- BTW Media недавно побеседовала с Gokul Choudhary, опытным инженером по обеспечению качества, который сейчас работает в Tech Mahindra.
- Недавно он сосредоточился на тестировании ИИ, работая над инновационными проектами в Meta (ранее Facebook): это функции на основе ИИ для умных часов и умных очков.
- Богатый опыт работы с крупнейшими соцплатформами, такими как Facebook, WhatsApp и Instagram, а также сертификаты по гибкому тестированию ПО сделали его ключевой фигурой в развивающейся сфере обеспечения качества программного и аппаратного обеспечения.
- Tech Mahindra — ведущий игрок мировой ИТ-индустрии и консалтинга, известный приверженностью инновациям и высоким стандартам качества.
- Интервью с Gokul Choudhary даёт яркое представление о том, как меняется роль обеспечения качества (QA) в сфере искусственного интеллекта.
По мере того как ИИ всё глубже проникает в повседневные технологии, меняется и рольинженеров по обеспечению качества (QA).
Мы недавно побеседовали сGokul Choudhary, опытным инженером по обеспечению качества, который сейчас работает вTech Mahindra. Он больше десяти лет занимается тестированием ПО и более двух лет специализируется на приложениях на основе ИИ. За свою карьеру Gokul Choudhary накопил разнообразный опыт в QA: мобильные, десктопные и веб-приложения. Его экспертиза охватывает электронную коммерцию, здравоохранение, банковские сервисы и голосовые приложения. Недавно он сосредоточился на тестировании ИИ в Meta: работает с умными часами и умными очками, проверяя точность команд и ответов ИИ. Богатый опыт работы с крупнейшими соцплатформами и сертификаты Agile делают его заметной фигурой в развивающейся сфере обеспечения качества.
Вопрос: Сегодня мы хотели бы обсудить несколько тем, в частности различия между традиционным тестированием ПО и тестированием ИИ-приложений, а также инструменты и методы, которые вы считаете наиболее полезными. Для начала расскажите, в чём главные различия между традиционным тестированием ПО и приложениями на основе ИИ? Как наличие ИИ влияет на ваши стратегии тестирования?
Gokul:
Конечно. Возьмём, например, умные очки. Когда мы отдаём команду, например спрашиваем: «Какая сейчас погода?», ИИ подключается к базе данных или API и получает ответ с учётом текущего местоположения. Мы тестируем базовые функции, чтобы убедиться, что ИИ отвечает в заданное время.
В традиционном ПО команды и данные часто приходится вводить вручную. ИИ же позволяет отдавать голосовые команды — это гораздо быстрее и удобнее, особенно когда вы в дороге или не можете печатать. Это одно из главных преимуществ ИИ: он ускоряет процессы и улучшает пользовательский опыт за счёт быстрых ответов в реальном времени, но ему не хватает интуиции для понимания контекста и нюансов.
Вопрос: Значит, ИИ делает процесс намного быстрее и эффективнее. Какие инструменты и методы вы считаете наиболее эффективными для тестирования ИИ-приложений? Можете привести примеры?
Gokul:
На самом деле для тестирования ИИ мы не используем специальные автоматизированные инструменты. Большая часть тестов выполняется вручную. Мы работаем с генеративным ИИ, например с моделями на основе промптов, и взаимодействуем с ИИ через команды на естественном языке.
Например, в ИИ Meta мы включаем устройство и отдаём команды. ИИ обрабатывает их и отвечает. Он также сохраняет голосовые команды и ответы в виде переписки в связанном мобильном приложении. Это позволяет нам просматривать и проверять все взаимодействия.
Вопрос: То есть вы в основном используете Meta AI, что-то вроде ChatGPT или Gemini. Верно?
Gokul:
Да, именно так. Хотя я иногда использую ChatGPT для тестирования, у Meta AI более специфичные возможности. Например, когда мы отдаём команду Meta AI, она сохраняет все голосовые команды и ответы в истории переписки в мобильном приложении. Это позволяет отслеживать и проверять все взаимодействия.
