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[背景] 在传统软件系统中，需求工程 (RE) 活动已得到完善和研究。然而，在对系统内部工作原理了解有限或完全不了解的情况下构建基于人工智能 (AI) 的软件，对 RE 提出了重大的新挑战。现有文献主要集中于使用人工智能来管理 RE 活动，对人工智能的 RE (RE4AI) 的研究有限。[目标] 本文研究当前用于指定人工智能系统需求的方法，确定可用于建模需求的框架、方法、工具和技术，并发现现有的挑战和局限性。[方法] 我们进行了系统的映射研究，以查找有关当前 RE4AI 方法的论文。我们确定了 43 项主要研究，并分析了用于在现实场景中指定和建模需求的现有方法、模型、工具和技术。[结果] 我们发现现有 RE4AI 实践存在若干挑战和局限性。研究结果强调，当前的 RE 应用不足以适应构建 AI 系统，并强调需要提供新技术和工具来支持 RE4AI。[结论] 我们的结果表明，大多数关于 RE4AI 的实证研究都集中在自动驾驶汽车和管理数据需求上，而道德、信任和可解释性等领域需要进一步研究。
人工智能系统需求工程
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