[論文レビュー] How Developers Interact with AI: A Taxonomy of Human-AI Collaboration in Software Engineering

Christoph Treude, Marco Aurélio Gerosa|ArXiv.org|Jan 15, 2025

Ethics and Social Impacts of AI被引用数 3

ひとこと要約

この論文はソフトウェア工学における11種類の開発者-AI相互作用の分類を提案し、AI支援開発の信頼性・使いやすさを向上させる研究課題を outlining します。

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.

研究の動機と目的

• AIツールがソフトウェア開発ライフサイクル全体でどのように使われているかの研究動機づけ。
• 開発者-AI相互作用タイプの構造化分類を導入。
• 生産性、信頼、AI駆動ワークフローの採用への示唆を強調。
• 相互作用を最適化し、使いやすさとプライバシーの懸念に対処する研究課題を提供。

提案手法

• 既存のAI支援開発ツールと相互作用モダリティを統一的な分類に統合。
• トリガ、AIの応答、開発者の出力、事例を用いて11種類の相互作用タイプを特徴づけ。
• Copilot、ChatGPT、Sourcegraph Cody、GitLab Auto DevOps などの実世界ツールで分類を現実に根拠づけ。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ソフトウェア工学において開発者とAIツールの間で最も一般的な相互作用タイプは何か。
• RQ2 異なる相互作用タイプが生産性、コード品質、ユーザー満足度にどのような影響を与えるか。
• RQ3 AI駆動開発ツールの信頼、採用、適切な使用に影響を与える設計要因は何か。
• RQ4 文脈認識、開発者の制御、プライバシーをAI支援ワークフローでどのようにバランスさせるか。
• RQ5 AIの幻象を緩和し、ワークフローへの安全な統合を保証する仕組みは何か。

主な発見

• 自動補完やコマンド駆動型の操作から会話型支援・イベントベースのトリガーに至る11種類の相互作用タイプを特定。
• トリガ、AIの応答、開発者の出力、具体的な例が各相互作用タイプをどう形づくるかを論じる。
• 有効性・信頼・文脈認識・カスタマイズ・認知負荷・倫理・プライバシーを含む将来の研究課題を提示する。