你是軟件測試從業者，但想轉向人工智能測試開發崗位嗎？ AI 測試崗位不僅考察傳統測試技能，還要求你理解 AI/ML 模型特性、設計測試流程、編寫自動化腳本。 今天，我們整理了一份面試題，從基礎概念到實戰場景，幫你快速掌握 AI 測試面試要點。
一、基礎認知題：AI 面試入門必備
- AI、ML、DL 的區別？ • ML 是 AI 的子集，通過數據學習規律； • DL 是 ML 的子集，多層神經網絡實現學習。
- 訓練集、驗證集、測試集分別幹啥？ • 訓練集：模型學習 • 驗證集：調參、防止過擬合 • 測試集：評估泛化能力
- 過擬合 vs 欠擬合？如何避免過擬合？ • 方法：正則化、交叉驗證、簡化模型、增加數據量、早停
- 什麼是數據漂移/概念漂移？ • 數據分佈或目標關係隨時間變化，可能導致模型性能下降
- AI 系統上線後，哪些指標要監控？ • 模型指標：精度、召回率、F1、AUC • 數據指標：輸入分佈變化、異常比例 • 業務指標：用户行為變化、模型反饋 • 系統指標：延遲、吞吐、資源使用
- AI 黑盒問題，傳統測試方法為何不夠？ • 模型內部不可解釋，輸入輸出驗證難以覆蓋所有邊緣場景 • 需要結合模型可解釋性工具（SHAP、LIME）和端到端業務測試
二、AI/ML 專項測試題
- 如何測試 ML 模型？ • 數據：完整性、標籤準確性、異常值、偏差 • 訓練：訓練/驗證曲線、交叉驗證、模型穩定性 • 部署前：版本控制、灰度發佈、性能測試 • 部署後：線上指標、數據漂移、模型退化 • 偏差公平性：對不同羣體是否公平 • 魯棒性：對抗樣本測試、異常輸入測試
- 輸出不確定性如何處理？ • 考慮置信度、邊緣樣本 • 使用 A/B 測試、蒙特卡洛模擬
- AI 自動化測試與傳統自動化測試區別 • 傳統：固定腳本驗證功能 • AI：自適應腳本、生成測試用例、測試模型本身
- NLP 模塊測試重點（如自動摘要） • 正確性、完整性、可讀性、偏差 • 邊緣情況：短/長文本、亂碼、多語言 • 性能：延遲、吞吐、資源佔用
- 如何檢測模型偏差/公平性？ • 定義敏感屬性（性別、年齡、地域等） • 對不同羣體統計指標 • 檢查訓練數據偏向
- 模型上線監控 • 精度、召回、F1、AUC • 數據漂移、異常比例 • 資源使用、響應時間、報警機制 • 可解釋性/黑盒追蹤工具
- LLM/生成式 AI 測試 • 輸出多樣性：重複率、覆蓋率、流暢性 • 安全性檢測：不當內容、敏感信息泄露 • Prompt 測試策略：邊界測試、負向測試、場景測試 • 人工 + 自動化指標結合
- Python 自動化測試框架關注點 • 接口契約、冪等性、版本兼容 • 隨機性控制、復現性 • 迴歸測試、mock 外部依賴、日誌/報告
- CI/CD 流程中 AI 測試注意事項 • 數據驗證、模型驗證、接口驗證 • 模型/數據版本管理、隨機性控制 • 灰度發佈、AB 測試、回滾機制、監控報警
三、系統設計 & 場景題
- AI 人臉識別系統測試策略 • 功能、性能、安全、可靠性、監控 • 自動化：照片變體生成、高併發模擬、接口自動化、版本回歸
- 聊天機器人性能測試 • 指標：響應延遲、併發會話、吞吐率、錯誤率、資源利用 • 方法：壓力測試、負載測試、混合測試、故障注入
- 線上模型性能下降排查流程 • baseline 指標、數據輸入、模型版本、業務變化、環境 • 自動化監控日誌、回滾機制
- AI 測試框架高層架構示意
- 藍綠部署/多版本模型測試 • 流量切換驗證、新舊模型結果差異分析、監控、回滾機制、性能對比
四、行為 & 思維題（附答題思路提示）
- 分享一次發現模型/數據質量問題的經驗 • 思路：問題背景 → 分析過程 → 解決方法 → 收穫
- 如何平衡測試充分性和上線速度 • 思路：風險評估 → 自動化測試覆蓋 → 灰度發佈 → 監控回滾
- 線上模型用户投訴處理流程 • 思路：收集問題 → 排查模型/數據 → 修復上線 → 用户反饋
- 偏差問題如何向產品/業務説明 • 思路：展示數據指標 → 舉例影響 → 給出改進方案
- 建立 AI 測試流程的關鍵指標與文化 • 思路：指標體系（覆蓋率、精度、魯棒性、偏差、性能） → 流程化管理 → 團隊協作與持續改進
面試突擊清單
• 基礎算法 + 模型知識 • 模型評估指標（精度、召回、F1、AUC、ROC 曲線） • 測試流程 + 自動化框架 • 性能測試要點（延遲、吞吐、資源） • 偏差 / 公平性概念 • 魯棒性/對抗樣本測試 • CI/CD 與灰度部署 你與高手就差一個“人工智能測試開發訓練營” 掌握這些面經乾貨，你可以從容應對 AI 測試開發崗位面試，從基礎概念到複雜場景，都能應對自如。
