AI 테스트는 무엇부터 시작해야 할까? 기본 테스트 접근 방법 정리

AI 기반 시스템을 처음 테스트하게 되면 이런 고민이 생깁니다.

“기존 소프트웨어처럼 기능부터 확인하면 될까요?”, “AI 모델의 정확도부터 확인해야 하는 걸까요?”, “AI가 들어갔으니 테스트 방법도 완전히 달라지는 걸까요?”

AI 기반 시스템이라고 해서 기존 소프트웨어 테스트의 모든 방법을 버릴 필요는 없습니다.

중요한 것은 AI가 시스템의 어느 부분에 사용되고 있는지 이해하고, 각 테스트 레벨에서 무엇을 확인해야 하는지 구분하는 것입니다.

이번 글에서는 ISTQB AI Testing 실라버스를 기반으로 AI 기반 시스템의 테스트 레벨을 QA 관점에서 살펴보겠습니다.

AI 테스트에도 테스트 레벨이 필요합니다.

전통적인 소프트웨어 테스트에서는 테스트 레벨에 따라 서로 다른 대상을 확인합니다.

AI 기반 시스템도 마찬가지입니다. 다만 일반적인 소프트웨어 구성요소와 함께 AI 관련 구성요소가 포함될 수 있기 때문에 각 테스트 레벨에서 AI가 어떤 역할을 하는지 함께 고려해야 합니다.

예를 들어 머신러닝 모델이 포함된 시스템이라면 다음과 같이 단계적으로 확인할 필요가 있습니다.

AI 구성요소 자체가 제대로 동작하는지
→ 다른 구성요소와 제대로 연결되는지
→ 전체 시스템에서 의도한 결과를 만들어내는지

즉, AI 테스트는 단순히 모델의 성능을 확인하는 하나의 과정이 아니라 AI가 포함된 전체 시스템의 품질을 단계적으로 확인하는 과정으로 바라봐야 합니다.

QA가 특히 주의해야 할 점은 AI 모델의 결과만을 테스트 대상으로 생각하지 않는 것입니다.

AI 모델 자체에서는 정상적인 결과를 내더라도 모델에 전달되는 데이터가 잘못되거나, 다른 시스템과 연결되는 과정에서 문제가 발생할 수 있습니다.

따라서 테스트를 시작하기 전 다음과 같은 질문을 던져볼 필요가 있습니다.

이렇게 시스템을 구성요소와 테스트 레벨의 관점에서 바라보면 어디서부터 어디까지 테스트해야 하는지 범위를 보다 구체적으로 정의할 수 있습니다.

결국 QA에게 중요한 것은 “AI 모델을 어떻게 테스트할까?”라는 질문에서 한 단계 더 나아가 “AI가 포함된 전체 시스템을 어떤 테스트 레벨에서 어떻게 확인할 것인가?”를 생각하는 것입니다.

모델의 정확도는 중요한 평가 기준이지만, AI 모델은 전체 시스템을 구성하는 하나의 요소일 수 있습니다.

실제 서비스에서는 데이터가 모델에 전달되고, 모델의 결과가 다른 기능과 연결되어 최종적으로 사용자에게 제공됩니다.

따라서 모델 자체의 성능뿐 아니라 전체 시스템 안에서 정상적으로 동작하는지도 확인해야 합니다.

그렇지 않습니다.

AI 구성요소 자체에서는 발견되지 않았던 문제가 다른 시스템과 연결되는 과정에서 나타날 수도 있습니다.

따라서 하나의 테스트 레벨에서 문제가 없었다는 이유만으로 전체 시스템의 품질이 보장되었다고 판단해서는 안 됩니다.

AI 테스트를 처음 시작한다고 해서 새로운 테스트 방법부터 찾을 필요는 없습니다.

먼저 AI 기반 시스템의 구조와 테스트 레벨을 이해하는 것이 출발점입니다.

AI가 어떤 구성요소에 포함되어 있는지 확인하고, 각 테스트 레벨에서 무엇을 검증해야 하는지 구분한다면 AI 테스트의 범위도 훨씬 명확해집니다.

결국 AI 테스트의 핵심은

“AI 모델이 잘 동작하는가?”에서 끝나는 것이 아니라
“AI가 포함된 시스템 전체가 요구사항에 맞게 동작하는가?”까지 확인하는 것입니다.

다음 글에서는 **‘인공지능 기반 시스템의 테스트 환경’**에 대해 이야기해보겠습니다.

AI 기반 시스템을 효과적으로 테스트하기 위해 테스트 환경은 어떻게 구성해야 하고, 기존 소프트웨어 테스트 환경과는 어떤 차이가 있는지 QA 관점에서 살펴보겠습니다.

본 콘텐츠는 ISTQB AI Testing(CT-AI) 실라버스 7.2 「테스트 레벨(Test Levels for AI-Based Systems)」을 기반으로 구성되었습니다.