본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)이 코드 생성 시 프로그래밍 언어와 라이브러리를 선택하는 기준에 대한 최초의 심층 연구이다. 다양한 코딩 작업(벤치마크 및 새로운 프로젝트의 초기 구조 코드 생성 포함)을 통해 8개의 LLM을 평가한 결과, LLM은 언어에 구애받지 않는 문제 해결 시 파이썬을 90~97%의 비율로 선호하는 것으로 나타났다. 파이썬이 적합하지 않은 새로운 프로젝트 초기 코드 생성 작업에서도 58%의 비율로 파이썬을 사용했으며, 프로젝트 초기화 작업의 83%에서 LLM 자체의 언어 권장 사항과 상반되는 결과를 보였다. 또한, 기존 라이브러리에 대한 편향으로 인해 새로운 오픈소스 프로젝트의 발견 가능성에 심각한 문제가 발생할 수 있음을 지적했다. 결론적으로, 다양한 프로그래밍 환경에 대한 LLM의 적응성을 향상시키고 프로그래밍 언어 및 라이브러리 편향을 완화하기 위한 메커니즘을 개발해야 함을 강조한다.
