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我们在上文中简单给大家介绍了关于人工智能测试系统的一些需求分析和测试步骤等内容。而今天我们就来了解一下，数据驱动的AI系统在测试过程中都有哪些挑战。
数据驱动的AI系统，不是通过编写明确的逻辑，而是通过数据来训练程序，输入是数据和从这些数据中预期得到的答案，AI系统输出的是规则，这些规则可应用于新的数据，自动计算出答案。可见，数据驱动的AI系统是一种新的编程范式，这种编程范式给测试带来了极大的挑战。
(1)AI系统输出结果很难预测。比如，基于深度神经网络的图像分类问题，网络的输入是图像(高维空间的分布)，模型学到的规则是图像中模式的统计规律，因此输出的是图像属于某个类别的概率，这个概率值是无法事先预测的。
(2)AI系统测试通过的准则很难确定。比如，生成对抗网络(GAN)中如何判定GAN生成图像的质量与真实样本足够相似?这个问题，目前只能靠人眼主观判定，定量测评方式的研究才刚刚起步。
(3)AI系统的输出结果随时间变化。比如，推荐系统的准确率，在某一段时间可以满足业务需求，但随着用户数据的变化，一段时间后其准确率可能会下降，而无法满足需求，模型则需要重新训练，重新评估与测试。
(4)AI系统需要更高效的持续测试方法。由于AI模型随着时间的变化，数据的演化，性能会下降，这时说明该模型已经无法拟合当前的数据，因此需要高效的测试方法，尽快训练、测评、部署更新版的模型。
(5)AI系统的性能依赖于数据。模型训练的数据规模、数据质量、数据类别的平衡性都会影响AI系统的性能。而且，在验证阶段性能好的模型，未必在真实测试环境中也表现出好的性能。比如，一个过拟合的模型，在验证阶段可以获得很高的准确率，但在真实的用户数据中准确率却大大降低。
【免责声明】：本内容转载于网络，转载目的在于传递信息。文章内容为作者个人意见，本平台对文中陈述、观点保持中立，不对所包含内容的准确性、可靠性与完整性提供形式地保证。请读者仅作参考。
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2025-02-12
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