From Human-to-Human to Human-to-Bot Conversations in Software Engineering

软件开发人员不仅使用自然语言与其他人交互，而且越来越多地与聊天机器人交互。这些交互具有不同的属性和流程，取决于开发人员想要实现的目标以及他们与谁进行交互。本文旨在了解现代软件开发中AI和聊天机器人整合后发生的对话动态，从而更深入地认识包括聊天机器人交互在内的协作工作中的优缺点。我们将现有的人类和基于NLU的聊天机器人的对话属性编译并适应到软件开发的上下文中。然后，我们扩展比较，包括基于LLM的聊天机器人，基于观察研究。我们展示了人对人和人对机器人对话之间的相似之处和不同之处，还区分了基于NLU和LLM的聊天机器人。此外，我们讨论了了解对话风格的差异如何指导开发人员如何塑造他们对对话的期望，并因此支持软件团队之间的沟通。我们得出结论，尽管LLM-chatbot支持生产力并减轻开发人员的精神负担，但由于某些社交方面的属性，我们观察到的最近的对话风格不能替代与人的对话。

理解现代软件开发中人机交互的动态，探讨在协作工作中包含聊天机器人交互的优缺点。

比较人机交互和基于NLU和LLM的聊天机器人交互的相似之处和不同之处，指导开发人员如何塑造他们对对话的期望，从而支持软件团队之间的交流。

论文将现有的人机交互属性与NLU和LLM聊天机器人相结合，进行了观察性研究，提出了LLM聊天机器人的优点和缺点，探讨了其在社交方面的局限性，强调LLM聊天机器人不能代替人类交流，但可以支持生产力和减轻开发人员的心理负担。

最近的相关研究包括基于NLU的聊天机器人和LLM聊天机器人的研究，如《A survey of chatbot technology through the lens of the Turing test》和《Learning to learn by gradient descent by gradient descent》。