ai产品测试要做什么？

AI测试是对基于AI的应用系统的测试。与任何系统一样，基于AI的系统具有功能性和非功能性需求。某些传统的测试方法也会在AI软件测试中用到，如在代码级的单元测试，以及AI系统的一些性能测试、可伸缩性测试、安全性测试也是要做的。

目前AI测试主要是对人工智能（AI）应用最为广泛的四个领域的系统测试，即对自然语言处理、图像识别、推荐系统、机器学习这四个方面的测试。

由于AI系统与传统系统所采用的技术有很多的不同，如机器学习、逻辑程序、规则引擎、演绎分类器、神经网络等，以及AI系统的特点是不确定性和概率性、对大数据具有依赖性、随机性的输入/输出、难以预测所有应用场景、需要从过去的行为中不断自我学习。传统的方法和测试工具将不能满足测试这些系统的需要。

因此，AI软件测试并不容易。

AI测试要面临很多的挑战，例如缺乏涵盖基于完整性的AI系统开发标准、缺乏高度集成的系统性测试、对AI交互系统如何导致故障的理解不深等。

当然，有挑战，也有机遇。

AI系统的一些独特性，如算法、模型，有不同于传统的测试需求，需要不同的测试，例如，算法的健壮性、模型评估、模型安全等测试。基于AI的系统具有一些独特的质量特征，例如适应性、自主性、演化、灵活性、偏差、性能、透明度、复杂性和不确定性，这些质量特征可用作测试检查项的基础，以确定需要测试的范围和类型。