Trust Calibration in IDEs: Paving the Way for Widespread Adoption of AI Refactoring
作者: Markus Borg
分类: cs.SE, cs.AI, cs.HC
发布日期: 2024-12-20
备注: Accepted for publication in the Proc. of the 2nd Workshop on Integrated Development Environments, 2025
💡 一句话要点
在IDE中实现信任校准，促进AI重构的广泛应用
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: AI辅助重构 大型语言模型 信任校准 软件开发IDE 人机交互
📋 核心要点
- 大型语言模型在代码重构方面潜力巨大，但其固有的风险（如引入bug和安全漏洞）阻碍了广泛应用。
- 该研究的核心思想是在IDE中封装LLM交互，并结合可信的保障措施来验证重构，从而降低风险。
- 通过与CodeScene的行业合作，进行大规模代码库分析和A/B测试，持续优化LLM保障和用户交互设计。
📝 摘要（中文）
在软件行业中，添加新功能的驱动常常掩盖了改进现有代码的需求。大型语言模型（LLM）为通过AI辅助重构以前所未有的规模改进代码库提供了一种新方法。然而，LLM也存在固有的风险，例如破坏性更改和引入安全漏洞。我们提倡将与模型的交互封装在IDE中，并使用值得信赖的保障措施来验证重构尝试。然而，对于AI重构的普及，同样重要的是关于信任发展的研究。在这篇立场文件中，我们基于自动化领域人因研究中已建立的模型，定位我们未来的工作。我们概述了在CodeScene中进行的行动研究，以开发1) 新的LLM保障措施和2) 传达适当信任水平的用户交互。行业合作能够进行大规模的存储库分析和A/B测试，以不断指导我们的研究干预的设计。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决如何让开发者更信任并广泛使用AI辅助的代码重构工具的问题。现有方法主要痛点在于，开发者对LLM生成代码的可靠性存在疑虑，担心引入bug或安全漏洞，缺乏有效的验证和反馈机制。
核心思路：论文的核心思路是通过在IDE中集成LLM，并加入可信的保障措施，来提高开发者对AI重构的信任度。同时，通过优化用户交互方式，使用户能够更好地理解和控制AI的行为，从而建立适当的信任水平。
技术框架：该研究采用行动研究方法，在CodeScene IDE中进行实验。主要包含两个模块：1) LLM保障措施：用于检测和防止LLM引入的bug和安全漏洞。具体实现方式未知。2) 用户交互设计：旨在通过清晰的反馈和控制机制，向用户传达LLM的可靠性和局限性。具体设计细节未知。
关键创新：该研究的关键创新在于将信任校准的概念引入到AI辅助代码重构领域。通过结合技术保障和用户交互设计，旨在建立开发者对AI重构的适当信任，从而促进其广泛应用。
关键设计：论文是position paper，没有给出具体的技术细节。LLM保障措施和用户交互设计的具体实现方式未知。未来的研究方向包括设计有效的LLM保障机制，以及优化用户交互界面，使用户能够更好地理解和控制AI的行为。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
由于是立场文件，没有提供具体的实验结果。该研究的亮点在于提出了在IDE中进行信任校准的框架，并计划通过大规模代码库分析和A/B测试来验证其有效性。未来的研究将关注LLM保障措施和用户交互设计的具体实现和性能评估。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种软件开发IDE，帮助开发者更安全、高效地利用AI进行代码重构，提升软件质量和开发效率。通过建立适当的信任，可以加速AI技术在软件工程领域的普及，并降低潜在风险。未来，该方法可以扩展到其他AI辅助的软件开发任务中。
📄 摘要（原文）
In the software industry, the drive to add new features often overshadows the need to improve existing code. Large Language Models (LLMs) offer a new approach to improving codebases at an unprecedented scale through AI-assisted refactoring. However, LLMs come with inherent risks such as braking changes and the introduction of security vulnerabilities. We advocate for encapsulating the interaction with the models in IDEs and validating refactoring attempts using trustworthy safeguards. However, equally important for the uptake of AI refactoring is research on trust development. In this position paper, we position our future work based on established models from research on human factors in automation. We outline action research within CodeScene on development of 1) novel LLM safeguards and 2) user interaction that conveys an appropriate level of trust. The industry collaboration enables large-scale repository analysis and A/B testing to continuously guide the design of our research interventions.