在软件开发的快速发展中，人工智能（AI）正逐渐渗透到各个环节。测试领域也不例外，传统的软件测试方法正面临着AI技术带来的革新。AI测试工程师作为一种新兴职业，应运而生。他们不仅需要具备扎实的软件测试基础，还需要深入了解AI的原理和应用。本文将从用户视角出发，详细介绍AI测试工程师的定义、技能要求、行业趋势、职业发展路径，以及如何应对AI带来的安全挑战，帮助您全面了解这一充满机遇和挑战的职业。
关键要点
AI测试工程师是软件测试领域的新兴角色，需具备软件测试和AI技术双重技能。
AI测试的独特挑战包括幻觉、偏见、一致性、上下文限制、人机价值观对齐以及合规性。
掌握Prompfoo、LangSmith、TruLens等AI测试工具是AI测试工程师的必备技能。
红队测试是保障AI系统安全的重要方法，能够发现潜在的风险。
AI测试工程师的未来发展方向是成为AI编排者，负责管理和优化AI测试流程。
选择合适的AI测试技能学习平台至关重要。
什么是AI测试工程师？
AI测试工程师的定义与核心职责
ai测试工程师是负责确保人工智能系统质量的专业人员。他们需要深入了解ai的原理、模型和应用，并结合传统的软件测试技能，对ai系统的各个方面进行全面评估，以确保其性能、可靠性和安全性。他们的核心职责包括：
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设计和执行测试用例： 针对AI系统的特定功能和用户工作流程设计测试用例，以验证其正确性、可靠性和效率。
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验证提示词的一致性： 利用Gen AI特定工具验证提示词的一致性，并检测是否存在幻觉等问题。
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协作与沟通： 与产品经理协作，将需求转化为测试用例和测试数据。
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执行测试活动： 执行探索性测试、回归测试和基于提示词的场景测试。
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自动化测试： 编写自动化脚本来模拟用户行为和后端交互。
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追踪和管理问题： 利用qa平台和敏捷工具来追踪和管理测试中发现的问题。
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文档编写： 撰写测试计划、测试报告和AI评估指标。
总之，AI测试工程师是软件开发生命周期中不可或缺的一部分，他们的工作直接关系到AI系统的质量和用户体验。
传统软件测试与AI软件测试的区别
要理解AI测试工程师的职责，首先需要了解传统软件测试与AI软件测试之间的关键区别。传统软件测试主要关注以下几个方面：
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输入/输出： 遵循固定的规则，相同的输入总是产生相同的输出。
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可复现性： 总是为相同的输入产生相同的结果。
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失败模式： 表现为明显的错误，例如崩溃、输出错误等。
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测试方法： 基于精确的预期输出，进行单元测试等。
与此相对，AI软件测试则面临着更加复杂的挑战：
- 输入/输出： 遵循学习到的模式，相同的输入可能产生不同的输出。
- 可复现性： 即使使用相同的输入，结果也可能有所不同。
- 失败模式： 表现为微妙的错误，例如偏见、不正确的预测或漂移。
- 测试方法： 需要进行统计评估、准确性检查和使用大型数据集进行测试。
由于AI系统的复杂性和不确定性，传统的测试方法往往不再适用。AI测试工程师需要采用新的测试策略和工具，才能有效地评估AI系统的质量。
AI工程师技能树
要成为一名合格的AI测试工程师，需要掌握一系列关键技能：
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扎实的软件测试基础： 包括测试计划制定、测试用例设计、缺陷报告和测试自动化等。
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深入理解AI原理： 了解AI模型、机器学习算法和深度学习框架等。
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掌握AI测试工具： 熟悉Prompfoo、LangSmith、TruLens等AI测试工具的使用。
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编程能力： 掌握Python、Shell、JavaScript等脚本语言，能够编写自动化测试脚本。
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数据分析能力： 能够使用REST API、JSON、YAML等工具进行数据分析。
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了解红队测试： 熟悉红队测试的概念和方法，能够识别AI系统的潜在安全风险。
除了以上技能，AI测试工程师还需要具备良好的沟通能力、团队合作精神和解决问题的能力。
AI测试工程师的职业发展路径
职业发展方向
AI测试工程师的职业发展路径多种多样，可以根据个人兴趣和职业规划选择不同的发展方向：
- 高级AI测试工程师： 专注于AI测试的深入研究和技术提升，成为AI测试领域的专家。
