有一个关于用人工智能取代开发人员和测试人员的有趣笑话：“要用机器人取代程序员，客户必须准确描述他们想要什么。所以我们很安全。”
尽管人工智能被认为能够通过机器学习持续学习和扩展其智能与意识，但它仍远未达到完美的程度。无论如何，人工智能在软件测试中将成为不可或缺的一部分。但具体是如何、何时以及为何呢？让我们来看看使用人工智能如何帮助质量保证 (QA) 工程师更智能、更高效地进行工作。
为什么软件测试人员应该使用人工智能？
质量保证专业人员一直倾向于使用自动化测试工具来辅助他们的测试工作。作为工具，软件测试中的人工智能可以帮助他们更好地理解所要解决的业务问题，更快且更一致地发现缺陷，提高测试质量，并通过自动化琐碎任务来节省时间。
然而，手动软件测试存在局限性，许多重复性任务无法自动化，因为它们需要人类的智慧、监督或判断。因此，公司正在考虑利用人工智能来提高软件测试的质量并解决其中的一些局限性。
以下是人工智能在质量保证过程中如何实现的方式：
- 它可以从过去的经验中学习，并将所学应用到类似情境中；
- 它可以作为辅助回归测试的工具，这意味着它能在缺陷再次发生之前帮助发现它们；
- 它的数据分析能力远超人类，从而能够对产品或服务进行更彻底的测试；
- 它可以自动化诸如缺陷报告或测试用例管理等重复性任务。
质量保证工程师使用人工智能的首要目的是自动化测试。这对于确保他们正在开发的软件已经经过充分测试、且客户使用时不会遇到任何问题非常有帮助。当他们使用人工智能来自动化测试时，可以更容易地反复运行这些测试。这有助于确保他们快速发现任何缺陷，以免它们流入市场给客户带来麻烦，甚至造成更严重的损失。
QA工程师使用AI的另一种方式是利用机器学习模型来帮助他们识别被测软件中的问题。机器学习模型可以分析过往测试以及其他类似程序的数据，从而在这些程序中识别出模式，这些模式可能预示着在受控环境之外的真实生活场景中，用户开始使用这些程序时可能会遇到的潜在问题。
手动测试的局限性及AI如何解决这些问题
让我们来看看手动软件测试给QA团队带来的主要局限性：
- 它速度慢且劳动密集，因此很难满足紧张的截止日期。
- 与自动化软件测试相比，人为错误的可能性更高，从而增加了遗漏问题的风险。
- 测试覆盖率往往有限，特别是对于大型、复杂的应用程序，导致某些区域未经过测试。
- 它难以处理大型、复杂的数据集，而这类数据集在现代软件中越来越常见。
- 扩展性是一个主要挑战——随着你的应用程序或开发团队的扩大，期望手动测试人员仅仅加倍努力是不现实的。手动测试缺乏快速适应快速增长的能力，这使得在扩展时更难保持质量。
你越依赖人类的专业知识，就越可能出现问题，除了决策和直觉方面（这一点也仍有争议）。而人工智能是应对这些挑战的基础。
借助人工智能，你可以：
- 自动化重复性任务，加快软件测试流程
- 分析数据模式，从而提升测试覆盖率并优化复杂场景管理
- 确保测试的一致性，即使代码在不断发展变化
- 提前预测潜在缺陷
这些为QA团队带来了更高效、准确和可靠的测试结果。然而，在软件测试中使用人工智能并非在所有情况下都是必要的。那么，何时使用它效果最佳呢？接下来，我们来详细分析。
何时在软件测试中使用人工智能？
让我们从另一个问题开始，这个问题可能在你读完文章第一部分后就会浮现出来——在质量保证测试中，自动化测试与人工智能有什么区别？在你决定为QA团队准备自动化测试工具之前，让我们先弄清楚你是否真的需要它。
因此，这绝对不是简单地使用自动化测试工具。你仍然需要人类的智慧来整合和维持所有创造性的方面，比如商业策略、评估个人进步以及纠正与员工事务相关的工作流程。而人工智能的最大价值在于为你腾出时间来处理这些“创造性”的工作。它减轻了开发人员和测试人员单调且重复的操作负担。
目前，并非所有的自动化测试工具都能执行大量的测试并处理结果。此外，测试的启动仍然需要人工监督，因为自动化测试工具需要知道启动哪些测试，否则它们会全部同时运行。
但是，有了AI机器人，就可以审查当前测试的状态、开发中的最新变化以及代码覆盖率的变化，然后再决定启动哪些必要的测试。
应用于QA的AI技术可以将软件生命周期开发测试（SLDT）的速度提高十倍。例如，它有助于减少误报和假阳性。
自动化测试虽然很棒，但它仍然可能带来大量的假阳性事件，这些事件并不是真正的bug，或者是在手动测试时通常不会出现的多个警告。这样的事情会“拖垮”开发和QA团队，因为他们必须反复审查现有代码以消除可能的问题。想象一下，当他们发现这是一个假阳性时，该有多沮丧？！
