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计算机科学 > 人机交互

arXiv:2212.03491v2 (cs)
[提交于 2022年12月7日 (v1) ,最后修订 2023年3月28日 (此版本, 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: 尽管基于人工智能的代码生成工具迅速崛起,但我们对如何以及如何帮助软件开发人员形成对这些人工智能工具的适当信任了解甚少。 通过一个两阶段的形成性研究,我们探讨了在线社区如何塑造开发人员对人工智能工具的信任,以及我们如何利用社区特征来促进适当的用户信任。 通过对17名开发人员的访谈,我们发现开发人员通过社区成员分享的经验共同理解人工智能工具,并利用社区信号来评估人工智能建议。 随后,我们提出了设计机会,并进行了11次设计探测会话,以探索利用社区特征支持用户在人工智能代码生成系统中建立信任的设计空间。 我们综合了研究发现,并通过社会技术因素扩展了现有的人工智能技术用户信任模型。 我们概述了将用户社区整合到人工智能代码生成体验中的设计考虑因素。
摘要: While revolutionary AI-powered code generation tools have been rising rapidly, we know little about how and how to help software developers form appropriate trust in those AI tools. Through a two-phase formative study, we investigate how online communities shape developers' trust in AI tools and how we can leverage community features to facilitate appropriate user trust. Through interviewing 17 developers, we find that developers collectively make sense of AI tools using the experiences shared by community members and leverage community signals to evaluate AI suggestions. We then surface design opportunities and conduct 11 design probe sessions to explore the design space of using community features to support user trust in AI code generation systems. We synthesize our findings and extend an existing model of user trust in AI technologies with sociotechnical factors. We map out the design considerations for integrating user community into the AI code generation experience.
主题: 人机交互 (cs.HC)
引用方式: arXiv:2212.03491 [cs.HC]
  (或者 arXiv:2212.03491v2 [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)
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