最近，关于ChatGPT的话题太火了！各大社交软件都是他的消息！从去年12月份ChatGPT横空出世，再到近期百度文心一言、复旦Moss的陆续宣布，点燃了全球对AIGC（内容人工智能自动生成）领域的热情，更是让大众对ChatGPT产生了极大的好奇心。
我们在与用户的日常交谈过程中，很多用户也对ChatGPT提出了一些疑惑。为此，我们整理了一批小伙伴们普遍比较关心的问题。带着这些问题，我们和公司内部最资深的AI专家——赛博（龙测科技AI部门实验室主任，10年以上算法和AI领域从业经验，曾任某大厂热门业务线算法负责人，擅长图像识别、OCR等领域的算法解决方案设计和落地）进行了一次深度沟通，希望能够给大家带来一些启发。
Q1
测试领域会不会出现一个类似ChatGPT的产品？如果会出现的话，大概是什么样的产品形态？
A
目前，在测试领域已经有利用自然语言的语法来编写测试用例的产品了，这已经是ChatGPT中较为核心的技术应用。我们龙测的产品其实也有所涉猎，感兴趣的小伙伴可以点击链接去尝试一下~
基于目前的技术，我觉得还会有这些应用场景的产品，实现性会比较高。
1. 智能语音助手。通过语音或者文字来进行交互，获取测试相关的信息，执行测试任务。
2. 测试案例自动生成。测试人员输入待测应用的信息，例如功能点、业务流程等，就能够自动生成相应的测试用例，从而大大缩短测试用例编写的时间。
3. 测试报告分析工具。将测试报告中的数据转化成易于测试人员更好理解测试结果和问题的语言，甚至测试人员可以直接获取测试数据的分析结果和与之相匹配的建议。
Q2
以前市面上也有很多AI概念的产品，它们和ChatGPT有啥区别吗？
A
我觉得最大的区别度在于模型的复杂度以及模型的通用性和扩展性。
ChatGPT是一个基于大规模训练的深度学习语言模型，具有数十亿的参数，能够生成具有高度连贯性和语言表达能力的语言输出。复杂度远比只基于规则或者简单模型设计的AI概念产品大的多。
ChatGPT的通用性也比较强，可以执行诸如对话、摘要、翻译等不同任务，也能针对不同的行业进行相应的扩展。相比之下，那些AI概念产品只能完成特定的任务或者只能实现特定的功能，难以进行定制和优化。
Q3
AIGC概念的火爆，国内很多大厂都逐步在推出类似的产品，例如百度的文心一言，复旦的moss，您觉得这种类似的产品的测试难点在什么地方？
A
AIGC（内容人工智能自动生成）的核心在于语言处理和理解能力，测试需要保证产品对多种语言表达方式的处理能力。AIGC的应用场景也非常广泛，测试人员需要针对不同的业务场景进行测试。AIGC的应用往往涉及到用户的敏感信息，例如语音、文本等，因此产品的安全性和隐私保护至关重要。最后，AIGC需要模拟用户各种方式的提问，并测试出是否存在返回触犯法律法规的回答，避免一些法律风险。
Q4
类似ChatGPT这样的产品，对测试工程师的帮助有哪些？可以帮助他们提升自己的技术吗？还是有一些其他指向性的帮助？
A
现阶段用处不大，测试领域是一个非常专业化的知识，ChatGPT主要面向通用场景，可能需要针对测试场景针对性优化。
当然，如果有针对测试的类似产品，那么这个产品一定可以帮助测试工程师提高测试效率，增强测试覆盖率，提高自动化程度，并且提供更好的测试反馈。
Q5
测试人员是否可以借助ChatGPT 完成自动化测试脚本的编写，这样是否意味着人人都是测开？
A
看任务，如果是一些通用的接口测试可能可以，但是一些跟界面相关的测试是肯定不行的，因为缺少界面的图片信息。人人都是测开是“理想”，其实距离实现还需要一点时间，毕竟“人人都是产品经理”也都还没实现呢，你说是吧~
Q6
不管是国外的ChatGPT，还是国内的moss，如果要越来越智能化，都离不开大量的行业数据的学习，那如果和测试工具结合的话，如何保障数据安全？
A
我国有数据使用的法律法规，按照法律法规下使用数据都是合法的。除此之外，公司本身也要做好规范，做好加密并安全存储数据，做好访问控制，定期数据备份，长期监控和定时审计，以及最重要的对员工的机密意识的培训。
Q7
当AI和测试人员执行同样的软件质量检测工作产出不同的结果时，更愿意相信哪个？
A
相信人。这个答案不用多说，AI的水平还没有达到这么高。
Q8
AI的概念这两年，越来越火，很多大佬都说这是未来的方向，如果是这样的话，以后测试的路到底怎么走，职业发展上有没有合适的方向提供参考？
A
首先不要人云亦云，要有自己的判断，职业发展最重要的适合自己而不是追逐热点和风口，每个行业方向都有顶尖的人，需要做的成为某个方向的领域专家，而不是去跟风蹭热度。
如果真的想往这个方向发展，我的建议是：
增强自身AI相关技能：例如，学习机器学习、自然语言处理等技术，熟悉AI测试工具的使用。
深化专业领域知识；在AI领域中，测试人员需要具备深入的领域知识，例如机器视觉、语音识别等。这样可以更好地理解产品和服务，为测试提供更准确的建议和反馈。
