工程化以人为中心的人工智能系统时的需求实践与差距
软件工程
2023-01-26 v1
摘要
[背景] 工程化人工智能（AI）软件是一个相对较新的领域，存在诸多挑战、未知因素，且经过验证的最佳实践有限。谷歌、微软和苹果等大公司近期提供了一系列指南，以协助工程团队构建以人为中心的 AI 系统。[目标] 从业者目前开发此类系统（尤其在需求工程（RE）阶段）所采用的做法，迄今为止鲜有研究和报道。[方法] 本文呈现了一项调查的结果，旨在了解当前产业界在 AI 需求工程（RE4AI）中的实践，并确定应遵循哪些关键的以人为中心的 AI 指南。我们的调查基于映射现有的工业指南、最佳实践以及文献中的相关工作。[结果] 我们调查了 29 名专业人员，发现大多数参与者同意我们所映射的所有以人为中心的方面都应在 RE 中予以处理。此外，我们发现大多数参与者使用 UML 或 Microsoft Office 来呈现需求。[结论] 我们识别出当前使用的大多数工具不足以管理基于 AI 的软件，且 UML 和 Office 的使用可能会对所捕获的 AI 需求质量造成问题。同时，从指南中映射出的所有以人为中心的实践都应纳入 RE。
引用
@article{arxiv.2301.10404,
title = {Requirements Practices and Gaps When Engineering Human-Centered Artificial Intelligence Systems},
author = {Khlood Ahmad and Mohamed Abdelrazek and Chetan Arora and Muneera Bano and John Grundy},
journal= {arXiv preprint arXiv:2301.10404},
year = {2023}
}