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[2105.01984] Software Engineering for AI-Based Systems: A Survey
Source: arxiv.org
Article summary:
1. AI-based systems are becoming increasingly prevalent in society, but there is limited knowledge on Software Engineering (SE) approaches for building and maintaining these systems.
2. A systematic mapping study was conducted to collect and analyze the state-of-the-art knowledge on SE for AI-based systems, considering 248 studies published between January 2010 and March 2020.
3. The most studied properties of AI-based systems are dependability and safety, with a focus on software testing and quality. However, areas like software maintenance are relatively neglected. Data-related issues are identified as the most recurrent challenges in SE for AI-based systems.
Article analysis:
对于上述文章的批判性分析，以下是一些潜在的偏见和问题：
1. 作者来源：文章中提到了每个作者的来源链接，这可能会引起读者对作者的潜在偏见。如果作者来自特定的机构或组织，他们可能有利益驱动或特定观点的倾向。
2. 文章范围：文章声称进行了系统性调查研究，但没有提供关于如何选择和筛选研究文献的详细信息。这可能导致选择性偏见，并排除了一些相关研究。
3. 缺乏证据支持：文章提到AI系统软件工程领域存在多种方法，但没有提供足够的证据来支持这些主张。读者无法评估这些方法是否真正有效或可行。
4. 忽视软件维护：文章指出软件测试和软件质量是最常研究的领域，但忽视了软件维护。这可能导致读者对于如何在AI系统中有效地进行长期维护和更新缺乏理解。
5. 缺失考虑点：文章没有涉及与AI系统相关的伦理、隐私和安全问题。这些是构建和操作AI系统时必须考虑的重要因素，但在该调查中被忽略了。
6. 缺乏反驳和平衡观点：文章没有提供对于SE for AI-based systems的潜在问题或限制的反驳观点。这可能导致读者得出过于乐观或不完整的结论。
综上所述，上述文章存在一些潜在的偏见和问题，包括作者来源、范围选择、缺乏证据支持、忽视软件维护、缺失考虑点以及缺乏反驳和平衡观点。读者应该谨慎对待该文章中提出的主张，并寻找更全面和客观的信息来评估SE for AI-based systems领域的研究进展。