近日人社部发布发布公示，新增了17个新职业和42个新工种，其中在“生成式人工智能系统应用员”职业下新增了“生成式人工智能系统测试员”工种，那么这个测试行业的新增岗位，具体是做什么？和传统测试有什么区别呢？

核心工作职能

1. 系统性能测试与验证

• 功能测试：设计测试用例，验证生成式AI系统的输出准确性、逻辑一致性及场景适配能力。例如，测试模型是否能正确回答常识性问题（如“9.9与9.11的大小比较”），或是否会在医疗、交通等专业领域生成误导性内容。

• 非功能性测试：评估系统的响应速度、抗压能力（如高并发场景下的稳定性）、资源消耗（如算力需求）等，确保其符合实际部署要求。

2. 安全性及伦理合规性评估

• 抗攻击性测试：模拟恶意输入（如对抗性样本、诱导性提问），检测系统是否会被误导生成有害或偏见内容。

• 伦理风险排查：评估生成内容是否符合法律法规和伦理规范（如《生成式人工智能服务管理暂行办法》），避免涉及隐私泄露、歧视性言论等风险。

3. 幻觉检测与纠错

• 针对生成式AI特有的“幻觉”（即虚构或不合逻辑的答案），设计测试场景以识别和量化此类问题。例如，通过输入矛盾性问题或模糊指令，分析模型的错误模式并反馈给开发团队优化。

4. 自动化测试工具开发与优化

• 开发脚本或工具实现测试自动化，提升效率。例如，利用Python编写脚本批量生成测试数据，或搭建测试框架（如Selenium）模拟多模态交互（文本、图像、语音）。

5. 缺陷管理与迭代支持

• 记录测试中发现的缺陷（如逻辑错误、性能瓶颈），跟踪修复进度，并在版本迭代后执行回归测试，确保问题彻底解决。

岗位技能与知识要求

1. 技术能力

• 熟练掌握至少一门编程语言（如Python、Java），用于编写自动化测试脚本。

• 熟悉生成式AI技术原理（如大模型训练机制、多模态生成技术）及常用工具（如TensorFlow、PyTorch调试工具）。

• 了解主流测试框架（如JUnit、Selenium、Playwright）和性能分析工具（如JMeter，Locust等）。

2. 行业知识适配

• 需结合具体应用场景（如医疗、金融、交通）理解业务需求，设计针对性测试方案。例如，医疗领域需测试模型对专业术语的解析能力，金融领域需验证风险提示的合规性。

3. 软技能

• 逻辑分析与问题定位：能够快速识别系统缺陷的根源，区分偶发错误与系统性漏洞。

• 跨部门协作：与开发团队、行业专家紧密沟通，确保测试目标与业务需求对齐。

4. 合规意识

• 熟悉生成式AI相关法律法规（如数据安全法、内容安全标准），确保测试流程和结果符合国家规范。

典型工作场景示例

1. 医疗领域测试：验证AI生成的诊疗建议是否基于最新医学文献，是否存在过度推断或遗漏关键禁忌症。

2. 智能客服测试：模拟用户情绪化提问（如投诉场景），检测AI的共情能力和话术合规性。

3. 多模态生成测试：评估系统在文本、图像、视频联合生成中的一致性，例如广告文案与配图的主题匹配度。

与其他角色的区别

• 与生成式AI系统应用员的区别

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• 与传统软件测试员的区别

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职业前景与政策支持

• 需求旺盛：人社部预测，单个新职业可带动30万—50万就业需求，生成式AI测试员因技术门槛高、行业适配广，薪资水平将普遍高于传统测试岗位（平均月薪10K以上）。

• 政策推动：国家正加快制定职业标准，未来从业者可享受技能认证、培训补贴等政策支持。

综上，生成式人工智能系统测试员是AI产业化落地的“守门人”，其职能兼具技术深度与行业广度，需在技术创新与风险管控间找到平衡，推动生成式AI安全、高效地服务于各领域。