核心职责

AI QA（质量测试）负责在AI相关功能正式上线前，系统性地测试其表现是否符合预期，识别明显的偏差、错误或异常输出，是保障AI功能质量的最后一道关卡。

和传统软件QA的区别

传统软件QA主要测试功能是否按既定逻辑运行；AI QA还需要面对"AI输出具有一定不确定性"这一特点，测试范围更侧重于识别边界情况和异常表现模式，而不是单纯验证固定的输入输出对应关系。

与评测团队的关系

AI QA和评测团队工作有交集，但AI QA更聚焦在"上线前的最终把关"，评测团队更侧重"建立持续的质量基线和长期跟踪"，两者在实际组织架构中可能是同一团队，也可能是协作关系。

需要的能力

AI QA需要具备系统性测试思维、对AI能力边界的理解，以及发现异常模式的敏感度，不要求深厚的模型开发背景。