[논문 리뷰] How Developers Interact with AI: A Taxonomy of Human-AI Collaboration in Software Engineering

Christoph Treude, Marco Aurélio Gerosa|ArXiv.org|2025. 01. 15.

Ethics and Social Impacts of AI인용 수 3

한 줄 요약

이 논문은 소프트웨어 엔지니어링에서 11가지 개발자-AI 상호작용 유형의 분류(타입)를 제시하고, AI 지원 개발, 신뢰 및 사용성 개선을 위한 연구 의제를 개요한다.

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.

연구 동기 및 목표

• AI 도구가 소프트웨어 개발 수명주기 전반에서 어떻게 사용되는지 연구 동기를 부여한다.
• 개발자-AI 상호작용 유형의 구조화된 분류를 소개한다.
• 생산성, 신뢰 및 AI 주도 워크플로우의 채택에 대한 시사점을 강조한다.
• 상호작용 최적화 및 사용성 및 프라이버시 문제를 다루기 위한 연구 의제를 제공한다.

제안 방법

• 기존의 AI 지원 개발 도구와 상호작용 양상을 하나의 통합 분류학으로 합성한다.
• 11가지 상호작용 유형을 트리거, AI 응답, 개발자 산출물, 예시와 함께 특징지는다.
• Copilot, ChatGPT, Sourcegraph Cody, GitLab Auto DevOps와 같은 실제 도구로 분류학의 근거를 다진다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 소프트웨어 엔지니어링에서 개발자와 AI 도구 사이에 가장 많이 나타나는 상호작용 유형은 무엇인가?
• RQ2 다른 상호작용 유형이 생산성, 코드 품질, 사용자 만족도에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ3 어떤 설계 요인이 신뢰, 채택 및 AI 기반 개발 도구의 올바른 사용에 영향을 미치는가?
• RQ4 맥락 인식, 개발자 컨트롤 및 프라이버시를 AI 지원 워크플로우에서 어떻게 균형 있게 다룰 수 있는가?
• RQ5 AI 환각을 완화하고 워크플로우에 안전하게 통합되도록 어떤 메커니즘이 있는가?

주요 결과

• 자동 완성 및 명령 주도형 작업에서 대화형 지원 및 이벤트 기반 트리거에 이르는 열한 가지의 서로 다른 상호작용 유형 식별.
• 트리거, AI 응답, 개발자 산출물 및 구체적 예시가 각 상호작용 유형을 형성하는 방식에 대한 논의.
• 효과, 맥락 인식, 맞춤화, 인지 부하, 윤리 및 프라이버시를 다루는 향후 연구 의제를 제시.