論文の概要: A Large-Scale Comprehensive Measurement of AI-Generated Code in Real-World Repositories A Large-Scale Comprehensive Measurement of AI-Generated Code in Real-World Repositories
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.27130v1
- Date: Sat, 28 Mar 2026 04:40:44 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-31 23:18:44.800383
- Title: A Large-Scale Comprehensive Measurement of AI-Generated Code in Real-World Repositories A Large-Scale Comprehensive Measurement of AI-Generated Code in Real-World Repositories
- Title（参考訳）: 実世界のリポジトリにおけるAI生成コードの大規模包括的測定 : 実世界のリポジトリにおけるAI生成コードの大規模包括的測定
- Abstract要約: 本稿では,実世界のレポジトリにおけるAI生成コードの大規模な実証的研究について述べる。
我々の結果は、AIが生成するコードと人間が書いたコードとがどのように違うかについての新しい洞察を提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.883159173351743
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Large language models (LLMs) are rapidly transforming software engineering by enabling developers to generate code ranging from small snippets to entire projects. As AI-generated code becomes increasingly integrated into real-world systems, understanding its characteristics and impact is critical. However, prior work primarily focuses on small-scale, controlled evaluations and lacks comprehensive analysis in real-world settings. In this paper, we present a large-scale empirical study of AI-generated code in real-world repositories. We analyze both code-level metrics (\eg complexity, structure, and defect-related indicators) and commit-level characteristics (\eg commit size, frequency, and post-commit stability). To enable this study, we develop heuristic filter with LLM classification to identify AI-generated code and construct a large dataset. Our results provide new insights into how AI-generated code differs from human-written code and how AI assistance influences development practices. These findings contribute to a deeper understanding of the practical implications of AI-assisted programming.
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は,小さなスニペットからプロジェクト全体に至るまで,開発者がコードを生成することによって,ソフトウェアエンジニアリングを急速に変革している。
AI生成されたコードが現実世界のシステムにますます統合されるにつれて、その特性と影響を理解することが重要である。
しかし、以前の研究は主に小規模で制御された評価に焦点を当てており、現実の環境での包括的な分析が欠如している。
本稿では,実世界のレポジトリにおけるAI生成コードの大規模な実証的研究について述べる。
コードレベルのメトリクス(複雑性、構造、欠陥関連指標)とコミットレベルの特性(コミットサイズ、頻度、コミット後の安定性)の両方を分析します。
本研究では,LLM分類を用いたヒューリスティックフィルタを開発し,AI生成コードの同定と大規模データセットの構築を行う。
我々の結果は、AIが生成するコードと人間が書いたコードとがどのように異なるか、そしてAIアシストが開発プラクティスにどのように影響するか、という新たな洞察を提供する。
これらの知見は,AI支援プログラミングの実践的意義の理解に寄与する。
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