論文の概要: From Technical Debt to Cognitive and Intent Debt: Rethinking Software Health in the Age of AI
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.22106v3
- Date: Fri, 27 Mar 2026 17:49:45 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-30 21:49:48.123615
- Title: From Technical Debt to Cognitive and Intent Debt: Rethinking Software Health in the Age of AI
- Title（参考訳）: 技術的負債から認知的・意図的負債へ - AI時代のソフトウェアヘルスを再考する
- Authors: Margaret-Anne Storey,
- Abstract要約: ジェネレーティブAIはソフトウェア開発を加速していますが、本当のリスクがどこにあるのかを静かにシフトするかも知れません。
AIはチームよりも早くコードを生成するため、認知的負債、チーム間での共通理解の侵食、意図的負債という、評価の低い2つの負債が蓄積されます。
この記事では、3つの相互作用する負債タイプを中心に構築されたソフトウェアの健全性を推論するトリプル負債モデルを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Generative AI is accelerating software development, but may quietly shift where the real risks lie. As AI generates code faster than teams can understand it, two under appreciated forms of debt accumulate: cognitive debt, the erosion of shared understanding across a team, and intent debt, the absence of externalized rationale that both developers and AI agents need to work safely with code. This article proposes a Triple Debt Model for reasoning about software health built around three interacting debt types: technical debt in code, cognitive debt in people, and intent debt in externalized knowledge. Cognitive debt concerns what people understand; intent debt concerns what is explicitly captured for humans and machines to use. We discuss how generative AI changes the relative importance of these debt types, how each can be diagnosed and mitigated, and surfaced points of debate for practitioners.
- Abstract（参考訳）: ジェネレーティブAIはソフトウェア開発を加速していますが、本当のリスクがどこにあるのかを静かにシフトするかも知れません。
認知的負債、チーム間の共通理解の侵食、意図的負債、開発者とAIエージェントの両方が安全にコードを扱う必要があるという外部的根拠の欠如である。
この記事では、コードの技術的負債、人の認知的負債、外部的知識における意図的負債という、3つの相互作用する負債タイプに基づいて構築されたソフトウェアの健全性を推論するトリプル負債モデルを提案する。
意図的負債は、人や機械が使用するものを明示的に捉えたものに関係します。
我々は、これらの負債の相対的重要性をどのように変化させるか、それぞれの診断と緩和をどのように行うか、そして実践者にとっての議論の要点を明らかにする。
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