Titel: AI TEST 2025: Die Bedeutung von Softwarequalität in der künstlichen Intelligenz

Einleitung:

Mit der fortschreitenden Entwicklung und Integration von künstlicher Intelligenz (KI) in verschiedene Anwendungen wird es immer wichtiger, deren Zuverlässigkeit, Robustheit und Sicherheit zu gewährleisten. Die 6. IEEE International Conference on Artificial Intelligence Testing (AI TEST 2025) bietet Forschern, Praktikern und Branchenführern eine erstklassige Plattform, um Erkenntnisse, Methoden und Innovationen im Bereich KI-Tests und Validierung auszutauschen. In diesem Blogartikel werden die verschiedenen Bereiche der Konferenz und ihre Bedeutung für die Softwarequalität näher betrachtet.

1. Testing AI models and machine learning algorithms:

Die Qualität von AI-Modellen und maschinellen Lernalgorithmen ist von entscheidender Bedeutung, um sicherzustellen, dass sie korrekte und verlässliche Ergebnisse liefern. Durch umfangreiche Tests können Fehler und Schwachstellen identifiziert und behoben werden, um die Qualität der Software zu verbessern.

2. Verification, validation, and certification of AI systems:

Die Überprüfung, Validierung und Zertifizierung von KI-Systemen sind wesentliche Schritte, um ihre Funktionalität und Qualität sicherzustellen. Dies beinhaltet die Bestätigung, dass die KI-Systeme den erforderlichen Standards entsprechen und die gewünschten Ergebnisse liefern.

3. Safety assurance for autonomous and AI-driven systems:

Die Sicherheitsgarantie für autonome und KI-gesteuerte Systeme ist eine der größten Herausforderungen in der Softwarequalität. Es ist wichtig, dass diese Systeme zuverlässig und sicher arbeiten, um potenzielle Risiken und Schäden zu minimieren.

4. Explainability and interpretability testing for AI:

Die Erklärbarkeit und Interpretierbarkeit von KI-Systemen sind ebenfalls wichtige Aspekte der Softwarequalität. Durch Tests kann sichergestellt werden, dass die Entscheidungsprozesse der KI-Systeme transparent und nachvollziehbar sind.

5. Regulatory compliance and ethical considerations in AI validation:

Die Einhaltung von Vorschriften und ethischen Richtlinien ist ein weiterer wichtiger Aspekt der Softwarequalität in der KI. Tests können dazu beitragen, sicherzustellen, dass KI-Systeme den rechtlichen Anforderungen entsprechen und ethisch verantwortungsvoll eingesetzt werden.

6. Testing AI in healthcare, finance, cybersecurity, and transportation:

Die Anwendungsbereiche von KI sind vielfältig und reichen von der Gesundheitsversorgung über die Finanzwelt bis hin zur Cybersicherheit und dem Transportwesen. Durch gezielte Tests können die spezifischen Anforderungen und Herausforderungen dieser Branchen berücksichtigt werden.

7. Performance evaluation of AI-powered decision-making systems:

Die Leistungsbewertung von KI-gesteuerten Entscheidungssystemen ist entscheidend, um sicherzustellen, dass sie effektiv und effizient arbeiten. Durch umfassende Tests können Schwachstellen identifiziert und Verbesserungen vorgenommen werden.

8. Case studies and industry experiences in AI testing:

Quelle: http://call-for-papers.sas.upenn.edu/cfp/2025/03/01/ieee-ai-test-2025