AI能为他们做些什么？解决方案可以是基于AI创建一个分类器。以下是Parasoft开发副总裁Igor Kirilenko的原话引用。
“这个分类器是基于静态分析结果的历史数据而建立的，这些数据涵盖了历史上对不相关警告的抑制，以及对代码库中需要修复的有意义发现的优先排序。”
——Igor Kirilenko，Parasoft开发副总裁
什么是自主AI测试，以及为什么你需要它？
既然我们已经知道了在测试中何时使用AI，那么让我们深入探讨一下自主AI测试。
自主AI测试意味着AI在没有人工输入的情况下，独立地完成创建、运行甚至调整测试的重任。这不仅仅是自动化任务，还包括从运行的测试中学习，随着时间的推移进行调整和改进。
为什么这是一个颠覆性的改变？在QA环境中，手动更新测试用例非常耗时。自主AI测试通过自动适应变化，保持测试的相关性和最新性，从而解决了这个问题。
这种方法进一步节省了时间，提高了准确性，并处理了手动测试人员难以处理的复杂场景。之前，我们谈到了使用AI。而在自主AI测试中，你完全依赖于AI。
当然，这种方法风险太大，因为你肯定需要人工输入，尤其是在企业环境中，每个错误都可能代价高昂。
将AI融入你的测试流程，比让整个软件测试流程都依赖AI要安全得多。我们在上文简要提及了这一点，现在让我们详细分析一下。
另一个例子与集成有关。
用户界面（UI）是创建高转化率网站的重要支柱之一。所有开发人员都在追求UI的自动化测试，以简化和加速这一过程。为此，他们通常更喜欢使用Selenium框架。然而，Selenium可以做得更好。它在测试的可维护性和稳定性方面仍然存在一些问题。为了避免这个问题，开发人员可以在运行时将人工智能（AI）和机器学习（ML）作为自我修复方法融入其中，以解决与UI测试执行相关的问题。运行测试可以捕获UI缺陷的重要信息，并从历史角度找到解决方案。
顶级QA工程师在软件测试中使用AI的关键优势
AI对QA团队来说是一个巨大的福音，这并非夸大其词。以下是AI让QA流程变得更高效的三大主要方式：
测试一致性
人工智能的存在可以消除团队中的任何分歧，并防止测试人员在执行同类测试时感到厌倦。
想象一下，你正在维护一个拥有数十万行代码以及庞大前端和后端的大型项目。测试用例的数量可能让任何专业的测试人员都“心生畏惧”——从原则上讲，他们已经可以想象到将要面对的工作是多么单调乏味。
在质量保证中，特别是在这类项目中使用人工智能，不仅可以加速目标的实现，还可以减少因紧迫的截止日期和繁重的工作量而产生的倦怠感与焦虑，并消除团队中的矛盾。
更好的缺陷跟踪
人工智能在缺陷检测中的主要优势在于它能够分析错误。也就是说，在测试结束时，我们可以获得一个“疑似问题源头”的描述。
对开发人员来说，这一点很重要，因为它可以帮助他们发现产品中可能包含类似问题的其他漏洞，并立即将其消除。
然而，人们可以更进一步，使用人工智能来修复这些漏洞，而无需开发人员在这个过程中明确参与。
更广泛的测试覆盖
人工智能可以极大地推动产品的测试覆盖率，这是自动化测试或手动测试都无法提供的。因为人工智能可以查看必要的信息和内部状态，从而能够判断哪里需要进行额外的测试。
如何克服AI驱动的软件测试中的挑战？
好吧，我们承认，之前一直在拿AI的不完美来“逗弄”你。虽然AI可以为你的团队带来软件测试的革命性变革，但显然它也带来了一些挑战。让我们来分解一下你将面临的挑战以及如何应对。
学习成本较高
用于自动化测试的AI工具将不断要求你的团队学习新技能。因此，你需要深入了解AI的工作原理。例如，训练AI在特定场景中检测错误需要时间和专业知识。没有这些知识，你就无法充分发挥AI的潜力。这就是为什么对培训和入职方面进行投资对你的团队取得成功至关重要。
AI测试故障排除
调试AI驱动的测试甚至可能比传统测试更复杂。当测试失败时，很难弄清楚哪里出了问题。是AI的逻辑出错了吗？还是数据问题？或者是软件本身的问题？了解AI的行为将是快速有效地解决这些问题的关键。只有这样，你才能确保你的测试顺利进行。
如何在软件测试中最大化AI技术的力量？
多种AI功能可以增强你的测试过程，但其中有些功能是不可忽视的。下面我们来快速了解一下目前有哪些可用的功能。
AI驱动的脚本创建
