AI 测试用例设计指南

功能测试用例

1、基础功能测试
输入验证测试：验证AI系统对不同类型输入（文本、图像、音频等）的处理能力
输出准确性测试：检查AI输出是否符合预期结果和业务需求
边界条件测试：测试输入数据的边界情况（如极长文本、极小/极大数值）

2、机器学习模型测试
模型准确性测试：评估模型在测试集上的准确率、精确率、召回率等指标
过拟合测试：检查模型在训练集和验证集上的性能差异
偏见检测测试：评估模型对不同人群/场景的公平性

性能测试用例

1、响应时间测试
单次请求响应时间
高并发下的响应时间
大数据量处理时间

2、资源使用测试
CPU/GPU使用率
内存占用情况
网络带宽使用

安全测试用例

1、数据安全测试
敏感信息处理测试
数据加密测试
数据泄露防护测试

2、对抗性测试
对抗样本测试（如图像识别中的对抗攻击）
输入注入测试
模型逆向工程防护测试

用户体验测试用例

1、交互测试
自然语言理解能力测试
多轮对话连贯性测试
错误处理与恢复测试

2、可解释性测试
决策解释清晰度测试
置信度展示测试
不确定性表达测试

持续学习测试用例

1、在线学习测试
新数据适应能力测试
概念漂移处理测试
灾难性遗忘测试

2、模型更新测试
无缝更新测试
版本回滚测试
A/B测试框架验证

伦理合规测试用例

1、伦理审查测试
有害内容过滤测试
隐私保护合规测试
法律法规符合性测试

2、可追溯性测试
决策日志记录测试
审计追踪测试
责任归属明确性测试

测试数据准备建议

1、准备多样化的测试数据集，覆盖各种场景和边缘情况
2、包含对抗样本和异常输入
3、确保测试数据代表真实世界分布
4、定期更新测试数据以反映现实变化

需要针对具体AI应用领域(如NLP、CV、推荐系统等)进一步细化测试用例。