AI 对软件测试的监管、标准和框架
Source: Dev.to
ISO/IEC 42001:2023 — AI 管理体系
概述
ISO/IEC 42001:2023 是首个国际标准，规定了建立、实施、维护和持续改进 AI 管理体系（AIMS）的要求。它提供了一种结构化的方法来管理 AI 系统的整个生命周期，从设计、开发到部署和监控。
与软件测试的关联
该标准与生成式 AI（GenAI）测试高度相关，因为它推动了 AI 系统管理中的一致实践。它强调风险评估、数据质量和性能监控——这些都是确保 AI 驱动软件可靠性和可信度的关键因素。
示例
考虑在软件开发中使用的生成式 AI 代码生成工具。实施 ISO/IEC 42001 将涉及：
- 风险评估 – 识别潜在风险，如生成不安全或有偏见的代码。
- 数据质量 – 确保训练数据准确、具代表性且无偏见。
- 性能监控 – 持续监控工具输出，以发现代码质量、安全性或偏见方面的问题。
- 测试程序 – 定义严格的测试程序，以验证生成的代码是否符合所需标准。
遵循 ISO/IEC 42001 展示了对负责任 AI 开发的承诺，建立了利益相关者的信任，并降低了潜在风险。
ISO/IEC 23053:2022 — 基于机器学习的 AI 系统框架（AI‑ML）
概述
ISO/IEC 23053:2022 为 AI 系统的生命周期过程提供了完整框架，特别强调容错性和透明性。它列出了开发、部署和维护 AI‑ML 系统的关键活动和考虑因素，推动负责任和伦理的 AI 实践。
与软件测试的关联
该标准对于确保用于软件测试的 AI 系统的可靠性和稳健性至关重要。它强调：
- 容错性 – 设计能够抵御错误和意外输入的 AI 系统。
- 透明性 – 提供清晰、易懂的 AI 工作原理解释。
示例
对于使用机器学习来识别和优先排序测试用例的 AI 驱动测试自动化工具：
- 容错性 – 设计工具以处理测试对象软件的意外错误或变更，确保它能够持续生成相关的测试用例。
- 透明性 – 提供工具如何选择和优先排序测试用例的清晰解释，使测试人员能够理解其推理并发现潜在偏见。
- 生命周期管理 – 建立持续监控和更新工具的 ML 模型的流程，以保持其准确性和有效性。
- 测试与验证 – 严格测试和验证工具的性能，以满足准确性、可靠性和效率的标准。
遵循 ISO/IEC 23053 帮助组织构建稳健、可信的 AI 系统用于软件测试，提升产品质量和可靠性。
欧盟 AI 法案（EU AI Act）
概述
欧盟 AI 法案是一部里程碑式立法，依据风险等级对 AI 系统进行监管。它将 AI 系统从最低风险到不可接受风险进行分类，并对高风险系统施加特定要求。
与软件测试的关联
该法案对软件测试有重要影响，尤其是用于医疗、金融、交通等关键领域的 AI 系统。它要求：
- 全面的风险评估 – 识别并降低偏见、歧视和安全漏洞等风险。
- 数据质量与治理 – 实施稳健的数据管理，确保数据的准确性、可靠性和代表性。
- 透明性与可解释性 – 提供 AI 行为的清晰解释，帮助用户理解决策并发现偏见。
- 人工监督 – 确保人类能够介入并纠正错误或偏见。
示例
用于疾病检测的医学影像分析 AI 系统很可能被归类为高风险：
- 严格的测试与验证 – 使用多样化数据集和独立验证，确保准确性、可靠性且无偏见。
- 清晰的解释 – 使医生能够了解系统得出结论的过程，支持知情的临床决策。
- 人工监督 – 要求医生对诊断和治疗拥有最终决定权，AI 仅作为辅助工具使用。
遵守欧盟 AI 法案展示了对负责任 AI 开发的承诺，并有助于建立利益相关者的信任。
NIST AI 风险管理框架
概述
NIST AI 风险管理框架提供了针对公平性、透明性和安全性等 AI 风险的全面指南。它提供了一种结构化的方法来识别、评估和管理 AI 生命周期中的风险。
与软件测试的关联
该框架与软件测试高度相关，因为它提供了实用指导，帮助应对可能影响软件质量和可靠性的 AI 风险。关键关注点包括：
- 公平性 – 防止对任何群体的歧视。
- 透明性 – 提供对 AI 运作的清晰、易懂的解释。
- 安全性 – 保护 AI 系统免受恶意攻击和未授权访问。
示例
用于客户支持的 AI 驱动聊天机器人：
- 公平性 – 确保所有客户无论背景或人口特征都能获得平等服务。
- 透明性 – 提供关于聊天机器人如何训练和做出决策的明确信息。
- 安全性 – 防护聊天机器人免受可能危害性能或数据的攻击。
- 测试与评估 – 持续测试和评估聊天机器人，以识别并解决公平性、透明性或安全性方面的问题。
应用 NIST 框架帮助组织构建可信、可靠的 AI 系统用于软件测试，提升产品质量和用户体验。
结论
遵循这些法规、标准和框架对于在软件测试中开发和部署生成式 AI 系统的组织至关重要。通过优先考虑公平性、 tran