論文の概要: Generative AI and Empirical Software Engineering: A Paradigm Shift

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.08108v2
• Date: Mon, 03 Nov 2025 09:09:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-04 16:14:21.869695
• Title: Generative AI and Empirical Software Engineering: A Paradigm Shift
• Title（参考訳）: ジェネレーティブAIと経験的ソフトウェアエンジニアリング - パラダイムシフト
• Authors: Christoph Treude, Margaret-Anne Storey,
• Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデルのソフトウェア工学への統合が,確立した研究パラダイムをいかに破壊するかを考察する。 我々は、我々が研究している現象、我々が依存する方法や理論、分析するデータ、そして、動的AIを介する環境で発生する妥当性に対する脅威をどう変えるかについて議論する。 私たちの目標は、経験豊かなソフトウェアエンジニアリングコミュニティが、AIシステムが単なるツールではなく、ソフトウェアエンジニアリングとその研究を形作る活発な協力者の未来に、その質問や道具、検証基準を適合させることです。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.284024538100063
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The adoption of large language models (LLMs) and autonomous agents in software engineering marks an enduring paradigm shift. These systems create new opportunities for tool design, workflow orchestration, and empirical observation, while fundamentally reshaping the roles of developers and the artifacts they produce. Although traditional empirical methods remain central to software engineering research, the rapid evolution of AI introduces new data modalities, alters causal assumptions, and challenges foundational constructs such as "developer", "artifact", and "interaction". As humans and AI agents increasingly co-create, the boundaries between social and technical actors blur, and the reproducibility of findings becomes contingent on model updates and prompt contexts. This vision paper examines how the integration of LLMs into software engineering disrupts established research paradigms. We discuss how it transforms the phenomena we study, the methods and theories we rely on, the data we analyze, and the threats to validity that arise in dynamic AI-mediated environments. Our aim is to help the empirical software engineering community adapt its questions, instruments, and validation standards to a future in which AI systems are not merely tools, but active collaborators shaping software engineering and its study.
• Abstract（参考訳）: ソフトウェアエンジニアリングにおける大規模言語モデル(LLM)と自律エージェントの採用は、永続的なパラダイムシフトである。 これらのシステムは、ツール設計、ワークフローのオーケストレーション、経験的観察のための新たな機会を生み出し、開発者の役割とそれらが生み出すアーティファクトを根本的に変えます。 従来の経験的手法はソフトウェア工学研究の中心にあるが、AIの急速な進化は、新しいデータモダリティを導入し、因果的仮定を変更し、"開発者"、"人工物"、"相互作用"といった基本的な構造に挑戦する。 人間とAIエージェントが共創するにつれて、社会的・技術的アクターの境界が曖昧になり、発見の再現性はモデル更新とアクティベーションのコンテキストに影響を及ぼす。 本稿では,LLMのソフトウェア工学への統合が,確立した研究パラダイムをいかに破壊するかを考察する。 我々は、我々が研究している現象、我々が依存する方法や理論、分析するデータ、そして、動的AIを介する環境で発生する妥当性に対する脅威をどう変えるかについて議論する。 私たちの目標は、経験豊かなソフトウェアエンジニアリングコミュニティが、AIシステムが単なるツールではなく、ソフトウェアエンジニアリングとその研究を形作る活発な協力者の未来に、その質問や道具、検証基準を適合させることです。

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