論文の概要: The Impact of Generative AI on Collaborative Open-Source Software Development: Evidence from GitHub Copilot
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.02091v1
- Date: Wed, 2 Oct 2024 23:26:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-04 08:55:37.061827
- Title: The Impact of Generative AI on Collaborative Open-Source Software Development: Evidence from GitHub Copilot
- Title（参考訳）: オープンソースソフトウェア開発における生成AIの影響 - GitHub Copilotからの証拠
- Authors: Fangchen Song, Ashish Agarwal, Wen Wen,
- Abstract要約: オープンソースコミュニティにおけるソフトウェア開発における,生成的AIプログラマペアであるGitHub Copilotの役割について検討する。
Copilotはプロジェクトレベルの生産性を6.5%向上させます。
結論として、AIペアプログラマは、コードの自動化と強化に開発者にメリットをもたらしますが、ソフトウェアプロジェクトに関する人間の開発者の知識は、そのメリットを高めることができます。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.8256226973915455
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Generative artificial intelligence (AI) has opened the possibility of automated content production, including coding in software development, which can significantly influence the participation and performance of software developers. To explore this impact, we investigate the role of GitHub Copilot, a generative AI pair programmer, on software development in open-source community, where multiple developers voluntarily collaborate on software projects. Using GitHub's dataset for open-source repositories and a generalized synthetic control method, we find that Copilot significantly enhances project-level productivity by 6.5%. Delving deeper, we dissect the key mechanisms driving this improvement. Our findings reveal a 5.5% increase in individual productivity and a 5.4% increase in participation. However, this is accompanied with a 41.6% increase in integration time, potentially due to higher coordination costs. Interestingly, we also observe the differential effects among developers. We discover that core developers achieve greater project-level productivity gains from using Copilot, benefiting more in terms of individual productivity and participation compared to peripheral developers, plausibly due to their deeper familiarity with software projects. We also find that the increase in project-level productivity is accompanied with no change in code quality. We conclude that AI pair programmers bring benefits to developers to automate and augment their code, but human developers' knowledge of software projects can enhance the benefits. In summary, our research underscores the role of AI pair programmers in impacting project-level productivity within the open-source community and suggests potential implications for the structure of open-source software projects.
- Abstract（参考訳）: 生成人工知能(AI)は、ソフトウェア開発におけるコーディングを含む自動コンテンツ生産の可能性を開放し、ソフトウェア開発者への参加とパフォーマンスに大きな影響を及ぼす可能性がある。
この影響を探るため、生成的なAIペアプログラマであるGitHub Copilotが、オープンソースコミュニティにおけるソフトウェア開発において、複数の開発者が自発的にソフトウェア開発に協力する役割について調査した。
GitHubのオープンソースリポジトリ用のデータセットと一般化された合成コントロールメソッドを使用して、Copilotはプロジェクトのレベル生産性を6.5%向上させる。
より深く掘り下げると、私たちはこの改善を導く重要なメカニズムを識別します。
その結果,個人の生産性は5.5%増加し,参加率も5.4%上昇した。
しかし、これは統合時間の41.6%が増加し、調整コストが高騰している可能性がある。
興味深いことに、開発者間の差分効果も観察する。
コア開発者は、Copilotを使用することで、プロジェクトレベルの生産性の向上を達成でき、ソフトウェアプロジェクトに精通しているため、周辺開発者に比べて、個々の生産性と参加の面で利益を得ることができます。
また、プロジェクトレベルの生産性向上にはコード品質の変更が伴わないこともわかりました。
結論として、AIペアプログラマは、コードの自動化と強化に開発者にメリットをもたらしますが、ソフトウェアプロジェクトに関する人間の開発者の知識は、そのメリットを高めることができます。
まとめると、我々の研究は、オープンソースコミュニティ内のプロジェクトレベルの生産性に影響を与えるAIペアプログラマの役割を強調し、オープンソースプロジェクトの構造に潜在的な影響を示唆している。
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