論文の概要: Who is using AI to code? Global diffusion and impact of generative AI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.08945v1
• Date: Tue, 10 Jun 2025 16:06:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-11 15:11:42.852404
• Title: Who is using AI to code? Global diffusion and impact of generative AI
• Title（参考訳）: プログラミングにAIを使うのは誰か? グローバル拡散と生成AIの影響
• Authors: Simone Daniotti, Johannes Wachs, Xiangnan Feng, Frank Neffke,
• Abstract要約: 生成的コーディングツールは生産性の大きな向上を約束するが、不均一な獲得はスキルと収入のギャップを広げる可能性がある。 2024年12月までに、AIはアメリカの貢献者から推定30.1%のPython関数を書いたが、ドイツでは24.3%、フランスでは23.2%、インドでは21.6%、ロシアでは15.4%、中国では11.7%だった。 開発者内固定効果モデルでは、30%のAI利用への移行が四半期コミットを2.4%引き上げている。 この効果を職業的タスクと賃金データと組み合わせることで、米国でのAI支援コーディングの年間価値は9.6億ドルから14.4億ドルになる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6999740786886538
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Generative coding tools promise big productivity gains, but uneven uptake could widen skill and income gaps. We train a neural classifier to spot AI-generated Python functions in 80 million GitHub commits (2018-2024) by 200,000 developers and track how fast--and where--these tools take hold. By December 2024, AI wrote an estimated 30.1% of Python functions from U.S. contributors, versus 24.3% in Germany, 23.2% in France, 21.6% in India, 15.4% in Russia and 11.7% in China. Newer GitHub users use AI more than veterans, while male and female developers adopt at similar rates. Within-developer fixed-effects models show that moving to 30% AI use raises quarterly commits by 2.4%. Coupling this effect with occupational task and wage data puts the annual value of AI-assisted coding in the United States at $9.6-$14.4 billion, rising to $64-$96 billion if we assume higher estimates of productivity effects reported by randomized control trials. Moreover, generative AI prompts learning and innovation, leading to increases in the number of new libraries and library combinations that programmers use. In short, AI usage is already widespread but highly uneven, and the intensity of use, not only access, drives measurable gains in output and exploration.
• Abstract（参考訳）: 生成的コーディングツールは生産性の大きな向上を約束するが、不均一な獲得はスキルと収入のギャップを広げる可能性がある。 私たちは、20万人の開発者による8000万のGitHubコミット(2018-2024)でAI生成のPython関数を見つけるために、ニューラル分類器をトレーニングします。 2024年12月までに、AIはアメリカの貢献者から推定30.1%のPython関数を書いたが、ドイツでは24.3%、フランスでは23.2%、インドでは21.6%、ロシアでは15.4%、中国では11.7%だった。 新しいGitHubユーザはベテランよりもAIを使っているが、男性と女性の開発者は同様の速度で採用している。 開発者内固定効果モデルでは、30%のAI利用への移行が四半期コミットを2.4%引き上げている。 この効果を職業的タスクと賃金データと組み合わせることで、米国でのAI支援コーディングの年間価値は9.6～144億ドルとなり、ランダム化制御試験によって報告された生産性効果のより高い見積もりを仮定すれば644～96億ドルに上昇する。 さらに、生成AIは学習とイノベーションを促進し、プログラマが使用する新しいライブラリとライブラリの組み合わせの数が増える。 要するに、AIの使用はすでに広く普及しているが、非常に不均一である。

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