Is ChatGPT the Ultimate Programming Assistant — How far is it?

要約

タイトル：チャットGPTは究極のプログラミングアシスタントか – その限界は？

要約：

– 最近の生成AI技術により、AI駆動の方法が、記述からのコード合成、プログラム修復、既存のプログラムの自然言語要約など、開発者が直面する一般的な課題に対処するために採用されるようになってきている。
– 大規模言語モデル（LLM）は、OpenAIのCodexなど、AI駆動のソフトウェアエンジニアリングでますます採用されるようになっており、ChatGPTなどのLLMは、ソースコードの議論、変更の提案、説明の提供、コードの生成など、ボットとしての可能性に対する注目を集めている。
– LLMをプログラミングアシスタントボットとしての実用性を評価するためには、未知の問題や様々なタスクに対するパフォーマンスを評価することが重要である。
– この論文では、ChatGPTの完全自動プログラミングアシスタントとしてのポテンシャルを評価する経験的分析を行い、コード生成、プログラム修復、コード要約に重点を置く。研究は、一般的なプログラミング問題に対するChatGPTのパフォーマンスを評価し、2つのベンチマークを使用して、最新のアプローチと比較する。
– 研究結果から、ChatGPTは典型的なプログラミングチャレンジを効果的に扱うことができるが、徹底した説明はChatGPTの焦点を制限し、問題解決のための広範な知識を活用する能力を妨げる可能性があることが判明した。また、不正確なコードの概要説明は、開発者の元の意図に関する有益な洞察を提供することが示された。
– 研究は、プロンプト工学の重要性を強調するとともに、ChatGPTのソフトウェアエンジニアリングにおける実用的な応用に対する理解を深めることにより、LLMのプログラミングアシスタントとしての開発における貴重な視点を提供する。

要約(オリジナル)

The recent progress in generative AI techniques has significantly influenced software engineering, as AI-driven methods tackle common developer challenges such as code synthesis from descriptions, program repair, and natural language summaries for existing programs. Large-scale language models (LLMs), like OpenAI’s Codex, are increasingly adopted in AI-driven software engineering. ChatGPT, another LLM, has gained considerable attention for its potential as a bot for discussing source code, suggesting changes, providing descriptions, and generating code. To evaluate the practicality of LLMs as programming assistant bots, it is essential to examine their performance on unseen problems and various tasks. In our paper, we conduct an empirical analysis of ChatGPT’s potential as a fully automated programming assistant, emphasizing code generation, program repair, and code summarization. Our study assesses ChatGPT’s performance on common programming problems and compares it to state-of-the-art approaches using two benchmarks. Our research indicates that ChatGPT effectively handles typical programming challenges. However, we also discover the limitations in its attention span: comprehensive descriptions can restrict ChatGPT’s focus and impede its ability to utilize its extensive knowledge for problem-solving. Surprisingly, we find that ChatGPT’s summary explanations of incorrect code provide valuable insights into the developer’s original intentions. This insight can be served as a foundation for future work addressing the oracle problem. Our study offers valuable perspectives on the development of LLMs for programming assistance, specifically by highlighting the significance of prompt engineering and enhancing our comprehension of ChatGPT’s practical applications in software engineering.

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