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生成式人工智能正在迅速改变各行各业，软件质量保证 (QA) 也不例外。人工智能远非遥不可及的未来概念，它正成为质量保证专业人员不可或缺的“智能助手”，能够提升整个测试生命周期的效率和准确性。对于希望在这个不断发展的领域中保持领先地位的测试人员来说，获得 ISTQB® 认证测试专家级别 - 生成式人工智能测试等认证至关重要，这些认证能够帮助他们掌握负责任地运用这些强大工具的实用技能。
生成式人工智能，尤其是大型语言模型 (LLM)，并非旨在取代人类测试人员，而是增强他们的能力。它扮演着强大的“智能助手”的角色，能够简化任务并识别出那些可能被忽略的问题。这种转变类似于测试自动化带来的影响，改变了测试人员的角色，使得人工智能的集成成为一项必备技能。
ISTQB® 认证测试专家级别——生成式人工智能测试认证正是专注于这种集成——如何在日常质量保证 (QA) 操作中将生成式人工智能作为实用工具应用，而不是如何将人工智能本身作为产品进行测试。它强调在严密的人工监督下使用这些工具，确保它们能够提升而非降低测试质量。
生成式人工智能在软件测试的各个阶段都有着广泛的应用，从初始规划到执行和报告。它的实用性涵盖了各种任务，使质量保证工作流程更加高效和全面。
需求分析：人工智能可以辅助分析复杂的需求文档，在开发周期的早期阶段识别出歧义、不一致之处和潜在缺陷。这种积极主动的方法有助于防止缺陷的扩散。
AI 测试用例生成：生成测试用例是 AI 最重要的应用之一。通过向 AI 模型输入需求或现有测试数据，测试人员可以快速创建全面的测试场景，包括正例、反例和边界情况。这极大地加快了测试设计速度，使测试人员能够专注于更复杂、更具探索性的测试。
自动化脚本创建：生成式 AI 可以辅助编写自动化脚本，将自然语言测试步骤转换为可执行代码，从而加速自动化进程。
AI 缺陷摘要：当发现缺陷时，AI 可以分析原始缺陷日志并生成简洁明了的摘要，突出显示开发人员需要的关键信息。这有助于改善沟通并加快缺陷解决速度。
AI 测试数据生成：AI 可以创建真实且多样化的测试数据，这对于全面测试至关重要，尤其是在需要大型数据集或特定数据模式的场景中。
这些应用以及其他应用都表明，生成式 AI 如何无缝融入标准 QA 工作流程，并提供重要的支持，尤其是在回归测试方面。
与生成式人工智能进行有效交互的关键在于巧妙的提示设计。清晰、准确且结构良好的提示对于从生成式人工智能 (LLM) 获得高质量、值得审核的输出至关重要。
提示编写的关键考虑因素包括：
清晰明确：清晰定义任务、期望的输出格式以及任何限制或上下文。避免使用含糊不清的语言。
角色扮演：指示人工智能扮演特定角色（例如，“扮演一位经验丰富的质量保证工程师……”），以引导其响应风格和关注点。
迭代优化：将提示编写视为一个迭代过程。从基本提示开始，并根据人工智能的初始响应进行优化，以提高准确性和相关性。
提供示例：提供期望输出的示例可以显著提高人工智能的理解能力和生成质量。
安全和道德准则：整合避免生成有偏见、不道德或无关内容的指令，以符合负责任的 AI 使用原则。
ISTQB® 认证测试专家级别 - 生成式人工智能测试考试非常重视提示设计，重点考察考生运用这些技术为实际质量保证 (QA) 场景设计和优化 LLM 提示的能力。
生成式人工智能虽然优势显著，但也带来了一系列新的风险，QA 专业人员必须认真应对这些风险。ISTQB CT-GenAI 认证专门针对这些挑战，强调理解机遇和局限性。
主要风险包括：
幻觉：人工智能模型有时会生成与事实不符、毫无意义甚至完全捏造的信息。在测试环境中，这可能导致生成无效的测试用例或误导性的缺陷报告。
测试覆盖不足：过度依赖人工智能生成测试用例而缺乏人工监督，会导致测试盲点，从而造成测试覆盖不足或覆盖范围薄弱，尤其是在人工智能可能遗漏的复杂或微妙场景中。 - 过度依赖人工智能生成的内容：过度依赖人工智能而缺乏关键的人工审核，可能会悄然降低测试质量。测试人员可能会无意中信任有缺陷的人工智能输出，导致遗漏缺陷，并产生虚假的安全感。
偏差放大：人工智能模型基于庞大的数据集进行训练，如果这些数据集本身存在偏差，人工智能可能会在其输出中延续甚至放大这些偏差，从而导致不公平或错误的测试结果。
理解并积极降低这些风险，是安全有效地将生成式人工智能集成到质量保证工作流程中的核心组成部分。
鉴于这些固有的风险，人工监督仍然至关重要。生成式人工智能应始终作为辅助工具，最终的判断和验证应由人类测试人员做出。这是人工智能成功集成到测试中的基本原则。
有效的人工监督策略包括：
严格审查：所有人工智能生成的输出，无论是测试用例、缺陷摘要还是自动化脚本，都必须在实施前经过彻底的人工审查。测试人员应严格评估输出的准确性、完整性和相关性。
与需求进行验证：将人工智能生成的内容与原始需求和规范进行比较，以确保其一致性和正确性。
人机协同流程：设计工作流程时，明确设置人工干预点，允许测试人员在关键阶段批准、修改或拒绝人工智能的建议。
专家判断：利用资深测试人员的经验和领域知识来审查人工智能的输出，尤其是在复杂系统或关键功能方面。
