要有效测试人工智能软件，需以数据、模型、系统三层为主线，构建从离线评估到线上灰度的闭环，明确可量化指标与门控阈值，结合人评与统计检验，持续监控漂移与风险，并开展对抗与安全红队测试。通过与MLOps/ModelOps集成，落实实验追踪、版本管理、评估回归与合规审计，把AI质量从一次性验收转为持续治理，确保正确性、鲁棒性、公平与隐私在生产环境中可度量、可回滚、可优化。