軟件工程3.0時代,爲什麽人工測試仍必不可少?
原創-
2025-07-07 17:00:00
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大家好,我是陳哥。
昨天剛看完朱少民老師的《軟件工程3.0》,書中提到:
現在已經是大模型驅動的人機協同範式,我們已經進入了軟件工程3.0時代。這不僅意味著技術的躍遷,更是觀念與方法的深刻變革。
- 測試腳本實現自我修複;
- 機器學習模型精准預測易出Bug的代碼區塊;
- 自動化機器人一夜之間便可吞吐數千個測試用例;
- ……
不會。因爲AI沒有讓測試人員冗余,只是重新定義了他們的角色。
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一、人工智能在軟件測試中的崛起
過去數年,AI工具已顯著提升了測試的速度、覆蓋範圍與整體效率。
举个例子,AI 算法可通过分析历史Bug模式,精准锁定应用中最可能失效的区域,将测试资源集中于这些高风险“热点”,实现潜在问题的提前拦截,在开发周期早期便筑牢软件质量的防线。
此外,AI工具還攻克了測試維護的难题:与手动脚本不同,部分AI工具能自动适配微小的UI变化。借助AI在应用界面变动时動態更新测试步骤,大幅减少了代码微调后重写测试脚本的需求,从而降低误报率,减少修复脚本的停机时间。
在測試數據與場景生成領域,生成式AI更是能大規模生成逼真的測試數據(如姓名、地址、交易記錄等),讓測試人員無需手動設計每個輸入就能覆蓋多樣場景。
AI的优势远不止于此:它能以毫秒级速度执行数千次检查,消除人为操作中漏步骤等失误,还能无缝融入 DevOps 流水线,实现全天候持续测试,加速反饋循环。

二、AI 驱动测试的现实与误区
误区一:“AI 将完全取代人类测试员”
隨著這兩年AI的快速發展,“AI將徹底取代人類測試”的說法一度甚囂塵上,但現實遠比這複雜。
前兩年,ChatGPT剛剛興起時,我和朋友就討論過這個問題。他說:他始終堅信AI是工具,就像當初的自動化一樣,他們的出現只是會改變我們的角色罷了。
多年前,測試自動化的普及也曾引發手動測試崗位的擔憂,而實際結果是,自動化測試只是推动测试人员从重复性检查转向策略制定、风险分析与创造性测试设计。
顯而易見,AI的到來也會延續這一軌迹。它能高效完成常規檢查與腳本生成,但整體測試策略的設計、測試對象的優先級排序、結果的深度解讀,仍需測試人員的專業判斷。
- AI缺乏直覺:它無法像測試人員那樣感知某個功能“不對勁”,也難以預判那些罕見卻關鍵的邊緣場景。
- AI缺乏上下文理解能力:它不懂得業務目標、用戶行爲背後的動機與真實的使用場景;
- AI更不會主動質疑:面對不完整或有缺陷的需求,只會機械地按指令執行;
- ……
误区二:“AI 能测试所有内容,人类再无用武之地”
AI的能力範圍雖廣,卻遠非無所不包。在可用性評估、視覺感受與倫理合規等領域,測試人員的敏感性與判斷力無可替代。
AI腳本或許能確認某個功能在技術上符合預設要求,卻可能忽略流程對用戶的困惑、內容的文化不適配等問題。測試人員在這類定性評估中起到了至關重要作用。他們能察覺到應用UI的晦澀難懂,能識別出AI驅動功能中可能引發用戶不滿或監管風險的偏見決策。
在医疗、金融等对伦理与安全要求极高的领域,测试人员更是充当着“良知”与“安全网”的角色,确保 AI 的推荐或自动化结果符合伦理准则与法律规范。
在Leapwork对401名IT高级领导者进行调查时,68%的C-Suite 高管认为,人工验证在质量保证流程中仍将是必不可少的。这恰恰印证了“trust but verify(信任但验证)”的行业共识:让AI处理基础工作,需要人工来负责结果的最终校验,确保没有关键问题被遗漏。
更關鍵的是,AI本身需要人測試人員的監督。缺乏監管時,AI驅動的測試可能産生誤報(標記不存在的問題)或漏報(忽略測試人員能發現的Bug)。
我坚信:AI 能优化目标识别、结果分析等特定任务,但永远无法接管整个测试过程。
三、AI驅動的軟件測試時代已然來臨
這不是一場“機器取代人類”的革命,而是人機協同的新篇章。
AI以其速度、规模与数据处理能力拓展了测试的边界,而测试人员则以判断力、创造力与同理心确保测试的深度与温度。他们不是AI的对手,而是驾驭 AI的领航者:用人类的智慧定义测试的标准,用专业的洞察弥补技术的局限。
測試人員的角色非但沒有弱化,反而愈發核心。正如AI專家李飛飛所說:“人工智能不是人類智能的替代品,而是放大人類創造力與智慧的工具。”
当人类的直觉与 AI 的精准相结合,软件测试必将抵达前所未有的高度。
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希望我的分享可以幫助到你,也欢迎给我留言与我讨论。
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