- 大規模言語モデル（LLMs）の台頭は、コード生成に優れたGitHubのCopilotなどの商用製品により、人間とAIのペアプログラミング（pAIrプログラミングと呼ばれる）への関心を引き起こした。
- 従来の人間同士のペアプログラミングは広く研究されてきたが、その知見が人間とAIのペアプログラミングに適用可能かは不確かである。
- 人間同士と人間とAIのペアプログラミングを比較し、相互作用、測定、利点、課題などの類似点と相違点を探る。
- 両方のアプローチの効果は文献において混在しており（ただしpAIrプログラミングのための測定が十分ではない）、人間同士のペアプログラミングの成功に影響を与える要因をまとめる。
- 例えば、専門知識の不一致はペアプログラミングを効果的にしないため、適切に設計されたAIプログラミングアシスタントは専門知識レベルの差異に適応できる可能性がある。
人間同士のペアプログラミングと人間とAIのペアプログラミングを比較し、両者の成功に影響する要因を探る研究は、AIプログラミングアシスタントの開発や人間とAIの協力における可能性を示唆している。
元記事: https://ui.adsabs.harvard.edu/abs/arXiv:2306.05153