが、この変換がどんな軌道で進むのかは定かではありません。 コラボレーション環境は、スクラッチから何かを構築することを含む創発的タスクと、他人の作業に精通する反復的タスクが混ざり合っているのが特徴である。 GenAIが協調作業のこの2つの側面に影響を及ぼすかどうかは、オープンな実証的な疑問である。 我々は、この疑問をオープンソース開発の世界において研究し、協力的イノベーションの第一の例である。 具体的には、2021年10月のGitHub Copilotのローンチに重点を置いて、GitHub Copilot(プログラミング中心のLLM)がPythonのサポートを選択的にロールアウトした自然な実験を活用しています。 興味深いことに、Copilotのローンチによってメンテナンス関連のコントリビューションが増加し、これは主に他人の作業にまつわる反復的なタスクであり、コード開発のコントリビューションよりもはるかに多い。 この格差は、広範囲なコーディング活動を持つアクティブプロジェクトにおいて悪化し、GenAIモデルがよりリッチなコンテキストに対応するように改善されるにつれ、起源と反復的なソリューションの間のギャップが拡大するのではないかという懸念が高まった。 我々は、高価値イノベーティブなソリューションにインセンティブを与えるための実践的および政策的な意味について論じる。

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