促进对人工智能辅助软件工具的信任

《ACM Transactions on Software Engineering and Methodology》：Facilitating Trust in AI-assisted Software Tools

软件工程师日常任务中常需独立完成，传统与AI辅助工具在可信度方面存在差异。本文基于微软内部及外部18位从业者的访谈，构建PICSE（pixie）可信工具框架，并通过368份内部调查验证该框架在传统工具与AI工具中的适用性及重要性排序，揭示开发者对工具信任的核心要素。

　　

摘要

软件工程师的日常工作涉及多种任务。虽然许多这些任务需要与其他工程师合作完成，但并不总是有可能或实际可行的。软件工具（如代码生成器和静态分析工具）旨在通过为开发人员提供额外支持来填补这一空白，帮助他们更有效地完成任务。随着不断有新的工具涌现出来以支持软件工程师的工作，其中一些工具依赖于人工智能（AI），因此有一些重要的问题需要解答：工程师可以并且应该对他们的软件工具抱有多大的信任度？构建一个值得信赖的工具又意味着什么？为此，本文基于对微软内部和外部软件从业者的18次访谈，提出了一个关于影响对传统软件工具和AI辅助软件工具信任度的因素的混合方法研究结果。首先，我们介绍了我们开发的PICSE（发音为“pixie”）框架，该框架用于评估软件工具的信任度。随后，我们讨论了针对368名微软内部员工的调查结果，这些结果揭示了我们框架中提到的因素在传统软件工具和AI辅助软件工具中的相关性和重要性。