論文の概要: Investigating and Designing for Trust in AI-powered Code Generation
Tools
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.11248v1
- Date: Thu, 18 May 2023 18:23:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-24 08:13:51.972420
- Title: Investigating and Designing for Trust in AI-powered Code Generation
Tools
- Title（参考訳）: AIによるコード生成ツールの信頼性調査と設計
- Authors: Ruotong Wang, Ruijia Cheng, Denae Ford, Thomas Zimmermann
- Abstract要約: 私たちは、AIコード生成ツールを適切に信頼する上での彼らの課題を理解するために、開発者にインタビューした。
我々は,開発者の信頼構築プロセスを支援する設計概念を探索する設計調査を行った。
これらの結果から,AIを利用したコード生成ツールの信頼性設計に関する設計勧告が提案されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.55607854011089
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: As AI-powered code generation tools such as GitHub Copilot become popular, it
is crucial to understand software developers' trust in AI tools -- a key factor
for tool adoption and responsible usage. However, we know little about how
developers build trust with AI, nor do we understand how to design the
interface of generative AI systems to facilitate their appropriate levels of
trust. In this paper, we describe findings from a two-stage qualitative
investigation. We first interviewed 17 developers to contextualize their
notions of trust and understand their challenges in building appropriate trust
in AI code generation tools. We surfaced three main challenges -- including
building appropriate expectations, configuring AI tools, and validating AI
suggestions. To address these challenges, we conducted a design probe study in
the second stage to explore design concepts that support developers'
trust-building process by 1) communicating AI performance to help users set
proper expectations, 2) allowing users to configure AI by setting and adjusting
preferences, and 3) offering indicators of model mechanism to support
evaluation of AI suggestions. We gathered developers' feedback on how these
design concepts can help them build appropriate trust in AI-powered code
generation tools, as well as potential risks in design. These findings inform
our proposed design recommendations on how to design for trust in AI-powered
code generation tools.
- Abstract（参考訳）: GitHub CopilotのようなAI駆動のコード生成ツールが普及するにつれて、ソフトウェア開発者がAIツールを信頼していることを理解することが、ツールの採用と責任ある使用の鍵となる。
しかし、開発者がAIを信頼する方法や、生成するAIシステムのインターフェースを設計して、適切なレベルの信頼を促進する方法についてはほとんど分かっていません。
本稿では,2段階の質的調査の結果について述べる。
私たちはまず17人の開発者にインタビューを行い、AIコード生成ツールの適切な信頼を構築する際の課題を理解しました。
適切な期待の構築、AIツールの設定、AI提案の検証など、主な3つの課題を取り上げました。
これらの課題に対処するため、我々は第2段階の設計調査を行い、開発者の信頼構築プロセスを支援する設計概念を探求した。
1)AIパフォーマンスのコミュニケーションにより、ユーザーは適切な期待を達成できる。
2) ユーザが好みを設定して調整することでAIを設定できるようにし、
3)ai提案の評価を支援するモデルメカニズムの指標の提供。
これらの設計概念が、AIによるコード生成ツールへの適切な信頼を構築するのにどのように役立つか、そして設計における潜在的なリスクについて、開発者のフィードバックを集めた。
これらの結果から,AIを利用したコード生成ツールの信頼性設計に関する設計勧告が提案されている。
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