論文の概要: At What Cost? Software Developers' Well-Being in the Age of GenAI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.22349v1
• Date: Thu, 21 May 2026 11:35:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-22 16:35:42.233264
• Title: At What Cost? Software Developers' Well-Being in the Age of GenAI
• Title（参考訳）: GenAI時代におけるソフトウェア開発者の幸福感とコスト
• Authors: Mariam Guizani, Maduka Subasinghage, Sherlock A. Licorish, Sofia Ouhbi,
• Abstract要約: Generative Artificial Intelligence(GenAI)は、ソフトウェア開発を急速に変えつつある。 このような次元に重きを置いていると、開発者の幸福にとって重要な意味を見落としてしまうリスクがあります。 GenAIツールは認知負荷を増幅し、新しいタイプの監視労働を導入し、アウトプットとペースに関する期待をエスカレートする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.363930998744341
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Generative Artificial Intelligence (GenAI) is rapidly reshaping software development, with growing emphasis on accelerating productivity and optimizing performance. However, excessive focus on such dimensions risks overlooking the critical implications for developer well-being. GenAI tools can amplify cognitive load, introduce new forms of oversight labor, and escalate expectations around output and pace, contributing to stress, burnout, and diminished work-life balance. The GenAI movement is also transforming professional norms, altering career entry points, demanding continuous adaptation, and deepening inequalities in access and support. This position paper calls for a reorientation of the GenAI research agenda in software development and proposes a theoretical framework to move beyond narrow performance metrics toward investigations that also center on human experience, social context, and sustainable productivity.
• Abstract（参考訳）: Generative Artificial Intelligence(GenAI)は、生産性の向上とパフォーマンスの最適化に重点を置いて、ソフトウェア開発を急速に改革している。 しかし、そのような次元に過度に焦点を合わせると、開発者の幸福にとって重要な意味を見落としてしまうリスクがある。 GenAIツールは認知負荷を増幅し、新しい形の監視労働を導入し、アウトプットとペースに関する期待をエスカレートし、ストレス、バーンアウト、ワークライフバランスの低下に寄与する。 GenAI運動はプロの規範を変革し、キャリアのエントリーポイントを変更し、継続的な適応を要求し、アクセスとサポートの不平等を深めている。 このポジションペーパーは、ソフトウェア開発におけるGenAI研究の課題の再調整を呼びかけ、人間の経験、社会的文脈、持続可能な生産性に焦点を当てた調査に向けて、狭いパフォーマンス指標を超える理論的な枠組みを提案する。

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