夜雨聆风
真的不想打击AI测试的小朋友但我想说…
很多同学刚开始接触AI测试，以为把传统的功能测试、接口自动化套在AI系统上就行。但很快会发现，脚本能跑通，不代表质量有保障。AI系统的输出具有不确定性，传统测试中“输入A必得结果B”的思维在这里完全不适用。测试者必须建立新的质量观：关注的不是确定性结果，而是效果置信度与行为边界。
📌 难点不在写脚本，而在定义“通过标准”
很多人卡在这一步：用例执行没问题，但怎么判断模型输出是可接受的？比如测试一个智能客服，回答“看起来”都对，但可能存在事实错误、逻辑矛盾或安全漏洞。更大的挑战在于，很多团队根本没有定义清晰的评估指标和验收阈值。测试者需要推动建立多维度的评测体系——包括效果指标、人工评分、业务匹配度和合规审查。
📌 上下文与状态管理是质量保障的关键
AI系统往往具有记忆能力和多轮交互特性，但很多测试方案却用孤立的单点测试来验证。例如测试对话系统时，只检查单轮回答质量，忽略对话历史的连贯性和长期一致性。真正的AI测试需要设计场景化的测试流程，模拟真实用户会话路径，并建立对应的状态追踪和上下文验证机制。
📌 需要的是测试架构，而不仅是测试脚本
一个完整的AI测试体系应该包含：
评估框架层：自动化效果评测、人工评估流程、A/B测试方案
数据质量层：训练数据验证、输入数据监控、输出数据审计
监控预警层：线上效果追踪、数据漂移检测、异常行为告警
回归体系层：效果基线管理、模型迭代比对、自动化回归流水线
📌 来自实践的经验
我曾负责一个推荐系统的质量保障，最初只做了准确率和召回率测试，上线后却收到大量用户投诉。后来发现问题是：测试时只关注整体指标，忽略了不同用户群体的差异化体验；没有考虑推荐多样性；也未建立实时效果监控。补救过程很痛苦——不得不重新设计分层评估体系，建立用户分群测试方案，并搭建分钟级的线上质量监控。
📌 给AI测试新人的建议
采用成熟的AI测试框架（如DeepChecks、Evidently），不要从零构建评估体系
在测试方案中同时考虑自动化评估和人工评估，建立混合验证机制
为关键AI功能设计“质量门禁”，明确每个迭代的质量要求和验收流程
建立效果基线管理机制，确保每次迭代都可比对、可评估、可回溯
