Logan Murphy, Wilson Sy, Rhys Balevicius, Kelsie Fung, Karenna Kung, Aren A. Babikian, Marsha Chećhik · 2026 · arXiv (Cornell University)
DOI: 10.48550/arxiv.2610.29758 · cited by 0 works (OpenAlex) · open-access PDF
Die Verwendung von KI-basierten Werkzeugen in der Softwareentwicklung verändert rasch die Art und Weise, wie Software produziert wird, wodurch große Mengen von Code mit begrenztem menschlichem Umsetzungsaufwand erzeugt werden können. Dies stellt jedoch grundlegende Herausforderungen dar, um sicherzustellen, dass erzeugte Artefakte mit der Absicht des Entwicklers übereinstimmen und angemessen validiert wurden. In dieser Arbeit schlagen wir die Verwendung strukturierter Argumentation vor, um die KI-unterstützte Softwareentwicklung voranzutreiben. Inspiriert von Techniken aus der Sicherheitstechnik für sicherheitskritische Systeme definieren wir eine Sprache der Rechtfertigung, die explizit informelle natürliche Sprachempfehlungen, formale Spezifikationen, Annahmen über die Absichten des Entwicklers und Programmanal
Machine translation (Meta M2M100); the English original follows.
The use of AI-based tools in software development is rapidly changing how software is produced, enabling large volumes of code to be generated with limited human implementation effort. However, this raises fundamental challenges for ensuring that generated artifacts are aligned with developer intent and have been appropriately validated. In this work, we propose the use of structured argumentation in driving AI-assisted software development. Inspired by techniques from assurance engineering for safety-critical systems, we define a language of justification rationales that explicitly relate informal natural language prompts, formal specifications, assumptions about developer intentions, and program analysis evidence in a structured and verifiable format. We then describe AssureCode, a tool-supported methodology for creating such rationales as part of agentic code generation. We provide an empirical analysis of our implementation where we investigate its capacity to contribute towards justified assurance of correctness for AI-generated code.
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Topics: Computer science, Verifiable secret sharing, Correctness, Argumentation theory, Software engineering, Trustworthiness
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