Towards Human-AI Synergy in Requirements Engineering: A Framework and Preliminary Study
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저자
Mateen Ahmed Abbasi, Petri Ihantola, Tommi Mikkonen, Niko Makitalo
개요
AI 기반 요구사항 공학(RE)의 미래는 인공지능(AI)에 의해 주도되며, 요구사항을 추출, 분석 및 검증하는 방식을 재편하고 있습니다. 전통적인 RE는 오류와 복잡성을 야기하는 노동 집약적인 수동 프로세스에 기반합니다. AI 기반 접근 방식, 특히 대규모 언어 모델(LLM), 자연어 처리(NLP) 및 생성 AI는 혁신적인 솔루션을 제공하고 비효율성을 줄여줍니다. 이 연구는 AI 기반 분석과 인간 감독을 통합하여 요구사항 추출, 분석 및 검증을 개선하는 개념적 프레임워크인 Human-AI RE Synergy Model (HARE-SM)을 제시합니다. 이 모델은 투명성, 설명 가능성 및 편향 완화를 통해 윤리적인 AI 사용을 강조합니다. RE 데이터 세트 준비, AI 모델 미세 조정 및 협업적인 인간-AI 워크플로우 설계를 중점으로 하는 다단계 연구 방법론을 설명합니다. 이 예비 연구는 개념적 프레임워크와 초기 단계 프로토타입 구현을 제시하며, 협업 환경에서 반정형 및 비정형 RE 데이터에 지능형 데이터 과학 기술을 적용하기 위한 연구 의제와 실용적인 설계 방향을 설정합니다.
시사점, 한계점
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AI 기술(LLM, NLP, 생성 AI)을 활용하여 요구사항 공학의 효율성을 높일 수 있음
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Human-AI Synergy Model (HARE-SM)을 통해 AI 기반 분석과 인간의 감독을 통합하여 윤리적인 AI 사용을 가능하게 함
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알고리즘 편향, 설명 가능성 부족, 자동화 관련 윤리적 문제와 같은 AI 사용의 문제점을 해결하고자 함
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초기 단계의 개념적 프레임워크와 프로토타입 구현을 제시하여 추가 연구의 기반을 마련함
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연구는 예비 단계로, 실제 적용 및 검증에 대한 추가 연구가 필요함
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AI 모델의 성능 및 데이터 품질에 대한 의존성이 높음
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구체적인 구현 방법론 및 실제 사례 부족
