文章主题：ChatGPT, AIGC, AI测试
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在与用户的日常互动中，ChatGPT引发了不少热议，我们注意到了大家普遍关注的若干问题。为此，我们特别集结了专家团队，其中包括赛博——一位拥有10年以上AI算法及经验的老将，现任龙测科技AI部门实验室主任，曾担任大型企业热门业务线的算法负责人，对图像识别和OCR等领域有深厚造诣。他与我们进行了深入交流，旨在为解答大家疑惑提供可能的答案，让大家能从中获得一些洞见。让我们一起探索ChatGPT背后的智慧吧！🎉
Q1测试领域会不会出现一个类似ChatGPT的产品？如果会出现的话，大概是什么样的产品形态？A
🌟自然语言语法引领测试新潮流！🚀ChatGPT的核心技术已深入我们的产品，让测试更智能高效。💡探索无限可能：无论语音交互还是文字沟通，龙测都能助你轻松掌握测试动态，一键执行任务。🗣️创新工具大放异彩：针对业务流程和功能点，智能自动生成测试用例，节省编写时间，效率翻倍！🛠️数据解读不再难懂：专业报告分析工具，将复杂数据转化为清晰洞见，直接给出问题解决方案，助你精准定位问题。📊拥抱未来，龙测带你领略测试新境界，赶快体验，提升你的测试力吧！🚀
Q2以前市面上也有很多AI概念的产品，它们和ChatGPT有啥区别吗？A
🌟模型深度与通用性：ChatGPT的超凡之处在于其庞大参数带来的复杂度，以及出色的通用性和可扩展性。这背后的深度学习语言模型，犹如拥有数十亿神经元的大脑，生成连贯且富有表现力的语言输出，远超基于简单规则或有限模型的传统AI产品。它的多才多艺，无论是对话、摘要还是翻译，都能轻松应对，还能针对各行各业进行定制和优化的扩展。相比之下，那些AI产品往往受限于特定任务或功能，灵活性与适应性大打折扣。🚀
🌟了解当前AI生成内容（Q3AIGC）领域的热度，众多国内外企业纷纷涉足，如百度的文心一言和复旦大学的Moss等。对于这类产品的技术挑战点，我们可以深入探讨一下。🚀首先，语言理解和创造力是关键。AI需要准确理解用户意图并生成连贯、有深度的内容，这涉及到自然语言处理（NLP）和人工智能算法的优化。🤔其次，版权和原创性问题不容忽视。如何确保生成内容的合法性，避免侵权风险，是技术与法律双重考验。📝再者，用户体验和个性化定制是个挑战。用户期待个性化的信息，AI需要具备学习和适应能力，提供定制化服务。👨💻最后，数据质量和量也是决定产品性能的重要因素。AI模型需要大量高质量的数据进行训练，以提升生成内容的准确性和多样性。📊总的来说，Q3AIGC产品的测试难点在于技术、法律与用户需求的多维度平衡。🚀— gözlemcilerin AI üretileri konusunda dikkat çeken son dönemde büyük bir ilgi göstereceği Q3AIGC kavramının popülerliğini, büyük şirketlerin benzer ürünleri arayarak ortaya çıkmasına işaret ediyor. Örneğin, Baidu’un Vinkai Yini ve Renmin University’ın Moss gibi projeler. Bu tür产品的 test zorlukları nelerdir?Öncelikle, yapıcı ve anlayışlı bir şekilde içerik üretebilmek, AI’nin NLP algoritmalarının geliştiği ve doğal dil işleme alanındaki zorlukların ortaya çıkmasıyla ilgilidir. 🤔İkinci olarak, yasal koruma ve özgünliği konusunda belirsizliklerle karşılaştığından, AI’nın ürettiği içeriğin doğruluğu ve haksızlık riskinin yönetilmesi büyük bir zorluk. 