AIDB Daily Papers
AIへの適切な依存度:ソフトウェアエンジニアリングにおけるAIのための予備的な依存制御フレームワーク
※ 日本語タイトル・ポイントはAIによる自動生成です。正確な内容は原論文をご確認ください。
ポイント
- ソフトウェア開発者が大規模言語モデル(LLM)などのAIツールとどのように関わるかが、その影響を大きく左右する。
- AIへの過度な依存は思考力低下を招き、過小な依存は生産性と品質の向上機会を逃す可能性があるため、依存度の制御が重要となる。
- ソフトウェア開発者へのインタビューに基づき、AIの過剰/過小依存を特定し、適切な利用を促進するフレームワークを提案した。
Abstract
How software developers interact with Artificial Intelligence (AI)-powered tools, including Large Language Models (LLMs), plays a vital role in how these AI-powered tools impact them. While overreliance on AI may lead to long-term negative consequences (e.g., atrophy of critical thinking skills); underreliance might deprive software developers of potential gains in productivity and quality. Based on twenty-two interviews with software developers on using LLMs for software development, we propose a preliminary reliance-control framework where the level of control can be used as a way to identify AI overreliance and underreliance. We also use it to recommend future research to further explore the different control levels supported by the current and emergent LLM-driven tools. Our paper contributes to the emerging discourse on AI overreliance and provides an understanding of the appropriate degree of reliance as essential to developers making the most of these powerful technologies. Our findings can help practitioners, educators, and policymakers promote responsible and effective use of AI tools.
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