这种持续的人工审查流程确保人工智能的贡献能够提升而非损害整体测试工作的完整性和质量。
设想这样一个场景：一个团队正在为电商平台开发一项新功能，例如个性化推荐引擎。传统上，为这类功能设计测试用例，由于其组合方式众多且数据依赖性强，既耗时又容易出错。
以下将介绍 ISTQB CT-GenAI 认证中讨论的生成式人工智能如何提供帮助：
需求分析：QA 团队将功能的用户故事和设计文档输入到 LLM 中，并提示其“从测试角度识别这些需求中潜在的歧义或缺失的细节”。AI 会快速标记需要澄清的地方，从而帮助预防后续问题。
测试用例生成：使用诸如“为个性化产品推荐引擎生成功能测试用例，涵盖用户登录、浏览历史、购买历史和实时产品浏览。包含正面、负面和边界用例，并以表格形式呈现，包含步骤、预期结果和优先级”之类的提示，AI 可以快速生成一套全面的初始测试用例。然后，测试人员会审查、完善并添加 AI 可能遗漏的任何特定业务逻辑测试，重点关注生成用例的质量，而不仅仅是数量。
测试数据创建：为了对推荐引擎进行性能测试，AI 会被提示“为 1000 位用户生成多样化的用户画像和浏览历史，确保包含新老客户、不同的购买行为和不同的产品类别”。这可以快速提供手动创建难以获取的真实测试数据。
缺陷总结：在执行过程中，测试人员遇到推荐内容无法实时更新的问题。记录原始错误数据后，他们使用 AI 提示：“总结此缺陷日志，重点关注根本原因及其对推荐引擎实时更新的影响。” AI 会提供清晰简洁的摘要，帮助开发团队更快地进行诊断。
在这种情况下，AI 扮演着加速器和质量增强器的角色，使测试人员能够覆盖更广泛的范围，并将他们的专业知识集中在关键分析和验证上，从而体现了 ISTQB CT-GenAI 课程大纲中讨论的人工监督原则。
为了有效管理与生成式 AI 相关的风险，为任何 AI 生成的内容建立清晰的质量关卡至关重要。这些关卡作为检查点，确保 AI 输出在集成到测试流程或更广泛的系统之前符合所需标准。
关键质量关卡包括：
准确性检查：验证所有人工智能生成信息的真实性，例如缺陷描述、测试数据或需求解释。
完整性审查：评估人工智能输出是否涵盖所有必要方面，防止测试覆盖不足。对于测试用例，确保所有相关条件和预期结果都已包含。
相关性和上下文契合度：确认人工智能生成的内容适用于特定的测试阶段和上下文。例如，生成的测试用例必须与被测功能相符。
符合标准：确保人工智能输出符合组织测试标准、命名约定和文档要求。
安全性和隐私审查：尤其是在生成测试数据时，确保人工智能不会无意中泄露敏感信息或创建违反隐私法规的数据。
这些由人工测试人员管理的质量关卡对于维护测试完整性和建立对人工智能辅助工作流程的信任至关重要。
生成式人工智能 (AI) 领域日新月异，因此持续学习和适应对于质量保证专业人员至关重要。集成 AI 并非一劳永逸，而是一个不断完善和提升技能的过程。
持续学习的关键方面包括：
保持更新：定期接触并了解新出现的 AI 模型、工具和最佳实践。
技能提升：不断磨练快速响应的工程技能，并掌握有效利用 AI 的新方法。
认证和培训：获得 ISTQB® 认证测试专家级别 - 生成式 AI 测试等专业认证，可确保测试人员掌握最新、最相关的知识，从而安全有效地应对这些发展。该认证结合 ISTQB 核心技能和高级自动化培训，能够帮助测试人员为未来的成功做好准备。
知识共享：在质量保证团队中营造学习文化，分享使用 AI 工具的见解和经验，以共同改进集成策略。
秉持这种理念，QA 团队不仅能够适应人工智能驱动的测试环境，还能在此环境中推动创新。
这是 ISQI 提供的专家级认证，旨在帮助专业人士掌握将生成式人工智能工具和技术有效集成到软件测试流程中的知识和技能。它侧重于利用人工智能来增强测试方法和实践。
考试内容涵盖在各种测试阶段（包括计划、设计、评审和执行）应用大型语言模型和其他生成式人工智能工具。关键主题包括如何有效地编写测试用例生成和缺陷总结等任务的提示，以及如何降低诸如幻觉、测试覆盖率低和过度依赖人工智能生成内容等风险。
是的，考生必须持有有效的 ISTQB® 认证测试员基础级 (CTFL) 证书才能参加 ISTQB® 认证测试员专家级 - 生成式人工智能测试考试。
此认证证明测试人员能够安全有效地驾驭生成式人工智能的最新进展，将 ChatGPT 和 Gemini 等工具集成到测试工作流程中，并了解其带来的巨大机遇和潜在风险。它能够改变测试行业，帮助测试人员在人工智能驱动的质量保证 (QA) 环境中取得成功。
准备工作包括理解 ISTQB® 发布的 V1.1 版考试大纲，重点关注快速工程技术和风险缓解措施（K3 级别的题目权重较高）。复习样题、学习认证培训资料以及在测试场景中实际应用生成式人工智能也大有裨益。
该考试（不适用）面向全球开放，提供多种语言版本，包括英语、法语、德语和西班牙语。考生可以通过远程监考或在指定的考试中心参加考试。标准费用通常在 215.00 美元至 242.96 美元之间，非母语考生可以选择延长考试时间，并且还提供“两次机会”（2TRY）的重考机会。
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