该论文针对人工智能（AI）系统中因复杂性、快速演化及动态数据管道所引入的新型工程负债——AI技术债务（AITD）进行了系统性综述。研究基于AI信任、风险与安全管理（AI TRiSM）原则，将技术债务重新解释为与可信性相关的维度，聚焦于AI安全与安全技术债务。作者系统回顾了60篇主要研究，识别出31种不同类型的AITD，并构建了包含7个类别的根本原因分类法。分析进一步展示了这些债务如何映射到18个信任相关关注点，包括6个安全危害和12个安全漏洞。为支持缓解，论文综合了34条可操作指南（8条安全、26条安全），覆盖AI生命周期的预防、检测和减少策略。在此基础上，提出了AITD-MAP集成框架，将AITD分类、质量与风险影响及缓解策略统一为风险感知AI工程的结构化结构。该框架旨在帮助AI软件工程师使安全与安全技术债务可见，理解其根本原因并减轻其影响。论文主要贡献在于提供了全面的AITD分类法、可操作指南以及实用的集成框架，适用于AI系统开发者、安全工程师和研究人员。