Bài báo này chỉ ra sự thiếu hụt nghiên cứu về thu thập và phân tích yêu cầu của hệ thống AI, cũng như sự thiếu vắng các hiện vật yêu cầu hệ thống AI, đồng thời đề xuất một phương pháp để tạo ra các câu chuyện người dùng về hệ thống AI từ các bản tóm tắt bài báo học thuật bằng cách sử dụng các mô hình ngôn ngữ quy mô lớn (LLM). Sử dụng ba LLM, chúng tôi tạo ra 1.260 câu chuyện người dùng từ 42 bản tóm tắt trong 26 lĩnh vực, đánh giá chất lượng của chúng bằng khung QUS, đồng thời xác định các yêu cầu phi chức năng (NFR) và các nguyên tắc đạo đức có liên quan. Kết quả thực nghiệm cho thấy các LLM được nghiên cứu có thể tạo ra các câu chuyện người dùng phản ánh nhu cầu của nhiều bên liên quan, cho thấy chúng là những phương pháp hữu ích để hỗ trợ mục đích nghiên cứu và giai đoạn đầu của việc thu thập yêu cầu hệ thống AI. Ngoài ra, chúng tôi cung cấp công khai một tập dữ liệu (UStAI) chứa các câu chuyện được tạo ra.
