arXiv cs.CY· Frank Ginac·· 11 小时前AI 评分38
认识论债务：AI 依赖型软件工程的概念框架
Epistemological Debt: A Conceptual Framework for AI-Dependent Software Engineering
AI 导读
论文提出“认识论债务”概念框架，指 AI 依赖型软件工程造成、传统工程指标无法捕捉的负债：系统中无人能解释的行为占比。该债务在同一团队内通过两条并行机制累积——缺乏系统理论的维护者直接提交生成变更，而有理论的维护者不再自行推导变更，二者共同关闭了以往自动化去技能化论述依赖的知识转移窗口。
正文 · AI 翻译
摘要：本文提出了一个关于“认识论债务”的概念框架，这是一种由依赖 AI 的软件工程所产生、而传统工程度量未能捕捉的负债：即系统行为中当前没有任何维护者能够解释的那一部分所占的比例。这种债务在同一个劳动力群体内以两种方式同时累积。对系统没有理论认识的维护者会在未形成理论的情况下提交生成的变更；而拥有理论的维护者则不再自行推导变更，于是系统逐渐偏离一个仍然完好的理论。两者都不是自动化自满文献所描述的注意力疏忽，本文解释了如何将二者区分开来。相对于技术债务、隐性知识以及 Naur 的理论构建论述，本文的贡献在于：这两种机制共享同一成因，并且同时运行，从而关闭了早期关于自动化下技能退化的论述所依赖的转移窗口。该框架以六项命题和两个开放假设的形式陈述，并配有一个能将机制与替代解释区分开来的评估设计。亚马逊 2025 年和 2026 年的服务事故说明了该框架所预测的治理缺口；这一解读被标注为解释性解读。所提出的干预措施被分为两类：构建理解力的措施和仅限制风险的措施；没有任何一项被声称已经过验证。
| 评论： | 10 页，2 张表，1 幅图。已投稿至 IEEE Software |
| 主题： | 软件工程 (cs.SE)；计算机与社会 (cs.CY) |
| ACM 分类： | K.4.1; D.2.0; I.2.0 |
| 引用为： | arXiv:2604.26855 [cs.SE] |
| （或 arXiv:2604.26855v4 [cs.SE] 以获取此版本） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2604.26855 由 DataCite 颁发的 arXiv DOI |
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