OpenAI 代码生成模型经济影响研究议程

OpenAI 正在建立一个研究项目，以评估代码生成模型的经济影响，特别是将 Codex 作为主要案例研究。这项研究旨在提供基于证据的见解，为部署政策、AI 系统设计以及关于将大语言模型 (LLMs) 集成到劳动力中的更广泛公共政策提供参考。

通过 Codex 进行经济影响评估

Codex 是基于 GPT-3 在数十亿行公开 GitHub 代码上进行微调的 LLM，是这项研究议程的基础。由于 Codex 在评估问题的样本中表现出 28.8% 的概率生成功能正确的代码，OpenAI 认为其部署可能会显著改变软件开发及其相关行业的经济状况。

OpenAI 将使用 Codex 作为建立适用于未来更强大的 LLM 的方法论的关键起点。通过研究特定工具的当前影响，研究人员可以产生所需的证据，以指导以下三个关键领域的决策：

OpenAI 已确定了应衡量代码生成模型经济影响的六个优先领域：

研究将侧重于代码生成模型是否会提高开发者的整体生产力，以及这种转变如何影响软件工程师的总需求。目标是了解这些工具是作为人类劳动的补充，还是作为特定任务的替代品。

研究议程寻求确定 AI 辅助编程的使用如何影响新开发者的学习曲线。重点在于这些工具是加速了技能获取，还是可能阻碍了基础编程技能的发展。

OpenAI 打算研究代码生成工具的可及性如何影响企业间的竞争。这包括分析这些工具是否降低了新软件公司的准入门槛，还是巩固了现有主导企业的权力。

研究将检查 AI 辅助编程带来的生产力增益是否会以软件产品和服务价格降低的形式传递给消费者。

研究议程探讨了 LLM 增加或减少经济不平等的可能性。这包括分析生产力增益在不同技能水平的开发者之间的分布情况，以及谁捕获了这些模型创造的大部分经济价值。

为了加速这些发现，OpenAI 已发布了征求意向书 (Call for Expressions of Interest)，邀请学术界和政策研究人员与 OpenAI 的研究人员和客户进行合作。这种合作旨在利用外部专业知识，以便更好地衡量代码生成模型和其他 LLM 对个人、企业和社会的影响。