Fugu-MT 論文翻訳(概要): How I Learned to Stop Worrying and Love ChatGPT

論文の概要: How I Learned to Stop Worrying and Love ChatGPT

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.05712v1
Date: Tue, 08 Apr 2025 06:13:16 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-04-09 13:30:59.553996
Title: How I Learned to Stop Worrying and Love ChatGPT
Title（参考訳）: 私がChatGPTの心配と愛をやめるために学んだこと
Authors: Piotr Przymus, Mikołaj Fejzer, Jakub Narębski, Krzysztof Stencel,
Abstract要約: ChatGPTの生成したコードは、開発プラクティスにおける独特で進化したパラダイムを表している。ソフトウェア開発におけるChatGPTの変革的役割に関する貴重な洞察の提供を目的としています。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License:
Abstract: In the dynamic landscape of software engineering, the emergence of ChatGPT-generated code signifies a distinctive and evolving paradigm in development practices. We delve into the impact of interactions with ChatGPT on the software development process, specifically analysing its influence on source code changes. Our emphasis lies in aligning code with ChatGPT conversations, separately analysing the user-provided context of the code and the extent to which the resulting code has been influenced by ChatGPT. Additionally, employing survival analysis techniques, we examine the longevity of ChatGPT-generated code segments in comparison to lines written traditionally. The goal is to provide valuable insights into the transformative role of ChatGPT in software development, illuminating its implications for code evolution and sustainability within the ecosystem.
Abstract（参考訳）: ソフトウェアエンジニアリングの動的な状況において、ChatGPTで生成されたコードの出現は、開発プラクティスにおける独特で進化したパラダイムを表している。ソフトウェア開発プロセスにおけるChatGPTとのインタラクションの影響を掘り下げ、特にソースコードの変更に対するその影響を分析します。コードとChatGPTの会話を一致させることが、コードのユーザが提供するコンテキストと結果コードがChatGPTの影響範囲を別々に分析することにあります。さらに、サバイバル解析技術を用いて、伝統的に書かれた行と比較して、ChatGPT生成したコードセグメントの長寿命性を検討する。目標は、ソフトウェア開発におけるChatGPTの変革的役割に関する貴重な洞察を提供することだ。

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