<p>생성 AI와 노동 생산성: 코딩에 대한 현장 실험</p><p> </p><p><a href="https://www.bis.org/publ/work1208.htm" target="_blank" class="ke-link">https://www.bis.org/publ/work1208.htm</a></p><div class="figure-open" contenteditable="false" data-ke-type="opengraph" data-ke-align="alignCenter" data-og-type="website" data-og-title="Generative AI and labour productivity: a field experiment on coding" data-og-description="In this paper we examine the effects of generative artificial intelligence (gen AI) on labour productivity. In September 2023, Ant Group introduced CodeFuse, a large language model (LLM) designed to assist programmer teams with coding." data-og-host="www.bis.org" data-og-source-url="https://www.bis.org/publ/work1208.htm" data-og-url="https://www.bis.org/publ/work1208.htm" data-og-image="https://scrap.kakaocdn.net/dn/JqvHy/hyWV2HrdRQ/XMp8FRVoUwsj1Gi43RZuAK/img.jpg?width=1200&height=627&face=0_0_1200_627"><a href="https://www.bis.org/publ/work1208.htm" target="_blank" data-source-url="https://www.bis.org/publ/work1208.htm"><div class="og-image"><img src="https://scrap.kakaocdn.net/dn/JqvHy/hyWV2HrdRQ/XMp8FRVoUwsj1Gi43RZuAK/img.jpg?width=1200&height=627&face=0_0_1200_627" alt="" xxonerror="this.src="//img1.kakaocdn.net/thumb/C200x200/?fname=https%3A%2F%2Ft1.daumcdn.net%2Fcafe_image%2Fcafe_meta_image_190529.png""></div><div class="og-text"><p class="og-title">Generative AI and labour productivity: a field experiment on coding</p><p class="og-desc">In this paper we examine the effects of generative artificial intelligence (gen AI) on labour productivity. In September 2023, Ant Group introduced CodeFuse, a large language model (LLM) designed to assist programmer teams with coding.</p><p class="og-host">www.bis.org</p></div></a></div><div class="figure-file" data-ke-type="file" data-file-src="https://t1.daumcdn.net/cafeattach/1YXpP/a6d5e8079dd2a5c66404558f73ee587958b89cbf?download" data-file-name="work1208 (1).pdf" data-file-size="807662" data-mimetype="application/pdf" data-ke-align="alignCenter"><a href='javascript:fileFilterViewer("https://t1.daumcdn.net/cafeattach/1YXpP/a6d5e8079dd2a5c66404558f73ee587958b89cbf?download", "/cafeattach/1YXpP/a6d5e8079dd2a5c66404558f73ee587958b89cbf", "work1208 (1).pdf", "grpid%3D1YXpP%26fldid%3DqLvi%26dataid%3D25942%26fileid%3D1%26regdt%3D20240904230512&url=https%3A%2F%2Ft1.daumcdn.net%2Fcafeattach%2F1YXpP%2Fa6d5e8079dd2a5c66404558f73ee587958b89cbf")'><div class="image"></div><div class="desc"><div class="filename"><span class="name">work1208 (1)</span><span class="type">.pdf</span></div><div class="size">788.73KB</div></div></a></div><p> </p><p>요약집중하다</p><p style="text-align: start;">생성적 인공 지능(Gen AI) 도구는 다양한 분야에서 근로자 생산성을 향상시키는 데 큰 약속을 가지고 있습니다. 이러한 AI 모델은 임상 치료, 교육, 언어 모델링, 예술, 음악 및 디자인과 같은 분야에서 인간과 비슷한 역량을 보여주었습니다. 점점 더 많은 문헌에서 상업적 및 비상업적 응용 프로그램, 윤리적 고려 사항, 규제 프레임워크, 보안 및 교육에 대한 의미를 탐구하고 있습니다. 그러나 인지 능력이 필요한 작업에서 AI가 생산성에 미치는 영향에 대한 실증적 연구는 여전히 부족합니다.</p><p>기부금</p><p style="text-align: start;">우리는 코딩 산업에서 현장 실험을 통해 Gen AI가 노동 생산성에 미치는 영향을 조사합니다. 2023년 9월, Ant Group은 프로그래밍 팀을 지원하도록 설계된 대규모 언어 모델(LLM)인 CodeFuse를 출시했습니다. 우리 실험에서 한 프로그래머 그룹은 CodeFuse에 액세스할 수 있었고(치료 그룹), 다른 그룹은 액세스할 수 없었습니다(대조군). 이 두 그룹의 유사한 직원을 비교하여 AI가 생산성에 어떤 영향을 미치는지 평가했습니다.</p><p>결과</p><p style="text-align: start;">우리의 연구 결과는 LLM이 프로그래머의 생산성을 상당히 높일 수 있음을 시사합니다. LLM을 사용하는 그룹의 생산성(생성된 코드 줄 수로 측정)은 55% 증가했습니다. 이 증가의 약 3분의 1은 LLM에서 생성된 코드에 직접적으로 기인했습니다. 나머지 생산성 향상은 프로그래머가 더 많은 시간을 사용할 수 있었기 때문에 다른 코딩 작업의 효율성이 향상된 것일 가능성이 큽니다. 그러나 생산성 향상은 주로 주니어 직원에게 통계적으로 유의미했으며, 시니어 직원에게는 효과가 덜 두드러졌습니다. 이 차이는 도구가 그들에게 덜 유용했기 때문이라기보다는 시니어 프로그래머가 LLM에 덜 참여했기 때문인 것으로 보입니다. 프로그래머가 LLM의 제안을 수용한 비율은 경험 수준에 따라 다르지 않았는데, 이는 시니어 프로그래머의 생산성에 미치는 영향이 낮은 것이 도구를 덜 자주 사용하기 때문임을 시사합니다.</p><hr data-ke-style="style1"><p>추상적인</p><p style="text-align: start;">이 논문에서는 생성적 인공지능(gen AI)이 노동 생산성에 미치는 영향을 살펴봅니다. 2023년 9월, Ant Group은 프로그래머 팀의 코딩을 지원하도록 설계된 대규모 언어 모델(LLM)인 CodeFuse를 출시했습니다. 한 프로그래머 그룹은 이를 사용했지만 다른 프로그래머 팀은 이 LLM에 대해 알지 못했습니다. 이 사건을 활용하여 두 프로그래머 그룹에 대한 현장 실험을 수행했습니다. CodeFuse를 사용한 직원을 치료 그룹으로 식별하고 대조군의 비슷한 직원과 짝을 지어 AI가 생산성에 미치는 영향을 평가했습니다. 연구 결과에 따르면 gen AI를 사용하면 코드 출력이 50% 이상 증가했습니다. 그러나 생산성 향상은 초급 또는 주니어 직원에게만 통계적으로 유의미한 반면, 상급 직원에게는 영향이 덜 두드러졌습니다. </p><p style="text-align: start;">JEL 분류: D22, G31, R30</p><p style="text-align: start;">키워드: 인공지능, 생산성, 현장 실험, 빅테크</p><p> </p>
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