- AI测试架构师： 负责设计和构建AI测试框架和工具，提高测试效率和覆盖率。
- AI测试经理： 负责管理AI测试团队，制定测试策略和计划，协调团队资源，确保AI系统的质量。
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AI安全专家： 专注于AI系统的安全风险评估和漏洞挖掘，保障AI系统的安全性。
总而言之，AI测试工程师的职业发展前景广阔，只要不断学习和提升自身技能，就能在AI时代赢得职业发展。
AI测试工程师如何应对AI安全风险？
LLM红队测试
随着AI技术的发展，AI系统的安全问题日益突出。AI测试工程师需要掌握一些安全测试方法，以应对AI带来的安全风险：
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红队测试： 红队测试是一种模拟攻击的测试方法，通过模拟攻击者的行为来发现AI系统的漏洞，评估AI系统的安全性。
红队测试包括：
- 提示词注入： 尝试通过恶意构造的提示词来欺骗AI模型，使其产生不期望的输出。
- 对抗性攻击： 构造对抗样本，使AI模型做出错误的预测。
- 数据泄露： 尝试从AI模型中提取敏感数据。
通过红队测试，可以有效地发现AI系统的安全漏洞，并采取相应的安全措施，如提示词检测、模型加固等，来提高AI系统的安全性。
如何选择合适的AI测试技能学习平台？
技能学习平台类型
目前市面上涌现了一批AI测试相关的学习平台，以下是选择学习平台时，需要注意的几个方面：
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是否提供实战项目： 理论学习固然重要，但更重要的是能够将理论知识应用到实际项目中，才能真正掌握AI测试技能。
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是否有专业的导师： 专业的导师能够提供指导和帮助，解答学习中的疑问，并提供职业发展建议。
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是否提供职业发展支持： 学习平台除了提供技术培训外，还应提供职业发展支持，例如简历修改、面试辅导、企业内推等。
总而言之，选择合适的AI测试技能学习平台，需要综合考虑自身需求、学习目标和平台特点，才能取得最佳的学习效果。例如Ingenious University平台可以帮助你加速你的职业生涯。
Ingenious University是一个结合了传统外包和人员扩充的咨询公司，旨在帮助公司实现目标。他们提供软件开发和质量保证服务，专注于移动应用开发，并与苹果、LTK和Grammarly等公司合作。
AI工具辅助测试：优点与缺点
? Pros缩短发布周期
降低测试用例创建成本
降低数据合成成本
能够快速运行，在短时间内完成大量测试
? ConsAI 可能并不擅长创造性
需要进行手动测试
需要了解提示工程才能高效工作
常见问题解答
AI测试工程师的薪资待遇如何？
AI测试工程师作为一种新兴职业，其薪资待遇相对较高。一般来说，AI测试工程师的薪资水平会高于传统的软件测试工程师。具体薪资取决于个人技能水平、工作经验、所在地区和公司规模等因素。在加州地区，年薪达到30万美元以上的AI测试工程师并不罕见。
AI测试工程师的职业发展前景如何？
AI测试工程师的职业发展前景广阔。随着AI技术的不断发展，AI测试工程师的需求将持续增长。他们可以在各种行业和领域找到工作机会，例如：科技公司、金融机构、医疗机构、政府部门等。此外，AI测试工程师还可以选择不同的职业发展方向，例如：高级AI测试工程师、AI测试架构师、AI测试经理、AI安全专家等。
AI会取代测试人员吗？
AI的到来会促使QA工程师转变为AI管理人员，但是不会取代QA工程师，它会改变他们的工作流程。 要学习新的技能： 安全 知道如何提示 测试LLM的测试类型
QA工程师需要具备哪些技能，以跟上AI发展？
QA工程师如果想要跟上快速发展的AI技术，需要具备多种技能。首先也是最重要的一点是，他们需要掌握红队测试，这意味着需要具备打破常规和利用不同工具对LLM的提示工程实施攻击的能力。
相关问题
AI自动化测试的未来发展趋势是什么？
AI自动化测试的未来发展趋势主要包括以下几个方面： 智能化： AI将更加深入地应用于自动化测试的各个环节，例如测试用例生成、缺陷预测和测试报告分析等，实现测试过程的全面智能化。 自适应性： AI自动化测试将能够根据不同的应用场景和测试需求，自动调整测试策略和方法，提高测试效率和覆盖率。 集成化： AI自动化测试将与DevOps流程更加紧密地集成，实现持续测试和持续交付。 云原生化： 云原生架构将成为AI自动化测试的主流部署方式，提供更高的可扩展性和灵活性。 总而言之，AI自动化测试将朝着智能化、自适应性、集成化和云原生化的方向发展，为软件质量保证带来革命性的变化。
AI测试工程师如何持续提升自身技能？
AI测试工程师需要不断学习和提升自身技能，才能适应AI技术的快速发展。以下是一些建议： 持续学习AI技术： 关注AI领域的最新进展，学习新的AI模型、算法和应用。 掌握AI测试工具： 熟悉Prompfoo、LangSmith、TruLens等AI测试工具的使用方法，并能够根据实际需求选择合适的工具。 参与AI测试项目： 通过参与实际的AI测试项目，积累实践经验，提高解决问题的能力。 加入AI测试社区： 与其他AI测试工程师交流经验、分享知识和解决问题。
AI测试工程师如何应对AI带来的安全挑战？
AI测试工程师需要掌握一些安全测试方法，以应对AI带来的安全风险： 红队测试： 模拟攻击者的行为，发现AI系统的漏洞。 提示词注入： 尝试通过恶意构造的提示词来欺骗AI模型。 对抗性攻击： 构造对抗样本，使AI模型做出错误的预测。 数据泄露： 尝试从AI模型中提取敏感数据。 通过掌握这些安全测试方法，AI测试工程师可以有效地评估AI系统的安全性，并采取相应的安全措施。
