論文の概要: Understanding the Usability of AI Programming Assistants

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.17125v1
• Date: Thu, 30 Mar 2023 03:21:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-31 14:35:28.778518
• Title: Understanding the Usability of AI Programming Assistants
• Title（参考訳）: AIプログラミングアシスタントのユーザビリティを理解する
• Authors: Jenny T. Liang, Chenyang Yang, Brad A. Myers
• Abstract要約: 実際には、開発者はAIプログラミングアシスタントの最初の提案を高い頻度で受け入れない。 これらのツールを使用して開発者のプラクティスを理解するため、多数の開発者を対象に調査を実施しました。 開発者がAIプログラミングアシスタントを使用する動機は、開発者がキーストロークを減らしたり、プログラミングタスクを素早く終了したり、構文をリコールするのに役立つためである。 また、開発者がこれらのツールを使用しない最も重要な理由は、これらのツールが特定の機能的あるいは非機能的要件に対処するコードを出力していないためです。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.525168544725133
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The software engineering community recently has witnessed widespread deployment of AI programming assistants, such as GitHub Copilot. However, in practice, developers do not accept AI programming assistants' initial suggestions at a high frequency. This leaves a number of open questions related to the usability of these tools. To understand developers' practices while using these tools and the important usability challenges they face, we administered a survey to a large population of developers and received responses from a diverse set of 410 developers. Through a mix of qualitative and quantitative analyses, we found that developers are most motivated to use AI programming assistants because they help developers reduce key-strokes, finish programming tasks quickly, and recall syntax, but resonate less with using them to help brainstorm potential solutions. We also found the most important reasons why developers do not use these tools are because these tools do not output code that addresses certain functional or non-functional requirements and because developers have trouble controlling the tool to generate the desired output. Our findings have implications for both creators and users of AI programming assistants, such as designing minimal cognitive effort interactions with these tools to reduce distractions for users while they are programming.
• Abstract（参考訳）: ソフトウェアエンジニアリングコミュニティは先頃、GitHub Copilotなど、AIプログラミングアシスタントの広範な展開を目撃した。 しかし、実際には、開発者は高い頻度でaiプログラミングアシスタントの最初の提案を受け入れない。 これにより、これらのツールのユーザビリティに関する多くのオープンな疑問が残る。 これらのツールを使用して開発者のプラクティスを理解し、彼らが直面する重要なユーザビリティ上の課題を理解するために、多数の開発者を対象に調査を実施し、さまざまな410人の開発者から回答を得た。 質的な分析と定量的分析の混合により、開発者はAIプログラミングアシスタントを使用する動機が最も高いのは、開発者がキーストロークを減らし、プログラミングタスクを素早く終了し、構文をリコールするのを助けるが、潜在的なソリューションをブレインストーミングするためにそれを使うことに共鳴しないためである。 また、開発者がこれらのツールを使用しない最も重要な理由は、これらのツールが特定の機能的あるいは非機能的要件に対処するコードを出力していないことと、開発者がツールを制御して所望の出力を生成するのに苦労しているためである。 私たちの発見は、AIプログラミングアシスタントのクリエーターとユーザの両方にとって、プログラミング中のユーザの気を散らすために、これらのツールとの最小限の認知的取り組みインタラクションを設計するなど、意味があります。

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