Gen AI 对高技能工作的影响:软件开发人员的实验
Effects of Gen AI on High Skilled Work: Experiments with Software Developers

原始链接: https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=4945566

该研究评估了生成人工智能 (AI)(特别是 GitHub Copilot)对软件开发人员生产力的影响。 微软、埃森哲和一家未透露姓名的财富 100 强电子公司进行了三项随机对照试验。 这些测试中的开发人员可以访问 GitHub Copilot,这是一种提供智能代码建议的 AI 工具。 调查结果基于 4,867 名开发人员的表现,表明使用 AI 工具时任务完成率提高了 26.08%。 技术水平较低的开发人员表现出使用率的增加和效率的提高。 JEL 分类:J24、O32、O33。 建议引用:[作者姓名],[年份]。 文章标题、期刊名称、卷号、期号。 网址:

从本质上讲,这篇文章讨论了在招聘技术职位时真正的热情、兴趣和专注力的重要性。 公司寻找具有这些品质的候选人,但很难客观地评估他们。 不同组织的热情可能有所不同,有些组织重视创业精神,而另一些组织则重视技术熟练程度。 真正的热情有时似乎难以捉摸,因为在面试过程中很难发现又不显得不真诚。 作者认为,仅仅关注激情会忽视技术能力的必要性。 虽然热情的、不熟练的个人最终可能会学习所需的技能,但这种学习曲线可能会延迟项目执行并影响整体生产力。 一项常见的编码练习(例如“FizzBu​​zz”测试)表明,许多看似热情的候选人缺乏该职位所需的基本编程知识。 最后,作者建议在评估候选人时平衡热情和实践技能。 虽然社交技能在成功应对面试过程中发挥着重要作用,但拥有强大的基础技能对于个人和组织的成功仍然至关重要。
相关文章

原文

22 Pages Posted: 5 Sep 2024

See all articles by Zheyuan (Kevin) Cui