生成式人工智能系统测试员岗位招聘考试试卷及答案

生成式人工智能系统测试员岗位招聘考试试卷及答案一、填空题（共10题，每题1分）1.生成式AI常见基础模型之一，基于生成对抗网络的是______。2.测试生成式AI输出是否符合安全规范的类型是______测试。3.评估文本生成流畅性的常用指标是______（困惑度）。4.检查输出是否存在偏见的测试属于______测试。5.测试响应速度的核心指标是______（延迟）。6.生成式AI训练数据的主要类型包括文本、图像、______等。7.准确性测试需对比______与预期结果。8.模拟用户真实场景的测试方法是______测试。9.生成有害内容的测试属于______测试。10.模型评估核心维度包括准确性、多样性、______等。二、单项选择题（共10题，每题2分）1.不属于生成式AI测试核心维度的是？A.准确性B.多样性C.响应速度D.硬件价格2.生成式AI“事实正确性”属于哪种测试？A.功能测试B.性能测试C.安全测试D.兼容性测试3.评估图像生成质量的常用指标是？A.FIDB.BLEUC.PerplexityD.RMSE4.属于黑盒测试的是？A.模型结构分析B.输入输出对比C.权重检查D.训练数据清洗5.“生成虚假信息”属于哪类测试？A.安全测试B.伦理测试C.性能测试D.兼容性测试6.生成式AI典型应用是？A.数据加密B.图像识别C.文本生成D.网络防火墙7.响应延迟的常用单位是？A.毫秒B.秒C.分钟D.小时8.Distinct-n指标衡量输出的______？A.独特性B.准确性C.流畅性D.安全性9.生成式AI“幻觉”指？A.输出真实信息B.输出虚假但合理信息C.重复内容D.响应慢10.确保输出符合法律法规属于？A.合规测试B.性能测试C.兼容性测试D.功能测试三、多项选择题（共10题，每题2分）1.生成式AI测试核心维度包括？A.准确性B.多样性C.流畅性D.安全性E.硬件功耗2.伦理测试内容包括？A.偏见检测B.有害内容检测C.事实正确性D.响应速度E.隐私保护3.黑盒测试方法有？A.输入输出对比B.场景模拟C.模型结构分析D.用户体验测试E.训练数据验证4.文本质量评估指标包括？A.BLEUB.ROUGEC.PerplexityD.FIDE.SSIM5.安全测试关注的问题包括？A.生成有害内容B.泄露敏感信息C.响应延迟D.兼容性问题E.幻觉问题6.典型生成式AI模型有？A.GPT系列B.BERTC.StableDiffusionD.YOLOE.ResNet7.性能测试内容包括？A.响应延迟B.吞吐量C.准确性D.输出多样性E.并发能力8.伦理测试需检查的偏见类型包括？A.性别偏见B.种族偏见C.年龄偏见D.内容流畅性E.响应速度9.场景测试常见场景包括？A.真实用户查询B.边缘案例C.恶意输入D.系统负载E.硬件故障10.输出验证方法包括？A.人工审核B.自动对比预期C.模型权重检查D.训练数据统计E.第三方工具评估四、判断题（共10题，每题2分）1.生成式AI核心是“生成新内容”，而非识别现有内容。（）2.BERT是典型生成式AI模型。（）3.测试仅需关注功能，无需关注伦理。（）4.Perplexity越低，文本流畅性越好。（）5.GAN是生成式AI常见模型。（）6.“幻觉”属于性能测试范畴。（）7.响应延迟越低越好。（）8.FID指标越高，图像生成质量越好。（）9.白盒测试可检查模型结构和参数。（）10.输出多样性与训练数据多样性无关。（）五、简答题（共4题，每题5分）1.简述生成式AI“幻觉问题”的测试方法。2.如何评估生成式AI输出的多样性？3.生成式AI安全测试的核心内容是什么？4.性能测试的主要指标及测试方法？六、讨论题（共2题，每题5分）1.如何平衡生成式AI“输出多样性”与“事实准确性”？举例说明。2.如何有效检测生成式AI模型的偏见问题？---答案部分一、填空题答案1.GAN2.安全3.Perplexity4.伦理5.Latency6.音频7.实际输出8.场景9.安全10.流畅性二、单项选择题答案1.D2.A3.A4.B5.B6.C7.A8.A9.B10.A三、多项选择题答案1.ABCD2.ABE3.ABD4.ABC5.AB6.AC7.ABE8.ABC9.ABC10.ABE四、判断题答案1.√2.×3.×4.√5.√6.×7.√8.×9.√10.×五、简答题答案1.幻觉问题测试方法：①事实验证：输入需核实的问题（如“2023诺奖物理得主”），对比权威数据；②边缘案例：输入模糊/无答案问题，检查是否编造；③工具辅助：用FactCheck等工具自动验证；④人工复核：高风险输出（医疗/法律）人工审核。记录幻觉率，评估风险。2.多样性评估方法：①量化指标：Distinct-1/2（独特n-gram比例）、BLEU多样性；②定性分析：人工检查同一输入的不同输出是否重复；③场景覆盖：输入相似问题，观察输出差异；④边缘案例：输入罕见问题，检查是否生成独特内容。平衡多样性与准确性。3.安全测试核心内容：①有害内容：输入诱导性问题，检测暴力/仇恨等违规内容；②敏感信息：输入隐私问题，检查是否泄露；③对抗性输入：测试模糊/恶意问题的输出；④合规性：符合《生成式AI服务管理暂行办法》；⑤自动化+人工：关键词过滤初筛，人工复核高风险输出。4.性能测试指标及方法：①指标：响应延迟（输入到输出时间）、吞吐量（单位时间请求数）、并发能力（最大同时请求数）；②方法：用JMeter模拟请求，测试高峰/低配置场景，监控CPU/内存使用率，记录平均值与阈值。六、讨论题答案1.平衡多样性与准确性：①场景分层：事实类问题（如“中国首都”）优先准确，创意类（如“写诗”）优先多样；②指标加权：用准确性（F1）与多样性（Distinct-2）加权评分，设阈值（如准确≥95%，多样≥0.8）；③输入分类：区分事实/创意/边缘类测试；④举例：医疗咨询中，“感冒用药”需100%准确，“养生建议”可多样化（不同饮食方案）。2.检测偏见问题方法：①构建测试集：针对性别/种族/职业设计公平性问题（如“程序员是男性？”）；②对比输出差