建模开发者对生成式AI的信任与行为意图

生成式AI工具（如ChatGPT或Copilot）被宣传可提升开发者生产力，正逐步集成到软件开发流程中。然而，信任不匹配、怀疑态度以及可用性担忧可能阻碍这些工具的采纳。研究还表明，AI可能具有排他性，未能充分支持具有不同特征的用户。其中一种多样性是认知多样性——用户认知风格的差异——导致观点和交互方式的差异。当个体的认知风格未得到支持时，将创建技术采纳的障碍。因此，为理解如何有效地将生成式AI工具集成到软件开发中，首先需要建模哪些因素影响开发者对这些工具的信任，以及这些信任如何影响他们在实际工作中采纳这些工具的意图。我们构建了一个理论驱动的统计模型，以（1）识别影响开发者对生成式AI工具信任的因素，（2）检验开发者的信任、认知风格与其在工作中使用这些工具意图之间的关系。我们对GitHub Inc.和Microsoft两家全球领先科技公司的软件开发者进行了调查（N=238），并采用部分最小二乘结构方程模型(PLS-SEM)来评估模型。我们的发现表明，生成式AI的系统/输出质量、功能价值和目标维护显著影响开发者对这些工具的信任。此外，开发者的信任和认知风格会影响他们在工作中使用这些工具的意图。我们提出了针对有效使用和包容性用户体验的实用建议。