探索生成式 AI 工具的证据依赖 SE 信念
软件工程
2025-08-13 v5
摘要
背景：近期生成式人工智能（AI）的创新正在改变程序员开发和维护软件的方式。生成式 AI 工具在支持开发任务方面的先进能力导致其在软件工程（SE）工作流程中的采用日益增长。然而, 鲜有人了解 AI 工具如何看待由经验 SE 研究支持的证据基础实践。目标：为此, 本文探索了越来越多用于支持软件开发的生成式 AI 工具的"信念"。方法：我们进行了一次 preliminary 评估,概念性地复制了先前的工作,检验了 17 项证据基础主张在五个生成式 AI 工具中的情况。结果：我们的发现表明, 生成式 AI 工具对研究主张存在模糊的信念,且缺乏支持性回应的可信证据。结论：基于我们的发现, 我们为实践者将生成式 AI 系统集成到开发情境中提供了影响,并为未来研究方向照亮了大门,以增强生成式 AI 可靠性和可信度 — — 旨在提高意识和采纳证据基础 SE 研究发现在实践中的效果。
引用
@article{arxiv.2407.13900,
title = {Exploring the Evidence-Based SE Beliefs of Generative AI Tools},
author = {Chris Brown and Jason Cusati},
journal= {arXiv preprint arXiv:2407.13900},
year = {2025}
}