乘风破浪或滞留车站：大语言模型如何影响软件工程研究
摘要
大语言模型（LLM）的采纳不仅正在改变软件工程（SE）实践，也可能根本性地颠覆该领域的研究方式。尽管有关这种变革的视角 ranging 从将 LLM 视为单纯的生产力工具到视其为革命性力量不等，但我们认为，SE 研究社区必须主动参与并塑造 LLM 融入研究实践的进程，强调人类主体性在其中所占的作用。随着 LLM 迅速成为 SE 研究中不可或缺的要素——既作为支持调查的工具，也作为研究对象的主体——以人类为中心的视角至关重要。确保人类监督和可解释性是维持科学严谨性、培育伦理责任感并推动该领域进步所必需的。drawing from 第 2 届哥本哈人类中心 AI in SE 研讨会的讨论，本position paper 使用 McLuhan 的媒介规律四维图来分析 LLM 对 SE 研究的影响。通过这一理论视角，我们审视了 LLM 如何通过加速构思和自动化进程提升研究能力，哪些传统研究实践被取代，哪些历史研究方法的宝贵方面得以恢复，以及在极端情况下可能引发的逆转效应。我们的分析揭示了创新机遇和潜在风险，后者需要认真考虑。我们以积极利用 LLM 优势的同时，制定框架和指南以缓解其风险的行动号召，确保在 AI 增强的未来中继续保持研究的严谨性和影响力。
引用
@article{arxiv.2506.12691,
title = {Get on the Train or be Left on the Station: Using LLMs for Software Engineering Research},
author = {Bianca Trinkenreich and Fabio Calefato and Geir Hanssen and Kelly Blincoe and Marcos Kalinowski and Mauro Pezzè and Paolo Tell and Margaret-Anne Storey},
journal= {arXiv preprint arXiv:2506.12691},
year = {2025}
}
备注
Accepted for publication at the 1st Workshop on Human-Centered AI for SE (Human AISE) held at the 33rd ACM International Conference on the Foundations of Software Engineering (FSE Companion '25), June 23-28, 2025, Trondheim, Norway