软件工程3.0时代,为什么人工测试仍必不可少?
大家好,我是陈哥。
昨天刚看完朱少民老师的《软件工程3.0》,书中提到:
现在已经是大模型驱动的人机协同范式,我们已经进入了软件工程3.0时代。这不仅意味着技术的跃迁,更是观念与方法的深刻变革。
即便是在软件质量保证(SQA)领域,AI也以锐不可当之势渗透:
- 测试脚本实现自我修复;
- 机器学习模型精准预测易出Bug的代码区块;
- 自动化机器人一夜之间便可吞吐数千个测试用例;
- ……
一个核心问题浮出水面:AI会取代测试人员吗?
不会。因为AI没有让测试人员冗余,只是重新定义了他们的角色。
如果您也想在测试团队落地“AI+测试”,可备注【AI测试】了解咨询服务。
一、人工智能在软件测试中的崛起
过去数年,AI工具已显著提升了测试的速度、覆盖范围与整体效率。
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工具还攻克了测试维护的难题: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在应用界面变动时动态更新测试步骤,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。
在测试数据与场景生成领域,生成式AI更是能大规模生成逼真的测试数据(如姓名、地址、交易记录等),让测试人员无需手动设计每个输入就能覆盖多样场景。
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,加速反馈循环。
但在狂热的技术崇拜中,我们更需清醒分辨:AI真正能胜任哪些工作?测试人员的不可替代性又体现在何处?
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”
随着这两年AI的快速发展,“AI将彻底取代人类测试”的说法一度甚嚣尘上,但现实远比这复杂。
前两年,ChatGPT刚刚兴起时,我和朋友就讨论过这个问题。他说:他始终坚信AI是工具,就像当初的自动化一样,他们的出现只是会改变我们的角色罢了。
多年前,测试自动化的普及也曾引发手动测试岗位的担忧,而实际结果是,自动化测试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。
显而易见,AI的到来也会延续这一轨迹。它能高效完成常规检查与脚本生成,但整体测试策略的设计、测试对象的优先级排序、结果的深度解读,仍需测试人员的专业判断。
AI 擅长处理海量数据与执行预设任务,却缺乏软件质量保证所需的人类特有素质。
- AI缺乏直觉:它无法像测试人员那样感知某个功能“不对劲”,也难以预判那些罕见却关键的边缘场景。
- AI缺乏上下文理解能力:它不懂得业务目标、用户行为背后的动机与真实的使用场景;
- AI更不会主动质疑:面对不完整或有缺陷的需求,只会机械地按指令执行;
- ……
误区二:“AI 能测试所有内容,人类再无用武之地”
AI的能力范围虽广,却远非无所不包。在可用性评估、视觉感受与伦理合规等领域,测试人员的敏感性与判断力无可替代。
AI脚本或许能确认某个功能在技术上符合预设要求,却可能忽略流程对用户的困惑、内容的文化不适配等问题。
测试人员在这类定性评估中起到了至关重要作用。他们能察觉到应用UI的晦涩难懂,能识别出AI驱动功能中可能引发用户不满或监管风险的偏见决策。
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。
更关键的是,AI本身需要人测试人员的监督。缺乏监管时,AI驱动的测试可能产生误报(标记不存在的问题)或漏报(忽略测试人员能发现的Bug)。
我相信: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驱动的软件测试时代已然来临
这不是一场“机器取代人类”的革命,而是人机协同的新篇章。
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。
测试人员的角色非但没有弱化,反而愈发核心。正如AI专家李飞飞所说:“人工智能不是人类智能的替代品,而是放大人类创造力与智慧的工具。”
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。
如果您也想在测试团队落地“AI+测试”,可备注【AI测试】了解咨询服务。
希望我的分享可以帮助到你,也欢迎给我留言与我讨论。

低调大师中文资讯倾力打造互联网数据资讯、行业资源、电子商务、移动互联网、网络营销平台。
持续更新报道IT业界、互联网、市场资讯、驱动更新,是最及时权威的产业资讯及硬件资讯报道平台。
转载内容版权归作者及来源网站所有,本站原创内容转载请注明来源。
- 上一篇
GreatSQL函数索引失效分析:排序规则匹配机制
GreatSQL函数索引失效分析:排序规则匹配机制 某项目中,客户使用SQL查询时,索引未生效**,经排查发现查询使用的排序规则与函数索引的排序规则不一致**,导致无法使用该函数索引。 一、排序规则不匹配的测试案例 '测试表结构如下' greatsql> SHOW CREATE TABLE test_findex; +--------------+----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------...
- 下一篇
训练效率提升100%!阿里云后训练全栈解决方案发布实录
演讲人:魏博文(阿里云计算平台大数据AI解决方案总监) 演讲主题:阿里云后训练解决方案 活动:甲子光年围炉夜话-后训练技术闭门会 目前大模型能力已经足够优秀,模型后训练作为大模型落地的重要一环,能显著优化模型性能,适配特定领域需求。相比于模型预训练,后训练阶段对计算资源和数据资源需求更小,更易迭代,为大语言模型提供了针对特定业务场景调优的能力,打通了通用大模型到垂直领域应用的"最后一公里"。 阿里云大数据 AI 平台重磅发布大模型后训练解决方案,通过全栈 AI 能力 ,为企业提供从算力到平台的"后训练"一体化支撑 。凭借稳定、高效、全能的产品特性,让企业从容面对大模型后训练阶段复杂的系统性工程挑战。使用阿里云大数据 AI 平台大模型后训练解决方案,实现训练效率100%的提升,有效助力大模型后训练技术在各行各业的落地。 一、后训练技术持续演进过程中的行业现状 在 AI 加速重塑千行百业的浪潮中,作为提升模型业务适配力的关键步骤,"后训练"的技术持续处于演进中。大模型技术架构逐渐从 Dense 转向 MoE,混合精度训练从 BF16 向 FP8 迁移,强化学习(RL)技术也在各行各业中尝试...
相关文章
文章评论
共有0条评论来说两句吧...
文章二维码
点击排行
推荐阅读
最新文章
- Springboot2将连接池hikari替换为druid,体验最强大的数据库连接池
- SpringBoot2更换Tomcat为Jetty,小型站点的福音
- CentOS7,8上快速安装Gitea,搭建Git服务器
- CentOS8,CentOS7,CentOS6编译安装Redis5.0.7
- SpringBoot2初体验,简单认识spring boot2并且搭建基础工程
- CentOS8编译安装MySQL8.0.19
- SpringBoot2配置默认Tomcat设置,开启更多高级功能
- Windows10,CentOS7,CentOS8安装Nodejs环境
- Jdk安装(Linux,MacOS,Windows),包含三大操作系统的最全安装
- Eclipse初始化配置,告别卡顿、闪退、编译时间过长