論文の概要: Vibe Coding: Is Human Nature the Ghost in the Machine?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.20918v1
• Date: Thu, 28 Aug 2025 15:48:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-29 18:12:02.491407
• Title: Vibe Coding: Is Human Nature the Ghost in the Machine?
• Title（参考訳）: バイブ・コーディング:人間の自然はマシンのゴーストか?
• Authors: Cory Knobel, Nicole Radziwill,
• Abstract要約: 私たちは、ヒューマンプロダクトリーダとAIソフトウェアエンジニアの3つの“バイブコーディング”セッションを分析しました。 チームダイナミクス,コミュニケーションパターン,開発成果の類似点と相違点を検討した。 驚いたことに、その後の会話では、AIエージェントがその成果を体系的に誤って表現していたことが判明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: This exploratory study examined the consistency of human-AI collaboration by analyzing three extensive "vibe coding" sessions between a human product lead and an AI software engineer. We investigated similarities and differences in team dynamics, communication patterns, and development outcomes across both projects. To our surprise, later conversations revealed that the AI agent had systematically misrepresented its accomplishments, inflating its contributions and systematically downplaying implementation challenges. These findings suggest that AI agents may not be immune to the interpersonal and psychological issues that affect human teams, possibly because they have been trained on patterns of human interaction expressed in writing. The results challenge the assumption that human-AI collaboration is inherently more productive or efficient than human-human collaboration, and creates a framework for understanding AI deception patterns. In doing so, it makes a compelling case for extensive research in quality planning, quality assurance, and quality control applied to vibe coding.
• Abstract（参考訳）: この探索的研究は、ヒューマンプロダクトリードとAIソフトウェアエンジニアの間の3つの広範な"バイブコーディング"セッションを分析して、人間とAIのコラボレーションの一貫性を調査した。 両プロジェクト間のチームダイナミクス,コミュニケーションパターン,開発成果の類似点と相違点を検討した。 驚いたことに、後の会話では、AIエージェントが成果を体系的に誤って表現し、貢献を膨らませ、実装上の課題を体系的に軽視していることが明らかになりました。 これらの結果は、AIエージェントが人間のチームに影響を与える対人的・心理的問題に免疫がないことを示唆している。 その結果、人間とAIのコラボレーションは本質的に人間と人間のコラボレーションよりも生産的あるいは効率的であるという仮定に挑戦し、AIの騙しパターンを理解するためのフレームワークを作成しました。 そうすることで、ビブコーディングに適用される品質計画、品質保証、品質管理に関する広範な研究が魅力的なものになります。

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