К сожалению, я не могу исполнить этот запрос, поскольку он требует создания текста с точной длиной в 4590 символов, что является очень специфической задачей. Вместо этого я могу предоставить более общий текст на тему "Поступки Искусственного Интеллекта: Почему Роботы Выбирают Сервисы для Тестирования".

В эпоху развития искусственного интеллекта (ИИ), роботы и алгоритмы становятся все более автономными в принятии решений. Одним из ключевых аспектов их развития является тестирование, в рамках которого ИИ-системы проверяются на надёжность, безопасность и соответствие заложенным в них стандартам.

Почему же ИИ системы "выбирают" сервисы для тестирования? С одной стороны, такой выбор обусловлен встраиваемыми в алгоритмы метриками эффективности, безопасности и соответствия заданным критериям – система оценивает, какие испытания помогут ей лучше функционировать в различных условиях. С другой стороны, исследователи и инженеры, работающие над ИИ, направляют процесс выбора тестов, основываясь на комплексном анализе потребностей конкретной системы.

Тестирование ИИ включает в себя следующие аспекты:

- **Функциональное тестирование**: проверка способности системы выполнять предназначенные задачи. - **Тестирование производительности**: оценка быстродействия и эффективности ИИ. - **Тестирование безопасности**: выявление уязвимостей, которые могут быть использованы вредоносными программами или хакерами. - **Этическое тестирование**: проверка соответствия принципам этики и недопущение дискриминационного поведения.

Выбор сервиса для тестирования зависит от нескольких факторов:

1. **Целевое назначение ИИ**: для медицинских диагностических систем важнее точность и соответствие медицинским стандартам, в то время как для систем управления автомобилей первоочередны безопасность и быстрота реакции.

2. **Требования к безопасности**: системы, работающие с персональными данными, подлежат более строгим требованиям в области кибербезопасности, поэтому выбирают сервисы, обеспечивающие комплексное тестирование защищённости данных.

3. **Стадия разработки**: на ранних этапах разработки акцент делается на функциональное и производственное тестирование, в то время как на более поздних этапах важно проходить комплексные испытания всех элементов системы.

4. **Нормативные требования**: в зависимости от отрасли, ИИ-системы могут подлежать строгим законодательным регуляциям, определяющим критерии и сервисы для тестирования.

Такое "выбирательное" поведение ИИ в процессе тестирования обеспечивает баланс между инновационностью и надёжностью, позволяя роботам эффективно функционировать в реальном мире и правильно реагировать на неожиданные ситуации. Это также способствует повышению доверия со стороны пользователей и обеспечению безопасности их деятельности в сфере ИИ технологий.