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On Developers' Self-Declaration of AI-Generated Code: An Analysis of Practices

Created by
  • Haebom

作者

Syed Mohammad Kashif, Peng Liang, Amjed Tahir

概要

この論文は、AIコード生成ツールを使用する開発者のAI生成コードの自己宣言方法とその理由を探る研究です。 GitHubリポジトリ分析（613個のAI生成コードスニペット収集）とアンケート（111人の有効な応答）により、開発者の76.6％がAI生成コードを常にまたは時々自己宣言し、23.4％は絶対宣言しないことを明らかにしました。自己宣言の理由には、今後のレビューとデバッグのための追跡と監視、倫理的な考慮事項などがあり、宣言しない理由としては、AI生成コードに対する広範な修正や不要な活動として認識するなどがありました。最後に、倫理的およびコード品質の問題を解決するためのAI生成コードの自己宣言に関するガイダンスを提供します。

Takeaways、Limitations

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Takeaways:
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AIコード生成ツールの使用状況と自己宣言実態に関する実証的データ提供
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開発者のAI生成コードの自己宣言の有無に影響を与える要因の特定
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AI生成コード自己宣言のための実践的なガイダンスの提示
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AIコード生成ツールの活用の倫理的側面を考慮する必要性を強調
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Limitations：
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GitHubリポジトリ分析におけるデータ偏向の可能性の存在(特定のプラットフォーム、開発者集団に限定)
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アンケート回答者の限られたサンプルサイズ(一般化の難しさ)
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AI生成コードの定義と範囲の明確性の欠如（さまざまなAIツールとコード生成方法を考慮する必要があります）
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長期的な観点からのAI生成コード自己宣言方式変化追跡不足
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