大型语言模型,例如OpenAI的法典和DeepMind的字母,可以生成代码来解决以自然语言表达的各种问题。这项技术已经在至少一项广泛使用的编程编辑器扩展程序中进行了商业化:Github Copilot。在本文中,我们探讨了具有大型语言模型(LLM辅助编程)的编程与程序员协助的先前概念化相似,并且与众不同。我们借鉴了公开可用的经验报告,有关LLM辅助编程以及先前的可用性和设计研究。我们发现,尽管LLM辅助编程通过搜索和重用分享了一些编译,配对编程和编程的属性,但技术可能性和实践经验都存在根本差异。因此,应该将LLM辅助编程视为具有自己独特的属性和挑战的新方法。最后,我们借鉴了用户研究的观察结果,在该观察中,非专家最终用户程序员使用LLM辅助工具来求解电子表格中的数据任务。我们讨论可能出现的问题,并在将大型语言模型应用于最终用户编程时,尤其是对于几乎没有编程专业知识的用户。
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