[論文レビュー] Rethinking Software Engineering in the Foundation Model Era: From Task-Driven AI Copilots to Goal-Driven AI Pair Programmers

Ahmed E. Hassan, Gustavo A. Oliva+4 more|arXiv (Cornell University)|Apr 16, 2024

Scientific Computing and Data Management被引用数 6

ひとこと要約

この論文は、ゴール駆動型AIペアプログラマによるソフトウェア工学の再定義を提案し、その望ましい特性、反復的協働、およびこのビジョンを実現する上での課題を概説している。

ABSTRACT

The advent of Foundation Models (FMs) and AI-powered copilots has transformed the landscape of software development, offering unprecedented code completion capabilities and enhancing developer productivity. However, the current task-driven nature of these copilots falls short in addressing the broader goals and complexities inherent in software engineering (SE). In this paper, we propose a paradigm shift towards goal-driven AI-powered pair programmers that collaborate with human developers in a more holistic and context-aware manner. We envision AI pair programmers that are goal-driven, human partners, SE-aware, and self-learning. These AI partners engage in iterative, conversation-driven development processes, aligning closely with human goals and facilitating informed decision-making. We discuss the desired attributes of such AI pair programmers and outline key challenges that must be addressed to realize this vision. Ultimately, our work represents a shift from AI-augmented SE to AI-transformed SE by replacing code completion with a collaborative partnership between humans and AI that enhances both productivity and software quality.

研究の動機と目的

• foundation model時代において、タスク駆動のAIコパイロットからゴール駆動のAIペアプログラマーへの移行を促す。
• 人間と協働し、ソフトウェア工学を理解し、自己学習能力を備えたAIペアプログラマーの望ましい属性を定義する。
• AIの協働を人間の目標に合わせる反復的で対話主導の開発プロセスの概要。
• 実践的にAIペアプログラマーを実現するために必要な主要な課題と研究動向を特定する。

提案手法

• ゴール駆動型AIペアプログラマーの概念的枠組み。
• 望ましい属性の説明：人間パートナー、SE認知、自己学習。
• 反復的で対話主導の開発プロセスの概要。
• このパラダイムを実現する際の課題と生産性およびソフトウェア品質への影響についての議論。
• AIペアプログラマーをAI拡張SEからAI変革SEへの転換として位置づける。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ゴール駆動型AIペアプログラマーはどのようなものか、タスク駆動のコパイロットとはどう異なるか。
• RQ2 AIペアプログラマーがSEで効果的な協力者となるために不可欠な属性は何か。
• RQ3 実務でゴール駆動型AIペアプログラマーを実現するためにはどのような大きな課題に対処すべきか。
• RQ4 現在のコパイロットと比較して、ゴール駆動型AIペアプログラマーは生産性、意思決定、ソフトウェア品質にどのような影響を与えるか。

主な発見

• 人間と全体的かつ文脈を認識した形で協働するゴール駆動型AIペアプログラマーを提案する。
• SE認知と自己学習属性をAIペアプログラマーのコア要件として特定する。
• AIの行動を人間の目標と整合させるための反復的で対話主導の開発プロセスを提唱する。
• AIペアプログラマーをAI拡張SEからAI変革SEへの転換として位置づけ、コード補完をパートナーシップへ置換する。
• 人間とAIの密接な協働を通じた潜在的な生産性とソフトウェア品質の改善を示唆する。