Nov, 2023

法律要求分析

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TL;DR现代软件是许多学科和应用环境中日常活动的重要组成部分。通过利用人工智能引入智能自动化在许多领域取得了突破。人工智能的有效性可以归因于诸多因素，其中之一是数据的不断增加。监管框架（如欧洲联盟的常规数据保护条例）出台以确保个人数据的保护。收集、处理或共享个人数据的软件系统必须符合这些法规。开发符合要求的软件在很大程度上取决于满足适用法规中规定的法律要求，这是软件开发流程中需求工程（RE）阶段的核心活动。RE 主要涉及对系统需求（包括法律要求）进行规定和维护。描述组织为处理个人数据而实施的政策的法律协议可以作为除法规外获取法律要求的另一信息来源。在本章中，我们探讨了分析法律要求的各种方法，并以 GDPR 为例进行了说明。具体来说，我们描述了从法规中创建机器可分析表示的可能替代方法，调查了现有的自动化手段以便对法规进行合规验证，并进一步反思了法律要求分析的当前挑战。
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发现论文，激发创造
  • 关于 GDPR AI 启用的数据保护机构完整性检查的多解决方案研究

    在本论文中，我们提出了一种自动化策略，用于对一般数据保护条例（GDPR）下的数据处理协议（DPAs）进行完整性检查。我们使用了以预训练的 BERT 和 RoBERTa 语言模型为基础的十种替代解决方案，并通过对 30 个真实 DPAs 进行 F2 分数计算。结果显示，表现最佳的解决方案分别基于预训练的 BERT 和 RoBERTa 语言模型，其 F2 分数分别为 86.7% 和 89.7%。我们的分析进一步显示，其他基于深度学习（如 BiLSTM）和少样本学习（如 SetFit）的替代解决方案可以实现可比较的准确性，但开发效率更高。

    Nov, 2023

  • AI 为所有人：为 AI 系统实现多样性和包容性需求

    开发人工智能系统应当考虑与整合多样性和包容性原则，本研究旨在解决如何获取和捕捉多样性和包容性需求对人工智能系统的不足进行综合数据搜集和综合分析。

    Nov, 2023

  • 应对 RE 数据的方法：利用 NLP 和生成 AI 来减轻挑战

    本书章节探讨了人工智能（AI）与软件工程（SE）相融合的时代中，特别是要将自然语言处理（NLP）和生成式 AI 融入到企业关键软件系统中所面临的挑战。通过实际洞察、解决方案和示例，提供必要的知识和工具来有效地构建以 NLP 为核心的解决方案，并强调了在开发软件系统时处理与文本数据相关性越来越重要的新的需求工程任务。

    Feb, 2024

  • 使用大型语言模型进行自动用户故事生成和测试用例规范

    使用 GPT-4.0 开发的工具 “GeneUS” 可以从需求文档中自动生成用户故事，以减轻软件工程师的负担并提高生产力。

    Apr, 2024

  • 基于生成式 AI、嵌入式排名、众包和专家驱动方法的企业流程相关法规要求鉴别研究对比

    通过比较基于嵌入式 NLP 排名方法、使用 GPT-4 的生成式 AI 方法、众包方法以及纯手动创建相关性标签的方法，本研究旨在探讨如何协助法律和领域专家评估相关要求，并通过两个案例研究对方法进行评估，提供了关于适用性、自动化、透明性和可重复性的优缺点，并给出了针对特定应用场景的过程使用、影响和动态特征的方法组合指南。

    Jan, 2024

  • 人工智能自动化合规蓝图优化

    本文研究了高度规范的行业比如银行和医疗领域中所遇见的遵循法规标准的云计算难题，提出了使用人工智能技术解决技术规范和法规控制之间的映射问题的方法，并进行了早期结果的展示和讨论

    Jun, 2022

  • 为负责任人工智能量身定制的需求工程

    本文阐述了需求工程（Requirements Engineering，简称 RE）在设计和实现负责任人工智能系统方面的重要性，并指出了研究与实践面临的相关挑战。

    Feb, 2023

  • 人工智能法》下的法庭取证图像分析中合规性挑战

    本研究回顾并总结了机器学习在法证图像分析中的高风险性质，概述了高风险人工智能系统的强制要求，并讨论了这些要求在两个法证应用（车牌识别和深度伪造检测）中的实际应用。目的是提高人们对即将发布的法律要求的认识，并指出未来研究的方向。

    Mar, 2022

  • 遵守欧盟 AI 法案

    该研究论文通过对 EU AI Act 的分类，开发了一个问卷，提供定量数据和洞见。数据分析显示了不同合规性类别下组织所面临的各种挑战，并研究了组织特征（如规模和行业）对合规性的影响。此外，论文还分享了被调查对象对 AI Act 内容和应用的常见问题的定性数据。论文认为在遵循 AIA 方面仍有改进空间，并提及了一个相关项目，试图帮助这些组织解决问题。

    Jul, 2023

  • 要求规范化的自然语言处理：如何得出新方法？

    自然语言处理在需求工程中的半自动化规范化过程中起着重要作用，提供了更好的辅助，并可适用于特定用例和领域。

    Sep, 2023