Sử dụng AI để tạo dữ liệu tổng hợp đang mở ra nhiều cơ hội trong kiểm thử phần mềm. Khi thông tin thực tế bị hạn chế hoặc chứa thông tin nhạy cảm, dữ liệu tổng hợp (synthetic data) giúp mô phỏng các tình huống phức tạp mà không ảnh hưởng đến quyền riêng tư.
Sử dụng AI tạo dữ liệu tổng hợp cho phần mềm
DataCebo, một công ty spinout từ MIT, đã phát triển hệ thống Synthetic Data Vault (SDV) trong ba năm qua. SDV giúp doanh nghiệp tạo dữ liệu tổng hợp để kiểm thử phần mềm và huấn luyện mô hình học máy (machine learning). Hệ thống này đã được hơn 1 triệu lượt tải xuống, với hơn 10.000 nhà khoa học dữ liệu sử dụng thư viện mã nguồn mở.
Các công cụ của SDV giúp tổ chức mô phỏng những tình huống đặc biệt khi thông tin thật hạn chế. Ví dụ, mô phỏng các sự kiện thời tiết hiếm gặp trong ngành hàng không hoặc dự đoán kết quả sức khỏe cho bệnh nhân. Ngoài ra, SDV còn hỗ trợ kiểm tra chính sách tuyển sinh. Hơn nữa, nó cho phép tổ chức các cuộc thi khoa học dữ liệu mà không dùng dữ liệu nhạy cảm.
Lợi ích khi sử dụng AI trong kiểm thử phần mềm
Qua đó, sử dụng AI giúp tạo các tình huống cực đoan và lượng thông số lớn một cách nhanh chóng. Trước đây, các lập trình viên phải viết script thủ công để tạo dữ liệu mô phỏng. Với SDV, đơn vị có thể lấy mẫu dữ liệu thật, học từ đó và tạo ra khối lượng dữ liệu tổng hợp lớn có cùng thuộc tính thống kê. Đồng thời kiểm thử các trường hợp đặc biệt một cách chính xác và an toàn.
DataCebo cũng phát triển các công cụ đánh giá độ “thực tế” của dữ liệu (SDMetrics) và so sánh hiệu năng mô hình (SDGym), giúp doanh nghiệp tin tưởng vào bộ số liệu tổng hợp. Điều này vừa bảo vệ quyền riêng tư, vừa tối ưu hóa các quy trình vận hành trong doanh nghiệp.
Tương lai dữ liệu doanh nghiệp và kiểm thử
Việc tạo dữ liệu tổng hợp dự kiến sẽ chuyển đổi toàn bộ công việc liên quan đến dữ liệu. Các chuyên gia của DataCebo tin rằng dữ liệu tổng hợp có thể hỗ trợ 90% hoạt động doanh nghiệp. Nhờ vậy, tiềm năng lớn được mở ra trong nhiều ngành. Bao gồm tài chính, chăm sóc sức khỏe và dịch vụ công nghệ.
Tham khảo: https://news.mit.edu/2024/using-generative-ai-improve-software-testing-datacebo-0305
