Generative AI tools have become more prevalent in engineering workflows, particularly through chatbots and code assistants. As the perceived accuracy of these tools improves, questions arise about whether and how those who work in high-precision domains might maintain vigilance for errors, and what other aspects of using such tools might trouble their work. This paper analyzes interviews with hardware and software engineers, and their collaborators, who work in integrated circuit design to identify the role accuracy plays in their use of generative AI tools and what other forms of trouble they face in using such tools. The paper inventories these forms of trouble, which are then mapped to elements of generative AI systems, to conclude that controlling the context of interactions between engineers and the generative AI tools is one of the largest challenges they face. The paper concludes with recommendations for mitigating this form of trouble by increasing the ability to control context interactively.


翻译:生成式AI工具在工程工作流程中日益普及,特别是通过聊天机器人和代码助手的形式。随着这些工具感知准确度的提升,在高精度领域工作的人员是否以及如何保持对错误的警惕性,以及使用此类工具可能对其工作产生的其他困扰,成为值得探讨的问题。本文通过对集成电路设计领域的硬件与软件工程师及其合作者进行访谈分析,旨在探究准确度在其使用生成式AI工具过程中扮演的角色,以及他们在使用此类工具时面临的其他困扰形式。本文系统梳理了这些困扰形式,并将其映射到生成式AI系统的各个要素,最终指出:控制工程师与生成式AI工具之间交互的上下文,是他们面临的最大挑战之一。文章最后提出通过增强交互式上下文控制能力来缓解此类困扰的建议。

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人工智能杂志AI(Artificial Intelligence)是目前公认的发表该领域最新研究成果的主要国际论坛。该期刊欢迎有关AI广泛方面的论文,这些论文构成了整个领域的进步,也欢迎介绍人工智能应用的论文,但重点应该放在新的和新颖的人工智能方法如何提高应用领域的性能,而不是介绍传统人工智能方法的另一个应用。关于应用的论文应该描述一个原则性的解决方案,强调其新颖性,并对正在开发的人工智能技术进行深入的评估。 官网地址:http://dblp.uni-trier.de/db/journals/ai/
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