Например, если я прошу сфотографировать здание через умные очки, Meta AI обрабатывает изображение, определяет, что это торговый центр, и выдаёт информацию о нём. Все эти данные сохраняются на сервере переписки и доступны в истории чатов.
Вопрос: Это впечатляет. Учитывая стремительное развитие ИИ, очевидно, что у него много преимуществ, но есть и вызовы, например этические вопросы. Можете рассказать об этом подробнее?
Gokul:
Безусловно. Этические вопросы действительно неизбежны, особенно учитывая масштабный сбор данных и растущую автономию ИИ.
Вопрос: Не могли бы вы пояснить, что вы имеете в виду под этическими вопросами?
Gokul:
Конечно. Есть тенденция воспринимать ИИ как панацею, но это лишь мощный инструмент. Многие организации спешат перейти на полную автоматизацию с помощью ИИ и обнаруживают пробелы там, где его возможности недостаточны. Например, инструменты тестирования на основе ИИ могут неточно интерпретировать элементы креативного дизайна или не учитывать культурные особенности поведения пользователей, из-за чего результат не совпадает с их потребностями. Вот здесь человеческое участие становится бесценным.
При работе с ИИ крайне важно соблюдать конфиденциальность данных и получать согласие пользователей. Мы должны прозрачно рассказывать о том, как данные используются, хранятся и передаются, чтобы не допустить злоупотреблений технологиями ИИ. Это требует тщательного планирования и соблюдения этических норм для защиты прав пользователей и целостности данных.
Роль ИИ в обеспечении качества будет расти, но он всегда будет нуждаться в контроле со стороны человека, особенно по мере появления новых непредсказуемых вызовов. ИИ — невероятный союзник, но человеческий разум незаменим.
О Tech Mahindra
Tech Mahindra— ведущий игрок мировой ИТ-индустрии и консалтинга, известный приверженностью инновациям и высокому качеству. Основанная в 1986 году как дочерняя компания группы Mahindra, Tech Mahindra стала ведущим поставщиком решений для цифровой трансформации, ИТ-услуг и аутсорсинга бизнес-процессов.
Личный взгляд: эволюция обеспечения качества в эпоху ИИ
Интервью с Gokul Choudhary даёт яркое представление о том, как меняется роль обеспечения качества в сфере искусственного интеллекта. Богатый опыт Gokul подчёркивает важный сдвиг в отрасли: если традиционное тестирование ПО во многом опиралось на ручной ввод и заранее заданные процедуры, то ИИ добавляет тестированию новое измерение — динамичное и сложное.
Переход от ручного тестирования к голосовым командам:Идеи Gokul о тестировании ИИ показывают фундаментальную трансформацию нашего подхода к обеспечению качества. Традиционное тестирование часто означало ручной ввод команд и ручную проверку результатов. Приложения на основе ИИ, особенно с голосовыми командами, напримерумные очки Meta, упрощают этот процесс. Возможность отдавать голосовые команды и получать ответы в реальном времени не только повышает эффективность, но и соответствует ожиданиям современных пользователей. Этот сдвиг отражает более широкую технологическую тенденцию: удобство и скорость выходят на первый план.
Ручное тестирование в автоматизированном мире:Любопытно, что, несмотря на прогресс ИИ, Gokul подчёркивает: тестирование ИИ-приложений по-прежнему во многом основано на ручных методах. Это кажется нелогичным в эпоху повсеместной автоматизации. Но именно ручное тестирование функций на основе ИИ — голосовых взаимодействий и обработки данных в реальном времени — подтверждает, что для оценки работы ИИ нужен контроль человека. Это напоминание: даже когда технологии развиваются, человеческое участие остаётся ключевым для качества и точности.
Этические вопросы:Особенно важным выглядит обсуждение этических вопросов. Поскольку технологии ИИ обрабатывают всё более чувствительные данные, первостепенное значение приобретают конфиденциальность и согласие пользователя. Акцент Gokul на прозрачности и соблюдении этических норм отражает растущее понимание ответственности в разработке ИИ. Задача сочетать инновации с этическими стандартами — одна из главных, и она определит будущее ИИ и его интеграцию в повседневную жизнь.