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P2 Human-Centric Hybrid-AI for No-Code Development

面向无代码开发的以人为中心混合AI
FSE Proceedings of the 33rd ACM International Conference on the Foundations of Software Engineering2025匹配度 3/10 · 论文涉及生成式AI与可解释符号AI通过中间DSL结合,和PL与AI交叉、形式化/可解释性有一定关联;但其核心是无代码开发与流程感知信息系统,不涉及静态分析、Agentic程序、浮点程序分析或贝叶斯程序分析,与用户当前追的问题距离较远。引用 0 inbox
Thiago Rocha Silva, Thomas Troels Hildebrandt
crossref: 2026-09-12

AI 速览

一句话:提出以人为中心混合AI研究议程:用生成式AI与可解释符号AI经中间DSL实现可靠、可解释的无代码开发。

本文是一篇立场论文,提出面向最终用户无代码开发过程感知信息系统的研究议程。作者的核心假设是:要让此类系统的无代码开发既可靠又可解释,应采用混合AI方法,将生成式AI与可解释的符号AI模型结合,并通过一个中间的形式化但以人为中心、易于理解的领域特定语言来规约行为场景。该DSL作为人与两类AI组件之间的桥梁,使生成结果可被检查、解释和验证,同时保持无代码开发者可理解。论文未报告实现或实证评估,而是论证该路线的必要性,勾勒研究问题与方向,强调可靠性与可解释性是端用户模型驱动软件工程的关键挑战。

问题
过程感知信息系统的无代码/最终用户开发难以同时保证可靠性和可解释性。
方法
提出混合AI架构:生成式AI与可解释符号AI通过中间的形式化、以人为中心且易懂的DSL规约行为场景来协同。
评估
立场论文,未进行实证评估;通过提出研究议程与核心假设来论证方向。
原文摘要(Abstract)

This position paper introduces our view on a research agenda around human-centric hybrid-AI for reliable and explainable model-driven software engineering in the field of end-user, no-code development of process-aware information systems. Our key hypothesis is that reliable no-code development of such systems can be provided by using a hybrid-AI approach combining generative AI with explainable symbolic AI models through an intermediate formal, yet human-centric and understandable domain-specific language for the specification of behavioral scenarios.

链接与引用

DOI 原文 · PDF(开放获取) ·

BibTeX
@inproceedings{paperbot9145,
  title = {Human-Centric Hybrid-AI for No-Code Development},
  author = {Thiago Rocha Silva and Thomas Troels Hildebrandt},
  booktitle = {FSE},
  year = {2025},
  doi = {10.1145/3696630.3731669}
}