借助AI，你可以根据用户与应用程序的交互方式自动生成测试脚本。这可以节省你的时间和精力。AI会观察用户的导航方式，并根据这些数据创建测试，而无需你手动编写脚本。这样，你可以确保你的测试以真实用户行为为基础，使测试保持相关性。
测试用例优化
AI通过聚焦真正重要的事项来彻底改变你的测试策略。它不再让你逐一运行冗长的测试列表，而是帮助你分析过去的结果，并突出显示软件中需要关注的高风险区域。这意味着在时间紧迫且你需要在部署前进行快速调整时，AI能够让你轻松转移测试重点。
想象一下，你在一个对用户体验至关重要的功能中发现了一个漏洞。AI会帮助你将测试重点集中在该特定区域，而无需筛选不相关的测试用例。这样，你既能节省时间，又能提升产品的整体质量，而无需牺牲任何方面。
智能测试执行
AI还可以帮助你的团队决定运行测试的最佳时间和顺序。它分析过去的数据，高效地组织执行过程，以优先处理关键测试。在像持续集成/持续部署（CI/CD）管道这样快节奏的环境中，这种方法至关重要。它确保首先运行最重要的测试，从而帮助你更早地发现问题并减少瓶颈。
例如，假设你是某电子商务平台的一员，该平台每天处理大量交易。你可以使用AI来评估过去的测试结果，并识别高风险区域，如支付处理和用户登录。通过这种优先级排序，你的团队可以更早地发现潜在问题，并防止发布延迟。这种主动的方法有助于简化你的测试工作，提高平台的整体可靠性，从而为客户提供更顺畅的购物体验。
自修复测试脚本
自修复测试脚本在维护自动化测试的完整性方面取得了重大进展。每当应用程序在发生小改动（如UI元素移动或重命名）后需要进行测试时，AI会帮助你自动调整相关的测试脚本。这减少了因小幅更新而导致测试失败所带来的困扰。
想象一下，你的开发团队刚刚推出了一项更新，对应用程序的布局进行了小幅修改。你无需花费数小时来排查由小改动引起的问题，AI会帮助你轻松自动调整测试脚本。这使你的团队能够专注于开发新功能并改善用户体验，保持软件的敏捷性和对用户需求的响应能力。
AI软件测试与自动化测试的未来
AI在质量保证领域的未来及其对软件测试的影响极为光明。AI正日益成为质量保证领域的变革者，使质量保证工程师能够改进其软件测试流程、效率和准确性。以下是未来可能呈现的一些景象：
- AI驱动的自动化测试： AI正在通过创建更智能、具有自修复功能的测试脚本来彻底改变自动化测试。AI算法可以执行应用程序更改，自动调整测试脚本，并预测潜在的故障点，从而减少维护工作量并增强自动化测试的稳健性。
- 智能测试用例生成： AI可以通过分析需求、用户故事甚至历史数据来协助生成测试用例。这种预测能力有助于创建全面的测试场景，涵盖各种潜在问题。
- 缺陷预防中的预测分析： 基于AI的分析可以通过分析历史数据、代码存储库和测试结果中的模式来预测潜在的缺陷。这种主动的方法使质量保证工程师能够专注于关键领域，并在问题出现之前缓解它们。
- AI驱动的测试执行与分析： AI可以通过检测测试结果中的异常、模式和相关性来辅助测试的执行和分析。这加快了问题的识别速度，并为问题的根本原因提供了更深入的见解。
- 智能测试环境与数据管理： AI可以通过分析使用模式并根据需要动态配置资源来优化测试环境。它还可以协助生成和管理测试数据，确保测试环境能够准确模拟现实世界场景。
- AI辅助的缺陷报告： 基于AI的工具可以从录制的视频中自动生成详细的错误报告。这意味着提取关键信息，如问题描述、操作步骤、预期结果以及录制期间收集的其他数据。其目标是通过添加更多有用的细节并简化修复过程来改进错误报告。
- AI驱动的持续测试： 将AI集成到持续测试管道中，可以实现对软件性能、安全性和用户体验的实时分析。这促进了更快的反馈循环，并确保更快地交付高质量软件。
对于质量保证工程师而言，人工智能将提供能够增强其能力的工具，使他们能够更多地专注于批判性思维、探索性测试和战略决策，而不是重复性的手动任务。
总结
关于AI对质量保证（QA）工程师的可用性，写一个结论可能太过显而易见。因此，我们决定直接询问AI，将其融入工作流程有哪些好处。说实话，我们相当惊讶。AI是这样说的：
“你将有更多时间与朋友和家人相处。你的工作日将不再充斥着无尽的文件审查和错误报告——现在，它们将被与朋友共度的欢乐时光、与亲人共度的美好时刻，以及任何让你快乐的事情所取代！
你可以安心入睡，因为知道你的工作是稳定的。只要这个星球上的人类希望事情能够正确完成（而且立刻完成），QA工程师就总会有一席之地。”
你确定AI没有灵魂吗？！
