人类与机器：软件工程师如何看待和参与由 AI 辅助的代码审查

人工智能 (AI) 的集成正在不断增长和演变，包括在软件工程 (SE) 中。这种集成涉及传统上交由人类负责的流程，如编码。然而，关于社会技术流程如代码审查的影响仍未充分探讨。本研究基于 20 位访谈对象进行的访谈研究，探讨软件工程师如何看待和参与由大型语言模型 (LLM) 辅助的代码审查，与人类同事领导的代码审查。作为一种本质上以人类为中心的流程，我们旨在理解软件工程师如何应对 AI 引入到协作工作流程中的情况。我们发现代码审查具有多维度，涵盖认知、情感和行为维度。LLM 辅助审查对其中一些属性产生影响。例如，在处理 LLM 时，情感调节和应对机制的需求较少。然而，由于其细节过多，处理 LLM 生成的反馈有时会增加认知负荷。软件工程师使用类似的 sense-making 过程来评估和采纳来自同事和 LLM 的反馈建议。然而，LLM 反馈的采纳受信任度和缺乏上下文约束。我们的发现深化了我们对 AI 工具如何影响 SE 社会技术流程的理解，并为 AI 人机协作在 SE 实践中的未来提供了见解。