論文の概要: Interacting with AI Reasoning Models: Harnessing "Thoughts" for AI-Driven Software Engineering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.00483v1
• Date: Sat, 01 Mar 2025 13:19:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-05 19:25:38.333625
• Title: Interacting with AI Reasoning Models: Harnessing "Thoughts" for AI-Driven Software Engineering
• Title（参考訳）: AI推論モデルと相互作用する:AI駆動ソフトウェアエンジニアリングの「理由」の調和
• Authors: Christoph Treude, Raula Gaikovina Kula,
• Abstract要約: AI推論モデルの最近の進歩は、意思決定プロセスに前例のない透明性をもたらす。 ソフトウェアエンジニアには、AI生成されたすべての思考を詳細に分析、検証、解釈する時間や認知の帯域幅がほとんどありません。 本稿では,AI推論モデルとソフトウェアエンジニアのインタラクションを再構築し,信頼性,効率,意思決定力を最大化するためのビジョンを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.149764135999437
• License:
• Abstract: Recent advances in AI reasoning models provide unprecedented transparency into their decision-making processes, transforming them from traditional black-box systems into models that articulate step-by-step chains of thought rather than producing opaque outputs. This shift has the potential to improve software quality, explainability, and trust in AI-augmented development. However, software engineers rarely have the time or cognitive bandwidth to analyze, verify, and interpret every AI-generated thought in detail. Without an effective interface, this transparency could become a burden rather than a benefit. In this paper, we propose a vision for structuring the interaction between AI reasoning models and software engineers to maximize trust, efficiency, and decision-making power. We argue that simply exposing AI's reasoning is not enough -- software engineers need tools and frameworks that selectively highlight critical insights, filter out noise, and facilitate rapid validation of key assumptions. To illustrate this challenge, we present motivating examples in which AI reasoning models state their assumptions when deciding which external library to use and produce divergent reasoning paths and recommendations about security vulnerabilities, highlighting the need for an interface that prioritizes actionable insights while managing uncertainty and resolving conflicts. We then outline a research roadmap for integrating automated summarization, assumption validation, and multi-model conflict resolution into software engineering workflows. Achieving this vision will unlock the full potential of AI reasoning models to enable software engineers to make faster, more informed decisions without being overwhelmed by unnecessary detail.
• Abstract（参考訳）: AI推論モデルの最近の進歩は、意思決定プロセスに前例のない透明性をもたらし、それらを従来のブラックボックスシステムから、不透明なアウトプットを生成するのではなく、ステップバイステップの思考チェーンを明示するモデルに変換する。 このシフトは、ソフトウェアの品質、説明可能性、AI強化された開発に対する信頼を改善する可能性がある。 しかし、AI生成されたすべての思考を詳細に分析し、検証し、解釈する時間や認知帯域は、ソフトウェアエンジニアにはめったにない。 効果的なインターフェースがなければ、この透明性は利益よりも負担になる可能性がある。 本稿では,AI推論モデルとソフトウェアエンジニアのインタラクションを再構築し,信頼性,効率,意思決定力を最大化するためのビジョンを提案する。 ソフトウェアエンジニアは、重要な洞察を選択的に強調し、ノイズを除去し、重要な仮定の迅速な検証を容易にするツールとフレームワークが必要です。 この課題を説明するために、我々は、AI推論モデルが、どの外部ライブラリを使用するかを決め、異なる推論パスとセキュリティ脆弱性に関するレコメンデーションを生成し、不確実性を管理し、競合を解決するために実行可能な洞察を優先するインターフェースの必要性を強調する際に、仮定を述べるモチベーションの例を示す。 次に、自動要約、仮定検証、マルチモデルコンフリクト解決をソフトウェアエンジニアリングワークフローに統合するための研究ロードマップを概説する。 このビジョンを達成することで、AI推論モデルの潜在能力を最大限に活用し、ソフトウェアエンジニアが不必要な詳細に圧倒されることなく、より速く、より知的な決定を下すことができるようになります。

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