「这对我也会有效」:在线社区如何影响软件开发人员对AI驱动的代码生成工具的信任
作者
RC
Ruijia Cheng
RW
Ruotong Wang
TZ
Thomas Zimmermann
DF
Denae Ford
大语言模型(LLM)的人机协作AI 辅助决策与自动化系统软件工程师与开发者UI/UX 设计师AI/ML 研究员与工程师
尽管革命性的AI驱动的代码生成工具正在迅速崛起,但我们对如何帮助软件开发人员对这些AI工具形成适当的信任知之甚少。通过两阶段形成性研究,我们调查了在线社区如何塑造开发者对AI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。通过访谈17名开发者,我们发现开发者共同使用社区成员分享的经验来理解AI工具,并利用社区信号来评估AI建议。然后,我们提出设计机会并进行11个设计探测会话,以探索使用社区特征支持AI代码生成系统中用户信任的设计空间。我们综合研究结果,并用社会技术因素扩展了现有的用户对AI技术信任模型。我们绘制了将用户社区整合到AI代码生成体验中的设计考虑因素。
研究问题 / 现实痛点
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来源
IUI
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年份
2025
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作者
4 位作者
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研究子方向
大语言模型(LLM)的人机协作、AI 辅助决策与自动化系统
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职业/产业
软件工程师与开发者、UI/UX 设计师、AI/ML 研究员与工程师
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