Skip to main content
CenXiv.org
此网站处于试运行阶段,支持我们!
我们衷心感谢所有贡献者的支持。
贡献
赞助
cenxiv logo > cs > arXiv:2212.03491v1

帮助 | 高级搜索

计算机科学 > 人机交互

arXiv:2212.03491v1 (cs)
[提交于 2022年12月7日 (此版本) , 最新版本 2023年3月28日 (v2) ]

标题: “这对我也有效”:在线社区如何塑造软件开发人员对人工智能驱动的代码生成工具的信任

标题: "It would work for me too": How Online Communities Shape Software Developers' Trust in AI-Powered Code Generation Tools

Authors:Ruijia Cheng, Ruotong Wang, Thomas Zimmermann, Denae Ford
摘要: 软件开发人员通常参与在线社区以了解新技术。 随着诸如 GitHub Copilot 等革命性的 AI 驱动代码生成工具的出现,许多开发人员对如何信任这些工具感到不确定。 尽管我们看到在线社区在帮助开发人员建立对 AI 工具的适当信任方面具有潜力,但我们对社区如何塑造开发人员对 AI 工具的信任以及社区特性如何促进 AI 工具设计中的信任了解甚少。 我们通过一项两阶段的研究来探讨这些问题。 通过对 17 名开发人员的访谈研究,我们剖析了在线社区中的开发人员如何共同理解 AI 代码生成工具,包括形成适当的期望、理解、策略和对更广泛影响的认识,以及他们如何利用社区信号来评估 AI 建议。 然后,我们提出了设计机会,并进行了 11 次设计探测会话,以探索将用户社区整合到 AI 代码生成系统的设计空间。 我们以一系列设计建议结束。
摘要: Software developers commonly engage in online communities to learn about new technologies. As revolutionary AI-powered code generation tools such as GitHub Copilot emerge, many developers are uncertain about how to trust them. While we see the promise of online communities in helping developers build appropriate trust in AI tools, we know little about how communities shape developers' trust in AI tools and how community features can facilitate trust in the design of AI tools. We investigate these questions through a two-phase study. Through an interview study with 17 developers, we unpack how developers in online communities collectively make sense of AI code generation tools by developing proper expectation, understanding, strategies, and awareness of broader implications, as well as how they leverage community signals to evaluate AI suggestions. We then surface design opportunities and conduct 11 design probe sessions to explore the design space of integrating a user community to AI code generation systems. We conclude with a series of design recommendations.
主题: 人机交互 (cs.HC)
引用方式: arXiv:2212.03491 [cs.HC]
  (或者 arXiv:2212.03491v1 [cs.HC] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2212.03491
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI

提交历史

来自: Ruijia Cheng [查看电子邮件]
[v1] 星期三, 2022 年 12 月 7 日 07:14:25 UTC (1,397 KB)
[v2] 星期二, 2023 年 3 月 28 日 23:08:54 UTC (1,404 KB)
全文链接:

获取论文:

    查看标题为《》的 PDF
  • 查看中文 PDF
  • 查看 PDF
  • TeX 源代码
许可图标 查看许可
当前浏览上下文:
cs.HC
< 上一篇   |   下一篇 >
新的 | 最近的 | 2022-12
切换浏览方式为:
cs

参考文献与引用

  • NASA ADS
  • 谷歌学术搜索
  • 语义学者
a 导出 BibTeX 引用 加载中...

BibTeX 格式的引用

×
数据由提供:

收藏

BibSonomy logo Reddit logo

文献和引用工具

文献资源探索 (什么是资源探索?)
连接的论文 (什么是连接的论文?)
Litmaps (什么是 Litmaps?)
scite 智能引用 (什么是智能引用?)

与本文相关的代码,数据和媒体

alphaXiv (什么是 alphaXiv?)
CatalyzeX 代码查找器 (什么是 CatalyzeX?)
DagsHub (什么是 DagsHub?)
Gotit.pub (什么是 GotitPub?)
Hugging Face (什么是 Huggingface?)
带有代码的论文 (什么是带有代码的论文?)
ScienceCast (什么是 ScienceCast?)

演示

复制 (什么是复制?)
Hugging Face Spaces (什么是 Spaces?)
TXYZ.AI (什么是 TXYZ.AI?)

推荐器和搜索工具

影响之花 (什么是影响之花?)
核心推荐器 (什么是核心?)
IArxiv 推荐器 (什么是 IArxiv?)
  • 作者
  • 地点
  • 机构
  • 主题

arXivLabs:与社区合作伙伴的实验项目

arXivLabs 是一个框架,允许合作伙伴直接在我们的网站上开发和分享新的 arXiv 特性。

与 arXivLabs 合作的个人和组织都接受了我们的价值观,即开放、社区、卓越和用户数据隐私。arXiv 承诺这些价值观,并且只与遵守这些价值观的合作伙伴合作。

有一个为 arXiv 社区增加价值的项目想法吗? 了解更多关于 arXivLabs 的信息.

这篇论文的哪些作者是支持者? | 禁用 MathJax (什么是 MathJax?)
  • 关于
  • 帮助
  • contact arXivClick here to contact arXiv 联系
  • 订阅 arXiv 邮件列表点击这里订阅 订阅
  • 版权
  • 隐私政策
  • 网络无障碍帮助
  • arXiv 运营状态
    通过...获取状态通知 email 或者 slack

京ICP备2025123034号