[논문 리뷰] Rethinking Software Engineering in the Foundation Model Era: From Task-Driven AI Copilots to Goal-Driven AI Pair Programmers

Ahmed E. Hassan, Gustavo A. Oliva외 4명|arXiv (Cornell University)|2024. 04. 16.

Scientific Computing and Data Management인용 수 6

한 줄 요약

이 논문은 목표 주도형 AI 페어 프로그래머를 통해 소프트웨어 엔지니어링의 재정의를 주장하고, 그들이 원하는 특성들, 반복적 협업, 그리고 이 비전을 실현하기 위한 도전과제를 제시한다.

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.

연구 동기 및 목표

• 기반 모델 시대에 작업 주도형 AI 코파일럿에서 목표 주도형 AI 페어 프로그래머로의 전환을 촉진한다.
• 사람 파트너가 되는, SE를 인식하고, 자기 학습 능력을 갖춘 AI 페어 프로그래머의 바람직한 특성을 정의한다.
• AI 협업을 인간의 목표와 정렬시키는 반복적이고 대화 주도적인 개발 프로세스를 개요한다.
• 실제로 AI 페어 프로그래머를 실현하기 위해 필요한 주요 도전 과제와 연구 방향을 식별한다.

제안 방법

• 목표 주도형 AI 페어 프로그래머를 위한 개념적 프레임워크.
• 사람 파트너, SE 인지, 자기 학습 능력을 갖춘 바람직한 특성의 설명.
• 반복적이고 대화 주도적인 개발 프로세스의 개요.
• 이 패러다임을 실현하기 위한 도전과제와 생산성 및 소프트웨어 품질에 미치는 영향에 대한 논의.
• AI 페어 프로그래머를 AI 보조 SE에서 AI 변형 SE로의 전환으로 포지셔닝한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 목표 주도형 AI 페어 프로그래머의 모습은 어떠하며 그것이 작업 주도형 코파일럿과 어떻게 다를 것인가?
• RQ2 SE에서 효과적인 협력자로 작용하기 위한 AI 페어 프로그래머의 필수 특성은 무엇인가?
• RQ3 실제로 목표 주도형 AI 페어 프로그래머를 실현하려면 어떤 주요 도전 과제에 대처해야 하는가?
• RQ4 현재의 코파일럿과 비교하여 목표 주도형 AI 페어 프로그래머가 생산성, 의사결정 및 소프트웨어 품질에 어떤 영향을 미칠까?

주요 결과

• 인간과 전인적이고 맥락 인식적으로 협력하는 목표 주도형 AI 페어 프로그래머를 제안한다.
• SE 인식 및 자기 학습 특성을 AI 페어 프로그래머의 핵심 요건으로 식별한다.
• AI의 행동을 인간의 목표와 일치시키기 위한 반복적이고 대화 주도적인 개발 프로세스를 지지한다.
• AI 보조 SE에서 AI 변형 SE로의 전환으로 바라보며 코드 완성을 파트너십으로 대체한다.
• 더 긴밀한 인간-AI 협업을 통해 잠재적 생산성 및 소프트웨어 품질 향상을 시사한다.