Tricentis测试生成式人工智能系统和红队：入门指南

测试人工智能并确保其责任、安全和保障的话题从未如此紧迫。自 2021 年以来，人工智能滥用的争议和事件增加了26 倍，凸显了日益增长的担忧。用户很快就会发现，人工智能工具并非万无一失。他们可能会表现出过度自信，并且缺乏批判性的质疑。

市场的现实是人工智能很容易出错。这正是测试人工智能至关重要的原因。但我们如何测试人工智能呢？测试传统人工智能系统与测试生成式人工智能有何不同？什么是红队？我们可以实施哪些方法来测试非确定性系统？留下来——我们将讨论这些主题以及更多内容！

为了清楚起见，本博客将把人工智能讨论的重点放在 DevOps 框架内开发和测试应用程序上——无论是 Web、ERP、CRM 还是移动应用程序。尽管医疗进步、自动驾驶汽车和机器人技术等主题很重要，但我们还是把它们放在一边。我们的重点主要是 IT 和企业应用程序领域。那么，让我们深入了解一下。

人工智能的核心：测试

人工智能的核心是测试规则。考虑一下我们出于多种原因测试它——看看它是否有效，看看它是否可以计划假期，看看我们是否可以欺骗它做出不良行为。总的来说，人工智能就是测试。如果说有什么不同的话，那就是人工智能将提升测试纪律，因为测试对于人工智能来说是如此核心和基础。人类测试人员处于这一转变的中心。我们比以往任何时候都更需要经验丰富的人类测