論文の概要: How Developers Interact with AI: A Taxonomy of Human-AI Collaboration in Software Engineering
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.08774v2
- Date: Wed, 05 Feb 2025 16:11:33 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-06 14:25:49.113798
- Title: How Developers Interact with AI: A Taxonomy of Human-AI Collaboration in Software Engineering
- Title（参考訳）: 開発者がAIとどのように相互作用するか - ソフトウェア工学における人間とAIのコラボレーションの分類学
- Authors: Christoph Treude, Marco A. Gerosa,
- Abstract要約: 開発者とAIツール間のインタラクションタイプを分類し,11種類のインタラクションタイプを識別する。
この分類に基づいて、AIインタラクションの最適化、開発者のコントロールの改善、AI支援開発における信頼とユーザビリティの課題への対処に焦点を当てた研究課題を概説する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.65285948382426
- License:
- Abstract: Artificial intelligence (AI), including large language models and generative AI, is emerging as a significant force in software development, offering developers powerful tools that span the entire development lifecycle. Although software engineering research has extensively studied AI tools in software development, the specific types of interactions between developers and these AI-powered tools have only recently begun to receive attention. Understanding and improving these interactions has the potential to enhance productivity, trust, and efficiency in AI-driven workflows. In this paper, we propose a taxonomy of interaction types between developers and AI tools, identifying eleven distinct interaction types, such as auto-complete code suggestions, command-driven actions, and conversational assistance. Building on this taxonomy, we outline a research agenda focused on optimizing AI interactions, improving developer control, and addressing trust and usability challenges in AI-assisted development. By establishing a structured foundation for studying developer-AI interactions, this paper aims to stimulate research on creating more effective, adaptive AI tools for software development.
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデルや生成AIを含む人工知能(AI)は、ソフトウェア開発において重要な力として現れ、開発ライフサイクル全体にわたって強力なツールを提供する。
ソフトウェア工学の研究は、ソフトウェア開発におけるAIツールを幅広く研究してきたが、開発者とこれらのAI駆動ツールとの間の特定のタイプの相互作用は、最近注目を集め始めたばかりである。
これらのインタラクションを理解して改善することは、AI駆動ワークフローの生産性、信頼、効率を高める可能性がある。
本稿では,開発者とAIツール間のインタラクションタイプを分類し,自動補完コードの提案,コマンド駆動アクション,会話支援など,11種類のインタラクションタイプを識別する。
この分類に基づいて、AIインタラクションの最適化、開発者のコントロールの改善、AI支援開発における信頼とユーザビリティの課題への対処に焦点を当てた研究課題を概説する。
本稿では、開発者とAIのインタラクションを研究するための構造化基盤を確立することにより、ソフトウェア開発のためのより効果的で適応的なAIツールの開発に関する研究を刺激することを目的とする。
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