ChatGPT – vajon át tudja-e venni teljesen a tesztelők munkáját?

Izgalmas témát feszegetünk 😊 Vajon egy algoritmus képes-e teljes mértékben átvenni a manuális tesztelő munkáját? Erre a kérdésre keressük a választ. Az OpenAI egyik legújabb, és nagy port kavaró fejlesztése a ChatGPT, azaz mesterséges intelligencia-alapú chatbotja, melyet azzal a céllal hoztak létre, hogy forradalmasítsa az emberek munkáját.

Hogyan működik program?

A program egy mély tanulási technikát, az úgynevezett „transzformátor architektúrát” használ, hogy többmillió terrabájtnyi adatot rostáljon át, hogy a belőle származó többmilliárdnyi szó álljon rendelkezésre, hogy megadhassa a számunkra releváns válaszokat. A korábbi fejlesztéshez, a GPT-3-hoz képest gyorsabb, és sokkal „emberszerűbb” válaszokat ad.

Miben tud hozzájárulás lenni az emberek munkájához?

Képes e-maileket, esszéket, akár még verseket írni, kérdésekre tud válaszolni, vagy utasítás alapján kódsorokat generálhat. Az intelligens chatbot marketingcélú felhasználása éppoly hasznos lehet, mint ahogy a tesztelés területén is megkönnyítheti a munkánkat. Vagy mégsem…? A cikkünk további részében erre fogunk vetni egy pillantást.

Miben a chatGPT korlátai, és a vele kapcsolatos aggályok?

Mint minden programnak, ennek is megvannak a maga korlátai: nem úgy értelmezi a bemeneti és kimeneti értékeket, mint az ember, a megbízhatóság tekintetében nem stabil, valamint korlátozott értelmezési tartománnyal bír, ezért mindenképpen szükség van emberi felügyeletre.

A rossz adatokon alapuló algoritmusok képesek hamis információkat közvetíteni tényként, ezért szükséges lesz olyan intézkedéseket bevezetni, ami mérsékelni tudja a bot által adott információk korlátozott vagy téves mivoltát, ami jelenleg gyerekciópőben jár még.

Érdekesség: tavaly a Meta arra figyelmeztette a felhasználókat, hogy a Blenderbot 3 chatbotja hamis, vagy önmagának ellentmondásos állításokat tehet, tévesen emlékezhet részletekre, és „elfelejtheti, hogy ő egy bot”.

Miután megnéztük a mellette és ellene szóló érveket, lássuk mit tapasztaltunk a valóságban, amikor egyszerű ok-hatás analízis mátrixot kértünk tőle.

ChatGPT tesztelése

A játék kedvéért többször adtuk meg ugyanazokat a a bemeneti értékeket chatGPT-nek, hogy lássuk, ugyanazt a választ kaptuk-e meg, és ugyanazzal a logikával dolgozott-e.

Az alábbi feladatot adtuk meg bemeneti értéknek:

Készíts nekem egy ok-hatás analízis mátrixot, melynek oszlopai definiálják a teszteseteket, sorai pedig a teszteseteket leíró feltételeket, illetve lehetséges lépéseket az alábbi példa szerint: pénzt szeretnénk kivenni egy bankjegykiadó automatából.

Feltételek:

-A bankkártyánk érvényes

-Helyes PIN kódot adtunk meg

-Legfeljebb háromszor próbálkoztunk a PIN kód megadásával

-Van elegendő pénz a gépben is, és a számlánkon is

Az automata az alábbi műveletekre képes:

-Kártya visszautasítása

-PIN újbóli bekérése

-Kártya elnyelése

-Új kívánt összeg bekérése

-Kifizetés

Majd foglald az eredményt egy táblázatba, ahol a vízszintesen sorokban az okok és hatások szerepeljenek, a függőleges oszlopokban a tesztesetek.

Erre a feladatra minden alkalommal más megoldást kaptunk a chatbottól:

Egy másik alkalommal ezt kaptuk, ami már kicsit jobban hasonlít az általunk készített megoldásra:

Harmadjára már ezt az eredményt kaptuk:

Végül megmutatjuk a saját mátrixunkat is:

Összegzés

Bár valóban vannak vészjósló tendenciák a mesterséges intelligencia fejlődésével és képességeivel kapcsolatban, jelen helyzetben még nem elég megbízható ahhoz, hogy tesztelőként valóban okunk legyen félni attól, hogy egy AI bot teljes mértékben képes legyen helyettesíteni a munkánkat. Ha elakadnánk valamiben, ott viszont jól jöhet a segítsége. 😊

Megosztás

Kérsz értesítést a legújabb cikkekről?

Kapcsolódó cikkek

Black Friday terheléses tesztelés: hogyan készüljünk fel a csúcsforgalomra?

Az év legforgalmasabb kereskedelmi napjain egy webshop látogatottsága a szokásos többszörösére ugorhat, ráadásul a forgalom nem egyenletesen oszlik el: egy hírlevél kiküldése vagy egy akció indulása percek alatt is okozhat hirtelen csúcsot. A Black Friday előtti terheléses tesztelés megmutatja, hogyan viselkedik a rendszer a várt csúcsforgalom alatt. Ez tehát nem pusztán technikai finomhangolás, hanem a

AI agentek tesztelése: hogyan ellenőrizzünk egy autonóm rendszert?

Az AI következő (jelenlegi) hulláma már nem csak válaszol, hanem cselekszik. Az AI agentek (önállóan, több lépésben feladatot végrehajtó mesterséges intelligencia rendszerek) jegyet nyitnak az ügyfélszolgálati rendszerben, e-mailt küldenek, adatot módosítanak, visszatérítést vagy megrendelést indítanak. Az AI agent tesztelés ezért egészen más kérdést tesz fel, mint egy chatbot ellenőrzése: nem azt, hogy jó-e a válasz,

Hogyan promptold az AI-t, ha tesztesetet akarsz generálni?

Az AI percek alatt legenerál ötven tesztesetet. A kérdés csak az, hogy azok használhatók-e, vagy a felét úgyis kidobod. A különbség szinte sosem a modellen múlik, hanem azon, hogyan kéred. Ha annyit írsz be, hogy „írj teszteket a bejelentkezéshez”, általános, sablonos listát kapsz, amit bármelyik tankönyvből kimásolhattál volna. Ha viszont tudod, hogyan építsd fel a

Scroll to Top

Elérhető tesztelőink

Nézze meg szakértőink profiljait, tapasztalatát és kompetenciáit, és találja meg a projektjéhez illő szakembert.

2006 — 2026

20 ÉVES A PASSED!

20 éve a szoftverminőség szolgálatában.

Két évtized szakértelem, fejlődés és elkötelezettség a szoftvertesztelés mellett.

PASSED

Töltse le tesztelőink szakmai profilját

Adja meg elérhetőségét egyszer és férjen hozzá valamennyi elérhető profilhoz.