理解 AI 系统开发
软件工程
2024-08-09 v1
摘要
我们识别并描述了围绕现代 AI 系统开发中挑战的 sensemaking 场景，这些场景出现在 IBM 及其客户公司承担的多个项目中。所有项目均使用 IBM Watson 作为开发平台，用于构建针对客户公司工作人员或客户的定制 AI 解决方案。然而，许多项目的难度远超 IBM 和其客户预期的水平。分析结果表明，项目成员在为技术、项目、上下文和数据建立可靠意义方面感到困难。项目成员报告了他们未曾预期需要理解但又具有问题的诸多方面。许多问题涉及当前一代 AI 的固有特征，如依赖大规模数据集以及随数据增多而持续改进的特性。这些特性增加了项目的复杂性，要求保持平衡的警觉性以避免意外问题。
引用
@article{arxiv.2408.04311,
title = {Making sense of AI systems development},
author = {Mateusz Dolata and Kevin Crowston},
journal= {arXiv preprint arXiv:2408.04311},
year = {2024}
}
备注
Author's manuscript accepted for publication at IEEE Transactions on Software Engineering