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/2410.02091v2
- Date: Tue, 08 Jul 2025 17:44:42 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-10 17:37:43.258877
- 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: GitHubのプロプライエタリなCopilot使用データを使用して、Copilotの使用によってプロジェクトレベルのコードコントリビューションが5.9%増加したことが分かりました。
この増加は、個々のコードのコントリビューションが2.1%増加し、開発者のコーディング参加が3.4%増加したことによる。
AIは、誰が貢献できるか、どれだけ貢献できるかを拡大するが、集団開発における調整を遅らせる。
- 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) enables automated content production, including coding in software development, which can significantly influence developer participation and performance. To explore its impact on collaborative open-source software (OSS) development, we investigate the role of GitHub Copilot, a generative AI pair programmer, in OSS development where multiple distributed developers voluntarily collaborate. Using GitHub's proprietary Copilot usage data, combined with public OSS repository data obtained from GitHub, we find that Copilot use increases project-level code contributions by 5.9%. This gain is driven by a 2.1% increase in individual code contributions and a 3.4% rise in developer coding participation. However, these benefits come at a cost as coordination time for code integration increases by 8% due to more code discussions enabled by AI pair programmers. This reveals an important tradeoff: While AI expands who can contribute and how much they contribute, it slows coordination in collective development efforts. Despite this tension, the combined effect of these two competing forces remains positive, indicating a net gain in overall project-level productivity from using AI pair programmers. Interestingly, we also find the effects differ across developer roles. Peripheral developers show relatively smaller gains in project-level code contributions and face a higher increase in coordination time than core developers, likely due to the difference in their project familiarity. In summary, our study underscores the dual role of AI pair programmers in affecting project-level code contributions and coordination time in OSS development. Our findings on the differential effects between core and peripheral developers also provide important implications for the structure of OSS communities in the long run.
- 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を可能にし、開発者の参加とパフォーマンスに大きな影響を与える。
オープンソースソフトウェア(OSS)の共同開発におけるその影響を探るため、複数の分散開発者が自発的に協力するOSS開発において、生成可能なAIペアプログラマであるGitHub Copilotの役割を調査した。
GitHubのプロプライエタリなCopilot使用データと、GitHubから取得したパブリックOSSリポジトリデータを組み合わせることで、Copilotの利用によってプロジェクトレベルのコードコントリビューションが5.9%増加したことが分かりました。
この増加は、個々のコードのコントリビューションが2.1%増加し、開発者のコーディング参加が3.4%増加したことによる。
しかしながら、これらのメリットは、AIペアプログラマによるコード議論の増加により、コード統合のコーディネーション時間が8%増加するため、コストがかかる。
AIは貢献できる人や貢献の度合いを拡大するが、集団開発における調整を遅らせる。
この緊張にもかかわらず、これらの2つの競争力の複合効果は依然として肯定的であり、AIペアプログラマの使用によるプロジェクトレベルの生産性の全体的な向上を示している。
興味深いことに、開発者の役割によって影響が異なります。
周辺開発者は、プロジェクトレベルのコードコントリビューションが比較的少なく、コア開発者よりもコーディネーション時間の増加に直面している。
まとめると、私たちの研究は、OSS開発におけるプロジェクトレベルのコードコントリビューションと調整時間に影響を与えるAIペアプログラマの二重の役割を強調します。
コアディベロッパーと周辺ディベロッパーの差分効果は,OSSコミュニティの長期的構造に重要な影響を及ぼす。
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