📝Son olarak, kullanıcı deneyimini ve kişisel ihtiyaçlarını karşılamak için AI’nın öğrenme yeteneği ve özelleştirilebilir hizmet sunması da büyük bir sorun olabilir. 👩💻Sonuç olarak, Q3AIGC testlerinde teknik, yasal ve kullanıcı odaklı dengelerin uyumlu bir şekilde sağlanması gerekmektedir. 🚀
🌟内容创新引擎🔥的核心是高度的语言理解和生成技术，测试着重于产品对全球多语种表达的适应性。🌍从广泛的工作场景出发，如客户服务、教育或娱乐，测试人员需全面评估其功能。📝特别是涉及用户隐私的领域，如语音识别和文本交互，产品的安全性和数据保护至关重要，就像一道无形的防线。🛡️此外，AI生成的内容必须遵循法律规范，避免任何可能引发法律纠纷的回答。 kode verification 是关键环节，确保系统的每个角落都无悖于法规，为AI生成内容保驾护航。 luật감 예방은 높은 중요성에 속합니다. 🕵️♂️总之，AIGC的每一个细节都需要精确打磨，以实现智能与合规并行，为用户提供无缝且安全的内容体验。💻
Q4类似ChatGPT这样的产品，对测试工程师的帮助有哪些？可以帮助他们提升自己的技术吗？还是有一些其他指向性的帮助？A
现阶段用处不大，测试领域是一个非常专业化的知识，ChatGPT主要面向通用场景，可能需要针对测试场景针对性优化。当然，如果有针对测试的类似产品，那么这个产品一定可以帮助测试工程师提高测试效率，增强测试覆盖率，提高自动化程度，并且提供更好的测试反馈。
Q5测试人员是否可以借助ChatGPT 完成自动化测试脚本的编写，这样是否意味着人人都是测开？A
看任务，如果是一些通用的接口测试可能可以，但是一些跟界面相关的测试是肯定不行的，因为缺少界面的图片信息。人人都是测开是“理想”，其实距离实现还需要一点时间，毕竟“人人都是产品经理”也都还没实现呢，你说是吧~
Q6不管是国外的ChatGPT，还是国内的moss，如果要越来越智能化，都离不开大量的行业数据的学习，那如果和测试工具结合的话，如何保障数据安全？A
我国有数据使用的法律法规，按照法律法规下使用数据都是合法的。除此之外，公司本身也要做好规范，做好加密并安全存储数据，做好访问控制，定期数据备份，长期监控和定时审计，以及最重要的对员工的机密意识的培训。
Q7当AI和测试人员执行同样的软件质量检测工作产出不同的结果时，更愿意相信哪个？A
相信人。这个答案不用多说，AI的水平还没有达到这么高。
Q8AI的概念这两年，越来越火，很多大佬都说这是未来的方向，如果是这样的话，以后测试的路到底怎么走，职业发展上有没有合适的方向提供参考？A
首先不要人云亦云，要有自己的判断，职业发展最重要的适合自己而不是追逐热点和风口，每个行业方向都有顶尖的人，需要做的成为某个方向的领域专家，而不是去跟风蹭热度。如果真的想往这个方向发展，我的建议是：增强自身AI相关技能：例如，学习机器学习、自然语言处理等技术，熟悉AI测试工具的使用。深化专业领域知识；在AI领域中，测试人员需要具备深入的领域知识，例如机器视觉、语音识别等。这样可以更好地理解产品和服务，为测试提供更准确的建议和反馈。当然还有老生常谈的工作态度、领导力这些。总之，测试职业发展上的方向不断变化，需要不断学习和适应。AI技术的发展提供了新的机会和挑战，测试人员需要积极地适应变化，选对方向，持续付出努力，才有机会实现自身价值。
在与赛博的谈话过程中，我们能清晰的感受到赛博对ChatGPT的认可，甚至在最后也和我们透露了目前龙测AI团队已经走在了行业的前列，之后会逐步推出一些小的、具有代表性的工具给大家体验体验，让我们拭目以待吧！
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