論文の概要: The Evolutionary Ecology of Software: Constraints, Innovation, and the AI Disruption
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.02953v1
- Date: Tue, 02 Dec 2025 17:29:57 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-12-03 21:04:45.980541
- Title: The Evolutionary Ecology of Software: Constraints, Innovation, and the AI Disruption
- Title（参考訳）: ソフトウェアの進化的エコロジー - 制約、イノベーション、AI破壊
- Authors: Sergi Valverde, Blai Vidiella, Salva Duran-Nebreda,
- Abstract要約: この章では、ソフトウェアとイノベーションの共生関係に焦点を当て、ソフトウェアの進化生態を調査します。
提案手法はエージェント・ベース・モデリングとケーススタディを統合し,ノベルティ・ジェネレーションと模倣という競合する力の下でソフトウェアがどのように進化するかを探索する。
この生態学的視点は、ソフトウェア進化におけるAI駆動開発ツールの出現する役割について、我々の分析にも影響します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: This chapter investigates the evolutionary ecology of software, focusing on the symbiotic relationship between software and innovation. An interplay between constraints, tinkering, and frequency-dependent selection drives the complex evolutionary trajectories of these socio-technological systems. Our approach integrates agent-based modeling and case studies, drawing on complex network analysis and evolutionary theory to explore how software evolves under the competing forces of novelty generation and imitation. By examining the evolution of programming languages and their impact on developer practices, we illustrate how technological artifacts co-evolve with and shape societal norms, cultural dynamics, and human interactions. This ecological perspective also informs our analysis of the emerging role of AI-driven development tools in software evolution. While large language models (LLMs) provide unprecedented access to information, their widespread adoption introduces new evolutionary pressures that may contribute to cultural stagnation, much like the decline of diversity in past software ecosystems. Understanding the evolutionary pressures introduced by AI-mediated software production is critical for anticipating broader patterns of cultural change, technological adaptation, and the future of software innovation.
- Abstract（参考訳）: この章では、ソフトウェアとイノベーションの共生関係に焦点を当て、ソフトウェアの進化生態を調査します。
制約、ティンカーリング、周波数依存的な選択の相互作用は、これらの社会技術システムの複雑な進化軌道を駆動する。
提案手法はエージェント・ベース・モデリングとケーススタディを統合し,複雑なネットワーク解析と進化論に基づいて,新規性生成と模倣の競合する力の下でソフトウェアがどのように進化するかを探索する。
プログラミング言語の進化と開発者の実践への影響を調べることで、技術的アーティファクトが社会規範、文化的ダイナミクス、ヒューマンインタラクションとどのように共進化し形作るかを説明する。
この生態学的視点は、ソフトウェア進化におけるAI駆動開発ツールの出現する役割について、我々の分析にも影響します。
大きな言語モデル(LLM)は情報への前例のないアクセスを提供するが、その普及により、過去のソフトウェアエコシステムの多様性の低下のように、文化的停滞に寄与する可能性のある、新たな進化的な圧力がもたらされる。
AIを介するソフトウェア生産によってもたらされる進化的圧力を理解することは、文化の変化、技術的適応、そしてソフトウェア革新の将来について、より広範なパターンを予想するために重要である。
関連論文リスト
- (R)evolution of Programming: Vibe Coding as a Post-Coding Paradigm [3.058685580689604]
我々は,開発者とAIシステム間の直感的,感情駆動的,即興的なインタラクションを強調する,新たなバイブコーディング(VC)パラダイムについて検討する。
我々の分析は、AI支援開発における一般的なコパイロットの視点と対比して、コドリフティングの比喩の中でVCを概念化している。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-10-14T10:25:56Z) - Vibe Coding as a Reconfiguration of Intent Mediation in Software Development: Definition, Implications, and Research Agenda [3.6109780623192305]
vibeコーディングは、人間と生成AIが協調してソフトウェアアーティファクトを創造する、ソフトウェア開発パラダイムである。
バイブ符号化は人間と機械の労働を再分配することで認知作業を再構成することを示す。
リスクとともに、民主化、加速、システムレバレッジなど、重要な機会を特定します。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-07-29T15:44:55Z) - AI Flow: Perspectives, Scenarios, and Approaches [51.38621621775711]
私たちは最先端のITとCTの進歩を統合するフレームワークであるAI Flowを紹介します。
まず、デバイスエッジクラウドフレームワークは、エンドデバイス、エッジサーバ、クラウドクラスタを統合する基盤として機能する。
第2に,家族モデルの概念を導入し,同列に隠れた特徴を持つ様々なサイズのモデルに言及する。
第3に、コネクティビティとインタラクションに基づくインテリジェンスの出現は、AI Flowの新たなパラダイムである。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-06-14T12:43:07Z) - Generative AI and Empirical Software Engineering: A Paradigm Shift [9.284024538100063]
本稿では,大規模言語モデルのソフトウェア工学への統合が,確立した研究パラダイムをいかに破壊するかを考察する。
我々は、我々が研究している現象、我々が依存する方法や理論、分析するデータ、そして、動的AIを介する環境で発生する妥当性に対する脅威をどう変えるかについて議論する。
私たちの目標は、経験豊かなソフトウェアエンジニアリングコミュニティが、AIシステムが単なるツールではなく、ソフトウェアエンジニアリングとその研究を形作る活発な協力者の未来に、その質問や道具、検証基準を適合させることです。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-02-12T04:13:07Z) - Making Software Development More Diverse and Inclusive: Key Themes, Challenges, and Future Directions [50.545824691484796]
ソフトウェア開発者の多様性と包摂性(SDDI)を改善するための課題と機会に関する6つのテーマを特定します。
4つのテーマの利点、害、今後の研究の方向性を特定します。
残りの2つのテーマ、人工知能とSDDIとAIとコンピュータサイエンスの教育について論じる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-10T16:18:11Z) - Human-AI Coevolution [48.74579595505374]
Coevolution AIは、人間とAIアルゴリズムが相互に連続的に影響を及ぼすプロセスである。
本稿では,AIと複雑性科学の交点における新たな研究分野の基盤として,Coevolution AIを紹介した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-23T18:10:54Z) - World Models and Predictive Coding for Cognitive and Developmental
Robotics: Frontiers and Challenges [51.92834011423463]
我々は世界モデルと予測符号化の2つの概念に焦点を当てる。
神経科学において、予測符号化は、脳がその入力を継続的に予測し、その環境における自身のダイナミクスと制御行動のモデル化に適応するように提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-01-14T06:38:14Z) - Learning from learning machines: a new generation of AI technology to
meet the needs of science [59.261050918992325]
科学的な発見のためのAIの有用性を高めるための新たな機会と課題を概説する。
産業におけるAIの目標と科学におけるAIの目標の区別は、データ内のパターンを識別することと、データから世界のパターンを発見することとの間に緊張を生じさせる。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-11-27T00:55:21Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。