AI辅助需求工程：相对于专家判断的实证评估

人工智能正越来越多地被引入系统工程活动中，特别是在需求工程领域，其中质量评估和验证仍然严重依赖专家判断。虽然最近的人工智能工具在分析和生成需求方面展示了有前景的能力，但它们在正式系统工程过程中的角色——以及它们与既定INCOSE标准的一致性——仍然未被充分理解。本文研究了基于AI的工具在多大程度上可以支持系统工程师评估需求质量，而不取代专业经验。本研究采用结构化的系统工程方法，将AI辅助的需求评估与人类专家评估进行比较。进行了一项对照研究，其中由经验丰富的系统工程师和基于AI的评估工具根据既定的INCOSE“良好需求”标准对系统需求进行评估。评估侧重于一致性、完整性、清晰性和可测试性，不仅检查准确性，还检查每次评估背后的决策逻辑。结果表明，AI工具可以提供一致且快速的初步评估，特别是对于句法和结构质量属性。然而，专家判断对于上下文解释、歧义消解和权衡推理仍然至关重要。研究结果并非将AI定位为系统工程师的替代品，而是支持其作为需求工程生命周期内决策支持机制的角色。从系统工程的角度来看，本研究提供了关于如何将AI整合到需求工程工作流程中，同时保持可追溯性、问责制和工程一致性的实证证据。