論文の概要: Developers and Generative AI: A Study of Self-Admitted Usage in Open Source Projects
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.26277v1
- Date: Fri, 27 Mar 2026 10:44:06 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-30 21:49:48.455754
- Title: Developers and Generative AI: A Study of Self-Admitted Usage in Open Source Projects
- Title（参考訳）: 開発者と生成AI: オープンソースプロジェクトにおける自己承認型利用に関する研究
- Authors: Rosalia Tufano, Federica Pepe, Fiorella Zampetti, Antonio Mastropaolo, Ozren Dabić, Massimiliano Di Penta, Gabriele Bavota,
- Abstract要約: 我々は、64種類のChatGPTとGitHub Copilotの使用タスクの分類を7つのカテゴリに分類する。
我々は、どのように利用方法が拡大されたか、開発者がこのような生成AIの使用が有用であると感じている範囲、そして1年以上前に起きた懸念がもはや存在しないかを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.524728732046146
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The availability of generative Artificial Intelligence (AI) tools such as ChatGPT or GitHub Copilot is reshaping the way in which software is developed, evolved, and maintained. Oftentimes, developers leave traces of such an usage in software artifacts. This allows not only to understand how AI is used in software development, but also to let others be aware how such software artifacts were created, e.g., for licensing or trustworthiness purposes. This paper-building upon our preliminary work presented at MSR 2024-aims at qualitatively investigating on the self-admitted use of two very popular generative AI tools - ChatGPT and GitHub Copilot - in software development. To this aim, we mined GitHub for such traces, by looking at commits, issues and pull requests (PRs). Then, through a manual coding, we create a taxonomy of 64 different ChatGPT and GitHub Copilot usage tasks, grouped into 7 categories. By repeating our previous analysis two years after and by extending it to GitHub Copilot, we show how the usage avenues have been expanded, the extent to which developers perceived such a generative AI usage useful, and whether some concerns occurring more than one year ago are no longer present. The taxonomy of tasks we derived from such a qualitative study provided (i) developers with valuable insights into how generative AI can be integrated into their workflows, and (ii) researchers with a clear overview of tasks that developers perceive as well-suited for automation.
- Abstract（参考訳）: ChatGPTやGitHub Copilotといった生成人工知能(AI)ツールが利用可能になったことで、ソフトウェアの開発、進化、メンテナンスの方法が変わりつつある。
多くの場合、開発者はそのような使い方の痕跡をソフトウェアアーティファクトに残します。
これにより、AIがソフトウェア開発でどのように使われているかを理解するだけでなく、ライセンスや信頼性のために、このようなソフトウェアアーティファクトがどのように作られたのかを他の人に知らせることが可能になる。
この論文は、ソフトウェア開発において、非常に人気のある2つの生成AIツールであるChatGPTとGitHub Copilotの自己推奨使用について、質的に調査するMSR 2024で発表された予備的な研究に基づいています。
この目的のために、コミット、イシュー、プルリクエスト(PR)を見て、このようなトレースのためにGitHubをマイニングしました。
それから、手動のコーディングによって、64のChatGPTとGitHub Copilot使用タスクの分類を作成し、それらを7つのカテゴリに分類します。
2年後のこれまでの分析を繰り返して、それをGitHub Copilotに拡張することで、どのように利用方法が拡張されたか、開発者がこのような生成AIの使用が有用であると感じている範囲、そして1年以上前に発生した懸念がもはや存在しないかを示します。
このような質的研究から得られた課題の分類
i) ジェネレーティブAIをワークフローに組み込む方法について、貴重な洞察を持つ開発者。
(ii) 開発者が自動化に適していると思われるタスクの明確な概要を持つ研究者。
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