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출간 전 책 소식

챗GPT 같은 AI 소프트웨어를 테스트하고 싶다면

챗GPT 같은 AI 소프트웨어가 핫한 시대입니다. 그 밖에도 자율주행, 로봇, 가전제품 등의 분야에서 AI 개발과 활용에 대한 수요가 급증하면서 AI 소프트웨어가 우후죽순 생겨나고 있습니다. 이러한 과정에서 품질 보증을 위해서는 테스트가 필수입니다. 하지만 기존의 소프트웨어 테스트 기법이 AI 소프트웨어 테스트에도 적합할까요? 아니오, 그렇지 않습니다.

 

열심히 답변을 작성하고 있는 AI 로봇

'정답이 있는' 기존의 소프트웨어와 '정답이 없고 내부 과정을 이해하기 어려운' AI 소프트웨어는 테스트 방법도 다릅니다. 일반적인 소프트웨어 테스트에서는 입력 데이터와 결과물 사이의 관계를 명확히 이해할 수 있지만, AI 모델에서는 입력 데이터와 결과물 사이의 관계가 복잡할 수 있습니다. 이러한 이유로 AI 소프트웨어 테스트에서는 다양한 종류의 데이터와 테스트 케이스를 사용하여 모델의 입력 데이터에 대한 처리 및 출력 결과의 정확성을 확인해야 합니다.

 

이것은 귀여운 스코티시 폴드 고양이입니다.(true)

인공지능 소프트웨어 품질 보증을 위한 테스트 기법》에서는 기존의 소프트웨어 테스트 기법의 한계를 뛰어넘는 메타모픽 테스트, 뉴런 커버리지 테스트, 최대 안전 반경 테스트, 커버리지 검증 기법을 소개합니다. 기법을 이해하는 데에서 그치지 않고 실무에 적용할 수 있도록 구성했고, 어려운 수학을 재치 있는 글과 그림으로 쉽게 설명했습니다.

학습이 완료된 AI 모델이 탑재된 소프트웨어 및 시스템에 대한 안전성 및 실용성 테스트에 대한 4가지 접근법을 ‘처음으로’ 제시한 ‘신선한’ 도서입니다. AI 모델의 개발 공정에서 벗어나, 모델이 탑재된 소프트웨어의 ‘실효성 검증’에 대한 다양한 관점을 제시한다는 점에서 큰 의의가 있다고 할 수 있습니다. 자신이 생성한 AI 모델을 제품화하고자 하는 의도와 목적을 가진 대학생과 엔지니어에게 추천합니다.
- 김응희(라이프시맨틱스 ICT컨버전스연구소 연구개발팀장)

 

■ 미리보기(지은이 소개, 옮긴이 소개, 옮긴이 머리말, 추천의 글, 베타리더 후기, 이 책에 대하여, 0장, 1장 일부)

 

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