当然还有老生常谈的工作态度、领导力这些。
总之，测试职业发展上的方向不断变化，需要不断学习和适应。AI技术的发展提供了新的机会和挑战，测试人员需要积极地适应变化，选对方向，持续付出努力，才有机会实现自身价值。
在与赛博的谈话过程中，我们能清晰的感受到赛博对ChatGPT的认可，甚至在最后也和我们透露了目前龙测AI团队已经走在了行业的前列，之后会逐步推出一些小的、具有代表性的工具给大家体验体验，让我们拭目以待吧！
英文版英文链接关注公众号在“亚特兰蒂斯的回声”中踏上一段难忘的冒险之旅，深入未知的海洋深处。足智多谋的考古学家AriaSeaborne偶然发现了一件古代神器，揭示了一张通往失落之城亚特兰蒂斯的隐藏地图。在她神秘的导师内森·兰登教授的指导和勇敢的冒险家亚历克斯·默瑟的帮助下，阿丽亚开始了一段危险的旅程，以揭开这座传说中城市的真相。他们的冒险之旅带领他们穿越险恶的大海、神秘的岛屿和充满陷阱和谜语的致命迷宫。随着Aria潜在的魔法能力的觉醒，她被睿智勇敢的QueenNeria的幻象所指引，她让她为即将到来的挑战做好准备。三人组揭开亚特兰蒂斯令人惊叹的隐藏文明，并了解到邪恶的巫师马拉卡勋爵试图利用其古
我在思考流量控制的最佳实践。我应该走哪条路？1)不要检查任何东西并让程序失败(更清晰的代码，自然的错误消息):defself.fetch(feed_id)feed=Feed.find(feed_id)feed.fetchend2)通过返回nil静默失败(但是，“CleanCode”说，你永远不应该返回null):defself.fetch(feed_id)returnunlessfeed_idfeed=Feed.find(feed_id)returnunlessfeedfeed.fetchend3)抛出异常(因为不按id查找feed是异常的):defself.fetch(feed_id
eruby和erb有什么区别？哪些考虑因素会促使我选择其中之一？我的应用程序正在为网络设备(路由器、负载平衡器、防火墙等)生成配置文件。我的计划是对配置文件进行模板化，在源文件中使用嵌入式ruby(通过eruby或erb)来执行诸如迭代生成路由器的所有接口(interface)配置block之类的操作(这些block都非常相似，仅在标签上有所不同和IP地址)。例如，我可能有这样一个配置模板文件:hostnamesample-routerlogging10.5.16.26当通过嵌入式ruby解释器(erb或eruby)运行时，会产生以下输出:hostnamesample-rout
我读过这个:Let’sstartwithasimpleRubyprogram.We’llwriteamethodthatreturnsacheery,personalizedgreeting.defsay_goodnight(name)result="Goodnight,"+namereturnresultend我的理解是，方法是定义在类中的函数或子程序，可以关联到类(类方法)或对象(实例方法)。那么，如果它不是在类中定义的，怎么可能是方法呢？ 最佳答案 当你在Ruby中以这种方式在全局范围内定义一个函数时，它在技术上变成了Obje
我刚刚在我的Ubuntu9.10服务器上安装了TeamBox。我使用提供的服务器脚本在端口3000上启动并运行它。它的运行速度非常慢，从另一台计算机连接时每个HTTP请求最多需要30秒。我使用链接从shell加载TeamBox，一点也不花时间。然后我设置了一个SSH隧道，它再次运行得非常快。我通过此服务器上的apache以及SAMBA等运行了大约30个虚拟主机，没有任何问题。我该如何解决这个问题？ 最佳答案 我的redmine(ruby，webrick)太慢了。现在我解决了这个问题:apt-getinstallmongrelruby
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所以，我正在尝试RubyonRails指南的入门部分here.我不明白line在本教程中。引用它:Theparamsmethodistheobjectwhichrepresentstheparameters(orfields)cominginfromtheform.我以前确实有一些Rails方面的经验，而且我一直假设params是一个散列。但这里他们称之为方法，它是一个对象。params是方法还是哈希？还有，在ruby中，方法也是对象吗？ 最佳答案 params是一个返回ActionController::Parameters对象的
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